Systém IDEAS-AAP diagnostikuje akutní bolest břicha

V posledních letech, s neustálým rozvojem vědy a techniky, se rozsah diagnostických testů a biomarkerů pro onemocnění a způsoby léčby exponenciálně zvýšil a lékařské informace se staly stále složitějšími. To vyžaduje, aby lékař komplexně zhodnotil stav pacienta, aby mohl vybrat nejlepší vyšetření a léčbu. Avšak pro komplexní symptomy ve skutečném klinickém prostředí je řada odpovídajících onemocnění; Tváří v tvář složité a náročné klinické práci je v současnosti klíčovým problémem, jak rychleji a přesněji extrahovat důležité charakteristiky nemocí pacientů pro dosažení kvalitní a přesné diagnózy a léčby. Například v oblasti trávení je hlavní stížnost na bolest břicha jedním z nejčastějších klinických příznaků pacientů, kteří vyhledávají lékařskou pomoc, a některé akutní bolesti břicha, jako je perforace gastrointestinálního vředu, uškrcená střevní obstrukce, akutní obstrukční hnisavá cholangitida a jiný urgentní nástup, úzké časové okno léčby, vysoká mortalita. Klinici musí provést rychlou diagnózu a rozlišit mezi těmi, které vyžadují neodkladnou intervenci, a těmi, které ji nevyžadují, aby pacienty zvládli včas a zabránili katastrofickým událostem. Příčin bolesti břicha je však mnoho a mechanismy jsou složité. Kromě toho, protože bolest je subjektivní vjem a je značně ovlivněna subjektivními faktory, neexistují žádné jasné objektivní ukazatele, které by určovaly, zda nebo ne, a stupeň bolesti, a je extrémně náročné správně diagnostikovat a interpretovat bolest břicha. Za tímto účelem musí lékař při hodnocení pacientovy bolesti břicha odebrat podrobnou anamnézu a provést důkladné fyzikální vyšetření. V posledních letech se technologie umělé inteligence rychle rozvíjí, zejména v oblasti medicíny byl široce aplikovaný výzkum, který se odrážel především v diagnostice a diferenciální diagnostice nemocí, posuzování prognózy a analýze klinických rozhodnutí. Některé studie ukázaly, že pokud jde o pomocnou patologii a zobrazovací diagnostiku, AI dosáhla nebo dokonce překročila průměrnou diagnostickou úroveň odpovídajících specialistů. Většina těchto studií se zaměřuje na rozpoznávání vzorů na základě obrázků a logický úsudek založený na přirozeném jazyce pomocí informací z lékařských záznamů je stále v předběžné fázi vývoje. Neexistují žádné relevantní zprávy o integraci komplexních informací z velkých lékařských záznamů pro inteligentní predikci onemocnění trávicího traktu.