大模型在急性冠脉综合征预测及诊疗方案制定中的应用研究
一、引言
1.1 研究背景与意义
急性冠脉综合征（Acute Coronary Syndrome，ACS）作为一组由急性心肌缺血引发的临床综合征，涵盖不稳定型心绞痛、非 ST 段抬高型心肌梗死以及 ST 段抬高型心肌梗死等类型。其发病根源主要是冠状动脉粥样硬化斑块破裂或侵蚀，致使冠状动脉完全或不完全闭塞。近年来，ACS 的发病率在全球范围内呈上升趋势，已然成为威胁人类健康的主要杀手之一。
ACS 病情凶险，变化迅速，易引发心功能不全、心律失常甚至猝死等严重后果，给患者家庭带来沉重的心理和经济负担。传统的 ACS 诊疗主要依赖医生依据患者的临床表现、心电图、心肌酶谱、超声心动图等多种检查结果进行综合判断。然而，由于 ACS 患者病情的复杂性和多变性，部分医院在诊断和治疗过程中存在诸多问题，例如参与医生的水平参差不齐、检查不够全面充分、治疗方案的选择缺乏合理性等。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型凭借其强大的数据处理能力和出色的预测性能，在医疗领域展现出巨大的应用潜力。将大模型应用于 ACS 的诊疗中，能够整合多源数据，挖掘其中潜在的规律和关联，从而实现对 ACS 患者术前、术中、术后以及并发症风险的精准预测。这不仅有助于医生制定更为科学、合理的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，还能显著提高 ACS 的诊疗效率和质量，改善患者的预后，降低死亡率和并发症发生率，具有重要的临床价值和现实意义。
1.2 研究目的与创新点
本研究旨在借助大模型构建全面、精准的 ACS 风险预测体系，涵盖术前、术中、术后以及并发症风险预测等多个环节，并依据预测结果制定个性化的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，以提升 ACS 的治疗效果和患者的预后。具体创新点如下：
多阶段风险预测：运用大模型对 ACS 患者的术前、术中、术后以及并发症风险进行全流程、多阶段的精准预测，打破传统单一阶段预测的局限，为临床治疗提供更为全面、系统的决策依据。
个性化治疗方案：基于大模型的预测结果，充分考虑患者的个体差异，如年龄、性别、病史、基因特征等，制定高度个性化的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，实现精准医疗，提高治疗效果。
多源数据融合：整合患者的临床数据、影像数据、检验数据以及基因数据等多源信息，利用大模型强大的数据分析能力，挖掘数据间的潜在关联，提升预测的准确性和可靠性。
实时动态监测：借助大模型搭建实时监测系统，对 ACS 患者治疗过程中的各项指标进行动态跟踪和分析，及时发现潜在风险，调整治疗方案，保障患者的安全。
二、急性冠脉综合征概述
2.1 疾病定义与病理生理机制
急性冠脉综合征是一组由急性心肌缺血引发的临床综合征，主要涵盖不稳定型心绞痛、非 ST 段抬高型心肌梗死以及 ST 段抬高型心肌梗死。其核心发病机制为冠状动脉粥样硬化，在此基础上，斑块发生破裂或侵蚀，进而激活血小板聚集和凝血系统，形成血栓，导致冠状动脉急性闭塞或严重狭窄，心肌供血急剧减少，引发心肌缺血、损伤甚至坏死。
冠状动脉粥样硬化是一个长期渐进的过程，血液中的脂质，尤其是低密度脂蛋白胆固醇（LDL - C），逐渐在冠状动脉内膜下沉积，引发炎症反应，吸引单核细胞、巨噬细胞等免疫细胞聚集。巨噬细胞吞噬脂质后形成泡沫细胞，随着泡沫细胞的不断堆积，逐渐形成粥样斑块。斑块由脂质核心、纤维帽以及周围的炎症细胞和细胞外基质构成。当粥样斑块发展到一定阶段，纤维帽变薄、脂质核心增大，斑块变得不稳定，容易受到血流动力学等因素的影响而破裂。
斑块破裂后，内皮下的胶原纤维和组织因子暴露，迅速激活血小板。血小板在破损处黏附、聚集，形成血小板血栓，同时激活凝血瀑布反应，使纤维蛋白原转化为纤维蛋白，交织成网，进一步加固血栓，导致冠状动脉完全或不完全堵塞，心肌供血急剧减少，从而引发 ACS。此外，冠状动脉痉挛也可能在 ACS 的发病中起到一定作用，痉挛可导致冠状动脉管腔狭窄，加重心肌缺血 。
2.2 临床症状与诊断标准
ACS 的临床症状以胸痛最为典型，疼痛部位多位于胸骨后或心前区，可放射至左肩、左臂内侧、颈部、下颌等部位。疼痛性质多为压榨性、闷痛或紧缩感，程度较为剧烈，常伴有濒死感。疼痛持续时间不稳定型心绞痛一般在数分钟至 15 分钟内，休息或含服硝酸甘油后可缓解；而心肌梗死的疼痛持续时间较长，通常超过 30 分钟，且休息和含服硝酸甘油多不能缓解 。部分患者还可能伴有呼吸困难、出汗、恶心、呕吐、心悸等症状，少数患者尤其是糖尿病患者，可能症状不典型，仅表现为乏力、头晕、腹痛等。
