En la atención sanitaria, un diagnóstico diferencial ( DDx ) es un método de análisis que distingue una enfermedad o afección particular de otras que se presentan con características clínicas similares. [1] Los médicos utilizan procedimientos de diagnóstico diferencial para diagnosticar la enfermedad específica de un paciente o, al menos, para considerar cualquier condición que ponga en peligro la vida de manera inminente. A menudo, cada opción individual de una posible enfermedad se denomina diagnóstico diferencial (por ejemplo, la bronquitis aguda podría ser un diagnóstico diferencial en la evaluación de la tos, incluso si el diagnóstico final es un resfriado común ).
De manera más general, un procedimiento de diagnóstico diferencial es un método de diagnóstico sistemático utilizado para identificar la presencia de una entidad patológica donde son posibles múltiples alternativas. Este método puede emplear algoritmos, similares al proceso de eliminación , o al menos un proceso de obtención de información que aumenta las "probabilidades" de condiciones candidatas a niveles insignificantes, mediante el uso de evidencia como síntomas, historial del paciente y conocimiento médico para ajustar la epistémica. confidencias en la mente del diagnosticador (o, para el diagnóstico computarizado o asistido por computadora, el software del sistema).
Se puede considerar que el diagnóstico diferencial implementa aspectos del método hipotético-deductivo , en el sentido de que la presencia potencial de enfermedades o afecciones candidatas puede verse como hipótesis que los médicos determinan como verdaderas o falsas.
Un diagnóstico diferencial también se usa comúnmente dentro del campo de la psiquiatría / psicología , donde se pueden asociar dos diagnósticos diferentes a un paciente que presenta síntomas que podrían encajar en cualquiera de los diagnósticos. Por ejemplo, a un paciente al que se le ha diagnosticado trastorno bipolar también se le puede dar un diagnóstico diferencial de trastorno límite de la personalidad , [ cita necesaria ] dada la similitud en los síntomas de ambas afecciones.
Las estrategias utilizadas para preparar una lista de diagnóstico diferencial varían según la experiencia del proveedor de atención médica. Si bien los proveedores novatos pueden trabajar de manera sistémica para evaluar todas las explicaciones posibles de las preocupaciones de un paciente, aquellos con más experiencia a menudo recurren a la experiencia clínica y al reconocimiento de patrones para proteger al paciente de retrasos, riesgos y costos de estrategias o pruebas ineficientes. Los proveedores eficaces utilizan un enfoque basado en evidencia, complementando su experiencia clínica con conocimientos de la investigación clínica . [2]
Un diagnóstico diferencial tiene cuatro pasos generales. El médico:
Un mnemónico para ayudar a considerar múltiples procesos patológicos posibles es VINDICATEM : [ cita necesaria ] [ aclaración necesaria ]
Existen varios métodos para procedimientos de diagnóstico diferencial y varias variantes entre ellos. Además, se puede utilizar un procedimiento de diagnóstico diferencial de forma concomitante o alternativa con protocolos, directrices u otros procedimientos de diagnóstico (como el reconocimiento de patrones o el uso de algoritmos médicos ). [ cita necesaria ]
Por ejemplo, en caso de emergencia médica , puede que no haya tiempo suficiente para hacer cálculos detallados o estimaciones de diferentes probabilidades, en cuyo caso el protocolo ABC ( Vía Aérea, Respiración y Circulación ) puede ser más apropiado. Posteriormente, cuando la situación sea menos grave, se podrá adoptar un procedimiento de diagnóstico diferencial más completo.
El procedimiento de diagnóstico diferencial puede simplificarse si se encuentra un signo o síntoma " patognomónico " (en cuyo caso es casi seguro que la enfermedad objetivo está presente) o en ausencia de un signo o síntoma sine qua non (en cuyo caso es casi seguro de que la condición objetivo está ausente).
Un diagnosticador puede ser selectivo, considerando primero aquellos trastornos que son más probables (un enfoque probabilístico), más graves si no se diagnostican ni tratan (un enfoque pronóstico) o que responden mejor al tratamiento si se ofrece (un enfoque pragmático). [6] Dado que la probabilidad subjetiva de la presencia de una condición nunca es exactamente 100% o 0%, el procedimiento de diagnóstico diferencial puede apuntar a especificar estas diversas probabilidades para formar indicaciones para acciones futuras.
