大模型在流行性乙型脑炎极重型预测及个体化诊疗专业的方案中的应用研究
目录
一、引言
1.1 研究背景与意义
流行性乙型脑炎（简称乙脑）是由乙脑病毒引起的一种急性传染病，主要借助蚊虫叮咬传播，在东南亚和西太平洋地区广泛流行。其中，乙脑极重型作为乙脑最为严重的临床类型，具有极高的致死率和致残率，严重威胁人类健康。
乙脑极重型患者以高热、深昏迷、频繁抽搐、呼吸衰竭为典型特征 ，这些症状的出现表明患者的中枢神经系统受到了严重的损害。据统计，乙脑极重型的死亡率高达 30%-50% ，即使患者能够幸存，也往往会遗留严重的神经后遗症，如智力障碍、肢体瘫痪、癫痫等，给患者家庭和社会带来沉重的负担。
在传统的乙脑诊疗过程中，主要依赖医生的临床经验进行判断和决策。医生根据患者的症状、体征以及简单的实验室检查结果来评估病情和制定治疗方案。然而，此种方式存在明显的局限性，它缺乏对多维度数据的有效整合与动态分析能力。乙脑患者的病情往往复杂多变，单一的信息来源难以全面反映患者的真实状况，导致对病情的评估不够准确，无法及时发现潜在的风险因素，从而影响治疗效果。
随着信息技术的飞速发展，大模型在医疗领域的应用逐渐成为研究热点。大模型具有强大的数据处理和分析能力，能够融合临床数据、影像特征、实验室指标等多源信息。通过对这些丰富数据的深入挖掘和学习，大模型可以构建出全流程的预测体系，为乙脑极重型的精准干预提供全新的路径。它能够提前预测患者的病情发展趋势，帮助医生制定更加个性化、精准的治疗方案，从而提高治疗效果，降低死亡率和致残率。
1.2 研究目的
本研究旨在构建基于大模型的乙脑极重型围诊疗期预测模型，通过整合多源内容，运用先进的机器学习和深度学习算法，实现对乙脑极重型患者术前风险分层、术中实时预警、术后并发症预防以及个性化方案的制定。具体而言，术前风险分层能够帮助医生在手术前准确评估患者的病情严重程度和手术风险，为手术决策提供科学依据；术中实时预警可以及时发现手术过程中的异常情况，保障手术安全；术后并发症预防能够提前识别可能出现的并发症风险因素，采取有效的预防措施；个性化方案制定则根据每个患者的具体情况，制定最适合的治疗和护理方案，以最大程度地降低患者的死亡率与致残率，提高患者的生存质量。
1.3 研究创新与方法
本研究具有多个创新点。在信息融合方面，采用多模态数据融合技术，将电子病历中的文本信息、MRI 影像的图像信息以及脑电监测的电生理信息进行有机整合。不同模态的数据从不同角度反映患者的病情，通过融合这些数据，可以获得更全面、准确的患者信息，为模型的预测提供更丰富的特征。
在预测模型构建上，提出时序动态预测模型。该模型充分考虑了乙脑患者病情随时间变化的特点，能够根据患者不同时间点的数据，动态地预测病情的发展趋势，相比传统的静态模型，具有更高的准确性和适应性。
此外，将预测模型与临床决策支持系统相结合，为医生提供直观、实用的决策建议。临床决策支持系统允许根据预测模型的结果，结合医生的临床经验，为医生供应手术方案、麻醉方案、术后护理等方面的具体建议，帮助医生做出更科学、合理的决策。
在研究方法上，首先进行回顾性队列分析，收集大量乙脑极重型患者的历史数据，包括临床资料、影像数据、实验室检查结果等。对这些信息进行整理、清洗和标注，为后续的建模提供数据基础。然后，运用深度学习建模工艺，选择合适的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）等，构建预测模型。并对模型进行训练、优化和评估，不断提高模型的性能。最后，进行多中心前瞻性验证，在多个不同的医疗中心收集新的患者数据，对构建好的模型进行验证和推广，确保模型的可靠性和有效性。
二、大模型技术与乙脑极重型概述
2.1 大模型技术原理与医疗应用
基于深度学习框架构建的大规模机器学习模型，它能够处理海量的数据，并从中学习到复杂的模式和规律。其核心算法如 Transformer、LSTM 等在医疗领域展现出独特的优势。就是大模型技术
Transformer 架构摒弃了传统循环神经网络（RNN）的序列依赖结构，采用自注意力机制（Self - Attention），能够并行处理输入序列，极大地提高了计算效率。在处理医学文本信息时，Transformer 可以通过自注意力机制，同时关注文本中不同位置的信息，从而准确捕捉症状描述、诊断结果等关键信息之间的关联。例如，在分析乙脑患者的病程记录时，能够快速定位到高热、抽搐等症状出现的时间和频率，以及它们与其他病情变化的关系。
