基于大模型的短暂性脑缺血发作预测与干预全流程系统技术方案大纲

一、系统概述

本系统旨在利用大模型技术，全面覆盖短暂性脑缺血发作（TIA）从术前评估到术后康复的整个流程，通过对海量医疗数据的深度挖掘与分析，实现精准的病情预测、个性化的治疗方案制定、实时的术中监测与决策支持、全面的术后护理指导以及严谨的技术验证与统计分析，同时为患者提供完善的健康教育与指导，以提升 TIA 治疗效果，降低致残率与复发率。

二、系统架构

（一）数据采集层

1. 多源数据接入
   • 整合医院信息系统（HIS）中的患者基本信息、病史、检验检查报告等数据。
   • 对接医学影像存储与传输系统（PACS），获取头颅 CT、MRI 等影像数据。
   • 采集手术室实时监测设备数据，如生命体征监测仪、麻醉深度监测仪等的数据。
   • 收集术后康复护理过程中的体征监测数据、康复训练记录等。
2. 数据预处理
   • 对采集到的各类数据进行清洗，去除噪声、异常值和重复数据。
   • 进行数据标准化处理，将不同来源、不同格式的数据转换为统一格式，便于后续分析。
   • 针对影像数据，进行图像分割、特征提取等操作，提取关键信息。

（二）大模型核心层

1. 术前预测模型
   • 风险评估模型：基于患者历史病史、临床症状、检验检查结果等多源数据，构建大模型预测 TIA 发生风险及短期内发展为脑梗死的风险。模型训练采用回顾性病例数据，通过深度学习算法学习不同特征与疾病进展的关联模式。
   • 并发症预测模型：利用大模型分析患者术前身体状况、合并症等信息，预测术后可能出现的并发症，如颅内出血、脑水肿、心血管事件等，为术前准备和预防措施提供依据。
2. 术中决策模型
   • 手术方案推荐模型：结合术前影像数据、患者生理参数以及术中实时监测数据，如血压、心率、血氧饱和度等，运用大模型实时分析手术进展情况，为外科医生提供个性化的手术方案调整建议，包括手术路径规划、血管处理方法等。
   • 麻醉方案优化模型：根据患者术前评估结果、手术类型和术中生命体征变化，通过大模型预测不同麻醉药物和麻醉深度对患者的影响，制定精准的麻醉方案，确保手术过程中患者的生理稳定。
3. 术后康复模型
   • 恢复情况预测模型：依据术后患者的体征监测数据、神经功能评估结果等，构建大模型预测患者的康复进程，包括肢体功能恢复、语言能力恢复、认知功能改善等方面，为术后护理和康复治疗提供参考。
   • 并发症预警模型：持续监测术后患者数据，利用大模型及时发现潜在的并发症迹象，提前发出预警，以便医护人员采取相应措施进行干预。

（三）应用服务层

1. 术前服务模块
   • 报告生成：根据术前预测模型的结果，生成详细的 TIA 风险评估报告和并发症预测报告，为主治医生提供决策支持。
   • 手术规划辅助：提供手术方案推荐的可视化展示和详细解释，帮助医生与患者及家属沟通手术计划。
2. 术中服务模块
   • 实时监测与预警：在手术室显示屏上实时展示术中患者的生命体征数据、手术进展情况以及大模型分析出的决策建议，如出现异常情况及时发出预警。
   • 手术记