Vývoj systému umělé inteligence pro inteligentní patologickou diagnostiku a predikci terapeutických účinků na základě multimodální fúze dat běžných nádorů a závažných infekčních onemocnění v dýchacím systému pomocí technologie hlubokého učení.

Hlavní cíle jsou následující:

1. Vytvořit lékařskou platformu velkých dat pro multimodální informační fúzi běžných nádorů a hlavních infekčních onemocnění (rakovina plic/plicní uzliny, tuberkulóza a COVID-19) na základě stávajících patologických obrazových vlastností a klinické multiomické informační databáze: platforma lékařských velkých dat podporuje získávání klinických elektronických lékařských záznamů pacienta (včetně rutinní klinické detekce), kompletní digitální část patologických obrazových dat, lékařské zobrazování (CT, MRI, ultrazvuk, nukleární medicína atd.), více omických dat ( genom, transkriptom a metabolom, proteomika) omická data, etiologie, patologie a související grafické datové zprávy a údaje o multimodální lékařské léčbě. Naším cílem je realizovat ukládání, sdílení, fúzní výpočty, ochranu soukromí a dohled nad bezpečností multimodálních a meziškálových biomedicínských velkých dat. Naše práce otevře klíčové obchodní procesy a propojení napříč regiony, napříč nemocnicemi, mezi různými terminály, mezi nemocnicemi a lékaři a mezi odděleními, abychom podpořili nepřetržité shromažďování dat a shromažďování znalostí v nemocnicích a podpořili lékařskou spolupráci.
2. Vytvořit multimodální informační fúzní databázi s patologickými rysy, zobrazovacími rysy, multiomiky (patologickými, genomickými, transkriptomovými, metabolomickými, proteomickými atd.) a klinickými informacemi pacientů v různých stádiích rakoviny plic/plicních uzlů, tuberkulózy a COVID 19. Databázová škála zahrnuje multimodální data nejméně 600 pacientů s rakovinou plic/plicních uzlů, 200 pacientů s tuberkulózou a 200 pacientů s COVID-19. Kromě toho bude existovat více než 10 biomarkerů významně souvisejících s diagnostikou a léčbou pacientů s rakovinou plic/plicní uzliny, tuberkulózou a COVID-19 byly vykopány prostřednictvím asociační analýzy, které poskytují parametry pro konstrukci modelu umělé inteligence.
3. Využijeme technologii umělé inteligence k vytvoření multimodální technologie křížové analýzy lékařských velkých dat a výše uvedených modelů přesné diagnostiky a předpovědi léčebných efektů. Abychom vyřešili tři klíčové problémy multimodální fúze dat, jako je nevyváženost, malá velikost vzorku a špatná interpretovatelnost, zavedeme algoritmus pro rozpoznávání UMĚLÉ inteligence pro obrazové obrazy a patologické obrazy a použijeme zpracování obrazu a hluboké učení. technologie pro dolování víceúrovňových hloubkových vizuálních rysů obrazových dat a patologických dat. Kromě toho využijeme algoritmy bioinformatické analýzy k provádění molekulárních sítí a funkční analýzy molekulárních markerů na úrovni více omických technologií (patologické, genomické, transkriptomové, metabolomové, proteomové atd.).