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一、引言
1.1 研究背景与目的
近年来，甲状腺结节的发病率呈现出显著的上升趋势，已成为临床上较为常见的甲状腺疾病之一。据相关统计数据显示，在一般人群中，通过触诊发现的甲状腺结节患病率约为 4%-7%，而借助高分辨率超声检查，这一比例可高达 20%-76% 。甲状腺结节的病因复杂多样，涉及碘缺乏、碘过量、遗传因素、自身免疫以及环境因素等多个方面。在碘缺乏地区，机体为满足甲状腺激素合成的需求，会代偿性地促使甲状腺增生、肿大，进而形成结节性甲状腺肿；在碘过量地区，过量的碘摄入可能干扰甲状腺激素的合成与代谢，增加结节性甲状腺肿的发病风险。
当前，甲状腺结节的诊断主要依赖于临床症状、体格检查、超声检查、细针穿刺活检以及实验室检查等传统手段。然而，这些方法存在一定的局限性。超声检查虽然是常用的筛查手段，但其诊断结果受检查者经验和结节特征等因素影响较大，对于一些微小或不典型结节的诊断准确性有待提高；细针穿刺活检虽能提供较为准确的病理诊断，但属于有创检查，可能会给患者带来一定的痛苦和并发症风险，且存在一定的假阴性和假阳性率。在治疗方面，手术是主要的治疗方式，但手术方案的选择缺乏精准的指导，容易导致过度治疗或治疗不足的情况。对于一些良性结节，若切除范围过大，可能会影响甲状腺功能，导致患者术后需要长期服用甲状腺激素替代治疗；而对于存在恶变风险的结节，若切除不彻底，则可能导致疾病复发和转移。
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处理和分析能力，能够对海量的医疗数据进行学习和挖掘，从而发现疾病的潜在规律和特征。在甲状腺结节的诊疗中，引入大模型可以整合多源数据，包括患者的病史、症状、体征、影像检查结果、实验室检查数据以及基因信息等，实现对疾病的精准预测和诊断。通过对大量病例数据的学习，大模型能够识别出与甲状腺结节恶变、并发症发生相关的关键因素，为临床医生制定个性化的手术方案、麻醉方案以及术后护理计划提供科学依据，提高诊疗的准确性和安全性。
本研究旨在利用大模型对甲状腺结节进行术前、术中、术后的全面预测，包括恶变风险、并发症风险等，并基于预测结果制定精准的手术方案、麻醉方案、术后护理计划，同时开展统计分析和健康教育与指导，以提高甲状腺结节的诊疗水平，改善患者的预后。
1.2 研究意义
本研究利用大模型对甲状腺结节进行预测和相关方案制定，具有重要的理论和实践意义。从理论层面来看，深入探究大模型在甲状腺结节诊疗中的应用，有助于揭示疾病的发病机制和发展规律。通过对多源数据的深度分析，大模型能够挖掘出传统研究方法难以发现的潜在因素和关联，为甲状腺结节的病因学、病理学研究提供新的视角和思路，丰富和完善甲状腺疾病的理论体系。
在实践应用方面，大模型的应用能够显著提升甲状腺结节的诊疗水平。在术前，通过精准的恶变风险和并发症风险预测，医生可以更准确地评估患者病情，为患者提供更合理的治疗建议。对于恶变风险低、并发症风险小的患者，可以避免不必要的手术，采用定期观察或保守治疗，减少患者的痛苦和医疗费用；而对于恶变风险高的患者，则可以及时制定手术方案，提高手术的成功率和患者的生存率。在术中，依据大模型提供的预测结果，医生能够优化手术方案，确定最佳的手术切除范围，在彻底切除病变组织的同时，最大程度地保留正常甲状腺组织，减少对甲状腺功能的影响；合理选择麻醉方式，确保手术的顺利进行，降低麻醉相关并发症的发生风险。术后，根据大模型对恢复情况和复发风险的预测，医护人员可以为患者制定个性化的护理计划和随访方案，促进患者的康复，提高患者的生活质量。
1.3 国内外研究现状
在国外，大模型在甲状腺结节预测方面的研究已经取得了一定的进展。一些研究团队利用深度学习算法，对甲状腺超声图像进行分析，构建了甲状腺结节良恶性预测模型，取得了较好的预测效果。美国的一个研究小组通过对大量甲状腺超声图像的深度学习，开发出的模型在区分甲状腺结节良恶性方面的准确率达到了 85% 以上 。还有研究通过整合临床数据和基因检测数据，利用机器学习模型预测甲状腺癌的复发风险，为术后的随访和治疗提供了参考。
在国内，相关研究也在积极开展。部分医疗机构利用大模型结合患者的临床特征、影像学检查结果等多源数据，进行甲状腺结节的诊断和治疗方案的制定。例如，某医院通过构建基于大模型的甲状腺结节诊疗系统，对患者的术前评估、术中指导和术后管理进行了全面的优化，初步结果显示该系统能够提高甲状腺结节的诊疗准确性和效率 。但目前国内外的研究仍存在一些不足之处，如模型的泛化能力有待提高，对于一些特殊类型的甲状腺结节预测效果不理想，且在基于预测结果制定全面的治疗方案和健康教育方面的研究还不够深入。
二、大模型预测原理与方法
2.1 相关大模型概述
本研究采用的大模型基于深度学习框架构建，其核心架构为 Transformer 。Transformer 架构摒弃了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的序列处理方式，引入了自注意力机制（Self-Attention），能够并行处理输入数据，有效捕捉长距离依赖关系，极大地提高了模型对复杂数据特征的学习能力和处理效率。在医疗领域应用中，该模型通过对大量甲状腺结节相关数据的学习，能够自动提取数据中的关键特征，实现对甲状腺结节术前、术中、术后情况及并发症风险等的精准预测。
在模型结构中，包含多个编码器（Encoder）和解码器（Decoder）层。编码器负责对输入数据进行编码，将其转换为高维特征向量，这些特征向量蕴含了数据的丰富信息；解码器则基于编码器输出的特征向量，结合目标任务（如结节性质判断、并发症风险预测等）进行解码，生成最终的预测结果。在编码器和解码器内部，自注意力机制计算输入序列中各个位置之间的关联权重，使模型能够聚焦于关键信息，忽略噪声干扰。例如，在处理甲状腺超声图像时，模型可以通过自注意力机制准确捕捉结节的边界、形态、回声等特征与结节良恶性之间的关联，从而做出准确判断。
2.2 数据收集与预处理
数据收集工作从医院的多个系统展开。通过电子病历系统（EMR）获取患者的基本信息，如年龄、性别、既往病史、家族病史等；从影像归档和通信系统（PACS）收集甲状腺超声、CT、MRI 等影像资料，这些影像能够直观展示甲状腺结节的形态、大小、位置等特征；实验室信息管理系统（LIS）则提供了患者的甲状腺功能指标、肿瘤标志物等实验室检查数据，为结节性质的判断提供生化依据。
收集到的数据存在数据缺失、异常值、格式不一致等问题，因此需要进行预处理。对于缺失值，若缺失比例较低（如小于 10%），采用均值填充、中位数填充或基于机器学习算法的预测填充方法；若缺失比例较高（如大于 30%），则考虑删除该数据样本。对于异常值，通过设定合理的数据范围或采用统计方法（如 3σ 原则）进行识别和处理，将异常值修正或删除。针对格式不一致的问题，对数据进行标准化处理，例如将不同设备采集的影像数据统一为相同的分辨率、像素深度和图像格式；将实验室检查数据按照统一的单位和标准进行转换，确保数据的一致性和可用性。
2.3 模型训练与验证
利用历史数据对大模型进行训练，将收集到的患者数据按照 7:3 的比例划分为训练集和验证集。在训练过程中，以患者的临床特征、影像数据、实验室检查数据等作为输入，以甲状腺结节的实际情况（如良恶性、并发症发生情况等）作为输出标签，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使模型的预测结果与实际标签之间的损失函数（如交叉熵损失函数）最小化。
采用多种指标和方法对模型的准确性和可靠性进行验证。使用准确率（Accuracy）评估模型预测正确的样本占总样本的比例；召回率（Recall）衡量模型正确预测出正样本（如恶性结节）的能力；F1 值则综合考虑了准确率和召回率，能够更全面地评估模型性能。通过五折交叉验证方法，将训练集进一步划分为五个子集，每次取四个子集作为训练集，剩余一个子集作为验证集，重复五次训练和验证过程，取五次结果的平均值作为最终评估指标，以提高模型评估的稳定性和可靠性。还通过受试者工作特征曲线（ROC）和曲线下面积（AUC）来评估模型对不同类别样本的区分能力，AUC 值越接近 1，说明模型的预测性能越好。
三、术前预测与评估
3.1 结节性质预测
3.1.1 良恶性判断
大模型在判断甲状腺结节良恶性时，充分发挥其强大的多源数据整合能力。它将患者的甲状腺超声影像数据作为重要输入，对结节的形态、边界、回声、纵横比等特征进行深度分析。不规则形态、边界模糊、低回声以及纵横比大于 1 等特征往往与恶性结节相关 ，大模型通过对大量病例影像数据的学习，能够精准识别这些特征与结节良恶性之间的关联模式。
患者的临床病史信息也被纳入分析范畴。家族中存在甲状腺癌病史的患者，其遗传因素可能增加结节恶变风险；既往有甲状腺疾病史，如自身免疫性甲状腺炎，也可能影响结节性质。大模型能够将这些复杂的临床信息与影像特征相结合，进行综合判断。在实验室检查数据方面，甲状腺功能指标（如甲状腺激素水平、促甲状腺激素等）以及肿瘤标志物（如甲状腺球蛋白、降钙素等）的异常变化也能为结节良恶性判断提供线索，大模型通过挖掘这些数据之间的潜在联系，给出更准确的良恶性预测结果。
3.1.2 与传统诊断方法对比
在诊断准确性方面，传统超声检查主要依赖超声科医生的经验和主观判断，对于一些微小或不典型结节，不同医生之间的诊断结果可能存在较大差异。研究表明，传统超声检查对甲状腺结节良恶性判断的准确率约为 70%-80% 。而大模型基于深度学习算法，能够对超声图像进行更全面、客观的分析，其准确率可提高至 85% - 90% 。在假阴性率和假阳性率上，传统超声检查的假阴性率约为 10%-20%，假阳性率约为 15%-25%，这意味着可能会漏诊部分恶性结节，同时将一些良性结节误诊为恶性。大模型通过对多源数据的综合分析，能够有效降低假阴性率至 5%-10%，假阳性率至 10%-15%，减少不必要的穿刺活检和手术，为患者提供更精准的诊断。
细针穿刺活检虽然是目前诊断甲状腺结节良恶性的重要方法，但其存在一定的局限性。该方法属于有创检查，可能会给患者带来疼痛、出血、感染等并发症风险，且穿刺过程中可能因取材不足或不准确导致假阴性结果。大模型则为无创诊断提供了可能，通过对患者多源数据的分析，能够在不进行穿刺的情况下，较为准确地判断结节性质，避免了穿刺活检带来的风险和不便。
3.2 手术风险预测
3.2.1 影响手术风险的因素分析
患者的年龄是影响手术风险的重要因素之一。随着年龄的增长，患者的身体机能逐渐下降，心肺功能、肝肾功能等重要脏器功能可能出现不同程度的衰退。老年患者（年龄大于 65 岁）在手术过程中对麻醉药物的耐受性降低，术后恢复能力较差，发生心肺并发症（如心律失常、肺部感染等）的风险明显增加。
基础疾病也是不可忽视的因素。患有高血压的患者，手术过程中血压波动可能导致出血风险增加；糖尿病患者由于血糖控制不佳，术后伤口愈合缓慢，感染的几率显著升高；心脏病患者（如冠心病、心力衰竭等）在手术应激状态下，心脏负担加重，容易诱发心肌梗死、心力衰竭等严重心血管事件。
结节的位置和大小同样对手术风险产生影响。位于甲状腺背侧且靠近喉返神经、甲状旁腺的结节，手术操作难度大，容易损伤神经和甲状旁腺，导致声音嘶哑、低钙血症等并发症；体积较大的结节（直径大于 4cm），可能与周围组织粘连紧密，增加手术切除的难度和风险，同时也可能压迫气管、食管等重要结构，影响呼吸和吞咽功能，增加手术中的风险。
3.2.2 大模型预测手术风险的结果解读
大模型通过对大量手术病例数据的学习和分析，能够输出量化的手术风险预测结果，通常以风险评分的形式呈现，评分范围一般为 0 - 10 分，分数越高表示手术风险越大。例如，风险评分为 3 分以下的患者，手术风险相对较低，在手术过程中出现严重并发症的可能性较小，手术耐受性较好；风险评分为 3 - 7 分的患者，手术风险处于中等水平，医生需要在术前充分评估患者情况，做好相应的预防措施和应急预案；风险评分为 7 分以上的患者，手术风险较高，需要谨慎考虑手术指征，可能需要多学科会诊，制定更为精细的手术方案和围手术期管理计划。
这些预测结果为手术决策提供了重要的参考依据。对于风险较低的患者，医生可以选择较为常规的手术方式，在保证手术效果的同时，尽量减少手术创伤；对于风险较高的患者，医生可能会选择更微创的手术方式，或在术前对患者的基础疾病进行优化治疗，降低手术风险，确保手术的安全性和有效性。