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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于多模态大模型的诊疗流程图结构还原方法及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：CN121075664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511620500.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多模态大模型的诊疗流程图结构还原方法及系统是由吴湘平;邵家豪;谢林烽;陈清财设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型的诊疗流程图结构还原方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态大模型的诊疗流程图结构还原方法，包括对诊疗流程图进行预处理；制定诊疗流程图结构格式规范和提示语句模板；设计多模态大模型的图结构化损失函数，微调诊疗流程图结构还原多模态大模型；将诊疗流程图与提示语句模板输入微调后的多模态大模型，输出符合诊疗流程图结构格式规范的结构化内容；对结构化内容进行诊疗流程图结构还原，重新渲染为标准化的清晰流程图；将多模态大模型输出的结构化内容、编辑后的结构化内容和对应的诊疗流程图存入数据库。本发明能够从输入的诊疗流程图图像中自动提取出其中的节点内容及其连接关系，并将其转换成标准化、清晰的流程图结构，实现诊疗流程的数字化还原。

本发明授权一种基于多模态大模型的诊疗流程图结构还原方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的诊疗流程图结构还原方法，包括以下步骤： 步骤S1：输入诊疗流程图，对输入的诊疗流程图进行预处理，方法包括： 步骤S11：对诊疗流程图中有效的流程区域进行自动检测和裁剪； 步骤S12：对裁剪后的诊疗流程图进行图像质量增强，包括对裁剪后的诊疗流程图进行去噪处理，采用图像超分辨率技术对诊疗流程图中的文字区域进行清晰度提升，以确保关键文本信息的可识别性； 步骤S13：对增强后的诊疗流程图进行尺寸归一化、畸变校正和对比度调整，形成预处理后的高质量标准化图像； 步骤S2：制定诊疗流程图结构格式规范和提示语句模板； 所述制定诊疗流程图结构格式规范根据用户需求进行自定义构建；所述提示语句模板是用于说明大模型提示语句中的流程图结构抽取规则，由用户自定义制定； 步骤S3：用户基于任务特点设计多模态大模型的图结构化损失函数，微调诊疗流程图结构还原多模态大模型； 所述多模态大模型的微调过程包括数据标注、损失设计和模型训练部分； 数据标注，在获取原始诊疗流程图数据后，对这些诊疗流程图结构内容进行模型辅助标注或人工标注，标注内容包括标注流程图节点的内容、流程图节点之间的连接关系与连接条件； 损失设计，所述图结构化损失函数包括图结构的损失和文本内容损失两部分，根据需求分别制定两部分的损失函数及其权重； 模型训练，使用开源或闭源的多模态大模型作为基座，使用上述标注内容对其进行微调训练，使多模态大模型获得在该任务上的能力； 步骤S4：将预先处理后的诊疗流程图与提示语句模板分别作为图像和文本信息，输入微调后的诊疗流程图结构还原多模态大模型，多模态大模型输出符合诊疗流程图结构格式规范的结构化内容； 步骤S5：对多模态大模型输出的结构化内容进行诊疗流程图结构还原，重新渲染为标准化的清晰流程图进行可视化结果展示； 步骤S6：对比诊疗流程图和还原后的可视化结果，对多模态大模型输出的结构化内容进行审核编辑，并将多模态大模型输出的结构化内容、编辑后的结构化内容和对应的诊疗流程图存入数据库； 对多模态大模型输出的结构化内容进行审核编辑，包括新增、删除、修改和合并： 新增：对多模态大模型未能识别的遗漏节点、连接关系或条件进行手动添加； 删除：去除多模态大模型错误识别的冗余节点、错误连接或无效条件； 修改：调整节点内容、连接关系或条件的描述错误或不准确之处； 合并：将多模态大模型重复识别的节点或语义相同的条件进行合并处理。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518071 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。

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