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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种面向可解释性的自适应多智能体合作的自动诊断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：CN119418907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411507596.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种面向可解释性的自适应多智能体合作的自动诊断方法是由翟洁;王冠栋;叶琪;侯瑞辉;汪雅婷;阮彤设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向可解释性的自适应多智能体合作的自动诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向可解释性的自适应多智能体合作的自动诊断算法。本发明包括以下步骤：首先基于数据集构建症状与疾病的双向概率网络，并通过预诊断模块计算疾病权重，决定进入DoctorAgent模块或Med‑TeamAgents模块。DoctorAgent模拟单一专家诊断，结合医学知识库和双向概率网络，判断患者是否能够确诊，或继续询问相关症状以辅助诊断。Med‑TeamAgents模拟多专家的会诊，包含ManagerAgent和多个DiseaseAgent，分别代表主治医师和多名疾病专家。ManagerAgent动态管理多个DiseaseAgent，根据患者的症状信息选择合适的专家生成相关症状，最终完成诊断。本发明适用于医学自动诊断任务，通过多智能体协作与双向概率网络提示结合，提升了诊断的可解释性，并实现高效询问和精准诊断。

本发明授权一种面向可解释性的自适应多智能体合作的自动诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种面向可解释性的自适应多智能体合作的自动诊断方法，其特征在于包括以下步骤： S1、基于数据集构建症状与疾病的双向概率矩阵，包括以下两部分：从症状定位疾病的概率矩阵MS-D，其每个元素代表患者表现sj症状时患有疾病di的概率，用Pdi|sj表示；从疾病定位症状的概率矩阵MD-S，其每个元素代表患者患有特定疾病di情况下表现症状sj的概率，用Psj|di表示，sj表示患者第j个的症状，di表示患者的第i个疾病； S2、在预诊断阶段，基于症状到疾病的概率矩阵MS-D从患者主诉中提取症状信息，计算疾病权重列表，并交由判别大模型根据疾病权重列表进行路由，区分单专家诊断和多专家会诊的不同情况； S3、利用智能代理模型DoctorAgent模拟单专家诊断的场景；DoctorAgent智能代理模型结合医学知识库和双向概率矩阵，并根据策略调用外部知识库及预定义的工具，基于患者已显现的症状判断是否确诊，或进一步询问相关症状以辅助诊断；预定义的工具包括：工具tool1和tool2，tool1能够通过已知的症状转化为n维的状态向量，并与MS-D做乘积计算出疾病权重列表；tool2能够通过检索MD-S并结合知识库，获取指定疾病相关的症状概率排序列表； S4、利用多智能代理模型Med-TeamAgents模拟多专家会诊的场景；Med-TeamAgents构建了ManagerAgent和多个DiseaseAgents，分别模拟主治医师和多个疾病专家；DiseaseAgents具有专业的领域知识，能够响应ManagerAgent的询问，并根据历史对话信息返回可疑的症状；ManagerAgent根据策略调用外部知识库及预定义的工具，基于患者已显现的症状判断是否确诊，或询问DiseaseAgents获取症状提示并做出症状选择以辅助诊断。

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