一、引言

（一）研究背景與意義

1. 多發性硬化疾病概述
2. 現有診療手段的局限性
3. 大模型在醫療領域應用的興起及潛在價值

（二）研究目的與目標

1. 構建多階段預測模型框架
2. 整合術前、術中、術后全流程決策支持系統
3. 驗證模型在臨床實踐中的有效性

二、文獻綜述

（一）多發性硬化病理機制研究進展
（二）人工智能在神經疾病診斷中的應用現狀
（三）手術風險預測模型的現有方法分析
（四）大模型技術在醫療領域的應用案例

三、大模型預測系統構建

（一）數據收集與預處理

1. 多模態數據源整合（影像/基因組/臨床記錄）
2. 數據清洗與標準化處理流程
3. 特征工程與維度約簡方法

（二）模型架構設計

1. 混合神經網絡結構（CNN+RNN+Transformer）
2. 多任務學習框架設計
3. 不確定性量化模塊集成

（三）模型訓練與優化

1. 分層訓練策略實施
2. 遷移學習應用方案
3. 超參數調優過程記錄

四、術前預測與手術方案制定

（一）術前評估指標體系

1. 神經功能缺損量化指標
2. 病灶定位與體積測量
3. 免疫狀態生物標志物