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一、引言
1.1 研究背景与意义
慢性髓细胞白血病（Chronic Myeloid Leukemia，CML）是一种起源于造血干细胞的恶性骨髓增殖性肿瘤 ，全球年发病率为（1.6 - 2）/10 万，在中国 CML 发病率为 0.36/10 万，约占白血病的 15%-20% ，且发病年龄呈现年轻化趋势，中位发病年龄为 45 - 50 岁。CML 的核心发病机制是 9 号和 22 号染色体易位，形成费城染色体 t (9;22)(q34;q11.2) ，产生 BCR - ABL1 融合基因，该基因成为 CML 治疗的关键靶点。
在酪氨酸激酶抑制剂（TKI）问世之前，CML 预后极差，20 世纪 70 年代其 5 年生存率仅为 22% 。自 2001 年 TKI 获批用于 CML 治疗后，患者的 5 年生存率大幅提升，目前预计 10 年生存率超过 90%，CML 逐渐转变为可长期治疗的慢性疾病。尽管 TKI 治疗取得了显著成效，但仍面临诸多挑战。一方面，部分患者存在 TKI 耐药和 / 或不耐受的问题，其中 T315I 突变是常见的耐药突变类型，这类患者对所有一代、二代 TKI 均耐药，在三代 TKI 出现前长期面临无药可医的困境。另一方面，在疾病长期缓解期间，考虑到药物的毒副作用和经济成本，停用 TKI 成为慢性期 CML 患者的现实追求目标，但即便满足目前国内外停药标准的患者，停药后仍有复发风险，绝大多数患者于停药后 12 个月内复发，也有部分患者会发生晚期复发。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型凭借其强大的数据分析与处理能力，在医疗领域的应用逐渐成为研究热点。大模型能够对海量医疗数据进行深度学习，挖掘数据间隐藏的规律和关联。将大模型应用于 CML 预测，可实现对 CML 患者术前、术中、术后以及并发症风险的精准预测，为临床医生制定手术方案、麻醉方案和术后护理计划提供科学依据，从而提升 CML 的诊疗水平，改善患者的生存质量，对推动 CML 的精准化治疗具有重要意义。
1.2 国内外研究现状
在国外，已有研究团队利用机器学习算法对 CML 患者的基因表达数据、临床特征等进行分析，构建预测模型以评估患者的疾病风险和治疗反应。如通过分析大量 CML 患者的基因测序数据，结合机器学习算法，识别出与 CML 发病风险、治疗效果相关的关键基因标志物，为疾病的早期预测和个性化治疗提供依据。还有研究运用深度学习模型对 CML 患者的疾病进展和治疗效果进行实时监测。
国内相关研究也在积极开展，部分科研机构和医院联合攻关，致力于将大模型技术应用于 CML 的临床诊疗。通过整合电子病历、实验室检查结果、影像数据等多源医疗数据，构建综合性的 CML 预测模型，取得了一些初步成果。同时，国内也在探索将大模型与传统医学知识相结合，提高预测模型的准确性和可解释性，为临床医生提供更具实用价值的决策支持。
然而，目前国内外的研究仍存在一些不足之处。例如，模型的泛化能力有待提高，在不同地区、不同医疗环境下的适用性存在差异；对复杂临床情况的适应性不足，难以全面准确地预测伴有多种合并症或特殊基因突变的 CML 患者的风险；模型的可解释性较差，临床医生难以理解模型的决策过程，限制了模型在临床实践中的广泛应用；此外，数据隐私保护和数据质量问题也亟待解决，医疗数据包含大量敏感信息，在大模型训练过程中如何确保数据安全和隐私，以及如何提高数据的准确性和完整性，都是需要进一步研究和改进的方向。
1.3 研究目的与内容
本研究旨在利用大模型技术，实现对初治 CML 成人患者术前、术中、术后以及并发症风险的准确预测，并基于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等，以提高 CML 的诊疗水平，改善患者的预后。具体研究内容如下：
CML 风险预测模型构建：收集初治 CML 成人患者的临床数据（包括症状、体征、病史等）、实验室检查数据（如血常规、生化指标、骨髓穿刺结果等）、基因数据（BCR - ABL1 融合基因及相关突变信息）、影像数据（如有必要的影像学检查资料）等多源信息，运用深度学习算法构建大模型，实现对 CML 患者术前手术耐受性、术中出血及感染风险、术后恢复情况以及并发症发生风险的精准预测。
手术方案制定：根据大模型预测结果，结合患者的具体病情（如疾病分期、危险度分层）和身体状况（如年龄、心肺功能、肝肾功能等），制定个性化的手术方案。包括确定是否进行手术治疗（对于一些对 TKI 耐药且符合手术指征的患者考虑造血干细胞移植等手术方式）、选择合适的手术时机、确定具体的手术方式（如异基因造血干细胞移植的供体选择和移植方案等），以及针对手术中可能出现的风险制定应对措施。
