Una nueva detección cuantitativa asistida por modelos basada en imágenes de la hipertensión portal en pacientes con cirrosis (CHESS2104)

China sufre la mayor carga de enfermedad hepática en el mundo. El número de enfermedades hepáticas crónicas es más de 400 millones. La hepatitis relacionada con virus, la hepatitis alcohólica o la hepatitis grasa relacionada con el metabolismo, etc., pueden progresar a cirrosis, lo que representa una gran amenaza para la salud pública. La hipertensión portal es un factor de riesgo crítico que se correlaciona con el pronóstico clínico de los pacientes con cirrosis. De acuerdo con el Consenso sobre la aplicación clínica del gradiente de presión venosa hepática en China (2018), el gradiente de presión venosa hepática (GPVH) superior a 10, 12, 16, 20 mmHg predice de manera correspondiente diferentes resultados de pacientes con cirrosis e hipertensión portal. Es de gran importancia establecer un sistema de estratificación de riesgo y realizar un manejo personalizado de la hipertensión portal en la cirrosis. Como estándar de oro universal para diagnosticar y monitorear la hipertensión portal, HVPG sigue siendo una limitación para la aplicación clínica debido a su invasividad. Cómo construir un método novedoso, no invasivo, preciso y conveniente para lograr la predicción de GPVH es un problema general importante en el manejo de la hipertensión portal en la cirrosis.

El desarrollo de la técnica radiómica proporciona un enfoque para resolver los problemas clínicos antes mencionados. Basada en algoritmos de inteligencia artificial, la radiómica aprovecha las características cuantitativas, de alta resolución y extraíbles de imágenes médicas encriptadas, junto con datos clínicos o genéticos para producir un sistema de apoyo a la toma de decisiones basado en evidencia, para lograr los objetivos clínicos, incluidos el diagnóstico, la evaluación del efecto del tratamiento y predicción del pronóstico. En este proyecto, con el objetivo de desarrollar un sistema de estratificación de riesgo para el manejo de la hipertensión en la cirrosis, construiremos una base de datos estándar de atención y utilizaremos la herramienta radiómica para construir el sistema de toma de decisiones. Asumiremos la responsabilidad de lograr la segmentación de órganos y vasos, la selección de características radiómicas y la construcción de firmas para la predicción de la clasificación de la hipertensión, y lograremos el desarrollo de un sistema prototipo que integraría cuatro módulos, incluida la gestión de bases de datos, el módulo de aplicación de estratificación de riesgo HVPG, la presentación de resultados previstos. módulo y módulo de curación de información de pronóstico. Este proyecto se centrará en dos aspectos, que son la optimización de algoritmos de aprendizaje automático y el desarrollo de sistemas prototipo, para promover la medicina de precisión en la enfermedad hepática.