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龙图腾网获悉沪渝人工智能研究院;重庆智方枢科技有限公司申请的专利基于约束感知和大语言模型的智能体检推荐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：CN121601259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610125684.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于约束感知和大语言模型的智能体检推荐方法及系统是由丁建勇;韩一笑;王一帆;杜晗秋设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于约束感知和大语言模型的智能体检推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于约束感知和大语言模型的智能体检推荐方法及系统，属于人工智能与医疗健康技术交叉领域，方法包括：S1.获取用户的健康信息；S2.从医学知识库中检索与所述用户健康信息相关的医学知识；S3.将所述医学知识注入生成式大语言模型的输入提示中，并基于所述输入提示生成满足医学约束的体检项目推荐方案；S4.对所述推荐方案进行多重验证，所述多重验证依次包括规则硬约束检查、逻辑一致性验证以及专家审核；S5.基于验证通过的推荐方案，生成包含推荐依据说明的可解释报告。本发明通过约束感知的分层知识注入、历史数据驱动的纵向追踪、轻量级图神经网络推理、三重安全验证及多目标优化，实现了准确、安全、可解释、个性化的智能体检项目推荐。

本发明授权基于约束感知和大语言模型的智能体检推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于约束感知和大语言模型的智能体检推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取用户的健康信息； S2.从医学知识库中检索与所述用户健康信息相关的医学知识；所述从医学知识库中检索与所述用户健康信息相关的医学知识，包括使用轻量级图神经网络进行推理，具体包括： 相关节点定位，根据用户特征向量计算与知识图谱中节点的相似度，选取相关节点； 局部图提取，提取所述相关节点的N跳邻域子图； 图注意力网络推理，通过多层图注意力网络对所述N跳邻域子图进行推理； 关系识别，从推理结果中提取协同增强关系、时序依赖关系和约束关系； S3.将所述医学知识注入生成式大语言模型的输入提示中，并基于所述输入提示生成满足医学约束的体检项目推荐方案；所述医学约束至少包括互斥约束、时序约束、条件约束以及历史追踪约束，所述历史追踪约束包括历史异常项必须复查的约束；所述基于所述输入提示生成满足医学约束的体检项目推荐方案，包括： 约束提取步骤，从医学知识库中提取与用户相关的医学约束关系； 约束形式化步骤，将所述医学约束关系转换为形式化规则表达； 分层注入步骤，将所述形式化规则表达和医学知识按照预定的层次结构组织到生成式大语言模型的输入提示中； 约束引导生成步骤，调用生成式大语言模型基于所述输入提示进行推理，生成满足约束条件的推荐方案； 约束验证步骤，对生成的推荐方案进行约束满足性验证，若违反约束则返回约束引导生成步骤要求生成式大语言模型修正； 所述层次结构包括： 约束层，包含互斥约束、时序约束、条件约束、历史追踪约束，各约束使用逻辑表达式或预定义格式表示体检项目的关系； 知识层，包含压缩后的医学知识，所述压缩通过对相关医学知识进行语义聚类、使用预定义的摘要模板提取关键信息； 示例层，包含用于引导大语言模型推理模式的示例案例； S4.对所述推荐方案进行多重验证，所述多重验证依次包括规则硬约束检查、逻辑一致性验证以及专家审核；所述规则硬约束检查，包括： 黑名单检查：验证推荐项目是否包含用户禁忌症相关的检查项目； 年龄限制检查：验证推荐项目的适用年龄范围是否包含用户年龄； 互斥关系检查：验证推荐列表中是否存在互斥的项目组合； 历史复查完整性检查：验证所有历史异常项是否包含对应的复查项目； 所述逻辑一致性验证，包括： 结构化验证：验证输出格式是否符合预定义的数据结构规范； 约束一致性验证：验证推荐方案是否满足时序约束和预算约束； 推理一致性验证：验证推荐理由与推荐项目之间的逻辑关联性； 当满足预设高风险条件时将推荐结果标记为需要人工专家审核； S5.基于验证通过的推荐方案，生成包含推荐依据说明的可解释报告。

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