基于实验室数据集成 AI 与规则方法的疾病诊断与管理决策支持系统
人工智能
2026-03-17 v1
摘要
本研究论文概述了开发和实施一种新型临床决策支持系统 (CDSS) 的过程，该系统将 AI 预测建模与医学知识库相结合。它利用实验室结果中可量化的信息元素来推断患者可能具有的诊断。随后建议进行检查以确认可能的诊断——一种针对医生的辅助工具。该系统将规则库专家系统中包含的知识与基于实验室特征的数据驱动预测器的推断相融合。为对我们的决策支持系统进行建模和派生真实世界证据 (RWE) 以适用于大规模患者人群，收集了来自美国 547 个初级保健中心的 593,055 名患者数据。我们的规则库包括临床验证的规则，建模 59 种可以直接确认一种或多种疾病的健康状况并为其分配 ICD-10 代码。可能的诊断系统使用多类分类，覆盖 37 个 ICD-10 代码，这些代码根据医生开具的实验室检查被分为 11 个类别。该研究提供了一种新型系统，可利用患者的医学档案和常规实验室检查预测一组可能的疾病，然后确认这些疾病，并提供推断解释，从而帮助医生在临床决策中减少误诊。
引用
@article{arxiv.2603.14876,
title = {A Hybrid AI and Rule-Based Decision Support System for Disease Diagnosis and Management Using Labs},
author = {Muhammad Hammad Maqsood and Mubashir Sajid and Khubaib Ahmed and Muhammad Usamah Shahid and Muddassar Farooq},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14876},
year = {2026}
}