目錄
一、引言
1.1 研究背景
1.2 研究目的與意義
二、腰椎間盤突出癥概述
2.1 定義與病因
2.2 癥狀與診斷方法
2.3 治療方法概述
三、大模型技術原理與應用基礎
3.1 大模型的基本原理
3.2 大模型在醫療領域的應用現狀
3.3 用于腰椎間盤突出癥預測的可行性分析
四、大模型在腰椎間盤突出癥術前預測中的應用
4.1 病情嚴重程度預測
4.2 手術風險評估
4.3 案例分析
五、基于大模型預測的手術方案制定
5.1 手術方式選擇
5.2 手術操作要點規劃
5.3 個性化手術方案示例
六、大模型在術中監測與調整中的應用
6.1 實時風險監測
6.2 手術方案的動態調整
6.3 實際手術中的應用案例
七、大模型對術后恢復情況的預測
7.1 恢復時間預測
7.2 康復效果評估
7.3 案例驗證
八、基于大模型預測的術后護理與康復方案
8.1 護理方案制定
8.2 康復訓練計劃
8.3 康復過程中的注意事項
九、大模型在并發癥風險預測中的應用
9.1 常見并發癥類型及風險因素
9.2 大模型的預測模型構建
9.3 預測結果分析與預防措施制定
十、麻醉方案的制定與大模型的關聯
10.1 麻醉方式選擇依據
10.2 麻醉劑量的精準確定
10.3 麻醉風險評估與應對
十一、統計分析與技術驗證
11.1 數據收集與整理
11.2 統計分析方法
11.3 大模型的技術驗證方法與結果
十二、實驗驗證證據
12.1 實驗設計
12.2 實驗過程與數據記錄
12.3 實驗結果分析與討論
十三、健康教育與指導
13.1 患者教育內容
13.2 教育方式與途徑
13.3 提高患者依從性的策略
十四、結論與展望
14.1 研究成果總結
14.2 研究的局限性
14.3 未來研究方向
一、引言
1.1 研究背景
腰椎間盤突出癥是臨床上極為常見的脊柱疾病，主要是因為腰椎間盤的退變，在外力作用下，髓核組織從破裂之處突出于后方或椎管內，導致相鄰脊神經根遭受刺激或壓迫，從而產生腰部疼痛，一側下肢或雙下肢麻木、疼痛等一系列臨床癥狀。該疾病嚴重影響患者的生活質量，輕者可能會在日常生活中感到腰部及下肢的不適，限制了正常的活動和工作；重者可能會出現下肢肌力嚴重下降、大小便失禁等馬尾神經綜合征，甚至導致殘疾。據統計，全球范圍內腰椎間盤突出癥的發病率呈上升趨勢，尤其在中老年人以及長期從事重體力勞動、久坐不動的人群中更為普遍。
目前，針對腰椎間盤突出癥的治療方法多種多樣，包括保守治療（如藥物治療、物理治療、康復訓練等）和手術治療（如傳統開放手術、微創手術等）。保守治療適用于癥狀較輕、初次發作或病程較短的患者，但對于病情嚴重、保守治療無效的患者，手術治療往往是必要的選擇。然而，手術治療存在一定的風險和不確定性，例如手術過程中可能損傷神經、血管等重要結構，術后可能出現感染、出血、腰椎不穩等并發癥，而且不同患者對手術的反應和恢復情況也存在差異，這給手術方案的選擇和預后評估帶來了挑戰。
隨著人工智能技術的飛速發展，大模型在醫學領域的應用逐漸受到關注。大模型具有強大的數據分析和處理能力，能夠學習海量的醫學數據，包括患者的病史、癥狀、體征、影像學檢查結果、手術記錄、術后康復情況等，從而挖掘出數據之間的潛在關系和規律。通過對這些信息的深入分析，大模型可以實現對腰椎間盤突出癥患者術前、術中、術后的全面評估和風險預測，為醫生制定個性化的治療方案提供科學依據，有望提高手術的成功率和安全性，改善患者的預后。
