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龙图腾网获悉北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)申请的专利一种基于混合检索与轻量级重排序的智能医学问答系统及方法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：CN121009174B 。

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：202511132914.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于混合检索与轻量级重排序的智能医学问答系统及方法是由鲁智豪;王丰源;李雨豪;耿士钦;郝喆设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合检索与轻量级重排序的智能医学问答系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于混合检索与轻量级重排序的智能医学问答系统及方法，应用于医学数据处理技术领域。本申请通过预设中文医疗NER模型抽取五类核心实体，经关系抽取建模关联形成结构化知识库。解析用户中文查询，提取医疗实体、识别四类诉求并转换为语义向量。采用PubMedBERT编码医学文档生成向量存储，接收查询时并行执行BM25与向量检索，经RRF算法融合生成候选文档。基于提示模板生成评分数据集，训练轻量级模型排序输出证据集。结合查询语义通过检索‑排序‑压缩生成精简上下文，集成FlashAttention优化计算。利用优化U‑Net分割影像生成结构化报告，整合多模态信息经LLM推理生成兼顾影像与医疗知识的精准回答。

本发明授权一种基于混合检索与轻量级重排序的智能医学问答系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合检索与轻量级重排序的智能医学问答方法，其特征在于，包括： 获取多源权威中文医疗数据、中文医疗用户输入的查询文本、中文医学知识库文档、用户上传的中文临床场景医学影像； 基于预设中文医疗NER模型抽取五类核心中文医疗实体，通过关系抽取建模实体关联，构建包含标准名称、中文别名属性的中文医学知识图谱，形成结构化知识库中枢； 从用户中文查询中提取包含医疗实体，识别病情咨询的四类核心诉求，利用微调中文医疗Sentence-BERT模型将中文查询转换为语义向量，实现中文医疗领域跨表述语义等效映射； 通过PubMedBERT编码中文医学文档生成向量并存储，接收中文查询时并行执行BM25关键词检索与向量语义检索，经RRF算法融合生成初步候选文档列表，兼顾中文关键词精确性与语义关联性，包括基于PubMedBERT模型构建文本编码与存储的基础架构，生成初始编码存储框架，初始编码框架包括文本特征提取层、向量转换层和存储层，特征提取层用于提取中文医疗实体及关系特征；将预处理文本数据输入初始编码存储框架，利用实体识别算法和关系抽取算法对实体及关联关系进行提取与建模，生成中间知识数据；对中间知识数据进行属性扩展和整合，生成中文医学知识图谱；将中文医学知识图谱存入专用数据库，生成结构化知识库中枢；接收中文医疗用户查询时，并行执行BM25稀疏检索与向量数据库近似最近邻语义检索，采用倒数排序融合算法生成初步候选文档列表； 基于结构化提示模板生成中文医学问答相关性评分数据集，训练轻量级模型对候选文档评分排序，输出中文医疗领域证据集，提升证据精准度； 结合用户中文查询语义，通过检索-排序-压缩流水线生成精简上下文，集成FlashAttention技术优化注意力计算，降低中文长文本处理内存占用； 利用优化U-Net模型分割医学影像病灶并生成结构化中文视觉报告，整合报告、用户中文问题及检索知识形成多模态上下文，经LLM推理生成兼顾影像特征与中文医疗知识的回答信息。

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