Desenvolvimento de um Sistema de Inteligência Artificial para Diagnóstico Patológico Inteligente e Previsão de Efeito Terapêutico Baseado na Fusão de Dados Multimodais de Tumores Comuns e Principais Doenças Infecciosas no Sistema Respiratório Utilizando Tecnologia de Deep Learning.

Os principais objetivos são os seguintes:

1. Estabelecer uma plataforma de big data médica para fusão de informações multimodais de tumores comuns e principais doenças infecciosas (câncer de pulmão/nódulos pulmonares, tuberculose e COVID-19) com base nos recursos de imagens patológicas existentes e no banco de dados de informações multiômicas clínicas: O A plataforma de big data médica suporta a aquisição de registros médicos eletrônicos clínicos do paciente (incluindo detecção clínica de rotina), seção digital de visualização completa de dados de imagens patológicas, imagens médicas (tomografia computadorizada, ressonância magnética, ultrassom, medicina nuclear, etc.), dados ômicos múltiplos ( genoma, transcriptoma e metaboloma, proteômica) dados ômicos, etiologia, patologia e relatórios de dados gráficos associados e dados de tratamento médico multimodal. Nosso objetivo é realizar o armazenamento, compartilhamento, computação de fusão, proteção de privacidade e supervisão de segurança de big data biomédico multimodal e em escala cruzada. Nosso trabalho abrirá os principais processos de negócios e links entre regiões, entre hospitais, entre diferentes terminais, entre hospitais e médicos e entre departamentos, de modo a promover o acúmulo contínuo de dados e a precipitação de conhecimento em hospitais e promover a colaboração médica.
2. Criar um banco de dados de fusão de informações multimodais com características patológicas, características de imagem, multi-ômica (patológica, genômica, transcriptoma, metaboloma, proteômica, etc.) e informações clínicas de pacientes em diferentes estágios de câncer de pulmão/nódulos pulmonares, tuberculose e COVID 19. A escala de banco de dados inclui dados multimodais de pelo menos 600 câncer de pulmão/nódulos pulmonares, 200 tuberculose e 200 pacientes com COVID-19. Além disso, haverá mais de 10 biomarcadores significativamente relacionados ao diagnóstico e tratamento de pacientes com câncer de pulmão/nódulos pulmonares, tuberculose e COVID-19 foram escavados por meio de análise de associação, fornecendo parâmetros para a construção de modelos de inteligência artificial.
3. Faremos uso da tecnologia de inteligência artificial para criar a tecnologia de análise cruzada de big data médica multimodal e o diagnóstico preciso individualizado da doença acima e os modelos de previsão de efeito curativo. Para resolver os três principais problemas da mineração de fusão de dados multimodal, como desbalanceamento, tamanho pequeno da amostra e baixa interpretabilidade, estabeleceremos um algoritmo de reconhecimento de inteligência ARTIFICIAL para imagens de imagem e imagens patológicas e usaremos processamento de imagem e aprendizado profundo tecnologias para explorar recursos visuais de profundidade em vários níveis de dados de imagem e dados patológicos. Além disso, usaremos algoritmos de análise bioinformática para conduzir a mineração de redes moleculares e análise funcional de marcadores moleculares ao nível de múltiplas tecnologias ômicas (patológicas, genômicas, transcriptoma, metaboloma, proteoma, etc.).