目錄 一、術前風險預測系統1. 多模態融合模型架構2. 風險預測流程圖（Mermaid） 二、麻醉劑量預測系統1. 靶控輸注（TCI）模型2. 麻醉方案優化流程圖（Mermaid） 三、術后并發癥預測模型1. 時序預測模型（LSTM）2. 并發癥預測流程圖（Mermaid） 四、健康教育管理模塊1. 移動健康（mHealth）系統邏輯2. 健康教育流程圖（Mermaid） 五、技術驗證實驗設計1. 外部驗證流程圖（Mermaid） 六、倫理與數據安全模塊1. 數據脫敏流程圖（Mermaid） 附錄：模塊間交互關系圖（Mermaid） 一、術前風險預測系統 1. 多模態融合模型架構 # 偽代碼：多模態融合模型 def multimodal_model(input_data):# 輸入：影像數據（MRI）、時序數據（實驗室指標）image_branch = CNN(input_data['image']) # 使用ResNet-50提取影像特征time_series_branch = Transformer(input_data['time_series']) # 使用Transformer處理時序數據fused_features = concatenate([image_branch, time_series_branch]) # 特征拼接output = Dense(1, activation='sigmoid')(fused_features) # 輸出風險概率return Model(inputs=input_data, outputs=output) 2. 風險預測流程圖（Mermaid） 輸入數據 數據預處理 影像歸一化 時序數據插值 CNN特征提取 Transformer編碼 特征融合層 輸出風險概率 二、麻醉劑量預測系統 1. 靶控輸注（TCI）模型 # 偽代碼：麻醉劑量預測 def predict_anesthesia_dose(patient_profile)
