XM-FW3四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导训练模型   一、功能特点： ■ 四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导训练模型采用高分子材料制成，柔软有弹性，手感逼真。 ■ 体表标志明显，如髂前上棘外缘、髂嵴外缘、耻骨联合上缘、剑突、肋弓缘等。 ■ 模拟孕妇可充气调整腹部隆起，可进行四步触诊法训练与考核。 ■ 可进行阴道检查与肛查以确定胎位。 ■ 可进行骨盆测量训练。   二、标准配置： ■ 四步触诊、肛查、阴道检查模型：1台 ■ 手提帆布包：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

功能特点： 1、四步触诊、肛查、阴道检查监测考核指导训练模型采用优质材料制成，外观形象，材质柔软有弹性，手感逼真。 2、模拟孕妇可充气调整腹部隆起。可进行四步触诊法训练与考核。 3、可进行阴道检查与肛查以确定胎位。 4、可进行骨盆测量训练

本项目属于肿瘤靶向药物的体外药敏检测，是基于化学靶向药与 其靶蛋白在细胞死亡时也可结合的特性，设计并合成特异性发光基团与靶向药连接，得到一系列候选探针，经细胞筛选、裸鼠荷瘤切片共 定位、人源病理样本孵育验证，筛选获得靶向药探针。将探针与患者 活检样本共孵育后，通过检测其荧光分布及强度即可直接得知患者对 该靶向药的敏感程度，从而给予患者更加精准的给药建议。该技术检 测耗时短、结果准确、方法便捷、易于推广，能够与基于大数据的基 因检测技术形成很好的互补融合，帮助临床医生为患者制定出更加精 准的诊疗方案。 技术创新点： 该探针能够实现将靶向药与患者活检样本的结合情况进行原位 显色并相对定量，其荧光的分布及强度直接提示患者对该靶向药的敏 感程度，目前国内尚无其他技术能够实现。该技术能够弥补基因检测 只能从基因水平间接预测药物敏感度的不足，给出的结果更为准确和 个性化。目前我们已合成并检测了包括 3 种肺癌靶向药探针在内的 6 种探针，项目一期预计合成国内已上市的 6 种肺癌化学靶向药的全部 探针。 市场应用前景： 近年来精准医疗行业的发展愈发蓬勃，2016 年其国内市场估值 已达百亿。精准医疗大致分为精准诊断和精准治疗两大板块，目前精 准诊断一般依靠间接法或直接法。间接法主要通过基因及表观遗传学 检测和大数据分析，对同一亚型的患者给出相同的诊疗方案，其准确 性强烈依赖于基因检测的准确性及大数据库的完善程度。一代 Sanger 测序虽成本较低易于普及，但只能检测单基因突变，且灵敏度较低、 检测耗时长、工作量大，无法满足庞大的测序需求；二代测序 NGS 具 有通量高、敏感度强、能够获得未知突变信息等优势，但其仪器和试 剂要求极高价格昂贵，且能够准确解读数据的科研人员十分稀缺。同时，基因检测不能检出基因表达过程中旁路对于待测基因表达的影响， 将直接导致给药建议有误差。直接法主要是肿瘤药敏技术，如 MTT 比色法、ATP 荧光检测法等，需要依托原代肿瘤细胞培养技术，该技 术由于巨大的个体化差异，成功率很不稳定，使得该类技术普及困难。 基于以上情况，开发一种更加精准敏锐且操作便捷、易于推广的肿瘤 精准给药筛查技术，是十分有必要的。该技术能够与现有的精准诊断 技术形成强有力的互补，能够帮助临床医生更好地为患者制定治疗方 案，为患者争取更大的生存机会，为国内精准医疗行业的发展提供一 个全新的思路。 合作方式： 融资共同开发，优先与第三方检测机构进行合作。 鉴于技术保密性，暂未申请专利。

