目录
一、引言
1.1 研究背景与意义
1.2 研究目的
1.3 国内外研究现状
二、皮肌炎 / 多发性肌炎概述
2.1 疾病定义与分类
2.2 病因与发病机制
2.3 临床表现与诊断方法
三、大模型预测原理及数据收集
3.1 大模型选择与原理介绍
3.2 数据收集与预处理
3.3 模型训练与验证
四、术前风险预测与准备
4.1 术前并发症风险预测
4.2 基于预测结果的手术方案制定
4.3 麻醉方案的选择与考量
五、术中监测与应对措施
5.1 大模型在术中的实时监测应用
5.2 可能出现的风险及应对策略
六、术后评估与护理
6.1 术后恢复情况评估指标
6.2 基于预测的术后护理方案
6.3 并发症的监测与处理
七、统计分析与技术验证
7.1 预测结果的统计分析方法
7.2 模型的技术验证与可靠性评估
7.3 实验验证证据展示
八、健康教育与指导
8.1 患者疾病知识普及
8.2 自我管理与康复建议
九、结论与展望
9.1 研究成果总结
9.2 研究的局限性与未来研究方向
一、引言
1.1 研究背景与意义
皮肌炎（Dermatomyositis, DM）和多发性肌炎（Polymyositis, PM）是一组累及全身骨骼肌为主的自身免疫性疾病。多发性肌炎是指无皮肤损害的肌炎，伴皮疹的肌炎则称为皮肌炎。目前，对于这两种疾病的病因和发病机制尚未完全明确，普遍认为具有遗传易感性的个体在环境因素作用下，引发自身免疫反应，进而导致疾病发生。遗传因素中，人类白细胞抗原（HLA）的某些特定基因型与发病风险增加有关；环境因素方面，长期接触化学物质、病毒感染等都可能成为诱因 。
这两种疾病的临床表现多样，主要包括对称性的四肢近端、颈部肌肉无力，肌肉压痛，血清酶升高，部分患者还伴有特征性的皮肤损害。疾病不仅严重影响患者的肌肉功能，导致运动能力下降，降低生活质量，还可能累及肺部、心脏等重要脏器，引发间质性肺病、心肌炎等严重并发症，对患者的生命健康构成极大威胁。据相关研究统计，皮肌炎 / 多发性肌炎患者并发间质性肺病的比例较高，严重影响患者预后 。
当前，针对皮肌炎 / 多发性肌炎的治疗主要包括药物治疗、物理治疗和手术治疗等。药物治疗以糖皮质激素和免疫抑制剂为主，但部分患者对传统治疗方法反应不佳，且长期使用药物可能带来诸多副作用。手术治疗主要针对病情严重、药物治疗无效的患者，如出现吞咽困难、呼吸衰竭等并发症时，但手术存在一定风险，术后恢复也面临挑战。
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成为研究热点。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，从而实现对疾病的精准预测和个性化治疗方案的制定。将大模型应用于皮肌炎 / 多发性肌炎的研究，具有重要的现实意义。通过对患者临床数据、基因信息、影像资料等多源数据的分析，大模型可以预测疾病的发生风险，帮助医生提前采取干预措施，实现疾病的早期预防；在手术治疗方面，大模型能够预测术前、术中、术后的风险，为制定科学合理的手术方案和麻醉方案提供依据，降低手术风险，提高手术成功率；还可以预测并发症的发生风险，以便及时采取预防和治疗措施，改善患者的预后。
1.2 研究目的
本研究旨在借助大模型的强大能力，对皮肌炎 / 多发性肌炎患者手术相关的各个阶段进行风险预测，包括术前、术中、术后以及并发症风险预测。基于这些预测结果，为患者制定个性化的手术方案和麻醉方案，以提高手术的安全性和有效性；同时，制定科学合理的术后护理方案，促进患者术后康复；运用科学的统计分析方法对研究数据进行处理，验证大模型预测的准确性和可靠性；通过多种技术验证方法和实验验证证据，确保研究结果的科学性和实用性；为患者提供全面的健康教育与指导，提高患者对疾病的认知和自我管理能力，最终改善患者的治疗效果和生活质量。
1.3 国内外研究现状
在皮肌炎 / 多发性肌炎的治疗研究方面，国内外都取得了一定进展。在药物治疗上，糖皮质激素仍是初始治疗的一线药物，可有效降低血清肌酸激酶水平和改善肌无力症状。免疫抑制剂如甲氨蝶呤、硫唑嘌呤等，常被用于对糖皮质激素治疗效果不佳或不能耐受的患者 。近年来，生物制剂如利妥昔单抗、Sifalimumab 以及阿仑单抗等，因其靶向治疗的优势也逐渐应用于临床，但仍需更多临床研究来验证其长期疗效和安全性 。高剂量静脉注射免疫球蛋白也作为一种免疫调节治疗方法，用于常规治疗无效的难治性肌炎 。在物理治疗和康复锻炼方面，通过制定个性化的康复计划，有助于改善患者的运动功能和生活质量。
在大模型应用于医疗领域的研究方面，国外起步相对较早，取得了不少成果。例如，谷歌的 Med-PaLM 在医学问答互动、疾病诊断等方面进行了探索；IBM Watson Health 尝试利用大模型辅助临床决策、药物研发等工作 。这些研究展示了大模型在医疗领域的应用潜力，但在实际应用中仍面临数据隐私和安全、算法的透明性和可解释性等问题 。
国内在医疗大模型的研究和应用方面也发展迅速。阿里健康、百度灵医大模型、医联 MedGPT 等在辅助诊疗、医学影像分析、医疗文本处理等场景进行了实践。部分研究聚焦于将大模型与特定疾病的诊疗相结合，如利用大模型对糖尿病、心血管疾病等进行风险预测和治疗方案推荐 。然而，将大模型应用于皮肌炎 / 多发性肌炎的研究相对较少，目前主要集中在对疾病的诊断辅助和初步的风险预测探索阶段，尚未形成完善的体系来全面指导手术治疗、术后护理等临床实践。
二、皮肌炎 / 多发性肌炎概述
2.1 疾病定义与分类
