IDEAS-AAP-systeem diagnosticeert acute buikpijn

Met de voortdurende ontwikkeling van wetenschap en technologie is de afgelopen jaren het aanbod van diagnostische tests en biomarkers voor ziekte en behandelingsmodaliteiten exponentieel toegenomen en is medische informatie steeds complexer geworden. Dit vereist dat de clinicus de toestand van de patiënt uitgebreid evalueert om het beste onderzoek en de beste behandeling te kiezen. Voor de complexe symptomen in de feitelijke klinische omgeving zijn de overeenkomstige ziekten echter talrijk; In het licht van complex en zwaar klinisch werk, is het belangrijkste probleem dat momenteel moet worden opgelost hoe de belangrijke kenmerken van de ziekten van patiënten sneller en nauwkeuriger kunnen worden geëxtraheerd om een ​​hoogwaardige en nauwkeurige diagnose en behandeling te bereiken. Op het gebied van de spijsvertering is bijvoorbeeld de belangrijkste klacht buikpijn een van de meest voorkomende klinische symptomen van patiënten die medische behandeling zoeken, en sommige acute buikpijn, zoals perforatie van maagzweren, beknelde darmobstructie, acute obstructieve etterende cholangitis en ander urgent begin, smal behandeltijdvenster, hoge mortaliteit. Artsen moeten snel een diagnose stellen en onderscheid maken tussen degenen die een spoedinterventie nodig hebben en degenen die dat niet doen, om patiënten tijdig te kunnen behandelen en catastrofale gebeurtenissen te voorkomen. De oorzaken van buikpijn zijn echter talrijk en de mechanismen zijn complex. Bovendien, aangezien pijn een subjectieve gewaarwording is en sterk wordt beïnvloed door subjectieve factoren, zijn er geen duidelijke objectieve indicatoren om te bepalen of en de mate van pijn, en is het buitengewoon moeilijk om buikpijn correct te diagnosticeren en te interpreteren. Daartoe moet de clinicus een gedetailleerde anamnese afleggen en een grondig lichamelijk onderzoek uitvoeren bij het evalueren van de buikpijn van een patiënt. In de afgelopen jaren heeft kunstmatige-intelligentietechnologie zich snel ontwikkeld, vooral op het gebied van geneeskunde is breed toegepast onderzoek gedaan, voornamelijk weerspiegeld in de diagnose en differentiële diagnose van ziekten, prognosebeoordeling en klinische beslissingsanalyse. Sommige onderzoeken hebben aangetoond dat AI op het gebied van aanvullende pathologie en beelddiagnose het gemiddelde diagnostische niveau van overeenkomstige specialisten heeft bereikt of zelfs heeft overtroffen. De meeste van deze onderzoeken richten zich op patroonherkenning op basis van afbeeldingen, en het logische oordeel op basis van natuurlijke taal met behulp van medische dossierinformatie bevindt zich nog in de voorbereidende ontwikkelingsfase. Er zijn geen relevante rapporten over het integreren van uitgebreide informatie van grote medische dossiers om intelligente voorspelling van ziekten van het spijsverteringskanaal te maken.