Det intelligente forebyggelses- og kontrolsystem og strategi for hele sygdomscyklussen for diabetisk nefropati

Diabetisk nefropati er en af ​​de mest alvorlige mikrovaskulære komplikationer af diabetes og en væsentlig årsag til for tidlig død og handicap. Det er blevet en førende årsag til nyresvigt i slutstadiet både i Kina og over hele verden, der forbruger betydelige medicinske ressourcer. Oprettelsen af ​​et omfattende reguleringssystem til udvikling og progression af diabetisk nefropati er et kritisk behov for effektiv forebyggelse og kontrol. Der er dog en mangel på repræsentative kohorter, der dækker hele sygdomscyklussen for diabetisk nefropati både indenlandske og internationalt, hvilket skaber tekniske flaskehalse i omfattende beskrivelse af dens udviklingsmønstre. Dette projekt har til formål at udvide og integrere eksisterende storprøve naturlige befolkningskohorter og potentielle opfølgningskohorter, der dækker hele sygdomscyklussen for diabetes og diabetisk nefropati. Det vil konstruere en panoramilivsdatabase til at identificere risikofaktorer, kliniske fænotyper og multimodale biomarkører i forskellige sygdomsstadier. Ved at integrere interaktioner med flere organer (f.eks. Nyre, øje), vil projektet etablere nye billeddannelses- og funktionelle vurderingsteknologier til mikrovaskulære komplikationer. Ved hjælp af kunstig intelligens til at behandle multimodale medicinske data vil de opbygge og validere risikoforudsigelsesmodeller og evalueringssystemer for hele sygdomscyklussen for diabetisk nefropati. Projektet vil udvikle effektive intelligente forebyggelses- og behandlingsstrategier for diabetisk nefropati, fremme vedtagelsen af ​​nye teknologier og etablere et medicinsk kvalitetskontrolsystem for at levere tjenester til medicinske institutioner. I sidste ende sigter det mod at forbedre og opretholde medicinsk kvalitet, hvilket reducerer forekomsten af ​​nyresygdom i slutstadiet.