本技术方案基于大模型技术，构建了一套完整的 TIA 预测与干预体系，从术前、术中到术后，实现了对 TIA 风险的全流程管理。
在术前预测阶段，通过多模态特征融合算法，整合患者影像、生化、病史等多源数据，利用 CNN、Transformer 和 DNN 等模型，精准预测 TIA 风险，为手术方案制定提供数据支持。术中动态监测系统采用流式数据处理和 LSTM 时序预测算法，对血栓风险进行实时预警，保障手术安全。术后并发症预测模块运用 Stacking 集成学习算法，综合多个基模型和元模型的优势，提高并发症预测的准确性。动态麻醉调控系统则借助强化学习策略，根据患者实时生理状态，智能调控麻醉深度，优化麻醉效果。
此外，方案还包含技术验证方法，通过统计模块设计和 SHAP 值解释，确保模型的可靠性和可解释性。系统部署架构的设计，为方案的实际应用提供了技术支撑。该方案充分发挥大模型在数据处理和分析方面的优势，实现了从数据采集到临床决策的全流程智能化，有望提升 TIA 治疗的精准性和安全性，为临床诊疗提供强有力的技术保障。