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龙图腾网获悉山东慧众科技有限公司申请的专利一种基于大模型的呼吸慢病智能诊疗管理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：CN120032792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510503196.4，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权一种基于大模型的呼吸慢病智能诊疗管理方法及系统是由韩伟;王洪欣;徐东;李瑷蔚设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的呼吸慢病智能诊疗管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于大模型的呼吸慢病智能诊疗管理方法及系统。该方法包括：对呼吸慢病患者进行多维数据采集处理形成结构化数据集；利用双重编码框架构建大模型和知识图谱；基于大模型进行风险分层评估；根据评估结果生成个性化诊疗方案；构建医疗协同框架执行疗效监测；定制健康教育内容并持续优化系统。本申请实现对呼吸慢病患者的精准分层、个性化治疗方案制定、多级医疗协同管理以及动态疗效监测，从而克服现有技术中诊疗精准度不足、资源配置低效和患者管理不连续的缺陷，提升呼吸慢病诊疗管理的整体效能。

本发明授权一种基于大模型的呼吸慢病智能诊疗管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的呼吸慢病智能诊疗管理方法，其特征在于，所述方法包括： 对呼吸慢病患者进行多维数据采集并处理，得到结构化患者数据集； 将所述结构化患者数据集与呼吸系统疾病专业知识库输入双重编码预训练和对比学习微调框架，得到呼吸慢病大模型和呼吸慢病知识图谱； 基于所述呼吸慢病大模型和所述呼吸慢病知识图谱，对患者症状描述和评估量表答案进行语义分析与多维度计算，生成患者风险分层评估结果； 根据所述患者风险分层评估结果，利用所述呼吸慢病大模型检索临床指南规则并结合患者个体特征，生成个性化诊疗方案与匹配度评分； 依据所述个性化诊疗方案和所述匹配度评分，构建多级医疗机构协同框架并执行动态疗效监测，产生疗效指标与治疗响应指数； 根据所述疗效指标与所述治疗响应指数，定制患者健康教育内容和自我管理工具，同时收集系统运行数据进行模型更新与流程优化； 将所述结构化患者数据集与呼吸系统疾病专业知识库输入双重编码预训练和对比学习微调框架，得到呼吸慢病大模型和呼吸慢病知识图谱，包括： 对呼吸疾病临床指南、循证医学文献库、专家共识文件、典型病例集和药物相互作用数据库进行整合，构建呼吸系统疾病专业知识库； 将所述结构化患者数据集与所述呼吸系统疾病专业知识库中的医学文本语料同时输入Transformer编码器结构，采用掩码语言模型和下一句预测任务进行多轮迭代训练，得到初始大模型参数； 基于所述初始大模型参数构建对比学习框架，将相似病例表示向量拉近、不同病例表示向量推远，通过最小化对比损失函数优化模型参数，生成呼吸慢病大模型； 对所述结构化患者数据集与所述呼吸系统疾病专业知识库进行实体抽取，识别疾病、症状、药物、检查、风险因素作为医学概念，得到医学实体集合； 对所述医学实体集合进行关系提取，确定疾病-症状、疾病-药物、药物-药物、症状-严重程度、检查-参考值作为实体间关联，形成关系三元组集合； 将所述医学实体集合和所述关系三元组集合通过图嵌入算法进行知识表示学习，构建呼吸慢病知识图谱，并通过实体链接技术与所述呼吸慢病大模型进行关联，支持知识增强推理； 图嵌入算法采用的是改进的TransE算法，它通过优化三元组中头实体向量加关系向量接近尾实体向量的目标函数，学习实体和关系的向量表示，生成的向量表示保留了实体间的语义关系，构成呼吸慢病知识图谱； 所述基于所述呼吸慢病大模型和所述呼吸慢病知识图谱，对患者症状描述和评估量表答案进行语义分析与多维度计算，生成患者风险分层评估结果，包括： 通过自然语言交互界面引导患者描述当前症状体验，将患者自然语言输入传入所述呼吸慢病大模型，提取症状持续时间、严重程度、诱因、缓解因素作为关键症状属性，生成症状实体矩阵； 引导患者完成呼吸困难评分、咳嗽频率评分、痰液性状评分、活动受限程度评分、睡眠影响评分、用药依从性评分作为结构化症状评估问卷，得到问卷数值向量； 