目录
一、引言
1.1 研究背景与意义
腹股沟疝是指腹腔内脏器通过腹股沟区的缺损向体表突出所形成的包块 ，是普外科的常见多发病。据统计，普通人群中每 1000 人就有 3 人可能患有此病，全球每年有高达 2000 万人因此接受手术治疗，我国每年也有 200 万患者选择手术。腹股沟疝若拖延治疗，极易发生嵌顿或绞窄，从而引发急性肠坏死、肠穿孔，甚至导致感染中毒性休克 。
当前，腹股沟疝的诊疗主要依赖于医生的临床经验和传统的诊断方法，如体格检查、影像学检查等。然而，这些方法存在一定的局限性，例如对于一些复杂病例的诊断准确性不高，难以全面评估患者的手术风险和预后情况等。传统手术治疗存在大切口、创伤大、康复期长以及并发症风险较高等问题。术后疼痛、出血和感染等并发症不仅增加患者痛苦，还延长康复时间与恢复正常活动水平的周期，且较高的复发率也影响治疗效果。因此，寻找一种更加精准、有效的诊疗方法具有重要的临床意义。
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分析和预测能力，可以整合多源数据，包括患者的病史、症状、体征、检查结果等，从而为腹股沟疝的术前、术中、术后评估以及并发症风险预测提供更全面、准确的信息。通过大模型的应用，有望实现腹股沟疝的精准诊疗，提高手术成功率，降低并发症发生率，改善患者的预后和生活质量。
1.2 国内外研究现状
在国外，已经有部分研究尝试将机器学习等人工智能技术应用于腹股沟疝的诊疗辅助。一些研究利用深度学习模型对腹股沟疝的影像学图像进行分析，以提高诊断的准确性，能够更精准地识别疝的类型、位置及与周围组织的关系 。也有研究通过构建数据模型来预测手术相关风险，如术后感染、复发等风险的评估，在一定程度上为临床决策提供参考。但这些研究在数据的全面性和模型的通用性方面仍存在不足，不同医疗机构的数据标准和采集方式差异较大，导致模型难以广泛推广应用。
在国内，相关研究也在逐步开展。一些团队开始探索大模型在腹股沟疝诊疗中的潜在价值，通过整合电子病历数据和临床经验，建立初步的预测模型，在并发症预测和手术方案推荐等方面取得一定成果。但整体上，研究仍处于起步阶段，对于大模型在腹股沟疝诊疗全流程的系统应用研究较少，尤其是在结合国内患者特点和医疗实际情况进行深度挖掘方面还有待加强。
1.3 研究目的与创新点
本研究旨在利用大模型技术，全面提升腹股沟疝的诊疗水平，实现精准化、个性化的医疗服务。通过整合多维度的临床数据，构建高效准确的预测模型，为腹股沟疝患者的术前评估、术中决策、术后护理以及并发症预防提供科学依据。
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：一是多源数据整合，综合患者的临床症状、病史、影像学检查、实验室检验等多源异构数据，为模型提供更全面准确的信息，提升预测的可靠性；二是全流程应用，将大模型应用于腹股沟疝诊疗的术前、术中、术后各个环节，实现诊疗过程的一体化和智能化；三是个性化诊疗，根据患者个体差异，通过大模型生成个性化的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，提高治疗效果和患者满意度；四是技术验证与临床实践结合，采用严格的技术验证方法和大规模的临床实验，确保模型的有效性和安全性，推动大模型从理论研究向临床实际应用的转化 。
二、大模型技术概述
2.1 大模型基本原理
大模型通常基于深度学习架构，以 Transformer 架构为核心。Transformer 摒弃了传统循环神经网络（RNN）顺序处理的模式，引入自注意力机制（Self-Attention Mechanism），能够让模型在处理序列数据（如文本、时间序列等）时，并行地计算序列中每个元素与其他元素的关联权重 ，从而有效捕捉长距离依赖关系。例如在分析一段包含患者病史的文本时，模型可迅速定位关键症状描述与过往疾病史之间的联系，而无需像 RNN 那样依次处理每个词 。
