Hintergrund

Seltene Erkrankungen werden oft erst spät erkannt. Ihre Diagnose ist aufgrund der Diversität, Komplexität und Heterogenität klinischer Symptome besonders anspruchsvoll. Computergestützte diagnostische Hilfen, oft als „diagnostic decision support systems“ (DDSS) bezeichnet, sind vielversprechende Tools, um die Zeit bis zur Diagnose zu verkürzen. DDSS sind trotz erster positiver Evaluationen noch nicht sehr weit verbreitet, was unter anderem auf die mangelnde Integration in existierende klinische oder Praxisinformationssysteme zurückgeführt werden kann.

Ziel der Arbeit

Dieser Beitrag bietet einen Einblick in aktuell existierende DDSS, die ohne Zugriff auf elektronische Patientenakten funktionieren und nur einfach zu beschaffende Informationen benötigen.

Material und Methoden

Im Rahmen einer systematischen Literaturrecherche wurden 8 Beiträge identifiziert, in denen DDSS untersucht werden, die bei der Diagnose seltener Erkrankungen unterstützen können und dabei keinen Zugriff auf elektronische Patientenakten oder andere Informationssysteme in Praxen und Kliniken verlangen. Die wichtigsten Vor- und Nachteile der identifizierten Systeme zur Unterstützung bei der Diagnostik seltener Erkrankungen wurden extrahiert und zusammenfassend dargestellt.

Ergebnisse

Symptom-Checker sowie DDSS auf Basis von Porträtfotos und Schmerzzeichnungen existieren bereits. Der Reifegrad dieser Anwendungen ist unterschiedlich.

Schlussfolgerung

DDSS stehen aktuell noch vor einigen Herausforderungen – so gibt es Bedenken zu Datenschutz und Genauigkeit, zudem sind die Akzeptanz und Bekanntheit noch eher gering. Dem gegenüber steht ein großes Potenzial für eine schnellere Diagnosestellung, insbesondere bei seltenen Erkrankungen, die aufgrund ihrer großen Anzahl und geringen Bekanntheit leicht übersehen werden. Der Einsatz von DDSS sollte daher von Ärztinnen und Ärzten im Einzelfall gut abgewogen werden.

中文翻译：

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Kurze Wege zur Diagnose mit künstlicher Intelligenz – “诊断决策支持系统”系统文学

欣特格伦德

Seltene Erkrankungen werden 通常是 erst spät erkannt。诊断是针对各种症状、复杂性和异质性的临床症状。计算机诊断 Hilfen，通常称为“诊断决策支持系统”(DDSS) bezeichnet、sind vielversprechende 工具、um die Zeit bis zur Diagnose zu verkürzen。DDSS sind trotz erster positiveervaluationen noch nicht sehr weit verbreitet, was under anderem auf die mangelnde Integration in Existierende klinische oder Praxisinformationssysteme zurückgeführt werden kann.

劳动节

在当前存在的 DDSS 中，请注意以下信息：该 DDSS 是电子患者功能和信息的一部分。

材料与方法

我在系统文献中提出了 8 种识别方法，在 DDSS 下进行诊断，在诊断和诊断中使用患者电子设备或诊所信息系统中的诊断信息。在诊断系统中识别系统的前夜和夜间将导致诊断结果发生异常和损坏。

埃尔格布尼斯

DDSS 的症状检查器基于现有的照片和解决方案。Der Reifegrad dieser Anwendungen ist unterschiedlich。

保护令

DDSS stehen aktuell noch vor einigen Herausforderungen – so gibt es Bedenken zu Datenschutz und Genauigkeit, zudem sind die Akzeptanz und Bekanntheit noch eher gering. 诊断的潜力非常大，可以通过诊断、诊断和诊断来了解。DDSS 的特别行动是在 Einzelfall 中发生的。