基于大模型的TIA诊疗全流程智能决策系统技术方案

目录

    • 一、多模态数据融合与预处理系统
      • 1.1 数据接入模块
      • 1.2 数据预处理伪代码
    • 二、TIA智能预测模型系统
      • 2.1 模型训练流程
      • 2.2 混合模型架构伪代码
    • 三、术中智能监测系统
      • 3.1 实时监测流程
      • 3.2 实时预测伪代码
    • 四、智能诊疗决策系统
      • 4.1 手术方案推荐流程
      • 4.2 麻醉方案生成伪代码
    • 五、预后管理系统
      • 5.1 康复预测流程
      • 5.2 动态护理计划伪代码
    • 六、系统验证与优化模块
      • 6.1 交叉验证流程
      • 6.2 模型更新机制伪代码

一、多模态数据融合与预处理系统

1.1 数据接入模块

HL7/FHIR
DICOM/XML
HL7
REST API
临床数据库
数据中台
PACS/RIS
LIS
随访系统

1.2 数据预处理伪代码

def preprocess_data(df):# 缺失值处理df = df.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill')# 异常值检测(3σ原则)for col in df.select_dtypes(include=[np.number]).columns:mean, std = df[col].mean(), df[col].std()df = df[(df[col] >= mean-3*std) & (df[col] <= mean+3*std)]# 特征标准化scaler = StandardScaler()df[numeric_cols] = scaler.fit_transform(df[numeric_cols])return df

二、TIA智能预测模型系统

2.1 模型训练流程

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