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

news2025/6/6 7:01:58

- 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

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)
    }