1.2 研究目的與意義
本研究旨在利用大模型對腰椎間盤突出癥患者進行術前、術中、術后的風險預測，并根據預測結果制定精準的手術方案、麻醉方案和術后護理計劃，同時結合健康教育與指導，提高患者對疾病的認知和自我管理能力，促進患者的康復。具體而言，研究目的包括以下幾個方面：
開發基于大模型的腰椎間盤突出癥風險預測模型，實現對術前病情評估、術中風險預警、術后并發癥預測的精準化和智能化。
根據大模型的預測結果，制定個性化的手術方案和麻醉方案，優化手術流程，降低手術風險，提高手術效果。
利用大模型制定術后護理計劃，指導醫護人員對患者進行科學的護理和康復訓練，減少術后并發癥的發生，促進患者的身體恢復。
通過大模型分析患者的康復數據，及時調整治療和護理方案，實現對患者康復過程的動態監測和管理。
開展健康教育與指導，借助大模型為患者提供個性化的健康知識和康復建議，提高患者的依從性和自我管理能力。
本研究具有重要的理論意義和實踐價值。從理論層面來看，將大模型應用于腰椎間盤突出癥的治療領域，有助于拓展人工智能在醫學領域的應用范圍，豐富和完善腰椎間盤突出癥的診療理論和方法體系，為其他疾病的智能化診療研究提供參考和借鑒。從實踐層面來說，通過大模型實現對腰椎間盤突出癥患者的精準治療和個性化管理，能夠提高醫療服務的質量和效率，降低醫療成本，減輕患者的痛苦和經濟負擔，對于改善患者的生活質量、促進社會的和諧發展具有積極的推動作用。
二、腰椎間盤突出癥概述
2.1 定義與病因
腰椎間盤突出癥，從醫學定義角度來講，是指腰椎間盤發生退變后，在外力作用下，纖維環部分或全部破裂，髓核突出刺激或壓迫神經根、馬尾神經，從而引發以腰腿痛為主要癥狀的一種病變 。這一疾病的發生并非一蹴而就，而是多種因素長期共同作用的結果。
椎間盤退變：這是腰椎間盤突出癥發病的根本原因。隨著年齡的增長，椎間盤內的水分逐漸減少，彈性降低，纖維環變得脆弱，髓核的抗壓能力也下降。一般從 20 歲左右開始，椎間盤就慢慢出現退變跡象，到了中老年時期，退變程度更為明顯，使得腰椎間盤更容易發生突出。
損傷：積累性損傷是導致腰椎間盤突出癥的重要誘發因素。長期從事重體力勞動、頻繁彎腰搬重物、長時間久坐或久站等，都會使腰椎間盤承受過大的壓力，反復的應力作用可導致纖維環的慢性損傷，進而引發髓核突出。例如，建筑工人、搬運工等職業人群，由于工作中經常需要彎腰負重，他們患腰椎間盤突出癥的風險就相對較高。另外，急性的腰部扭傷，如突然的腰部扭轉、撞擊等，如果力量足夠大，也可能直接導致纖維環破裂，髓核突出。
遺傳因素：遺傳在腰椎間盤突出癥的發病中也起到一定作用。研究表明，某些家族中存在特定的基因變異，使得家族成員對腰椎間盤退變和突出具有更高的易感性。如果家族中有親屬患有腰椎間盤突出癥，那么其他成員患該病的風險也會相應增加。
妊娠：女性在妊娠期間，身體的生理結構和力學平衡會發生顯著變化。隨著胎兒的逐漸增大，孕婦的腰部承受的壓力不斷增加，腰椎前凸加大，椎間盤所受的應力也隨之改變。這種力學環境的變化使得妊娠女性患腰椎間盤突出癥的幾率明顯高于非妊娠女性。
