目录
一、引言
1.1 研究背景与意义
肺癌作为全球范围内发病率和死亡率均位居前列的恶性肿瘤，严重威胁着人类的生命健康。据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的 2020 年全球癌症负担数据显示，2020 年全球肺癌新发病例 220 万，死亡病例 180 万，发病率和死亡率分别位居所有恶性肿瘤的第 2 位和第 1 位 。在中国，肺癌同样是发病率和死亡率最高的癌症，2020 年新发病例约 82 万，死亡病例约 71 万 。
肺癌的治疗效果与疾病分期密切相关，早期诊断和干预能够显著提高患者的生存率和生活质量。然而，由于肺癌在早期往往缺乏典型症状，多数患者确诊时已处于中晚期，错过了最佳手术时机，导致总体 5 年生存率较低，仅为 19.7% 。目前，肺癌的治疗手段主要包括手术、化疗、放疗、靶向治疗和免疫治疗等。其中，手术是早期肺癌的主要治疗方法，但手术风险、术后并发症以及复发风险等因素仍严重影响患者的治疗效果和生存质量。
传统的肺癌诊断和治疗决策主要依赖于医生的经验、影像学检查以及组织病理学分析。然而，这些方法存在一定的局限性。影像学检查对于早期微小病变的检测敏感度有限，组织病理学分析虽然是诊断的金标准，但属于有创检查，且获取样本的过程存在一定风险。此外，对于手术方案、麻醉方案的选择以及术后并发症风险的评估，目前缺乏精准、全面的预测手段，导致临床决策存在一定的主观性和不确定性。
随着大数据、人工智能和机器学习技术的飞速发展，大模型在医学领域的应用逐渐成为研究热点。大模型能够对海量的医学数据进行高效处理和深度分析，挖掘数据背后隐藏的规律和关联，从而实现对疾病的精准预测和个性化诊疗。在肺癌的诊疗中，利用大模型整合患者的临床信息、影像学特征、基因数据等多源信息，有望构建出高精度的预测模型，实现对肺癌术前、术中、术后各阶段风险的准确预测，为临床决策提供科学依据，提高肺癌的诊疗水平，改善患者的预后。因此，本研究具有重要的理论意义和临床应用价值。
1.2 研究目的与创新点
本研究旨在利用大模型技术，构建一个全面、精准的肺癌多阶段风险预测系统，并基于预测结果制定个性化的手术方案、麻醉方案、术后护理计划以及健康教育与指导策略。具体研究目的包括：
收集和整理肺癌患者的多源数据，建立高质量的数据集，为大模型训练提供数据支持。
开发和优化适用于肺癌风险预测的大模型，实现对术前、术中、术后以及并发症风险的准确预测。
根据大模型的预测结果，制定个性化的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，提高治疗效果和患者的康复质量。
通过临床实验验证大模型预测系统的有效性和可靠性，评估其在临床实践中的应用价值。
为肺癌患者提供针对性的健康教育与指导，提高患者的自我管理能力和治疗依从性。
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
多源数据融合：首次将临床病史、影像学图像、基因检测结果等多源数据进行深度融合，充分挖掘数据中的潜在信息，提高风险预测的准确性和全面性。
大模型应用：采用先进的大模型技术，构建肺癌多阶段风险预测系统，突破传统预测方法的局限性，为临床决策提供更强大的支持。
个性化治疗方案：根据大模型的预测结果，制定个性化的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，实现治疗方案的精准化和个体化，提高治疗效果和患者的生存质量。
技术验证与临床应用：通过严格的技术验证方法和大规模的临床实验，验证大模型预测系统的有效性和可靠性，为其在临床实践中的广泛应用提供坚实的依据。
1.3 国内外研究现状
近年来，国内外学者在大模型在肺癌预测领域展开了广泛的研究，并取得了一定的成果。
在国外，一些研究利用深度学习大模型对肺癌的影像数据进行分析，实现对肺癌的早期诊断和病情评估。如谷歌旗下的 DeepMind 公司开发的 AI 系统，通过对胸部 X 光和 CT 图像的分析，能够准确识别肺癌的迹象，其诊断准确率与专业放射科医生相当。此外，美国斯坦福大学的研究团队利用卷积神经网络（CNN）模型对肺癌患者的基因表达数据进行分析，成功预测了肺癌的复发风险。
