Войти
| Дифференциальный диагноз | |
|---|---|
| MeSH | D003937 |
| [редактирование Викиданных ] | |
В медицине дифференциальный диагноз - это выделение определенного заболевания или состояния от других, которые имеют аналогичные клинические признаки. Процедуры дифференциальной диагностики используются врачами для диагностики конкретного заболевания у пациента или, по крайней мере, для устранения любых неминуемо угрожающих жизни состояний. Часто каждый индивидуальный вариант возможного заболевания называется дифференциальным диагнозом (например, острый бронхит может быть дифференциальным диагнозом при оценке кашля, даже если окончательный диагноз простуда ).
В более общем смысле, процедура дифференциальной диагностики - это систематический диагностический метод, используемый для выявления болезненного объекта, при котором возможны несколько альтернатив. Этот метод может использовать алгоритмы, похожие на процесс исключения, или, по крайней мере, процесс получения информации, которая сокращает «вероятности» возможных состояний до незначительного уровня, используя такие доказательства, как симптомы, история болезни, и медицинские знания для настройки эпистемологической уверенности в сознании диагноста (или, для компьютерной или компьютерной диагностики, программного обеспечения системы).
Дифференциальный диагноз можно рассматривать как реализацию аспектов гипотетико-дедуктивного метода в том смысле, что потенциальное наличие потенциальных заболеваний или состояний можно рассматривать как гипотезы, которые врачи дополнительно определяют как правда или ложь.
Дифференциальный диагноз также широко используется в области психиатрии / психологии, когда пациенту, у которого проявляются симптомы, которые могут соответствовать любому диагнозу, могут быть поставлены два разных диагноза. Например, пациенту, которому был поставлен диагноз биполярного расстройства, также может быть поставлен дифференциальный диагноз пограничного расстройства личности, учитывая сходство симптомов обоих состояний.
Стратегии, используемые при составлении списка дифференциальной диагностики, зависят от опыта медицинского работника. В то время как начинающие поставщики медицинских услуг могут работать систематически, чтобы оценить все возможные объяснения проблем пациента, более опытные специалисты часто используют клинический опыт и распознавание закономерностей, чтобы защитить пациента от задержек, рисков и затрат неэффективных стратегий или тестов. Эффективные поставщики услуг используют научно-обоснованный подход, дополняя свой клинический опыт знаниями клинических исследований.
A Стандарт медицинской помощи при дифференциальной диагностике состоит из четырех этапов. Безопасность пациента требует, чтобы врач:
Если после этого процесса отсеивания возможные причины, диагноз не остается, это означает, что либо врач допустил ошибку, либо состояние недокументировано или недооценено в литературе.
A мнемоника, помогающая в рассмотрении множественных возможных патологических процессов: VINDICATE'M :
Существует несколько методов дифференциальной диагностики и несколько вариантов среди них. Кроме того, процедура дифференциальной диагностики может использоваться одновременно или поочередно с протоколами, руководящими принципами или другими диагностическими процедурами (такими как распознавание образов или использование медицинских алгоритмов ).
Например, в случае неотложной медицинской помощи может не хватить времени для выполнения каких-либо подробных расчетов или оценок различных вероятностей, и в этом случае протокол ABC (Дыхательные пути, дыхание и кровообращение) может быть более подходящим. Позже, когда ситуация станет менее острой, может быть применена более полная процедура дифференциальной диагностики.
Процедура дифференциальной диагностики может быть упрощена, если обнаружен "патогномоничный " признак или симптом (в этом случае почти наверняка присутствует целевое состояние) или при отсутствии знака или симптома «sine qua non (в этом случае почти наверняка отсутствует целевое состояние).
Диагност может действовать избирательно, рассматривая в первую очередь те расстройства, которые более вероятны (вероятностный подход), более серьезные, если их не диагностировать и не лечить (прогностический подход), или более реагировать на лечение, если предлагается (прагматический подход). Поскольку субъективная вероятность наличия состояния никогда не бывает точно 100% или 0%, процедура дифференциальной диагностики может быть нацелена на определение этих различных вероятностей для формирования показаний для дальнейших действий.
