Sistema de Inteligência Artificial para Avaliação de Risco Tumoral e Diagnóstico e Tratamento

Os principais objetivos são os seguintes:

1. Estabelecer uma plataforma de dados para informações multimodais de tumores comuns (câncer de pulmão/nódulos pulmonares, câncer de estômago e colorretal): registros médicos eletrônicos (incluindo detecção clínica de rotina, tratamento, resultado), dados de imagens patológicas, imagens médicas (TC, MRI , ultrassom, medicina nuclear, etc.), dados ômicos múltiplos (genoma, transcriptoma e metaboloma, proteômica) dados ômicos, etiologia e informações sobre exposição cancerígena.
2. 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 análises funcionais de marcadores moleculares ao nível de múltiplas tecnologias ômicas (patológicas, genômicas, transcriptoma, metaboloma, proteoma, etc.).