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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种基于大语言模型的医生问诊辅助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：CN119361125B 。

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：202411478158.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于大语言模型的医生问诊辅助方法及系统是由李文浩;李正旭;张宏伟;庄伟;吕蕾;郑元杰;刘弘设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的医生问诊辅助方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于大语言模型的医生问诊辅助方法及系统，属于智慧医疗技术领域。方案包括：采集问诊过程中医生与患者的交流信息，将交流信息输入到训练好的大语音模型中，获取交流信息中与患者病情相关的关键词；利用所关键词获取患者所患疾病的诊断结果供医生参考；根据诊断结果为医生生成处方建议；通过问诊过程中医生与患者的交流信息以及处方数据，对病历进行初步填写，并由医生进行病历的最终确认。通过智能引导式问诊、历史病例匹配、诊断分析和医生辅助等功能，为医生提供了全面的问诊辅助和诊断支持。能够显著提升医生问诊的效率和准确性，为患者提供更加全面、个性化的医疗服务。

本发明授权一种基于大语言模型的医生问诊辅助方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的医生问诊辅助方法，其特征在于，包括： 采集问诊过程中医生与患者的语音交流信息，将所述语音交流信息输入到训练好的大语言模型中，获取所述交流信息中与患者病情相关的关键词；具体的，获取所述交流信息中与患者病情相关的关键词的过程为： 采集问诊过程中医生与患者的原始音频数据，并进行实时语音转写，将原始音频数据转换为文本数据； 计算所述文本数据中字符与其他字符的相关性，得到边界表示；其中，使用自注意力机制计算字符权重，计算当前字符与其他字符的相关性； 获取所述文本数据中关键词内部中字与字之间的依赖关系，得到内部信息表示；具体的，通过条件层归一化提取关键词内部中字与字之间的依赖信息； 将所述的边界表示和内部信息表示进行特征融合，获取预测的关键词类型；其中，使用门控机制融合边界表示和内部信息表示； 根据所述预测的关键词类型，计算预测关键词类型得分；依据预测关键词类型得分识别输入文本数据中的关键词； 根据所述关键词获取患者所患疾病的诊断结果供医生参考；具体的，根据所述关键词获取患者所患疾病的诊断结果供医生参考的过程为：通过调用医疗规范文档、临床诊疗指南微调后的大语言模型，根据关键词获取患者所患疾病的诊断结果；其中，采用低秩适应LoRA对大语言模型进行微调，引入低秩矩阵来更新预训练模型的权重，从而在微调过程中仅修改少量参数；具体的，利用低秩适应LoRA对大语言模型进行微调的过程中，大语言模型中的原始权重W经过LoRA调整后的有效权重W'表示为： 其中，W是原始线性层的权重；A和B是新增加的小矩阵，它们共同构成了低秩更新部分；乘积AB是一个大小与W相同但秩为r的矩阵，它作为对W的增量； 所述诊断结果包括：相关疾病的名称、所需的诊疗流程、必要检查、治疗药品以及所述治疗药品的常规用法用量、适应症、禁忌症、常见不良反应、医保报销比例提示； 根据所述诊断结果为医生生成处方建议，所述处方建议包括推荐开具的化验单，药品选择、用法、天数； 通过问诊过程中医生与患者的交流信息以及处方数据，对病历进行初步填写，并由医生进行病历的最终确认。

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山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88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”。

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