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龙图腾网获悉福建智康云医疗科技有限公司申请的专利一种基于医疗大模型RAG优化的检查多部位识别方法及智能体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：CN120316723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510791134.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于医疗大模型RAG优化的检查多部位识别方法及智能体系统是由苏志康;许凯程;黄金柏;宋振峰;林顺在设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于医疗大模型RAG优化的检查多部位识别方法及智能体系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于医疗大模型RAG优化的检查多部位识别方法及智能体系统，其中方法包括：接收来自第一医疗机构待归集的第一医学检查数据；判断是否存有与第一医疗机构对应的第一识别参数，若是，则基于第一识别参数对第一医学检查数据进行数据预处理和部位特征抽取，获得部位识别特征；若否，则基于标准识别参数对第一医学检查数据进行数据预处理和部位特征抽取，获得部位识别特征；对部位识别文本特征和部位识别影像特征进行融合分析，获得融合特征；根据融合特征输出第一医学检查数据对应的数据标准化的部位识别数据。本发明可以对输入医疗数据进行准确识别，并输出标准且规范的识别数据，以达到标准化医疗数据的目的。

本发明授权一种基于医疗大模型RAG优化的检查多部位识别方法及智能体系统在权利要求书中公布了：1.一种基于医疗大模型RAG优化的检查多部位识别方法，其特征在于，所述方法用于不同影像云平台间的医疗机构的医疗数据汇集与治理，所述方法包括： 步骤S1、接收来自第一医疗机构待归集的第一医学检查数据；其中，所述第一医学检查数据为多模态数据至少包括相对应的文本数据和影像数据；所述第一医疗机构为多家不同影像云平台间的医疗机构中的一家待数据归集医疗机构； 步骤S2、判断是否存有与所述第一医疗机构对应的第一识别参数，若是，则基于所述第一识别参数对所述第一医学检查数据进行数据预处理和部位特征抽取，获得所述第一医学检查数据的部位识别特征；若否，则基于标准识别参数对所述第一医学检查数据进行数据预处理和部位特征抽取，获得所述第一医学检查数据的所述部位识别特征；其中，所述第一识别参数通过所述第一医疗机构的医学检查数据集预先训练而获得，且不同医疗机构所训练获得的识别参数不同，所述第一识别参数用于针对不同医疗机构的行文规范及检查设备差异而提高模型识别准确率；所述标准识别参数为通用医学检查数据集混合训练获得；所述部位识别特征包括部位识别文本特征和部位识别影像特征； 步骤S3、根据所述第一识别参数或所述标准识别参数，对所述部位识别文本特征和所述部位识别影像特征进行融合分析，获得所述部位识别文本特征和所述部位识别影像特征之间的相似度，进而获得所述部位识别文本特征和所述部位识别影像特征之间的第一置信度； 步骤S4、响应于所述第一置信度大于标准置信度获得融合特征，将所述融合特征输入RAG行业模型分析系统，使所述RAG行业模型分析系统输出与所述第一医学检查数据对应的数据标准化的部位识别数据； 其中，在步骤S1之后，所述方法还包括步骤S1A： 获得所述第一医学检查数据对应的第一患者信息；根据所述第一患者信息，获得所述第一患者的历史医学检查数据； 响应于所述历史医学检查数据中存在有与所述第一医学检查数据时间相差不超过第一阈值且检查部位相同的第二医学检查数据，获得所述第二医学检查数据； 响应于所述第二医学检查数据对应的第二医疗机构的级别大于所述第一医疗机构的级别，则根据所述第二医学检查数据的行文规范，输出与所述第一医学检查数据相对应的符合数据标准化规范的第一医学检查校正数据并作为所述第一医学检查数据输入至步骤S2处理； 其中，所述步骤S1A还包括： 获取所述第一医学检查数据以及与所述第一医学检查数据时间相差不超过第一阈值且检查部位相同的所述第二医学检查数据，并以所述第一医学检查数据、所述第二医学检查数据构建二者的数据对集； 根据所述数据对集内的影像数据，训练所述第一医学检查数据与所述第二医学检查数据对应关系的影像数据校正模型；所述影像数据校正模型用于自主生成所述第一医疗机构的所述第一医学检查数据与所述第二医疗机构行文规范对应的第二镜像医学检查数据并用于归集以及作为所述第一医学检查数据而执行后续步骤。

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