Ниже представлены два метода дифференциальной диагностики, основанные на эпидемиологии и соотношении правдоподобия соответственно.
Один из методов проведения дифференциальной диагностики по эпидемиологии направлен на оценку вероятности каждого состояния-кандидата путем сравнения их вероятностей, возникших в первую очередь у человека. Он основан на вероятностях, связанных как с проявлением (например, болью), так и с вероятностями различных состояний-кандидатов (например, болезней).
Статистическая основа для дифференциальной диагностики - теорема Байеса. По аналогии, когда приземлился кубик, результат определен на 100%, но вероятность того, что он произошла бы в первую очередь (далее сокращенно WHOIFP ) все равно 1/6. Точно так же вероятность того, что представление или состояние возникло бы в первую очередь у человека (WHOIFPI), не совпадает с вероятностью того, что представление или состояние возникло у человека, потому что представление произошло на 100%. уверенность в личности. Тем не менее, доли вкладной вероятности для каждого состояния предполагаются одинаковыми, относительно:
где:
Когда человек представляет с симптомом или знаком Pr (презентация произошла в отдельности) составляет 100% и, следовательно, может быть заменена на 1 и может быть проигнорирована, поскольку деление на 1 не имеет никакого значения:
Полная вероятность того, что презентация произошла у человека, может быть приблизительно равна сумме индивидуальных условий-кандидатов:
Кроме того, вероятность того, что презентация была вызвана каким-либо условием-кандидатом, пропорциональна вероятности условия, в зависимости от того, с какой частотой оно вызывает представление:
где:
Вероятность того, что заболевание возникло бы в первую очередь у человека, приблизительно равна таковой для популяции, которая максимально похожа на человека, за исключением текущего представления, с компенсацией, где это возможно, относительными рисками определяется известным фактором риска, который отличает человека от популяции:
где:
В следующей таблице показано, как эти отношения могут быть построены для ряда условий-кандидатов:
| Условие кандидата 1 | Условие кандидата 2 | Условие кандидата 3 | |
| Pr (Условие в генеральной совокупности) | Pr (Условие 1 в совокупности) | Pr (Условие 2 в совокупности) | Pr (Условие 3 в популяции) |
| RRУсловие | RR1 | RR2 | RR3 |
| Pr (Условие WHOIFPI) | Pr (Условие 1 WHOIFPI) | Pr (Условие 2 WHOIFPI) | P (Условие 3 WHOIFPI) |
| rУсловие → представление | rУсловие 1 → представление | rУсловие 2 → представление | rУсловие 3 → представление |
| Pr (Представление WHOIFPI по условию) | Pr ( Презентация WHOIFPI by condit ion 1) | Pr (Представление WHOIFPI по условию 2) | Pr (Представление WHOIFPI по условию 3) |
| Pr (Представление WHOIFPI) = сумма вероятностей в строке чуть выше | |||
| Pr (презентация вызвана состоянием у человека) | Pr (презентация вызвана состоянием 1 у человека) | Pr (презентация вызвана состоянием 2 у человека) | Pr (Презентация вызвана условием 3 у человека) |
Еще одно «возможное условие» - это отсутствие отклонения от нормы, и представление является лишь (обычно относительно маловероятным) появлением в основном нормального состояния. Его вероятность в популяции (P (Нет отклонений в популяции)) является дополнительной к сумме вероятностей «аномальных» состояний кандидата.
Этот примерный случай демонстрирует, как применяется этот метод, но не представляет собой руководство по обработке аналогичных реальных случаев. Кроме того, в примере используются относительно определенные числа с иногда несколькими десятичными знаками, тогда как на самом деле часто есть просто приблизительные оценки, например, вероятность очень высокая, высокая, низкая или очень низкая, но все еще используя общие принципы метода.
Для человека (который становится «пациентом» в этом примере), анализ крови, например, сывороточный кальций показывает результат выше стандартный эталонный диапазон, который, согласно большинству определений, классифицируется как гиперкальциемия, которая в данном случае становится «проявлением». Врач (который в данном примере становится «диагностом»), который в данный момент не видит пациента, узнает о своем открытии.
