目录
一、引言
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
二、腰椎间盘突出症概述
2.1 定义与病因
2.2 症状与诊断方法
2.3 治疗方法概述
三、大模型技术原理与应用基础
3.1 大模型的基本原理
3.2 大模型在医疗领域的应用现状
3.3 用于腰椎间盘突出症预测的可行性分析
四、大模型在腰椎间盘突出症术前预测中的应用
4.1 病情严重程度预测
4.2 手术风险评估
4.3 案例分析
五、基于大模型预测的手术方案制定
5.1 手术方式选择
5.2 手术操作要点规划
5.3 个性化手术方案示例
六、大模型在术中监测与调整中的应用
6.1 实时风险监测
6.2 手术方案的动态调整
6.3 实际手术中的应用案例
七、大模型对术后恢复情况的预测
7.1 恢复时间预测
7.2 康复效果评估
7.3 案例验证
八、基于大模型预测的术后护理与康复方案
8.1 护理方案制定
8.2 康复训练计划
8.3 康复过程中的注意事项
九、大模型在并发症风险预测中的应用
9.1 常见并发症类型及风险因素
9.2 大模型的预测模型构建
9.3 预测结果分析与预防措施制定
十、麻醉方案的制定与大模型的关联
10.1 麻醉方式选择依据
10.2 麻醉剂量的精准确定
10.3 麻醉风险评估与应对
十一、统计分析与技术验证
11.1 数据收集与整理
11.2 统计分析方法
11.3 大模型的技术验证方法与结果
十二、实验验证证据
12.1 实验设计
12.2 实验过程与数据记录
12.3 实验结果分析与讨论
十三、健康教育与指导
13.1 患者教育内容
13.2 教育方式与途径
13.3 提高患者依从性的策略
十四、结论与展望
14.1 研究成果总结
14.2 研究的局限性
14.3 未来研究方向
一、引言
1.1 研究背景
腰椎间盘突出症是临床上极为常见的脊柱疾病，主要是因为腰椎间盘的退变，在外力作用下，髓核组织从破裂之处突出于后方或椎管内，导致相邻脊神经根遭受刺激或压迫，从而产生腰部疼痛，一侧下肢或双下肢麻木、疼痛等一系列临床症状。该疾病严重影响患者的生活质量，轻者可能会在日常生活中感到腰部及下肢的不适，限制了正常的活动和工作；重者可能会出现下肢肌力严重下降、大小便失禁等马尾神经综合征，甚至导致残疾。据统计，全球范围内腰椎间盘突出症的发病率呈上升趋势，尤其在中老年人以及长期从事重体力劳动、久坐不动的人群中更为普遍。
目前，针对腰椎间盘突出症的治疗方法多种多样，包括保守治疗（如药物治疗、物理治疗、康复训练等）和手术治疗（如传统开放手术、微创手术等）。保守治疗适用于症状较轻、初次发作或病程较短的患者，但对于病情严重、保守治疗无效的患者，手术治疗往往是必要的选择。然而，手术治疗存在一定的风险和不确定性，例如手术过程中可能损伤神经、血管等重要结构，术后可能出现感染、出血、腰椎不稳等并发症，而且不同患者对手术的反应和恢复情况也存在差异，这给手术方案的选择和预后评估带来了挑战。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在医学领域的应用逐渐受到关注。大模型具有强大的数据分析和处理能力，能够学习海量的医学数据，包括患者的病史、症状、体征、影像学检查结果、手术记录、术后康复情况等，从而挖掘出数据之间的潜在关系和规律。通过对这些信息的深入分析，大模型可以实现对腰椎间盘突出症患者术前、术中、术后的全面评估和风险预测，为医生制定个性化的治疗方案提供科学依据，有望提高手术的成功率和安全性，改善患者的预后。
1.2 研究目的与意义
本研究旨在利用大模型对腰椎间盘突出症患者进行术前、术中、术后的风险预测，并根据预测结果制定精准的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，同时结合健康教育与指导，提高患者对疾病的认知和自我管理能力，促进患者的康复。具体而言，研究目的包括以下几个方面：
