Медицинская диагностика является сложной темой и страдает от нескольких подводных камней. Хотя изучение медицины является наукой, практика – это искусство. Ошибки могут произойти ценой огромных затрат для пациента и их семьи и врача. Для минимизации ошибок разрабатываются системы клинической поддержки принятия решений (CDSS). AI-MED разработан, чтобы помочь врачам свести к минимуму ошибки в их практике. В исследовании было установлено, что 225 000 пациентов умирают каждый год из-за врачебной ошибки, включая диагностические ошибки (15%) и побочные эффекты лекарств (45%). CDSS является обязательным для использования в США вместе с HIS, чтобы свести к минимуму эти ошибки. Диагностические ошибки допущены врачами по нескольким причинам. Психологи изучили их и обнаружили, что основные отвлекающие особенности могут быть одной из причин. Например, можно подумать, что некоторые особенности важны из-за их текущей связи с каким-либо событием, но не могут быть вовлечены в процесс заболевания или не связаны с диагностикой. Аналогичным образом ошибочные рассуждения могут быть связаны с когнитивными или подтверждение предвзятости. Некоторые другие ошибки могут быть вызваны закрепления или разработки или раннего закрытия приводит. AI-MED предназначен для минимизации этих ошибок путем нарушения процесса. Диагностический процесс AI-MED является разрушительным для традиционной диагностики (не учитывая каких-либо предубеждений, неизменно участвующих в человеческих рассуждений) и, следовательно, свести к минимуму ошибки.
Искусственный интеллект (ИИ) состоит из обработки естественного языка (НЛП) и поддержки диагностических решений (DDS) и является частью CDSS. Некоторые примеры НЛП включают классификатор статистического текста. Тем не менее, клинические термины являются гораздо сложными и, как правило, основаны на латинском и греческом терминах. Для классификации текста была разработана стандартизированная номенклатура медицинских терминов-клинических терминов (SNOMED-CT). Термины (более 300 000) индексируются на 9 цифр для точного описания и автоматизированной обработки. Алгоритмы построены для использования этого индекса для правильной интерпретации данных пациентов. DDS применяется на данные пациента для диагностики. Байесовские вероятностные сети верований популярны, и их методы приближения могут быть использованы для диагностики. Помощник врача по справочной системе искусственного интеллекта (PAIRS) разработан в аналогичных линиях. Он имеет около 28 000 заболеваний особенность ссылки около 486 заболеваний внутренней медицины и 2000 функций. ОСОБЕННОСТИ PAIRS состоят из симптомов, признаков или тестов. Это ИИ состоит из НЛП и DDS. НЛП основана на анализе слова SNOMED-CT. Это алгоритм генерирует индексы, основанные на словах, из которых выбираются и отображаются возможные синонимы. Пользователь может вводить данные по мере того, как один любит и программа ищет свои синонимы из списка функций. AI-MED использует базу данных PAIRS. Удобный НЛП позволяет вводить клинические данные, как один любит. Например, аббревиатуры правильно идентифицируются НЛП. Как только данные пациента введены, можно запустить DDS.
AI-MED использует метод приближения байесовского вероятностного метода для своих DDS. Этот метод был опубликован в Journal of Artificial Intelligence Research Томми Яакколой и Майклом Джорданом в 1999 году. Каждая из особенностей PAIRS взвешена (от 0,09 до 0,99) в соответствии с их патофизиологической основой и их клиническим значением. Диагностическое решение группировано в одну из каждой группы для: инфекции, неоплазии, аутоиммунных или других. DDS работает на данных пациентов, чтобы дать набор возможных диагнозов. AI-MED предоставляет диагностические данные независимо от каких-либо предубеждений. Для любых данных о пациентах он создает данные о случаях из базы данных PAIRS. Данные о случаях заболевания включают вес, заболеваемость и их статистические факторы утечки. DDS предназначен для расчета приближения вероятности заболевания. Это приближение имеет верхние и нижние границы. Точность реализации этих алгебраических алгоритмов проверяется в результате последовательного численного изменения от 0.00004 до 0.00009 между границами. Для постановки диагноза делается байесовская вероятностная оценка. Наконец, для проверки возможного диагноза предлагается провести ряд исследований. Выход может быть сохранен в файле для дальнейшей ссылки.
история версии
- Версия 1.0 размещено на 2015-07-19
Исправленные ошибки
Подробная информация о программе
- Категории: Главная и Хобби > Здоровье и питание
- Издателя: AI-Med Informatics
- Лицензии: Бесплатный
- Цена: N/A
- Версия: 1.0
- Платформы: android