LSTM 作为一种特殊的 RNN，通过引入遗忘门、输入门和输出门的门控机制，有效解决了 RNN 在处理长序列材料时面临的梯度消失和梯度爆炸难题，能够更好地捕捉数据中的长期依赖关系。在乙脑患者的病情监测中，LSTM 能够对患者的体温、颅内压等随时间变化的生理指标进行建模，分析这些指标在一段时间内的变化趋势，提前预测可能出现的病情恶化。
否患有乙脑极重型，以及区分其与其他类似疾病，提高诊断的准确性和及时性。就是在医疗领域，大模型技术的应用范围广泛。在疾病诊断方面，经过对大量的临床病例数据、影像资料等进行学习，大模型能够辅助医生进行疾病的早期诊断和鉴别诊断。以乙脑极重型为例，大模型允许整合患者的症状、实验室检查结果、影像学特征等多源信息，准确判断患者
在疾病预测方面，大模型能够根据患者的历史数据和当前状态，预测疾病的发展趋势和预后。对于乙脑极重型患者，大模型允许通过分析患者的病情变化、治疗反应等信息，预测患者是否会出现呼吸衰竭、脑疝等严重并发症，为医生制定治疗方案提供重要参考。
2.2 乙脑极重型的病理与流行病学特征
2.2.1 病理机制
乙脑极重型的发病源于乙脑病毒经蚊虫叮咬进入人体。病毒首先在局部组织和单核 - 吞噬细胞系统内大量繁殖，随后进入血液循环，引发病毒血症。当机体免疫功能较弱，且病毒数量多、毒力强时，病毒便会突破血脑屏障，侵入中枢神经架构，在神经细胞内持续复制，进而引发脑实质炎症。
在脑实质炎症过程中，病毒直接攻击神经元，导致神经元变性、坏死。同时，机体的免疫应答被激活，大量炎症细胞浸润到脑组织，释放出多种细胞因子和炎性介质，如肿瘤坏死因子、白细胞介素等，这些物质进一步加重了神经细胞的损伤和炎症反应。炎症还会引发脑血管内皮细胞的损伤，导致血脑屏障通透性增加，大量液体和蛋白质渗出，形成脑水肿，使颅内压急剧升高。
高热调节中枢位于下丘脑，当乙脑病毒侵犯下丘脑及其周围脑组织时，会破坏高热调节中枢的正常功能，导致体温调节失控，患者出现持续高热，体温可达 40℃以上。此种高热状态会进一步加重脑组织的代谢紊乱和缺氧，形成恶性循环，加剧神经细胞的损伤。
呼吸循环衰竭是乙脑极重型的严重并发症之一。病毒侵犯脑干等呼吸和循环中枢，导致呼吸节律紊乱、呼吸浅快或不规则，严重时可出现呼吸暂停。同时，心脏效果也受到影响，可出现心律失常、血压下降等循环衰竭症状。脑疝也是常见的并发症，由于颅内压的急剧升高，脑组织从高压区向低压区移位，形成脑疝，压迫周围的脑组织和神经结构，进一步加重病情，危及患者生命。此外，病情严重时，还可能引发多器官功能障碍综合征，导致肝脏、肾脏、心脏等多个器官功能受损。
2.2.2 流行病学特征
乙脑极重型具有明显的季节性和人群易感性。在热带地区，乙脑全年均可发生，但在亚热带和温带地区，有严格的季节性，80% - 90% 的病例集中在 7、8、9 三个月。这关键是因为这三个月份气温高、雨量充沛，相当有利于蚊虫的繁殖和活动，而蚊虫是乙脑病毒的首要传播媒介，从而增加了病毒传播和感染的机会。
乙脑极重型的易感人群。儿童的免疫系统尚未发育完善，对病毒的抵抗力较弱，容易感染乙脑病毒且病情较重。免疫低下人群，如艾滋病患者、长期使用免疫抑制剂的患者等，由于自身免疫系统能力受损，无法有效抵御病毒的入侵，感染乙脑病毒后发展为极重型的风险也较高。就是儿童及免疫低下人群
在乙脑病例中，极重型占比为 10% - 15% ，虽然占比相对较小，但病死率却很高。患者的病死率与昏迷深度和抽搐频率密切相关，昏迷越深、抽搐频率越高，病死率就越高。这是因为深度昏迷和频繁抽搐表明患者的脑组织损伤严重，神经功能受到极大影响，容易引发呼吸循环衰竭等严重并发症。而存活者中，有 20% - 30% 会遗留肢体瘫痪、癫痫、智力障碍等后遗症，这些后遗症会严重影响患者的生活质量，给患者家庭和社会带来沉重的负担。
三、术前风险预测与手术方案制定
3.1 多维度数据采集与预处理
3.1.1 数据类型
临床数据否存在脑水肿、脑疝等并发症至关重要；乙脑病毒 IgM 抗体滴度，其高低与病毒在体内的复制活跃程度相关，有助于明确感染的严重程度。就是：收集患者的年龄，年龄不同，身体的基础状况和对疾病的耐受性存在差异，对乙脑极重型的病情发展有重要影响；基础体温，发热是乙脑的常见症状，基础体温的高低及变化趋势可反映病情的严重程度；GCS 昏迷评分，能直观体现患者的意识状态，是评估乙脑病情的关键指标；脑脊液压力，可反映颅内压力情况，对于判断
