Исследование мультимодальной системы диагностики аутоиммунного панкреатита с помощью искусственного интеллекта

Существующая комплексная система диагностики аутоиммунного панкреатита (АИП) сложна и содержит многомерную клиническую информацию, включая морфологические изменения и отсутствие специфических биомаркеров. Эндоскопическое ультразвуковое исследование (ЭУЗИ) может предоставить все элементы для морфологической диагностики АИП, но длительный период обучения и большие различия между наблюдателями затрудняют его популяризацию и продвижение. Подразделения сотрудничества трех регионов в этом проекте на ранней стадии обнаружили, что Klebsiella pneumoniae (KP) индуцирует активацию фолликулярных хелперных Т-клеток (Tfh), что является важным механизмом AIP, но идентификация патогенных компонентов штамма и клиническая проверка необходимо изучить. На начальном этапе мы создали национальную многоцентровую очередь AIP и извлекли аудиовизуальные функции EUS для создания модели оценки, но для повышения эффективности по-прежнему необходима разумная помощь. Поэтому мы планируем интегрировать микробиоту кишечника, маркеры активации Tfh и функции визуализации EUS, чтобы создать мультимодальную диагностическую систему с использованием искусственного интеллекта для AIP. В этом исследовании будут сотрудничать несколько центров для выявления и проверки компонентов, которые индуцируют активацию Tfh в бактериальных клетках КП, для извлечения особенностей УЗИ поджелудочной железы при ЭУЗИ и оптимизации диагностических алгоритмов с использованием искусственного интеллекта, а также для создания и проверки мультимодальной диагностической системы с использованием искусственного интеллекта, основанной на клиническая информация, биомаркеры и ЭУЗИ. Целью данного исследования является предоставление новых методов диагностики и оценки лечения АИП с высокой точностью, удобством и легкостью продвижения в клиническую практику.