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龙图腾网获悉重庆壹永科技集团有限公司申请的专利一种临床辅助诊断模型的训练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：CN121747910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610209601.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种临床辅助诊断模型的训练方法是由刘肖青;刘伟华;吴磊;陈小梅设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种临床辅助诊断模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种临床辅助诊断模型的训练方法，属于医疗信息处理技术领域，解决了现有技术中大小模型协同性差影响诊断决策准确性的问题。方法包括：获取多个患者的医疗文本构建样本集；构建文本压缩模型和医疗诊断大模型，基于样本集分别对构建的文本压缩模型和医疗诊断大模型进行预训练；固定医疗诊断大模型的参数，以文本压缩模型输出的压缩文本为医疗大模型的输入，基于医疗诊断大模型的诊断任务损失对文本压缩模型进行优化；固定文本压缩模型的参数，以文本压缩模型输出的压缩文本为医疗大模型的输入，基于医疗诊断大模型的诊断任务损失对医疗诊断大模型进行微调，得到训练好的临床辅助诊断模型。实现了复杂临床场景下的诊断准确性的提升。

本发明授权一种临床辅助诊断模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种临床辅助诊断模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多个患者的医疗文本构建样本集； 构建文本压缩模型和医疗诊断大模型，基于所述样本集分别对构建的文本压缩模型和医疗诊断大模型进行预训练；所述医疗诊断大模型采用大语言模型结构； 固定医疗诊断大模型的参数，以文本压缩模型输出的压缩文本作为医疗大模型的输入，基于医疗诊断大模型的诊断任务损失对文本压缩模型进行适配优化； 固定文本压缩模型的参数，以文本压缩模型输出的压缩文本作为医疗大模型的输入，基于医疗诊断大模型的诊断任务损失对医疗诊断大模型进行微调，得到训练好的临床辅助诊断模型； 所述文本压缩模型包括： 输入层，用于对输入文本进行预处理； 共享编码器，用于对预处理后的文本进行特征提取得到共享特征； 压缩任务头，用于对共享特征进行解码预测压缩文本； 关键信息提取头，用于对共享特征进行解码预测关键字段信息； 所述输入层对输入文本进行预处理包括对输入文本进行自适应分块；所述输入层包括： 分块单元；用于基于相似度对输入文本进行分块； 重叠调整单元，用于基于多因素融合确定相邻块间的重叠区域对分块进行调整，得到最终的分块结果； 采用以下方式计算文本压缩模型的预训练损失： ； 其中，表示文本压缩模型的压缩损失，表示文本压缩模型的关键信息预测损失，和均表示权重系数； 基于动态提示优化和关键字段权重优化对医疗诊断大模型进行预训练。

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