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龙图腾网获悉神州医疗科技股份有限公司申请的专利一种基于知识图谱的模型训练方法、装置、设备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：CN115206536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210551457.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于知识图谱的模型训练方法、装置、设备及介质是由王瑞国;张林;许娟;史文钊设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于知识图谱的模型训练方法、装置、设备及介质，方法包括：获取多个患者的病历；对于每一患者，基于该患者的病历中的文字信息，得到该患者对应的至少一个三元组；基于每一患者对应的每一三元组，生成知识图谱，并从知识图谱中抽取出异构图；对于每一患者，将异构图中第一节点以及不同第一节点之间的关系作为第一目标模型、第二目标模型和图神经网络模型的输入，将用于表征该患者对于目标疾病的治疗效果的目标标签作为第一目标模型、第二目标模型和图神经网络模型的输出，对第一目标模型、第二目标模型和图神经网络模型进行训练。本申请能够通过训练后的第一目标模型、第二目标模型和图神经网络模型对患者所患疾病的治疗效果进行评估。

本发明授权一种基于知识图谱的模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患有目标疾病的多个第一患者各自的病历； 对于每一所述第一患者，基于该第一患者的病历中包括的文字信息，得到该第一患者对应的至少一个第一三元组，其中，该第一患者对应的第一三元组用于表征该第一患者对于所述目标疾病的诊疗状况； 基于每一所述第一患者对应的每一所述第一三元组，生成所述目标疾病的知识图谱，并从所述知识图谱中抽取出异构图； 对于每一所述第一患者，将所述异构图中第一节点以及不同所述第一节点之间的关系作为第一目标模型、第二目标模型和图神经网络模型的输入，将用于表征该第一患者对于所述目标疾病的治疗效果的目标标签作为所述第一目标模型、所述第二目标模型和所述图神经网络模型的输出，对所述第一目标模型、所述第二目标模型和所述图神经网络模型进行训练，得到训练完成后的第一目标模型、训练完成后的第二目标模型和训练完成后的图神经网络模型，其中，所述第一节点为所述异构图中由该第一患者对应的第一三元组所形成的节点，所述目标标签的类别包括n个，n为大于1的整数，所述第一目标模型依次包括：Bert预训练模型和第一分类器，所述第二目标模型依次包括：所述Bert预训练模型和第二分类器； 所述方法还包括： 获取患有所述目标疾病的第二患者的病历； 基于所述第二患者的病历中包括的文字信息，得到所述第二患者对应的至少一个第二三元组，其中，所述第二患者对应的第二三元组用于表征所述第二患者对于所述目标疾病的诊疗状况； 基于所述第二三元组，对所述异构图进行更新，得到更新后的异构图； 将所述更新后的异构图中所述第二三元组对应的第二节点以及不同所述第二节点之间的关系分别输入到所述训练完成后的第一目标模型、所述训练完成后的第二目标模型和所述训练完成后的图神经网络模型中，得到所述训练完成后的第一目标模型所输出的每一所述目标标签的类别的第一概率、所述训练完成后的第二目标模型所输出的每一所述目标标签的类别的第二概率和所述训练完成后的图神经网络模型所输出的每一所述目标标签的类别的第三概率； 根据每一所述目标标签的类别的第一概率、每一所述目标标签的类别的第二概率和每一所述目标标签的类别的第三概率，确定所述第二患者对应的所述目标标签的目标类别。

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