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龙图腾网获悉成都中教智汇信息技术有限公司;昆明卫生职业学院申请的专利一种用于医疗教学大模型的训练数据构建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：CN120340734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510811473.8，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种用于医疗教学大模型的训练数据构建方法是由李品;龙雨霏;胡寒冰;刘冰;陈媛设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医疗教学大模型的训练数据构建方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种用于医疗教学大模型的训练数据构建方法，包括以下步骤：S1.预定义医疗教学用病例JSON模板；S2.获取医疗教学用病例数据；S3.将从步骤S2中获取的医疗教学用数据进行槽位匹配，获得用于医疗教学大模型的训练数据；本申请将多种不同文件类型的医疗教学用病例资料，经过数据识别并进行提取，基于大语言模型的推测、格式解析、梳理后，得到预制的JSON数据，适用于在医疗教学过程中，医疗教学产品的教育与训练环境下的医疗教学大模型的训练。填补了在医疗教学领域产品高仿真医疗环境下辅助教学的医疗教学大模型用训练数据构建方法的空白。

本发明授权一种用于医疗教学大模型的训练数据构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于医疗教学大模型的训练数据构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.预定义医疗教学用病例JSON模板； S2.获取医疗教学用病例数据，包括以下步骤： S2.1.获取医疗教学用病例文件中非检查化验单、ECG的数据； S2.2.获取医疗教学用病例文件中检查化验单数据； S2.3.获取ECG数据； S3.将从步骤S2中获取的医疗教学用病例数据进行槽位匹配，获得用于医疗教学大模型的训练数据； 所述步骤S2.1，包括以下步骤： S2.1.1.对纸质和或电子文件的病例内容进行OCR识别，获取携带有坐标信息和块信息的BlockList数组，并根据坐标还原BlockList数组中每个块信息的位置； S2.1.2.将步骤S2.1.1中的BlockList数组经提示词工程在大语言模型中进行病例信息格式化解析并输出块信息；并将输出的所述块信息中病人的基本信息抽离； 所述基本信息，包括：姓名、年龄、性别、出生地、婚姻情况、主诉、现病史、既往史块信息； S2.1.3.通过DFA算法对基本信息脱敏处理，将处理后的结果覆盖步骤S2.1.2输出的数据； S2.1.4.将步骤S2.1.3数据打包输入大语言模型进行槽位信息摘取； S2.1.5.槽位校验，包括以下步骤： 当匹配成功，则将所述基本信息匹配进入相应槽位； 当匹配失败，则填充到其他槽位； 所述步骤S2.2，包括以下步骤： 对医疗教学用病例中的检查化验单通过OCR进行清晰度校准，包括以下步骤： S2.2.1.当识别率大于0%，小于100%时，则获取识别出的检查项目和对应的检查结果，经提示词工程进行科室类别决策后，基于大语言模型进行推测、补充、剪裁后维持原文件排版的块信息进行输出； 当识别率等于100%时，则将识别到的内容进行块信息提取并维持原文件排版并输出； 当识别率等于0%时，则丢弃； S2.2.2.将从步骤S2.2.1获得的块信息输出到大语言模型，进行数字推理推测，并将权重输出，包括以下步骤： 如果当前数据项权重高于阈值则认定是有效数据进行保留并输出； 如果当前数据项权重低于阈值则抛弃； 所述步骤S2.3，包括以下步骤： S2.3.1.对病例中的ECG进行OCR识别，获取时间段内波形数据的xy坐标重绘点的数据集； 其中，p指的是波形对象；所述波形对象是数组，数组里的元素是波形的每个点位的xy轴坐标信息，坐标点位从第一个到第n个；其中为坐标轴原点； S2.3.2.利用移动平均滤波器算法对从步骤S2.3.1中获取的数据集进行计算，将计算后的值重新插值，获得低噪音的ECG波形数据坐标数据集，包括以下步骤： S2.3.2.1.对从步骤S2.3.1中获取的数据集设定取值范围； S2.3.2.2.对从步骤S2.3.2.1中获取的取值进行重新插值，采用的计算公式如下： ； 其中，FV指的是经过筛选后在索引i处的值；n指的是取值范围，n为整数，n代表的是平移滤波器窗口范围内的点一共多少个坐标位置；y指的是坐标；i指的是点的位数； S2.3.3.将从步骤S2.3.2中获取的数据集发送给ECG计算引擎，定位波形类别。

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成都中教智汇信息技术有限公司;昆明卫生职业学院，其通讯地址为：610095 四川省成都市成都高新区双柏东一街99号1栋3层1室附15号(自编号)；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”。