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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于大语言模型的多模态阿尔茨海默病早期筛查算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：CN119108097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411161011.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于大语言模型的多模态阿尔茨海默病早期筛查算法是由刘洪;郭龙;杨红雨;陈虎设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的多模态阿尔茨海默病早期筛查算法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗信息技术领域，具体提出了一种基于大语言模型的多模态阿尔茨海默病早期筛查算法。此算法首先收集参与者的语音数据和人口统计信息。通过噪声抑制、人声增强和说话人分离处理语音数据，并转录为描述文本。随后从语音数据中提取eGeMAPS特征集并时序拼接，结合人口统计信息形成多模态特征矩阵。利用注意力池化模块获取关键特征，使用支持向量机进行特征分类，区分潜在的阿尔茨海默病患者和健康个体。将分类结果、描述文本和人口统计信息输入大语言模型，采用零样本思维链深入分析四种语言障碍：信息内容减少、词汇语义缺陷、指称连贯性差和心理状态语言缺失，最终生成综合筛查报告。此算法通过结合音频和语义特征，提高了早期诊断的准确性。

本发明授权基于大语言模型的多模态阿尔茨海默病早期筛查算法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的多模态阿尔茨海默病早期筛查算法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集参与者的语音数据和人口统计信息；所述人口统计信息包括性别、年龄及受教育水平；将所述语音数据转换成描述文本； S2、提取所述语音数据的eGeMAPS特征集；将eGeMAPS特征集中的不同时间序列数据进行时序拼接，生成具有时间序列信息的特征矩阵，并将人口统计信息整合入此特征矩阵中，获取含有音频特征和人口统计信息的多模态特征矩阵； S3、使用注意力池化模块处理所述多模态特征矩阵，获取池化后的特征； 步骤S3进一步包括： a.将处理后的语音数据平均划分为段，提取每段语音数据对应的eGeMAPS特征集；所述eGeMAPS特征集包含个维度的声学参数；所述声学参数以float型表示； b.将段eGeMAPS特征集进行拼接，形成的矩阵；所述矩阵；其中为矩阵中元素都是实数； c.将当前样本的人口统计信息转为float型，获取人口统计信息矩阵；所述矩阵；其中表示所述人口统计信息的种类数；所述人口统计信息包括性别、年龄和受教育水平； d.将矩阵按照时间维度填充成的矩阵'；所述矩阵； e.将矩阵与矩阵进行拼接：，其中，C为特征矩阵； S4、使用支持向量机对所述池化后的特征进行分类检测，获取基于音频的预测结果和对应的置信度； S5、将所述描述文本、所述人口统计信息、所述基于音频的预测结果和所述置信度作为大语言模型的提示工程的输入，输出参与者是否患有阿尔茨海默病筛查报告；引入正负向训练样本的语义相似度作为所述提示工程的参考；所述提示工程采用零样本思维链基于语言障碍对多模态数据进行分析；所述语言障碍分别是信息内容减少、词汇语义缺陷、指称连贯性差和缺乏心理状态语言。

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