Uma nova detecção de hipertensão portal baseada em modelo quantitativo em pacientes com cirrose (CHESS2104)

A China sofre o fardo mais pesado de doenças hepáticas do mundo. O número de doenças hepáticas crônicas é superior a 400 milhões. Tanto a hepatite viral, hepatite alcoólica ou hepatite gordurosa relacionada ao metabolismo, etc., podem evoluir para cirrose, o que ameaça muito a saúde pública. A hipertensão portal é um fator de risco crítico que se correlaciona com o prognóstico clínico de pacientes com cirrose. De acordo com o Consenso sobre a aplicação clínica do gradiente de pressão venosa hepática na China (2018), o gradiente de pressão venosa hepática (HVPG) superior a 10,12,16,20 mmHg prediz, correspondentemente, diferentes desfechos de pacientes com cirrose e hipertensão portal. É de grande importância estabelecer um sistema de estratificação de risco e realizar um tratamento personalizado para hipertensão portal na cirrose. Como padrão-ouro universal para o diagnóstico e monitoramento da hipertensão portal, o HVPG continua limitando a aplicação clínica devido à sua invasividade. Como construir um método novo, não invasivo, preciso e conveniente para obter a previsão de HVPG é um importante problema geral no manejo da hipertensão portal na cirrose.

O desenvolvimento da técnica radiômica fornece uma abordagem para resolver os problemas clínicos mencionados acima. Com base em algoritmos de inteligência artificial, a radiômica aproveita recursos mineráveis, de alta resolução e quantitativos de imagens médicas criptografadas, juntamente com dados clínicos ou genéticos para produzir um sistema de suporte à decisão baseado em evidências, para atingir as metas clínicas, incluindo diagnóstico, avaliação do efeito do tratamento e previsão de prognóstico. Neste projeto, visando o desenvolvimento de um sistema de estratificação de risco para o manejo da hipertensão na cirrose, construiremos um banco de dados padrão de atendimento e utilizaremos a ferramenta radiômica para construir o sistema de tomada de decisão. Assumiremos a responsabilidade pela realização da segmentação de órgãos e vasos, seleção de recursos radiômicos e construção de assinaturas para previsão de classificação de hipertensão, e realizaremos o desenvolvimento de um protótipo de sistema que integrará quatro módulos, incluindo gerenciamento de banco de dados, módulo de aplicativo de estratificação de risco HVPG, apresentação de resultados previstos módulo e módulo de curadoria de informações prognósticas. Este projeto se concentrará em dois aspectos que são, correspondentemente, a otimização de algoritmos de aprendizado de máquina e o desenvolvimento de protótipos de sistemas, de modo a promover a medicina de precisão em doenças hepáticas.