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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于大模型与知识图谱的医疗系统工作方法及装置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：CN120674014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511148667.0，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种基于大模型与知识图谱的医疗系统工作方法及装置是由董安明;郭茜;高传根;宋钰涵;李素芳;田祥;韩玉冰;王桂娟;李志新设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型与知识图谱的医疗系统工作方法及装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了一种基于大模型与知识图谱的医疗系统工作方法及装置；应用于信息医疗领域。方法包括利用大模型从构建的医学知识图谱中查找与患者主诉信息相关的内容，基于查找的相关内容分析患者主诉信息，识别患者疾病，给出相应就诊科室；将距离患者位置小于预设范围且包含就诊科室的医院作为目标医院，实时获取目标医院的号源数据；根据号源数据和各医院中就诊科室内各医生的评价因子，利用大模型生成医生推荐结果并对医生推荐结果进行约束检查；约束检查合格后，利用大模型根据患者主诉信息对患者进行多轮问询，生成预问诊报告发送给患者或推荐结果中的医生。以此提高医生推荐的精准度和就医效率，减轻医院的就诊压力。

本发明授权一种基于大模型与知识图谱的医疗系统工作方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型与知识图谱的医疗系统工作方法，其特征在于，包括： 利用大模型从构建的医学知识图谱中查找与患者主诉信息相关的内容，并基于查找到的相关内容分析患者主诉信息，识别患者疾病，给出相应的就诊科室； 将距离患者位置小于预设范围且包含所述就诊科室的医院作为目标医院，实时获取所述目标医院的号源数据； 根据所述号源数据和各医院中所述就诊科室内各医生的评价因子，利用大模型生成医生推荐结果，包括：根据设置的多个推荐指标，结合所述号源数据和各医院中所述就诊科室内各医生的评价因子，利用大模型生成医生推荐结果，其中，所述推荐指标包括强化学习复合奖励函数、各医生的历史挂号成功率、患者历史偏好匹配度，所述强化学习复合奖励函数包括患者挂号成功的奖励函数、就诊医院与患者的距离奖励函数、推荐医生的资质奖励函数和用户偏好匹配奖励函数； 对所述医生推荐结果进行约束检查，约束检查合格后，利用大模型根据患者主诉信息对患者进行多轮问询，生成预问诊报告发送给患者或推荐结果中的医生，其中，所述约束检查包括：从医学知识图谱中查验推荐结果中医生的资质与疾病治疗范围的匹配性，若匹配，则利用KL散度对推荐结果继续进行约束检查，进一步利用KL散度正则项约束推荐结果，以使推荐结果满足所述推荐指标，其中，所述KL散度用于平衡患者偏好与基础医疗知识，平衡方法包括：，、分别表示基础医疗知识和患者偏好，为权重系数，、分别表示DPO的损失函数、考虑了DPO和参考推荐策略的损失函数，KL散度的正则项的计算公式表示为：，、分别表示所述医疗系统工作方法给出的推荐方法和参考推荐策略，、分别表示CLIP损失函数和KL散度，为大模型的参数，为正则化系数，表征KL散度的权重，以便通过调整正则化系数防止过度优化短期奖励；其中，所述大模型基于所述医学知识图谱进行更新，以实现自我进化功能。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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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