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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种用于医疗问答任务的两阶段知识推理蒸馏方法、系统及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：CN120633873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511140574.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种用于医疗问答任务的两阶段知识推理蒸馏方法、系统及介质是由罗春旭;苏新淳;马立鹏;杨卫东设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医疗问答任务的两阶段知识推理蒸馏方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于医疗问答任务的两阶段知识推理蒸馏方法、系统及介质，涉及医疗问答领域，方法包括：采用教师模型对原始医疗问答数据集进行数据解析及结构化处理得到多个医学知识三元组；学生模型进行一阶段知识蒸馏得到一次训练完成的学生模型，然后进行验证得到误判样本；采用教师模型对误判样本集进行数据解析及推理得到多个医学推理四元组，对学生模型进行二阶段知识蒸馏，以对学生模型进行推理迁移训练得到二次训练完成的学生模型；二次训练完成的学生模型在部署至边缘计算平台之后，依据接收到的自然语言问诊信息，生成医学答案及对应的医学推理路径。本申请可提升模型运行效率，增强模型面对复杂输入的理解能力与推理透明度。

本发明授权一种用于医疗问答任务的两阶段知识推理蒸馏方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于医疗问答任务的两阶段知识推理蒸馏方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预先训练完成的教师模型； 采用所述教师模型对原始医疗问答数据集进行数据解析及结构化处理，以得到多个医学知识三元组并划分为训练集及验证集； 将所述训练集输入至学生模型中进行一阶段知识蒸馏，以引导所述学生模型学习所述教师模型在医学问答任务中的知识表达方式与回答能力，得到一次训练完成的学生模型；基于所述验证集，对一次训练完成的学生模型进行验证，得到误判样本；所有所述误判样本构成误判样本集； 采用所述教师模型对所述误判样本集进行数据解析及推理，以得到多个医学推理四元组；所述医学推理四元组包括从症状到诊断的医学推理路径； 将多个医学推理四元组作为训练数据，输入至所述学生模型中进行二阶段知识蒸馏，以对所述学生模型进行推理迁移训练，得到二次训练完成的学生模型；其中，二次训练完成的学生模型在部署至边缘计算平台之后，依据接收到的自然语言问诊信息，生成医学答案及对应的医学推理路径； 所述原始医疗问答数据集中一个原始医疗问答数据包括一个患者的自然语言问诊信息； 所述医学知识三元组为问题-医学答案-背景知识的三元数据结构；其中，问题根据所述自然语言问诊信息确定；医学答案为将所述自然语言问诊信息输入至所述教师模型后，所述教师模型生成的医学建议；背景知识为与所述自然语言问诊信息及所述医学建议相关的医学依据信息； 所述医学推理四元组为问题-学生答案-医学答案-医学推理路径的四元数据结构；其中，所述学生答案为经由一次训练完成的学生模型生成的医学答案；所述医学推理路径为一组具备顺序逻辑关系的医学语句，呈现从症状到诊断之间的因果推理链路。

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