基于大模型预测的脑出血全流程诊疗技术方案

一、系统架构设计

技术架构图

用户交互层

应用服务层

模型训练层

数据处理层

数据采集层

医生工作站

移动护理终端

患者教育平台

远程会诊系统

风险预警服务

手术方案推荐

麻醉管理建议

康复指导生成

术前预测子模型

术中决策子模型

术后评估子模型

并发症预测子模型

数据清洗模块

特征提取模块

数据标注模块

数据存储模块

HIS系统接口

PACS系统接口

LIS系统接口

监护仪数据采集

数据采集层

数据处理层

模型训练层

应用服务层

用户交互层

二、核心算法实现

1. 多模态数据融合算法伪代码

class MultiModalDataFusion:
    def __init__(self):
        self.text_encoder = BioClinicalBERT()  # 医学文本编码器
        self.image_processor = MedicalImageNet()  # 医学影像处理网络
        self.time_series_model = TemporalConvNet()  # 时间序列处理网络
        
    def fuse_data(self, patient_record):
        # 文本数据处理
        text_features = self.text_encoder.encode(patient_record.clinical_notes)
        
        # 影像数据处理
        image_features = self.image_processor.extract_features(patient_record.ct_scan)
        
        # 时间序列数据处理
        ts_features = self.time_series_model.process(patient_record.vital_signs)
        
        # 特征融合
        fused_features = self._attention_fusion(text_features, 
                                              image_features, 
                                              ts_features)
        return fused_features
    
    def _attention_fusion(self, *features):
        # 注意力机制融合算法实现
        attention_weights = calculate_attention_scores(features)
        weighted_features = apply_attention_weights(features, attention_weights)
        return concatenate_features(weighted_features)

2. 风险预测模型实现

class RiskPredictionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(RiskPredictionModel, self).__init__()
        self.transformer = TransformerEncoder(input_dim, hidden_dim)
        self.attention = SelfAttention(hidden_dim)
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(64, output_dim)
        )
        
    def forward(self, x):
        encoded = self.transformer(x)
        attended = self.attention(encoded)
        output = self.classifier(attended)
        return F.softmax(output, dim=1)

三、关键模块流程图

1. 术前风险预测流程图