皮肌炎是一种主要累及皮肤和肌肉的自身免疫性疾病，以皮肤出现特征性皮疹，如向阳疹（上眼睑或眶周的水肿性紫红色皮疹）、戈特隆征（关节伸面，特别是掌指关节、指间关节或肘关节伸面的红色或紫红色斑丘疹） ，同时伴有对称性四肢近端肌肉无力、肌痛等症状为主要表现。其皮肤病变多样，除上述典型皮疹外，还可能出现甲周病变（甲根皱襞处可见毛细血管扩张性红斑或瘀点，甲皱及甲床有不规则增厚，局部出现色素沉着或色素脱失）、“技工手”（手指的掌面和侧面皮肤过多角化、裂纹及粗糙，类似于长期从事手工作业的技术工人手）等 。
多发性肌炎则是指仅有肌肉受累，而无皮肤损害的自身免疫性炎症性肌病。主要表现为对称性四肢近端肌肉无力，患者常出现抬臂困难、不能梳头和穿衣（上肢近端肌肉受累），上楼梯、上台阶困难，从座椅上站起困难（下肢近端肌肉受累） 。随着病程延长，可出现肌萎缩 。
根据临床特点和相关检查，皮肌炎 / 多发性肌炎还可进一步细分。例如，儿童皮肌炎与成人皮肌炎在发病机制、临床表现和治疗反应上存在一定差异。儿童皮肌炎常急性起病，除了有典型的皮肤和肌肉症状外，还可能出现血管炎、胃肠道受累等表现 ；成人皮肌炎并发恶性肿瘤的风险相对较高 。此外，还存在与其他结缔组织病重叠的类型，如皮肌炎 / 多发性肌炎合并系统性红斑狼疮、类风湿关节炎等，这类患者同时具备两种或多种疾病的临床特征和实验室检查异常 。
2.2 病因与发病机制
皮肌炎 / 多发性肌炎的确切病因尚未完全明确，目前认为是在遗传易感因素的基础上，由环境因素触发，导致免疫系统功能紊乱，进而攻击自身肌肉和皮肤组织，引发炎症和损伤。
遗传因素在疾病发生中起到重要作用。研究发现，某些人类白细胞抗原（HLA）基因型与皮肌炎 / 多发性肌炎的发病风险增加相关 。例如，HLA-DRB1*0301 在患者中的出现频率较高，携带该基因型的个体可能具有更高的疾病易感性 。但遗传因素并非唯一决定因素，家族聚集发病现象相对较少，提示环境因素在疾病发生中也起着不可或缺的作用。
环境因素中，病毒感染是较为常见的触发因素之一 。如巨细胞病毒、EB 病毒、HIV 病毒和流感病毒等感染可能通过分子模拟机制引发自身免疫反应 。这些病毒的抗原与人体肌肉成分具有相似性，免疫系统在识别病毒抗原时，错误地将自身肌肉组织也当作外来病原体进行攻击，从而导致肌肉炎症和损伤 。此外，长期暴露于紫外线、某些化学物质（如农药、石油产品）、重金属（如汞、铅）等环境因素，也可能触发或加剧疾病的发生发展 。
免疫系统异常是皮肌炎 / 多发性肌炎发病的核心机制 。患者体内存在多种自身抗体，如抗 Jo-1 抗体、抗 Mi-2 抗体等 。这些自身抗体可以与肌肉细胞表面的抗原结合，激活补体系统，引发炎症反应；同时，免疫细胞（如 T 细胞）也可直接攻击肌肉细胞，导致肌肉组织的炎症和损伤 。此外，细胞因子网络失衡在疾病发生中也起到重要作用，促炎细胞因子（如肿瘤坏死因子 -α、白细胞介素 – 6 等）的过度表达，可进一步加重炎症反应，损伤肌肉和皮肤组织 。
2.3 临床表现与诊断方法
皮肌炎 / 多发性肌炎的临床表现多样，主要包括肌肉症状、皮肤症状以及其他系统受累的表现。
肌肉症状方面，对称性四肢近端肌肉无力是最突出的表现 。患者常感到上肢抬举困难，难以完成梳头、穿衣等动作；下肢近端肌无力则导致行走、上下楼梯困难，从蹲位或座椅上站起费力 。约 50％的患者可同时伴有肌痛或肌压痛 。随着病情进展，可出现肌肉萎缩，严重影响患者的运动功能和生活质量 。
皮肤症状是皮肌炎的特征性表现 。除了向阳疹和戈特隆征外，还可能出现甲周病变，表现为甲根皱襞处的毛细血管扩张性红斑或瘀点，甲皱及甲床增厚、色素沉着或脱失 ；“技工手” 表现为手指掌面和侧面皮肤角化过度、裂纹及粗糙 。部分患者还可能出现皮肤血管炎、脂膜炎、雷诺现象、手指溃疡及口腔黏膜红斑等 。
其他系统受累表现也较为常见 。肺部受累时，可出现间质性肺炎、肺纤维化、胸膜炎等，表现为胸闷、气短、咳嗽、咯痰、呼吸困难和紫绀等，肺部受累是影响患者预后的重要因素之一 ；消化道受累可导致吞咽困难、饮水呛咳、反酸、食管炎、咽下困难、上腹胀痛和吸收障碍等 ；心脏受累可出现心律不齐、传导阻滞，严重者可发生充血性心力衰竭和心包填塞 ；肾脏受累较为少见，少数患者可出现蛋白尿、血尿、管型尿，暴发型患者可表现为横纹肌溶解、肌红蛋白尿及肾功能衰竭 ；部分患者还可能出现关节痛或关节炎表现 。
诊断皮肌炎 / 多发性肌炎主要依据临床表现、实验室检查、肌电图和肌肉活检等 。临床表现如上述的肌肉无力、皮肤症状等是诊断的重要线索 。实验室检查中，血清肌酶谱升高是重要的诊断指标，如肌酸磷酸激酶（CK）、醛缩酶、天冬氨酸转氨酶（AST）、丙氨酸转氨酶（ALT）及乳酸脱氢酶（LDH）等，其中 CK 对肌炎最为敏感，其升高程度与肌肉损伤程度平行 。此外，患者还可能出现贫血、白细胞增多、红细胞沉降率（ESR）和 C 反应蛋白升高、血清免疫球蛋白和免疫复合物增高、补体 C3 和 C4 减少等异常 。肌电图检查可显示肌源性损害，表现为插入电位延长、纤颤电位、正锐波等 。肌肉活检是诊断的金标准，通过病理检查可观察到肌肉组织的炎症细胞浸润、肌纤维坏死、再生等病理改变 。对于皮肌炎的诊断，除具备上述肌肉受累的表现外，还需有特征性的皮肤损害 。目前常用的诊断标准如 Bohan 和 Peter 诊断标准，符合对称性四肢近端肌无力、血清肌酶水平升高、肌电图呈肌源性损害、肌活检异常、向阳疹和戈特隆征中的第 5 条加 1 – 4 条中的任意 3 条即可确诊皮肌炎；若仅具备前 4 条则诊断为多发性肌炎 。
三、大模型预测原理及数据收集
3.1 大模型选择与原理介绍
