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龙图腾网恭喜神州医疗科技股份有限公司申请的专利权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成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：CN119170189B 。

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：202411611277.8，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成方法及系统是由白焜太;王蕾;周文仲;杨雅婷;许娟;史文钊设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗领域，特别涉及权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成方法及系统，该方法包括：获取与脑肿瘤相关的文本证据信息；构建知识库；构建并训练诊疗方案生成模型；构建并训练方案打分模型；获取目标患者的病案文本信息，基于知识库匹配技术和诊疗方案生成模型的模型生成结果，生成脑肿瘤诊疗方案的推荐方案。本发明通过权衡精确的知识库和准确的模型生成结果，利用推荐方案生成技术来动态生成个性化的辅助诊疗方案，不仅提高了诊疗决策的准确性和效率，还能够为医务人员提供更好的决策支持。

本发明授权权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成方法，其特征在于，包括：获取与脑肿瘤相关的文本证据信息，并通过BERT模型对文本证据信息进行向量化处理，生成文本证据嵌入向量；所述文本证据嵌入向量包括与脑肿瘤相关的医学通用知识嵌入向量和保留完结病案嵌入向量，所述保留完结病案嵌入向量包括病史信息嵌入向量、症状描述信息嵌入向量、检查结果信息嵌入向量、诊断信息嵌入向量和原病案的治疗方案嵌入向量；基于文本证据信息和文本证据嵌入向量，构建知识库；构建并训练诊疗方案生成模型，得到目标诊疗方案生成模型，包括：基于Transformer模型构建初始诊疗方案生成模型；将病史信息嵌入向量记为Ep∈R|p|×h、症状描述信息嵌入向量记为Es∈R|s|×h、检查结果信息嵌入向量记为Ee∈R|e|×h、诊断信息嵌入向量记为Ed∈R|d|×h；其中，h表示生成的嵌入向量的维度，h为超参数，R|p|、R|s|、R|e|和R|d|分别表示一个长度为|p|的实数向量空间、一个长度为|s|的实数向量空间、一个长度为|e|的实数向量空间、一个长度为|d|的实数向量空间，|p|、|s|、|e|和|d|分别表示病史信息的长度、症状描述信息的长度、检查结果信息的长度、诊断信息的长度，Ep、Es、Ee和Ed分别表示一个|p|×h维的实数矩阵、一个|s|×h维的实数矩阵、一个|e|×h维的实数矩阵、一个|d|×h维的实数矩阵；将以上四种嵌入向量进行拼接处理，构造出第一类训练数据；所述第一类训练数据记为X0∈R|n|×h，其中，|n|=|p+s+e+d|，|n|表示拼接后的嵌入向量的长度，R|n|表示一个长度为|n|的实数向量空间，X0表示一个|n|×h维的实数矩阵；将原病案的治疗方案嵌入向量作为第一类测试数据，记为Et∈R|t|×h，其中，|t|表示原病案的治疗方案信息的长度，R|t|表示一个长度为|t|的实数向量空间，Et表示一个|t|×h维的实数矩阵；根据这两类数据对初始诊疗方案生成模型进行训练和优化，输出目标诊疗方案生成模型；构建并训练方案打分模型，得到目标方案打分模型，包括：基于Transformer模型构建初始方案打分模型；基于病史信息、症状描述信息、检查结果信息和诊断信息，构造出输入文本片段A，基于原病案的治疗方案信息或预设第一大模型输出的治疗方案信息，构造出输入文本片段B，根据预设的拼接输入文本格式对输入文本片段A和输入文本片段B进行拼接处理，构造出拼接输入文本，通过BERT模型对拼接输入文本进行向量化处理，生成拼接输入文本嵌入向量，并拆分为第二类训练数据和第二类测试数据，根据这两类数据对初始方案打分模型进行训练和优化，输出目标方案打分模型；将目标患者的病案文本信息通过BERT模型进行向量化处理，生成病案文本信息嵌入向量，并输入至目标诊疗方案生成模型中，得到模型输出治疗方案信息嵌入向量，并基于病案文本信息嵌入向量，采用余弦相似度技术对知识库中所有的文本证据嵌入向量进行相似度计算，并选取相似度排序第一的文本证据嵌入向量作为匹配病案文本信息嵌入向量，将病案文本信息嵌入向量和模型输出治疗方案信息嵌入向量、病案文本信息嵌入向量和匹配病案文本信息嵌入向量分别进行拼接处理，构造出第一拼接文本嵌入向量和第二拼接文本嵌入向量，并将这两类嵌入向量分别输入至目标方案打分模型，输出两个目标方案打分分值，并选取分值排序第一的目标方案打分分值对应的治疗方案信息作为脑肿瘤诊疗方案的推荐方案。

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