基于大模型的短暂性脑缺血发作（TIA）全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲

一、系统核心目标

构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环，覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期

二、系统架构模块

1. 术前预测模块

• 高危人群筛查模型
  • 输入：电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测
  • 特征工程：血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分
• TIA发作概率预测
  • 72小时预警模型（LSTM+Transformer融合架构）

2. 术中智能辅助

• 手术方案生成引擎
  • 输入：脑血管造影三维重建、斑块形态学分析
  • 输出：CEA/CAS术式选择建议、血管通路规划
• 麻醉方案优化
  • 循环稳态预测模型（血压波动阈值预警）

3. 术后管理

• 复发监测网络
  • 床边监护数据实时分析（NIHSS评分动态预测）
• 护理方案生成
  • 抗凝药物反应预测模型

4. 并发症预测体系

• 卒中转化风险分层模型
  • 特征：ABCD²评分强化版（大模型特征提取）
• 出血/栓塞风险双通道预测

5. 统计分析引擎

• 纵向疗效分析模块
  • 处理组（AI辅助）vs对照组疗效比较
• 预后因素归因分析
  • SHAP值驱动的关键因子可视化

6. 技术验证框架

• 多中心交叉验证机制
  • 采用Federated Learning架构
• 模型性能基准：
  • AUC≥0.92, 灵敏度>85%, FPR<0.03

7. 健康教育系统

• 个性化康复指导生成
  • 药物依从性提醒AI
  • 生活方式干预知识图谱

三、实验验证证据链

1. 前瞻性临床试验设计：
   - 纳入标准：≥2个TIA高危因素患者
   - 主要终点：7天内卒中发生率下降35%

2. 算法验证数据集：
   - 来源：NINDS-TIA数据库（增强版）
   - 样本量：12,000例多中心数据

3. 临床可解释性保障：
   - 因果发现算法（PC-algorithm改进版）
   - 神经影像特征反演模块

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系统架构流程图

应用层

预测引擎

预处理层

数据输入层