System IDEAS-AAP diagnozuje ostry ból brzucha

W ostatnich latach, wraz z ciągłym rozwojem nauki i technologii, zakres testów diagnostycznych i biomarkerów chorób i sposobów leczenia zwiększył się wykładniczo, a informacje medyczne stały się coraz bardziej złożone. Wymaga to od lekarza kompleksowej oceny stanu pacjenta, tak aby wybrać najlepsze badanie i leczenie. Jednak w przypadku złożonych objawów w rzeczywistym środowisku klinicznym istnieje wiele odpowiadających im chorób; W obliczu złożonej i ciężkiej pracy klinicznej, jak szybciej i dokładniej wyodrębnić ważne cechy chorób pacjentów w celu uzyskania wysokiej jakości i dokładnej diagnozy i leczenia, jest obecnie kluczowym problemem do rozwiązania. Na przykład, w dziedzinie trawienia, główną dolegliwością ból brzucha jest jednym z najczęstszych objawów klinicznych pacjentów zgłaszających się do leczenia, a niektóre ostre bóle brzucha, takie jak perforacja wrzodu żołądka i jelit, niedrożność jelit, ostra niedrożność ropnego zapalenia dróg żółciowych i inny nagły początek, wąskie okno czasowe leczenia, wysoka śmiertelność. Klinicyści muszą postawić szybką diagnozę i rozróżnić te, które wymagają interwencji w nagłych wypadkach, od tych, które tego nie wymagają, aby móc zarządzać pacjentami w odpowiednim czasie i uniknąć katastrofalnych zdarzeń. Jednak przyczyn bólu brzucha jest wiele, a mechanizmy są złożone. Ponadto, ponieważ ból jest odczuciem subiektywnym i w dużym stopniu zależy od czynników subiektywnych, nie ma jasnych obiektywnych wskaźników pozwalających określić, czy i stopień bólu, a prawidłowe rozpoznanie i zinterpretowanie bólu brzucha jest niezwykle trudne. W tym celu klinicysta musi zebrać szczegółowy wywiad i przeprowadzić dokładne badanie fizykalne podczas oceny bólu brzucha pacjenta. W ostatnich latach technologia sztucznej inteligencji rozwinęła się szybko, zwłaszcza w dziedzinie medycyny szeroko stosowane badania, odzwierciedlone głównie w diagnostyce i diagnostyce różnicowej chorób, ocenie rokowania i analizie decyzji klinicznych. Niektóre badania wykazały, że w zakresie patologii pomocniczej i diagnostyki obrazowej AI osiągnęła lub nawet przekroczyła średni poziom diagnostyczny odpowiednich specjalistów. Większość z tych badań koncentruje się na rozpoznawaniu wzorców na podstawie obrazów, a logiczna ocena oparta na języku naturalnym przy użyciu informacji z dokumentacji medycznej jest wciąż na wstępnym etapie rozwoju. Brak jest odpowiednich doniesień dotyczących integrowania kompleksowych informacji z dużej dokumentacji medycznej w celu inteligentnego przewidywania chorób przewodu pokarmowego.