IDEAS-AAP System diagnosticerer akutte mavesmerter

I de senere år, med den fortsatte udvikling af videnskab og teknologi, er rækken af ​​diagnostiske tests og biomarkører for sygdom og behandlingsmodaliteter steget eksponentielt, og medicinsk information er blevet stadig mere kompleks. Dette kræver, at klinikeren grundigt vurderer patientens tilstand for at vælge den bedste undersøgelse og behandling. Men for de komplekse symptomer i det faktiske kliniske miljø er de tilsvarende sygdomme talrige; I lyset af komplekst og tungt klinisk arbejde er det nøgleproblem, der skal løses på nuværende tidspunkt, hvordan man hurtigere og mere præcist kan udvinde de vigtige karakteristika ved patienters sygdomme for at opnå høj kvalitet og præcis diagnose og behandling. For eksempel inden for fordøjelse er hovedklagen over mavesmerter et af de mest almindelige kliniske symptomer hos patienter, der søger medicinsk behandling, og nogle akutte mavesmerter, såsom perforering af mave-tarmsår, kvælet tarmobstruktion, akut obstruktiv suppurativ kolangitis og anden akut indtræden, snævert behandlingstidsvindue, høj dødelighed. Klinikere skal stille en hurtig diagnose og skelne mellem dem, der kræver akut indgriben, og dem, der ikke gør det, for at håndtere patienterne rettidigt og undgå katastrofale hændelser. Årsagerne til mavesmerter er dog mange, og mekanismerne er komplekse. Da smerte desuden er en subjektiv fornemmelse og i høj grad påvirkes af subjektive faktorer, er der ingen klare objektive indikatorer til at bestemme, hvorvidt og graden af ​​smerte, og det er ekstremt udfordrende at diagnosticere og fortolke mavesmerter korrekt. Til dette formål skal klinikeren tage en detaljeret anamnese og udføre en grundig fysisk undersøgelse ved evaluering af en patients mavesmerter. I de senere år har kunstig intelligens-teknologi udviklet sig hurtigt, især inden for medicin har været bredt anvendt forskning, hovedsageligt afspejlet i diagnose og differentialdiagnose af sygdomme, prognose bedømmelse og klinisk beslutningsanalyse. Nogle undersøgelser har vist, at med hensyn til hjælpepatologi og billeddiagnose har AI nået eller endda overskredet det gennemsnitlige diagnostiske niveau for tilsvarende specialister. De fleste af disse undersøgelser fokuserer på mønstergenkendelse baseret på billeder, og den logiske bedømmelse baseret på naturligt sprog ved hjælp af medicinske journaloplysninger er stadig i det foreløbige udviklingsstadium. Der er ingen relevante rapporter om integrering af omfattende information fra store medicinske journaler for at foretage intelligent forudsigelse af fordøjelseskanalens sygdomme.