基于大模型预测短暂性脑缺血发作（TIA）的技术方案大纲
目录
- 一、引言
- 二、文献综述
- 三、系统设计与方法
- （一）数据收集与预处理
- （二）大模型构建与训练
- （三）术前预测模块
- （四）术中决策支持模块
- （五）术后预测与护理模块
- （六）手术方案与麻醉方案制定模块
- （七）健康教育与指导模块
- 四、技术验证与实验验证
- （一）技术验证方法
- （二）实验验证证据
- 五、统计分析
- 六、健康教育与指导方案实施与效果评估
- 七、讨论与展望
- 八、结论
摘要：本研究旨在探索利用大模型技术对短暂性脑缺血发作（TIA）进行全面预测与精准管理的技术方案。通过整合多源数据，构建大模型实现术前风险评估、术中决策支持、术后并发症预测等功能，并据此制定个性化的手术方案、麻醉方案及术后护理计划。经过严格的技术验证与实验验证，该方案有望提高 TIA 诊疗的精准性和安全性，为患者提供更优质的医疗服务。
一、引言
（一）研究背景
短暂性脑缺血发作（TIA）是神经内科常见的急性脑血管病，具有发病急、症状短暂但易复发等特点，且是脑梗死的重要危险信号。准确预测 TIA 的发生、发展及预后对于及时干预、降低脑梗死风险至关重要。随着人工智能技术的发展，大模型在医疗领域的应用显示出巨大潜力，为 TIA 的精准预测与管理提供了新的途径。
（二）研究目的
开发一套基于大模型的 TIA 技术预测方案，涵盖术前、术中、术后全流程，以及并发症风险预测、手术与麻醉方案制定、术后护理、统计分析、技术验证、实验验证和健康教育指导等方面，以提高 TIA 诊疗水平，改善患者预后。
二、文献综述
（一）TIA 的临床特点与流行病学
回顾 TIA 的定义、诊断标准、常见症状及体征，分析其发病率、患病率、复发率等流行病学数据，强调早期干预的必要性。
（二）传统 TIA 预测与诊疗方法的局限性
探讨目前临床常用的 TIA 预测指标（如 ABCD2 评分等）及诊疗手段在准确性、及时性和个体化方面的不足，为引入大模型技术做铺垫。
（三）大模型在医疗领域的应用现状
综述大模型在疾病诊断、预后预测、医疗影像分析等方面的应用案例，分析其优势与挑战，特别是与脑血管疾病相关的研究成果，为本项目提供技术借鉴。
三、系统设计与方法
（一）数据收集与预处理
- 多源数据采集
- 临床数据：收集 TIA 患者的基本信息（年龄、性别、病史等）、症状表现、体征检查结果、实验室检验数据（血常规、生化指标、凝血功能等）、影像学资料（头颅 CT、MRI 等）。
- 术中数据：记录手术过程中的生命体征监测数据（血压、心率、血氧饱和度等）、手术操作细节（手术时间、麻醉方式、手术入路等）。
- 术后数据：包括术后恢复情况（神经功能恢复、并发症发生情况等）、康复治疗记录、随访数据等。
- 数据清洗与标注
- 对采集的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，统一数据格式和单位。
- 邀请神经内科专家、神经外科专家、影像科医生等对数据进行标注，明确 TIA 的诊断、分期、并发症类型等关键信息，为模型训练提供准确的标签。