开发基于大模型的腰椎间盘突出症风险预测模型，实现对术前病情评估、术中风险预警、术后并发症预测的精准化和智能化。
根据大模型的预测结果，制定个性化的手术方案和麻醉方案，优化手术流程，降低手术风险，提高手术效果。
利用大模型制定术后护理计划，指导医护人员对患者进行科学的护理和康复训练，减少术后并发症的发生，促进患者的身体恢复。
通过大模型分析患者的康复数据，及时调整治疗和护理方案，实现对患者康复过程的动态监测和管理。
开展健康教育与指导，借助大模型为患者提供个性化的健康知识和康复建议，提高患者的依从性和自我管理能力。
本研究具有重要的理论意义和实践价值。从理论层面来看，将大模型应用于腰椎间盘突出症的治疗领域，有助于拓展人工智能在医学领域的应用范围，丰富和完善腰椎间盘突出症的诊疗理论和方法体系，为其他疾病的智能化诊疗研究提供参考和借鉴。从实践层面来说，通过大模型实现对腰椎间盘突出症患者的精准治疗和个性化管理，能够提高医疗服务的质量和效率，降低医疗成本，减轻患者的痛苦和经济负担，对于改善患者的生活质量、促进社会的和谐发展具有积极的推动作用。
二、腰椎间盘突出症概述
2.1 定义与病因
腰椎间盘突出症，从医学定义角度来讲，是指腰椎间盘发生退变后，在外力作用下，纤维环部分或全部破裂，髓核突出刺激或压迫神经根、马尾神经，从而引发以腰腿痛为主要症状的一种病变 。这一疾病的发生并非一蹴而就，而是多种因素长期共同作用的结果。
椎间盘退变：这是腰椎间盘突出症发病的根本原因。随着年龄的增长，椎间盘内的水分逐渐减少，弹性降低，纤维环变得脆弱，髓核的抗压能力也下降。一般从 20 岁左右开始，椎间盘就慢慢出现退变迹象，到了中老年时期，退变程度更为明显，使得腰椎间盘更容易发生突出。
损伤：积累性损伤是导致腰椎间盘突出症的重要诱发因素。长期从事重体力劳动、频繁弯腰搬重物、长时间久坐或久站等，都会使腰椎间盘承受过大的压力，反复的应力作用可导致纤维环的慢性损伤，进而引发髓核突出。例如，建筑工人、搬运工等职业人群，由于工作中经常需要弯腰负重，他们患腰椎间盘突出症的风险就相对较高。另外，急性的腰部扭伤，如突然的腰部扭转、撞击等，如果力量足够大，也可能直接导致纤维环破裂，髓核突出。
遗传因素：遗传在腰椎间盘突出症的发病中也起到一定作用。研究表明，某些家族中存在特定的基因变异，使得家族成员对腰椎间盘退变和突出具有更高的易感性。如果家族中有亲属患有腰椎间盘突出症，那么其他成员患该病的风险也会相应增加。
妊娠：女性在妊娠期间，身体的生理结构和力学平衡会发生显著变化。随着胎儿的逐渐增大，孕妇的腰部承受的压力不断增加，腰椎前凸加大，椎间盘所受的应力也随之改变。这种力学环境的变化使得妊娠女性患腰椎间盘突出症的几率明显高于非妊娠女性。
腰椎发育异常：腰椎的先天性发育异常，如腰椎骶化、骶椎腰化、关节突不对称等，会导致腰椎的生物力学结构发生改变，使椎间盘承受的压力分布不均匀，局部应力集中，从而增加了腰椎间盘突出症的发病风险。
2.2 症状与诊断方法
腰椎间盘突出症的症状表现多样，主要以腰腿痛为典型特征，给患者的生活和工作带来诸多不便。
腰痛：这是多数患者最早出现的症状，发生率高达 90% 以上 。疼痛部位主要集中在下腰部或腰骶部，通常表现为慢性钝痛，这是由于纤维环外层及后纵韧带受到髓核刺激所引起。疼痛程度因人而异，轻者可能只是在长时间站立、行走或劳累后出现腰部的酸胀不适，休息后可缓解；重者则可能出现持续性的剧痛，甚至影响睡眠和日常生活。
坐骨神经痛：由于腰椎间盘突出多发生在腰 4 - 5、腰 5 - 骶 1 间隙，这些部位的神经根组成了坐骨神经，所以大部分患者会出现坐骨神经痛的症状。疼痛从下腰部开始，沿着大腿后外侧、臀后部、小腿外侧放射至足背部或足跟部，呈放射性疼痛。疼痛的性质多样，如麻痛、灼烧痛、针刺痛等，咳嗽、打喷嚏、用力排便等增加腹压的动作会使疼痛加重。