目前，ACS 的诊断主要依靠以下几个方面：一是典型的临床症状，如上述的胸痛等表现，可为诊断提供重要线索；二是心电图（ECG）检查，ST 段抬高型心肌梗死（STEMI）在心电图上表现为 ST 段弓背向上抬高，相邻两个或两个以上导联 ST 段抬高≥0.1mV，可伴有病理性 Q 波形成；非 ST 段抬高型急性冠脉综合征（NSTE - ACS，包括不稳定型心绞痛和非 ST 段抬高型心肌梗死）心电图表现为 ST 段压低、T 波倒置或低平，部分患者可无明显 ST - T 改变；三是心肌损伤标志物检测，心肌肌钙蛋白（cTn）是诊断心肌梗死最特异和敏感的指标，发病后 3 - 6 小时开始升高，10 - 24 小时达到峰值，随后逐渐下降；肌酸激酶同工酶（CK - MB）在发病后 3 - 8 小时升高，9 - 30 小时达到峰值，48 - 72 小时恢复正常；此外，肌红蛋白在发病后 2 小时内即可升高，对早期诊断有一定帮助，但特异性较差。临床实践中，通常综合患者的症状、心电图及心肌损伤标志物等结果进行综合判断，以提高诊断的准确性 。
2.3 现有治疗手段与局限性
目前，ACS 的治疗手段主要包括药物治疗、介入治疗和手术治疗。药物治疗是基础，贯穿整个治疗过程，主要药物有抗血小板药物，如阿司匹林、氯吡格雷、替格瑞洛等，通过抑制血小板的聚集，防止血栓进一步形成；抗凝药物，如普通肝素、低分子肝素、磺达肝癸钠等，抑制凝血因子的活性，阻止血栓的发展；硝酸酯类药物，如硝酸甘油、单硝酸异山梨酯等，扩张冠状动脉，增加心肌供血，缓解心绞痛症状；β 受体阻滞剂，如美托洛尔、比索洛尔等，降低心肌耗氧量，改善心肌缺血，同时具有抗心律失常作用；他汀类药物，如阿托伐他汀、瑞舒伐他汀等，降低血脂，稳定粥样斑块，延缓病情进展。
介入治疗主要是经皮冠状动脉介入治疗（PCI），包括冠状动脉球囊扩张术和冠状动脉支架植入术。通过将导管经外周动脉送至冠状动脉病变部位，利用球囊扩张狭窄的血管，或植入支架支撑病变血管，恢复冠状动脉血流，改善心肌供血。对于多支血管病变、左主干病变或不适合 PCI 的患者，可考虑冠状动脉旁路移植术（CABG），即通过取自身血管（如乳内动脉、大隐静脉等），在冠状动脉狭窄部位的近端和远端之间建立一条通道，使血液绕过狭窄部位，直接供应心肌。
然而，这些传统治疗手段存在一定局限性。药物治疗方面，部分患者对药物的反应存在个体差异，疗效不尽相同，且长期服用药物可能带来出血、肝肾功能损害等不良反应。介入治疗虽然能迅速恢复冠状动脉血流，但存在一定的手术风险，如血管穿孔、急性血栓形成、支架内再狭窄等，且费用相对较高。CABG 手术创伤较大，术后恢复时间长，对患者的身体状况要求较高，部分患者可能无法耐受手术。此外，传统的诊疗模式主要依赖医生的经验和主观判断，缺乏精准的量化评估，难以针对每个患者制定最优化的治疗方案 。
三、大模型技术原理与应用
3.1 大模型简介
大模型，即人工智能预训练大模型，是基于深度学习技术构建的具有海量参数的模型，其 “大” 主要体现在参数规模、训练数据量以及计算资源需求等方面 。以 GPT-3 为例，它拥有 1750 亿个参数，采用了多达 45TB 的文本数据进行训练。大模型通过对海量数据的学习，能够捕捉到数据中复杂的模式和规律，进而具备强大的学习与泛化能力，可处理多种复杂任务。
深度学习是大模型的核心技术，它通过构建具有多个层次的神经网络，模拟人类大脑的神经元结构和工作方式，自动从大量数据中学习特征表示。在大模型中，这些特征表示能够跨越不同领域和任务，使模型具有通用性和适应性。大模型的训练过程分为预训练和微调两个主要阶段。在预训练阶段，模型在大规模的通用数据集上进行训练，学习通用的语言、图像或其他数据类型的特征和模式，获得基础的知识和能力；微调阶段则是在预训练的基础上，针对特定的任务或领域，使用相对较小的特定数据集对模型进行进一步训练，使模型能够更好地适应具体的应用场景，提高在特定任务上的性能 。
3.2 适用于急性冠脉综合征预测的大模型类型
逻辑回归模型：逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于二分类问题。在急性冠脉综合征预测中，它可通过对患者的年龄、性别、血压、血脂等多个特征变量进行分析，建立起与 ACS 发病概率之间的数学关系。其优势在于模型简单、易于理解和解释，计算效率高，能够快速给出预测结果，在临床实践中便于医生理解和应用 。例如，通过逻辑回归模型，可以直观地看到各个危险因素对 ACS 发病概率的影响程度，为医生判断病情提供清晰的依据。
决策树模型：决策树是基于树结构进行决策的模型，它将决策过程表示为一个树形结构，每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支表示测试输出，每个叶节点表示一个类别或决策结果。在 ACS 预测中，决策树能够根据患者的各种临床特征，如胸痛症状、心电图表现、心肌酶指标等，逐步进行分类判断，最终得出患者是否患有 ACS 以及发病风险的高低。决策树的优点是可视化程度高，可解释性强，即使是非专业人员也能较为容易地理解模型的决策过程 。例如，医生可以根据决策树的结构，清晰地看到不同特征在判断 ACS 风险中的先后顺序和重要程度。
神经网络模型：神经网络模型是一种复杂的机器学习模型，由大量的神经元节点和连接这些节点的边组成，通过构建多层