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龙图腾网获悉中国科学技术大学苏州高等研究院;中国科学技术大学申请的专利一种基于自学习大语言模型智能体的疾病辅助诊断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：CN121506461B 。

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：202610038381.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于自学习大语言模型智能体的疾病辅助诊断系统是由李文梁;张坤;张旭;颜锐;顾沈健;周少华设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自学习大语言模型智能体的疾病辅助诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自学习大语言模型智能体的疾病辅助诊断系统。该系统包括诊断智能体单元、特征优化智能体单元和存储智能体单元；存储智能体单元中设置有经验数据库和大语言模型；诊断智能体单元用于接收患者信息并填充至预设提示词模板的指定位置以生成患者标准信息，从经验数据库中选取与患者标准信息对应的多个诊断特征，从中选取与患者标准信息类别最相似的诊断特征，生成相应的辅助诊断结果和诊断依据并输出；特征优化智能体单元用于根据诊断智能体单元输出的辅助诊断结果和诊断依据，利用大语言模型对经验数据库进行闭环优化，以对经验数据库中的诊断特征进行总结、冗余筛选和迭代消融。本发明显著提升了辅助诊断的准确性和泛化性能。

本发明授权一种基于自学习大语言模型智能体的疾病辅助诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自学习大语言模型智能体的疾病辅助诊断系统，其特征在于，包括诊断智能体单元、特征优化智能体单元和存储智能体单元； 所述存储智能体单元中设置有经验数据库和大语言模型，所述经验数据库中包含各疾病的诊断特征； 所述诊断智能体单元用于接收患者信息，将所述患者信息填充至预设提示词模板的指定位置以生成患者标准信息，从所述经验数据库中选取与所述患者标准信息对应的若干个诊断特征，并从中选取与所述患者标准信息类别最相似的诊断特征，生成相应的辅助诊断结果和诊断依据并输出； 所述特征优化智能体单元用于根据所述诊断智能体单元输出的辅助诊断结果和诊断依据，利用所述大语言模型对所述经验数据库进行闭环优化，以对所述经验数据库中的诊断特征进行总结、冗余筛选和迭代消融； 所述特征优化智能体单元包括特征总结智能体子单元和特征精炼智能体子单元： 所述特征总结智能体子单元用于根据所述诊断智能体单元输出的辅助诊断结果和诊断依据，利用所述大语言模型总结同种疾病不同病例之间的共性特征，相应生成多个符合该疾病的诊断特征文本并传输至所述特征精炼智能体子单元；该共性特征至少包含第一预设数量的与该疾病相关的常见特征以及第二预设数量的与该疾病相关的罕见特征； 所述特征精炼智能体子单元用于筛除多个诊断特征文本中的冗余特征文本和错误特征文本，得到有效特征文本以对所述经验数据库进行优化。

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中国科学技术大学苏州高等研究院;中国科学技术大学，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市工业园区仁爱路188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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