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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警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：CN119480099B 。

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：202411534130.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警系统是由陈芋文;钟坤华;刘江;孙启龙设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警系统在说明书摘要公布了：本发明为基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警系统和方法，属于医疗大数据、人工智能领域。由基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警系统实现；所述的基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警系统由大语言模型模块、表征模块、调优模块、评估验证模块、风险预警模块构成。该方法步骤为：S1：数据采集与预处理；S2：数据表征；S3：建立大语言模型；S4：对系统进行微调；S5：评估验证系统；S6：进行脓毒症风险分析，输出可解释性的预测文本；S7：对脓毒症风险进行预警。本发明方法能够高效的协助医务工作者实现对患者脓毒症的及时、准确的预警，输出具有可解释性的诊断和治疗参考方案。

本发明授权基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警系统，其特征在于，由大语言模型模块、表征模块、调优模块、评估验证模块、风险预警模块构成；所述的表征模块分别与系统的输入、大语言模型模块相连； 所述的大语言模型模块分别与调优模块、风险预警模块相连；所述的调优模块与评估验证模块相连；所述的风险预警模块与系统输出相连；所述的系统的输入的数据类型为时序数据、文本数据和图像数据；所述的大语言模型模块为Med-PaLM或M4-Transformer大语言模型； 所述的表征模块包含：分段聚合近似PiecewiseApproximateAggregation，PAA模块、符号聚合近似SymbolicAggregateApproximation，SAX模块、语义抽象规则引擎、图像识别模块；所述的调优模块包含LoRALow-RankAdaptation技术模块和人类反馈强化学习ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF模块；所述的评估验证模块为计算大语言模型的准确率、召回率、F1值，通过对比分析，验证大语言模型在准确性、及时性和实用性方面是否满足性能要求；风险预警模块为Transformer分类器； 所述的分段聚合近似模块与符号聚合近似模块串联后与图像识别模块并联，然后与语义抽象规则引擎串联；所述的分段聚合近似模块和图像识别模块的输入为系统输入的时序数据和图像数据；所述的语义抽象规则引擎的输出可读文本与系统输入的文本数据进行拼接后作为大语言模型模块的输入； 所述的分段聚合近似模块用于对时序数据进行分段平均，简化数据表示，保留重要特征；所述的符号聚合近似模块为在PAA处理的基础上进行符号化，进一步简化数据表示，方便语义抽象；所述的语义抽象规则引擎根据医务人员经验和医疗知识实现从符号到语义转换，将符号化数据转换为可读文本，增强数据的可解释性；所述的图像识别模块利用YOLO网络对图像数据进行目标检测，得到对应的目标标签符号； 所述的基于多模态大模型的脓毒症可解释性预警系统输入的时序数据，绘制成图像，作为图像数据，无需符号化，直接输入到大语言模型模块进行处理，以提高对时序数据的识别精度。

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