在国内，也有许多研究致力于将大模型应用于肺癌的预测和诊疗。上海交通大学的研究人员通过整合临床数据、影像数据和基因数据，构建了一个基于深度学习的肺癌预后预测模型，该模型能够准确预测肺癌患者的生存时间和复发风险。广州医科大学附属第一医院的研究团队利用大模型对肺癌患者的手术风险进行预测，并根据预测结果制定个性化的手术方案，显著提高了手术的安全性和治疗效果。
然而，目前的研究仍存在一些不足之处。一方面，大多数研究仅关注肺癌的某一阶段或某一类型的风险预测，缺乏对肺癌术前、术中、术后各阶段风险的全面预测。另一方面，大模型在肺癌预测中的应用还面临着数据质量、模型可解释性、伦理道德等诸多挑战。因此，进一步深入研究大模型在肺癌预测及临床决策中的应用，具有重要的理论意义和实践价值。
二、大模型预测肺癌的原理与方法
2.1 大模型概述
大模型，通常指的是参数规模超过亿级甚至千亿级的深度学习模型，是 “大数据 + 大算力 + 强算法” 结合的产物 。其核心架构 Transformer 基于自注意力机制，能有效捕捉数据中的长距离依赖关系，实现更好的全局信息捕获，且适合并行化训练，大大提升了训练效率。例如，GPT-3 拥有 1750 亿个参数，通过在海量互联网文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言模式和知识，在自然语言处理任务中展现出了强大的能力 。
在医疗领域，大模型的应用基于其对大规模医疗数据的学习和理解能力。通过对海量的电子病历、医学影像、基因数据等多源医疗数据的学习，大模型能够挖掘数据之间的潜在关系和模式，从而实现疾病的预测、诊断、治疗方案推荐等功能。例如，在医学影像分析中，大模型可以自动识别影像中的病变特征，辅助医生进行疾病诊断；在药物研发中，大模型可以模拟药物与生物分子的相互作用，加速药物研发进程。
2.2 数据收集与预处理
本研究收集的肺癌患者多源数据涵盖临床病史、影像学图像、基因检测结果等多个方面。临床病史数据包括患者的年龄、性别、吸烟史、家族病史、症状表现、既往疾病史等，这些信息能够反映患者的整体健康状况和肺癌的潜在风险因素。影像学图像数据主要包括胸部 X 光、CT、MRI 等影像，通过这些图像可以直观地观察肺部病变的形态、大小、位置等特征，为肺癌的诊断和分期提供重要依据。基因检测结果数据则包含与肺癌相关的基因突变信息，如 EGFR、ALK、KRAS 等基因的突变情况，这些基因信息对于肺癌的分子分型、靶向治疗选择以及预后评估具有关键作用 。
在数据收集过程中，确保数据的准确性、完整性和一致性至关重要。我们采用严格的数据质量控制措施，对收集到的数据进行多轮核查和验证，确保数据的真实性和可靠性。对于缺失值和异常值，我们根据数据的特点和分布情况，采用合适的方法进行处理。例如，对于连续型数据的缺失值，我们可以使用均值、中位数或回归模型进行填充；对于分类数据的缺失值，可以根据其出现的频率进行填补。对于异常值，我们通过统计分析和可视化方法进行识别，并结合临床经验判断其是否为真实数据，若为错误数据则进行修正或删除 。
为了使数据符合大模型的输入要求，我们还需要对数据进行标准化和归一化处理。对于数值型数据，我们采用 Z-score 标准化方法，将数据转化为均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布数据。对于图像数据，我们进行图像增强操作，如旋转、缩放、裁剪、翻转等，以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。同时，我们将图像数据的像素值归一化到 [0, 1] 区间，以便于模型的处理 。
2.3 特征工程
特征工程是从原始数据中提取、选择和转换特征的过程，其目的是获取能够更好地描述数据特征、提高模型性能的有效特征。在肺癌预测中，从多源数据中提取有效的特征是构建准确预测模型的关键。
