基于大数据和人工智能的乙型肝炎疾病进展预测预警体系建设

本项目拟通过大样本量慢性乙型肝炎病毒（hepatitis B virus，HBV）感染者的血液检测资料、肝组织病理学资料、NAs 相关耐药突变资料等建立数据库；分析慢性 HBV 感染者的临床病理特征，构建不符合治疗指征，即血清丙氨酸氨基转移酶（alanine transaminase，ALT）＜2 ×正常值上限（upper limits of normal，ULN）患者疾病进展的诊断模型及早期肝硬化的诊断模型，并对模型进一步验证和推广；分析符合治疗指证患者的耐药突变情况，集成和推广“个体化的乙型肝炎优选和优化治疗策略”；探究 HBV 感染合并肝脂肪变的临床、病理特征及危险因素；建立基于医疗大数据和人工智能的健康管理平台和区域医联体运行模式的慢病管理体系；以实现慢性 HBV 感染者疾病进展的早发现、早干预和合理治疗。