Det intelligente forebyggings- og kontrollsystemet og strategien for hele sykdomssyklusen til diabetisk nefropati

Diabetisk nefropati er en av de alvorligste mikrovaskulære komplikasjonene av diabetes og en viktig årsak til for tidlig død og funksjonshemming. Det har blitt en ledende årsak til nyresvikt i sluttstadiet både i Kina og over hele verden, og konsumerer betydelige medisinske ressurser. Etablering av et omfattende reguleringssystem for utvikling og progresjon av diabetisk nefropati er et kritisk behov for effektiv forebygging og kontroll. Imidlertid er det mangel på representative årskull som dekker hele sykdomssyklusen til diabetisk nefropati både innenlands og internasjonalt, og skaper tekniske flaskehalser i omfattende beskrivelse av utviklingsmønstrene. Dette prosjektet tar sikte på å utvide og integrere eksisterende naturlige befolkningskohorter og potensielle oppfølgingskohorter som dekker hele sykdomssyklusen av diabetes og diabetisk nefropati. Den vil konstruere en panoramisk livsdatabase for å identifisere risikofaktorer, kliniske fenotyper og multimodale biomarkører i forskjellige sykdomsstadier. Ved å integrere multi-organ-interaksjoner (f.eks. Nyr, øye), vil prosjektet etablere ny avbildning og funksjonell vurderingsteknologi for mikrovaskulære komplikasjoner. Ved å bruke kunstig intelligens for å behandle multimodale medisinske data, vil de bygge og validere risikoprediksjonsmodeller og evalueringssystemer for hele sykdomssyklusen til diabetisk nefropati. Prosjektet vil utvikle effektive intelligente forebyggings- og behandlingsstrategier for diabetisk nefropati, fremme adopsjonen av nye teknologier og etablere et medisinsk kvalitetskontrollsystem for å tilby tjenester for medisinske institusjoner. Til syvende og sist tar den sikte på å forbedre og opprettholde medisinsk kvalitet, og reduserer forekomsten av nyresykdom i sluttstadiet.