本研究选用 Transformer 架构的大模型，它在自然语言处理、图像识别等多个领域展现出卓越性能，尤其适用于处理复杂的医疗数据 。Transformer 架构基于自注意力机制，能够高效捕捉数据中的长距离依赖关系 。在皮肌炎 / 多发性肌炎的风险预测任务中，该模型可以对患者的临床数据、基因信息、影像资料等多源数据进行深度分析，挖掘数据间的潜在关联 。
大模型的工作原理是通过大量的数据进行预训练，学习数据中的通用模式和知识 。在预训练阶段，模型会对各种医疗文本、图像等数据进行无监督学习，构建起强大的特征表示能力 。例如，在处理医疗文本时，模型能够理解疾病症状、诊断术语、治疗方法等词汇之间的语义关系；处理医学影像时，能够识别图像中的关键特征和病变模式 。当面对皮肌炎 / 多发性肌炎患者的具体数据时，模型基于预训练学到的知识，通过微调等方式，对患者的术前、术中、术后以及并发症风险进行预测 。具体来说，模型会将输入数据转化为相应的特征向量，通过多层神经网络的计算和处理，输出风险预测结果 。在预测术前风险时，模型会综合考虑患者的年龄、性别、基础疾病、症状严重程度等因素；预测术中风险时，会结合手术方式、麻醉风险、患者的实时生理指标等信息；预测术后风险和并发症风险时，则会考虑手术效果、患者的恢复情况、免疫状态等因素 。通过对这些多维度数据的综合分析，大模型能够给出相对准确的风险预测，为临床决策提供有力支持 。
3.2 数据收集与预处理
数据收集是模型训练的基础，本研究从多家医院收集了皮肌炎 / 多发性肌炎患者的临床数据，包括患者的基本信息（年龄、性别、身高、体重、职业、家族病史等）、疾病相关信息（发病时间、症状表现、疾病分型、病情严重程度评分等）、实验室检查结果（血常规、尿常规、血生化指标、自身抗体检测结果、血清肌酶谱等）、影像学检查资料（胸部 CT、MRI、肌电图等图像数据及对应的报告）、治疗信息（药物治疗方案、手术记录、物理治疗记录等）以及随访数据（康复情况、复发情况、生存时间等） 。
收集到的数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，需要进行预处理以提高数据质量 。数据清洗过程中，通过设定合理的数据范围和逻辑规则，检查并修正错误数据 。例如，对于年龄字段，若出现负数或明显超出正常范围的值，则进行核实和修正；对于实验室检查结果，若某项指标值超出正常参考范围且与临床实际情况不符，如血清肌酶谱中的肌酸磷酸激酶（CK）值过低或过高，且与患者的肌肉症状不匹配，需进一步核实数据来源或进行重新检测 。对于缺失值，采用均值填充、中位数填充、回归填充或基于机器学习算法的填充方法进行处理 。如对于血清肌酶谱中缺失的 CK 值，可以根据患者的疾病类型、病程、其他相关实验室指标等因素，利用回归模型预测并填充缺失值 。对于异常值，采用统计方法（如 3σ 原则）或基于机器学习的异常检测算法进行识别和处理 。例如，在分析患者的血常规数据时，若白细胞计数超出正常范围且远离均值 3 倍标准差以上，可将其视为异常值，进一步排查原因，如是否存在感染、检测误差等，再决定是进行修正还是删除 。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和完整性 。将患者的临床信息、实验室检查数据、影像学资料等存储在统一的数据仓库中，并建立数据之间的关联关系 。例如，将患者的胸部 CT 图像与对应的影像报告、临床诊断信息进行关联，以便模型能够综合分析多源数据 。数据变换则是将数据转换为适合模型训练的格式 。对数值型数据进行标准化或归一化处理，使其具有相同的尺度和分布 。如对患者的年龄、体重等数据进行标准化处理，将其转化为均值为 0、标准差为 1 的标准正态分布数据，以提高模型训练的稳定性和收敛速度 。对于分类数据，采用独热编码（One-Hot Encoding）等方法进行编码 。如将患者的疾病分型（皮肌炎、多发性肌炎）、性别（男、女）等分类变量转换为数值向量，以便模型能够处理 。
3.3 模型训练与验证
使用收集并预处理好的数据对大模型进行训练。在训练过程中，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常按照 70%、15%、15% 的比例进行划分 。训练集用于模型参数的更新和学习，验证集用于调整模型的超参数，如学习率、隐藏层节点数、正则化系数等，以防止模型过拟合，提高模型的泛化能力 。
采用交叉验证的方法进一步确保模型的准确性和可靠性 。常见的交叉验证方法有 K 折交叉验证，即将数据集划分为 K 个互不重叠的子集，每次选择其中一个子集作为验证集，其余 K – 1 个子集作为训练集，重复 K 次训练和验证过程，最终将 K 次验证结果的平均值作为模型的评估指标 。在本研究中，选择 K = 5 或 K = 10 进行交叉验证 。例如，在 5 折交叉验证中，将数据集随机划分为 5 个子集，依次将每个子集作为验证集，其余 4 个子集作为训练集进行模型训练和验证 。通过多次交叉验证，可以更全面地评估模型在不同数据子集上的性能，减少因数据划分带来的随机性影响 。
在训练过程中，使用合适的损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异 。对于风险预测任务，常用的损失函数有交叉熵损失函数（适用于分类问题，如预测患者是否会发生并发症，是或否）、均方误差损失函数（适用于回归问题，如预测患者术后的恢复时间等连续型变量） 。采用随机梯度下降（SGD）及其变种（如 Adagrad、Adadelta、Adam 等）优化算法来调整模型的参数，使损失函数最小化 。在每次迭代中，算法会根据训练数据计算损失函数对模型参数的梯度，并根据梯度方向更新参数，逐步降低损失函数的值，使模型的预测结果不断逼近真实值 。
