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基于大模型预测的视神经脊髓炎技术方案

目录

    • 一、术前评估与预测
      • 1. 数据采集与预处理
      • 2. 大模型构建与训练
      • 3. 术前风险评估与预测
    • 二、术中监测与决策支持
      • 1. 实时数据采集与传输
      • 2. 术中决策支持系统
    • 三、术后管理与康复
      • 1. 术后早期预警与监测
      • 2. 康复效果预测与个性化方案
    • 四、并发症风险预测与防控
      • 1. 并发症风险预测模型
      • 2. 防控策略动态调整
    • 五、手术方案制定与麻醉优化
      • 1. 手术方案决策树(伪代码)
      • 2. 麻醉方案动态调整流程图


一、术前评估与预测

1. 数据采集与预处理

流程图

多源数据采集
数据清洗
数据标准化
特征编码
结构化数据集

伪代码

# 数据采集  
def collect_data(patient_id):  clinical_data = get_clinical_records(patient_id)  # 症状、体征、病史  lab_data = get_lab_results(patient_id)            # 血液/脑脊液指标  imaging_data = load_imaging_data(patient_id)      # MRI病灶特征  return merge_data(clinical_data, lab_data, imaging_data)  # 数据预处理  
def preprocess_data(data):  data = handle_missing_values(data)                # 缺失值插补  data = normalize(data)                           # 归一化处理  data = encode_categorical(data)                  # 分类变量编码  return data  

2. 大模型构建与训练

流程图

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