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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于多模态融合的中医药推荐方法、系统、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：CN120199413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510678911.8，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权基于多模态融合的中医药推荐方法、系统、设备及介质是由徐子晨;于梓涵;杜建强;周子祺;胡文昊;王洋洋;赖锦辉;吴琳鑫;李祖圣;李政阳;石祥鹏设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的中医药推荐方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态融合的中医药推荐方法、系统、设备及介质，该方法根据核心代表对象和预处理后的中医药多模态数据，构建异构图；将异构图输入至图神经网络中进行数据融合，得到中医药多模态融合数据；基于中医药多模态融合数据构建知识图谱，得到中医药知识图谱；将中医药知识图谱按照药效和用药安全性分割为多智能体处理的子图，得到与药效智能体关联的药材子图和与安全智能体关联的安全子图；基于药材子图和安全子图，通过组合药材策略和审核药材安全性策略进行协同迭代优化选取药材，得到中医药推荐的最优复方；将最优复方输入微调后的大语言模型中，确定中医药推荐的目标复方。本申请能够提高中医药推荐的准确度。

本发明授权基于多模态融合的中医药推荐方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的中医药推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含文本数据、图像数据、音频数据和视频数据的中医药多模态数据； 对所述中医药多模态数据进行预处理，得到预处理后的中医药多模态数据； 根据核心代表对象和所述预处理后的中医药多模态数据，构建异构图，其中，所述核心代表对象包括中医药多模态数据中的核心药材； 将所述异构图输入至图神经网络中，通过所述图神经网络将预处理后的中医药多模态数据进行数据融合，得到中医药多模态融合数据； 基于所述中医药多模态融合数据构建知识图谱，得到中医药知识图谱； 将所述中医药知识图谱按照药效和用药安全性分割为多智能体处理的子图，得到与药效智能体关联的药材子图和与安全智能体关联的安全子图，其中，所述多智能体包括药效智能体和安全智能体两类，所述药效智能体包括组合药材策略，所述安全智能体包括审核药材安全性策略，具体包括： 将所述中医药知识图谱构建为包含节点、二元边、超边以及节点特征向量的主图结构； 通过多智能体对所述主图结构中的节点特征向量进行学习，并采用特征投影矩阵对学习过程中的节点特征向量进行特征增强，得到每个智能体对应的增强节点特征向量； 根据所述每个智能体对应的增强节点特征向量，计算节点之间的相似度，并基于所述相似度构建所述每个智能体对应的稀疏邻接矩阵； 根据所述每个智能体对应的稀疏邻接矩阵，构建度矩阵； 将所述度矩阵和所述稀疏邻接矩阵相减，得到非归一化拉普拉斯矩阵； 对所述非归一化拉普拉斯矩阵中的特征向量进行聚类，得到多组聚类结果； 将每一组聚类结果作为一个智能体处理的子图，以得到与药效智能体关联的药材子图和与安全智能体关联的安全子图； 基于所述药材子图和所述安全子图，通过所述组合药材策略和所述审核药材安全性策略进行协同迭代优化选取药材，得到中医药推荐的最优复方，具体包括： 采用所述组合药材策略，从所述药材子图中选取药材进行组合，得到第一复方； 基于所述安全子图，采用所述审核药材安全性策略对所述第一复方中的药材进行安全审核，得到第二复方； 对所述组合药材策略和所述审核药材安全性策略进行协同迭代优化，直到连续两次协同迭代优化中的所述第二复方相同，得到中医药推荐的最优复方； 将所述最优复方输入微调后的大语言模型中，确定中医药推荐的目标复方。

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南昌大学，其通讯地址为：330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999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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