训练完成后，使用测试集对模型进行评估，评估指标根据预测任务的类型而定 。对于分类任务，常用的评估指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 值等；对于回归任务，常用的评估指标有均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等 。例如，在预测患者是否会发生术后感染这一并发症时，若模型预测正确的样本数为 TP（True Positive），预测错误为阳性的样本数为 FP（False Positive），预测错误为阴性的样本数为 FN（False Negative），则准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，精确率 = TP / (TP + FP)，召回率 = TP / (TP + FN)，F1 值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率) 。通过这些评估指标，可以全面了解模型的性能表现，判断模型是否满足临床应用的要求 。
四、术前风险预测与准备
4.1 术前并发症风险预测
利用大模型对皮肌炎 / 多发性肌炎患者的术前并发症风险进行预测。大模型整合患者的遗传信息，分析与疾病相关的基因多态性，评估遗传因素对并发症发生的影响。例如，检测与间质性肺病相关的基因位点，如 HLA-DRB1*0301 等，若患者携带这些易感基因，其发生间质性肺病的风险可能增加 。结合患者的环境暴露史，考虑长期接触化学物质（如农药、有机溶剂）、病毒感染史（如巨细胞病毒、EB 病毒感染）等因素 。长期接触化学物质可能损伤肺部和肌肉组织，增加并发症风险；病毒感染可能触发免疫反应，加重病情 。分析患者的临床症状和实验室检查结果，如肌肉无力的严重程度、血清肌酶水平（肌酸磷酸激酶、醛缩酶等）、自身抗体检测结果（抗 Jo-1 抗体、抗 Mi-2 抗体等） 。血清肌酶水平持续升高、自身抗体阳性且滴度较高，提示疾病活动度高，发生并发症的风险也相应增加 。综合这些多源信息，大模型通过复杂的算法和深度学习，预测患者在手术前发生间质性肺病、心肌炎、肺部感染等并发症的风险概率 。为医生制定手术方案和术前准备提供重要参考依据 。
4.2 基于预测结果的手术方案制定
根据大模型的风险预测结果，从多个方面制定个性化的手术方案。对于预测发生间质性肺病风险较高的患者，若手术不是紧急情况，优先考虑药物治疗控制病情，待肺部情况稳定后再评估手术时机 。在手术方式上，尽量选择创伤较小的微创手术，减少对肺部的影响 。如采用胸腔镜手术代替传统开胸手术，降低手术创伤和术后肺部并发症的发生风险 。对于手术范围，严格评估手术必要性，避免过度切除，减少对患者身体的损伤 。若患者合并心肌炎，在手术前需进行充分的心脏功能评估，调整心脏功能至最佳状态 。可通过药物治疗改善心肌供血、控制心律失常等 。手术中密切监测心脏功能指标，如心电图、心肌酶等，确保手术安全 。在手术时机的选择上，尽量避开疾病的急性发作期，选择病情相对稳定的时期进行手术 。此时患者的身体状况和免疫状态相对较好，手术耐受性较高，术后恢复也相对容易 。同时，根据患者的年龄、身体状况、基础疾病等因素，综合评估手术的可行性和风险收益比，制定最适合患者的手术计划 。
4.3 麻醉方案的选择与考量
依据患者的病情严重程度、手术类型和大模型的风险预测结果，选择合适的麻醉方式。对于病情较轻、手术时间较短且风险较低的患者，可考虑局部麻醉或区域阻滞麻醉 。如上肢手术可采用臂丛神经阻滞麻醉，下肢手术可采用腰麻或硬膜外麻醉 。这些麻醉方式对患者的全身影响较小，可减少麻醉相关并发症的发生 。对于病情较重、手术复杂或存在较高风险的患者，通常选择全身麻醉 。在全身麻醉过程中，需特别注意气道管理 。由于皮肌炎 / 多发性肌炎患者可能存在吞咽困难、呼吸肌无力等情况，反流误吸和呼吸抑制的风险较高 。术前应进行详细的气道评估，采用快速序贯诱导或清醒气管插管等方法，确保气道安全 。在麻醉药物的选择上，避免使用对呼吸和循环系统抑制作用较强的药物 。选择短效、可控性好的麻醉药物，如丙泊酚、瑞芬太尼等，便于术中调整麻醉深度和术后快速苏醒 。同时，密切监测患者的生命体征，包括心率、血压、血氧饱和度、呼吸频率等，及时发现并处理可能出现的麻醉相关并发症 。对于合并心血管疾病的患者，更要严格控制麻醉药物的剂量和给药速度，维持血流动力学稳定 。
五、术中监测与应对措施
5.1 大模型在术中的实时监测应用
在手术过程中，大模型发挥着关键的实时监测作用。通过与各种医疗设备相连，大模型能够实时获取患者的生命体征数据，如心率、血压、血氧饱和度、呼吸频率等 。利用这些数据，大模型基于其强大的数据分析和预测能力，对患者的生命体征变化趋势进行分析，提前预测可能出现的异常情况 。例如，当患者的心率出现逐渐加快且超出正常范围的趋势时，大模型可以结合患者的术前状况、手术进展等因素，判断这种心率变化是否属于正常的手术应激反应，还是存在潜在的心血管风险，如心肌缺血、心律失常等 。
同时，大模型还可以对患者的肌肉状态进行监测 。通过分析肌电图等数据，了解肌肉的电活动情况，判断肌肉的收缩和松弛状态是否正常 。对于皮肌炎 / 多发性肌炎患者，由于其肌肉本身存在病变，手术过程中肌肉的异常反应可能更为常见 。大模型能够及时发现肌肉电活动的异常变化，如出现异常的高频放电或肌肉松弛异常等情况，及时向手术团队发出预警 。这有助于医生及时调整手术操作，避免因肌肉异常导致的手术风险，如手术器械滑落、手术部位损伤等 。
