Op AI gebaseerde multimodale parameter van perifere bloedcellen (MMPBC) voorspelt het overlevingsrisico bij ernstig zieke kinderen

Volgens de definitie van het Kinderfonds van de Verenigde Naties (UNICEF) zijn kinderen individuen tussen de leeftijd van 0 en 18 jaar. Kritiek zieke kinderen zijn kinderen die zijn opgenomen op de PICU of NICU en lijden aan ernstige ziekten die een speciale behandeling vereisen. Deze ziekten kunnen het leven van het kind in gevaar brengen. Studies hebben gemeld dat het internationale PICU-sterftecijfer in ontwikkelde landen 2% tot 3% bedraagt; de afgelopen jaren bedraagt ​​het sterftecijfer in ziekenhuizen op de PICU in China 4,7% tot 6,8%. De beoordeling van het overlevingsrisico van ernstig zieke kinderen is altijd een aandachtspunt geweest. Traditionele beoordelingsmethoden omvatten fysiologische indicatoren, scorehulpmiddelen, ernst van de ziekte en diagnosetijd, die artsen tot op zekere hoogte kunnen helpen beslissingen te nemen, maar hun voorspellende vermogen is beperkt en moeilijk om de fysiologische status en ziekteprogressie van het kind volledig weer te geven.

Met de ontwikkeling van technologie en sociale vooruitgang evolueert bloedcelanalyse naar een sterk geïntegreerd platform van meerdere celanalysetechnologieën die nauwkeurigere resultaten, uitgebreidere parameters en snellere detectie opleveren. Toepassingen voor celanalyse zijn steeds meer gericht op de identificatie- en alarmmogelijkheden van abnormale monsters, waaronder reticulocyten, rode bloedcellen met kern en onrijpe granulocyten. In 2009 ontwikkelde Mindray Group, in samenwerking met het National Key Laboratory of Fine Chemicals, een nieuwe op nucleïnezuur gerichte fluorescerende kleurstof die voldoet aan de eisen van bloedcelanalyse (de gepatenteerde fluorescerende kleurstof won de National Science and Technology Progress Second Prize). Deze baanbrekende technologie overwon internationale barrières op het gebied van intellectueel eigendom en ontwikkelde de eerste hoogwaardige bloedcelanalysator, de BC-6800, met functies voor het detecteren van kernhoudende rode bloedcellen en reticulocyten. Het apparaat is met succes gepromoot bij meer dan 90% van de tertiaire ziekenhuizen in China. Terwijl hij routinematige bloedcelverhoudingen detecteert, genereert deze bloedcelanalysator feitelijk een grote hoeveelheid multimodale gegevens over celdistributiekarakteristieken, waaronder celdistributiebreedte en abnormale celverhoudingen. Tot nu toe zijn deze multimodale gegevens echter niet volledig benut in de klinische praktijk.

Voorlopige verkenning van multimodale celgegevens heeft de enorme waarde ervan aangetoond bij het voorspellen, diagnosticeren en voorspellen van infectieziekten in kleine populaties. Deze studie heeft tot doel om met terugwerkende kracht klinische gegevens en multimodale bloedcelgegevens te verzamelen van in de NICU en PICU opgenomen kinderen in meerdere centra in heel China, om een ​​nationale multi-center multimodale database voor bloedcellen op te zetten met niet minder dan 100.000 mensen, en om gebruik te maken van kunstmatige intelligentietechnologie om nauwkeurige, herhaalbare en onbevooroordeelde identificatie en classificatie te bereiken op basis van verschillen in celmorfologie en structurele distributie. In het ontdekkingscohort zal een krachtig voorspellingsmodel worden geconstrueerd om het overlevingsrisico van ernstig zieke kinderen te voorspellen; de prestaties van het model zullen worden gevalideerd in het validatiecohort om de toepasbaarheid ervan in de Chinese populatie van ernstig zieke kinderen te evalueren. Deze studie zal solide bewijs leveren voor evidence-based geneeskunde, gebaseerd op cohortstudies in meerdere centra, en potentiële nieuwe inspectietechnologieën bieden voor het voorspellen van het overlevingsrisico van ernstig zieke kinderen, het bieden van aanvullende beslissingsondersteuning voor artsen, het verbeteren van de overlevingskans van ernstig zieke kinderen, en het bevorderen van de ontwikkeling van precisiegeneeskunde.