말초혈액세포(MMPBC)의 AI 기반 다중 모드 매개변수로 중병 아동의 생존 위험 예측

UNICEF(유엔아동기금)의 정의에 따르면 아동은 0세부터 18세 사이의 개인을 의미합니다. 중증 아동이란 PICU나 NICU에 입원하여 특별한 치료가 필요한 심각한 질병을 앓고 있는 아동을 의미합니다. 이러한 질병은 아이의 생명을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 연구에 따르면 선진국의 국제 PICU 사망률은 2~3%입니다. 최근 몇 년 동안 중국 PICU의 병원 내 사망률은 4.7%~6.8%입니다. 중병 아동의 생존 위험 평가는 항상 관심의 초점이 되어 왔습니다. 전통적인 평가 방법에는 생리학적 지표, 채점 도구, 질병의 중증도, 진단 시간 등이 포함되어 있어 의사가 어느 정도 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있지만, 예측 능력은 제한적이고 소아의 생리적 상태와 질병 진행을 종합적으로 반영하기 어렵습니다.

기술의 발전과 사회적 진보에 따라 혈액 세포 분석은 보다 정확한 결과, 보다 포괄적인 매개변수 및 보다 빠른 검출을 제공하는 다중 세포 분석 기술의 고도로 통합된 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 세포 분석 애플리케이션은 망상적혈구, 유핵 적혈구 및 미성숙 과립구를 포함한 비정상 시료의 식별 및 경보 기능에 점점 더 중점을 두고 있습니다. 2009년 Mindray Group은 국립정밀화학연구소(National Key Laboratory of Fine Chemicals)와 협력하여 혈액 세포 분석 요구 사항을 충족하는 새로운 핵산 표적 형광 염료를 개발했습니다(특허받은 형광 염료는 국가 과학 기술 진보 2등상을 수상했습니다). 이 획기적인 기술은 국제 지적 재산권 장벽을 극복하고 유핵 적혈구 및 망상 적혈구를 검출하는 기능을 갖춘 최초의 고급 혈액 세포 분석기 BC-6800을 개발했습니다. 이 장치는 중국 내 3차 병원의 90% 이상에 성공적으로 홍보되었습니다. 이 혈구 분석기는 일상적인 혈구 비율을 검출하는 동안 실제로 세포 분포 폭, 비정상 세포 비율 등 세포 분포 특성에 대한 대량의 다중 모드 데이터를 생성합니다. 그러나 지금까지 이러한 다중 모드 데이터는 임상 실습에서 완전히 활용되지 않았습니다.

다중 모드 세포 데이터의 예비 탐색은 소규모 집단의 전염병을 예측, 진단 및 예측하는 데 엄청난 가치가 있음을 입증했습니다. 본 연구는 중국 전역의 여러 센터에 있는 NICU 및 PICU 입원 아동의 임상 데이터 및 혈액 세포 다중 모드 데이터를 후향적으로 수집하여 100,000명 이상의 국가 다기관 혈액 세포 다중 모드 데이터베이스를 구축하고 이를 사용하는 것을 목표로 합니다. 세포 형태와 구조 분포의 차이를 기반으로 정확하고 반복 가능하며 편견 없는 식별 및 분류를 달성하는 인공 지능 기술입니다. 중병 아동의 생존 위험을 예측하기 위해 발견 코호트에 고성능 예측 모델이 구축됩니다. 모델의 성능은 검증 코호트에서 검증되어 중국의 중병 아동 인구에 대한 적용 가능성을 평가할 것입니다. 이 연구는 다기관 코호트 연구를 기반으로 증거 기반 의학에 대한 확실한 증거를 제공하고 중환자의 생존 위험을 예측하고 임상의를 위한 보조 결정 지원을 제공하며 중환자의 생존율을 향상시키는 잠재적인 새로운 검사 기술을 제공할 것입니다. 정밀의료 발전을 촉진합니다.