Ensayo de diagnóstico de la enfermedad por reflujo gastroesofágico (GERDT)

La enfermedad por reflujo gastroesofágico (ERGE) es una afección muy común en la práctica clínica. En China, la ERGE afecta a casi 150 millones de pacientes, cuya calidad de vida se ve gravemente afectada. Actualmente, el diagnóstico de ERGE depende principalmente de los resultados de la monitorización del reflujo de 24 horas. Sin embargo, dicho examen tiene una aceptabilidad bastante baja. Como resultado, un gran número de pacientes no fueron diagnosticados de manera oportuna y precisa, y se indujeron problemas sociales graves, como el abuso de inhibidores de la bomba de protones. Nuestro equipo desarrolló previamente un dispositivo novedoso para el enriquecimiento de células esofágicas y estableció un método pionero a nivel internacional de detección citológica del cáncer de esófago basado en tecnología de aprendizaje profundo de vanguardia. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar múltiples algoritmos de aprendizaje profundo y establecer un método innovador para el diagnóstico de GRED, utilizando la novedosa tecnología de enriquecimiento de células esofágicas. La investigación incluye: 1) la construcción de algoritmos de aprendizaje profundo para el reconocimiento y clasificación automática de células inflamatorias esofágicas; 2) extraer y extraer las características clave de las células escamosas del esófago y las células inflamatorias mediante la interacción médico-IA; 3) establecer un modelo de predicción de ERGE integrando características digitales de células escamosas y células inflamatorias y construyendo un sistema de diagnóstico automático basado en la nube; 4) investigar el atlas de inmunoinfiltración de ERGE y su valor diagnóstico basado en el enriquecimiento de células inflamatorias. El objetivo final es resolver los problemas clínicos actuales y realizar un diagnóstico rápido, conveniente y preciso de ERGE.