Transformer 架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入数据（如患者的病历文本、影像数据特征等）转化为一种中间语义表示，在这个过程中，通过多头注意力机制（Multi-Head Attention）从不同角度对输入进行特征提取 ，将多个注意力头的输出拼接并线性变换，增强模型对复杂信息的理解能力。解码器则基于编码器生成的中间表示，结合目标任务（如预测并发症风险、推荐手术方案等），逐步生成输出结果。
大模型的训练采用预训练（Pre-training）与微调（Fine-tuning）相结合的方式。预训练阶段使用海量无标注数据，通过语言建模（预测下一个词）、掩码语言模型（预测被遮蔽的词）等任务，让模型学习通用的知识和语义表示，形成对各类数据模式的基础理解。微调阶段则针对特定的医疗任务，利用少量标注的医疗数据对预训练模型进行有监督训练，使模型参数在特定任务上得到优化，以适应腹股沟疝诊疗等具体应用场景 。
2.2 常用大模型类型及特点
基于 Transformer 架构衍生出众多类型的大模型，其中 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列以生成能力见长。GPT 采用自回归生成方式，在生成文本时，根据前文依次预测下一个词，生成连贯自然的文本内容。例如在生成腹股沟疝患者的病情描述总结时，能按照医学逻辑和语言习惯组织语句 。GPT 系列模型随着版本升级，参数规模不断扩大，从 GPT - 1 的 1.17 亿参数到 GPT - 4 的万亿级参数，其语言理解、知识储备和任务处理能力显著提升，能够处理更复杂的医疗问题，如多因素分析的手术风险预测 。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）则是双向编码器模型，通过双向编码方式，同时考虑文本的前后文信息，在理解上下文语境方面表现出色。在医疗领域，BERT 可用于对医学文献的语义理解、病历信息抽取等任务，比如准确提取病历中与腹股沟疝相关的症状、检查结果等关键信息 。BERT 在预训练时采用掩码语言模型和下一句预测任务，强化对词汇语义和句子关系的学习，为下游医疗任务提供强大的语义理解基础 。
此外，还有一些专门为医疗领域设计的大模型，它们整合了医学知识图谱、专业医学术语库等资源，在医学术语理解、疾病诊断推理等方面具有独特优势，能更好地贴合医疗行业的专业性和准确性要求 。
2.3 大模型在医疗领域的应用潜力
在疾病诊断方面，大模型能够整合患者多模态数据，包括文本形式的病史、数值形式的检验指标、图像形式的医学影像等，通过强大的特征提取和模式识别能力，辅助医生进行更准确的诊断 。以腹股沟疝诊断为例，模型可对超声、CT 等影像数据进行分析，结合患者症状描述，判断疝的类型、位置和严重程度，提高诊断的精准度和效率 。
在疾病预测领域，大模型可基于患者的既往病史、遗传信息、生活习惯等多源数据，预测疾病的发生风险和发展趋势。对于腹股沟疝患者，能够预测术后复发风险、并发症发生可能性等，为医生提前制定预防措施和个性化治疗方案提供依据 。
在治疗方案制定环节，大模型可以综合考虑患者个体差异、疾病特点、治疗效果预测等因素，为医生推荐合适的手术方案、药物治疗方案以及康复计划。在腹股沟疝治疗中，根据患者年龄、身体状况、疝的具体情况等，推荐最佳的手术方式和麻醉方案，同时预测不同方案下的治疗效果和潜在风险，助力医生做出更科学的决策 。
三、腹股沟疝诊疗流程分析
3.1 腹股沟疝的发病机制与分类
