基于大模型预测的全面惊厥性癫痫持续状态技术方案大纲

一、引言

1. 研究背景与意义
   • 全面惊厥性癫痫持续状态（GCSE）的临床危害及治疗挑战
   • 大模型在医疗领域应用的现状与潜力
   • 本研究对 GCSE 诊疗的潜在价值
2. 研究目的与目标
   • 构建精准预测 GCSE 病情进展及治疗效果的大模型
   • 整合术前、术中、术后全流程技术方案
   • 提高 GCSE 治疗成功率与患者生存质量

二、数据收集与预处理

1. 数据来源
   • 多中心医疗数据库合作
   • 回顾性病例资料整合
   • 前瞻性临床研究数据收集
2. 数据类型
   • 患者基本信息（年龄、性别、病史等）
   • 临床症状与体征数据
   • 脑电图（EEG）、磁共振成像（MRI）等影像学数据
   • 实验室检验结果（血常规、生化指标等）
   • 治疗过程记录（药物使用、手术操作等）
3. 数据预处理
   • 数据清洗（处理缺失值、异常值）
   • 数据标准化与归一化
   • 特征工程（提取关键特征、特征转换）

三、大模型构建与训练

1. 模型选择依据
   • 对比不同深度学习算法（如神经网络、Transformer 等）在类似医疗预测任务中的表现
   • 考虑 GCSE 数据的复杂性与特殊性
2. 模型架构设计
   • 输入层：多模态数据融合