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龙图腾网获悉奇点智保(北京)科技有限公司申请的专利基于大模型和知识图谱的医疗文书的质量检测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：CN120163144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510648110.7，技术领域涉及：G06F40/216；该发明授权基于大模型和知识图谱的医疗文书的质量检测方法及系统是由李忠波;谢国亮;王军江设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型和知识图谱的医疗文书的质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大模型和知识图谱的医疗文书的质量检测方法及系统，通过将目标医疗文书的目标属性标签与标准数据库中预设质量检测标准的预设属性标签匹配，获取对应的目标质量检测标准，结合预设大语言模型对医疗文书内容和目标质量检测标准的深度理解与分析，可全面覆盖医疗文书中涉及的各种医疗概念、关系和逻辑，能够准确识别医疗文书中逻辑矛盾、数据错误、语义错误、遗漏记载、格式错误等各类异常三元组信息，极大地提高了质量检测的可靠性。

本发明授权基于大模型和知识图谱的医疗文书的质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型和知识图谱的医疗文书的质量检测方法，其特征在于，所述质量检测方法包括： S10，获取待检测的目标医疗文书和所述目标医疗文书对应的目标属性标签； S20，根据所述目标属性标签，从标准数据库中获取到所述目标医疗文书对应的目标质量检测标准，其中，所述标准数据库中存储有每个预设属性标签对应的预设质量检测标准，每个预设质量检测标准中包括预设质量评价内容和预设质量评分标准，且所有的预设质量检测标准以知识图谱的形式存储在所述标准数据库中； S30，将所述目标医疗文书和所述目标质量检测标准输入至预设大语言模型中，获取到所述目标医疗文书对应的异常三元组信息； S40，将所述目标医疗文书和若干个预设属性信息输入到所述预设大语言模型中，得到所述目标医疗文书对应的若干个目标实体，其中，预设属性信息至少包括症状信息、药物信息和检查信息； 根据各个预设属性信息的关联信息，由所有目标实体形成K个目标三元组，其中，目标三元组包括第一目标实体、第二目标实体和目标关系，目标关系包括N级关联关系，K为正整数； 针对任一目标三元组，将当前目标三元组与各个参考三元组进行匹配，得到当前目标三元组对应的参考三元组，以当前目标三元组对应的参考三元组的参考评价值作为当前目标三元组的目标评价值； 根据各个目标三元组及各个目标三元组分别对应的目标评价值，确定第一综合评价值； 将所有目标三元组分别对应的目标评价值相加，以相加结果作为第二综合评价值； 若所述第一综合评价值小于或者等于第一评价值阈值，或者所述第二综合评价值小于或者等于第二评价值阈值，则将所述目标医疗文书、所述异常三元组信息、所有目标三元组和每个目标三元组对应的目标评价值输入至所述预设大语言模型中，获取到所述目标医疗文书对应的质量检测报告，其中，所述第一评价值阈值和所述第二评价值阈值通过如下步骤获取： 获取到与所述目标医疗文书属于同一文本类型的P个样本文本，其中，P为正整数； 根据P个样本文本，确定若干个样本三元组； 针对任一参考三元组，统计与当前参考三元组相同的样本三元组的数量，以统计结果的归一化值作为当前参考三元组对应的统计值； 针对任一样本文本，根据当前样本对应的若干个样本三元组、对应统计值大于预设统计阈值的若干个参考三元组和各个参考三元组分别对应的参考评价值，确定第一中间评价值和第二中间评价值； 根据各个第一中间评价值，确定第一评价值阈值； 根据各个第二中间评价值，确定第二评价值阈值。

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