Los siguientes son dos métodos de diagnóstico diferencial, que se basan en la epidemiología y los índices de probabilidad, respectivamente.
Un método para realizar un diagnóstico diferencial por epidemiología tiene como objetivo estimar la probabilidad de cada condición candidata comparando sus probabilidades de haber ocurrido en primer lugar en el individuo. Se basa en probabilidades relacionadas tanto con la presentación (como el dolor) como con las probabilidades de las diversas condiciones candidatas (como las enfermedades). [ cita necesaria ]
La base estadística para el diagnóstico diferencial es el teorema de Bayes . Como analogía, cuando cae un dado, el resultado es 100% seguro, pero la probabilidad de que hubiera ocurrido en primer lugar (en adelante abreviado WHOIFP ) sigue siendo 1/6. De la misma manera, la probabilidad de que una presentación o condición hubiera ocurrido en primer lugar en un individuo (WHOIFPI) no es la misma que la probabilidad de que la presentación o condición haya ocurrido en el individuo, porque la presentación ha ocurrido en un 100%. certeza en el individuo. Sin embargo, se supone que las fracciones de probabilidad contributiva de cada condición son las mismas, relativamente:
dónde:
Cuando un individuo presenta un síntoma o signo, Pr(La presentación ha ocurrido en el individuo) es 100% y por lo tanto puede ser reemplazado por 1, y puede ignorarse ya que la división entre 1 no hace ninguna diferencia:
La probabilidad total de que la presentación haya ocurrido en el individuo se puede aproximar como la suma de las condiciones candidatas individuales:
Además, la probabilidad de que la presentación haya sido causada por cualquier condición candidata es proporcional a la probabilidad de la condición, dependiendo de a qué velocidad cause la presentación:
dónde:
La probabilidad de que una afección hubiera ocurrido en primer lugar en un individuo es aproximadamente igual a la de una población que es lo más similar posible al individuo excepto por la presentación actual, compensada cuando sea posible por riesgos relativos dados por factores de riesgo conocidos que distinguir al individuo de la población:
dónde:
La siguiente tabla demuestra cómo se pueden establecer estas relaciones para una serie de condiciones candidatas:
Una "condición candidata" adicional es el caso en el que no hay ninguna anomalía y la presentación es sólo una apariencia (normalmente relativamente improbable) de un estado básicamente normal. Su probabilidad en la población ( P (sin anomalías en la población) ) es complementaria a la suma de probabilidades de condiciones candidatas "anormales".
Este caso de ejemplo demuestra cómo se aplica este método, pero no representa una guía para manejar casos similares del mundo real. Además, el ejemplo utiliza números relativamente específicos con, a veces, varios decimales , mientras que en realidad, a menudo hay estimaciones simplemente aproximadas, como que las probabilidades sean muy altas , altas , bajas o muy bajas , pero aún utilizando los principios generales del método. [ cita necesaria ]
Para un individuo (que se convierte en el "paciente" en este ejemplo), un análisis de sangre de, por ejemplo, calcio sérico muestra un resultado por encima del rango de referencia estándar , que, según la mayoría de las definiciones, se clasifica como hipercalcemia , que se convierte en la "presentación". en este caso. Un médico (que se convierte en el "diagnosticador" en este ejemplo), que actualmente no atiende al paciente, se entera de su hallazgo.
Por razones prácticas, el clínico considera que hay suficiente indicación de prueba para echar un vistazo a la historia clínica del paciente . Para simplificar, digamos que la única información proporcionada en los registros médicos es un historial familiar de hiperparatiroidismo primario (aquí abreviado como HP), lo que puede explicar el hallazgo de hipercalcemia. Para este paciente, digamos que se estima que el factor de riesgo hereditario resultante confiere un riesgo relativo de 10 (RR PH = 10).