По практическим соображениям врач считает, что показаний теста достаточно, чтобы просмотреть медицинские записи пациента. Для простоты предположим, что единственная информация, содержащаяся в медицинских записях, - это семейный анамнез первичного гиперпаратиреоза (здесь сокращенно PH), что может объяснить обнаружение гиперкальциемии. Для этого пациента предположим, что результирующий наследственный фактор риска, по оценкам, дает относительный риск из 10 (RR PH = 10).
Врач считает, что есть достаточная мотивация для проведения процедуры дифференциальной диагностики для выявления гиперкальциемии. Основными причинами гиперкальциемии являются первичный гиперпаратиреоз (PH) и рак, поэтому для простоты список возможных состояний, которые может придумать врач, можно представить как:
Вероятность того, что «первичный гиперпаратиреоз» (PH) возник бы в первую очередь у человека (P (PH WHOIFPI)), можно рассчитать следующим образом:
Предположим, что последний анализ крови, сделанный пациентом, был проведен полгода назад и был нормальным, и что частота первичного гиперпаратиреоза в общей популяции, соответствующая индивидууму (за исключением клинических проявлений и упомянутой наследственности) составляет 1 из 4000 в год. Игнорируя более подробный ретроспективный анализ (такой как скорость прогрессирования заболевания и время задержки медицинского диагноза ), время риска для развития первичного гиперпаратиреоза можно грубо рассматривать как последние полгода, потому что ранее развившаяся гиперкальциемия, вероятно, была поймана предыдущим анализом крови. Это соответствует вероятности первичного гиперпаратиреоза (PH) в популяции:
С относительным риском, связанным с В семейном анамнезе вероятность того, что первичный гиперпаратиреоз (ЛГ) возник бы в первую очередь у индивидуума, исходя из имеющейся в настоящее время информации, становится:
Можно предположить, что первичный гиперпаратиреоз вызывает гиперкальциемию практически в 100% случаев (r PH → гиперкальциемия = 1), поэтому эту независимо рассчитанную вероятность первичного гиперпаратиреоза (ЛГ) можно считать такой же, как и вероятность быть причиной появления:
Для рака для простоты предполагается такое же время риска, и предположим, что заболеваемость раком в этом районе оценивается в 1 в 250 случаев в год, что дает вероятность рака в популяции:
Для простоты предположим, что любая связь между семейный анамнез первичного гиперпаратиреоза и риска рака игнорируется, поэтому относительный риск для человека заболеть раком в первую очередь аналогичен этому населения (RR рак = 1):
Однако гиперкальциемия встречается примерно в 10% случаев рака (r рак → гиперкальциемия = 0,1), поэтому:
Вероятность того, что гиперкальциемия возникла бы в первую очередь при других возможных состояниях, может быть рассчитывается аналогичным образом. Однако для простоты предположим, что вероятность того, что что-либо из этого произошло, в этом примере вычисляется как 0,0005.