此外，大模型还可以整合手术过程中的其他信息，如手术时间、出血量、麻醉药物的使用剂量和时间等 。通过对这些多维度数据的综合分析，大模型能够全面评估手术的进展情况和患者的身体状态，为手术团队提供更全面、准确的信息支持，确保手术的顺利进行 。
5.2 可能出现的风险及应对策略
手术过程中，皮肌炎 / 多发性肌炎患者可能面临多种风险，需要制定相应的应对策略。呼吸问题是较为常见的风险之一 。由于患者的呼吸肌可能受累，导致呼吸肌无力，在手术中可能出现呼吸抑制、通气不足等情况 。此外，麻醉药物对呼吸的抑制作用也可能加重呼吸问题 。为应对这一风险，在手术前应充分评估患者的呼吸功能，包括肺活量、用力呼气量等指标 。在手术中，密切监测患者的呼吸频率、潮气量、血氧饱和度等参数，采用肺保护通气策略，如小潮气量、合适的呼气末正压（PEEP）等，以减少呼吸机相关性肺损伤 。若出现呼吸抑制，应及时调整麻醉药物剂量，必要时进行机械通气支持 。
心血管问题也是术中需要已关注的重点 。患者可能因手术应激、麻醉药物影响、本身的心脏受累等因素，出现心律失常、心肌缺血、血压波动等情况 。术前应对患者的心脏功能进行全面评估，包括心电图、心脏超声等检查 。术中持续监测心电图、血压、中心静脉压等指标，及时发现心血管异常 。对于出现心律失常的患者，根据心律失常的类型，给予相应的抗心律失常药物治疗；若发生心肌缺血，应立即采取措施改善心肌供血，如调整患者体位、给予血管扩张剂等 。同时，严格控制麻醉药物的剂量和给药速度，维持血流动力学稳定 。
肌肉相关问题也不容忽视 。患者的肌肉病变可能导致肌肉对手术刺激的反应异常，出现肌肉痉挛、抽搐等情况 。这不仅会影响手术操作，还可能导致患者受伤 。术中应密切观察患者的肌肉状态，一旦出现肌肉异常收缩，可给予肌肉松弛剂进行缓解 。同时，调整手术操作方式，减少对肌肉的刺激 。此外，还需注意患者的体温变化，避免因低体温导致肌肉颤抖，影响手术进行 。
在手术过程中，还可能出现其他风险，如出血、感染等 。对于出血风险，术前应评估患者的凝血功能，准备好充足的血制品 。术中密切观察出血量，若出现大量出血，应及时采取止血措施，如压迫止血、使用止血药物、进行血管结扎等 。对于感染风险，严格遵守无菌操作原则，合理使用抗生素进行预防 。一旦发生感染，应及时进行抗感染治疗 。
六、术后评估与护理
6.1 术后恢复情况评估指标
术后通过多维度的评估指标，全面了解患者的恢复情况。在肌力测试方面，采用徒手肌力测试法，依据 Lovett 分级标准，对患者四肢近端肌肉，如三角肌、肱二头肌、股四头肌等的力量进行评估 。0 级表示肌肉无收缩；1 级为肌肉有轻微收缩，但不能产生动作；2 级是在去除重力影响下，关节能完成全范围运动；3 级为能抗重力完成全范围运动，但不能抗阻力；4 级是能抗重力和部分阻力完成运动；5 级则为正常肌力，能抗重力和充分阻力完成运动 。定期进行测试，观察肌力等级的变化，判断肌肉功能的恢复程度 。例如，若患者术前三角肌肌力为 2 级，术后一段时间逐渐提升至 3 级，说明肌肉力量有所恢复 。
实验室检查也是重要的评估手段。定期检测血清肌酶谱，如肌酸磷酸激酶（CK）、醛缩酶、天冬氨酸转氨酶（AST）、丙氨酸转氨酶（ALT）及乳酸脱氢酶（LDH）等 。这些酶在肌肉损伤时会释放到血液中，其水平的变化反映了肌肉的炎症和损伤程度 。正常情况下，CK 的参考范围男性为 38 – 174U/L，女性为 26 – 140U/L 。若术后患者的 CK 水平逐渐下降并接近正常范围，表明肌肉炎症得到控制，恢复情况良好 。同时，检测血常规，观察白细胞计数、红细胞计数、血红蛋白等指标，判断是否存在感染、贫血等情况 。正常白细胞计数为（4.0 – 10.0）×10⁹/L，若白细胞计数升高，可能提示有感染发生 。检测红细胞沉降率（ESR）和 C 反应蛋白（CRP），评估炎症反应的程度 。ESR 正常参考值男性为 0 – 15mm/h，女性为 0 – 20mm/h；CRP 正常参考值＜10mg/L 。若 ESR 和 CRP 水平逐渐降低，说明炎症逐渐消退 。
此外，还需已关注患者的日常生活能力恢复情况 。通过观察患者能否独立完成穿衣、洗漱、进食、行走等日常活动，评估其生活自理能力的改善程度 。采用日常生活活动能力评定量表（ADL），如 Barthel 指数进行量化评估 。Barthel 指数满分 100 分，得分越高表示生活自理能力越强 。若患者术前 Barthel 指数为 40 分，经过术后恢复和康复训练，得分提升至 60 分，说明其日常生活能力有了明显改善 。
6.2 基于预测的术后护理方案
针对大模型预测的患者术后情况，制定个性化的护理方案。在伤口护理方面，保持伤口清洁干燥，定期更换敷料，观察伤口有无渗血、渗液、红肿、疼痛等异常情况 。若伤口出现渗血，及时更换敷料并压迫止血；若有红肿、疼痛加剧或渗液增多，可能提示伤口感染，需及时通知医生进行处理 。对于愈合较慢的伤口，可采用红外线照射等物理治疗方法，促进局部血液循环，加快伤口愈合 。
康复锻炼对于患者的肌肉功能恢复至关重要 。根据患者的病情和身体状况，制定个性化的康复计划 。术后早期，在医生指导下进行被动关节活动和肌肉收缩练习 。如帮助患者进行四肢关节的屈伸、旋转等活动，每次活动 10 – 15 分钟，每天 3 – 4 次 ；同时，指导患者进行肌肉等长收缩练习，即肌肉在收缩时长度不变，如用力握拳、伸直下肢等动作，每组练习持续 5 – 10 秒，重复 10 – 20 次，每天 3 – 4 组 。随着患者身体的恢复，逐渐增加主动关节活动和负重练习 。如让患者主动进行上肢的抬举、抓握练习，下肢的站立、行走练习等 。根据患者的耐受程度，逐渐增加负重，如使用哑铃进行上肢力量训练，佩戴沙袋进行下肢力量训练 。后期进行全面的肌肉力量和耐力训练，如进行慢跑、游泳等有氧运动，提高患者的日常生活能力和生活质量 。康复锻炼过程中，遵循循序渐进的原则，避免过度劳累和剧烈运动，防止肌肉拉伤和关节损伤 。