El clínico considera que existe motivación suficiente para realizar un procedimiento de diagnóstico diferencial ante el hallazgo de hipercalcemia. Las principales causas de hipercalcemia son el hiperparatiroidismo primario (HP) y el cáncer , por lo que, para simplificar, la lista de condiciones candidatas que el médico podría considerar se puede dar como:
La probabilidad de que el 'hiperparatiroidismo primario' (PH) hubiera ocurrido en primer lugar en el individuo ( P(PH WHOIFPI) ) se puede calcular de la siguiente manera:
Digamos que el último análisis de sangre realizado por el paciente fue hace medio año y fue normal y que la incidencia de hiperparatiroidismo primario en una población general coincide adecuadamente con el individuo (excepto por la presentación y la herencia mencionada) es de 1 en 4000 por año. Haciendo caso omiso de análisis retrospectivos más detallados (como la inclusión de la velocidad del progreso de la enfermedad y el tiempo de retraso del diagnóstico médico ), el tiempo en riesgo de haber desarrollado hiperparatiroidismo primario puede considerarse aproximadamente como el último medio año porque una hipercalcemia previamente desarrollada probablemente han sido detectados por el análisis de sangre anterior. Esto corresponde a una probabilidad de hiperparatiroidismo primario (HP) en la población de:
Con el riesgo relativo conferido por los antecedentes familiares, la probabilidad de que el hiperparatiroidismo primario (HP) hubiera ocurrido en primer lugar en el individuo dada a partir de la información actualmente disponible se convierte en:
Se puede suponer que el hiperparatiroidismo primario causa hipercalcemia esencialmente el 100% de las veces (r PH → hipercalcemia = 1), por lo que se puede suponer que esta probabilidad calculada de forma independiente de hiperparatiroidismo primario (HP) es la misma que la probabilidad de ser una causa del presentación:
Para el cáncer , se supone el mismo tiempo de riesgo por simplicidad, y digamos que la incidencia de cáncer en el área se estima en 1 en 250 por año, lo que da una probabilidad poblacional de cáncer de:
Para simplificar, digamos que se ignora cualquier asociación entre antecedentes familiares de hiperparatiroidismo primario y riesgo de cáncer, por lo que el riesgo relativo de que el individuo haya contraído cáncer en primer lugar es similar al de la población (RR cáncer = 1). :
Sin embargo, la hipercalcemia sólo ocurre en, aproximadamente, el 10% de los cánceres, [7] (r cáncer → hipercalcemia = 0,1), por lo que:
Las probabilidades de que se hubiera producido hipercalcemia en primer lugar debido a otras condiciones candidatas se pueden calcular de manera similar. Sin embargo, para simplificar, digamos que la probabilidad de que cualquiera de estos hubiera ocurrido en primer lugar se calcula en 0,0005 en este ejemplo.
Para el caso de que no exista enfermedad , la probabilidad correspondiente en la población es complementaria a la suma de probabilidades de otras condiciones:
Se puede suponer que la probabilidad de que el individuo esté sano en primer lugar es la misma:
La tasa a la que el caso de ninguna condición anormal aún termina en la medición del calcio sérico por encima del rango de referencia estándar (clasificando así como hipercalcemia) es, según la definición de rango de referencia estándar, menos del 2,5%. Sin embargo, esta probabilidad se puede especificar aún más considerando cuánto se desvía la medición de la media en el rango de referencia estándar. Digamos que la medición de calcio sérico fue de 1,30 mmol/L, lo cual, con un rango de referencia estándar establecido en 1,05 a 1,25 mmol/L, corresponde a una puntuación estándar de 3 y una probabilidad correspondiente del 0,14% de que tal grado de hipercalcemia tuviera. ocurrió en primer lugar en el caso de que no hubiera anormalidad:
Posteriormente, la probabilidad de que la hipercalcemia se hubiera producido sin ninguna enfermedad se puede calcular como:
La probabilidad de que se hubiera producido hipercalcemia en primer lugar en el individuo se puede calcular como:
Posteriormente, la probabilidad de que la hipercalcemia sea causada por hiperparatiroidismo primario (HP) en el individuo se puede calcular como:
De manera similar, la probabilidad de que la hipercalcemia sea causada por cáncer en el individuo se puede calcular como:
y para otras condiciones candidatas:
y la probabilidad de que en realidad no haya ninguna enfermedad:
Para mayor claridad, estos cálculos se dan en la tabla de la descripción del método:
Por lo tanto, este método estima que la probabilidad de que la hipercalcemia sea causada por hiperparatiroidismo primario, cáncer, otras afecciones o ninguna enfermedad es del 37,3%, 6,0%, 14,9% y 41,8%, respectivamente, lo que puede usarse para estimar pruebas adicionales. indicaciones.