腰椎發育異常：腰椎的先天性發育異常，如腰椎骶化、骶椎腰化、關節突不對稱等，會導致腰椎的生物力學結構發生改變，使椎間盤承受的壓力分布不均勻，局部應力集中，從而增加了腰椎間盤突出癥的發病風險。
2.2 癥狀與診斷方法
腰椎間盤突出癥的癥狀表現多樣，主要以腰腿痛為典型特征，給患者的生活和工作帶來諸多不便。
腰痛：這是多數患者最早出現的癥狀，發生率高達 90% 以上 。疼痛部位主要集中在下腰部或腰骶部，通常表現為慢性鈍痛，這是由于纖維環外層及后縱韌帶受到髓核刺激所引起。疼痛程度因人而異，輕者可能只是在長時間站立、行走或勞累后出現腰部的酸脹不適，休息后可緩解；重者則可能出現持續性的劇痛，甚至影響睡眠和日常生活。
坐骨神經痛：由于腰椎間盤突出多發生在腰 4 - 5、腰 5 - 骶 1 間隙，這些部位的神經根組成了坐骨神經，所以大部分患者會出現坐骨神經痛的癥狀。疼痛從下腰部開始，沿著大腿后外側、臀后部、小腿外側放射至足背部或足跟部，呈放射性疼痛。疼痛的性質多樣，如麻痛、灼燒痛、針刺痛等，咳嗽、打噴嚏、用力排便等增加腹壓的動作會使疼痛加重。
下肢麻木：突出的椎間盤壓迫神經根，可導致神經傳導功能障礙，引起下肢相應部位的感覺減退，出現麻木癥狀。麻木的區域與受壓神經根所支配的區域一致，通常與疼痛癥狀同時存在，也有部分患者以麻木為主要表現。
間歇性跛行：患者行走一段距離后，會出現下肢疼痛、麻木、無力等癥狀，需要停下來休息片刻后才能繼續行走，但行走一段距離后又會重復出現上述癥狀。這是因為行走時下肢肌肉的需氧量增加，而受壓的神經根供血不足，導致下肢缺血缺氧，從而出現間歇性跛行。
馬尾綜合征：當中央型腰椎間盤突出，尤其是髓核突出較大，壓迫馬尾神經時，會出現馬尾綜合征。主要表現為會陰部和肛周感覺異常，如麻木、刺痛等，還會出現大小便功能障礙，如排尿困難、尿潴留、便秘、大便失禁等，在男性患者中還可能出現勃起功能障礙。馬尾綜合征是腰椎間盤突出癥的嚴重并發癥，需要及時手術治療，否則可能導致不可逆的神經損傷。
臨床診斷腰椎間盤突出癥通常需要綜合運用多種方法，以確保診斷的準確性。
體格檢查：醫生通過視診、觸診、叩診等方法對患者進行初步檢查，觀察患者的腰部形態，是否有脊柱側彎、腰椎前凸減小或消失等異常情況；觸診可了解腰部肌肉的緊張程度、壓痛部位；叩診能判斷是否存在叩擊痛。此外，還會進行一些特殊的試驗，如直腿抬高試驗、直腿抬高加強試驗、股神經牽拉試驗等，這些試驗對于判斷神經根是否受壓以及受壓的部位具有重要意義。例如，直腿抬高試驗陽性，即患者仰臥，伸直下肢并抬高，在 60° 以內出現下肢放射性疼痛，提示可能存在腰椎間盤突出癥，且多為腰 4 - 5、腰 5 - 骶 1 間隙的病變。
影像學檢查：X 線檢查是腰椎間盤突出癥的常規檢查方法，雖然 X 線不能直接顯示椎間盤突出，但可以觀察腰椎的整體形態、椎間隙是否狹窄、椎體是否有骨質增生等，有助于了解腰椎的退變情況，排除其他腰椎疾病，如腰椎結核、腫瘤等。CT 檢查能清晰地顯示腰椎間盤突出的部位、大小、形態以及神經根和硬膜囊的受壓情況，對于判斷病情和制定治療方案具有重要價值。磁共振成像（MRI）檢查則可以更全面地觀察椎間盤、脊髓、神經根等結構，不僅能明確椎間盤突出的程度和類型，還能發現一些早期的病變，如椎間盤的退變、終板炎等，是目前診斷腰椎間盤突出癥最準確的影像學方法 。
