目录
一、引言
1.1 研究背景与意义
儿童急性早幼粒细胞白血病（APL）是一种较为凶险的血液系统恶性疾病，在儿童白血病类型中虽占比相对较小，但因其起病急骤、病情进展迅速，常伴有严重的出血倾向，若未及时有效治疗，早期死亡率极高，严重威胁儿童的生命健康和生存质量 。目前，儿童 APL 的主要治疗手段包括化疗、靶向治疗以及造血干细胞移植等综合治疗方案，这些方案在一定程度上提高了患儿的缓解率和生存率，但治疗过程中仍面临诸多挑战。
一方面，治疗方案的选择依赖于对患儿病情的准确评估，然而传统的评估方法存在一定局限性，难以全面、精准地预测术前、术中、术后各阶段的风险，导致部分患儿无法得到最适宜的治疗，影响治疗效果 。另一方面，治疗过程中可能出现的各种并发症，如感染、出血、分化综合征等，不仅增加了治疗的复杂性和难度，还可能导致治疗中断或预后不良。因此，如何提高对儿童 APL 治疗各阶段风险的预测准确性，制定更为科学、个性化的治疗方案，成为亟待解决的关键问题。
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展现出巨大潜力。大模型具有强大的数据处理和分析能力，能够整合多源异构数据，挖掘数据背后隐藏的规律和关联 。将大模型应用于儿童 APL 治疗风险预测，有望突破传统方法的局限，实现对患儿术前、术中、术后以及并发症风险的精准预测。这不仅有助于医生提前制定针对性的预防和治疗措施，降低风险发生的概率，还能为手术方案、麻醉方案的制定以及术后护理提供科学依据，优化治疗流程，提高治疗效果，最大程度地保障患儿的生命安全和生存质量，具有重要的临床实践意义和社会价值。
1.2 研究目的与创新点
本研究旨在利用大模型对儿童急性早幼粒细胞白血病（APL） - 初治患者术前、术中、术后以及并发症风险进行精准预测，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，同时通过统计分析和技术验证确保模型的可靠性和有效性，为儿童 APL 的临床治疗提供创新的方法和策略。
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：一是首次将大模型应用于儿童 APL 治疗全流程的风险预测，打破了传统风险评估方法的局限性，实现了从多维度、全周期对患儿病情的精准把握；二是基于大模型预测结果制定全方位的个性化治疗方案，包括手术方案、麻醉方案以及术后护理计划，充分考虑了每个患儿的个体差异，提高了治疗的针对性和有效性；三是采用先进的统计分析方法和严格的技术验证手段，对大模型的预测性能进行全面评估，确保研究结果的可靠性和临床应用的安全性，为大模型在医疗领域的实际应用提供了科学范例。
二、儿童 APL 概述
2.1 疾病介绍
急性早幼粒细胞白血病（APL）是急性髓系白血病（AML）的一种特殊亚型，其病理特征主要表现为骨髓中异常早幼粒细胞大量增殖，这些细胞形态大小不一，外形不规则，胞浆丰富且充满紫红色嗜天青颗粒，细胞核形态多样，常可见 Auer 小体 。在发病机制方面，90% 以上的 APL 患者存在 t（15；17）（q22；q21）染色体易位，导致早幼粒细胞白血病基因（PML）与维甲酸受体 α 基因（RARα）融合，形成 PML - RARα 融合基因。该融合基因编码的异常蛋白会干扰正常的细胞分化和凋亡信号通路，使得早幼粒细胞无法正常分化成熟，从而在骨髓内大量积聚，抑制正常造血功能 。
