基于大模型预测胃穿孔预测与围手术期管理系统技术方案

1. 系统架构模块

模块组成：

• 数据预处理系统
• 术前预测模型系统
• 术中实时分析系统
• 术后并发症预警系统
• 动态决策支持系统

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2. 关键算法实现

2.1 术前预测模型（Transformer多模态融合）

伪代码：

class GastricPerforationPredictor:  
    def __init__(self):  
        # 多模态编码器  
        self.image_encoder = VisionTransformer()  
        self.tabular_encoder = MLP()  
        # 融合层  
        self.fusion_layer = CrossAttention()  
        # 预测头  
        self.risk_head = Linear(output_dim=4)  # 穿孔位置/严重程度/并发症/麻醉风险  
  
    def forward(self, CT_image, lab_data):  
        img_feat = self.image_encoder(CT_image)  
        tab_feat = self.tabular_encoder(lab_data)  
        fused_feat = self.fusion_layer(img_feat, tab_feat)  
        return self.risk_head(fused_feat)  

2.2 术中实时分析（在线学习LSTM）

伪代码：

class IntraoperativeLSTM:  
    def __init__(self):  
        self.lstm = BidirectionalLSTM(hidden_size=128)  
        self.risk_classifier = Linear(output_dim=3)  # 出血/脏器损伤/麻醉异常  
  
    def update_model(self, new_vital_signs):  
        # 在线增量训练  
        self.optimizer.zero_grad()  
        loss = self.loss_fn(predictions, new_labels)  
        loss.backward()  
        self.optimizer.step()  
  
    def predict_risk(self, vital_seq):  
        return self.risk_classifier(self.lstm(vital_seq))  

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3. 模块流程图（Mermaid）

3.1 数据预处理系统

影像