1.3

介绍短暂性脑缺血发作（TIA）的现状、危害以及传统预测方法的局限性，阐述使用大模型进行预测的必要性和重要性。

1.2

明确本方案旨在通过大模型实现对TIA的全流程预测，包括术前、术中、术后等各个阶段，为临床决策提供准确、可靠的支持。

1.3

界定本方案所涵盖的范围，包括涉及的患者群体、医疗数据类型、预测的具体内容等。

二、术前预测方案

多源数据采集：收集患者的电子病历（EMR）数据、弥散加权成像（DWI）/磁共振血管造影（MRA）影像、基因数据、穿戴设备数据等多源信息。

数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高数据质量。

特征提取：从预处理后的数据中提取与TIA风险相关的特征，如卒中风险概率、血管狭窄定位等。

2.2

模型构建与训练

模型选择：选择合适的大模型架构，如卷积神经网络（CNN）、Transformer、深度神经网络（DNN）等，或者采用多模型融合的方式。

模型训练：使用历史患者数据对模型进行训练，通过调整模型参数，优化模型性能。

模型评估：采用交叉验证、受试者工作特征曲线（ROC）等方法对训练好的模型进行评估，确保模型的准确性和可靠性。

2.3

手术方案生成

风险分层：根据模型预测的结果，将患者分为不同的风险等级，如高风险、中风险、低风险。

手术决策：针对不同风险等级的患者，制定相应的手术方案，如紧急手术、限期手术、保守治疗等。

个性化规划：考虑患者的个体差异，如年龄、身体状况、基础疾病等，对手术方案进行个性化调整。

三、术中决策方案

3.1

数据采集：在手术过程中，实时采集患者的血流动力学、脑氧饱和度、术中影像等数据。

数据传输：将采集到的数据及时传输到预测系统中，确保数据的实时性和准确性。

3.2

大模型实时风险预警

风险预测：利用大模型对术中实时数据进行分析，预测TIA复发、并发症（如血栓脱落）等风险。

预警机制：当预测到风险超过设定的阈值时，及时发出预警信号，提醒医生采取相应的措施。

3.3

麻醉方案动态调整

麻醉深度优化：根据大模型的预测结果，动态调整麻醉深度，确保患者在手术过程中的安全和舒适。

药物剂量调整：实时调整麻醉药物的剂量，以适应患者的生理状态变化。

四、术后风险预测与护理方案

4.1

风险模型构建：基于术后患者的临床数据、检查结果等，构建并发症预测模型，预测卒中转化、出血、感染等并发症的发生风险。

模型验证：使用历史病例数据对并发症预测模型进行验证，确保模型的准确性和可靠性。

4.2

个性化护理方案

监测频率制定：根据患者的风险等级，制定个性化的监测频率，及时发现并处理潜在的问题。

康复训练规划：为患者制定针对性的康复训练计划ÿ