下肢麻木：突出的椎间盘压迫神经根，可导致神经传导功能障碍，引起下肢相应部位的感觉减退，出现麻木症状。麻木的区域与受压神经根所支配的区域一致，通常与疼痛症状同时存在，也有部分患者以麻木为主要表现。
间歇性跛行：患者行走一段距离后，会出现下肢疼痛、麻木、无力等症状，需要停下来休息片刻后才能继续行走，但行走一段距离后又会重复出现上述症状。这是因为行走时下肢肌肉的需氧量增加，而受压的神经根供血不足，导致下肢缺血缺氧，从而出现间歇性跛行。
马尾综合征：当中央型腰椎间盘突出，尤其是髓核突出较大，压迫马尾神经时，会出现马尾综合征。主要表现为会阴部和肛周感觉异常，如麻木、刺痛等，还会出现大小便功能障碍，如排尿困难、尿潴留、便秘、大便失禁等，在男性患者中还可能出现勃起功能障碍。马尾综合征是腰椎间盘突出症的严重并发症，需要及时手术治疗，否则可能导致不可逆的神经损伤。
临床诊断腰椎间盘突出症通常需要综合运用多种方法，以确保诊断的准确性。
体格检查：医生通过视诊、触诊、叩诊等方法对患者进行初步检查，观察患者的腰部形态，是否有脊柱侧弯、腰椎前凸减小或消失等异常情况；触诊可了解腰部肌肉的紧张程度、压痛部位；叩诊能判断是否存在叩击痛。此外，还会进行一些特殊的试验，如直腿抬高试验、直腿抬高加强试验、股神经牵拉试验等，这些试验对于判断神经根是否受压以及受压的部位具有重要意义。例如，直腿抬高试验阳性，即患者仰卧，伸直下肢并抬高，在 60° 以内出现下肢放射性疼痛，提示可能存在腰椎间盘突出症，且多为腰 4 - 5、腰 5 - 骶 1 间隙的病变。
影像学检查：X 线检查是腰椎间盘突出症的常规检查方法，虽然 X 线不能直接显示椎间盘突出，但可以观察腰椎的整体形态、椎间隙是否狭窄、椎体是否有骨质增生等，有助于了解腰椎的退变情况，排除其他腰椎疾病，如腰椎结核、肿瘤等。CT 检查能清晰地显示腰椎间盘突出的部位、大小、形态以及神经根和硬膜囊的受压情况，对于判断病情和制定治疗方案具有重要价值。磁共振成像（MRI）检查则可以更全面地观察椎间盘、脊髓、神经根等结构，不仅能明确椎间盘突出的程度和类型，还能发现一些早期的病变，如椎间盘的退变、终板炎等，是目前诊断腰椎间盘突出症最准确的影像学方法 。
电生理检查：肌电图检查可以检测神经和肌肉的电活动，判断神经根是否受损以及受损的程度和范围。通过分析肌电图的波形、波幅、潜伏期等指标，能够为腰椎间盘突出症的诊断和鉴别诊断提供重要依据，尤其是对于一些临床表现不典型或影像学检查结果不明确的患者，肌电图检查具有较高的辅助诊断价值。
2.3 治疗方法概述
目前，针对腰椎间盘突出症的治疗方法可分为保守治疗和手术治疗两大类，医生会根据患者的具体病情、症状严重程度、身体状况等因素综合考虑，选择最适合的治疗方案。
保守治疗：适用于初次发作、病程短、症状较轻的患者，或者是存在手术禁忌证、不愿意接受手术治疗的患者。保守治疗的目的主要是缓解症状，减轻神经根的炎症和水肿，促进突出的椎间盘部分回缩或纤维化，从而减轻对神经根的压迫。具体方法包括：
卧床休息：这是最基本的保守治疗方法。患者通过卧床休息，可减轻腰椎间盘的压力，使椎间盘得到一定程度的修复，同时也能缓解腰部肌肉的紧张，减轻对神经根的刺激。一般建议患者严格卧床休息 3 - 4 周，症状缓解后可佩戴腰围逐渐下地活动，但要避免长时间站立、行走和弯腰负重。
物理治疗：常见的物理治疗方法有热敷、按摩、牵引、针灸、理疗等。热敷可以促进局部血液循环，缓解肌肉痉挛，减轻疼痛；按摩和推拿能够调整脊柱关节的位置，改善腰椎的力学平衡，减轻椎间盘对神经根的压迫；牵引通过拉伸腰椎，增大椎间隙，减轻椎间盘内压力，促使突出的椎间盘部分回纳；针灸则是通过刺激穴位，调节人体的经络气血，达到止痛、消肿、通络的作用；理疗如超声波、红外线、中频电疗等，也能起到消炎、止痛、促进组织修复的效果。
药物治疗：根据患者的症状，可选用不同类型的药物。非甾体抗炎药，如布洛芬、塞来昔布等，具有消炎止痛的作用，能有效缓解腰部和下肢的疼痛；肌肉松弛剂，如乙哌立松等，可缓解腰部肌肉的紧张，减轻疼痛；神经营养药物，如甲钴胺等，有助于促进神经的修复和再生，改善下肢麻木的症状；对于神经根水肿明显的患者，还可使用脱水剂，如甘露醇等，减轻神经根的水肿，缓解压迫症状。此外，一些中药方剂、膏药等也在临床治疗中广泛应用，具有活血化瘀、通络止痛的功效。
手术治疗：对于症状严重、反复发作、经保守治疗无效，或出现马尾综合征等严重并发症的患者，手术治疗是必要的选择。手术的目的是解除椎间盘对神经根或马尾神经的压迫，恢复神经功能。手术方式主要包括传统开放手术和微创手术。
传统开放手术：如全椎板切除术、半椎板切除术、椎板开窗髓核摘除术等。这些手术方式能够充分暴露手术视野，彻底清除突出的椎间盘组织和增生的骨质，减压效果确切。但手术创伤较大，对脊柱的稳定性破坏较多，术后恢复时间较长，患者可能会出现腰部疼痛、腰椎不稳等并发症。
微创手术：随着医学技术的不断发展，微创手术在腰椎间盘突出症的治疗中应用越来越广泛。常见的微创手术方式有经皮椎间孔镜下椎间盘切除术、显微镜下椎间盘切除术、椎间盘镜下髓核摘除术等。微创手术具有创伤小、出血少、恢复快、对脊柱稳定性影响小等优点，但手术操作难度较大，对医生的技术要求较高，且手术适应症相对较窄，对于一些突出巨大、合并腰椎管狭窄或腰椎不稳的患者可能不太适用。
三、大模型技术原理与应用基础
3.1 大模型的基本原理
大模型通常基于深度学习框架构建，以 Transformer 架构为核心。Transformer 架构摒弃了传统循环神经网络（RNN）的顺序处理方式，引入了自注意力机制（Self-Attention） ，使得模型在处理序列数据时，能够并行计算每个位置的表示，从而高效地捕捉长距离依赖关系。例如，在处理一段医学文本时，模型可以同时关注到文本中不同位置的症状描述、检查结果等信息，准确理解它们之间的关联。
位置编码（Positional Encoding）是 Transformer 架构的另一个关键要素，它为输入序列中的每个元素添加了位置信息，弥补了自注意力机制对顺序不敏感的缺陷，确保模型能够识别文本中词汇的先后顺序，理解语句的逻辑结构。
大模型的训练过程分为预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）两个阶段。在预训练阶段，模型利用海量的无标注数据，通过语言模型任务（如预测下一个词、掩码语言模型等）进行训练，学习通用的语言表示和知识，构建起庞大的知识体系。例如，GPT-3 在预训练时使用了包含数 TB 的文本数据，学习到了丰富的语言模式和语义信息。
微调阶段则针对具体的任务（如医疗风险预测、诊断辅助等），在小规模的标注数据上对预训练模型进行参数调整，使其能够更好地适应特定任务的需求。通过微调，模型可以将预训练阶段学到的通用知识与具体任务的专业知识相结合，提高在特定领域任务上的表现。
此外，大模型的性能还受益于规模化（Scaling Laws）效应，即模型性能随着参数规模、数据量和计算量的增加而提升。随着模型参数的增多，它能够学习和记忆更复杂的知识和模式，从而具备更强的语言理解和生成能力，以及在各种复杂任务上的处理能力 。为了应对大规模训练带来的巨大算力需求，分布式训练技术应运而生，通过使用 GPU/TPU 集群，并结合数据并行、模型并行、流水线并行等策略，实现了高效的模型训练。同时，稀疏激活与混合专家（MoE）等技术也被应用于大模型中，通过仅激活部分神经元，有效降低了计算成本，提高了模型的运行效率。
3.2 大模型在医疗领域的应用现状
近年来，大模型在医疗领域的应用取得了显著进展，涵盖了多个方面，为医疗行业的发展带来了新的机遇和变革。
智能化诊疗：大模型能够分析海量的医疗数据，包括患者的病历、检查报告、影像资料等，辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。例如，百度灵医大模型通过 API 或插件嵌入的方式，在多家医疗机构中应用，帮助医生快速准确地分析患者病情，提供诊断建议，提高了诊断的准确性和效率。医联的 MedGPT 大模型基于 Transformer 架构，参数规模达千亿级，预训练使用了超过 20 亿的医学文本数据，致力于实现疾病预防、诊断、治疗到康复的全流程智能化诊疗，为医生提供全方位的诊疗支持。
个性化治疗：借助大模型对患者的各种数据进行深度分析，可实现对患者的精准画像，从而制定个性化的治疗方案。圆心科技的源泉大模型为每个用户设置标签，根据患者的不同特性，在药物依从性、联合用药预警以及疾病康复管理等方面进行针对性关注，通过数字化应用为患者生成定制化的疾病科普和药品服务，提高了患者管理的效率和质量，实现了千人千面的患者管理策略。
药物研发：在药物研发过程中，大模型可加速候选药物筛选，优化临床试验设计，缩短研发周期，降低研发成本。晶泰科技的 XpeedPlay 平台利用大模型技术，能够超高速生成苗头抗体，加快了药物研发的进程。智源研究院研发的全原子生物分子模型 OpenComplex 2，能够有效预测蛋白质、RNA、DNA、糖类、小分子等复合物，为药物研发提供了有力支持，提升了药物研发的效率。腾讯的 “云深”（iDrug）平台也具备了小分子药物与大分子药物的加速发现能力，推动了药物研发领域的创新发展。
医学影像分析：大模型通过深度学习技术，能够自动识别医学影像中的病变区域，辅助医生进行影像诊断。首都医科大学附属北京天坛医院联合北京理工大学团队推出的 “龙影” 大模型（RadGPT），基于该模型研发的 “中文数字放射科医生”“小君”，可以通过分析 MRI 图像描述快速生成超过百种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需 0.8 秒，大大提高了影像诊断的速度和效率。目前，“小君” 医生能够针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见，为医生提供了重要的参考依据。
医疗质控：大模型可用于生成规范的医疗文书模板，快速检测文书和影像中的缺陷，提升医疗质量和效率。惠每科技的医疗大模型在病历质控场景中，能够模拟人工专家，自动分析病历文书中存在的内涵缺陷，并通过临床决策支持系统（CDSS）推送缺陷问题和修改意见，供医生参考修改病历。信创海河实验室的医疗影像质控大模型可以迅速检测 X 光片在拍摄时是否存在摆位不正等问题，及时进行调整，使得到的影像更清晰，避免重复检查或减少后续检查步骤，提高了医疗影像的质量 。
患者服务：大模型能够为患者提供智能导诊、症状自查、就医指导等服务，改善患者的就医体验。百度文心大模型与灵医大模型合力支撑的 AI 药品说明书，既支持患者阅读药品说明，也支持患者通过文字、语音方式提问，模型会根据患者输入内容自动生成结果，并借助药师 / 医生的虚拟形象进行辅助回答，为患者提供了便捷的药品信息获取渠道。此外，大模型还可用于在线问诊、健康咨询等场景，为患者提供及时的医疗建议和指导 。
医院管理：大模型为医院管理者提供辅助管理决策支持，助力智慧医院建设，优化医院资源配置。万仞智慧发布的董奉大模型覆盖全病程的大模型应用，实现了医疗资源的智能高效配置。该模型为医护群体提供 “初级医护指引”“病例校验质检” 等智能应用引擎，减轻了医护工作负担；同时，为医院管理体系提供 “国家医疗绩效考核”“方案综合费用控制” 等深度定制功能，支持提升国家公立医院在医疗绩效考核中的表现，加强了对医疗资源的有效管理与合理配置 。
教学科研：在医学教育和科研领域，大模型也发挥着重要作用。医渡科技的大模型基于超过千亿精细化 Token 训练，能够满足高质量数据要求和精细化数据处理，为医学科研、临床辅助等方面赋能。其新一代科研数据平台能够从 AI 阅读总结文献、自然语言病历搜索到智能数据加工、自动化统计分析、论文初稿智能生成等，全面支持临床科研人员，将科研产出论文周期从 6 - 12 个月加速至 1 - 2 个月，提高了科研效率，推动了医学教育和科研的创新发展。
中医智能化：大模型对中医相关知识进行数据挖掘，推动了中医知识标准化、诊疗标准化进程。天士力医药集团与华为云联合发布的 “数智本草” 中医药大模型，集守正、创新、产业化三大类数据，拥有 380 亿参数量，基于中医药海量文本数据预训练，并结合向量库检索强化以及中药研发多场景的微调，能够更好地帮助研究者完成中医药理论证据的挖掘和总结，为中医药研究提供有力支持，推动了中医药现代化发展 。
公共卫生：大模型可辅助流行病学的大数据分析及趋势判断，在疫情预警、传染病防控等方面发挥作用。平安科技、平安智慧城市与重庆市疾病预防控制中心、陆军军医大学和清华大学联合完成的基于 AI 和大数据的流感实时预测模型，应用自适应 AI 模型和多源数据，对重庆市流感活动度进行预测，为公共卫生决策提供了科学依据，有助于提前制定防控措施，降低传染病的传播风险。
3.3 用于腰椎间盘突出症预测的可行性分析
大模型用于腰椎间盘突出症预测具有多方面的优势和可行性，为腰椎间盘突出症的诊疗提供了新的思路和方法。
数据处理能力强大：腰椎间盘突出症的诊断和治疗涉及大量的患者数据，包括病史、症状、体征、影像学检查结果、手术记录、术后康复情况等。大模型能够处理和分析这些海量的多源异构数据，挖掘数据之间的潜在关系和规律。通过对大量病例数据的学习，大模型可以发现不同因素与腰椎间盘突出症发病风险、病情严重程度、手术风险以及术后并发症之间的关联，从而实现对疾病的精准预测。例如，结合患者的年龄、职业、生活习惯、腰椎影像学特征等多维度数据，大模型能够综合评估患者患腰椎间盘突出症的可能性，并预测疾病的发展趋势 。
学习能力和泛化能力出色：大模型通过在大规模医疗数据上的预训练，学习到了丰富的医学知识和模式。在面对腰椎间盘突出症相关任务时，它可以将预训练学到的通用知识与腰椎间盘突出症领域的专业知识相结合，对新的患者数据进行准确的分析和预测。而且，大模型具有较强的泛化能力，即使遇到与训练数据不完全相同的病例，也能够根据已学习到的知识和模式，做出合理的判断和预测，适应不同患者的个体差异，为临床医生提供可靠的参考。
实现多模态数据融合：在腰椎间盘突出症的诊疗过程中，不同类型的数据（如文本、图像、影像等）都包含着重要的信息。大模型能够实现多模态数据的融合处理，将患者的病历文本信息与腰椎的 CT、MRI 影像信息相结合，更全面地了解患者的病情。例如，在分析 MRI 影像时，大模型可以同时参考病历中记录的患者症状、体征等信息，提高对椎间盘突出位置、程度以及神经受压情况判断的准确性，为风险预测和治疗方案制定提供更丰富、准确的依据 。
辅助临床决策：大模型对腰椎间盘突出症的术前、术中、术后风险预测结果，能够为临床医生制定治疗方案提供重要的参考。在术前，根据大模型预测的手术风险和患者的具体情况，医生可以选择更合适的手术方式，制定个性化的手术方案，降低手术风险；在术中，实时的风险预警可以帮助医生及时调整手术策略，应对可能出现的突发情况；在术后，通过对并发症风险的预测，医生可以提前采取预防措施，优化术后护理计划，促进患者的康复。大模型还可以根据患者的康复数据，为医生提供调整治疗和护理方案的建议，实现对患者康复过程的动态监测和管理 。
提高医疗效率和质量：利用大模型进行腰椎间盘突出症预测，可以大大缩短诊断和决策的时间，提高医疗效率。医生可以借助大模型快速获取患者的病情分析和风险预测结果，将更多的时间和精力投入到对患者的诊疗和沟通中。同时，大模型的精准预测有助于减少误诊和漏诊的发生，提高医疗质量，改善患者的预后，减轻患者的痛苦和经济负担。
