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一、算法实现伪代码

1. 数据预处理模块

def preprocess_data(image, patient_info):  # 图像去噪与标准化  image = denoise(image)  image = normalize(image)  # 患者信息编码（年龄、病史等）  encoded_info = encode_patient_info(patient_info)  # 合并多模态数据  input_data = merge_modalities(image, encoded_info)  return input_data  

2. 大模型训练模块

def train_model(training_data):  # 加载预训练模型（如ViT+Transformer）  model = load_pretrained_model("vit-base")  # 冻结部分层，微调高层  freeze_layers(model, freeze_ratio=0.5)  # 定义损失函数与优化器  loss_fn = FocalLoss()  optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)  # 训练循环  for epoch in range(MAX_EPOCH):  for batch in training_data:  input_data, labels = batch  output = model(input_data)  loss = loss_fn(output, labels)  optimizer.zero_grad()  loss.backward()  optimizer.step()  # 保存模型  save_model(model, "retina_detachment_predictor.pth")  return model  

3. 预测与决策模块

def predict_and_decide(model, input_data):  # 模型推理  prediction = model.forward(input_data)  # 解析预测结果  detachment_range = prediction["range"]  hole_position = prediction["hole"]  risk_score = prediction["complication_risk"]  # 生成手术方案  surgery_plan = generate_surgery_plan(detachment_range, hole_position)  # 生成麻醉方案  anesthesia_plan = generate_anesthesia_plan(patient_info, surgery_plan)  return {  "surgery_plan": surgery_plan,  "anesthesia_plan": anesthesia_plan,  "risk_alert": risk_score > THRESHOLD  }  

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二、模块流程图（Mermaid格式）

数据采集与预处理系统

graph TD  A[患者就诊] --> B[采集基本信息]  B --> C[眼部影像采集（OCT/B超）]  C --> D[数据预处理]  D --> E[特征提取与编码]  E --> F[输入大模型]  

模型训练与部署系统

graph TD  A[历史病例库] --> B[数据清洗与标注]  B --> C[多模态数据融合]  C --> D[模型训练]  D --> E[模型验证]  E --> F[模型部署（API服务）]  F --> G[实时预测服务]  

术中决策支持系统