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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利医疗文本信息的处理方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118280538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410472226.5，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权医疗文本信息的处理方法及装置是由朱威设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本医疗文本信息的处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医疗文本信息的处理方法及装置，涉及数据处理技术领域，适用于医疗健康领域，主要目的在于解决现有医疗文本信息分类后的处理效率低的问题。包括：获取待处理的医疗文本信息，所述医疗文本信息为基于电子分诊交互平台中录入的；基于已完成模型训练的文本分类模型对所述医疗文本信息进行分类处理，得到所述医疗文本信息的分类结果，所述文本分类模型为在模型训练过程中基于模型分类层的不确定性分数以及耐心系数退出模型训练确定的；解析所述分类结果对应的实体意图，并在所述实体意图匹配目标电子诊室特征时，向所述电子分诊交互平台推送所述目标电子诊室特征对应的接入接口，以在所述电子分诊交互平台中接入目标电子诊室。

本发明授权医疗文本信息的处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种医疗文本信息的处理方法，其特征在于，包括： 获取待处理的医疗文本信息，所述医疗文本信息为基于电子分诊交互平台中录入的； 基于已完成模型训练的文本分类模型对所述医疗文本信息进行分类处理，得到所述医疗文本信息的分类结果，所述文本分类模型为在模型训练过程中基于模型分类层的不确定性分数以及耐心系数退出模型训练确定的； 解析所述分类结果对应的实体意图，并在所述实体意图匹配目标电子诊室特征时，向所述电子分诊交互平台推送所述目标电子诊室特征对应的接入接口，以在所述电子分诊交互平台中接入目标电子诊室； 所述基于已完成模型训练的文本分类模型对所述医疗文本信息进行分类处理，得到所述医疗文本信息的分类结果之前，所述方法还包括： 获取文本训练样本集，并构建初始文本分类模型，所述初始文本分类模型中包括多个模型分类层； 在基于所述文本训练样本集的验证集对所述初始文本分类模型进行模型训练过程中，根据所述模型分类层中的分类结果确定所述不确定性分数以及所述耐心系数，所述不确定性分数用于表征连接层的使用概率情况，所述耐心系数用于表征通过使用概率确定是否退出模型训练的情况； 若所述不确定性分数以及所述耐心系数达到预设训练退出条件，则确定目标连接层，并基于所述文本训练样本集的训练集对包含所述目标连接层的所述初始文本分类模型进行模型训练； 所述根据所述模型分类层中的分类结果确定所述不确定性分数以及所述耐心系数包括： 基于所述分类结果确定所述模型分类层的概率分布，并基于所述概率分布的熵确定不确定性分数； 当所述不确定性分数小于预设阈值时，对所述耐心系数进行赋1操作，得到更新后的所述耐心系数。

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