電生理檢查：肌電圖檢查可以檢測神經和肌肉的電活動，判斷神經根是否受損以及受損的程度和范圍。通過分析肌電圖的波形、波幅、潛伏期等指標，能夠為腰椎間盤突出癥的診斷和鑒別診斷提供重要依據，尤其是對于一些臨床表現不典型或影像學檢查結果不明確的患者，肌電圖檢查具有較高的輔助診斷價值。
2.3 治療方法概述
目前，針對腰椎間盤突出癥的治療方法可分為保守治療和手術治療兩大類，醫生會根據患者的具體病情、癥狀嚴重程度、身體狀況等因素綜合考慮，選擇最適合的治療方案。
保守治療：適用于初次發作、病程短、癥狀較輕的患者，或者是存在手術禁忌證、不愿意接受手術治療的患者。保守治療的目的主要是緩解癥狀，減輕神經根的炎癥和水腫，促進突出的椎間盤部分回縮或纖維化，從而減輕對神經根的壓迫。具體方法包括：
臥床休息：這是最基本的保守治療方法。患者通過臥床休息，可減輕腰椎間盤的壓力，使椎間盤得到一定程度的修復，同時也能緩解腰部肌肉的緊張，減輕對神經根的刺激。一般建議患者嚴格臥床休息 3 - 4 周，癥狀緩解后可佩戴腰圍逐漸下地活動，但要避免長時間站立、行走和彎腰負重。
物理治療：常見的物理治療方法有熱敷、按摩、牽引、針灸、理療等。熱敷可以促進局部血液循環，緩解肌肉痙攣，減輕疼痛；按摩和推拿能夠調整脊柱關節的位置，改善腰椎的力學平衡，減輕椎間盤對神經根的壓迫；牽引通過拉伸腰椎，增大椎間隙，減輕椎間盤內壓力，促使突出的椎間盤部分回納；針灸則是通過刺激穴位，調節人體的經絡氣血，達到止痛、消腫、通絡的作用；理療如超聲波、紅外線、中頻電療等，也能起到消炎、止痛、促進組織修復的效果。
藥物治療：根據患者的癥狀，可選用不同類型的藥物。非甾體抗炎藥，如布洛芬、塞來昔布等，具有消炎止痛的作用，能有效緩解腰部和下肢的疼痛；肌肉松弛劑，如乙哌立松等，可緩解腰部肌肉的緊張，減輕疼痛；神經營養藥物，如甲鈷胺等，有助于促進神經的修復和再生，改善下肢麻木的癥狀；對于神經根水腫明顯的患者，還可使用脫水劑，如甘露醇等，減輕神經根的水腫，緩解壓迫癥狀。此外，一些中藥方劑、膏藥等也在臨床治療中廣泛應用，具有活血化瘀、通絡止痛的功效。
手術治療：對于癥狀嚴重、反復發作、經保守治療無效，或出現馬尾綜合征等嚴重并發癥的患者，手術治療是必要的選擇。手術的目的是解除椎間盤對神經根或馬尾神經的壓迫，恢復神經功能。手術方式主要包括傳統開放手術和微創手術。
傳統開放手術：如全椎板切除術、半椎板切除術、椎板開窗髓核摘除術等。這些手術方式能夠充分暴露手術視野，徹底清除突出的椎間盤組織和增生的骨質，減壓效果確切。但手術創傷較大，對脊柱的穩定性破壞較多，術后恢復時間較長，患者可能會出現腰部疼痛、腰椎不穩等并發癥。
微創手術：隨著醫學技術的不斷發展，微創手術在腰椎間盤突出癥的治療中應用越來越廣泛。常見的微創手術方式有經皮椎間孔鏡下椎間盤切除術、顯微鏡下椎間盤切除術、椎間盤鏡下髓核摘除術等。微創手術具有創傷小、出血少、恢復快、對脊柱穩定性影響小等優點，但手術操作難度較大，對醫生的技術要求較高，且手術適應癥相對較窄，對于一些突出巨大、合并腰椎管狹窄或腰椎不穩的患者可能不太適用。
三、大模型技術原理與應用基礎
3.1 大模型的基本原理
