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龙图腾网获悉深圳市爱宝惟生物科技有限公司申请的专利1型糖尿病专病问医大模型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：CN120072328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510565116.8，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权1型糖尿病专病问医大模型系统是由翁建平;谢锦宇;郑雪瑛;骆斯慧;严晋华;杨黛稚;曾锡锋设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本1型糖尿病专病问医大模型系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种1型糖尿病专病问医大模型系统，该系统支持多模态输入，如语音、文字、图片、视频等，经多模态识别分类后，结合用户固有信息，利用双知识库进行意图分析。通过创新算法判断用户意图，将其分为问医问题、非问医问题及无法识别意图。针对不同类型，采用限定式人工智能大模型生成专业答复，并经合规性检查后输出。本发明还具备上下文感知检索、模糊意图重构等功能，实现精准、个性化问医服务，有效解决现有1型糖尿病医疗服务在诊断、治疗方案制定、血糖监测等方面的不足，提高医疗服务质量与效率。

本发明授权1型糖尿病专病问医大模型系统在权利要求书中公布了：1.1型糖尿病专病问医大模型系统，其特征在于，包括多模态输入模块、多模态识别分类模块、用户信息获取模块、意图分析模块、模型方向判断模块、人工智能模型处理模块、答复输出与保存模块； 所述多模态输入模块，通过电子终端进行用户输入信息的输入，包括文字输入、语音输入、图片输入和视频输入的多种模态输入方式； 所述多模态识别分类模块用于对输入的多模态信息进行识别和分类，包括： 语音识别，采用自动语音识别算法，将语音信号转换为文字内容； 图片识别，运用卷积神经网络技术，对图片内容进行识别； 文字识别，直接对输入的文字进行初步解析，判断文字内容的基础主题方向； 视频识别，采用视频帧提取和分析技术，结合图像识别和动作识别算法，对视频内容进行理解；并转换为可处理的信息； 所述用户信息获取模块，用于在用户登录系统后，系统直接获取用户的注册和记录信息的用户固有信息，用于结合分析用户当前询问的问题，包括： 基本信息，至少包括身高、体重和年龄，计算包括身体质量指数的与糖尿病管理相关的指标； 糖尿病史信息，包括患病时间、既往治疗方案、曾出现的并发症的历史信息； 意图分析模块，结合用户输入信息和用户固有信息，在双数据库中进行意图分析，双数据库包括： 非结构化数据库，是通过收集互联网涉及1型糖尿病的公开资料信息的数据库； 结构化数据库，整合包括特定组织或系统内部非公开的关于1型糖尿病治疗和维护的案例、临床数据的资料信息，构建成的结构化的数据库； 意图分析模块采用机器学习或深度学习模型，根据用户输入内容和用户信息，在多个预设意图中进行匹配和分类； 模型方向判断模块，根据所述意图分析模块的意图分析结果，判断用户的问医意图方向，问医意图方向包括无法识别的意图、非问医意图和问医意图； 人工智能处理模块，对不同的问医意图进行答复信息处理： 对于无法识别的意图，调用大模型生成提示信息，引导用户重新清晰输入问题； 对于非问医意图，利用大模型在非医疗领域的只是进行一般性答复，同时提醒用户本系统专注于1型糖尿病问医； 对于问医意图，结合双数据库中的专业信息，对现有的人工智能大模型进行限定格式和答复范围的约束，确保答复的专业性和准确性； 答复输出与保存模块，用于将生成的答复结果进行保存，并通过终端输出给用户，输出形式与输入形式相对应，包括文字答复、语音答复、图片标注答复； 所述双数据库为协同运作双数据库，包括跨模态语义映射双数据库架构；所述双数据库的非结构化数据库和结构化数据库的架构为： 非结构化数据库设为知识图谱K1，采用动态语义图谱存储互联网公开的1型糖尿病知识数据，节点包括疾病实体、属性和关系，每个节点附加实时更新的语义向量，所述语义向量通过BERT-Med预训练模型生成，维度d=768； 结构化数据库设为案例数据库K2，设时空特征案例表，每条案例包含： 患者特征向量X=[x1,x2,...,xn]，包括BMI、患病时长或并发症编码； 诊疗动作序列A=[a1,2,...,am]，包括胰岛素剂量调整或饮食方案制定； 疗效反馈向量=[1,]，包括血糖控制达标率或并发症发生率； 案例间通过时序关联索引存储，支持按相似患者特征和诊疗阶段两者结合快速检索； 所述双数据库为协同运作双数据库，包括自适应权重分配方法： 采用动态权重融合算法，设计跨库数据关联度计算公式，实现两个数据库的动态权重分配：ijα·SimKG+1-·SimCase； ij ：知识图谱K1中实体与案例数据库K2中案例的关联权重； ∈[0,1]为模态平衡因子； SimKG为知识图谱语义相似度，基于余弦相似度计算：SimKG=‖‖‖v‖；其中,v为实体的语义向量； SimCase为案例特征相似度，采用带时间衰减的动态DTW算法： ，其中为诊疗阶段时间权重，d·为欧氏距离； 通过wij量化知识图谱实体与案例数据的关联强度，当用户输入涉及具体诊疗问题时，算法优先激活高权重的案例数据库K2，结合知识图谱K1中的机制性解释，生成案例经验结合理论依据的复合答复信息。

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