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龍圖騰網恭喜清華大學申請的專利用于醫療大模型的醫學元數據處理和去標識化方法、系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119293643B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411813340.6，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權用于醫療大模型的醫學元數據處理和去標識化方法、系統是由馮曉彬;黎成權設計研發完成，并于2024-12-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于醫療大模型的醫學元數據處理和去標識化方法、系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種用于醫療大模型的醫學元數據處理和去標識化方法、系統，所述的方法包括：基于初始數據蒸餾模型對醫學元數據進行壓縮，生成壓縮后的數據；利用壓縮后的數據對數據蒸餾模型進行訓練，生成優化后的模型參數；利用優化后的模型參數對壓縮后的數據繼續壓縮；所述壓縮步驟和訓練步驟交替迭代，直至模型參數收斂。本發明能夠實現在信息幾乎不丟失的情況下以最小的數據量支持特定任務的模型高效訓練，使得在濃縮后的數據集上訓練出的模型與在原數據集上訓練而成的模型表現相似。通過結合差分模型，還能夠實現去隱私信息化，通過上述方法壓縮重構后的數據具有泛用性，能支持不同架構的人工智能模型訓練。

本發明授權用于醫療大模型的醫學元數據處理和去標識化方法、系統在權利要求書中公布了：1.一種用于醫療大模型的醫學元數據處理和去標識化方法，其特征在于，該方法包括：基于初始數據蒸餾模型對醫學元數據進行壓縮，生成壓縮后的數據，包括：基于初始數據蒸餾模型對第一模態醫學元數據和第二模態醫學元數據的差分數據進行壓縮，非當前任務的醫學元數據為第二模態醫學元數據，當前任務的醫學元數據為第一模態醫學元數據；所述醫學元數據的生成過程包括：依據預先建立的醫學元數據標準將原始醫療數據分為不同類型的模態；根據與所述類型的模態對應的標準進行數據采集；對所采集的數據進行特征數據提取；依據分級標識原則對提取后的特征數據進行去隱私處理；對去隱私處理后的特征數據進行標注；對標注后的特征數據進行量化管理并存儲，生成醫學元數據；利用壓縮后的數據對數據蒸餾模型進行訓練，生成優化后的模型參數；利用優化后的模型參數對壓縮后的數據繼續壓縮，包括：利用優化后的模型參數對壓縮后的第一模態醫學元數據和第二模態醫學元數據的差分數據繼續壓縮；所述壓縮步驟和訓練步驟交替迭代，直至模型參數收斂，在所述壓縮步驟和訓練步驟，分別對醫學元數據和模型參數執行相同的算法模型。

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