腹股沟疝的发病机制主要涉及腹壁薄弱和腹内压增高两大因素。腹壁的薄弱多源于先天性或后天性原因，先天性因素如精索或子宫圆韧带穿过腹股沟管形成的潜在缺损，使得这一区域在结构上相对脆弱 ；后天性因素包括年龄增长导致的肌肉萎缩、结缔组织退变，以及手术、外伤等造成的腹壁损伤，这些情况均会削弱腹壁强度 。长期的腹内压增高则是诱发疝形成的关键动力，常见于慢性咳嗽、便秘、排尿困难（如前列腺增生）、腹水、妊娠等情况，这些因素持续作用，使腹腔内容物逐渐通过腹壁薄弱区向外突出，最终形成疝 。
根据解剖位置和疝囊突出途径，腹股沟疝主要分为斜疝、直疝和股疝。斜疝最为常见，是疝囊经腹股沟管深环突出，向内、向下、向前斜行经过腹股沟管，再穿出腹股沟管浅环，并可进入阴囊，其疝囊颈位于腹壁下动脉外侧 ，多见于儿童及青壮年，男性发病率高于女性 。直疝是疝囊经直疝三角区直接由后向前突出，不经过内环，也不进入阴囊，疝囊颈位于腹壁下动脉内侧 ，多见于老年人，常双侧发病 。股疝则是疝囊通过股环、经股管向卵圆窝突出，疝块通常较小，在卵圆窝处表现为一半球形的突起，多见于中年以上妇女，由于股管几乎是垂直的，疝块在卵圆窝处向前转折时形成一锐角，且股环本身较小，周围多为坚韧的韧带，因此股疝容易嵌顿 。
3.2 传统术前评估方法与局限性
传统的术前评估方法主要包括病史询问、体格检查和影像学检查。病史询问是初步了解患者病情的重要环节，医生会详细询问患者疝出现的时间、诱因、症状表现（如疼痛性质、包块大小变化等）、既往病史（包括手术史、慢性疾病史等）以及家族病史 。但患者可能因记忆偏差、表述不准确等原因，导致病史信息存在遗漏或错误，影响对病情的全面判断 。
体格检查是诊断腹股沟疝的基础方法，医生通过视诊观察腹股沟区有无包块及其大小、形状、位置，在患者站立、咳嗽或增加腹压时观察包块的变化；触诊则用于判断包块的质地、压痛情况、能否回纳，以及确定疝的类型和内环大小 。然而，对于肥胖患者、疝块较小或隐匿性疝，体格检查可能难以准确判断，且对于一些复杂疝（如复合疝），单纯体格检查无法清晰了解疝与周围组织的关系 。
影像学检查常用的有超声、CT 和 MRI。超声检查操作简便、经济实惠，能够实时动态观察疝的情况，判断疝内容物（如肠管、网膜等）及血运状况，对腹股沟疝的诊断具有较高价值 。但超声图像的质量受操作者技术水平影响较大，对于复杂解剖结构和深部组织的显示能力有限 。CT 检查可提供更详细的解剖信息，清晰显示疝的位置、大小、形态以及与周围组织结构的关系，尤其适用于复杂疝和难以诊断的病例 。但 CT 存在辐射风险，费用相对较高，且对于一些微小病变的检测敏感性不如 MRI 。MRI 对软组织的分辨能力高，能多方位成像，有助于准确判断疝的类型和周围组织的受累情况 ，但检查时间长、费用昂贵，且对患者体内有金属植入物等情况存在限制 。总体而言，传统术前评估方法难以全面、准确地评估患者的手术风险、疝的复杂程度以及个体差异对治疗的影响 。
3.3 手术方式及术中关键要点
目前，腹股沟疝的手术方式主要包括开放式修补术、腹腔镜修补术和机器人辅助修补术。开放式修补术是经典的手术方法，通过在腹股沟区切开皮肤和组织，直接暴露疝囊和缺损部位 。其中，无张力疝修补术最为常用，利用人工合成补片对腹壁缺损进行修补，补片的放置可在腹膜前间隙或腹股沟管后壁，该方法能有效降低术后复发率 。术中关键要点在于准确游离疝囊，避免损伤精索、输精管等重要结构，确保补片的平整放置和妥善固定，固定补片时需注意避开神经，防止术后神经损伤导致疼痛 。对于巨大疝或复杂疝，还需根据具体情况对疝囊进行合理处理，如横断疝囊、缩小疝囊体积等 。