Для случая отсутствия болезни соответствующая вероятность в популяции дополняет сумму вероятностей для других состояний:
Вероятность того, что особь Быть здоровым в первую очередь можно считать одинаковым:
Скорость, определяющая в случае аномального состояния все еще измерением содержания кальция в сыворотке выше стандартный референсный диапазон (тем самым классифицируемый как гиперкальциемия) по определению стандартного референтного диапазона составляет менее 2,5 %. Однако эта вероятность может быть уточнена путем рассмотрения того, как оценка отклоняется от среднего значения в стандартном эталонном диапазоне. Предположим, что измерение сывороточного кальция составило 1,30 ммоль / л, что при стандартном референтном диапазоне, установленном на уровне от 1,05 до 1,25 ммоль / л, соответствует стандартной оценке и вероятности 0,14% того, что такая такая степень гиперкальциемии будет иметь место. возникла первая очередь в случае отсутствия аномалий:
Вполне вероятность того, что гиперкальциемия возникла в результате отсутствия заболеваний, может быть прогнозана как:
Вероятность того, что гиперкальциемия возникла в первую очередь в индивидуальной форме может быть таким образом рассчитан как:
Вполне вероятность того, что гиперкальциемия вызвана первичным гиперпаратиреозом (PH) у человека, может быть рассчитана как:
Аналогичным образом, вероятность того, что гиперкальциемия вызвана раком у человека, может быть рассчитана как:
и для других состояний-кандидатов:
и вероятность того, что на самом деле болезни нет:
Для пояснения эти расчеты представлены в виде таблицы в описании метода:
| PH | Рак | Другие условия | Нет заболе вания | |
| P (Состояние популяции) | 0,000125 | 0,002 | - | 0,997 |
| RRx | 10 | 1 | - | - |
| P (Состояние ВОЗIFPI) | 0,00125 | 0,002 | - | - |
| rСостояние → гиперкальциемия | 1 | 0,1 | - | 0,0014 |
| P (гиперкальциемия WHOIFPI по состоянию) | 0,00125 | 0,0002 | 0,0005 | 0,0014 |
| P (гиперкальциемия WHOIFPI) = 0,00335 | ||||
| P (гиперкальциемия вызвана состоянием отдельного человека) | 37,3 % | 6,0% | 14,9% | 41,8% |
Таким образом Этот метод оценивает, что вероятность того, что гиперкальциемия вызвана первичным гиперпаратиреозом, раком, другие состояниями или отсутствием заболевания вообще, составляет 37,3%, 6,0%, 14,9% и 41,8% соответственно, что может быть использовано при дальнейших показаниях к тестам.
Этот случай продолжается в методе, описанном в следующем разделе.
Процедура дифференциальной диагностики может стать сложным, если полностью принять во внимание дополнительные тесты и методы лечения. Один из методов, который представляет собой метод получения посттестовых вероятностей, представляет собой метод, использующий отношения правдоподобия для получения посттестовых вероятностей.
Первоначальная вероятность каждого состояния-кандидата может быть оценена различными методами, например:
Один метод оценки вероятности даже после дальнейших тестов использует отношения правдоподобия (выводятся из чувствительности и специфичности ) в качестве коэффициента умножения после каждого теста или процедуры. В идеальном мире чувствительность установлена для всех тестов для всех патологических состояний. Однако в действительности эти параметры могут быть установлены только для одного из виновников. Умножение на отношения правдоподобия требует преобразования правдоподобия из вероятностей в шансов в пользу (далее просто «шансы») на:
Однако это преобразование требуется только для условий-кандидатов с известным отношением правдоподобия. После умножения обратное преобразование в вероятность устанавливается следующим образом:
Остальные условия-кандидаты (для которых нет установленных отношений правдоподобия для данного теста) можно для простоты скорректировать путем последующего умножения всех условий-кандидатов на общий коэффициент, чтобы снова получить сумму 100%.
Полученные вероятности используемые для оценки показ для дальнейших медицинских, лечения или других действий. Если есть указание на дополнительный тест, и он возвращается с результатом, процедура повторяется с использованием отношений правдоподобия дополнительного теста. При обновлении вероятностей для каждого из состояний показания для дальнейших тестов, лечения или других действий также изменяются, и поэтому можно повторять до конечной точки, когда больше нет никаких указаний для выполнения дальнейших действий в данный момент. Такая конечная точка в основном, когда одно условие-кандидат становится определенным, что не может быть найдено ни одного теста, который был бы достаточно мощным, чтобы изменить положение относительной вероятности, достаточно, чтобы мотивировать любое изменение в дальнейших действиях. Тактика достижения такой конечной точки с помощью как можно меньшего количества тестов обеспечивает проведение тестов с высокой специфичностью для условий с уже высокой относительной вероятностью, поскольку высокое отношение правдоподобия положительно для таких тестов очень высоки, сводя все менее вероятные условия к относительно более низких вероятностей. В качестве альтернативы высокой с высокой чувствительностью для конкурирующих условий-кандидатов имеют высокое отрицательное отношение правдоподобия, доводя вероятности для конкурирующих условий-кандидатов до незначительного уровня. Если такие состояния возможны, врач может исключить эти состояния и предоставить дифференциальной диагностике с оставшимися кандидатными состояниями.
