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龙图腾网恭喜香港中文大学(深圳)申请的专利基于知识图谱的抑郁症个性化治疗决策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：CN119380975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411908906.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于知识图谱的抑郁症个性化治疗决策系统是由张成龙;张大鹏;郭超勋;宁之涵;廖怡宁;叶子晴设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的抑郁症个性化治疗决策系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于知识图谱的抑郁症个性化治疗决策系统，属于医疗辅助决策技术领域，通过设计收集模块收集患者相关数据，再通过构建模块构建知识图谱，然后通过优化模块优化知识图谱最后通过个性化输出模块输出个性化辅助治疗方案，对患者的治疗提供辅助决策，本申请的优势在于，通过整合多源数据，构建高质量知识图谱，为医疗领域的诊疗提供了新的思路和方法。本申请同时还结合人工智能技术，提出基于知识图谱的抑郁症个性化治疗决策系统，再通过实体抽取、关系抽取、属性抽取、实体对齐、实体链接、关系推演等操作实现对于知识图谱的优化，最后通过多模态数据分析与知识图谱推理，为抑郁症诊疗提供智能化支持。

本发明授权基于知识图谱的抑郁症个性化治疗决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的抑郁症个性化治疗决策系统，其特征在于，包括：收集模块，用于收集患者的相关数据，并进行处理；构建模块，用于基于预设的知识图谱嵌入模型，整合和系统化医疗知识，从而构建知识图谱；优化模块，用于对知识图谱进行优化，以提升知识图谱的性能，从而推导出医疗辅助决策；所述优化模块进一步包括：响应单元，包括检索子单元和生成子单元，所述响应单元用于从患者的相关数据中抽取和整理医疗知识，对检索子单元和生成子单元进行联合优化，使得知识图谱的对话输出能够生成更符合上下文、准确性更高的响应；精确单元，用于对知识图谱内的医疗知识进行优化和处理使之更为精确，所述精确单元包括知识抽取子单元和知识融合子单元；推导单元，用于自动学习知识图谱中的复杂关系，进行推理以推导出新知识；其中，通过下式表达检索子单元的运作过程： ； ； ；其中，是知识图谱推理信息，包含结构化的实体和关系信息；是文档集合，是检索的目标集合，包含所有待匹配的文档；是表示检索结果集合，为文档集合中与查询最相关的篇文档的集合；是表示选取分数最高的前篇文档；是相似度项，用于查询与待查文档的相似度得分，衡量查询和待查文档的直接语义相似性，和是查询和待查文档的向量表示，公式中的和表示向量和的范数，它是向量的长度或大小；是知识图谱中查询和待查文档中的实体的关系得分，公式中的表示向量的范数，即该向量的长度；是知识图谱中的一个实体；是实体的嵌入表示；是关系的嵌入表示，是边集合的嵌入表示；并且通过下式表达生成子单元的运作过程： ；其中，是从知识图谱中推理得到的相关信息，包括实体、关系、属性；查询是用户的输入问题或请求；检索结果集合是检索子单元选取的上下文文档，通过检索子单元从文档集合中选出的与查询最相关的文档集合；是生成的自然语言响应,由个词组成；是响应中的第个词，是模型在第个时间步生成的输出；表示生成到时间步之前的所有词，作为生成下一词的条件；是在给定查询、检索结果集合和知识图谱推理信息以及当前生成的前个词的情况下，生成响应的第个词的概率；通过下式表示联合优化的过程： ； ； ；其中，是文档被选中的概率；是生成子单元的条件概率；表示用于查询与文档的相似度得分；表示经过检索后的最相关文档；是生成第个词的条件概率；其中，所述推导单元包括：构造单元，用于通过多个隐藏层处理输入的实体和关系嵌入，并进行推理，从而构造神经网络结构，当输入为实体和关系的嵌入，模型输出为尾实体的嵌入向量时，通过下式表达这一过程： ；其中，是实体和关系的嵌入拼接；是神经网络的权重矩阵；是偏置项；是非线性激活函数；输出是尾实体的预测嵌入向量；实体关系生成单元，用于通过多个隐藏层学习实体和关系之间的复杂模式，从而形成新的实体关系，推理出未观察到的三元组，通过下式表达这一过程： ；其中，是推理概率，输出一个概率值，表示实体对存在关系的可信度；个性化医疗辅助模块，用于基于预设的个性化治疗决策模型，根据所推导出的医疗辅助决策，生成个性化辅助治疗方案推荐，对患者提供辅助决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人香港中文大学(深圳)，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。