买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法及系统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：CN118940760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202410989701.6，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法及系统是由赖信君;霍玮炫;陈文戈;吴菊华设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法及系统，方法包括：对电子病历中与目标疾病密切相关的症状特征进行标注，得到标注数据；构建症状特征预识别模型，并基于标注数据对该构建得到的症状特征预识别模型进行训练；对训练好的症状特征预识别模型进行微调，并利用该微调后的症状特征预识别模型进行症状特征识别，得到症状特征预识别结果收集多模态特征数据；将收集得到的多模态特征数据与症状特征预识别结果结合，利用基于多模态增强的NLP方法，提取得到症状特征识别结果。本发明可大大提高电子病历症状特征提取的准确度。

本发明授权一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态增强的电子病历症状特征提取方法，其特征在于，包括： 对电子病历中与目标疾病密切相关的症状特征进行标注，得到标注数据； 构建症状特征预识别模型，并基于标注数据对该构建得到的症状特征预识别模型进行训练； 对训练好的症状特征预识别模型进行微调，并利用该微调后的症状特征预识别模型进行症状特征识别，得到症状特征预识别结果 收集多模态特征数据； 将收集得到的多模态特征数据与症状特征预识别结果结合，利用基于多模态增强的NLP方法，提取得到症状特征识别结果； 对训练好的症状特征预识别模型进行微调时，利用训练好的症状特征预识别模型对标注数据中的测试集进行提取，返回提取结果；模型评价指标采用精确率P、召回率R和F1值，其中F1值是精确率和召回率的一个平衡，症状特征识别的效果以F1值为准； 症状特征预识别模型对电子病历进行症状特征提取，模型直出的提取结果为BIO形式，在对提取结果进行数据处理后获得以病历为单位的症状特征提取结果，并将结果转化为结构化数据，每个症状特征都为二元数据，用0表示“否”或“假”，用1表示“是”或“真”。

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广东工业大学，其通讯地址为：510062 广东省广州市越秀区东风东路729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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。