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基于大模型的短暂性脑缺血发作（TIA）全流程预测与诊疗辅助系统详细技术方案

article 2025/6/6 7:01:58

目录

    • 系统整体架构
      • 系统部署拓扑图
    • 核心模块详细技术方案
      • 1. 术前风险预测模块
        • 算法实现伪代码：
        • 数据处理流程：
      • 2. 手术方案智能生成系统
        • 手术方案决策伪代码：
        • 手术方案生成流程：
      • 3. 麻醉智能决策系统
        • 麻醉方案伪代码：
      • 4. 术后监护与复发预测
        • 实时监测流程：
      • 5. 并发症预测系统
        • 双通道风险预测模型：
      • 6. 联邦学习验证系统
        • 模型验证流程：
    • 系统集成方案
      • 系统交互流程：
    • 技术验证方法
      • 多层次验证框架：
    • 安全与可靠性保障
    • 标准合规性

系统整体架构

系统部署拓扑图

终端设备层
混合云平台
医院本地环境
预处理数据
模型更新
知识更新
策略更新
医生工作站
手术室终端
护理移动终端
患者APP
负载均衡集群
预测服务集群
手术规划服务
术后监护服务
图数据库
医学知识图谱
时序数据库
联邦学习中心
边缘计算节点
PACS/RIS系统
EMR/HIS系统
床旁监护设备
安全数据网关

核心模块详细技术方案

1. 术前风险预测模块

算法实现伪代码：
def tia_risk_prediction(patient_data):# 多模态数据融合multimodal_features = fuse_features(emr=patient_data.emr,imaging=analyze_imaging(patient_data.cta),genomics=process_dna(patient_data.genome),wearables=process_streaming(patient_data.wearables))# 时空特征提取temporal_features = extract_temporal_features(multimodal_features,time_windows=[24, 72, 168]  # 1天/3天/7天特征)# 混合模型预测lstm_output = LSTM_model(temporal_features)transformer_output = Transformer_model(multimodal_features)# 风险融合risk_score = risk_fusion_layer(lstm_output, transformer_output)# 可解释性分析explanation = generate_shap_explanation(multimodal_features, risk_score)return {"72h_risk": risk_score[0],"7d_risk": risk_score[1],"critical_features": explanation.top_features(5)}
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