目录 一、术前风险预测系统1. 多模态融合模型架构2. 风险预测流程图（Mermaid） 二、麻醉剂量预测系统1. 靶控输注（TCI）模型2. 麻醉方案优化流程图（Mermaid） 三、术后并发症预测模型1. 时序预测模型（LSTM）2. 并发症预测流程图（Mermaid） 四、健康教育管理模块1. 移动健康（mHealth）系统逻辑2. 健康教育流程图（Mermaid） 五、技术验证实验设计1. 外部验证流程图（Mermaid） 六、伦理与数据安全模块1. 数据脱敏流程图（Mermaid） 附录：模块间交互关系图（Mermaid） 一、术前风险预测系统 1. 多模态融合模型架构 # 伪代码：多模态融合模型 def multimodal_model(input_data):# 输入：影像数据（MRI）、时序数据（实验室指标）image_branch = CNN(input_data['image']) # 使用ResNet-50提取影像特征time_series_branch = Transformer(input_data['time_series']) # 使用Transformer处理时序数据fused_features = concatenate([image_branch, time_series_branch]) # 特征拼接output = Dense(1, activation='sigmoid')(fused_features) # 输出风险概率return Model(inputs=input_data, outputs=output) 2. 风险预测流程图（Mermaid） 输入数据 数据预处理 影像归一化 时序数据插值 CNN特征提取 Transformer编码 特征融合层 输出风险概率 二、麻醉剂量预测系统 1. 靶控输注（TCI）模型 # 伪代码：麻醉剂量预测 def predict_anesthesia_dose(patient_profile)
