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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院申请的专利基于联邦图数据的生物医学知识抽取融合共享方法及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：CN120977608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511507092.7，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于联邦图数据的生物医学知识抽取融合共享方法及系统是由王红迁;汪鹏;缪斯蔚;黄艺璠;杨勇新;陈柯君;朱芷仪设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦图数据的生物医学知识抽取融合共享方法及系统在说明书摘要公布了：本方案属于人工智能和生物医学信息技术领域，具体涉及基于联邦图数据的生物医学知识抽取融合共享方法及系统。基于联邦图数据的生物医学知识抽取融合共享方法，包括以下步骤：S10：在参与医疗机构内部署本地化机构节点，在各个机构节点和中心节点之间建立通信网络架构；机构节点根据存储的生物医学知识共同构建中心知识图谱，中心节点存储中心知识图谱；S20：机构节点获取本地患者的诊疗数据。本方案通过通信网络架构与多模态处理，解决了现有方法在患者诊疗数据处理时隐私风险高的问题，同时提升中心知识图谱扩张过程中的准确率、保留特殊性机构子图谱的特征，并且还能缩短中心知识图谱更新延迟，缩短新机构节点的部署时间，适配医联体扩张。

本发明授权基于联邦图数据的生物医学知识抽取融合共享方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于联邦图数据的生物医学知识抽取融合共享方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：在参与医疗机构内部署本地化机构节点，在各个机构节点和中心节点之间建立通信网络架构；机构节点根据存储的生物医学知识共同构建中心知识图谱，中心节点存储中心知识图谱； S20：机构节点获取本地患者的诊疗数据，从诊疗数据中抽取同模态下的实体及实体关系构建图数据，再根据图数据中实体关系对齐各诊疗数据，生成机构子图谱；当新增诊疗数据抽取出的实体或实体关系无法在机构子图谱中匹配出结果时，机构节点将无法匹配出结果的实体或实体关系作为新增图数据，将与新增图数据存在结构关系的实体或实体关系加入新增图数据，向中心节点获取中心知识图谱中与新增图数据中实体相关的实体及实体关系作为校验内容，将校验内容与新增图数据对比，根据对比结果对机构子图谱进行修改，并根据修改内容生成校验申请发送给中心节点； S30：中心节点接收到校验申请后将校验申请发送给其他机构节点；机构节点接收到校验申请后将校验申请的内容与本地的机构子图谱对比，根据对比结果生成校验反馈信息发送给中心节点；中心节点对反馈信息进行汇总，根据汇总结果修改中心知识图谱； S40：机构节点根据本地机构子图谱中的实体及实体关系监测中心知识图谱更新的内容，根据监测结果对本地机构子图谱进行同步更新； 中心节点根据生物医学知识对实体进行领域分类，根据机构子图谱中实体种类、实体数量以及实体间关系计算机构节点在不同领域中的专业评分；中心节点对反馈信息进行汇总时，获取机构节点在校验申请对应领域下的专业评分，根据各个机构节点的专业评分对比调整反馈信息的权重； 机构节点加入通信网络后基于本地存储的机构子图谱向中心节点发送包含领域分类标签的知识图谱获取请求，中心节点根据请求中的领域特征筛选并返回对应的中心知识图谱子集；机构节点将本地子图谱与中心知识图谱子集进行语义对齐，通过实体匹配与实体关系比对识别出结构差异或缺失内容，针对识别结果生成带领域标注的校验申请并提交至中心节点；随后，中心节点对机构子图谱的实体覆盖范围、关系复杂度及领域专业性进行评估，基于评估结果扩展中心知识图谱子集的覆盖范围并发送给机构节点，机构节点根据接收到的中心知识图谱子集对本地机构子图谱进行修改。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院，其通讯地址为：400038 重庆市沙坪坝区高滩岩正街30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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