围术期大数据与人工智能

Big Data and AI Applications in Perioperative Medicine

研究目标在于探索安全可控的智能化手术监护模式，通过对零散患者生理信号数据的集成、基于标准化高维高频数据的复杂风险事件感知、以及基于领域专用大模型相关技术的专业知识导航等一系列子流程，实现对手术医师的围术期智能辅助决策。

主要研究内容包括：

• 围术期多源数据集成与标准化：针对围术期过程中产生的多源异构数据（如生理监测时序数据、影像数据、实验室检测结果等），研究数据集成与标准化技术，致力于构建高质量的围术期大数据基础。
• 围术期风险事件发现与提前预警：聚焦围术期风险事件的识别与预测，开发智能化预警系统，能够基于实时监测的数据动态分析潜在风险，并提前发出预警，从而提升围术期管理的安全性和效率，减少术中和术后并发症的发生。
• 围术期多模态推理大模型：构建融合多模态数据的推理大模型，通过整合围术期不同数据源的信息，实现复杂场景下的智能推理与决策支持。该模型能够在多模态数据的交互中获取深层次的洞察，为临床医生提供精准的辅助决策支持，提升围术期风险管理的智能化水平。