对于临床病史数据，我们提取患者的年龄、性别、吸烟年数、每天吸烟支数、家族中患肺癌的人数等特征，并将其进行数值化表示。对于症状表现，我们将咳嗽、咯血、胸痛等症状进行编码，转化为数值特征。例如，可以采用独热编码（One-Hot Encoding）的方式，将每个症状表示为一个二进制向量，其中只有对应症状出现的位置为 1，其他位置为 0 。
在影像学图像数据方面，我们运用计算机视觉技术提取图像的特征。对于 CT 图像，我们可以提取肿瘤的大小、形状、密度、边缘特征、内部结构等特征。例如，通过边缘检测算法提取肿瘤的边缘特征，通过灰度共生矩阵提取图像的纹理特征，通过区域生长算法分割出肿瘤区域并计算其大小和形状特征 。同时，我们还可以使用预训练的卷积神经网络模型，如 ResNet、VGG 等，对图像进行特征提取，这些模型能够自动学习到图像中的高级语义特征，提高特征提取的效率和准确性 。
基因检测结果数据中，我们提取与肺癌相关的基因突变类型、突变频率等特征。对于基因突变类型，同样可以采用独热编码的方式进行表示。此外，我们还可以通过基因通路分析，挖掘基因之间的相互作用关系，提取与肺癌发生、发展密切相关的基因通路特征，为肺癌的预测和诊断提供更全面的信息 。
在特征选择阶段，我们采用相关性分析、卡方检验、信息增益等方法，评估每个特征与肺癌风险之间的相关性，筛选出与肺癌风险相关性较高的特征，去除冗余和不相关的特征，以降低数据维度，提高模型的训练效率和泛化能力 。例如，通过相关性分析，我们可以计算每个特征与肺癌风险之间的皮尔逊相关系数，选择相关系数绝对值大于某个阈值的特征作为有效特征 。
2.4 模型训练与优化
本研究选用 Transformer 架构的大模型作为肺癌风险预测的基础模型。Transformer 架构基于自注意力机制，能够有效地捕捉输入数据中的长距离依赖关系，对于处理多源数据中的复杂信息具有显著优势。在模型训练过程中，我们采用随机梯度下降（SGD）及其变种算法，如 Adagrad、Adadelta、Adam 等，来更新模型的参数。这些算法能够根据不同的学习率调整策略，自适应地调整参数更新步长，提高模型的训练效率和收敛速度 。
以 Adam 算法为例，它结合了 Adagrad 和 RMSProp 算法的优点，不仅能够自适应地调整学习率，还能够利用动量来加速收敛。在训练过程中，Adam 算法会计算每个参数的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，并根据这两个估计来调整学习率。具体来说，Adam 算法的更新公式如下：
m_t = \beta_1 m_{t-1} + (1 - \beta_1) g_t
v_t = \beta_2 v_{t-1} + (1 - \beta_2) g_t^2
\hat{m}_t = \frac{m_t}{1 - \beta_1^t}
\hat{v}_t = \frac{v_t}{1 - \beta_2^t}
\theta_t = \theta_{t-1} - \alpha \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon}
其中， m_t 和 v_t 分别是梯度的一阶矩估计和二阶矩估计， \beta_1 和 \beta_2 是矩估计的指数衰减率，通常设置为 0.9 和 0.999， g_t 是当前时刻的梯度， \hat{m}_t 和 \hat{v}_t 是修正后的一阶矩估计和二阶矩估计， \alpha 是学习率， \epsilon 是一个很小的常数，用于防止分母为 0， \theta_t 是当前时刻的参数 。
为了评估模型的性能，我们采用准确率、召回率、F1 值、受试者工作特征曲线（ROC）和曲线下面积（AUC）等指标。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，召回率是指实际为正样本且被模型预测为正样本的样本数占实际正样本数的比例，F1 值是准确率和召回率的调和平均数，综合反映了模型的性能 。ROC 曲线是以假阳性率为横轴，真阳性率为纵轴绘制的曲线，AUC 则是 ROC 曲线下的面积，AUC 越大，说明模型的性能越好，能够更好地区分正样本和负样本 。
