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龙图腾网获悉江苏济远医疗科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的处方智能生成方法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：CN117954044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202410153976.6，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种基于大语言模型的处方智能生成方法是由曹黎俊;张云飞;蔡占毅设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的处方智能生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的处方智能生成方法，属于医学自然语言处理领域。本发明通过利用先进的自然语言处理技术和深度学习模型，结合医药知识库，进行大规模数据训练，实现对处方的智能生成。该方法主要采用迁移学习的方法利用大语言模型训练一个准确性好、适用性强的RoBERTa模型。由于医疗处方生成的数据量较小，训练出来的模型往往容易过拟合，本方法通过迁移学习，训练得到大预言模型，一定程度上改进了训练得到模型在处方生成任务上的表现。本发明能够根据患者症状、体质特征和疾病诊断，快速、准确地生成个性化的处方结果，为医药临床实践提供了有力的辅助工具，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于大语言模型的处方智能生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的处方智能生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入医疗数据：收集并输入已有的医疗诊断处方数据，为后续模型训练提供信息；步骤2：训练词嵌入模型：利用医疗数据训练词嵌入模型，将医学领域的语义关系嵌入到向量空间中，为后续模型提供基础；步骤3：获取通用中文语料：输入中文维基百科、各类百科全书、新闻、问答这些通用中文语料，扩充模型的语境和知识；步骤4：预训练RoBERTa模型：利用通用中文语料对RoBERTa模型进行预训练，使其具备更广泛的语言理解能力；步骤5：迁移学习微调：利用词嵌入模型的测试结果进行迁移学习，微调RoBERTa模型以适应医学领域的特殊需求，提高模型对医学问题的处理能力；步骤6：医疗数据预处理：对即将输入的医疗诊断处方数据和患者个人情况数据进行预处理，确保其符合模型输入的要求；步骤7：模型训练：在准备好的医疗数据上对RoBERTa模型进行训练，以进一步提升模型对医学领域任务的性能；步骤8：评估模型性能：对训练得到的模型进行评估，包括训练集和测试集的损失值、准确率、召回率、F1分数指标；步骤9：微调优化：分析评估结果，识别模型的弱点，根据分析结果调整模型结构或参数，进行进一步的微调，进一步优化模型的参数和性能；步骤10：模型部署：将优化过的模型进行部署，使其在实际应用中处理医疗诊断处方数据，提供准确的预测和分析；所述医疗诊断处方数据包括患者的病历、医嘱、处方信息；所述步骤5中，RoBERTa模型的总损失由两部分构成：网络的训练损失和域判断损失： ；其中，通过最小化目标函数来更新标签预测期的参数，最大化目标函数来更新域判断器的参数： ； 。

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