近日，北京卫和健康科技有限公司与中国医学科学院北京协和医院联合申请的“一种基于中医典籍的知识图谱构建方法及系统”正式获得国家知识产权局颁发的发明专利证书（专利号：ZL202510608712.X）。

这一专利的授予，标志着卫和健康在医疗知识图谱构建技术领域已达到国内先进水平，同时也见证了企业与顶级医疗机构的深度合作结出硕果。

作为中国顶尖的医疗和研究机构，北京协和医院不仅为项目提供了深厚的医学专业支持，还带来了丰富的临床实践经验。专利登记簿显示，该专利的发明人团队由双方专家共同组成，包括吴群励、张倩、肖俊、赵海珠、刘东生、周佳等专业人员，体现了双方在人才、技术、资源上的全面融合。

这一合作模式真正实现了“产、学、研、用”的有机结合——企业负责技术研发与落地，医院提供医学专业指导和临床验证环境，共同推动中医药现代化的进程。


（图：一种基于中医典籍的知识图谱构建方法及系统专利）

卫和健康底层技术持续突破：攻克医学知识结构化核心难题

长期以来，中医典籍知识多以非结构化文本形式存在，存在术语表述差异与知识关联碎片化等问题。例如，不同典籍对同一证候的命名差异（如“风热感冒”与“温病”）缺乏统一映射机制，而“肝郁气滞”与“肝气郁结”的语义重叠现象也增加了知识整理的难度。

卫和健康的专利技术针对性地解决了这些核心痛点：

多源异构数据标准化处理：通过光学字符识别与多模态特征提取，集成了古籍图像、现代医案数据及药典数据库信息，生成跨时代对齐的标准化语料库。技术团队专门部署的光学字符识别引擎，集成了古文专用字库与领域词典，能够识别通假字与异体字，建立动态映射图表。

动态辩证推理模型：基于语言模型与因果推理引擎，从标准化语料库中提取实体关系及辩证规则，生成支持非线性推理的动态辩证推理模型。该模型创新性地将中医“生克理论”转换为图结构约束条件，通过图因果扩散模型构建初始图结构。

知识融合与冲突消解：通过各类中医典籍的知识融合与冲突消解，构建去冗余且动态校准的中医知识库。系统能够自动检测不同典籍存在的冲突条目，通过贝叶斯网络计算最优解，优先保留临床验证频次最高且符合生克规则约束的方案。

实时迭代与反馈优化：基于边缘计算与隐私保护技术，实现知识图谱的实时迭代与临床疗效反馈优化。通过在边缘计算节点配置本地训练任务，实时采集临床多模态数据进行本地模型训练，评估实际疗效，并利用增量数据动态更新中医知识库。

推动中西医现代化与智能化

“一种基于中医典籍的知识图谱构建方法及系统”专利具有广阔的应用前景，将在多个场景中发挥重要作用：

中医临床决策支持：通过构建的动态辩证推理模型，系统能够模拟“虚实夹杂”“寒热错杂”等复杂证候的演变路径，在虚拟环境中实现“理-法-方-药”全链条的动态策略生成与验证，支持个体化诊疗方案的毫秒级推演与多维度修正建议输出。

中医教育传承：知识图谱系统可将散落在不同典籍中的中医知识进行系统化整理与关联，为中医教学提供结构化的知识体系，帮助学生理解中医理论的内在逻辑与联系。

中医药研发：通过分析药物方剂与证候间的复杂关系，系统可为新药研发提供数据支持和方向指引，提高研发效率和成功率。

个性化健康管理：基于个人的体质特征和健康状况，系统可提供个性化的养生建议和健康管理方案，推动中医“治未病”理念的落地实施。

技术特色：深度融合中医理论与AI技术

与传统的知识图谱构建方法相比，卫和健康的专利技术具有显著特色：

理论驱动与技术融合：不是简单地将人工智能技术应用于中医领域，而是深度融合中医理论体系与现代计算技术。系统将中医生克理论转化为可计算的图结构约束条件，设定生克元素间的相生关系为正权重连接、相克关系为负权重抑制，并将离散的生克关系转换为连续可导的概率分布形式。

动态演进的知识体系：系统通过边缘计算节点本地化处理敏感数据，实现知识图谱在不同边缘计算节点间的安全协同进化；通过物联网终端实时采集多模态疗效数据，为循证医学研究提供高质量数据支撑，形成临床实践与理论创新的良性互动闭环。

多智能体博弈框架：系统构建了包含医师智能体、生克约束智能体及药理验证智能体的博弈框架，通过多智能体迭代，输出满足多智能体收益的治疗方案集合，确保治疗建议兼具理论合规性、临床有效性和用药安全性。

卫和健康创始人肖俊表示，此次专利的取得是公司发展的重要里程碑，未来公司将继续深化与北京协和医院的合作，进一步优化和完善中医知识图谱构建技术，推动技术在更多应用场景落地。“我们相信，通过现代信息技术与中医传统智慧的深度融合，能够为中医发展注入新的活力，让千年中医智慧在数字时代焕发新的生机。”

卫和健康旗下卫和医学于2021年9月13日正式上线，基于AI与自然语言处理技术构建医学知识库。该平台整合了1万+种专业疾病库、5千余种症状数据、20万种药品信息及30万条医学逻辑关联，提供疾病评估、健康管理等智能化服务。随着卫和健康底层能力的不断拓展，将有效拓展医学知识的广度和深度，为医疗行业提供了结构化知识管理的创新路径。