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:
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: