基于大模型预测的视神经脊髓炎诊疗全流程技术方案

基于大模型预测的视神经脊髓炎诊疗全流程技术方案

1. 核心预测模型架构

1.1 多模态数据融合算法

# 伪代码：特征加权融合算法
def multimodal_fusion(MRI_features, biomarkers, phenotypes):
    # 影像特征卷积编码
    mri_embed = CNN_Encoder(MRI_features)
    
    # 生物标记物时序编码
    bio_embed = LSTM_Encoder(biomarkers)
    
    # 知识图谱注意力机制
    attn_weights = GraphAttention(phenotypes)
    
    # 动态特征融合
    fused_features = α*mri_embed + β*bio_embed + γ*attn_weights
    where α+β+γ=1 (可学习参数)
    
    return fused_features

1.2 分层预测网络流程图

原始数据

多模态融合模块

术前预测

术中预警

术后评估

3D手术路径规划

实时风险修正

动态护理方案

2. 术前决策支持系统

2.1 手术路径规划算法

# 伪代码：A*算法改进版
def surgical_path_planning(anatomy_map):
    open_set = PriorityQueue()
    open_set.put(start_node)
    
    while not open_set.empty():
        current = open_set.get()
        
        if current == target:
            return reconstruct_path()
            
        for neighbor in get_neighbors(current):
            # 风险代价函数
            new_cost = gScore[current] + risk_cost(neighbor)
            if new_cost < gScore[neighbor]:
                gScore[neighbor] = new_cost
                fScore = new_cost + heuristic(neighbor)
                open_set.put(neighbor, fScore)

2.2 系统流程图