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龙图腾网获悉陕西惠宾电子科技有限公司申请的专利基于文本图嵌入的线上医疗智能导医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：CN121483569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610015544.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于文本图嵌入的线上医疗智能导医系统是由程鹏飞;桑圣海;贾红宇设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本图嵌入的线上医疗智能导医系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于文本图嵌入的线上医疗智能导医系统，属于医疗导医技术领域；通过对线上医疗咨询文本进行细粒度医学实体识别与歧义消解，可以精准识别细粒度实体，解决语义粒度细的问题；通过将医学词典与上下文匹配，可以有效消除实体产生的歧义；通过动态更新机制确保图谱纳入最新医学知识，避免知识过时；从文本预处理到图谱构建形成完整链路，可以为后续图嵌入、导医推理提供高质量知识基础；处理获取的实体向量同时包含图谱结构、深层语义和临床逻辑，可以有效解决传统嵌入单一模态的缺陷；通过约束损失函数，确保向量符合权威临床指南的路径规则，实现临床逻辑一致性，避免生成违背医学常识的向量。

本发明授权基于文本图嵌入的线上医疗智能导医系统在权利要求书中公布了：1.基于文本图嵌入的线上医疗智能导医系统，其特征在于，包括： 细粒度医学实体处理构建图谱模块：采用医学预训练大语言模型对线上医疗咨询文本进行细粒度医学实体识别与歧义消解，构建包含实时临床知识更新机制的动态医学知识图谱； 图嵌入模型构建与实体向量表示模块：基于构建的动态医学知识图谱，融合医学预训练大语言模型生成的实体语义向量与临床路径约束，设计多模态增强的图嵌入模型，生成兼具深层语义和临床逻辑关联的实体向量表示；包括： 从构建的动态医学知识图谱中提取实体集和边集，并转化为邻接矩阵格式，得到图谱结构数据； 调用医学预训练大语言模型，对每个实体生成768维语义向量，保存为向量矩阵，得到模型语义向量数据； 收集权威临床指南中的路径规则，转化为逻辑约束三元组或加权规则，得到临床路径约束数据； 设计多模态增强的图嵌入模型时，包含构建结构嵌入模块、语义嵌入模块、约束嵌入模块和融合模块； 结构嵌入模块用于从构建的医学知识图谱中提取实体间的拓扑关联特征，包含邻接矩阵预处理、GCN层构建和维度对齐； 语义嵌入模块用于引入医学预训练大语言模型的实体语义特征，补充结构嵌入缺失的深层语义信息，包含语义向量获取、向量标准化和语义保持； 约束嵌入模块用于将权威临床路径规则转化为向量特征，注入临床逻辑，包含约束规则编码、注意力权重计算和约束向量生成； 进行注意力权重计算时，对每个实体v，收集其涉及的所有约束规则，计算每条规则对实体v的注意力权重，涉及的表达式为：；其中，exp为自然指数函数；为实体v的结构向量；为规则r的嵌入向量；sim为余弦相似度，Rv为实体v涉及的规则集；表示对实体v涉及的所有约束规则进行求和；表示规则集Rv中任意一条约束规则的嵌入向量； 进行约束向量生成时，对实体v的所有规则向量进行加权求和，得到约束向量； 融合模块用于将结构、语义、约束三个模态的向量整合为最终实体向量，包含模态权重学习、加权融合计算和向量后处理； 进行加权融合计算时，对三个模态的向量进行加权求和，涉及的表达式为；其中，为融合向量；分别为结构权重、语义权重、约束权重；分别为实体的结构向量、归一化的语义向量、约束向量； 多模态输入处理导医路径推荐模块：根据处理获取的实体向量表示，结合用户咨询的多模态输入，通过医学预训练大语言模型链式推理模块生成导医路径推荐。

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