基于大模型预测视神经脊髓炎的技术方案

目录

    • 一、摘要
    • 二、系统架构设计
      • 1. 整体架构图(Mermaid流程图)
      • 2. 子系统划分
    • 三、核心算法实现
      • 1. 术前风险预测模型(伪代码示例)
      • 2. 术中实时监测流程图
    • 四、系统集成方案
      • 1. 硬件部署拓扑图
      • 2. 关键API定义
    • 五、硬件集成方案
      • 1. 计算资源规划
      • 2. 安全通信协议
    • 六、技术验证方法
      • 1. 模型验证流程
      • 2. 对比实验设计
    • 七、附录
      • 1. 联邦学习协调算法
      • 2. 系统部署检查清单


一、摘要

本研究提出一种基于多模态大模型的视神经脊髓炎(NMO)全流程预测与决策系统,覆盖术前评估、术中实时辅助、术后并发症预测及康复指导,结合Transformer-GNN混合架构与动态决策网络,实现精准医疗干预。系统集成医学影像分析、生理信号处理、知识图谱推理等模块,并通过联邦学习保障数据隐私。


二、系统架构设计

1. 整体架构图(Mermaid流程图)

多源数据输入
数据预处理子系统
大模型预测引擎
决策建议生成

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