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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于知识引导的医学大模型微调优化方法及相关装置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：CN119830219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411951055.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于知识引导的医学大模型微调优化方法及相关装置是由王书强;姚玮珩设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识引导的医学大模型微调优化方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请属于一种医学大模型微调优化方法，针对目前医学大模型存在诊断结果不完整，诊断结果精度低，逻辑推理路径不明确的技术问题，提供一种基于知识引导的医学大模型微调优化方法及相关装置。借助知识引导模型得到逻辑链提示中的思维引导信息部分，用于输入至医学大模型，得到经过链式提示规范化的输出，进而对医学大模型进行微调优化。其中，知识引导模块包括多模态‑多层级联结图谱融合模块、专家共识驱动模块、类推演绎模块、显式推导规则计算模块和递进式思维指导模块。

本发明授权一种基于知识引导的医学大模型微调优化方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识引导的医学大模型微调优化方法，其特征在于，包括： 获取待诊断多模态数据；所述待诊断多模态数据为来自不同医学检查手段的影像或文本类型多模态数据； 将待诊断多模态数据输入至知识引导模型，得到逻辑链提示中的思维引导信息部分，用于输入至医学大模型，得到经过链式提示规范化的输出； 其中，所述知识引导模型包括多模态-多层级联结图谱融合模块、专家共识驱动模块、类推演绎模块、显式推导规则计算模块和递进式思维指导模块； 所述多模态-多层级联结图谱融合模块，用于根据待诊断疾病各模态数据的模态数据图谱，得到作为状态的整体嵌入特征； 所述专家共识驱动模块，用于从待诊断疾病的专家知识库中提取专家共识和临床经验，结合整体嵌入特征对应的状态语义标签，确定整体嵌入特征之间的状态关系标签，并从状态关系标签中提取出关系的嵌入特征表示，再结合整体嵌入特征、状态语义标签、状态关系标签和关系的嵌入特征表示，构建状态层级图谱，再结合模态数据的模态数据图谱，得到全局多模态-多层级联结图谱； 所述类推演绎模块，用于根据全局多模态-多层级联结图谱，基于多组三元组经类推演绎，构建个体多模态-多层级联结图谱；所述三元组包括两个整体嵌入特征，和对应的嵌入特征表示； 所述显式推导规则计算模块，用于根据所述个体多模态-多层级联结图谱的各节点，得到所有节点的完整推理规则； 所述递进式思维指导模块，用于结合全局多模态-多层级联结图谱和所有节点的完整推理规则中的模态种类，得到逻辑链提示中的思维引导信息部分： 从全局多模态-多层级联结图谱的状态层级图谱中提取不同模态的代表性数据，为不同的模态数据组合构建具有递进推理的问答示例库；再根据所有节点的完整推理规则中的模态种类，从问答示例库中提取对应的问答示例，作为逻辑链提示中的思维引导信息部分。

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