Этот пример продолжается для того же пациента, что и в примере для метода, основанного на эпидемиологии. Как и в этом примере метода, основанного на эпидемиологии, пример демонстрирует, как этот метод, но не представляет собой руководство по работе с аналогичными случаями из реальной жизни. Кроме того, в качестве примера здесь используются самые лучшие числа. В этой вероятности каждого состояния кандидат был установлен на основе эпидемиологического метода следующим образом:
| PH | Рак | Другие состояния | Нет заболевания | |
| Вероятность | 37,3% | 6.0% | 14.9% | 41,8% |
Эти процентные значения также могут быть установлены на опыте в конкретном клинике, зная, что это процентное соотношение для окончательного диагноза для людей, поступающих в клинику с гиперкальциемией и имеющих в семейном анамнезе первичный гиперпаратиреоз.
Состояние с наивысшей относительной вероятностью профиля (за исключением «отсутствия заболеваний») - это первичный гиперпаратиреоз (PH), но рак по-прежнему вызывает серьезную озабоченность, потому что, если это фактическое причинное состояние Что касается гиперкальциемии, то есть выбор того, лечить или нет, означает для пациента жизнь или смерть, что, по сути, может поставить показание на схожий уровень для дальнейших тестов на оба этих состояния.
Предположим, врач рассматривает относящиеся к профилю вероятности того, что они вызывают достаточно беспокойства, чтобы указать на отправку пациенту вызовом посещение врача с дополнительным посещением медицинская лаборатория для дополнительного дополнительного посещения анализа крови с дополнительными анализами, включая гормон паращитовидной железы при подозрении на первичный гиперпаратиреоз.
Для простоты предположим, что врач сначала получает результат анализа крови (в сокращенно «BT») для анализа паратироидного гормона, и что он показал, что уровень паратироидного гормона повышен относительно того, следует ожидать уровня кальция.
Такое сочетание можно оценить как имеющее чувствительность примерно 70% и специфичность примерно 90% для первичного гиперпаратиреоза. Это дает положительное отношение правдоподобия из 7 для первичного гиперпаратиреоза.
Вероятность первичного гиперпаратиреоза теперь называется Pre-BT PH, потому что она соответствует до анализа крови (латинский предлог prae означает «до»). Он был оценен в 37,3%, что соответствует коэффициенту 0,595. С положительным отношением правдоподобия 7 для анализа крови, после- шансы рассчитываются как:
где:
Коэффициент (PostBT PH), равный 4,16, снова конвертируется в соответствующую вероятность по следующей формуле:
Сумма вероятностей для остальных из возможных условий, следовательно, должны быть:
До анализа крови на паратироидный гормон сумма их вероятностей была:
Следовательно, чтобы соответствовать сумме 100% для всех возможных условий, каждый из других кандидатов должен быть умножен на поправочный коэффициент:
Например, вероятность рака после теста рассчитывается как:
Вероятности для каждого состояния кандидата до и после анализа крови приведены в следующей таблице:
| PH | Рак | Другие состояния | Нет заболевания | |
| P(PreBT) | 37,3% | 6.0% | 14,9% | 41,8% |
| P(PostBT) | 80.6% | 1.9% | 4.6% | 12.9% |
Эти «новые» проценты, включая относительную вероятность первичного гиперпаратиреоза 80%, лежат в основе любых показаний для дальнейших тестов, лечения или других действий. В этом случае предположим, что врач продолжает план посещения пациентом посещения врача для дальнейшего обследования, особенно при первичном гиперпаратиреозе.
Визит к врачу теоретически можно рассматривать как серию тестов, включающих как вопросы из истории болезни, так и компоненты медицинского осмотра, где вероятность предыдущего теста после теста может использоваться как вероятность следующего теста до теста. Показания для выбора следующего теста динамически зависят от результатов предыдущих тестов.