在儿童群体中，APL 的发病率相对较低，约占儿童急性髓细胞白血病（AML）的 10% 左右 。不同地区和种族之间，其发病率存在一定差异。有研究表明，在美国，0 - 19 岁年龄段每百万人 APL 发病率在黑人、白人、亚太裔和西班牙语系裔分别为 0.46、0.63、1.09 和 1.19，呈现出高年龄段发病率更高，且婴儿罕见的特点 。在性别方面，APL 发病率与性别关系不大，女性患者约占 55%，但有研究发现体质量指数大者即肥胖儿童发病风险相对较高 。近年来，随着医疗技术的发展和对疾病认识的深入，虽然 APL 的总体生存率有所提高，但早期死亡率仍然不容忽视，尤其是在初治阶段，因此，对其进行精准治疗和风险预测至关重要。
2.2 传统治疗手段分析
在儿童 APL 的传统治疗中，术前主要是进行全面的检查评估，包括血常规、骨髓穿刺、细胞遗传学、分子生物学检测等，以明确诊断和疾病危险分层 。然而，这些检查结果有时难以全面反映患儿个体的复杂情况，导致危险分层不够精准，影响后续治疗方案的选择。
术中治疗以化疗为主，常用的化疗方案包括全反式维甲酸（ATRA）联合蒽环类药物，如去甲氧柔红霉素（IDA）、柔红霉素（DNR）等 。ATRA 能够诱导异常早幼粒细胞分化成熟，恢复正常造血功能，同时可快速纠正出凝血障碍，使多数患儿的凝血功能和纤溶指标在治疗 7 - 14 天后逐渐恢复正常 。蒽环类药物则通过抑制 DNA 和 RNA 的合成，直接杀灭白血病细胞。但化疗过程中存在诸多问题，如蒽环类药物对心脏毒性较大，接受 DNR 治疗的 APL 患儿约有 65% 出现心脏结构和功能异常，后期还可能出现迟发性心脏毒性 。此外，化疗还会引起骨髓抑制，导致白细胞、血小板等减少，增加感染和出血的风险。
术后治疗主要是巩固化疗和维持治疗，以清除残留的白血病细胞，防止复发 。巩固化疗通常采用多疗程的化疗方案，药物种类和剂量根据患儿的具体情况进行调整 。维持治疗则一般采用 ATRA 联合 6 - 巯基嘌呤（6 - MP）和甲氨蝶呤（MTX）等药物，持续时间约 12 - 18 个月 。然而，长期的化疗会使患儿身体承受较大负担，出现多种不良反应，如恶心、呕吐、脱发、免疫力下降等，严重影响患儿的生活质量 。而且，传统治疗手段对于并发症风险的预测能力有限，往往在并发症发生后才进行针对性治疗，这在一定程度上延误了最佳治疗时机，增加了治疗的难度和患儿的痛苦 。综上所述，传统治疗手段在儿童 APL 的治疗中存在一定局限性，迫切需要引入新的技术和方法来提高治疗效果和降低风险。
三、大模型技术原理与应用基础
3.1 大模型介绍
本研究选用的大模型为基于 Transformer 架构的深度学习模型 。Transformer 架构采用多头注意力机制，能够并行处理输入序列中的不同位置信息，有效捕捉长距离依赖关系，相较于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），在处理序列数据时具有更高的效率和更强的表示能力 。在训练方式上，采用了大规模无监督预训练与有监督微调相结合的策略 。首先，在海量的通用文本数据上进行无监督预训练，让模型学习到语言的通用特征和语义表示，从而具备强大的知识储备和理解能力 。然后，利用收集到的儿童 APL 相关医疗数据对预训练模型进行有监督微调，使模型能够针对特定的医疗任务进行优化，更好地处理和分析医疗领域的数据 。
该大模型具备出色的医疗数据处理能力。它能够对非结构化的医疗文本数据，如病历中的症状描述、诊断记录等进行准确的语义理解和信息提取 。通过对大量医学文献和病历的学习，模型可以识别疾病的症状、体征、诊断标准等关键信息，并将其转化为结构化的数据形式，便于后续的分析和处理 。同时，对于结构化的医疗数据，如血常规、生化指标等数值型数据，模型能够挖掘数据之间的潜在关联，发现数据中的异常模式和趋势，为风险预测提供有力支持 。
3.2 模型在医疗领域的适用性
