AI ベースの末梢血球のマルチモーダル パラメーター (MMPBC) が重症児の生存リスクを予測

国連児童基金 (UNICEF) の定義によれば、子どもとは 0 歳から 18 歳までの個人です。重症の子どもとは、PICU または NICU に入院し、特別な治療が必要な重篤な病気に苦しんでいる子どもたちです。 これらの病気は子供の命を危険にさらす可能性があります。 研究によると、先進国の国際的なPICU死亡率は2%から3%であると報告されています。近年、中国におけるPICUの院内死亡率は4.7%から6.8%となっている。 重症の子供の生存リスクの評価は常に注目を集めてきました。 従来の評価方法には、生理学的指標、スコアリングツール、病気の重症度、診断時間が含まれており、医師の意思決定にある程度役立ちますが、その予測能力には限界があり、子供の生理学的状態や病気の進行を包括的に反映することは困難です。

技術の発展と社会の進歩に伴い、血球分析は、より正確な結果、より包括的なパラメータ、より迅速な検出を提供する複数の細胞分析技術の高度に統合されたプラットフォームに向けて進化しています。 細胞分析アプリケーションは、網赤血球、有核赤血球、未熟顆粒球などの異常サンプルの識別および警報機能にますます重点を置いています。 2009 年、Mindray Group は、国立精密化学研究所と協力して、血球分析の要件を満たす新しい核酸標的蛍光色素を開発しました (この特許取得済みの蛍光色素は国家科学技術進歩賞第 2 位を受賞しました)。 この画期的な技術は国際的な知的財産の壁を乗り越え、有核赤血球と網赤血球の検出機能を備えた初のハイエンド血球分析装置「BC-6800」を開発しました。 この装置は中国の 3 次病院の 90% 以上に導入されています。 この血球分析装置は、日常的な血球比率を検出しながら、実際に細胞分布幅や異常細胞比率などの細胞分布特性に関する多峰性データを大量に生成します。 しかし、これまでのところ、これらのマルチモーダルデータは臨床現場で十分に活用されていません。

マルチモーダルな細胞データの予備調査は、小集団における感染症の予測、診断、予後においてその多大な価値を証明しています。 この研究は、中国全土の複数の施設のNICUおよびPICUに入院している小児から臨床データと血球マルチモーダルデータを遡及的に収集し、10万人以上を対象とする全国多施設血球マルチモーダルデータベースを構築し、それを利用することを目的としています。細胞の形態や構造分布の違いに基づいて、正確で再現性があり、偏りのない識別と分類を実現する人工知能テクノロジー。 重症児の生存リスクを予測するために、発見コホートで高性能予測モデルが構築されます。モデルのパフォーマンスは検証コホートで検証され、中国の重症児集団への適用可能性が評価される。 この研究は、多施設コホート研究に基づいた科学的根拠に基づいた医療に対する確かな証拠を提供し、重症児の生存リスクを予測し、臨床医に補助的な意思決定支援を提供し、重症児の生存率を改善するための潜在的な新しい検査技術を提供します。精密医療の開発を促進します。