影像数据：获取头颅 MRI 影像，重点关注丘脑、基底节区异常信号强度，这些脑区在乙脑极重型中常受累，信号强度变化能反映脑组织的损伤程度；以及 CT 影像中的脑水肿程度，脑水肿是乙脑极重型的重要病理改变，利用 CT 影像可准确测量和评估脑水肿的范围和程度。
实验室指标：包括白细胞计数，乙脑患者常伴有白细胞升高，其计数变化可反映炎症反应的程度；C 反应蛋白，是炎症的敏感指标，能敏捷反映体内炎症的活跃状态；血清钠钾离子浓度，乙脑极重型患者可能出现电解质紊乱，血清钠钾离子浓度的异常会影响神经细胞的正常功能，进而影响病情发展。
3.1.2 预处理方法
对于临床信息和实验室指标中存在的缺失值，采用 K 近邻法进行插补。该方法通过寻找数据集中与缺失值样本最相似的 K 个邻居样本，利用这些邻居样本的特征值来估计缺失值，从而保证数据的完整性，避免因素材缺失而导致信息丢失，影响模型的训练和预测。
在影像数据处理方面，进行标准化操作，首先对脑区进行 ROI（感兴趣区域）分割，将关注的脑区从整个脑部影像中提取出来，然后对分割后的 ROI 进行标准化处理，使不同患者的影像数据具有统一的尺度和特征表达，消除因扫描设备、扫描参数等差异带来的影响，提高影像数据的可比性和分析准确性。
为了从复杂的影像数据中提取更具代表性的特征，运用主成分分析（PCA）进行特征工程。对于反映脑水肿程度的影像数据，PCA 可将多个相关的影像特征转化为少数几个相互独立的主成分，这些主成分能够保留原始数据的主要信息，同时降低数据维度，减少计算量，提高模型的训练效率和预测性能。
3.2 术前风险预测模型构建
3.2.1 算法选择
本研究选用梯度提升树（XGBoost）结合深度神经网络（DNN）的算法来构建术前风险预测模型。XGBoost 是一种基于梯度提升框架的决策树算法，它借助迭代训练多个弱分类器（决策树），并将它们的结果进行加权累加，从而构建出一个强大的预测模型。XGBoost 具有计算效率高、可扩展性强、对缺失值和异常值有较好的鲁棒性等优点，能够高效地处理高维数据和复杂的非线性关系。
DNN 则具有强大的特征学习能力，能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征表示。在本研究中，将 XGBoost 和 DNN 相结合，充分发挥两者的优势。起初，利用 XGBoost 对多维度的输入内容进行初步处理和特征筛选，挖掘内容中的重要信息和潜在关系；之后，将 XGBoost 处理后的特征输入到 DNN 中，通过 DNN 的多层神经网络结构进一步学习和提取高级特征，从而实现对乙脑极重型发生概率的准确预测。
模型的输入变量包括 GCS 评分＜5 分，这表明患者的意识障碍程度严重，病情较为危急；MRI 基底节区病灶体积＞10cm³，提示基底节区的脑组织损伤范围较大；血清钠＜130mmol/L，说明患者存在低钠血症，电解质紊乱会对神经功能产生不良影响。这些输入变量从不同方面反映了患者的病情严重程度和潜在风险因素，模型通过对这些变量的学习和分析，输出极重型乙脑发生的概率。
3.2.2 验证指标
为了评估术前风险预测模型的性能，采用准确率、灵敏度、特异度和 AUC - ROC 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，反映了模型的整体预测准确性；灵敏度又称召回率，是指实际为阳性的样本中被模型正确预测为阳性的比例，衡量了模型对正例的识别能力；特异度是指实际为阴性的样本中被模型正确预测为阴性的比例，体现了模型对负例的判断能力；AUC - ROC（受试者工作特征曲线下面积）则综合考虑了灵敏度和特异度，AUC 值越接近 1，说明模型的性能越好，能够更准确地区分正例和负例。
为了确保模型的可靠性和泛化能力，采用 10 折交叉验证方法。将数据集随机划分为 10 个大小相近的子集，每次选取其中 9 个子集作为训练集，1 个子集作为测试集，进行模型的训练和评估，重复 10 次，取 10 次评估结果的平均值作为模型的性能指标。同时，利用外部多中心数据进行校准，收集来自不同医疗中心的乙脑患者信息，对模型进行进一步的验证和调整，以保证模型在不同临床环境下都能保持较好的预测性能。
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