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龙图腾网获悉云知声智能科技股份有限公司申请的专利患者入组大模型生成方法、患者入组方法、设备及介质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：CN117747037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311784278.8，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权患者入组大模型生成方法、患者入组方法、设备及介质是由翟景富;黄伟;谢冠超设计研发完成，并于2023-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本患者入组大模型生成方法、患者入组方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种患者入组大模型生成方法、患者入组方法、设备及介质，分别第一预训练模型和第二预训练模型对第一训练样本中的临床数据进行处理，得到第一训练样本的第一预测入组信息和第二预测入组信息，然后通过第一训练样本的第一预测入组信息和第二预测入组信息以及真实入组信息，计算第一预训练模型和第二预训练模型的误差率，接着通过误差率调整预设可信度，直至第一预训练模型和所述第二预训练模型分别满足对应的预设条件，得到用于患者入组的目标患者入组大模型和目标可信度，能够提高患者入组效率，避免出现误判情况，提高入组质量。

本发明授权患者入组大模型生成方法、患者入组方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种患者入组大模型生成方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集，所述训练样本集中的每个第一训练样本包括样本患者的临床数据以及真实入组信息； 分别通过第一预训练模型和第二预训练模型对所述临床数据进行处理，确定每个所述第一训练样本的第一预测入组信息和第二预测入组信息； 所述第一预训练模型用于对所述临床数据进行语义分析，确定所述第一训练样本的第一预测入组信息；所述第二预训练模型用于通过预设的入组条件提示信息，确定所述第一训练样本的第二预测入组信息； 根据所述第一训练样本的第一预测入组信息和第二预测入组信息、以及对应的真实入组信息，分别计算所述第一预训练模型和所述第二预训练模型的误差率； 根据所述误差率调整所述第一预训练模型和所述第二预训练模型的预设可信度，直至所述第一预训练模型和所述第二预训练模型分别满足对应的预设条件，得到目标患者入组大模型以及目标可信度；所述目标患者入组大模型由满足对应的预设条件的所述第一预训练模型和所述第二预训练模型组成； 所述根据所述误差率调整所述第一预训练模型和所述第二预训练模型的预设可信度，直至所述第一预训练模型和所述第二预训练模型分别满足对应的预设条件，得到目标患者入组大模型，包括：根据所述误差率调整所述预设可信度；针对每个所述第一训练样本，根据调整后的预设可信度、所述第一训练样本的第一预测入组信息和所述第二预测入组信息，计算所述临床数据的联合概率，并根据所述联合概率，确定所述临床数据的目标组；其中，所述第一预测入组信息和第二预测入组信息用于表示所述临床数据的至少一个预测组以及所述预测组对应的预测概率；根据所述目标组和所述临床数据的真实组，调整所述第一预训练模型和所述第二预训练模型的模型参数，直至所述第一预训练模型和所述第二预训练模型满足对应的预设条件，得到目标患者入组大模型。

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