Parâmetro multimodal baseado em IA de células sanguíneas periféricas (MMPBC) prevê risco de sobrevivência em crianças gravemente doentes

De acordo com a definição do Fundo das Nações Unidas para a Infância (UNICEF), crianças são indivíduos com idade entre 0 e 18 anos. Crianças gravemente doentes são aquelas que estão internadas na UTIP ou na UTIN e sofrem de doenças graves que requerem tratamento especial. Estas doenças podem pôr em perigo a vida da criança. Estudos relataram que a taxa de mortalidade internacional na UTIP nos países desenvolvidos é de 2% a 3%; nos últimos anos, a taxa de mortalidade intra-hospitalar da UTIP na China é de 4,7% a 6,8%. A avaliação do risco de sobrevivência de crianças gravemente doentes sempre foi foco de atenção. Os métodos tradicionais de avaliação incluem indicadores fisiológicos, ferramentas de pontuação, gravidade da doença e tempo de diagnóstico, que podem ajudar os médicos a tomar decisões até certo ponto, mas sua capacidade preditiva é limitada e difícil de refletir de forma abrangente o estado fisiológico da criança e a progressão da doença.

Com o desenvolvimento da tecnologia e do progresso social, a análise de células sanguíneas está evoluindo para uma plataforma altamente integrada de múltiplas tecnologias de análise de células que fornecem resultados mais precisos, parâmetros mais abrangentes e detecção mais rápida. As aplicações de análise celular estão cada vez mais focadas nas capacidades de identificação e alarme de amostras anormais, incluindo reticulócitos, glóbulos vermelhos nucleados e granulócitos imaturos. Em 2009, o Grupo Mindray, em colaboração com o National Key Laboratory of Fine Chemicals, desenvolveu um novo corante fluorescente direcionado ao ácido nucleico que atende aos requisitos da análise de células sanguíneas (o corante fluorescente patenteado ganhou o Segundo Prêmio Nacional de Progresso em Ciência e Tecnologia). Esta tecnologia inovadora superou as barreiras internacionais de propriedade intelectual e desenvolveu o primeiro analisador de células sanguíneas de última geração, o BC-6800, com funções para detectar glóbulos vermelhos nucleados e reticulócitos. O dispositivo foi promovido com sucesso em mais de 90% dos hospitais terciários na China. Ao detectar proporções rotineiras de células sanguíneas, este analisador de células sanguíneas gera, na verdade, uma grande quantidade de dados multimodais sobre características de distribuição celular, incluindo largura de distribuição celular e proporções celulares anormais. No entanto, até agora, estes dados multimodais não foram totalmente utilizados na prática clínica.

A exploração preliminar de dados celulares multimodais demonstrou seu enorme valor na previsão, diagnóstico e prognóstico de doenças infecciosas em pequenas populações. Este estudo tem como objetivo coletar retrospectivamente dados clínicos e dados multimodais de células sanguíneas de crianças hospitalizadas em UTIN e UTIP em vários centros em toda a China, para estabelecer um banco de dados multimodal nacional multicêntrico de células sanguíneas com pelo menos 100.000 pessoas e usar tecnologia de inteligência artificial para obter identificação e classificação precisas, repetíveis e imparciais com base nas diferenças na morfologia celular e na distribuição estrutural. Um modelo de previsão de alto desempenho será construído na coorte de descoberta para prever o risco de sobrevivência de crianças gravemente doentes; o desempenho do modelo será validado na coorte de validação para avaliar sua aplicabilidade na população chinesa de crianças gravemente doentes. Este estudo fornecerá evidências sólidas para a medicina baseada em evidências com base em estudos de coorte multicêntricos e oferecerá novas tecnologias de inspeção potenciais para prever o risco de sobrevivência de crianças gravemente doentes, fornecendo apoio auxiliar à decisão para os médicos, melhorando a taxa de sobrevivência de crianças gravemente doentes, e promover o desenvolvimento da medicina de precisão.