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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种大语言模型临床诊断能力细粒度评估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：CN120878269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511387516.0，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种大语言模型临床诊断能力细粒度评估方法及系统是由龚伟;邓杰安;刘浩翔设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大语言模型临床诊断能力细粒度评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种大语言模型临床诊断能力细粒度评估方法及系统。方法包括：获取包患者病历数据集；同步执行以下任务：基于预定评分维度对问题‑标准答案‑模型回答三元组进行评分，计算被评估模型的医学知识得分；被评估模型执行召回任务和鉴别任务，对鉴别诊断列表进行确认或排除，得到最终主诊断；将患者病历中的和被评估模型输出的鉴别诊断列表和最终主诊断以进行链接；基于链接结果分析影响被评估模型临床诊断能力的因素。本发明旨在基于相同的临床诊断情境，深入且同步地评估大语言模型的医学知识与推理能力。

本发明授权一种大语言模型临床诊断能力细粒度评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型临床诊断能力细粒度评估方法，其特征在于，包括： 获取包含鉴别诊断列表和最终主诊断的患者病历数据集； 在同一临床诊断场景下同步执行以下任务： 医学知识评估任务：大语言模型基于患者病历的最终主诊断生成问题，并获取标准答案，获取被评估模型对所述问题的回答，形成问题-标准答案-模型回答三元组；基于预定评分维度对三元组进行评分，计算被评估模型的医学知识得分； 推理能力评估任务：被评估模型基于患者病历执行召回任务，生成鉴别诊断列表，并执行鉴别任务，对鉴别诊断列表进行确认或排除，得到唯一的最终主诊断，具体包括：患者病历包括患者基本信息、主诉、病史、体格检查结果和辅助检查结果；召回任务：被评估模型基于患者基本信息、主诉、病史、体格检查结果回忆出一个鉴别诊断列表，包括多个鉴别诊断；鉴别任务：被评估模型结合辅助检查结果，运用临床推理对每个鉴别诊断进行确认或排除并输出对应的鉴别理由，直到得出唯一的最终主诊断； 基于国际疾病分类标准，将患者病历中的鉴别诊断列表和最终主诊断以及被评估模型对应的鉴别诊断列表和最终主诊断进行链接； 基于链接结果对被评估模型在召回任务中的命中率、在鉴别任务中的鉴别准确率以及临床诊断准确率进行评估；计算医学知识得分、命中率、鉴别准确率分别与临床诊断准确率之间的相关系数，以分析影响被评估模型临床诊断能力的因素； 还包括对鉴别理由进行质量评估的过程：通过大语言模型，从被评估模型输出的鉴别理由和患者病历的鉴别诊断对应的鉴别理由中提取具有否定含义且能明确支持鉴别诊断的原子性医学证据；基于所提取的证据对被评估模型输出的鉴别理由的合理性和完备性进行评估；合理性：定义合理性二元变量，若大语言模型认为被评估模型输出的鉴别理由对应的第j个证据在医学上合理，则，否则；被评估模型输出的鉴别理由的合理性；为被评估模型输出的鉴别理由对应的证据总数；完备性：定义完备性二元变量，若大语言模型认为被评估模型输出的鉴别理由对应的第j个证据被医生标注的患者病历中的鉴别理由提及或涵盖，则，否则；被评估模型输出的鉴别理由的完备性；表示大语言模型从患者病历的鉴别理由中提取的证据的总数。

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