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Diagnostics 前沿观点:人-机交互助力医生临床诊断的新系统 | MDPI 专家洞察

已有 1759 次阅读 2022-7-5 09:51 |系统分类:观点评述

文章导读

提高临床诊断水平是医学界最关键的问题之一,在数字技术出现和人类诊断思维发展的双重背景下,有必要将数字诊断的概念与双重处理理论整合 (Dual-process Theory, DPT)。然而,目前还没有关于纳入临床决策支撑系统 (Clinical Decision Support System, CDSS)“系统 2”(System 2) 的理论模型。日本独协医科大学诊断和全科医学系 Taro Shimizu 教授在 MDPI Diagnostics 发表了前沿观点 (Perspective),重新定义了“系统 2”,并将其分为“内脑”和“外脑”两部分,讨论了这一系统要素在目前和未来的相互作用 (图1)。


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图1. 图片摘要。


研究内容

重新定义“系统 2”

现代医生诊断思维的基本结构被称为双重处理理论,包括直觉性“系统 1” 和分析性“系统 2”,其中“系统 2”作为“系统 1”的复核环节,可以提高诊断的准确性。“系统 2”的优点是它能比直觉性“系统 1”更详尽、更有逻辑地鉴别诊断,因此,它能安全、全面地进行诊断,从而减少鉴别诊断的遗漏。而“系统 2”的缺点在于其花费的时间和精力 (“内脑”) 成本较高,或者需要外部输入 (“外脑”) 以建立一个详尽的鉴别列表。尽管已经知道“系统 2”的要素,但还没有文章对其进行系统的分析和分类。


临床医生直接使用的“系统 2”诊断过程可分为两大类:“内脑”过程和“外脑”过程 (表1)。“内脑”可再细分为四个部分:症候学方法针对每种症状 (如晕厥、呼吸困难、头痛、背痛、带血便等) 或现象进行分析从而做出诊断;解剖学方法可以识别导致疾病的解剖结构或器官位置;生物力学方法和生理学方法分别考虑解剖学方法没有涵盖的生物结构的动态关系与生化功能及电生理等人体功能;病因学方法是一种检查每个功能器官系统,进行鉴别诊断的方法。“外脑”则是指医生使用的以临床决策支持系统为主的数字方法。这些方法整合了深度学习、Pubmed 和搜索引擎等,可提示医生无法回忆起的可能诊断。此外,“外脑”还可以帮助训练医生的“内脑”诊断思维。因此,“内脑”诊断过程和“外脑”诊断过程之间的相互作用及相互监督,在临床上的实用性越来越强 (图2)。


表1. 系统 2 方法概述。

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图2. 本文提出的“系统 2”诊断方法的算法图。


如何增强“系统 2”的临床实用性

首先,医学知识是医生进行临床实践的理论来源,因而增加和搭建医学知识体系在提高诊断水平方面具有相同的积极作用,这也是“系统 2”有效运行的一个重要因素。医学知识的基础建立基于仔细检查每天遇到的病例,继续从教科书中学习基础医学,将教科书、综述和病例报告作为参考材料以用于临床医学学习。其次,不断对诊断结果进行校正,进行反思性临床实践和适应性训练也是提高临床工作人员诊断水平的重要方式。再次,在临床实践过程中,最大程度地发挥集体智慧的优势,将有可能提供更可靠和高质量的诊断。除此之外,需运用“系统 2”的思维方式,看到临床中遇到的医患关系等其他问题,同时注重诊断的成本、速度和准确性。最后,在“系统 2”体系中引入新的概念,例如神经科学中的预测性过程 (Predictive Process, PP),也可能改变我们的诊断思考方式。


研究总结

综上所述,本文的创新和新颖之处在于:首先,它用一个新的概念重新定义了“系统 2”,并分解了“系统 2”的组成要素;其次,本文提出了“内脑”每个要素的优先级和关系的分析流程;第三,讨论了“内脑”与“外脑”之间的相互作用及其未来的应用可能性;第四,本文提出了最全面的“系统 2”方法,即病因学方法,是一种操作性强的记忆和实用形式的“医学”;第五,本文介绍了现行“系统 2”方法在医疗质量方面存在的问题,并提出了改进这些问题的方法。作者希望本文能够成为“系统 2”诊断思维策略开发的基石,同时也希望在本文的基础上,有实验证据来评估应用这一概念和分析流程的优势。


原文出自 Diagnostics 期刊

Shimizu, T. System 2 Diagnostic Process for the Next Generation of Physicians: “Inside” and “Outside” Brain—The Interplay between Human and Machine. Diagnostics 2022, 12, 356.

微信链接:https://mp.weixin.qq.com/s/5yJ4CrWjb7rfbvxzASGMiw


Diagnostics 期刊介绍

主编:Andreas Kjaer, University of Copenhagen, Denmark

期刊主题涵盖医学诊断各个方面,包括但不限于医学影像、病理与分子诊断、传染病诊断、即时诊断技术与设备、光学诊断技术与设备、机器学习和人工智能诊断技术等。

2021 Impact Factor:3.992

2021 CiteScore:2.4

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