麻醉方案制定：综合考虑患者的病情严重程度、身体状况（如是否存在心肺疾病、药物过敏史等）以及手术需求（手术时长、手术复杂程度等），基于大模型预测结果，制定安全、有效的麻醉方案。包括选择合适的麻醉方式（全身麻醉、硬膜外麻醉等）、确定麻醉药物的种类和剂量，以及制定麻醉过程中的监测和应急处理措施，确保手术过程的顺利进行。
术后护理计划制定：依据大模型对术后恢复情况的预测，制定针对性的术后护理计划。包括伤口护理（预防感染、促进伤口愈合的措施）、饮食指导（根据患者身体恢复需求制定合理的饮食计划）、康复训练（指导患者进行适当的身体活动和康复锻炼）、病情监测（定期复查的项目和时间安排，密切观察患者术后有无并发症的发生）等，促进患者的术后康复。
统计分析：对大模型预测结果、手术方案、麻醉方案、术后护理效果等进行统计分析。运用合适的统计学方法，评估各项方案的有效性和安全性，分析不同因素对治疗效果的影响，为进一步优化诊疗方案提供依据。
健康教育与指导：为患者及其家属提供 CML 相关的健康教育和指导。包括疾病知识普及（CML 的病因、症状、治疗方法、预后等）、治疗过程中的注意事项（如药物服用方法、不良反应的应对等）、日常生活管理（饮食、运动、休息等方面的建议），提高患者对疾病的认识和自我管理能力，促进患者积极配合治疗和康复。
二、大模型技术与 CML 相关知识
2.1 大模型技术原理与特点
大模型技术基于深度学习框架构建，其核心原理是通过对海量数据的学习，自动提取数据中的特征和模式，从而实现对各种任务的处理和预测。以 Transformer 架构为基础的大模型，如 GPT 系列、BERT 等，在自然语言处理和数据分析等领域取得了显著成果。Transformer 架构引入了自注意力机制，能够有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系，相较于传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），在处理长序列数据时具有更高的效率和准确性。
大模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数，这些参数在大规模数据的训练过程中不断优化，使得模型能够学习到丰富的语义信息和复杂的知识。在训练阶段，大模型采用无监督学习或半监督学习的方式，对大量未标注数据进行学习，从而获得通用的语言表示或特征提取能力。随后，通过在特定任务上进行微调，使模型能够适应具体的应用场景，如疾病预测、诊断辅助等。
大模型的特点主要包括强大的泛化能力、对复杂模式的捕捉能力以及高度的自动化。其泛化能力使其能够在不同领域和任务中表现出色，即使面对从未见过的数据，也能做出合理的预测和判断。大模型能够从海量数据中挖掘出隐藏的、复杂的模式和规律，为解决复杂问题提供有力支持。并且，大模型在训练和应用过程中，能够自动完成特征工程、模型选择和参数调整等任务，大大减少了人工干预，提高了工作效率。
在医疗领域，大模型的应用具有重要意义。医疗数据具有多模态、海量、复杂等特点，大模型能够整合电子病历、影像数据、基因数据等多种类型的医疗信息，通过对这些数据的深度分析，挖掘出数据之间的潜在关联，为疾病的诊断、治疗和预防提供更全面、准确的依据。大模型可以辅助医生进行疾病的早期筛查和预测，通过分析患者的历史数据和临床特征，提前发现潜在的健康风险，实现疾病的早诊早治；还可以根据患者的具体情况，为医生提供个性化的治疗方案建议，提高治疗效果和患者的生存质量。
2.2 CML 的病理生理与诊疗现状
CML 起源于造血干细胞的恶性克隆性增殖，其特征是骨髓中粒细胞过度增生，导致外周血中白细胞数量显著增多，且伴有大量未成熟的粒细胞。CML 的发病与费城染色体（Ph 染色体）密切相关，9 号染色体上的 ABL 基因与 22 号染色体上的 BCR 基因发生易位，形成 BCR - ABL1 融合基因。该融合基因编码的 BCR - ABL1 融合蛋白具有持续激活的酪氨酸激酶活性，能够激活下游多条信号通路，导致造血干细胞增殖失控、凋亡受阻，进而引发 CML。
在病理特征方面，CML 患者的骨髓呈现明显的增生状态，以中、晚幼粒细胞和杆状核粒细胞增多为主，原始粒细胞通常＜10%。脾脏常因髓外造血而肿大，肝脏也可能出现不同程度的肿大。随着病情进展，CML 可分为慢性期、加速期和急变期。慢性期患者病情相对稳定，症状较轻，可持续数年；加速期病情逐渐加重，患者出现贫血、出血、感染等症状，脾脏进一步肿大；急变期则病情急剧恶化，原始粒细胞大量增殖，临床表现类似急性白血病，患者预后极差。
目前，CML 的诊断主要依靠临床表现、血常规、骨髓穿刺及活检、细胞遗传学和分子生物学检查。血常规中白细胞计数显著升高，常超过 10×10^9/L，以中性粒细胞为主，伴有嗜酸、嗜碱粒细胞增多。骨髓穿刺显示骨髓增生极度活跃，以粒系增生为主，原始粒细胞比例在慢性期正常或轻度升高，加速期和急变期明显升高。细胞遗传学检查可发现 Ph 染色体，分子生物学检测能确定 BCR - ABL1 融合基因及其转录本类型。
在治疗方面，酪氨酸激酶抑制剂（TKI）是 CML 慢性期的一线治疗药物，如伊马替尼、