目錄
- 一、引言
- 二、數據收集與預處理
- 三、大模型構建與訓練
- 四、術前評估與預測
- 五、術中監測與決策支持
- 六、術后護理與康復預測
- 七、統計分析與模型評估
- 八、技術驗證與實驗證據
- 九、健康教育與患者指導
- 十、結論與展望
一、引言
- 研究背景與意義
- 全面驚厥性癲癇持續狀態（GCSE）的臨床危害及治療挑戰
- 大模型在醫療領域應用的現狀與潛力
- 本研究對 GCSE 診療的潛在價值
- 研究目的與目標
- 構建精準預測 GCSE 病情進展及治療效果的大模型
- 整合術前、術中、術后全流程技術方案
- 提高 GCSE 治療成功率與患者生存質量
二、數據收集與預處理
- 數據來源
- 多中心醫療數據庫合作
- 回顧性病例資料整合
- 前瞻性臨床研究數據收集
- 數據類型
- 患者基本信息（年齡、性別、病史等）
- 臨床癥狀與體征數據
- 腦電圖（EEG）、磁共振成像（MRI）等影像學數據
- 實驗室檢驗結果（血常規、生化指標等）
- 治療過程記錄（藥物使用、手術操作等）
- 數據預處理
- 數據清洗（處理缺失值、異常值）
- 數據標準化與歸一化
- 特征工程（提取關鍵特征、特征轉換）
三、大模型構建與訓練
- 模型選擇依據
- 對比不同深度學習算法（如神經網絡、Transformer 等）在類似醫療預測任務中的表現
- 考慮 GCSE 數據的復雜性與特殊性
- 模型架構設計
- 輸入層：多模態數據融合
