基于多模态表型建模的胃“炎-癌”转化病证结合诊疗系统的构建

李浩; 张惠瑶; 白薇; 周婷婷; 黄国栋; 饶显俊; 杨洋; 白丽君; 魏玮

doi:10.13288/j.11-2166/r.2025.05.005

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基于多模态表型建模的胃“炎-癌”转化病证结合诊疗系统的构建

思路与方法 | 更新时间：2025-03-06

- 基于多模态表型建模的胃“炎-癌”转化病证结合诊疗系统的构建
- Construction of a Disease-Syndrome Integrated Diagnosis and Treatment System for Gastric "Inflammation-Cancer" Transformation Based on Multi-Modal Phenotypic Modeling
- 中医杂志 2025年66卷第5期页码：458-463
- 作者机构：
  
  1.广州中医药大学科技创新中心，广东省广州市白云区机场路12号，510405
  2.中国中医科学院望京医院
  3.西安交通大学生命科学与技术学院
- 作者简介：
  
  sxxtyy@sina.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划“中医药现代化”重点专项课题(2023YFC3503601);国家中医药传承创新团队项目(ZYYCXTD-C-202210)
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2025.05.005
  中图分类号：
- 收稿：2024-08-14，
  
  修回：2024-11-04，
  
  纸质出版：2025-03-02
- 稿件说明：
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李浩,张惠瑶,白薇等.基于多模态表型建模的胃“炎-癌”转化病证结合诊疗系统的构建[J].中医杂志,2025,66(05):458-463.

LI Hao,ZHANG Huiyao,BAI Wei,et al.Construction of a Disease-Syndrome Integrated Diagnosis and Treatment System for Gastric "Inflammation-Cancer" Transformation Based on Multi-Modal Phenotypic Modeling[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(05):458-463.
李浩,张惠瑶,白薇等.基于多模态表型建模的胃“炎-癌”转化病证结合诊疗系统的构建[J].中医杂志,2025,66(05):458-463. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.05.005.

LI Hao,ZHANG Huiyao,BAI Wei,et al.Construction of a Disease-Syndrome Integrated Diagnosis and Treatment System for Gastric "Inflammation-Cancer" Transformation Based on Multi-Modal Phenotypic Modeling[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(05):458-463. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.05.005.

摘要

通过分析多模态数据在胃“炎-癌”转化诊断中的应用现状，探讨构建胃“炎-癌”转化病证结合诊疗系统的可行性和策略。提出在中医表型组学的基础上，将文献研究、横断面调查、队列随访产生的多模态数据，利用人工智能技术构建多维度的病证结合诊疗指标体系，以揭示胃“炎-癌”转化过程的复杂病机及转化规律；再利用远期随访诊疗系统动态收集患者的中医四诊资料信息与现代医学诊疗数据，构建信息提取、多模态表型建模及信息输出三大模块，实现基于真实临床数据的慢性萎缩性胃炎远期随访诊疗。该系统可为临床诊疗和科研提供技术支持，并为中医智能诊断提供思路和方法。

Abstract

By analyzing the current application of multi-modal data in the diagnosis of gastric "inflammation-cancer" transformation， this study explored the feasibility and strategies for constructing a disease-syndrome integrated diagnosis and treatment system. Based on traditional Chinese medicine （TCM） phenomics， we proposed utilizing multi-modal data from literature research， cross-sectional studies， and cohort follow-ups， combined with artificial intelligence technology， to establish a multi-dimensional diagnostic and treatment index system. This approach aims to uncover the complex pathogenesis and transformation patterns of gastric "inflammation-cancer" progression. Additionally， by dynamically collecting TCM four-diagnostic information and modern medical diagnostic information through a long-term follow-up system， we developed three major modules including information extraction， multi-modal phenotypic modeling， and information output， to make it enable real-world clinical data-driven long-term follow-up and treatment of chronic atrophic gastritis. This system can provide technical support for clinical diagnosis， treatment evaluation， and research， while also offering insights and methods for intelligent TCM diagnosis.

关键词

Keywords

references

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