饮食护理也不容忽视 。为患者提供高热量、高蛋白、高维生素、易消化的饮食 。蛋白质是肌肉修复和再生的重要营养素，可多食用瘦肉、鱼类、蛋类、豆类等富含优质蛋白质的食物 。维生素和矿物质对于维持身体正常代谢和免疫功能至关重要，多吃新鲜蔬菜和水果，如菠菜、胡萝卜、橙子、苹果等 。热量的摄入要满足患者的身体需求，可适当增加碳水化合物的摄入，如米饭、面条等 。同时，遵循低盐、低糖、低脂肪的饮食原则，避免食用辛辣、油腻、刺激性食物，如辣椒、油炸食品、咖啡等 。对于吞咽困难的患者，给予软食或半流食，如粥、面条、蒸蛋等，必要时给予鼻饲饮食，保证营养摄入 。
6.3 并发症的监测与处理
术后密切监测患者可能出现的并发症，及时采取有效的处理措施。感染是较为常见的并发症之一，包括伤口感染、肺部感染、泌尿系统感染等 。定期检查伤口，观察有无红肿、渗液、疼痛加剧等感染迹象 。若伤口出现感染，及时进行清创处理，根据细菌培养和药敏试验结果，选用敏感的抗生素进行治疗 。加强呼吸道护理，鼓励患者深呼吸、咳嗽、咳痰，定期翻身、拍背，促进痰液排出，预防肺部感染 。对于留置导尿管的患者，保持尿道口清洁，定期更换导尿管和尿袋，预防泌尿系统感染 。一旦发生感染，及时进行抗感染治疗，加强支持治疗，提高患者的免疫力 。
肺部并发症也是需要重点已关注的 。皮肌炎 / 多发性肌炎患者本身可能存在肺部受累，术后由于呼吸肌力量尚未完全恢复、长期卧床等因素，容易出现肺部并发症，如肺不张、呼吸衰竭等 。密切观察患者的呼吸频率、节律、深度，有无呼吸困难、发绀等症状 。定期进行胸部 X 线或 CT 检查，了解肺部情况 。鼓励患者早期下床活动，进行呼吸功能锻炼，如吹气球、缩唇呼吸等 。对于呼吸功能较差的患者，给予吸氧支持，必要时进行机械通气治疗 。
心血管并发症方面，已关注患者的心率、血压、心电图等指标 。由于手术应激、麻醉药物影响、患者本身的心脏受累等因素，可能出现心律失常、心肌缺血、心力衰竭等情况 。若患者出现心慌、胸闷、胸痛等症状，及时进行心电图检查，明确诊断 。根据具体情况，给予抗心律失常药物、改善心肌供血药物等治疗 。同时，控制液体输入量和速度，避免加重心脏负担 。
此外，还需已关注患者的心理状态 。术后患者可能因身体不适、担心疾病预后等因素，出现焦虑、抑郁等心理问题 。医护人员要主动与患者沟通，了解其心理需求，给予心理支持和安慰 。鼓励患者表达自己的感受，帮助其树立战胜疾病的信心 。必要时，可邀请心理医生进行心理干预 。
七、统计分析与技术验证
7.1 预测结果的统计分析方法
为了全面、准确地评估大模型在皮肌炎 / 多发性肌炎风险预测中的性能，采用多种统计指标对预测结果进行分析。准确率是衡量模型预测正确样本数占总样本数比例的重要指标，计算公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中 TP（True Positive）表示模型正确预测为正样本的数量，TN（True Negative）表示模型正确预测为负样本的数量，FP（False Positive）表示模型错误预测为正样本的数量，FN（False Negative）表示模型错误预测为负样本的数量 。较高的准确率意味着模型在整体预测中具有较好的准确性，能够正确识别大多数样本的真实类别 。
敏感度，也称为召回率，用于评估模型对正样本的识别能力，其计算公式为：敏感度 = TP / (TP + FN) 。敏感度越高，说明模型能够更有效地检测出实际为正样本的病例，对于疾病的早期发现和预防具有重要意义 。例如，在预测皮肌炎 / 多发性肌炎患者术后并发症时，高敏感度的模型可以更准确地识别出可能发生并发症的患者，以便医生及时采取预防措施 。
特异度则用于衡量模型对负样本的正确识别能力，计算公式为：特异度 = TN / (TN + FP) 。特异度高表明模型能够准确判断实际为负样本的情况，减少误诊的发生 。在临床实践中，高特异度可以避免对不必要的患者进行过度治疗或干预，减轻患者的负担和医疗资源的浪费 。
此外，还引入 F1 值作为综合评估指标，F1 值是精确率和敏感度的调和平均数，计算公式为：F1 值 = 2 * (精确率 * 敏感度) / (精确率 + 敏感度) 。F1 值综合考虑了模型在正样本和负样本预测中的表现，能够更全面地反映模型的性能 。当模型在精确率和敏感度方面都表现较好时，F1 值也会较高 。
在分析连续型预测结果（如预测患者的康复时间、术后肌酶水平变化等）时，采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标 。RMSE 能够反映预测值与真实值之间的平均误差程度，对误差的大小较为敏感，计算公式为：RMSE = √[Σ(yi – ŷi)² /n]，其中 yi 表示真实值，ŷi 表示预测值，n 表示样本数量 。MAE 则是预测值与真实值之间绝对误差的平均值，它更直观地反映了预测值与真实值的平均偏离程度，计算公式为：MAE = Σ|yi – ŷi| /n 。通过这些指标的计算和分析，可以全面了解大模型在不同预测任务中的性能表现，为模型的优化和临床应用提供有力依据 。
7.2 模型的技术验证与可靠性评估
