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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利用于医疗大模型的医学元数据处理和去标识化方法、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：CN119293643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411813340.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权用于医疗大模型的医学元数据处理和去标识化方法、系统是由冯晓彬;黎成权设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于医疗大模型的医学元数据处理和去标识化方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于医疗大模型的医学元数据处理和去标识化方法、系统，所述的方法包括：基于初始数据蒸馏模型对医学元数据进行压缩，生成压缩后的数据；利用压缩后的数据对数据蒸馏模型进行训练，生成优化后的模型参数；利用优化后的模型参数对压缩后的数据继续压缩；所述压缩步骤和训练步骤交替迭代，直至模型参数收敛。本发明能够实现在信息几乎不丢失的情况下以最小的数据量支持特定任务的模型高效训练，使得在浓缩后的数据集上训练出的模型与在原数据集上训练而成的模型表现相似。通过结合差分模型，还能够实现去隐私信息化，通过上述方法压缩重构后的数据具有泛用性，能支持不同架构的人工智能模型训练。

本发明授权用于医疗大模型的医学元数据处理和去标识化方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种用于医疗大模型的医学元数据处理和去标识化方法，其特征在于，该方法包括：基于初始数据蒸馏模型对医学元数据进行压缩，生成压缩后的数据，包括：基于初始数据蒸馏模型对第一模态医学元数据和第二模态医学元数据的差分数据进行压缩，非当前任务的医学元数据为第二模态医学元数据，当前任务的医学元数据为第一模态医学元数据；所述医学元数据的生成过程包括：依据预先建立的医学元数据标准将原始医疗数据分为不同类型的模态；根据与所述类型的模态对应的标准进行数据采集；对所采集的数据进行特征数据提取；依据分级标识原则对提取后的特征数据进行去隐私处理；对去隐私处理后的特征数据进行标注；对标注后的特征数据进行量化管理并存储，生成医学元数据；利用压缩后的数据对数据蒸馏模型进行训练，生成优化后的模型参数；利用优化后的模型参数对压缩后的数据继续压缩，包括：利用优化后的模型参数对压缩后的第一模态医学元数据和第二模态医学元数据的差分数据继续压缩；所述压缩步骤和训练步骤交替迭代，直至模型参数收敛，在所述压缩步骤和训练步骤，分别对医学元数据和模型参数执行相同的算法模型。

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