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龙图腾网恭喜北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)申请的专利一种基于大语言模型的决策树生成方法及相关设备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：CN119227784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411733201.2，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种基于大语言模型的决策树生成方法及相关设备是由邵春丽;邓立宗;唐熠达;蒋太交;陈禄明;王春妮;郑明奇;汪京嘉;刘达;孟祥彬;张瑞涛设计研发完成，并于2024-11-29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决策树生成方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大语言模型的决策树生成方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集、目标医学文档信息和目标医院信息；对目标医院信息进行处理，生成目标医院的属性信息；对训练样本集进行预处理，生成带有目标特征数据的训练样本集，其中，目标特征数据用于表征临床指南文档信息处理的节点信息和决策路径信息；获取与目标特征数据相匹配的预设大语言模型，其中，预设大语言模型为基于预设时间段内所接收到的目标医院信息所设置的；基于带有目标特征数据的训练数据集对预设大语言模型进行训练，生成目标大语言模型；基于目标大语言模型对目标医学文档信息和目标医院的属性信息进行处理，生成决策树信息。

本发明授权一种基于大语言模型的决策树生成方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的决策树生成方法，其特征在于，包括：获取训练样本集、目标医学文档信息和目标医院信息，其中，所述目标医学文档信息包括急性上呼吸道感染疾病干预指南，所述训练样本集包括与目标医学文档信息相匹配的其他临床指南文档信息；对所述目标医院信息进行处理，生成目标医院的属性信息，其中，所述目标医院的属性信息用于表征目标医院针对目标医学文档信息的历史反馈数据；对所述训练样本集进行预处理，生成带有目标特征数据的训练样本集，其中，所述目标特征数据用于表征临床指南文档信息处理的节点信息和决策路径信息；获取与所述目标特征数据相匹配的预设大语言模型，其中，所述预设大语言模型为基于预设时间段内所接收到的目标医院信息所设置的；基于所述带有目标特征数据的训练数据集对所述预设大语言模型进行训练，生成目标大语言模型；基于所述目标大语言模型对所述目标医学文档信息和所述目标医院的属性信息进行处理，生成决策树信息；基于所述目标大语言模型对所述目标医学文档信息和所述目标医院的属性信息进行处理，生成决策树信息，包括：基于所述目标大语言模型对所述目标医学文档信息进行处理，生成初始节点信息和与所述初始节点信息相匹配的决策信息，其中，所述初始节点信息用于表征用户待注意事项；基于所述目标大语言模型对所述目标医院的属性信息进行处理，生成节点关联性信息，其中，所述节点关联性信息用于表征不同节点之间的关联性；基于所述节点关联性信息对所述初始节点信息进行处理，生成决策调整因子；基于所述决策调整因子对初始节点信息和与初始节点信息相匹配的决策信息进行处理，生成目标节点信息和与目标节点信息相匹配的目标决策信息；基于所述目标节点信息和目标决策信息生成决策树信息；基于所述目标大语言模型对所述目标医院的属性信息进行处理，生成节点关联性信息，包括：基于所述目标大语言模型对所述目标医院的属性信息进行处理，生成临床症状分类信息；对所述临床症状分类信息进行处理，生成不同用户的症状属性信息，其中，不同用户的症状属性信息用于表征不同用户针对不同症状的关联性；对所述不同用户的症状属性信息进行处理，生成节点关联性信息。

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北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园北路49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”。