Il sistema IDEAS-AAP diagnostica il dolore addominale acuto

Negli ultimi anni, con il continuo sviluppo della scienza e della tecnologia, la gamma di test diagnostici e biomarcatori per malattie e modalità di trattamento è aumentata in modo esponenziale e le informazioni mediche sono diventate sempre più complesse. Ciò richiede che il medico valuti in modo completo le condizioni del paziente, in modo da scegliere l'esame e il trattamento migliori. Tuttavia, per i sintomi complessi nell'attuale ambiente clinico, le malattie corrispondenti sono numerose; Di fronte a un lavoro clinico complesso e pesante, come estrarre le caratteristiche importanti delle malattie dei pazienti in modo più rapido e accurato per ottenere diagnosi e trattamenti accurati e di alta qualità è il problema chiave da risolvere al momento. Ad esempio, nel campo della digestione, la principale lamentela del dolore addominale è uno dei sintomi clinici più comuni dei pazienti che richiedono cure mediche e alcuni dolori addominali acuti, come la perforazione dell'ulcera gastrointestinale, l'ostruzione intestinale strozzata, la colangite suppurativa ostruttiva acuta e altro insorgenza urgente, finestra temporale di trattamento ristretta, alta mortalità. I medici devono fare una diagnosi rapida e distinguere tra quelli che richiedono un intervento di emergenza e quelli che non lo richiedono per gestire i pazienti in modo tempestivo ed evitare eventi catastrofici. Tuttavia, le cause del dolore addominale sono molteplici e i meccanismi sono complessi. Inoltre, poiché il dolore è una sensazione soggettiva ed è fortemente influenzato da fattori soggettivi, non ci sono chiari indicatori oggettivi per determinare se e il grado del dolore, ed è estremamente difficile diagnosticare e interpretare correttamente il dolore addominale. A tal fine, il medico deve raccogliere un'anamnesi dettagliata ed eseguire un esame fisico approfondito quando valuta il dolore addominale di un paziente. Negli ultimi anni, la tecnologia dell'intelligenza artificiale si è sviluppata rapidamente, specialmente nel campo della medicina è stata ampiamente applicata alla ricerca, che si riflette principalmente nella diagnosi e nella diagnosi differenziale delle malattie, nel giudizio prognostico e nell'analisi delle decisioni cliniche. Alcuni studi hanno dimostrato che in termini di patologia ausiliaria e diagnostica per immagini, l'IA ha raggiunto o addirittura superato il livello diagnostico medio degli specialisti corrispondenti. La maggior parte di questi studi si concentra sul riconoscimento di modelli basato su immagini e il giudizio logico basato sul linguaggio naturale che utilizza le informazioni delle cartelle cliniche è ancora in fase di sviluppo preliminare. Non ci sono rapporti rilevanti sull'integrazione di informazioni complete di ampie cartelle cliniche per fare previsioni intelligenti sulle malattie del tratto digestivo.