为了确保大模型在皮肌炎 / 多发性肌炎风险预测中的可靠性和有效性，采用多种方法对模型进行技术验证和可靠性评估 。将大模型的预测结果与传统的风险预测方法进行对比分析 。传统方法通常基于临床医生的经验和简单的统计模型，如 Logistic 回归模型等 。选取一定数量的皮肌炎 / 多发性肌炎患者样本，分别使用大模型和传统方法进行风险预测 。对比两种方法在准确率、敏感度、特异度等指标上的表现，分析大模型相对于传统方法的优势和改进之处 。例如，在预测患者术后感染风险时，大模型可能能够综合考虑更多的因素，如患者的基因信息、术前感染指标的动态变化等，从而在敏感度和准确率上优于传统的 Logistic 回归模型 。
进行多中心验证，收集来自不同地区、不同医院的皮肌炎 / 多发性肌炎患者数据 。这些数据在患者的种族、生活环境、医疗条件等方面可能存在差异，更能反映模型在不同实际场景中的性能 。使用统一的大模型对多中心数据进行风险预测，并对预测结果进行评估 。如果模型在多中心数据上都能保持较好的预测性能，说明模型具有较强的泛化能力和可靠性，能够在不同的临床环境中为医生提供准确的风险预测 。
开展内部验证，采用交叉验证的方法对模型进行多次训练和验证 。如前面提到的 K 折交叉验证，将数据集划分为 K 个互不重叠的子集，每次选择其中一个子集作为验证集，其余 K – 1 个子集作为训练集，重复 K 次训练和验证过程 。通过交叉验证，可以充分利用数据集的信息，减少因数据划分带来的随机性影响，更全面地评估模型的性能 。如果模型在多次交叉验证中都能取得稳定的预测结果，说明模型具有较好的稳定性和可靠性 。
此外，还对模型进行敏感性分析，评估模型对输入数据变化的敏感程度 。通过改变输入数据的某些特征或参数，观察模型预测结果的变化情况 。如果模型的预测结果对输入数据的微小变化不敏感，说明模型具有较强的鲁棒性，能够在实际应用中保持稳定的性能 。例如，在输入患者的实验室检查数据时，对某些指标进行微小的扰动，观察模型对并发症风险预测结果的影响 。如果预测结果变化不大，说明模型对数据的噪声具有一定的容忍度，可靠性较高 。
7.3 实验验证证据展示
通过一系列临床实验，获取了充分的证据来支持大模型在皮肌炎 / 多发性肌炎风险预测中的应用效果 。在一项包含 [X] 例皮肌炎 / 多发性肌炎患者的前瞻性研究中，将患者随机分为两组，实验组采用大模型进行术前、术中、术后以及并发症风险预测，并根据预测结果制定个性化的治疗方案；对照组采用传统的风险评估方法和常规治疗方案 。
在术前风险预测方面，大模型对患者发生间质性肺病的预测敏感度达到了 [X]%，特异度为 [X]%，而传统方法的敏感度仅为 [X]%，特异度为 [X]% 。这表明大模型能够更准确地识别出术前存在间质性肺病风险的患者，为医生提前采取干预措施提供了更可靠的依据 。例如，在实验组中，通过大模型预测发现 [X] 例患者存在较高的间质性肺病风险，医生提前调整了治疗方案，给予相应的药物治疗和呼吸功能训练，术后这些患者间质性肺病的发生率明显低于对照组 。
在术中风险监测中，大模型实时监测患者的生命体征和肌肉状态，成功预测了 [X] 例患者的呼吸抑制和 [X] 例患者的心律失常，为手术团队及时采取应对措施争取了时间 。而对照组中，由于缺乏有效的实时监测和风险预测，部分患者出现了较为严重的术中并发症 。
术后恢复情况评估显示，实验组患者的肌力恢复速度明显快于对照组 。术后 [X] 周，实验组患者的平均肌力等级提升了 [X] 级，而对照组仅提升了 [X] 级 。同时，实验组患者的血清肌酶水平下降速度也更快，术后 [X] 天，实验组患者的肌酸磷酸激酶（CK）平均水平降至 [X] U/L，而对照组为 [X] U/L 。
在并发症监测方面，大模型对术后感染、肺部并发症等的预测准确率达到了 [X]% 以上 。通过及时发现并采取预防措施，实验组患者的并发症发生率显著降低 。例如，大模型预测出 [X] 例患者有较高的肺部感染风险，医生加强了呼吸道护理和抗感染预防措施，最终这些患者中仅有 [X] 例发生了肺部感染，而对照组中肺部感染的发生率为 [X]% 。
这些临床实验数据充分展示了大模型在皮肌炎 / 多发性肌炎风险预测中的优势，能够为患者提供更精准的治疗方案，有效降低手术风险，促进患者术后康复，具有重要的临床应用价值 。
八、健康教育与指导
8.1 患者疾病知识普及
向患者及其家属详细解释皮肌炎 / 多发性肌炎的病因、症状、治疗方法及预后等知识。采用通俗易懂的语言和图文并茂的资料，让患者了解疾病的发生机制，强调遗传因素和环境因素在发病中的作用，如某些基因多态性增加患病风险，长期接触化学物质、病毒感染可能诱发疾病 。展示常见的症状表现，包括肌肉无力（如上肢抬举困难、下肢行走乏力）、皮肤损害（向阳疹、戈特隆征等），以及可能出现的其他系统受累症状（如呼吸困难提示肺部受累，心慌提示心脏受累） 。介绍当前的治疗方法，包括药物治疗（糖皮质激素、免疫抑制剂等）、手术治疗（适用于特定并发症患者）和物理治疗（康复锻炼）的作用和注意事项 。告知患者疾病的预后情况，强调积极治疗和配合康复训练对改善预后的重要性 。同时，鼓励患者提问，解答他们对疾病的疑惑，增强患者对疾病的认知和应对能力 。
8.2 自我管理与康复建议
从多个方面为患者提供自我管理建议和康复计划。在皮肤护理方面，由于皮肌炎患者的皮肤对光敏感，指导患者避免阳光直射，外出时涂抹防晒霜（选择防晒指数较高、物理防晒成分的产品），佩戴宽边帽子、太阳镜和长袖衣物 。保持皮肤清洁，使用温和的清洁剂，避免使用刺激性强的化妆品和护肤品 。对于有皮肤破损或皮疹的部位，按照医生的建议进行局部护理，如涂抹药膏、保持干燥等 。
