基于大模型预测的上睑下垂综合诊疗技术方案

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一、技术方案概述

1.1 系统架构设计

本方案采用"云-边-端"协同架构，包含以下核心模块：

• 数据预处理系统：负责多模态数据清洗与标准化
• 预测模型系统：基于大模型的并发症风险预测与手术方案推荐
• 术中决策系统：实时数据融合与动态方案调整
• 术后康复系统：恢复进程监测与长期预后预测
• 知识图谱系统：诊疗知识管理与智能问答

1.2 核心技术栈

模块	技术选型
大模型框架	HuggingFace Transformers + PyTorch
医学影像处理	SimpleITK + MONAI
时序数据分析	TensorFlow Prophetus
知识图谱	Neo4j + GraphAT
系统通信	gRPC + Kafka

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二、核心算法实现

2.1 并发症风险预测模型（伪代码）

# 并发症风险预测算法伪代码
def complication_risk_prediction(patient_data):# 数据预处理features = preprocess_data(patient_data)  # 标准化/特征选择# 多模型融合推理logits_logistic = logistic_regression_model(features)        # 逻辑回归logits_rf = random_forest_model(features)                   # 随机森林logits_xgboost = xgboost_model(features)                   # XGBoost# 注意力机制融合combined_logits = attention_fusion(logits_logistic, logits_rf, logits_xgboost)# 风险概率计算risk_scores = sigmoid(combined_logits)return risk_scores# 注意力融合函数
def attention_fusion(*logits):weights = softmax([calculate_importance(logit) for logit in logits])return sum(weight * logit for weight, logit in zip(weights, logits))

2.2 手术方案推荐算法

# 手术方案推荐算法伪代码
def surgery_plan_recommendation(patient_profile):# 规则引擎初筛candidate_plans = rule_based_filter(patient_profile)  # 基于专家规则# 大模型排序scored_plans = []for plan in candidate_plans:embedding = plan_embedding(plan)            # 手术方案编码patient_emb = patient_embedding(patient_profile)  # 患者特征编码similarity = cosine_similarity(embedding, patient_emb)  # 语义相似度scored_plans.append((plan, similarity))# 多目标优化排序ranked_plans = multi_objective_sort(scored_plans, weights={'效果':0.6, '风险':0.3, '成本':0.1})return ranked_plans[0]  # 返回最优方案

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三、系统模块流程图

3.1 数据预处理系统流程