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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于提示工程的医疗信息查询方法及存储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：CN119621791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411796638.0，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权基于提示工程的医疗信息查询方法及存储介质是由张鑫源;林滢馨;王语晨;周家炜;廖燕青设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于提示工程的医疗信息查询方法及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及基于提示工程的医疗信息查询方法及存储介质，该方法包括：在响应目标对象在查询系统触发的查询操作后，基于提示工程获取所述目标对象输入的查询请求信息，所述查询请求信息包括意向需求信息和查询类别标签信息；基于所述查询类别标签信息，至少利用自然语言处理NLP算法，在目标数据库中获取与所述意向需求信息关联的候选医疗信息；在预设的匹配规则中，确定与每种所述查询操作所对应的目标匹配规则，并根据所述目标匹配规则，从所述候选医疗信息中，筛选出与所述意向需求信息对应的目标医疗信息，并将所述目标医疗信息作为查询结果。通过本申请，解决相关技术中采用大语言模型提供医疗信息的方案，获取医疗信息的效率及准确率低的问题。

本发明授权基于提示工程的医疗信息查询方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于提示工程的医疗信息查询方法，其特征在于，包括： 在响应目标对象在查询系统触发的查询操作后，基于提示工程获取所述目标对象输入的查询请求信息，其中，所述查询请求信息包括意向需求信息和查询类别标签信息，所述查询类别标签信息用于表征以下其中之一的所述查询操作：病例筛选、医学科普、信息诊断和咨询交互； 基于所述查询类别标签信息，至少利用自然语言处理NLP算法，在目标数据库中获取与所述意向需求信息关联的候选医疗信息； 在预设的匹配规则中，确定与每种所述查询操作所对应的目标匹配规则，并根据所述目标匹配规则，从所述候选医疗信息中，筛选出与所述意向需求信息对应的目标医疗信息，并将所述目标医疗信息作为查询结果； 其中，基于所述查询类别标签信息，至少利用自然语言处理NLP算法，在目标数据库中获取与查询需求信息关联的候选医疗信息，包括： 在根据所述查询类别标签信息确定对应的所述查询操作之后，从对应的所述查询请求信息中获取对应的应答信息； 利用所述自然语言处理NLP算法，在所述目标数据库中检测与第一医疗特征参数关联的备选医疗特征参数，根据所述备选医疗特征参数与所述第一医疗特征参数的相似度，从所述备选医疗特征参数中筛选意向医疗特征参数，以及将筛选出的所述意向医疗特征参数作为所述候选医疗信息，其中，所述第一医疗特征参数是对所述应答信息进行与所述查询操作对应的预处理所生成的，所述预处理至少包括以下其中之一：数据清洗、术语标准化、关键特征提取、归一化、图像增强处理； 其中，在所述目标数据库中检测与第一医疗特征参数关联的备选医疗特征参数，根据所述备选医疗特征参数与所述第一医疗特征参数的相似度，从备选特征参数中筛选意向医疗特征参数,包括： 在确定所述查询操作为医学科普的情况下，在作为所述目标数据库的医学数据库对应的预设词表中，查找所述应答信息对应的医药关键词所对应的目标数据条目，其中，医药数据库中存储多个医学科普文本数据，所述医学科普文本数据包括至少一个医药数据条目； 利用预设的目标NLP方法，在每个所述医学科普文本数据对应的所述医药数据条目中检测所述目标数据条目，并将检索出包括至少一个所述目标数据条目的所述医学科普文本数据，作为备选医学科普文本数据，得到包括所述备选医学科普文本数据的所述意向医疗特征参数，其中，所述目标NLP方法包括以下其中之一：正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向扫描法和逐词遍历法，所述相似度是根据所述医学科普文本数据中所述目标数据条目和所述医药数据条目的数目之比确定的；和或， 确定与每种所述查询操作所对应的目标匹配规则，并根据所述目标匹配规则，从所述候选医疗信息中，筛选出与所述意向需求信息对应的目标医疗信息,包括： 在所述备选医学科普文本数据对应的所有所述医药数据条目中，检测非核心条目； 在将检测出所述非核心条目的备选医学科普文本数据删除后，将剩余的所述备选医学科普文本数据作为所述医药关键词所对应的目标医学科普文本数据，以及将所述目标医学科普文本数据作为与所述意向需求信息对应的所述目标医疗信息。

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暨南大学，其通讯地址为：519000 广东省珠海市香洲区前山路206号；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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