目錄
- 一、系統概述
- 二、系統架構
- （一）數據采集層
- （二）大模型核心層
- （三）應用服務層
- （四）數據存儲與管理層
- 三、全流程技術方案
- （一）術前階段
- （二）術中階段
- （三）術后階段
- （四）并發癥風險預測
- （五）手術方案制定
- （六）麻醉方案制定
- （七）術后護理
- （八）統計分析
- （九）技術驗證方法
- （十）實驗驗證證據
一、系統概述
本系統旨在利用大模型技術，全面覆蓋短暫性腦缺血發作（TIA）從術前評估到術后康復的整個流程，通過對海量醫療數據的深度挖掘與分析，實現精準的病情預測、個性化的治療方案制定、實時的術中監測與決策支持、全面的術后護理指導以及嚴謹的技術驗證與統計分析，同時為患者提供完善的健康教育與指導，以提升 TIA 治療效果，降低致殘率與復發率。
二、系統架構
（一）數據采集層
- 多源數據接入
- 整合醫院信息系統（HIS）中的患者基本信息、病史、檢驗檢查報告等數據。
- 對接醫學影像存儲與傳輸系統（PACS），獲取頭顱 CT、MRI 等影像數據。
- 采集手術室實時監測設備數據，如生命體征監測儀、麻醉深度監測儀等的數據。
- 收集術后康復護理過程中的體征監測數據、康復訓練記錄等。
- 數據預處理
- 對采集到的各類數據進行清洗，去除噪聲、異常值和重復數據。
- 進行數據標準化處理，將不同來源、不同格式的數據轉換為統一格式，便于后續分析。
- 針對影像數據，進行圖像分割、特征提取等操作，提取關鍵信息。
（二）大模型核心層
- 術前預測模型
- 風險評估模型：基于患者歷史病史、臨床癥狀、檢驗檢查結果等多源數據，構建大模型預測 TIA 發生風險及短期內發展為腦梗死的風險。模型訓練采用回顧性病例數據，通過深度學習算法學習不同特征與疾病進展的關聯模式。
- 并發癥預測模型：利用大模型分析患者術前身體狀況、合并癥等信息，預測術后可能出現的并發癥，如顱內出血、腦水腫、心血管事件等，為術前準備和預防措施提供依據。
- 術中決策模型
- 手術方案推薦模型：結合術前影像數據、患者生理參數以及術中實時監測數據，如血壓、心率、血氧飽和度等，運用大模型實時分析手術進展情況，為外科醫生提供個性化的手術方案調整建議，包括手術路徑規劃、血管處理方法等。
- 麻醉方案優化模型：根據患者術前評估結果、手術類型和術中生命體征變化，通過大模型預測不同麻醉藥物和麻醉深度對患者的影響，制定精準的麻醉方案，確保手術過程中患者的生理穩定。
- 術后康復模型
- 恢復情況預測模型：依據術后患者的體征監測數據、神經功能評估結果等，構建大模型預測患者的康復進程，包括肢體功能恢復、語言能力恢復、認知功能改善等方面，為術后護理和康復治療提供參考。
- 并發癥預警模型：持續監測術后患者數據，利用大模型及時發現潛在的并發癥跡象，提前發出預警，以便醫護人員采取相應措施進行干預。
（三）應用服務層
- 術前服務模塊
- 報告生成：根據術前預測模型的結果，生成詳細的 TIA 風險評估報告和并發癥預測報告，為主治醫生提供決策支持。
- 手術規劃輔助：提供手術方案推薦的可視化展示和詳細解釋，幫助醫生與患者及家屬溝通手術計劃。
- 術中服務模塊
- 實時監測與預警：在手術室顯示屏上實時展示術中患者的生命體征數據、手術進展情況以及大模型分析出的決策建議，如出現異常情況及時發出預警。
- 手術記
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