基于大模型的甲状腺结节预测及综合诊疗技术方案

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一、算法实现伪代码

1. 数据预处理与特征提取

# 数据预处理（伪代码）  
def preprocess_data(imaging_data, clinical_data):  # 影像数据标准化  imaging_normalized = normalize_images(imaging_data)  # 临床数据编码与归一化  clinical_normalized = normalize_clinical_data(clinical_data)  # 特征融合（影像特征 + 临床特征）  combined_features = fuse_features(imaging_normalized, clinical_normalized)  return combined_features  

2. 大模型训练与预测

# 模型训练（伪代码）  
def train_model(training_data):  model = DeepLearningModel(input_shape=(feature_dim,))  # 例如ResNet或Transformer  model.compile(optimizer="Adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])  model.fit(training_data, labels, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)  save_model(model, "thyroid_nodule_predictor.h5")  # 预测（伪代码）  
def predict_nodule(input_data):  model = load_model("thyroid_nodule_predictor.h5")  prediction = model.predict(input_data)  return prediction  

3. 并发症风险预测

# 并发症风险预测（伪代码）  
def predict_complications(surgical_data):  complication_model = load_model("complication_predictor.h5")  risk_score = complication_model.predict(surgical_data)  return risk_score  

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二、模块流程图

1. 术前预测系统流程