Sperimentazione diagnostica della malattia da reflusso gastroesofageo (GERDT)

La malattia da reflusso gastroesofageo (GERD) è una condizione molto comune nella pratica clinica. In Cina, la GERD colpisce quasi 150 milioni di pazienti, la cui qualità della vita è gravemente compromessa. Attualmente, la diagnosi di GERD dipende principalmente dai risultati del monitoraggio del reflusso 24 ore su 24. Tuttavia, tale esame ha un livello di accettabilità piuttosto basso. Di conseguenza, a un gran numero di pazienti non è stata diagnosticata in modo tempestivo e accurato e si sono indotti gravi problemi sociali, come l'abuso di farmaci con inibitori della pompa protonica. Il nostro team ha già sviluppato un nuovo dispositivo per l’arricchimento delle cellule esofagee e stabilito un metodo pionieristico a livello internazionale di screening citologico per il cancro esofageo basato su una tecnologia di deep learning all’avanguardia. Questo progetto mira a sviluppare molteplici algoritmi di deep learning e stabilire un metodo innovativo per la diagnosi di GRED, utilizzando la nuova tecnologia di arricchimento delle cellule esofagee. La ricerca include: 1) costruzione di algoritmi di deep learning per il riconoscimento e la classificazione automatica delle cellule infiammatorie esofagee; 2) estrazione ed estrazione delle caratteristiche chiave delle cellule squamose esofagee e delle cellule infiammatorie sotto l'interazione medico-AI; 3) stabilire un modello di previsione per GERD integrando caratteristiche digitali delle cellule squamose e delle cellule infiammatorie e costruendo un sistema di diagnosi automatica basato su cloud; 4) studiare l'atlante dell'immunoinfiltrazione della GERD e il suo valore diagnostico basato sulle cellule infiammatorie arricchite. L'obiettivo finale è risolvere gli attuali problemi clinici e realizzare una diagnosi rapida, conveniente e accurata di GERD.