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龙图腾网获悉广东乐心医疗电子股份有限公司申请的专利基于细粒度对比学习的训练方法、装置和电子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：CN119940578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510429369.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于细粒度对比学习的训练方法、装置和电子设备是由刘子毅设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于细粒度对比学习的训练方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于细粒度对比学习的训练方法、装置和电子设备，通过获取多组数据组，每组数据组中包括波形数据和文本数据。针对各数据组中的文本数据，利用预设大语言模型获得文本数据对应的波形特征信息，将波形特征信息添加至文本数据中以对文本数据进行更新。利用更新后的多组数据组对预训练模型进行训练，得到细粒度模型。本方案利用预设大语言模型反向获得文本相关的波形特征信息，进而可增强文本数据的细粒度程度，提升最终模型对细粒度波形特征的判读能力，优化模型的对齐能力。

本发明授权基于细粒度对比学习的训练方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度对比学习的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多组数据组，每组所述数据组包括波形数据和文本数据，所述数据组由历史检测中所获得的多个患者的检查项目的数据组成，所述波形数据为检查项目的波形数据，所述文本数据为检查项目的文本报告； 针对各所述数据组中的文本数据，利用预设大语言模型获得所述文本数据对应的波形特征信息； 将所述波形特征信息添加至所述文本数据中以对所述文本数据进行更新； 利用更新后的多组数据组对预训练模型进行训练，得到细粒度模型，其中，所述预训练模型是利用获取的多组数据组对构建的初始模型进行训练得到的，具体包括：将获取的多组数据组导入构建的初始模型，获得每组数据组中的波形数据的波形特征和文本数据的文本特征，基于每组数据组中的波形特征和文本特征计算得到相似度，采用对比学习的方式以损失函数为指导在初始模型基础上进行迭代训练直至满足预设要求；所述损失函数由每组数据组中波形数据的波形特征和文本数据的文本特征之间的相似度构建得到； 所述相似度包括组间相似度和文本相似度，组间相似度为所属不同数据组的波形特征与文本特征之间的相似度，文本相似度为所属不同数据组的文本特征之间的相似度，所述损失函数包括修正损失函数，所述修正损失函数通过以下方式构建得到： 针对所述多组数据组中的每两组数据组，计算所述每两组数据组的组间相似度与文本相似度之间的差异值；基于每两组数据组的差异值构建得到修正损失函数，所述修正损失函数为最小化函数。

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