Este caso continúa en el ejemplo del método descrito en la siguiente sección.
El procedimiento de diagnóstico diferencial puede volverse extremadamente complejo cuando se tienen en cuenta pruebas y tratamientos adicionales. Un método que supone en cierto modo un equilibrio entre ser clínicamente perfecto y ser relativamente sencillo de calcular es el que utiliza índices de verosimilitud para derivar probabilidades posteriores a las pruebas.
Las probabilidades iniciales para cada condición candidata se pueden estimar mediante varios métodos, tales como:
Un método para estimar las probabilidades incluso después de pruebas adicionales utiliza índices de probabilidad (que se derivan de sensibilidades y especificidades ) como factor de multiplicación después de cada prueba o procedimiento. En un mundo ideal, se establecerían sensibilidades y especificidades para todas las pruebas para todas las condiciones patológicas posibles. En realidad, sin embargo, estos parámetros sólo pueden establecerse para una de las condiciones candidatas. La multiplicación por razones de verosimilitud requiere la conversión de probabilidades a probabilidades a favor (en adelante denominadas simplemente "probabilidades") mediante:
Sin embargo, sólo las condiciones candidatas con un índice de probabilidad conocido necesitan esta conversión. Después de la multiplicación, la conversión a probabilidad se calcula mediante:
El resto de las condiciones candidatas (para las cuales no existe un índice de probabilidad establecido para la prueba en cuestión) pueden, por simplicidad, ajustarse multiplicando posteriormente todas las condiciones candidatas con un factor común para obtener nuevamente una suma del 100%.
Las probabilidades resultantes se utilizan para estimar las indicaciones de pruebas médicas adicionales , tratamientos u otras acciones. Si hay una indicación para una prueba adicional y arroja un resultado, entonces el procedimiento se repite utilizando la razón de verosimilitud de la prueba adicional. Con las probabilidades actualizadas para cada una de las condiciones candidatas, las indicaciones para pruebas, tratamientos u otras acciones adicionales también cambian, por lo que el procedimiento se puede repetir hasta un punto final en el que ya no hay ninguna indicación para realizar acciones adicionales actualmente. Este punto final ocurre principalmente cuando una condición candidata se vuelve tan segura que no se puede encontrar ninguna prueba que sea lo suficientemente poderosa como para cambiar el perfil de probabilidad relativa lo suficiente como para motivar cualquier cambio en acciones posteriores. Las tácticas para alcanzar ese criterio de valoración con el menor número posible de pruebas incluyen realizar pruebas con alta especificidad para condiciones que ya tienen un perfil de probabilidad relativa extraordinariamente alto, porque el alto índice de probabilidad positivo para tales pruebas es muy alto, lo que hace que todas las condiciones menos probables sean relativamente altas. probabilidades más bajas. Alternativamente, las pruebas con alta sensibilidad para condiciones candidatas en competencia tienen un alto índice de probabilidad negativo , lo que potencialmente lleva las probabilidades de condiciones candidatas en competencia a niveles insignificantes. Si se logran probabilidades tan insignificantes, el médico puede descartar estas condiciones y continuar el procedimiento de diagnóstico diferencial sólo con las condiciones candidatas restantes.
