基于数字孪生和大语言模型技术的心血管预警系统建立与验证

本项目旨在构建能够实时反映心肾代谢综合征患者多系统状态的数字孪生模型，精确集成多数据源的信息并实现数据实时更新。通过开发高级数据融合算法和实时数据处理框架，确保模型的动态性和准确性。利用大语言模型处理临床笔记、研究文献和患者交流记录等医疗文本数据，并训练模型理解和生成医疗专业语言，保证输出的临床相关性和可靠性。使用机器学习方法优化实时健康监测和预警系统，确保预警系统的敏感性和特异性。在多中心临床环境中测试系统的效果，重点评估其在改善患者预后和降低医疗成本方面的实际效益。为 CKM 的疾病分诊与不良事件预警提供有效工具。