在模型优化过程中，我们采用正则化方法，如 L1 和 L2 正则化，来防止模型过拟合。L1 正则化通过在损失函数中添加参数的绝对值之和，使得模型的某些参数变为 0，从而实现特征选择的目的；L2 正则化通过在损失函数中添加参数的平方和，使得模型的参数更加平滑，防止模型过拟合 。此外，我们还采用 Dropout 技术，在模型训练过程中随机丢弃一部分神经元，以减少神经元之间的共适应现象，提高模型的泛化能力 。
三、术前预测与方案制定
3.1 病情评估
3.1.1 肿瘤大小、位置及分期预测
我们将患者的胸部 CT、MRI 等影像学图像数据输入大模型中，利用基于 Transformer 架构的图像分析模型，如 Vision Transformer（ViT）及其变体 ，对图像进行特征提取和分析。这些模型通过自注意力机制，能够有效捕捉图像中肿瘤与周围组织的空间关系和细微特征，从而准确预测肿瘤的大小和位置 。例如，ViT 模型能够对图像的不同区域进行加权关注，突出与肿瘤相关的关键信息，避免被图像中的噪声或无关细节干扰，从而实现对肿瘤大小和位置的精准测量 。
在肿瘤分期预测方面，大模型整合患者的影像学特征、临床病史以及肿瘤标志物检测结果等多源信息。通过对大量已分期肺癌患者数据的学习，模型能够自动提取与肿瘤分期相关的特征，并建立起特征与分期之间的映射关系。例如，模型可以根据肿瘤的大小、形态、淋巴结转移情况以及远处转移迹象等特征，判断肿瘤的分期 。我们还可以采用迁移学习的方法，利用在大规模医学影像数据集上预训练的模型，快速学习肺癌图像的特征表示，提高模型的泛化能力和预测准确性 。
3.1.2 转移风险预测
大模型通过分析患者的基因数据、影像学特征以及临床病史等多源信息，预测肺癌的转移风险。在基因数据方面，模型重点关注与肺癌转移相关的基因，如 EMT 相关基因（Snail、Slug、Twist 等）、血管生成相关基因（VEGF、ANGPT1 等）以及肿瘤转移抑制基因（KAI1、BRMS1 等） 。通过对这些基因的突变情况、表达水平以及基因之间的相互作用关系进行分析，模型能够挖掘出与转移风险相关的基因特征 。
对于影像学特征，模型提取肿瘤的边缘特征、内部结构特征、淋巴结大小和形态特征等。例如，肿瘤边缘的毛刺征、分叶征以及淋巴结的肿大、融合等特征，都可能与肺癌的转移风险相关 。大模型通过对这些特征的学习和分析，能够建立起影像学特征与转移风险之间的关联模型 。
临床病史中的吸烟史、家族病史、肿瘤大小、病理类型等因素，也对肺癌转移风险具有重要影响。大模型将这些因素纳入分析范围，通过多因素分析方法，综合评估患者的肺癌转移风险 。例如，长期大量吸烟的患者，其肺癌转移风险相对较高；具有肺癌家族病史的患者，遗传因素可能增加其转移风险 。
3.2 手术风险预测
3.2.1 患者身体状况评估
评估患者身体状况的指标包括年龄、性别、心肺功能、肝肾功能、营养状况、合并症（如高血压、糖尿病、心脏病等） 。大模型通过对患者电子病历数据的分析，提取这些身体状况指标，并利用机器学习算法对患者的身体状况进行综合评估 。
以心肺功能评估为例，大模型可以根据患者的心电图、心脏超声、肺功能检查等数据，判断患者的心脏射血分数、心肌收缩力、肺通气功能、弥散功能等指标是否正常 。对于合并症的评估，大模型可以分析患者的病史记录、实验室检查结果以及用药情况，判断合并症的严重程度和控制情况 。例如，对于高血压患者，模型可以根据其血压监测数据、降压药物使用情况以及是否存在高血压并发症等因素，评估高血压对手术风险的影响 。
在营养状况评估方面，大模型可以根据患者的身高、体重、体重指数（BMI）、血清白蛋白水平、前白蛋白水平等指标，判断患者是否存在营养不良 。例如，如果患者的 BMI 低于 18.5，血清白蛋白水平低于 35g/L，可能提示患者存在营养不良，增加手术风险 。
3.2.2 手术相关风险因素分析
手术相关风险因素包括手术方式、手术时间、手术难度、淋巴结清扫范围等 。大模型通过对大量手术病例数据的学习，分析这些风险因素与手术风险之间的关系，并对手术风险进行量化预测 。
对于手术方式，不同的手术方式具有不同的风险。例如，肺叶切除术的风险相对较低，而全肺切除术的风险较高，大模型可以根据手术方式的不同