将所述症状实体矩阵与所述问卷数值向量进行特征融合，结合基础生理监测数据中的肺功能指标、血氧饱和度数值，构建多维特征空间，形成患者综合症状表征； 对所述患者综合症状表征中的呼吸困难、咳嗽、痰液作为核心症状赋予权重系数，通过加权计算方法对各症状严重度值乘以对应权重系数并求和，得到症状负担指数； 对近期症状波动趋势、急性发作风险、用药依从性数值、环境因素影响进行时序分析，通过稳定性计算模型生成疾病稳定性指数，同时结合基础疾病严重程度分级、合并症情况、社会支持分值计算综合风险评分； 根据所述综合风险评分设定阈值区间，将风险评分低于第一阈值的患者划分为低风险级别，风险评分在第一阈值与第二阈值之间的患者划分为中风险级别，风险评分高于第二阈值的患者划分为高风险级别，生成患者风险分层评估结果； 所述根据所述患者风险分层评估结果，利用所述呼吸慢病大模型检索临床指南规则并结合患者个体特征，生成个性化诊疗方案与匹配度评分，包括： 将所述患者风险分层评估结果输入所述呼吸慢病大模型，识别患者的疾病分类，当患者为慢性阻塞性肺疾病时，根据气流受限程度和症状评分将患者分为ABCD四组，当患者为哮喘时，基于控制水平和严重程度进行标记，生成疾病分类结果； 对所述疾病分类结果进行临床指南规则匹配，当患者属于A组时检索轻度用药方案，当患者属于B组时检索中度用药方案，当患者属于C组或D组时检索重度用药方案，得到基础治疗框架； 将所述基础治疗框架与患者既往治疗记录、药物不良反应史进行对比分析，生成初步个性化药物方案； 基于所述初步个性化药物方案，制定给药信息，包括首选药物类别组合、具体药物选择、给药途径、用法用量、疗程设计，生成药物治疗方案； 结合所述药物治疗方案，创建非药物治疗建议，包括呼吸康复训练计划、生活方式调整建议、心理健康干预措施、疾病自我管理技能培训，当患者风险等级为高风险时，制定急性加重应急预案，形成个性化诊疗方案； 将所述个性化诊疗方案与患者特征进行匹配评估，计算患者既往用药反应匹配分值、生活习惯匹配分值、依从性因素匹配分值、经济承受力匹配分值、医保覆盖匹配分值，通过计算得出百分制匹配度评分； 所述依据所述个性化诊疗方案和所述匹配度评分，构建多级医疗机构协同框架并执行动态疗效监测，产生疗效指标与治疗响应指数，包括： 根据所述患者风险分层评估结果和所述匹配度评分，将低风险患者分配至基层医疗机构，将中风险患者安排基层医疗机构管理并定期专科医院随访，将高风险患者由专科医院主导管理并由基层医疗机构协同随访，构建分级诊疗路径图； 通过智能协同平台连接不同级别医疗机构，对病历信息、检查结果、诊疗意见进行数据共享，形成医疗协同网络； 对基层医疗机构接诊的呼吸慢病患者，将患者数据和医生初步判断输入所述呼吸慢病大模型，分析症状特征、疾病进展风险和治疗难度，生成诊疗决策建议； 对启动治疗的患者进行多维度症状监测，记录核心症状评分变化、生理指标变化、用药依从性数据、生活质量评估数据，构建全维度监测数据集； 对所述全维度监测数据集进行时序分析，计算症状改善率、生理指标恢复率、用药依从性指数、生活质量提升幅度，生成多维疗效指标； 基于所述多维疗效指标，通过加权聚合算法计算治疗响应综合分值，根据分值变化趋势判断疗效走向，当分值连续下降超过三次监测周期则触发治疗方案调整流程，形成时序治疗响应指数； 所述根据所述疗效指标与所述治疗响应指数，定制患者健康教育内容和自我管理工具，同时收集系统运行数据进行模型更新与流程优化，包括： 基于患者的疾病类型、严重程度、认知水平、技术接受度和所述疗效指标，对疾病基础知识、症状识别方法、用药指导内容、生活方式调整策略、急性加重预防措施进行内容筛选，生成个性化健康教育内容库； 将所述个性化健康教育内容库转化为文字、图片、视频、交互式问答形式的多媒体资源，根据患者学习进度和内容理解程度对呈现深度进行动态调整，构建分级教育资源包； 依据所述个性化诊疗方案和所述治疗响应指数，开发电子药盒提醒系统、症状自我监测日记、呼吸训练指导系统、环境风险预警系统作为功能模块，形成患者自我管理工具集； 根据患者技术接受能力，将所述健康教育内容和所述自我管理工具集整合到移动应用、网页版以及智能穿戴设备多渠道接入端口，生成患者端交互界面； 对系统使用过程中的患者和医护人员操作行为、反馈意见、诊疗效果评估、大模型表现指标进行记录与分析，形成系统优化数据集； 基于所述系统优化数据集，对所述呼吸慢病大模型进行知识库更新和算法调优，对系统流程节点进行效率分析与资源配置优化，对用户界面和交互逻辑进行人机交互优化，完成系统迭代与流程优化。

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