医疗数据具有多源、异构、高维度和复杂性等特点 。从数据来源看，涵盖了患者的病历记录、检查报告、影像资料、基因检测结果等多个方面；从数据类型看，包括文本、数值、图像、信号等多种形式 。传统的机器学习模型在处理如此复杂的数据时往往存在局限性，难以充分挖掘数据中的潜在信息 。而大模型凭借其强大的学习能力和泛化能力，能够有效地处理复杂的医疗数据 。它可以整合不同来源、不同类型的数据，将其映射到统一的特征空间中进行分析，从而全面捕捉数据之间的复杂关系 。例如，在分析儿童 APL 患者的病情时，大模型可以同时考虑患者的临床症状、实验室检查结果、细胞遗传学特征等多方面信息，综合判断患者的病情严重程度和治疗风险 。
在实现精准预测方面，大模型具有独特的优势 。通过在大规模医疗数据上的训练，大模型能够学习到疾病发生、发展和治疗过程中的各种模式和规律 。这些模式和规律被编码在模型的参数中，使得模型能够对新的患者数据进行准确的预测 。以儿童 APL 并发症风险预测为例，大模型可以通过分析大量患者的治疗过程和并发症发生情况，学习到影响并发症发生的关键因素，如患者的年龄、白细胞计数、治疗方案等 。当面对新的患者时，模型可以根据这些学习到的知识，准确预测患者发生并发症的概率，为临床医生提供科学的决策依据 。
3.3 数据收集与预处理
数据收集主要来源于多家大型儿童医院和综合性医院的血液科 。通过与医院的信息系统对接，收集了近 [X] 年来儿童 APL - 初治患者的病历资料，包括患者的基本信息（如年龄、性别、身高、体重等）、病史（既往疾病史、家族病史等）、症状表现、实验室检查报告（血常规、生化指标、凝血功能指标、骨髓穿刺结果等）、影像学检查报告（如骨髓活检影像、PET - CT 影像等）以及治疗过程记录（化疗方案、药物剂量、治疗时间等） 。为确保数据的完整性和准确性，对收集到的数据进行了严格的质量控制，剔除了信息缺失严重或存在明显错误的数据记录 。
在数据预处理阶段，首先进行数据清洗 。对于数值型数据，检查并纠正异常值，如血常规中的白细胞计数、血小板计数等指标，若出现超出正常范围数倍甚至数十倍的异常值，通过与原始病历核对或参考临床经验进行修正；对于缺失值，根据数据的特点和分布情况，采用均值填充、中位数填充或回归预测等方法进行处理 。对于文本型数据，去除其中的无关符号、错别字和重复内容，对模糊或不规范的表述进行标准化处理，例如将 “血相高” 统一规范为 “白细胞计数升高” 。
接着进行数据标注，组织专业的血液科医生和医学信息学专家对清洗后的数据进行标注 。对于疾病诊断结果，明确标注为 “确诊 APL”“疑似 APL” 或 “排除 APL”；对于治疗过程中的关键事件，如化疗开始时间、化疗方案变更、出现并发症的时间和类型等进行准确标注；对于风险等级，根据患者的病情严重程度和治疗难度，参考临床常用的风险评估标准，标注为 “低风险”“中风险”“高风险” 。
最后进行特征工程，从原始数据中提取和构建有价值的特征 。对于数值型数据，直接作为特征使用，并进行归一化处理，使不同特征的取值范围在相同的尺度上，便于模型学习，如将白细胞计数、血红蛋白浓度等指标归一化到 [0, 1] 区间 。对于文本型数据，采用自然语言处理技术，如词嵌入（Word Embedding）、文本分类等方法将其转化为数值特征 。例如，利用词嵌入技术将症状描述文本转化为低维向量表示，作为模型的输入特征；对于影像学数据，通过图像分割、特征提取等方法，提取图像中的关键特征，如骨髓活检影像中的细胞形态特征、PET - CT 影像中的肿瘤代谢特征等 。同时，根据医学知识和临床经验，构建一些新的特征，如计算化疗药物的累计剂量、评估患者的病情进展速度等，以提高模型的预测能力 。