本公司主要产品-多模态宫颈癌智能辅助筛查系统，利用人工智能和图像处理技术实现宫颈液基细胞全切片智能解析和细胞DNA定量分析，应用自然语言处理技术对细胞学TBS报告、细胞DNA定量分析报告以及电子病历报告进行知识挖掘。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 祝新宇 软件工程 2019.9 / 2023.6 杨志鹏 软件工程 2019.9 / 2023.6 孙宇 软件工程 2019.9 / 2023.6 吕焓 国际经济与贸易 2019.9 / 2023.6 朱莹婧 会计学 2019.9 / 2023.6 唐昆铭 软件工程 2018.9 / 2022.6 刘波 软件工程 2018.9 / 2022.6 贺雨欣 软件工程 2018.9 / 2022.6 束童 软件工程 2018.9 / 2022.6 孙东东 软件工程 2018.9 / 2022.6 黄薇 软件工程 2018.9 / 2022.6 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 史骏 软件学院 副教授 机器学习与智慧医疗 四、项目简介 本公司主要产品-多模态宫颈癌智能辅助筛查系统，利用人工智能和图像处理技术实现宫颈液基细胞全切片智能解析和细胞DNA定量分析，应用自然语言处理技术对细胞学TBS报告、细胞DNA定量分析报告以及电子病历报告进行知识挖掘，形成宫颈癌细胞学知识图谱辅助医生决策和病理科室质控，建立多模态宫颈癌智能辅助筛查系统及其辅助诊断模型，构建AI驱动的宫颈癌筛查全流程应用生态，力争减轻筛查过程中病理医生的工作强度，最大限度地提高宫颈癌筛查的质量和效率。 本公司主要出售两种产品：（1）宫颈癌数字病理云平台：用户批量上传宫颈液基细胞全切片图像至远程，云端将自动进行智能分析，本系统算法软件已在远端服务器进行部署搭建，适应了减轻病理医生阅片筛查工作强度的需求。（2）智能显微镜及其AI组件：系统实时读取显微镜下视野，实时出具分析结果，团队研发的算法已通过嵌入式开发实现了软硬件一体化服务，能够适配多种品牌的显微镜。由于宫颈癌数字病理云平台需要经过价格昂贵的扫描仪制作数字化全切片的繁琐制作过程，成本较高，该产品形式避免了过程繁琐的数字化全切片制作过程，同时成本较低，主要针对社区、乡村等基层医疗机构，有利于提高宫颈癌早筛的覆盖率。

研发阶段/n一种牛奶中人乳铁蛋白筛查试纸条及制备方法，该专利技术可在30分钟内检测牛奶中是否有转入的外源人乳铁蛋白。

本项目属于医药卫生领域应用技术类研究成果，主要研究胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系以及超声诊断新技术指标。设计多中心前瞻性队列研究，依据四川省人口出生特点及四川省卫生厅备案具备产前诊断资质的医疗机构情况，纳入四川省内6个省、市级产前诊断机构（四川大学华西第二医院、四川省妇幼保健院、成都市妇幼保健院、宜宾市第二人民医院、攀枝花市妇幼保健院、德阳市人民医院）产前检查孕妇人群，以初步建立地域为特点的胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系。深入探讨超声诊断新技术指标，包括建立四川省胎儿超声软指标参考值范围，为临床科学决策提供数据依据；初步建立早孕期超声筛查技术规范；对相关高危人群进行胎儿针对性检查，初步建立针对性胎儿超声心动图检查技术规范及针对性胎儿神经系统超声检查技术规范，合理应用医疗资源，提高全省产前超声医师诊断技能；建立超声监测胎儿心功能评价宫内治疗胎儿心律失常的方法，探讨超声引导胎儿脐静脉穿刺技术应用。

