PAIRS Medical Diagnosis 1.0
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關於 PAIRS Medical Diagnosis
醫療診斷是一個複雜的主題，並遭受幾個陷阱。雖然醫學研究是一門科學，但實踐是一門藝術。錯誤可能發生在病人和他們的家人和醫生的巨大代價。臨床決策支援系統 （CDSS） 旨在最大限度地減少錯誤。AI-MED 旨在幫助醫生最大限度地減少實踐中的錯誤。在一項研究中，發現每年有22.5萬名患者死於包括診斷錯誤在內的醫療錯誤（15%）和藥物的副作用 （45%）。CDSS 是強制性的，在美國使用與 HIS 一起，以盡量減少這些錯誤。由於幾個原因，醫生會犯診斷錯誤。心理學家研究了這些特徵，發現突出分散注意力的特徵可能是其中一個原因。例如，您可能認為某些功能很重要，因為它們當前與某些事件有關，但可能不參與疾病過程或與診斷無關。同樣，錯誤的推理可能是由於認知或確認偏差。其他一些錯誤可能是由於錨定或幀或提前關閉潛在顧客。AI-MED 旨在通過中斷進程來最大限度地減少這些錯誤。AI-MED 診斷過程對傳統診斷具有破壞性（不考慮任何完全涉及人類推理的偏見），從而最大限度地減少錯誤。
人工智慧 （AI） 由自然語言處理 （NLP） 和診斷決策支援 （DDS） 組成，是 CDSS 的一部分。NLP 的一些範例包括統計文本分類器。然而，臨床術語是複雜得多，通常基於拉丁語和希臘語術語。為文本分類開發了醫學術語-臨床術語（SNOMED-CT）的標準化命名。術語（超過 300 000）由 9 位元數位編制索引，用於準確描述和自動處理。演算法是使用此索引來正確解釋患者數據。DDS 應用於患者數據進行診斷。貝葉斯概率信仰網路很流行，其近似方法可用於診斷。醫生助理人工智慧參考系統（PAIRS）是開發類似的行。它擁有約28 000個疾病特徵連結，用於約486種內科疾病和2000個功能。PAIRS 功能包括症狀、體征或測試。它由 Nlp 和 Dds 組成。NLP 基於 SNOMED-CT 字索引分析。其演算法生成一個基於單詞的索引，從中選擇和顯示可能的同義詞。用戶可以輸入數據作為一個喜歡和程式從功能清單中尋找他們的同義詞。AI-MED 使用對資料庫。使用者友好的NLP使一個人可以輸入臨床數據，就像喜歡。例如，NLP 正確標識首字母縮略詞。輸入患者數據后，可以運行 DDS。
AI-MED在其DDS中採用貝葉斯概率法的近似法。這種方法於1999年由TommiJaakkola和MichaelD jordan發表在《人工智慧研究雜誌》上。每個對點特徵根據其病理生理基礎和臨床重要性進行加權（0.09 至 0.99）。診斷決策被聚類到每個組中：感染、腫瘤、自身免疫或其他。DDS 對患者數據進行運行，以提供一組可能的診斷。AI-MED 提供診斷數據，而不考慮任何偏差。對於任何給定的患者數據，它從 PAIRS 資料庫中生成案例數據。病例數據包括權重、疾病發病率及其統計洩漏因素。DDS 旨在計算疾病概率的近似值。此近似值具有上限和下限。通過得出邊界之間0.00004到0.00009的一致數值變化來驗證這些代數演演算法實現的準確性。對診斷進行貝葉斯概率估計。最後，建議進行一組調查，以測試可能的診斷結果。輸出可以保存在檔中，供進一步參考。