一、引言

（一）研究背景与意义

1. 多发性硬化疾病概述
2. 现有诊疗手段的局限性
3. 大模型在医疗领域应用的兴起及潜在价值

（二）研究目的与目标

1. 构建多阶段预测模型框架
2. 整合术前、术中、术后全流程决策支持系统
3. 验证模型在临床实践中的有效性

二、文献综述

（一）多发性硬化病理机制研究进展
（二）人工智能在神经疾病诊断中的应用现状
（三）手术风险预测模型的现有方法分析
（四）大模型技术在医疗领域的应用案例

三、大模型预测系统构建

（一）数据收集与预处理

1. 多模态数据源整合（影像/基因组/临床记录）
2. 数据清洗与标准化处理流程
3. 特征工程与维度约简方法

（二）模型架构设计

1. 混合神经网络结构（CNN+RNN+Transformer）
2. 多任务学习框架设计
3. 不确定性量化模块集成

（三）模型训练与优化

1. 分层训练策略实施
2. 迁移学习应用方案
3. 超参数调优过程记录

四、术前预测与手术方案制定

（一）术前评估指标体系

1. 神经功能缺损量化指标
2. 病灶定位与体积测量
3. 免疫状态生物标志物