Предположим, что у пациента в этом примере выявлены, по крайней мере, некоторые симптомы и признаки депрессии, боли в костях, суставах или запора большей степени тяжести, чем можно было бы ожидать от самой гиперкальциемии, что подтверждает подозрение на первичный гиперпаратиреоз, и предположим, что отношения правдоподобия для тестов при умножении примерно дают результат 6 для первичного гиперпаратиреоза.
Наличие неспецифических патологических симптомов и признаков в анамнезе и обследовании часто одновременно указывает на рак, и предположим, что тесты дали общее отношение правдоподобия, оцениваемое в 1,5 для рака. Что касается других состояний, а также случая полного отсутствия болезней, допустим, что неизвестно, что происходит тестов, как это часто в действительности. Это дает следующие результаты анамнеза и физического осмотра (сокращенно PE):
| PH | Рак | Другие состояния | Нет болезни | |
| P(PreHE) | 80,6% | 1,9% | 4,6% | 12,9% |
| Odds(PreHE) | 4,15 | 0,019 | 0,048 | 0,148 |
| Отношение правдоподобия по HE | 6 | 1,5 | - | - |
| Шансы (PostHE) | 24,9 | 0,0285 | - | - |
| P (PostHE) | 96.1% | 2,8% | - | - |
| Сумма известных P (PostHE) | 98,9% | |||
| Сумма остальных P (PostHE) | 1,1% | |||
| Сумма остатка P (PreHE) | 4,6% + 12,9% = 17,5% | |||
| Поправочный коэффициент | 1,1% / 17,5% = 0,063 | |||
| После коррекции | - | - | 0,3% | 0,8% |
| P (PostHE) | 96.1% | 2,8% | 0,3% | 0,8% |
Эти вероятности после сбора анамнеза и обследования могут придать врачу достаточно уверенности, чтобы спланировать пациенту операцию по паратиреоидэктомии с целью резекции пораженной ткани.
На этом этапе вероятность «других состояний» настолько мала, что врач не может придумать для них какой-либо тест, который может быть представлен в таком состоянии., и врач, таким образом, считает «другие состояния» исключенными, в данном случае не в первую очередь из-за какого-либо конкретного теста для других состояний, которые были отрицательными, а скорее из-за отсутствия положительных тестов до сих пор.
Для «рака» порог, при котором его можно считать серьезным, может быть более строгим из-за серьезных последствий его пропуска, поэтому врач может счесть, что по крайней мере гистопатологическое исследование резецированной ткани.
Этот случай продолжается в примере комбинаций в соответствующем разделе ниже.
Достоверность как первоначальной оценки вероятностей по эпидемиологии, так и дальнейшей работы по отношениям, правдоподобия зависит от включения условий-кандидатов, которые соответствуют как можно большую часть вероятности этого состояния, и клинически событие, при котором быстрое начало максимальной вероятности даст наибольший эффект. Если пропущено важное кандидатное состояние, ни один метод дифференциальной диагностики не даст правильного заключения. Потребность в поиске дополнительных условий для включения возрастает с серьезности самой презентации. Это было бы более вероятно неприемлемым, но это было бы гораздо более неприемлемым. боль.
Если два условия обеспечивают высокие посттестовые вероятности, особенно если сумма вероятностей для условий с известными отношениями правдоподобия становится выше 100%, то фактическое условие представляет собой комбинацию два. В таких случаях добавлено дополнительное лечение.
