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龙图腾网获悉深圳医维智慧科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的医院后勤调度系统及方法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：CN121034567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510976593.3，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种基于大语言模型的医院后勤调度系统及方法是由马龙;张永辉;张兵设计研发完成，并于2025-07-16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院后勤调度系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大语言模型的医院后勤调度系统及方法，涉及知识问答：构建后勤服务数据仓库；从后勤服务数据仓库中读取结构化数据，利用大语言模型对结构化数据中的文本数据进行语义解析，生成知识三元组；将知识三元组中的实体和关系，通过计算向量相似度进行知识融合，根据融合后的知识三元组构建后勤服务知识图谱；接收用户的自然语言服务请求，利用大语言模型进行意图识别，将提取的意图转换为结构化查询数据；根据结构化查询数据，在后勤服务知识图谱中进行检索，并从后勤服务数据仓库中获取资源状态数据，通过基于LangChain框架的调度智能体生成调度方案；本申请有效解决了医院后勤设备故障处理中因信息过载导致的调度决策效率低下的问题。

本发明授权一种基于大语言模型的医院后勤调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的医院后勤调度方法，其特征在于，包括： S1，采集医院后勤服务原始数据，通过数据抽取、转换和加载处理对原始数据进行预处理，将预处理后的数据按照星型数据库架构进行存储，构建后勤服务数据仓库； S2，从后勤服务数据仓库中读取结构化数据，利用大语言模型对结构化数据中的文本数据进行语义解析，通过命名实体识别实体，通过关系抽取获取实体间的关系，生成知识三元组； S3，将知识三元组中的实体和关系转换为向量，通过计算向量相似度进行知识融合，根据融合后的知识三元组构建后勤服务知识图谱； S4，接收用户的自然语言服务请求，利用大语言模型进行意图识别，将提取的意图转换为结构化查询数据； S5，根据结构化查询数据，在后勤服务知识图谱中进行检索，同时从后勤服务数据仓库中获取资源状态数据，通过基于LangChain框架的调度智能体生成调度方案； S6，对调度方案进行可视化处理，根据后勤服务知识图谱和调度方案生成后勤服务分析报告； S5，通过智能体生成调度方案，包括： 根据步骤S4生成的结构化查询数据，解析查询类型和查询对象，在后勤服务知识图谱中进行图遍历检索，获取于查询对象相关的实体节点和关系边； 根据实体节点，在后勤服务知识图谱中进行相似案例检索，通过计算当前故障实体与历史故障实体的相似度，检索出相似度大于预设阈值的历史处理案例； 根据检索出的历史处理案例，统计不同处理人员在处理相似故障时的成功率和平均处理时长，识别最佳处理模式，生成基于历史处理案例的人员推荐列表和预估处理时间； 从后勤服务数据仓库中获取当前资源状态数据，当前资源状态数据包括人员实时位置、当前任务状态和设备运行状态，结合人员推荐列表，获取待选择人员列表； 基于LangChain框架，根据输入的调度信息通过大语言模型，生成调度方案； 基于LangChain框架，通过大语言模型，生成调度方案，包括： 构建基于LangChain框架的分层调度智能体架构，配置信息分级管理的Agent模块，建立核心信息层、扩展信息层和详细信息层的三层信息结构，定义各层信息的优先级和调用策略； 对调度信息进行分层处理，将结构化查询数据中的查询对象作为核心信息层，将待选择人员列表和预估处理时间作为扩展信息层，将历史处理案例的详细内容和当前资源状态数据作为详细信息层； 构建支持分层调用的Prompt模板体系，包括初始决策模板、信息补充模板和决策模板， 在首轮调度决策时，将核心信息层的查询对象相关实体节点输入大语言模型，分析故障类型和紧急程度，生成初步调度策略； 根据初步调度策略，通过LangChain的Tool调用机制，从扩展信息层提取待选择人员列表中与初始调度策略匹配的候选人员及对应的预估处理时间，并从详细信息层获取候选人员的当前任务状态，生成第二轮决策上下文； 根据第二轮决策上下文，通过大语言模型，生成最终的调度方案。

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