大模型通常基于深度學習框架構建，以 Transformer 架構為核心。Transformer 架構摒棄了傳統循環神經網絡（RNN）的順序處理方式，引入了自注意力機制（Self-Attention） ，使得模型在處理序列數據時，能夠并行計算每個位置的表示，從而高效地捕捉長距離依賴關系。例如，在處理一段醫學文本時，模型可以同時關注到文本中不同位置的癥狀描述、檢查結果等信息，準確理解它們之間的關聯。
位置編碼（Positional Encoding）是 Transformer 架構的另一個關鍵要素，它為輸入序列中的每個元素添加了位置信息，彌補了自注意力機制對順序不敏感的缺陷，確保模型能夠識別文本中詞匯的先后順序，理解語句的邏輯結構。
大模型的訓練過程分為預訓練（Pre-training）和微調（Fine-tuning）兩個階段。在預訓練階段，模型利用海量的無標注數據，通過語言模型任務（如預測下一個詞、掩碼語言模型等）進行訓練，學習通用的語言表示和知識，構建起龐大的知識體系。例如，GPT-3 在預訓練時使用了包含數 TB 的文本數據，學習到了豐富的語言模式和語義信息。
微調階段則針對具體的任務（如醫療風險預測、診斷輔助等），在小規模的標注數據上對預訓練模型進行參數調整，使其能夠更好地適應特定任務的需求。通過微調，模型可以將預訓練階段學到的通用知識與具體任務的專業知識相結合，提高在特定領域任務上的表現。
此外，大模型的性能還受益于規模化（Scaling Laws）效應，即模型性能隨著參數規模、數據量和計算量的增加而提升。隨著模型參數的增多，它能夠學習和記憶更復雜的知識和模式，從而具備更強的語言理解和生成能力，以及在各種復雜任務上的處理能力 。為了應對大規模訓練帶來的巨大算力需求，分布式訓練技術應運而生，通過使用 GPU/TPU 集群，并結合數據并行、模型并行、流水線并行等策略，實現了高效的模型訓練。同時，稀疏激活與混合專家（MoE）等技術也被應用于大模型中，通過僅激活部分神經元，有效降低了計算成本，提高了模型的運行效率。
3.2 大模型在醫療領域的應用現狀
近年來，大模型在醫療領域的應用取得了顯著進展，涵蓋了多個方面，為醫療行業的發展帶來了新的機遇和變革。
智能化診療：大模型能夠分析海量的醫療數據，包括患者的病歷、檢查報告、影像資料等，輔助醫生進行疾病診斷和治療決策。例如，百度靈醫大模型通過 API 或插件嵌入的方式，在多家醫療機構中應用，幫助醫生快速準確地分析患者病情，提供診斷建議，提高了診斷的準確性和效率。醫聯的 MedGPT 大模型基于 Transformer 架構，參數規模達千億級，預訓練使用了超過 20 億的醫學文本數據，致力于實現疾病預防、診斷、治療到康復的全流程智能化診療，為醫生提供全方位的診療支持。
個性化治療：借助大模型對患者的各種數據進行深度分析，可實現對患者的精準畫像，從而制定個性化的治療方案。圓心科技的源泉大模型為每個用戶設置標簽，根據患者的不同特性，在藥物依從性、聯合用藥預警以及疾病康復管理等方面進行針對性關注，通過數字化應用為患者生成定制化的疾病科普和藥品服務，提高了患者管理的效率和質量，實現了千人千面的患者管理策略。