Чтобы продолжить пример, использованное выше предположим, что анамнез и физикальное обследование также указали на рак, с отношением правдоподобия 3, что дает вероятность (PostH E) 0,057, что соответствует P (PostH E) 5,4%. Это соответствует «сумме известного P (PostHE)», равной 101,5%. Это показание для рассмотрения комбинации первичного гиперпаратиреоза и рака, такой как, в данном случае, продуцирующая паратироидный гормон карцинома паращитовидной железы. Следовательно, может потребоваться пересчет, при этом первые два состояния будут разделены на «первичный гиперпаратиреоз без рака», «рак без первичного гиперпаратиреоза», а также «комбинированный первичный гиперпаратиреоз и рак», а отношения правдоподобия применяются к каждому состоянию отдельно. Однако в этом случае ткань уже была резецирована, при этом может быть выполнено гистопатологическое исследование, которое включает в себя возможность карциномы паращитовидной железы при исследовании (что может повлечь за собой соответствующее окрашивание образца ). Допустим, гистопатологическое исследование подтверждает первичный гиперпаратиреоз, но также показывает злокачественную картину. Согласно первоначальному эпидемиологическому методу, заболеваемость карциномой паращитовидных желез оценивается примерно в 1 из 6 миллионов человек в год, что дает очень низкую вероятность без учета каких-либо тестов. Для сравнения, вероятность того, что незлокачественный первичный гиперпаратиреоз возник одновременно с несвязанным раком, не связанным с раком, который проявляется злокачественными клетками паращитовидной железы, рассчитывается путем умножения вероятностей двух. Однако результирующая вероятность намного меньше, чем 1 из 6 миллионов. Таким образом, вероятность карциномы паращитовидной железы может быть близка к 100% после гистопатологического исследования, несмотря на низкую вероятность ее возникновения.
Дифференциальная диагностика машин - это использование компьютерного программного обеспечения для частичной или полной дифференциальной диагностики. Это можно рассматривать как применение искусственного интеллекта.
. Многие исследования демонстрируют улучшение качества обслуживания и сокращение медицинских ошибок за счет использования таких систем поддержки принятия решений. Некоторые из этих систем предназначены для решения конкретных медицинских проблем, таких как шизофрения, болезнь Лайма или пневмония, связанная с искусственной вентиляцией легких. Другие, такие как ESAGIL, Iliad, QMR, DiagnosisPro, VisualDx, Isabel, ZeroMD, DxMate, Symptoma и Physician Cognition, предназначены для охвата всех основных клинических и диагностических результатов, чтобы помочь врачам в более быстрая и точная диагностика.
Тем не менее, все эти инструменты по-прежнему требуют высоких медицинских навыков, чтобы оценивать симптомы и выбирать дополнительные тесты для определения вероятности различных диагнозов. Машинная дифференциальная диагностика в настоящее время также не позволяет диагностировать множественные сопутствующие заболевания. Таким образом, непрофессионалы все равно должны обратиться к поставщику медицинских услуг для постановки правильного диагноза.
Метод дифференциальной диагностики был впервые предложен для использования в диагностике психических расстройств Эмилем Крепелином. Он более систематичен, чем устаревший метод диагностики с помощью гестальта (впечатления).
«Дифференциальный диагноз» также используется более свободно, чтобы относятся просто к списку наиболее частых причин данного симптома, к списку расстройств, аналогичных данному расстройству, или к таким спискам, когда они снабжены комментариями и советами о том, как сузить список (Индекс дифференциальной диагностики Френча пример). Таким образом, дифференциальный диагноз в этом смысле - это медицинская информация, специально организованная для помощи в диагностике.
Методы, аналогичные методам дифференциальной диагностики в медицине, также используются биологами систематиками для идентификации и классификации организмов, живых и вымерших. Например, после обнаружения неизвестного вида можно сначала составить список всех потенциальных видов, а затем исключить один за другим, пока, в оптимальном случае, не останется только один потенциальный выбор. Подобные процедуры могут использоваться инженерами по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей и автомобильными механиками, а также использоваться для диагностики неисправных электронных схем.
Американское телевидение медицинская драма House с участием Хью Лори в качестве главного героя доктора Грегори Хаус, возглавляющий команду диагностов в вымышленной клинической больнице Принстон-Плейнсборо в Нью-Джерси, занимается использованием процедур дифференциальной диагностики, чтобы поставить правильный диагноз.
На протяжении всей серии врачи диагностировали такие заболевания, как мастоцитоз, болезнь Пламмера, бешенство, синдром Кавасаки, натуральная оспа, риккетсиозная оспа и десятки других.
