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1. 引言

• 研究背景与意义
  • SCD的病因、临床表现及诊疗难点
  • 大模型在医疗预测中的优势（多模态数据处理、实时决策支持）
• 研究目标
  • 构建SCD全周期预测与管理模型，提升诊疗精准度与患者预后

2. 技术框架设计

2.1 数据采集与预处理

• 数据来源
  • 电子病历（症状、实验室检查、影像数据）
  • 可穿戴设备（步态、肌力监测）
  • 基因组学与代谢组学数据（可选）
• 数据清洗与标注
  • 缺失值填充、噪声过滤、标准化处理
  • 专家标注并发症风险等级标签

2.2 大模型架构选择

• 基础模型选型
  • 医疗专用大模型（如Med-PaLM M、华山医院-悟道·健康）
  • 微调策略：LoRA、P-Tuning
• 多任务学习模块
  • 术前风险分层、术中麻醉优化、术后康复预测

3. 术前预测与方案制定

3.1 术前风险预测

• 输入特征
  • 病史（贫血、维生素B12缺乏史）
  • 影像特征（脊髓MRI信号异常区域）
  • 实验室指标（血清B12、同型半胱氨酸水平）
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