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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利疾病诊断方法、装置、设备及存储介质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：CN119339921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411446867.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权疾病诊断方法、装置、设备及存储介质是由杨健;刘博文;宋红;林毓聪;肖德强;范敬凡;艾丹妮;付天宇设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本疾病诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种疾病诊断方法、装置、设备及存储介质，涉及智能诊断技术领域，该方法提供了疾病智能诊断模型，以辅助医生提高临床诊断的准确性和效率。解决了通用医学大模型中疾病知识不足的问题，可以充分挖掘大模型的知识潜力。引导模型根据现行医学指南验证预诊断结果的准确性，确保医疗决策的可解释性。该模型旨在通过整合多尺度知识增强、多智能体辩论优化和自我纠正诊断协作验证来提高复杂疾病诊断的准确性和效率，并基于医学指南分析结论的科学性，通过结合前沿的自然语言处理技术与临床医学知识体系，为辅助疾病临床医疗诊断开辟新路径。

本发明授权疾病诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种疾病诊断方法，其特征在于，包括： 获取患者的电子病历数据集，对所述电子病历数据集进行划分和统计获得原始总结报告； 通过分析所述原始总结报告获得异常医学指标；将所述异常医学指标和多种目标疾病的名称作为实体在专病知识图谱中检索获得相关三元组；采用预定义的分析指令引导大语言模型探索所述异常医学指标与多种所述目标疾病之间的潜在关系生成相应的诊断依据；将所述原始总结报告与所述相关三元组、所述诊断依据进行融合获得知识集成后的目标数据集； 确定不同任务且级别递进的若干智能体角色；利用最低级别的若干所述智能体角色结合所述目标数据集生成初步推断结果；利用中间级别的若干所述智能体角色结合所述目标数据集以及所述初步推断结果生成中间推断结果；利用最高级别的若干所述智能体角色结合所述目标数据集、所述初步推断结果以及所述生成中间推断结果生成最终推断结果；利用若干所述智能体角色对所述最终推断结果进行多轮投票，确定投票意见统一后将所述最终推断结果作为最终辩论结果； 确定包括多种所述目标疾病的指南数据库以及一致性检验智能体；利用所述一致性检验智能体结合所述指南数据库以及所述原始总结报告对所述最终辩论结果进行分析，以便依据医学指南的要求验证所述最终辩论结果的准确性； 确定所述最终辩论结果准确后生成综合诊疗决策; 若干所述智能体角色包括级别由低到高的3名高级主治医师智能体、2名副主任医师智能体以及1名主任医师智能体；3名所述高级主治医师智能体从病史、影像检查和生化检查生成三份诊断结论并融合得到所述初步推断结果; 确定利用提示词策略将2名所述副主任医师智能体划分为影像学与病史综合分析智能体以及个体评估智能体； 所述影像学与病史综合分析智能体用于回顾患者的病史，关注病情发展的时间线和症状变化，并对比当前影像结果与过去记录，分析病变的具体特征； 所述个体评估智能体用于考虑患者的个体差异及其生活方式对疾病的影响，并评估生化检查中生物标志物的变化情况，分析这些指标在不同时间点的变化趋势; 所述目标疾病包括肝病，所述异常医学指标包括肝功能指标及相关生物标志物和特异性表现，所述肝功能指标至少包括丙氨酸氨基转移酶含量、天冬氨酸氨基转移酶含量、碱性磷酸酶含量； 所述指南数据库至少包括原发性肝癌、药物性肝损伤、脂肪肝、肝囊肿、肝血管瘤、自身免疫性肝炎、酒精性肝病； 所述综合诊疗决策至少包括肝病诊断结论、诊断依据和推荐治疗方式。

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