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杨达伟:Preliminary Data from Mobile Lung Nodule Observatory for National, Evidenced-based Research (mLOWER) PPT讲座视频 中华医学会呼吸病学年会-2017（第十八次全国呼吸病学学术会议）
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标题： Preliminary Data from Mobile Lung Nodule Observatory for National, Evidenced-based Research (mLOWER)
讲者： 杨达伟
单位： 复旦大学附属中山医院
关键词：
Lung Nodule Medical Internet of Things CT scan
播放： 805
论文摘要：
Purpose: To improve the assessment of lung cancer risk among Chinese patients based on CT screening of lung nodules, we have developed a Medical Internet of Things (MIOT) lung cancer diagnosis model (with intellectual property).
Method: The MIOT model incorporates big data, which is collected by wearable pulmonary sensors that automatically collect patients’ pulmonary status relevant to lung cancer risks, such as lung function, fingertip oxygen saturation, six-minute walk test(6MWT), etc., and simultaneously transmit it to a cloud-based database. The smart phone based APP will collect risk factors, such as local air condition, second-hand smoke exposure, nodule diameter, density, margins, location, vascular sign, etc. These data will be examined by deep-data-mining through automatic risk assessment using artificial intelligence and the system will choice the best pathway for following up management (ClinicalTrails.gov No. NCT02693496).
Result: Since 2016, we have achieved 524 patients with 614 nodules thorough 54 centers in Chinese Alliance Against Lung Cancer (CAALC). Over the 12-months study period, we detected increase frequency of surveillance CT scan of lung nodule in regions affected by air-pollution, PM 2.5 < 200 vs ≥200.
Discussion: It is of great potential to apply MIOT system to realize the multi-dimension and real-time pulmonary nodule patient management, which would greatly facilitate patient accessibility of high quality care and reduce diagnosing delay, even from the community level. 
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杨达伟

呼吸内科

复旦大学附属中山医院

杨达伟博士，复旦大学附属中山医院副研究员，上海呼吸物联网医学工程技术研究中心副主任，上海市呼吸病研究所物联网医学研究室副主任，国际肺癌研究协会（IASLC）预防、筛查和早期检测委员会委员，获国家自然科学面上、福建省杰出青年基金、上海市浦江人才计划等支持，牵头国际元宇宙医学指南等国内外共识指南7项，获批专利15项，发表论著77篇，其中SCI 期刊45篇，IF> 410，引用>1500次，h-指数21，在国内首先开设元宇宙医学课程（复旦大学通识核心课程）。


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