En AI-modell basert på smarttelefon-avledede multimodalitetsbilder for å evaluere portalhypertensjon hos pasienter med cirrhosis (CHESS2203)

Portal hypertensjon bidro til de viktigste komplikasjonene ved levercirrhose. For tiden var hepatisk venøs trykkgradient (HVPG) referansestandarden for evaluering av portaltrykk hos pasienter med cirrhose. Imidlertid er praktiseringen av HVPG begrenset til å kreve omfattende erfaring og høyt spesialiserte sentre. De siste årene har ikke-invasive metoder blitt foreslått for å forutsi graden av cirrhotisk portalhypertensjon. Leverstivhet er for tiden den mest brukte metoden for ikke-invasiv vurdering av portal hypertensjon. Den fornyende Baveno VII anbefalte at leverstivhet ≥ 25 kPa ved forbigående elastografi er tilstrekkelig til å identifisere klinisk signifikant portal hypertensjon (spesifisitet og positiv prediktiv verdi > 90 %). Selv om leverstivhet har en god prediktiv verdi for evaluering av klinisk signifikant portalhypertensjon, er den vanskelig å anvende i primærsykehus på grunn av dyrt utstyr.

Nylig har en multisenterstudie vist at kunstig intelligens-analyse basert på okulære bilder kan hjelpe til med screening og diagnostisering av lever- og gallesykdommer. Den patenterte teknologien for å samle og analysere diagnostiske bilder av tradisjonell kinesisk medisin basert på mobiltelefonterminaler har blitt realisert. Denne teknologien inkluderer hovedsakelig bildeinnhenting, kvalitetskontroll og analyse, og innsamling av klinisk informasjon. Levercirrhose tilhører sykdommene buling og akkumulering i tradisjonell kinesisk medisin, og de vanligste symptomene er fuktig varme i leveren og galleblæren og leverstagnasjon og miltmangel. Hovedinnholdet i inspeksjonsdiagnose i tradisjonell kinesisk medisin for leversykdom inkluderer bildene av tungen, øyet og håndflatene. I vår studie brukes den patenterte teknologien til tradisjonell kinesisk medisin basert på kunstig intelligens for å etablere en presis evalueringsmodell av tradisjonell kinesisk og vestlig medisin for portalhypertensjon med skrumplever ved å kombinere de makroskopiske egenskapene til bilder og mikroskopiske patologiske indikatorer.