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龙图腾网获悉粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)申请的专利中医药多模态LLM训练方法及其应用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：CN119941636B 。

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：202411905586.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权中医药多模态LLM训练方法及其应用是由韩涟漪;夏晶晶;路静;余正宇;卢建瑜;佘胜楠;韩重印;冯雷;姜豪强设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本中医药多模态LLM训练方法及其应用在说明书摘要公布了：本申请提供了中医药多模态LLM训练方法及其应用，涉及生物和人工智能交叉领域。该方法包括：获取带标签的多模态医学数据；训练视觉和时序特征提取模型以生成舌苔和脉搏特征；通过跨模态自注意力机制模型对舌苔和脉搏特征进行联合特征；训练文本特征提取模型以生成文本特征；联合特征和文本特征输入跨模态注意力机制模型，生成融合特征；最终将各模型集成到大语言模型中，生成中医药多模态LLM。前述训练方法提升了多模态信息的协同表达能力，增强了特征之间的深层语义关联，实现了中医药多模态信息的高效融合。

本发明授权中医药多模态LLM训练方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种中医药多模态LLM训练方法，其特征在于，包括： S1，获取带标签的中医药多模态医学数据，所述多模态医学数据包括：舌苔图像、脉搏图像或和文本数据中的至少之一，所述文本数据包括：患者信息、主诉症状或诊断结果中的至少之一； S2，利用带标签的舌苔图像、脉搏图像，分别训练视觉特征提取模型和时序特征提取模型，生成舌苔视觉特征和脉搏时序特征； S3，利用所述舌苔视觉特征和脉搏时序特征，训练跨模态自注意力机制模型，生成联合特征； S4，利用文本数据，训练文本特征提取模型，生成文本特征； S5，将所述联合特征和文本特征输入跨模态注意力机制模型，生成融合特征； S6，将训练完成的视觉特征提取模型、时序特征提取模型、跨模态自注意力机制模型、文本特征提取模型及跨模态注意力机制模型集成到大语言模型中，生成中医药辅助诊断模型； 其中，所述视觉特征提取模型选自VisionTransformer或其变体；所述时序特征提取模型Timesformer或其变体；所述文本特征提取模型选自LLaMA、GPT-4、BERT或其变体； 所述S3步骤包括：对视觉特征与时序特征进行特征嵌入；基于视觉特征与时序特征计算自注意力分布以捕获多模态之间的全局关系；通过残差连接与多层感知机对计算结果进行优化，生成联合特征。

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粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)，其通讯地址为：511400 广东省广州市南沙区南江二路6号9号楼6层；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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