PAIRS Medical Diagnosis 1.0
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关于 PAIRS Medical Diagnosis
医疗诊断是一个复杂的主题，并遭受几个陷阱。虽然医学研究是一门科学，但实践是一门艺术。错误可能发生在病人和他们的家人和医生的巨大代价。临床决策支持系统 （CDSS） 旨在最大限度地减少错误。AI-MED 旨在帮助医生最大限度地减少实践中的错误。在一项研究中，发现每年有22.5万名患者死于包括诊断错误在内的医疗错误（15%）和药物的副作用 （45%）。CDSS 是强制性的，在美国使用与 HIS 一起，以尽量减少这些错误。由于几个原因，医生会犯诊断错误。心理学家研究了这些特征，发现突出分散注意力的特征可能是其中一个原因。例如，您可能认为某些功能很重要，因为它们当前与某些事件有关，但可能不参与疾病过程或与诊断无关。同样，错误的推理可能是由于认知或确认偏差。其他一些错误可能是由于锚定或帧或提前关闭潜在顾客。AI-MED 旨在通过中断进程来最大限度地减少这些错误。AI-MED 诊断过程对传统诊断具有破坏性（不考虑任何完全涉及人类推理的偏见），从而最大限度地减少错误。
人工智能 （AI） 由自然语言处理 （NLP） 和诊断决策支持 （DDS） 组成，是 CDSS 的一部分。NLP 的一些示例包括统计文本分类器。然而，临床术语是复杂得多，通常基于拉丁语和希腊语术语。为文本分类开发了医学术语-临床术语（SNOMED-CT）的标准化命名。术语（超过 300 000）由 9 位数字编制索引，用于准确描述和自动处理。算法是使用此索引来正确解释患者数据。DDS 应用于患者数据进行诊断。贝叶斯概率信仰网络很流行，其近似方法可用于诊断。医生助理人工智能参考系统（PAIRS）是开发类似的行。它拥有约28 000个疾病特征链接，用于约486种内科疾病和2000个功能。PAIRS 功能包括症状、体征或测试。它由 Nlp 和 Dds 组成。NLP 基于 SNOMED-CT 字索引分析。其算法生成一个基于单词的索引，从中选择和显示可能的同义词。用户可以输入数据作为一个喜欢和程序从功能列表中寻找他们的同义词。AI-MED 使用对数据库。用户友好的NLP使一个人可以输入临床数据，就像喜欢。例如，NLP 正确标识首字母缩略词。输入患者数据后，可以运行 DDS。
AI-MED在其DDS中采用贝叶斯概率法的近似法。这种方法于1999年由TommiJaakkola和MichaelD jordan发表在《人工智能研究杂志》上。每个对点特征根据其病理生理基础和临床重要性进行加权（0.09 至 0.99）。诊断决策被聚类到每个组中：感染、肿瘤、自身免疫或其他。DDS 对患者数据进行运行，以提供一组可能的诊断。AI-MED 提供诊断数据，而不考虑任何偏差。对于任何给定的患者数据，它从 PAIRS 数据库中生成案例数据。病例数据包括权重、疾病发病率及其统计泄漏因素。DDS 旨在计算疾病概率的近似值。此近似值具有上限和下限。通过得出边界之间 0.00004 到 0.00009 的一致数值变化来验证这些代数算法实现的准确性。对诊断进行贝叶斯概率估计。最后，建议进行一组调查，以测试可能的诊断结果。输出可以保存在文件中，供进一步参考。