Este ejemplo continúa para el mismo paciente que en el ejemplo del método basado en epidemiología. Al igual que con el ejemplo anterior de método basado en epidemiología, este caso de ejemplo tiene como objetivo demostrar cómo se aplica este método, pero no representa una guía para manejar casos similares del mundo real. Además, el ejemplo utiliza números relativamente específicos, mientras que en realidad, a menudo sólo hay estimaciones aproximadas. En este ejemplo, las probabilidades para cada condición candidata se establecieron mediante un método basado en epidemiología de la siguiente manera:
Estos porcentajes también podrían haberse establecido mediante la experiencia en la clínica en particular, sabiendo que estos son los porcentajes para el diagnóstico final para las personas que acuden a la clínica con hipercalcemia y que tienen antecedentes familiares de hiperparatiroidismo primario.
La afección con mayor probabilidad relativa de perfil (excepto "ninguna enfermedad") es el hiperparatiroidismo primario (HP), pero el cáncer sigue siendo motivo de gran preocupación, porque si es la afección causante real de la hipercalcemia, entonces la elección de tratar o no Probablemente no signifique vida o muerte para el paciente, lo que de hecho potencialmente coloca la indicación en un nivel similar para pruebas adicionales para ambas condiciones.
Aquí, digamos que el médico considera que las probabilidades relativas al perfil son lo suficientemente preocupantes como para indicar que se envíe al paciente una llamada para una visita al médico, con una visita adicional al laboratorio médico para un análisis de sangre adicional complementado con análisis adicionales, incluido el de paratiroides. hormona ante la sospecha de hiperparatiroidismo primario.
Para simplificar, digamos que el médico primero recibe el resultado del análisis de sangre (en fórmulas abreviadas como "BT") para el análisis de la hormona paratiroidea y que mostró un nivel de hormona paratiroidea elevado en relación con lo que se esperaría por el nivel de calcio.
Se puede estimar que dicha constelación tiene una sensibilidad de aproximadamente el 70% y una especificidad de aproximadamente el 90% para el hiperparatiroidismo primario. [8] Esto confiere un índice de probabilidad positivo de 7 para el hiperparatiroidismo primario.
La probabilidad de hiperparatiroidismo primario ahora se denomina PH Pre-BT porque corresponde a antes del análisis de sangre (la preposición latina prae significa antes). Se estimó en 37,3%, lo que corresponde a una cuota de 0,595. Con un índice de probabilidad positivo de 7 para el análisis de sangre, las probabilidades posteriores a la prueba se calculan como:
dónde:
Una probabilidad (PostBT PH ) de 4,16 se convierte nuevamente en la probabilidad correspondiente mediante:
Por tanto, la suma de las probabilidades para el resto de condiciones candidatas debería ser:
Antes del análisis de sangre para la hormona paratiroidea, la suma de sus probabilidades era:
Por lo tanto, para conformar una suma del 100% para todas las condiciones candidatas, cada uno de los demás candidatos debe multiplicarse por un factor corrector:
Por ejemplo, la probabilidad de cáncer después de la prueba se calcula como:
Las probabilidades para cada condición candidata antes y después del análisis de sangre se dan en la siguiente tabla:
Estos "nuevos" porcentajes, incluida una probabilidad relativa del perfil del 80% para el hiperparatiroidismo primario, subyacen a cualquier indicación de pruebas, tratamientos u otras acciones adicionales. En este caso, digamos que el médico continúa el plan para que el paciente asista a una visita médica para un chequeo adicional, especialmente enfocado en el hiperparatiroidismo primario.
En teoría, una visita al médico puede considerarse como una serie de pruebas, que incluyen tanto preguntas de una historia clínica como componentes de un examen físico , donde la probabilidad post-prueba de una prueba anterior puede utilizarse como prueba previa. probabilidad de prueba de la siguiente. Las indicaciones para elegir la siguiente prueba están influenciadas dinámicamente por los resultados de las pruebas anteriores.
Digamos que se revela que el paciente en este ejemplo tiene al menos algunos de los síntomas y signos de depresión, dolor de huesos, dolor de articulaciones o estreñimiento de mayor gravedad de lo que se esperaría por la propia hipercalcemia, apoyando la sospecha de hiperparatiroidismo primario. [9] y digamos que los índices de probabilidad de las pruebas, cuando se multiplican, dan aproximadamente como resultado un producto de 6 para el hiperparatiroidismo primario.