藥物研發：在藥物研發過程中，大模型可加速候選藥物篩選，優化臨床試驗設計，縮短研發周期，降低研發成本。晶泰科技的 XpeedPlay 平臺利用大模型技術，能夠超高速生成苗頭抗體，加快了藥物研發的進程。智源研究院研發的全原子生物分子模型 OpenComplex 2，能夠有效預測蛋白質、RNA、DNA、糖類、小分子等復合物，為藥物研發提供了有力支持，提升了藥物研發的效率。騰訊的 “云深”（iDrug）平臺也具備了小分子藥物與大分子藥物的加速發現能力，推動了藥物研發領域的創新發展。
醫學影像分析：大模型通過深度學習技術，能夠自動識別醫學影像中的病變區域，輔助醫生進行影像診斷。首都醫科大學附屬北京天壇醫院聯合北京理工大學團隊推出的 “龍影” 大模型（RadGPT），基于該模型研發的 “中文數字放射科醫生”“小君”，可以通過分析 MRI 圖像描述快速生成超過百種疾病的診斷意見，平均生成一個病例的診斷意見僅需 0.8 秒，大大提高了影像診斷的速度和效率。目前，“小君” 醫生能夠針對腦血管病以及腦部、頸部和胸部等十幾個部位的腫瘤、感染類疾病等上百種疾病給出診斷意見，為醫生提供了重要的參考依據。
醫療質控：大模型可用于生成規范的醫療文書模板，快速檢測文書和影像中的缺陷，提升醫療質量和效率。惠每科技的醫療大模型在病歷質控場景中，能夠模擬人工專家，自動分析病歷文書中存在的內涵缺陷，并通過臨床決策支持系統（CDSS）推送缺陷問題和修改意見，供醫生參考修改病歷。信創海河實驗室的醫療影像質控大模型可以迅速檢測 X 光片在拍攝時是否存在擺位不正等問題，及時進行調整，使得到的影像更清晰，避免重復檢查或減少后續檢查步驟，提高了醫療影像的質量 。
患者服務：大模型能夠為患者提供智能導診、癥狀自查、就醫指導等服務，改善患者的就醫體驗。百度文心大模型與靈醫大模型合力支撐的 AI 藥品說明書，既支持患者閱讀藥品說明，也支持患者通過文字、語音方式提問，模型會根據患者輸入內容自動生成結果，并借助藥師 / 醫生的虛擬形象進行輔助回答，為患者提供了便捷的藥品信息獲取渠道。此外，大模型還可用于在線問診、健康咨詢等場景，為患者提供及時的醫療建議和指導 。
醫院管理：大模型為醫院管理者提供輔助管理決策支持，助力智慧醫院建設，優化醫院資源配置。萬仞智慧發布的董奉大模型覆蓋全病程的大模型應用，實現了醫療資源的智能高效配置。該模型為醫護群體提供 “初級醫護指引”“病例校驗質檢” 等智能應用引擎，減輕了醫護工作負擔；同時，為醫院管理體系提供 “國家醫療績效考核”“方案綜合費用控制” 等深度定制功能，支持提升國家公立醫院在醫療績效考核中的表現，加強了對醫療資源的有效管理與合理配置 。
教學科研：在醫學教育和科研領域，大模型也發揮著重要作用。醫渡科技的大模型基于超過千億精細化 Token 訓練，能夠滿足高質量數據要求和精細化數據處理，為醫學科研、臨床輔助等方面賦能。其新一代科研數據平臺能夠從 AI 閱讀總結文獻、自然語言病歷搜索到智能數據加工、自動化統計分析、論文初稿智能生成等，全面支持臨床科研人員，將科研產出論文周期從 6 - 12 個月加速至 1 - 2 個月，提高了科研效率，推動了醫學教育和科研的創新發展。
中醫智能化：大模型對中醫相關知識進行數據挖掘，推動了中醫知識標準化、診療標準化進程。天士力醫藥集團與華為云聯合發布的 “數智本草” 中醫藥大模型，集守正、創新、產業化三大類數據，擁有 380 億參數量，基于中醫藥海量文本數據預訓練，并結合向量庫檢索強化以及中藥研發多場景的微調，能夠更好地幫助研究者完成中醫藥理論證據的挖掘和總結，為中醫藥研究提供有力支持，推動了中醫藥現代化發展 。
