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龙图腾网获悉四川互慧软件有限公司申请的专利基于神经符号混合模型的医疗决策方法、装置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：CN120727176B 。

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：202511250737.3，技术领域涉及：G16H10/20；该发明授权基于神经符号混合模型的医疗决策方法、装置及存储介质是由万如意;刘禹;杨钧皓设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经符号混合模型的医疗决策方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于神经符号混合模型的医疗决策方法、装置及存储介质，涉及医疗信息处理技术领域。本申请首先通过注意力加权机制将目标对象的多模态临床数据进行融合，得到多模态融合表示。然后，基于高危指标的医学掩码增强机制，将基于多模态融合表示构建的结构感知型跨模态注意力网络的高危指标关联医学指标掩码，得到目标对象的联合特征向量。将所述联合特征向量输入至神经网络决策层得到神经网络推荐向量，并将联合特征向量输入至医学知识图谱得到符号规则推荐向量。最后，将神经网络推荐向量、符号规则推荐向量以及联合特征向量输入至三层神经符号融合网络，得到目标决策建议。如此，提升了医疗智能决策的准确性、可解释性和临床适配性。

本发明授权基于神经符号混合模型的医疗决策方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经符号混合模型的医疗决策方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的多模态临床数据，并通过注意力加权机制将所述多模态临床数据进行融合，得到多模态融合表示，所述多模态临床数据包括结构化时序数据、自由文本数据和医学图像数据； 通过可学习参数矩阵将所述多模态融合表示投影为多个子空间表示，所述子空间表示包括查询向量、键向量和值向量； 基于所述查询向量和所述键向量构建初始注意力矩阵，所述初始注意力矩阵包括多个特征通道或指标维度； 在多个所述特征通道或所述指标维度中，将高危指标进行掩码增强，得到目标注意力矩阵； 通过所述目标注意力矩阵对所述值向量进行加权后，与所述多模态融合表示进行残差连接和层归一化，得到联合特征向量； 将所述联合特征向量输入至多层感知机构成的神经网络决策层，生成干预方案的概率分布，以得到神经网络推荐向量； 将所述联合特征向量输入至医学知识图谱，计算所述联合特征向量与所述医学知识图谱的节点的余弦相似度，筛选与所述目标对象具有关联关系的实体节点； 基于筛选出的所述实体节点，动态构建包括所述实体节点的相关路径的推理子图，所述相关路径包括规则路径； 遍历所述推理子图的规则路径，计算每条所述规则路径与所述目标对象的状态的匹配度，并通过归一化得到符号规则推荐向量； 通过动态置信度加权网络整合所述神经网络推荐向量和所述符号规则推荐向量，得到第一融合向量； 将所述联合特征向量注入所述医学知识图谱的节点，构建神经符号图神经网络，并通过图注意力传播得到第二融合向量； 将所述第一融合向量和所述第二融合向量输入至一致性判别器，输出所述第一融合向量和所述第二融合向量存在冲突的概率； 在所述概率小于或等于设定的冲突阈值的情况下，基于所述第一融合向量和所述第二融合向量，生成目标决策建议； 在所述概率大于所述冲突阈值的情况下，触发冲突分流机制，生成确认提示信息，所述确认提示信息包括所述第一融合向量与所述第二融合向量的冲突原因； 响应于接收到针对所述确认提示信息的确认指令，基于所述第一融合向量和所述第二融合向量，生成所述目标决策建议。

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