La presencia de síntomas y signos patológicos inespecíficos en la anamnesis y el examen a menudo también son simultáneamente indicativos de cáncer, y digamos que las pruebas arrojaron un índice de probabilidad general estimado en 1,5 para el cáncer. Para otras condiciones, además del caso de no tener ninguna enfermedad, digamos que se desconoce cómo se ven afectadas por las pruebas que nos ocupan, como suele suceder en la realidad. Esto da los siguientes resultados para la historia y el examen físico (abreviado como P&E):
Estas probabilidades después de la historia y el examen pueden hacer que el médico tenga la confianza suficiente para planificar la cirugía del paciente para una paratiroidectomía para resecar el tejido afectado.
En este punto, la probabilidad de "otras afecciones" es tan baja que el médico no puede pensar en ninguna prueba para ellas que pueda marcar una diferencia que sea lo suficientemente sustancial como para formar una indicación para dicha prueba , y por lo tanto el médico prácticamente considera " otras condiciones" tal como se descartó, en este caso no principalmente por ninguna prueba específica para esas otras condiciones que fueron negativas, sino más bien por la ausencia de pruebas positivas hasta el momento.
Para el "cáncer", el límite para considerarlo descartado con seguridad puede ser más estricto debido a las graves consecuencias de omitirlo, por lo que el médico puede considerar que está indicado al menos un examen histopatológico del tejido resecado.
Este caso continúa en el ejemplo de Combinaciones en la sección correspondiente a continuación.
La validez tanto de la estimación inicial de probabilidades por epidemiología como del análisis posterior por razones de verosimilitud dependen de la inclusión de condiciones candidatas que sean responsables de la mayor parte posible de la probabilidad de haber desarrollado la enfermedad, y es clínicamente importante incluirlas. aquellos en los que un inicio relativamente rápido de la terapia tiene más probabilidades de producir el mayor beneficio. Si se pasa por alto una condición candidata importante, ningún método de diagnóstico diferencial proporcionará la conclusión correcta. La necesidad de encontrar más condiciones candidatas para la inclusión aumenta con la gravedad de la presentación misma. Por ejemplo, si la única presentación es un parámetro de laboratorio desviado y se han descartado todas las condiciones subyacentes dañinas comunes, entonces puede ser aceptable dejar de buscar más condiciones candidatas, pero esto sería mucho más probable que fuera inaceptable si la presentación hubiera sido grave. dolor.
Si dos condiciones obtienen altas probabilidades posteriores a la prueba, especialmente si la suma de las probabilidades de condiciones con razones de probabilidad conocidas supera el 100%, entonces la condición real es una combinación de las dos. En tales casos, esa condición combinada se puede agregar a la lista de condiciones candidatas y los cálculos deben comenzar desde el principio.
Para continuar con el ejemplo usado anteriormente, digamos que la historia y el examen físico también fueron indicativos de cáncer, con un índice de probabilidad de 3, lo que da una probabilidad (PostH&E) de 0,057, correspondiente a una P (PostH&E) del 5,4 %. Esto correspondería a una "Suma de P(PostH&E) conocida" del 101,5%. Esta es una indicación para considerar una combinación de hiperparatiroidismo primario y cáncer, como, en este caso, un carcinoma de paratiroides productor de hormona paratiroidea . Por lo tanto, puede ser necesario volver a realizar el cálculo, separando las dos primeras afecciones en "hiperparatiroidismo primario sin cáncer", "cáncer sin hiperparatiroidismo primario", así como "hiperparatiroidismo primario y cáncer combinados", y aplicando los índices de probabilidad a cada afección por separado. Sin embargo, en este caso ya se ha resecado el tejido, por lo que se puede realizar un examen histopatológico que incluye la posibilidad de carcinoma de paratiroides en el examen (lo que puede requerir una tinción adecuada de la muestra ). Digamos que el examen histopatológico confirma hiperparatiroidismo primario, pero también mostró un patrón maligno. Mediante un método inicial epidemiológico, la incidencia del carcinoma de paratiroides se estima en 1 entre 6 millones de personas por año, [10] dando una probabilidad muy baja antes de tomar en consideración cualquier prueba. En comparación, la probabilidad de que el hiperparatiroidismo primario no maligno hubiera ocurrido al mismo tiempo que un cáncer no canceroso no relacionado que se presenta con células malignas en la glándula paratiroidea se calcula multiplicando las probabilidades de los dos. Sin embargo, la probabilidad resultante es mucho menor que 1 entre 6 millones. Por lo tanto, la probabilidad de carcinoma de paratiroides aún puede estar cerca del 100% después del examen histopatológico a pesar de la baja probabilidad de que ocurra en primer lugar.
