目录
- 一、系统概述
- 二、系统架构
- （一）数据采集层
- （二）大模型核心层
- （三）应用服务层
- （四）数据存储与管理层
- 三、全流程技术方案
- （一）术前阶段
- （二）术中阶段
- （三）术后阶段
- （四）并发症风险预测
- （五）手术方案制定
- （六）麻醉方案制定
- （七）术后护理
- （八）统计分析
- （九）技术验证方法
- （十）实验验证证据
一、系统概述
本系统旨在利用大模型技术，全面覆盖短暂性脑缺血发作（TIA）从术前评估到术后康复的整个流程，通过对海量医疗数据的深度挖掘与分析，实现精准的病情预测、个性化的治疗方案制定、实时的术中监测与决策支持、全面的术后护理指导以及严谨的技术验证与统计分析，同时为患者提供完善的健康教育与指导，以提升 TIA 治疗效果，降低致残率与复发率。
二、系统架构
（一）数据采集层
- 多源数据接入
- 整合医院信息系统（HIS）中的患者基本信息、病史、检验检查报告等数据。
- 对接医学影像存储与传输系统（PACS），获取头颅 CT、MRI 等影像数据。
- 采集手术室实时监测设备数据，如生命体征监测仪、麻醉深度监测仪等的数据。
- 收集术后康复护理过程中的体征监测数据、康复训练记录等。
- 数据预处理
- 对采集到的各类数据进行清洗，去除噪声、异常值和重复数据。
- 进行数据标准化处理，将不同来源、不同格式的数据转换为统一格式，便于后续分析。
- 针对影像数据，进行图像分割、特征提取等操作，提取关键信息。
（二）大模型核心层
- 术前预测模型
- 风险评估模型：基于患者历史病史、临床症状、检验检查结果等多源数据，构建大模型预测 TIA 发生风险及短期内发展为脑梗死的风险。模型训练采用回顾性病例数据，通过深度学习算法学习不同特征与疾病进展的关联模式。
- 并发症预测模型：利用大模型分析患者术前身体状况、合并症等信息，预测术后可能出现的并发症，如颅内出血、脑水肿、心血管事件等，为术前准备和预防措施提供依据。
- 术中决策模型
- 手术方案推荐模型：结合术前影像数据、患者生理参数以及术中实时监测数据，如血压、心率、血氧饱和度等，运用大模型实时分析手术进展情况，为外科医生提供个性化的手术方案调整建议，包括手术路径规划、血管处理方法等。
- 麻醉方案优化模型：根据患者术前评估结果、手术类型和术中生命体征变化，通过大模型预测不同麻醉药物和麻醉深度对患者的影响，制定精准的麻醉方案，确保手术过程中患者的生理稳定。
- 术后康复模型
- 恢复情况预测模型：依据术后患者的体征监测数据、神经功能评估结果等，构建大模型预测患者的康复进程，包括肢体功能恢复、语言能力恢复、认知功能改善等方面，为术后护理和康复治疗提供参考。
- 并发症预警模型：持续监测术后患者数据，利用大模型及时发现潜在的并发症迹象，提前发出预警，以便医护人员采取相应措施进行干预。
（三）应用服务层
- 术前服务模块
- 报告生成：根据术前预测模型的结果，生成详细的 TIA 风险评估报告和并发症预测报告，为主治医生提供决策支持。
- 手术规划辅助：提供手术方案推荐的可视化展示和详细解释，帮助医生与患者及家属沟通手术计划。
- 术中服务模块
- 实时监测与预警：在手术室显示屏上实时展示术中患者的生命体征数据、手术进展情况以及大模型分析出的决策建议，如出现异常情况及时发出预警。
- 手术记
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