基于大模型预测围术期麻醉苏醒时间的技术方案

一、数据收集与处理

（一）数据来源

1. 术前数据

   • 患者基本信息：年龄、性别、体重、身高、BMI
   • 病史：既往疾病、手术史、药物过敏史
   • 体格检查：血压、心率、呼吸频率、血氧饱和度
   • 实验室检查：血常规、血生化、凝血功能
   • 心理状态评估：焦虑/抑郁量表评分

2. 术中数据

   • 麻醉药物记录：药物名称、剂量、给药时间
   • 生命体征监测：实时血压、心率、呼吸频率、血氧饱和度
   • 手术操作数据：手术类型、持续时间、出血量

3. 术后数据

   • 苏醒时间：从停药到意识恢复的时间
   • 并发症记录：恶心呕吐、呼吸抑制、低血压
   • 疼痛评分：VAS（视觉模拟评分）
   • 恢复室停留时间

（二）数据预处理

伪代码：数据清洗与标准化

def preprocess_data(raw_data):
    # 数据清洗
    cleaned_data = remove_missing_values(raw_data)
    cleaned_data = remove_outliers(cleaned_data)
    
    # 标准化处理
    standardized_data = normalize(cleaned_data)
    
    # 特征工程
    features = extract_features(standardized_data)
    return features

流程图：数据预处理流程

二、大模型构建与训练

（一）模型选择

采用混合神经网络模型：

• CNN层：提取时空特征（如术中生命体征趋势）
• LSTM层：捕捉时间序列依赖（如麻醉药物浓度变化）
• 全连接层：输出苏醒时间预测值

（二）模型训练

伪代码：模型训练流程

def train_model(train_data, validation_data):
    # 划分训练集与验证集
    train_set, val_set = split_dataset(train_data, validation_data)
    
    # 初始化模型
    model = MixedCNN_LSTM_Model()
    
    # 编译模型
    model.compile(optimizer=Adam(), loss="mse", metrics=["mae"])
    
    # 训练模型
    history = model.fit(train_set, epochs=100, validation_data=val_set)
    
    # 早停法防止过拟合
    if validation_loss_not_improve(history):
        model.stop_training()
    return model

流程图：模型训练与调优