目录
一、引言
1.1 研究背景与目的
先天性肌性斜颈（Congenital Muscular Torticollis，CMT）是小儿骨科常见的先天性畸形之一，其发病率在不同地区和人群中略有差异，一般报道为 0.3% - 2% 。传统上，对于先天性肌性斜颈的诊断主要依靠医生的临床经验和体格检查，如触诊胸锁乳突肌内的肿块、观察头部倾斜和颈部活动受限等体征 。然而，这种诊断方式存在一定的主观性和局限性，对于一些早期或不典型病例容易出现误诊或漏诊。在治疗方面，目前主要包括保守治疗和手术治疗。保守治疗如按摩、牵引等方法，对于早期病例有一定效果，但缺乏精准的评估指标来判断治疗效果和预后。手术治疗虽然是治疗中晚期先天性肌性斜颈的重要手段，但手术时机的选择和手术方式的确定往往依赖于医生的经验，缺乏客观的量化依据。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在医疗领域的应用逐渐受到关注。大模型具有强大的数据处理和分析能力，能够对大量的临床数据进行学习和挖掘，从而实现疾病的精准预测和个性化治疗。本研究旨在利用大模型对先天性肌性斜颈进行术前、术中、术后的全面预测，包括并发症风险预测等，并根据预测结果制定更加科学合理的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，同时通过统计分析和技术验证方法来验证大模型预测的准确性和可靠性，最终提高先天性肌性斜颈的治疗效果和患者的生活质量。
1.2 先天性肌性斜颈概述
先天性肌性斜颈是由于一侧胸锁乳突肌纤维性挛缩，导致颈部和头面部向患侧偏斜畸形的一种疾病 。目前其确切病因尚未完全明确，主要有以下几种学说：产伤血肿学说认为分娩时损伤导致胸锁乳突肌内血肿形成，机化后引起挛缩，但近年来多数学者在病变肌肉中未发现出血痕迹，对此学说持否定态度；静脉受阻学说提出肌肉损伤后肌内静脉回流阻塞，造成肌肉纤维水肿、变性及急性炎症，最终被纤维组织替代，形成挛缩，动物实验支持这一观点；动脉受阻学说认为胎儿在子宫内位置不当，胸锁乳突肌受压缺血，引发间室综合征，肌肉纤维化而挛缩 ，相关 MRI 检查及解剖研究为该学说提供了一定证据；遗传学说指出先天性肌性斜颈可能与基因因素、家族易感性或先天性畸形有关 ，有家族病例报道支持这一观点。
临床上，先天性肌性斜颈在婴儿出生后数周内即可出现症状，表现为一侧胸锁乳突肌内可触及硬而无疼痛的梭形肿物，与胸锁乳突肌方向一致 。随着病情发展，若未及时治疗，肿物逐渐增大，随后开始消退，部分患儿在 2 - 6 个月内肿物消失，但肌肉逐渐纤维化、挛缩硬化，在颈旁形成硬的索条状物，牵拉颈部导致头部向患侧偏斜，下颌转向健侧肩部 。同时，还可能伴有面部发育不对称，患侧面部变小，双眼、双耳不在同一水平线上，严重者可继发颈椎侧凸畸形 。
诊断先天性肌性斜颈主要依据临床表现，如上述的颈部肿块、头部偏斜和颈部活动受限等体征 。此外，B 超检查是常用的辅助诊断方法，可清晰显示胸锁乳突肌的形态、结构及内部回声情况，有助于判断肌肉是否存在纤维化、挛缩等病变 。在鉴别诊断方面，需要与以下疾病区分：颈椎先天性骨性斜颈，由颈椎异常如寰枢椎半脱位、单侧寰椎缺如、家族性颈椎发育不良及原发性骨肿瘤等引起，X 线检查可确诊，无胸锁乳突肌挛缩；姿势性斜颈，有斜颈症状，但胸锁乳突肌无肿块和增厚，B 超示胸锁乳突肌未见异常；颈部炎症，如咽喉部炎症、扁桃体炎、颈淋巴结的化脓性或结核性感染时，由于炎症刺激，局部软组织充血、水肿，颈椎韧带更加松弛，导致寰枢椎旋转移位而发生斜颈，同时伴有淋巴结肿大、局部压痛及全身症状；视力性斜颈，因屈光不正和眼神经麻痹、眼睑下垂等，视物时出现斜颈姿势，但无胸锁乳突肌挛缩，也无颈部活动受限，通过视力检查及视神经检查可以确定诊断 。
二、大模型在术前的预测应用
2.1 病情评估
大模型可整合患者多源数据，包括临床症状、体征信息，如头部倾斜角度、胸锁乳突肌挛缩程度、颈部活动受限范围等，这些信息通过医生详细记录和专业测量获得。同时纳入影像学数据，如 B 超图像中胸锁乳突肌的形态、内部回声、有无肿块及肿块大小；X 线片显示的颈椎曲度、有无骨质异常；CT 扫描提供的颈椎更精细结构信息；MRI 呈现的颈部软组织、肌肉、韧带等情况 。还可结合家族遗传信息，了解家族中是否存在类似先天性疾病病例 。
大模型通过深度学习算法对这些多源数据进行分析，建立病情评估模型。利用卷积神经网络（CNN）对影像学图像进行特征提取和识别，判断肌肉病变程度和颈椎状况。如在 B 超图像分析中，识别胸锁乳突肌纤维化区域和正常组织的差异，量化肌肉病变程度；对 X 线和 CT 图像，分析颈椎的形态、关节位置等，判断是否存在颈椎畸形及畸形程度 。结合机器学习中的回归分析方法，将临床症状、体征和家族遗传信息与影像学特征相结合，建立综合评估模型，精确评估斜颈程度，判断是轻型、中型还是重型斜颈 。
2.2 手术风险预测
大模型通过对大量手术病例数据的学习，包括手术过程中的出血情况、神经损伤案例等，建立手术风险预测模型。在出血风险预测方面，考虑患者年龄、身体状况（如凝血功能指标，包括血小板计数、凝血酶原时间、部分凝血活酶时间等 ）、病变部位的血管分布情况（通过 CT 血管造影或 MRI 血管成像数据获取 ）以及手术方式等因素 。运用逻辑回归模型或决策树模型，分析这些因素与出血风险之间的关系，预测术中出血的可能性和出血量范围 。
对于神经损伤风险预测，分析胸锁乳突肌周围神经分布特点（如耳大神经、颈静脉等与胸锁乳突肌的解剖位置关系 ）、手术操作的复杂程度以及医生的手术经验等因素 。利用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），对手术过程进行模拟和分析，结合历史手术中神经损伤的案例数据，预测神经损伤的风险概率 。通过手术风险预测，为手术准备提供参考，如提前准备充足的血源、安排经验丰富的手术团队，制定应对出血和神经损伤等风险的预案 。
三、大模型在术中的应用
3.1 实时手术导航与辅助决策
大模型在术中依据术前的详细评估数据，通过与手术导航系统相结合，为手术医生提供实时、精准的手术引导。例如，在胸锁乳突肌切断或延长手术中，大模型利用术前获取的 B 超、MRI 等影像学数据，精确识别胸锁乳突肌的病变部位、周围血管和神经的解剖结构 。通过增强现实（AR）或虚拟现实（VR）技术，将这些信息直观地呈现在手术视野中，使医生能够清