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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于自然语言交互的AI诊断模型动态调优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：CN120636783B 。

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：202511140905.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于自然语言交互的AI诊断模型动态调优方法及系统是由廖一燃;李京泽;邢忠祥;刘沿汐;牛昱澎设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言交互的AI诊断模型动态调优方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗技术领域，公开了一种基于自然语言交互的AI诊断模型动态调优方法及系统，接收医生输入的自然语言指令，对自然语言指令进行预处理；将预处理后的指令输入到BERT模型中，通过BERT模型中的多头自注意力机制，捕捉指令中各个词语之间的语义关联，确定医生的指令意图；将医生的指令意图映射为AI诊断模型参数的调整规则，通过注意力机制动态调整AI诊断模型权重；将调整后的AI诊断模型应用于诊断数据的处理过程中，生成诊断结果和风险评估，并可视化界面实时展示结果；获取医生在每次诊断过程中对AI诊断模型的调整操作，基于LSTM网络和个性化推荐算法，对AI诊断模型进行调整；本发明提升诊断效率，促进智能医疗深度融合。

本发明授权一种基于自然语言交互的AI诊断模型动态调优方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言交互的AI诊断模型动态调优方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 接收医生输入的自然语言指令，对自然语言指令进行预处理，包括分词、去除停用词和标点符号处理； 将预处理后的指令输入到BERT模型中，通过BERT模型中的多头自注意力机制，捕捉指令中各个词语之间的语义关联，确定医生的指令意图； 将医生的指令意图映射为AI诊断模型参数的调整规则，通过注意力机制动态调整AI诊断模型权重； 将调整后的AI诊断模型应用于诊断数据的处理过程中，生成诊断结果和风险评估，并可视化界面实时展示结果； 获取医生在每次诊断过程中对AI诊断模型的调整操作，基于LSTM网络和个性化推荐算法，对AI诊断模型进行调整； 所述将医生的指令意图映射为AI诊断模型参数的调整规则，通过注意力机制动态调整AI诊断模型权重，包括： 构建指令意图-参数映射知识库，将医生的指令意图作为检索关键词，从映射知识库提取与之对应的模型参数调整规则，形成初步的调整规则集合； 将初步的调整规则集合转化为特征向量形式，输入注意力机制，得到每条规则的注意力权重； 根据初步的调整规则集合和每条规则的注意力权重，对AI诊断模型的参数进行调整； 所述获取医生在每次诊断过程中对AI诊断模型的调整操作，基于LSTM网络和个性化推荐算法，对AI诊断模型进行调整，包括： 记录医生在每次诊断过程中对AI模型的调整操作，并将操作行为转化为结构化时间序列数据； LSTM网络通过记忆门机制学习医生调整操作的长期依赖关系，输出层预测医生采取的调整方向； 利用矩阵分解技术对医生的历史调整行为进行用户-操作关联建模，提取医生的个性化偏好特征； 将LSTM的输出与医生的个性化偏好特征融合，计算不同调整操作的推荐权重，生成候选操作列表； 根据候选操作列表，采用多目标优化算法，第一个优化目标为调整后AI模型的诊断准确率提升幅度；第二个目标为与医生历史操作习惯的匹配度；第三个目标为调整幅度的合理性，算法通过种群进化迭代生成多个优化方案，评估各方案的综合效果，选择帕累托最优解作为最终调整参数，对AI诊断模型进行实时调整。

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