IDEAS-AAP System diagnostiserer akutte magesmerter

De siste årene, med den kontinuerlige utviklingen av vitenskap og teknologi, har utvalget av diagnostiske tester og biomarkører for sykdom og behandlingsmodaliteter økt eksponentielt, og medisinsk informasjon har blitt stadig mer kompleks. Dette krever at klinikeren grundig evaluerer pasientens tilstand, for å velge den beste undersøkelsen og behandlingen. For de komplekse symptomene i det faktiske kliniske miljøet er de tilsvarende sykdommene imidlertid mange; I møte med komplekst og tungt klinisk arbeid, er det nøkkelproblemet som skal løses i dag, hvordan man kan trekke ut viktige egenskaper ved pasientenes sykdommer raskere og mer nøyaktig for å oppnå høy kvalitet og nøyaktig diagnose og behandling. For eksempel, innen fordøyelsesfeltet, er hovedklagen på magesmerter et av de vanligste kliniske symptomene hos pasienter som søker medisinsk behandling, og noen akutte magesmerter, slik som perforering av mage-tarmsår, kvalt tarmobstruksjon, akutt obstruktiv suppurativ kolangitt og annet akutt debut, smalt behandlingstidsvindu, høy dødelighet. Klinikere må stille en rask diagnose og skille mellom de som krever akutt intervensjon og de som ikke gjør det for å håndtere pasienter i tide og unngå katastrofale hendelser. Årsakene til magesmerter er imidlertid mange og mekanismene er komplekse. I tillegg, siden smerte er en subjektiv følelse og i stor grad påvirkes av subjektive faktorer, er det ingen klare objektive indikatorer for å bestemme hvorvidt og graden av smerte, og det er ekstremt utfordrende å korrekt diagnostisere og tolke magesmerter. For dette formål må klinikeren ta en detaljert anamnese og utføre en grundig fysisk undersøkelse når han evaluerer en pasients magesmerter. De siste årene har kunstig intelligens-teknologi utviklet seg raskt, spesielt innen medisin har vært mye anvendt forskning, hovedsakelig reflektert i diagnose og differensialdiagnose av sykdommer, prognosevurdering og klinisk beslutningsanalyse. Noen studier har vist at når det gjelder hjelpepatologi og bildediagnose, har AI nådd eller til og med overskredet det gjennomsnittlige diagnostiske nivået for tilsvarende spesialister. De fleste av disse studiene fokuserer på mønstergjenkjenning basert på bilder, og den logiske vurderingen basert på naturlig språk ved bruk av medisinsk journalinformasjon er fortsatt i det foreløpige utviklingsstadiet. Det er ingen relevante rapporter om integrering av omfattende informasjon fra store medisinske journaler for å gjøre intelligent prediksjon av sykdommer i fordøyelseskanalen.