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龙图腾网获悉国家超级计算天津中心申请的专利低资源多场景协作的医疗智能问答方法、电子设备及介质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：CN120067277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510551840.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权低资源多场景协作的医疗智能问答方法、电子设备及介质是由孟祥飞;傅浩;赵玮;李长松;毛泽鑫;刘磊;张福凯;杨澍设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本低资源多场景协作的医疗智能问答方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了一种低资源多场景协作的医疗智能问答方法、电子设备及介质，该方法包括：根据预先训练的基座模型、目标问题、参考信息，确定各目标医疗阶段和各目标医疗阶段对应的微调子模型；根据目标问题、参考信息、基座模型和各目标医疗阶段对应的微调子模型，确定中间答案和中间思维链；根据基座模型、目标问题、历史会话摘要、中间答案和中间思维链，判断中间答案是否满足终止条件；响应于满足，则根据中间答案和中间思维链，确定目标输出信息；响应于不满足，则更新参考信息，并返回执行下一轮针对目标问题的循环分析，实现了动态识别医疗阶段进行微调子模型的灵活切换，提高了医疗智能问答的效率以及准确性。

本发明授权低资源多场景协作的医疗智能问答方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种低资源多场景协作的医疗智能问答方法，其特征在于，包括： 根据预先训练的基座模型、目标问题、所述目标问题对应的参考信息，确定至少一个目标医疗阶段以及各目标医疗阶段对应的微调子模型；其中，所述目标医疗阶段是目标问题所涉及的医疗阶段；所述微调子模型是基于预先构建的医疗问答思维链以及预先训练的基座模型训练得到的LoRA中的低秩矩阵，所述微调子模型是基座模型的增量子模型； 根据所述目标问题、所述目标问题对应的参考信息、所述基座模型以及各目标医疗阶段对应的微调子模型，确定中间答案以及所述中间答案对应的中间思维链； 根据所述基座模型、所述目标问题、所述目标问题对应的历史会话摘要、所述中间答案以及所述中间思维链，判断所述中间答案是否满足终止条件； 响应于满足所述终止条件，则根据所述中间答案以及所述中间思维链，确定所述目标问题对应的目标输出信息； 响应于不满足所述终止条件，则根据所述中间答案以及所述中间思维链更新所述目标问题对应的参考信息，并返回执行所述根据预先训练的基座模型、目标问题、所述目标问题对应的参考信息，确定至少一个目标医疗阶段以及各目标医疗阶段对应的微调子模型的步骤； 其中，所述基座模型以及各微调子模型基于下述方式训练得到： 根据预先构建的通用问答思维链，对大语言模型进行低秩微调训练，得到基座模型； 针对每个待选医疗阶段，根据所述待选医疗阶段对应的医疗问答思维链、所述通用问答思维链、预设混合比例以及所述基座模型，对增量子模型进行低秩微调训练，得到所述待选医疗阶段对应的微调子模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家超级计算天津中心，其通讯地址为：300457 天津市滨海新区经济技术开发区信环西路19号5号楼5102；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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