10月2日消息，来自德国研究人员日前开发了一种基于人工智能的方法，该方法可利用常规实验室检测中获得的血液和蛋白质等生物标志物来识别小儿急性阑尾炎。
根据发表在《公共科学图书馆·综合》(PLOS One)的一项研究显示，他们的技术有能力成为确认或排除诊断上棘手情况的标准，同时，该技术也被证明有能力区分单纯性阑尾炎和复杂性阑尾炎。
作者解释说:“阑尾切除术仍然是首选的治疗方法，但对于单纯性阑尾炎的保守治疗策略正被越来越多地研究。”
研究团队选择了590名儿童和青少年的腹部超声检查中的全血细胞计数、C反应蛋白(CRP)和阑尾直径对人工智能算法进行了训练。其中，473例确诊为阑尾炎，117例为阴性，准确率达到90%。
研究人员表示，“这样的测试能够防止三分之二的非阑尾炎患者进行无用的手术，以及三分之一的单纯性阑尾炎患者进行无用的手术。”
人工智能是科技不断发展的产物，将其应用到医疗诊断可以用最快的时间找到最合理的办法解决复杂的问题，显然，研究人员提出的基于人工智能技术的新方法，能够帮助医生找到最适合治疗阑尾炎的方式，从而减少患者的痛苦。