  在该研究的训练组和验证组人群中，CRC诊断模型和预后预测模型均表现出了令人满意的效果。在训练组和验证组的人群中，该诊断模型准确率均达到96%，并且在验证组中该模型诊断敏感性达87.9%，特异性达89.6%，相对于目前临床常用的结直肠癌血清标志物癌胚抗原CEA的准确率为67%，诊断准确度大幅度提高。在对患者预后预测的准确性方面，根据ctDNA甲基化标志物预后预测模型计算得到联合预后评分指数（cp-score）对患者的预后预测的准确性要明显高于临床常用的预后指标，如肿瘤原发部位、TMN分期、CEA等。而将cp-score与这些常规预后指标结合以后，对患者预后预测的准确性还能够得到进一步的提高，在训练组患者中对预后预测的准确性达到82%，在验证组患者中对预后预测的准确性达到87%。对预后的准确预测，可很好的指导医生对不同的患者进行更为个体化的精准治疗，例如对预后不佳者避免给予过度的治疗，而对复发高危患者则给予更为积极的辅助治疗等。 研究团队还在前瞻性队列中验证了单个ctDNA甲基化标志物在结直肠癌筛查中的价值。通过对1493例结直肠癌高危人群同时进行的肠镜筛查和血浆ctDNA甲基化检测结果进行比较，显示ctDNA甲基化标志物可检测出26例早期肠癌患者，26例进展期腺瘤（癌前病变），对肿瘤的检出敏感性达89.7%，特异性达86.8%，对进展期腺瘤的检出率敏感性达33.3%，敏感性和特异性均较现有的无创筛查方法有所提高。这一研究结果对于优化结直肠癌筛查，具有重要的意义，有非常广阔的应用前景。       徐瑞华教授团队的这项成果是我国科学家在肿瘤液体活检领域又一项具有国际领先水平的重大突破，不仅为CRC的筛查提供了新的方法，也为CRC的精准诊治提供了重要的参考。目前该团队仍在积极开展ctDNA分子标志物在其他肿瘤筛查、诊断、预后预测、靶向药物筛选等方面的基础和转化研究，为发现更多的早期肿瘤患者，进一步改善患者的疗效和预后，提供更多、更有力的工具和手段。

快速诊断COVID-19是控制大流行的关键。本项目通过对新冠患者、健康人、医护人员、上呼吸道感染（非新冠）的呼出气中挥发性有机物进行了筛查。通过数据分析，发现新冠患者呼出气中存在有别于健康人和其他患者的特征性有机化合物（VOC）生物标志物。呼出气的采集只需1-2分钟内完成，一次性耗材，无交叉污染。通过GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC传感器可以快速实现对患者的新冠筛查，全程无需任何生物检测试剂，专业技术要求低，简单无创、费用低廉，初步数据显示相对于核酸检测该方法的灵敏度和特异性均能达到90%。本发明的方法无论是采集呼出气样本后进行离线分析，还是通过被测者直接面向仪器呼气的在线分析，都操作简便，且呼出气样本纯净无需预处理即可进行分析，大大缩短了筛查时间，如利用GC-IMS在5分钟以内即可完成整个筛查过程，若使用PTR-MS则可以缩短至1分钟以内。本发明方法实现了通过呼出气进行新型冠状病毒感染的快速筛查，能够方便快捷地为入境人员检测和公共卫生管理等工作提供指导依据。同时，通过实时监测特定的VOC种类，可以实现对公共场所环境中是否有新冠患者进行预警。 该项目已经完成了前期测试验证， 对60位受试者进行了测试，包括10名新冠患者，21名健康人，7名肺癌患者，22名上呼吸道感染患者（非新冠患者）以及相关背景。本发明旨在提供一种基于呼出气挥发性有机物（VOC）的新型冠状病毒感染的快速筛查方法，从而可以无创、快速筛查被检测对象是否感染了新型冠状病毒，该方法可用于海关入境、公共场所、社区医院等场景的新型冠状病毒感染的筛查，也可以用于大量的流行病的调查筛查。此外，通过实时监测特征性的VOC种类，可以实现对公共场所是否存在新冠患者进行预警，保障空气的生物安全，减少避免新冠传播。

快速诊断COVID-19是控制大流行的关键。本项目通过对新冠患者、健康人、医护人员、上呼吸道感染（非新冠）的呼出气中挥发性有机物进行了筛查。通过数据分析，发现新冠患者呼出气中存在有别于健康人和其他患者的特征性有机化合物（VOC）生物标志物。呼出气的采集只需1-2分钟内完成，一次性耗材，无交叉污染。通过GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC传感器可以快速实现对患者的新冠筛查，全程无需任何生物检测试剂，专业技术要求低，简单无创、费用低廉，初步数据显示相对于核酸检测该方法的灵敏度和特异性均能达到90%。