公共衛生：大模型可輔助流行病學的大數據分析及趨勢判斷，在疫情預警、傳染病防控等方面發揮作用。平安科技、平安智慧城市與重慶市疾病預防控制中心、陸軍軍醫大學和清華大學聯合完成的基于 AI 和大數據的流感實時預測模型，應用自適應 AI 模型和多源數據，對重慶市流感活動度進行預測，為公共衛生決策提供了科學依據，有助于提前制定防控措施，降低傳染病的傳播風險。
3.3 用于腰椎間盤突出癥預測的可行性分析
大模型用于腰椎間盤突出癥預測具有多方面的優勢和可行性，為腰椎間盤突出癥的診療提供了新的思路和方法。
數據處理能力強大：腰椎間盤突出癥的診斷和治療涉及大量的患者數據，包括病史、癥狀、體征、影像學檢查結果、手術記錄、術后康復情況等。大模型能夠處理和分析這些海量的多源異構數據，挖掘數據之間的潛在關系和規律。通過對大量病例數據的學習，大模型可以發現不同因素與腰椎間盤突出癥發病風險、病情嚴重程度、手術風險以及術后并發癥之間的關聯，從而實現對疾病的精準預測。例如，結合患者的年齡、職業、生活習慣、腰椎影像學特征等多維度數據，大模型能夠綜合評估患者患腰椎間盤突出癥的可能性，并預測疾病的發展趨勢 。
學習能力和泛化能力出色：大模型通過在大規模醫療數據上的預訓練，學習到了豐富的醫學知識和模式。在面對腰椎間盤突出癥相關任務時，它可以將預訓練學到的通用知識與腰椎間盤突出癥領域的專業知識相結合，對新的患者數據進行準確的分析和預測。而且，大模型具有較強的泛化能力，即使遇到與訓練數據不完全相同的病例，也能夠根據已學習到的知識和模式，做出合理的判斷和預測，適應不同患者的個體差異，為臨床醫生提供可靠的參考。
實現多模態數據融合：在腰椎間盤突出癥的診療過程中，不同類型的數據（如文本、圖像、影像等）都包含著重要的信息。大模型能夠實現多模態數據的融合處理，將患者的病歷文本信息與腰椎的 CT、MRI 影像信息相結合，更全面地了解患者的病情。例如，在分析 MRI 影像時，大模型可以同時參考病歷中記錄的患者癥狀、體征等信息，提高對椎間盤突出位置、程度以及神經受壓情況判斷的準確性，為風險預測和治療方案制定提供更豐富、準確的依據 。
輔助臨床決策：大模型對腰椎間盤突出癥的術前、術中、術后風險預測結果，能夠為臨床醫生制定治療方案提供重要的參考。在術前，根據大模型預測的手術風險和患者的具體情況，醫生可以選擇更合適的手術方式，制定個性化的手術方案，降低手術風險；在術中，實時的風險預警可以幫助醫生及時調整手術策略，應對可能出現的突發情況；在術后，通過對并發癥風險的預測，醫生可以提前采取預防措施，優化術后護理計劃，促進患者的康復。大模型還可以根據患者的康復數據，為醫生提供調整治療和護理方案的建議，實現對患者康復過程的動態監測和管理 。
提高醫療效率和質量：利用大模型進行腰椎間盤突出癥預測，可以大大縮短診斷和決策的時間，提高醫療效率。醫生可以借助大模型快速獲取患者的病情分析和風險預測結果，將更多的時間和精力投入到對患者的診療和溝通中。同時，大模型的精準預測有助于減少誤診和漏診的發生，提高醫療質量，改善患者的預后，減輕患者的痛苦和經濟負擔。