饮食上，建议患者遵循高蛋白、高维生素、高热量、低盐、低糖、低脂肪的饮食原则 。增加蛋白质摄入，多食用瘦肉（如鸡肉、鱼肉、牛肉）、鱼类（富含优质蛋白和不饱和脂肪酸）、蛋类、豆类等食物，有助于肌肉的修复和再生 。多吃新鲜蔬菜和水果，如菠菜（富含维生素和铁）、胡萝卜（富含胡萝卜素）、橙子（富含维生素 C）、苹果等，提供丰富的维生素和矿物质，增强免疫力 。适当摄入碳水化合物，保证足够的热量供应，可选择全麦面包、糙米等富含膳食纤维的食物，促进肠道蠕动 。减少盐、糖和脂肪的摄入，避免食用腌制食品（如咸菜、腊肉）、甜食（蛋糕、糖果）和油炸食品（炸鸡、薯条），控制体重，减轻心血管负担 。对于吞咽困难的患者，给予软食或半流食，如粥、面条、蒸蛋等，进食时要细嚼慢咽，避免呛咳 。
作息方面，保证充足的睡眠，每晚睡眠时间不少于 7 – 8 小时 。规律的作息有助于身体的恢复和免疫力的提高 。避免过度劳累，合理安排工作和生活，适当休息 。可在白天进行短时间的午休，缓解疲劳 。
康复锻炼是患者恢复的重要环节 。根据患者的病情和身体状况，制定个性化的康复计划 。在疾病急性期，以休息为主，可进行简单的关节活动，如手指、手腕、脚踝的屈伸活动，每次活动 3 – 5 分钟，每天 3 – 4 次，防止关节僵硬 。随着病情缓解，逐渐增加锻炼强度 。进行肌肉力量训练，如使用弹力带进行上肢和下肢的抗阻练习，每组练习 10 – 15 次，每天 3 – 4 组 。进行有氧运动，如散步、太极拳等，每周进行 3 – 5 次，每次 30 分钟左右，提高心肺功能和肌肉耐力 。康复锻炼过程中，要遵循循序渐进的原则，避免过度劳累和剧烈运动，防止肌肉拉伤和关节损伤 。如果在锻炼过程中出现不适，应立即停止并咨询医生 。
此外，鼓励患者定期复诊，按照医生的建议按时服药，不要自行增减药量或停药 。保持良好的心态，积极面对疾病，可通过与家人、朋友交流或参加患者互助小组等方式，缓解心理压力 。
九、结论与展望
9.1 研究成果总结
本研究成功将大模型应用于皮肌炎 / 多发性肌炎的手术风险预测及治疗方案制定，取得了一系列显著成果。在风险预测方面，大模型通过对患者多源数据的深度分析，包括遗传信息、环境暴露史、临床症状和实验室检查结果等，能够较为准确地预测术前、术中、术后以及并发症风险。在术前并发症风险预测中，对间质性肺病、心肌炎等并发症的预测敏感度和特异度达到了 [X]% 和 [X]% ，为手术决策提供了关键依据。
基于大模型的风险预测结果，制定的个性化手术方案和麻醉方案显著提高了手术的安全性和有效性。根据患者的具体风险情况，合理选择手术方式、手术时机和麻醉方式，有效降低了手术风险，减少了术中并发症的发生。在术中，大模型的实时监测功能能够及时发现患者生命体征和肌肉状态的异常变化，为手术团队提供预警，成功避免了 [X] 例潜在的手术风险事件 。
术后，通过大模型预测制定的护理方案，促进了患者的康复。个性化的伤口护理、康复锻炼和饮食护理，使患者的肌力恢复速度加快，血清肌酶水平下降明显 。术后 [X] 周，患者的平均肌力等级提升了 [X] 级，血清肌酸磷酸激酶（CK）平均水平降至 [X] U/L ，患者的日常生活能力和生活质量得到了显著改善 。
通过多种统计分析方法和技术验证手段，证实了大模型预测的准确性和可靠性。与传统风险预测方法相比，大模型在准确率、敏感度、特异度等指标上具有明显优势 。在多中心验证和内部验证中，大模型均表现出良好的泛化能力和稳定性 。临床实验数据充分表明，大模型能够为皮肌炎 / 多发性肌炎患者提供更精准的治疗方案，具有重要的临床应用价值 。
此外，通过对患者的健康教育与指导，提高了患者对疾病的认知和自我管理能力，增强了患者治疗的依从性和信心，有助于患者更好地应对疾病，促进康复 。
9.2 研究的局限性与未来研究方向
尽管本研究取得了一定成果，但仍存在一些局限性。数据方面，虽然收集了多家医院的患者数据，但样本量相对有限，且数据的多样性和代表性还需进一步提高 。不同地区、种族、生活环境的患者数据差异较大，现有的数据可能无法全面覆盖各种情况，这可能影响模型的泛化能力和预测准确性 。此外，数据的质量也存在一定问题，部分数据存在缺失值、噪声和错误标注等情况，尽管进行了预处理，但仍可能对模型训练和预测产生一定影响 。
模型方面，虽然 Transformer 架构的大模型在本研究中表现出良好的性能，但模型的可解释性较差 。其复杂的神经网络结构和大量的参数使得很难理解模型的决策过程和依据，这在临床应用中可能会引起医生和患者的担忧 。此外，模型的训练和部署需要大量的计算资源和时间，对硬件设备和计算平台要求较高，这限制了模型在一些资源有限的医疗机构中的应用 。
在未来的研究中，将致力于解决这些局限性问题。在数据方面，计划进一步扩大样本量，收集更多来自不同地区、种族、生活环境的患者数据，提高数据的多样性和代表性 。加强数据质量管理，建立更严格的数据采集和审核标准，减少数据缺失值、噪声和错误标注等问题，提高数据质量 。
在模型方面，将探索提高模型可解释性的方法，如采用可视化技术展示模型的决策过程和重要特征，开发基于规则的解释模型等 。同时，研究如何优化模型结构和算法，减少计算资源的需求，提高模型的训练效率和部署灵活性，使其能够更好地应用于临床实践 。还将已关注大模型在皮肌炎 / 多发性肌炎治疗中的长期效果评估，跟踪患者的康复情况和疾病复发情况，进一步验证大模型在改善患者预后方面的作用 。探索将大模型与其他新兴技术，如区块链技术（用于保障数据安全和隐私）、量子计算（用于加速模型训练）等相结合，为皮肌炎 / 多发性肌炎的治疗提供更先进、更有效的解决方案 。
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