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龙图腾网获悉福建省星云大数据应用服务有限公司申请的专利一种基于大语言模型与知识图谱的临床决策方法及系统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：CN120372020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510857354.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于大语言模型与知识图谱的临床决策方法及系统是由陈雯珊;杨璐璐;张栋;戴文清;徐凯;刘晗之;许燕萍;宋潇潇;吴明魁设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型与知识图谱的临床决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了人工智能与智能诊疗交叉技术领域的一种基于大语言模型与知识图谱的临床决策方法及系统，方法包括：步骤S1、对创建的生成式大语言模型以及知识提取模型进行训练和部署；步骤S2、通过知识提取模型从医疗数据集中提取医疗知识；步骤S3、基于各医疗知识构建医疗知识图谱；步骤S4、获取输入的医疗问题，将医疗问题输入生成式大语言模型，生成式大语言模型通过医疗知识图谱查询医疗问题对应的医疗知识，基于医疗知识生成医疗答案，查询过程中记录决策依据链，并反馈医疗答案以及决策依据链；步骤S5、记录包括医疗问题、医疗答案、决策依据链的问答日志。本发明的优点在于：极大的提升了临床决策的准确性、可靠性、及时性以及安全性。

本发明授权一种基于大语言模型与知识图谱的临床决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型与知识图谱的临床决策方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、创建一用于医疗问答的生成式大语言模型以及一用于从医疗数据中提取医疗知识的知识提取模型； 步骤S2、获取大量的历史问答数据以及历史医疗数据，对各所述历史问答数据以及历史医疗数据进行预处理以构建问答数据集以及医疗数据集； 步骤S3、通过联邦学习机制，分别调用所述问答数据集以及医疗数据集，对所述生成式大语言模型以及知识提取模型进行训练，训练过程中对所述生成式大语言模型以及知识提取模型进行压缩； 步骤S4、对训练后的所述生成式大语言模型以及知识提取模型进行部署，对部署的所述生成式大语言模型以及知识提取模型进行数据漂移补偿训练； 步骤S5、通过所述知识提取模型从医疗数据集中提取包括实体、关系以及属性的医疗知识，基于各所述医疗知识构建医疗知识图谱，将所述医疗知识图谱分布式存储至若干个计算节点中预设的图谱数据库，设定各所述图谱数据库的鉴权机制，并基于采集的实时医疗数据对所述医疗知识图谱进行动态更新； 所述鉴权机制具体为： 获取携带访问时间、第一动态令牌以及用户账号的访问请求； 解析所述访问请求得到访问时间、第一动态令牌以及用户账号，通过所述用户账号从预设的用户管理表匹配用户密码，将所述用户密码与访问时间进行拼接得到拼接数据，对所述拼接数据进行Bcrypt哈希计算得到临时令牌，通过XXTEA算法对所述临时令牌进行加密得到16字节密文，将所述16字节密文中的数字0和字母A进行对调、数字1和字母C进行对调、数字2和字母E进行对调得到混淆数据，对所述混淆数据进行Base64编码得到第二动态令牌，通过所述第二动态令牌对第一动态令牌进行匹配以执行鉴权操作，鉴权通过则允许访问所述图谱数据库预设时长； 步骤S6、获取输入的医疗问题，通过流式计算引擎将所述医疗问题输入部署的生成式大语言模型，所述生成式大语言模型通过医疗知识图谱查询医疗问题对应的医疗知识，基于所述医疗知识生成医疗答案，查询过程中记录决策依据链，并反馈所述医疗答案以及决策依据链，以支持临床决策； 步骤S7、实时记录包括医疗问题、医疗答案以及决策依据链的问答日志，基于所述问答日志持续对生成式大语言模型以及知识提取模型进行动态的优化和迭代； 步骤S8、将所述问答日志加密为加密日志，对所述加密日志进行存储和备份。

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