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患者病史在人工智能中的重要性
背景：虽然体格检查和实验室检查可以增加医生对医疗诊断的信心，但病史对诊断的贡献率约为 80%。人工智能 (AI) 的概念最早在 70 多年前提出。最近，它在医学各个领域的作用显着增长。然而，还没有研究评估过病史在人工智能辅助医疗诊断中的重要性。目的：本研究探讨了病史对人工智能辅助医疗诊断的贡献，并评估了 ChatGPT 根据提供的病史做出临床诊断的准确性。方法：使用《英国医学杂志》中确定的 30 个病例的临床案例，我们评估了 ChatGPT 生成诊断的准确性。我们将 ChatGPT 仅基于病史做出的诊断与正确的诊断进行了比较。我们还将 ChatGPT 在结合了额外的体格检查结果和实验室数据以及病史后做出的诊断与正确的诊断进行了比较。结果：ChatGPT 对仅根据病史的病例的诊断准确率为 76.6% (23/30)，与之前针对医生的研究一致。我们还发现，当添加更多信息时，这一比率为 93.3% (28/30)。结论：虽然添加更多信息可以提高诊断准确性，但患者病史仍然是人工智能辅助医疗诊断的一个重要因素。因此，在医疗诊断中使用人工智能时，为准确诊断，包含相关且正确的患者病史至关重要。我们的研究结果强调了患者病史在当今时代临床诊断中的持续重要性，并强调了将其整合到人工智能辅助医疗诊断系统中的必要性。
印度基础设施的体现碳-KPMG LLP
15 资料来源：Francisco M De La Vega、Shimul Chowdhury、Barry Moore、Erwin Frise、Jeanette McCarthy、Edgar Javier Hernandez、Terence Wong、Kiely James、Lucia Guidugli、Pankaj B Agrawal、Casie A Genetti、Catherine A Brownstein、 Alan H Beggs、Britt-Sabina Löscher、Andre Franke、Braden Boone、Shawn E Levy、Katrin Õunap、Sander Pajusalu、Matt Huentelman、Keri Ramsey、Marcus Naymik、Vinodh Narayanan、Narayanan Veeraraghavan、Paul Billings、Martin G Reese、Mark Yandell和Stephen F Kingsmore，“人工智能可对罕见遗传病进行全面基因组解释并提出候选诊断方案”（Artificial intelligence enables comprehensive genome interpretation and nomination of candidate diagnoses for rare genetic diseases），PMCID: PMC8515723，PubMed Central生物医学和生命科学数据库，美国国立卫生研究院（NIH），美国国家医学图书馆（NLM），2021年10月14日
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分类：为了进行 MHPAEA 分析，福利分类和任何相应的限制都应基于基本诊断，而不论服务地点或处理索赔的系统如何。例如，职业治疗可能适用于医疗/外科和 MH/SUD 诊断，并通过医疗索赔系统进行处理。但是，为了进行分析，针对基本医疗/外科诊断处理的职业治疗索赔应归类为医疗/外科，而针对基本 MH/SUD（例如 ADHD、自闭症，如产品信息中所定义）处理的职业治疗索赔应归类为 MH/SUD。
中医四诊人工智能研究现状与趋势：基于科学计量学的研究
中医四诊是医生诊断疾病的一种非侵入性方法，包括望、闻、问、切。这些诊断方法在中国已有 3000 多年的历史 (1)。舌诊、脉诊和面诊是中医公认的诊断方法，基于对人体内部心、肝、脾、肺、肾的整体评估。随着疾病的发生，血管和器官功能的变化将反映在舌头、脉搏和面部表现上。因此，可以通过这些部位的颜色、厚度、频率和气味来了解疾病的严重程度和原因。随着中医研究的快速发展，中医四诊也随着现代科学技术 (2) 而发展，包括人工智能 (AI)。人工智能是由 McCarthy 等人在 20 世纪 50 年代提出的 (3)。此后，人工智能迅速发展，广泛应用于金融、医学等不同领域。近年来，由于中医大数据的发展，中医图像分析领域成为人工智能研究的热点。通过对基于人工智能的医学图像进行预测分析，医生可以做出更好的诊断和治疗决策。许多有意义的舌脉