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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利医疗信息的推送方法及装置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：CN118248345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410410605.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权医疗信息的推送方法及装置是由刘羲;董孟帆;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本医疗信息的推送方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医疗信息的推送方法及装置，涉及数字医疗技术领域，主要目的在于解决现有医疗信息的推送有效性差的问题。包括：获取待查询医疗目标的医疗文本对象以及医疗图像对象；基于已完成模型训练的医疗分类模型对所述医疗文本对象的词语特征以及所述医疗图像对象的视觉特征进行分类处理，得到所述医疗目标的医疗分类结果，所述医疗分类模型为基于双线性汇合处理的多模态网络构建的；按照医疗知识网络调取与所述医疗分类结果匹配的医疗信息，并进行推送，所述医疗知识网络中包括不同医疗分类结果所对应的医疗知识层级以及所述医疗知识层级所对应的不同医疗信息。

本发明授权医疗信息的推送方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种医疗信息的推送方法，其特征在于，包括： 获取待查询医疗目标的医疗文本对象以及医疗图像对象； 基于已完成模型训练的医疗分类模型对所述医疗文本对象的词语特征以及所述医疗图像对象的视觉特征进行分类处理，得到所述医疗目标的医疗分类结果，所述医疗分类模型为基于双线性汇合处理的多模态网络构建的； 按照医疗知识网络调取与所述医疗分类结果匹配的医疗信息，并进行推送，所述医疗知识网络中包括不同医疗分类结果所对应的医疗知识层级以及所述医疗知识层级所对应的不同医疗信息； 所述基于已完成模型训练的医疗分类模型对所述医疗文本对象的词语特征以及所述医疗图像对象的视觉特征进行分类处理，得到所述医疗目标的医疗分类结果之前，所述方法还包括： 构建包含双输入层的多模态网络，并获取医疗分类训练样本集，所述医疗分类训练样本集中包含已标记分类的视觉特征训练数据以及词语特征训练数据； 基于学习参数矩阵对所述双输入层进行双线性汇合处理，得到单一输入层，所述单一输入层对应的输出参数为基于查询与键值对表征； 基于所述医疗分类训练样本集对包含所述单一输入层的多模态网络进行模型训练，得到完成训练的所述医疗分类模型，所述医疗分类模型中的输出层为基于注意力权重进行调整的； 所述基于所述医疗分类训练样本集对包含所述单一输入层的多模态网络进行模型训练，得到完成训练的所述医疗分类模型之前，所述方法还包括： 基于特征比例确定所述视觉特征训练数据中训练视觉特征以及所述词语特征训练数据中训练词语特征之间的特征关联性系数，所述特征关联性用于表征所述训练视觉特征与所述训练词语特征之间的分类重要性程度； 根据预设关联配值映射关系生成与所述特征关联性系数匹配的注意力权重，所述预设关联配值映射关系中包括不同特征关联性系数与不同注意力权重之间的配值关系。

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