腹腔镜修补术属于微创手术，具有创伤小、恢复快、疼痛轻等优点 。主要包括全腹膜外修补术（TEP）和经腹腔腹膜前修补术（TAPP） 。TEP 是在腹膜外间隙操作，不进入腹腔，通过建立腹膜外操作空间，分离疝囊，放置补片覆盖疝缺损区域 ，术中关键在于准确分离腹膜前间隙，避免损伤腹膜进入腹腔，清晰暴露耻骨梳韧带、精索血管等解剖标志，确保补片的完整覆盖和良好固定 。TAPP 则是经腹腔进入，切开腹膜后在腹膜前间隙进行操作，最后关闭腹膜 ，该方法能直接观察腹腔内情况，但存在腹腔粘连等风险，术中需小心处理疝囊与周围组织的粘连，妥善缝合腹膜，防止补片移位和腹腔脏器损伤 。
机器人辅助修补术是近年来发展起来的新技术，借助机器人手术系统，医生可在远程操控下进行手术操作 。机器人系统具有高清三维视野、灵活的机械臂和精确的动作控制等优势，能更精细地处理疝囊和放置补片 。术中关键在于手术团队对机器人系统的熟练操作，准确对接和校准机器人设备，在操作过程中充分利用机器人的优势，实现对疝缺损的精准修补 ，同时注意避免机械臂操作对周围组织造成不必要的损伤 。
3.4 术后恢复过程及常见并发症
术后恢复过程通常可分为急性期和康复期。急性期一般在术后 1 - 3 天，患者需卧床休息，密切观察生命体征，尤其是血压、心率和呼吸 。手术切口需保持清洁干燥，定期换药，注意观察有无渗血、渗液情况 。此阶段患者可能会出现手术部位的疼痛，可根据疼痛程度给予适当的镇痛措施，如口服或静脉使用止痛药物 。部分患者可能因麻醉影响或术后疼痛导致排尿困难，可通过诱导排尿、热敷膀胱区等方法处理，必要时需导尿 。
康复期一般从术后第 4 天开始，患者可逐渐增加活动量，如在病房内走动，以促进胃肠蠕动恢复，预防肺部感染和深静脉血栓形成 。饮食方面，从流食逐渐过渡到半流食、普食，增加蛋白质和维生素摄入，促进伤口愈合 。随着时间推移，患者可逐渐恢复正常生活和工作，但在术后 3 个月内应避免重体力劳动和剧烈运动 。
常见并发症主要包括复发、疼痛、感染、阴囊水肿等。复发是较为严重的并发症，主要原因包括补片移位、固定不牢、腹壁组织愈合不良等，复发率在 1% - 5% 左右 。疼痛分为急性疼痛和慢性疼痛，急性疼痛多在术后短期内出现，与手术创伤、神经损伤等有关；慢性疼痛可持续 3 个月以上，可能是由于补片刺激神经、瘢痕形成压迫神经等原因导致 。感染可发生在手术切口或深部组织，表现为切口红肿、疼痛、发热、渗液等，多由手术操作污染、患者自身抵抗力下降等因素引起 。阴囊水肿主要是由于手术中对精索的刺激或淋巴管结扎，导致淋巴回流受阻，液体在阴囊内积聚，一般在术后 1 - 2 周内逐渐消退 。
四、大模型在术前风险预测中的应用
4.1 数据收集与预处理
临床数据主要来源于多家大型三甲医院的普外科病历系统，涵盖过去 5 年中确诊为腹股沟疝并接受手术治疗的 2000 例患者信息。数据类型丰富多样，包括患者基本信息，如年龄、性别、身高、体重、既往病史（高血压、糖尿病、心脏病等慢性病患病情况）、家族病史 ；症状信息，如疝出现的时间、频率、疼痛程度（采用视觉模拟评分法 VAS 记录）、包块大小及变化情况 ；影像学检查数据，收集超声、CT、MRI 图像及对应的影像报告，提取疝的位置、类型、疝囊大小、与周围组织关系等特征 ；实验室检验数据，包含血常规（白细胞计数、红细胞计数、血小板计数等）、生化指标（肝肾功能指标、血糖、血脂等）、凝血功能指标（凝血酶原时间 PT、活化部分凝血活酶时间 APTT 等） 。
在数据清洗环节，首先去除重复记录，通过患者唯一标识（如身份证号结合住院号）排查并删除完全相同的病历。对于缺失值处理，采用多重填补法，基于患者其他特征及同类患者数据，利用机器学习算法（如 K 近邻算法）预测缺失值并进行填补 。异常值检测运用箱线图和 Z - score 方法，识别并纠正明显偏离正常范围的数据，如将超出正常范围 3 倍标准差的白细胞计数视为异常值，根据患者病情和临床经验进行修正或重新核实 。
数据标注由 3 名资深普外科医生组成标注团队，依据统一的标注规范对数据进行标注。对于疝的类型，明确标注为斜疝、直疝或股疝；手术风险程度分为低、中、高三个等级，综合考虑患者身