基于大模型的新型隐球菌脑膜炎智能诊疗全流程系统设计与实现的技术方案文档

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一、术前风险预测系统

1. 多模态融合模型架构

# 伪代码：多模态融合模型
def multimodal_model(input_data):# 输入：影像数据（MRI）、时序数据（实验室指标）image_branch = CNN(input_data['image'])  # 使用ResNet-50提取影像特征time_series_branch = Transformer(input_data['time_series'])  # 使用Transformer处理时序数据fused_features = concatenate([image_branch, time_series_branch])  # 特征拼接output = Dense(1, activation='sigmoid')(fused_features)  # 输出风险概率return Model(inputs=input_data, outputs=output)

2. 风险预测流程图（Mermaid）

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二、麻醉剂量预测系统

1. 靶控输注（TCI）模型

# 伪代码：麻醉剂量预测
def predict_anesthesia_dose(patient_profile)