Sistema IDEAS-AAP diagnostica dor abdominal aguda

Nos últimos anos, com o contínuo desenvolvimento da ciência e da tecnologia, a gama de testes diagnósticos e biomarcadores para doenças e modalidades de tratamento aumentou exponencialmente, e as informações médicas tornaram-se cada vez mais complexas. Isso requer que o clínico avalie de forma abrangente a condição do paciente, de modo a escolher o melhor exame e tratamento. No entanto, para os sintomas complexos no ambiente clínico real, as doenças correspondentes são numerosas; Diante do trabalho clínico complexo e pesado, como extrair as características importantes das doenças dos pacientes com mais rapidez e precisão para obter diagnóstico e tratamento precisos e de alta qualidade é o principal problema a ser resolvido no momento. Por exemplo, no campo da digestão, a queixa principal de dor abdominal é um dos sintomas clínicos mais comuns de pacientes que procuram tratamento médico, e algumas dores abdominais agudas, como perfuração de úlcera gastrointestinal, obstrução intestinal estrangulada, colangite supurativa obstrutiva aguda e outro início urgente, janela de tempo de tratamento estreita, alta mortalidade. Os médicos devem fazer um diagnóstico rápido e distinguir entre aqueles que requerem intervenção de emergência e aqueles que não requerem, a fim de tratar os pacientes em tempo hábil e evitar eventos catastróficos. No entanto, as causas da dor abdominal são muitas e os mecanismos são complexos. Além disso, como a dor é uma sensação subjetiva e é muito influenciada por fatores subjetivos, não há indicadores objetivos claros para determinar se e o grau de dor, e é extremamente desafiador diagnosticar e interpretar corretamente a dor abdominal. Para isso, o clínico deve obter uma história detalhada e realizar um exame físico completo ao avaliar a dor abdominal do paciente. Nos últimos anos, a tecnologia de inteligência artificial se desenvolveu rapidamente, especialmente no campo da medicina, tem sido amplamente aplicada em pesquisa, refletida principalmente no diagnóstico e diagnóstico diferencial de doenças, julgamento de prognóstico e análise de decisão clínica. Alguns estudos mostraram que em termos de patologia auxiliar e diagnóstico por imagem, a IA atingiu ou até superou o nível médio de diagnóstico dos especialistas correspondentes. A maioria desses estudos foca no reconhecimento de padrões com base em imagens, e o julgamento lógico baseado em linguagem natural usando informações de prontuários ainda está em estágio preliminar de desenvolvimento. Não há relatórios relevantes sobre a integração de informações abrangentes de grandes registros médicos para fazer a previsão inteligente de doenças do trato digestivo.