El sistema IDEAS-AAP diagnostica el dolor abdominal agudo

En los últimos años, con el continuo desarrollo de la ciencia y la tecnología, la gama de pruebas de diagnóstico y biomarcadores para enfermedades y modalidades de tratamiento ha aumentado exponencialmente y la información médica se ha vuelto cada vez más compleja. Esto requiere que el médico evalúe exhaustivamente la condición del paciente, para elegir el mejor examen y tratamiento. Sin embargo, para los síntomas complejos en el entorno clínico real, las enfermedades correspondientes son numerosas; Frente al trabajo clínico complejo y pesado, cómo extraer las características importantes de las enfermedades de los pacientes de manera más rápida y precisa para lograr un diagnóstico y tratamiento precisos y de alta calidad es el problema clave que debe resolverse en la actualidad. Por ejemplo, en el campo de la digestión, la queja principal de dolor abdominal es uno de los síntomas clínicos más comunes de los pacientes que buscan tratamiento médico, y algunos dolores abdominales agudos, como perforación de úlcera gastrointestinal, obstrucción intestinal estrangulada, colangitis supurativa obstructiva aguda y otro inicio urgente, ventana de tiempo de tratamiento estrecha, alta mortalidad. Los médicos deben hacer un diagnóstico rápido y distinguir entre los que requieren una intervención de emergencia y los que no, para manejar a los pacientes de manera oportuna y evitar eventos catastróficos. Sin embargo, las causas del dolor abdominal son muchas y los mecanismos son complejos. Además, dado que el dolor es una sensación subjetiva y está muy influenciado por factores subjetivos, no existen indicadores objetivos claros para determinar si hay o no dolor y el grado, y es extremadamente difícil diagnosticar e interpretar correctamente el dolor abdominal. Con este fin, el médico debe realizar una historia detallada y realizar un examen físico completo al evaluar el dolor abdominal de un paciente. En los últimos años, la tecnología de inteligencia artificial se ha desarrollado rápidamente, especialmente en el campo de la medicina, se ha aplicado ampliamente la investigación, reflejada principalmente en el diagnóstico y diagnóstico diferencial de enfermedades, el juicio de pronóstico y el análisis de decisiones clínicas. Algunos estudios han demostrado que, en términos de patología auxiliar y diagnóstico por imágenes, la IA ha alcanzado o incluso superado el nivel diagnóstico promedio de los especialistas correspondientes. La mayoría de estos estudios se centran en el reconocimiento de patrones basados ​​en imágenes, y el juicio lógico basado en el lenguaje natural utilizando información de registros médicos aún se encuentra en una etapa preliminar de desarrollo. No hay informes relevantes sobre la integración de información completa de grandes registros médicos para hacer una predicción inteligente de enfermedades del tracto digestivo.