El diagnóstico diferencial mecánico es el uso de software informático para realizar parcial o totalmente un diagnóstico diferencial. Puede considerarse como una aplicación de la inteligencia artificial . Alternativamente, puede verse como "Inteligencia Aumentada" si cumple con los criterios de la FDA, es decir, que (1) revela los datos subyacentes, (2) revela la lógica subyacente y (3) deja al médico a cargo de dar forma y tomar decisiones. la decisión. La FDA considera generalmente la IA de aprendizaje automático como un dispositivo, mientras que las aplicaciones de inteligencia aumentada no lo son.
Muchos estudios demuestran una mejora en la calidad de la atención y una reducción de los errores médicos mediante el uso de dichos sistemas de apoyo a las decisiones. Algunos de estos sistemas están diseñados para un problema médico específico como la esquizofrenia, [11] la enfermedad de Lyme [12] o la neumonía asociada al ventilador. [13] Otros están diseñados para cubrir todos los principales hallazgos clínicos y diagnósticos para ayudar a los médicos con un diagnóstico más rápido y preciso.
Sin embargo, todas estas herramientas todavía requieren habilidades médicas avanzadas para calificar los síntomas y elegir pruebas adicionales para deducir las probabilidades de diferentes diagnósticos. Actualmente, el diagnóstico diferencial automático tampoco puede diagnosticar múltiples trastornos concurrentes. [14] Por lo tanto, los no profesionales aún deben consultar a un proveedor de atención médica para obtener un diagnóstico adecuado.
El método de diagnóstico diferencial fue sugerido por primera vez para su uso en el diagnóstico de trastornos mentales por Emil Kraepelin . Es más sistemático que el antiguo método de diagnóstico por gestalt (impresión). [ cita necesaria ]
El término "diagnóstico diferencial" también se utiliza de manera más vaga, para referirse simplemente a una lista de las causas más comunes de un síntoma determinado, a una lista de trastornos similares a un trastorno determinado, o a dichas listas cuando están comentadas con consejos sobre cómo tratarlos. reduzca la lista ( el índice francés de diagnóstico diferencial es un ejemplo). Por tanto, un diagnóstico diferencial en este sentido es información médica especialmente organizada para ayudar en el diagnóstico.
Los taxónomos biológicos también utilizan métodos similares a los de los procesos de diagnóstico diferencial en medicina para identificar y clasificar organismos vivos y extintos. Por ejemplo, después de encontrar una especie desconocida, primero se puede hacer una lista de todas las especies potenciales y luego descartarlas una por una hasta que, de manera óptima, solo quede una opción potencial. Los ingenieros de planta y de mantenimiento y los mecánicos de automóviles pueden utilizar procedimientos similares y solían utilizarse para diagnosticar circuitos electrónicos defectuosos.
El drama médico de la televisión estadounidense House está protagonizado por Hugh Laurie como el protagonista principal, el Dr. Gregory House . Dirige un equipo de diagnosticadores en el ficticio Hospital Universitario Princeton-Plainsboro en Nueva Jersey , que utilizan regularmente procedimientos de diagnóstico diferencial en un intento por producir el diagnóstico correcto. House utiliza la provocación, la humillación y el conflicto para perfeccionar las mentes de su equipo e ignorar las ideas preconcebidas en un esfuerzo por extraer pensamiento inventivo.
A lo largo de la serie, los médicos han diagnosticado enfermedades como lupus , mastocitosis , enfermedad de Plummer , rabia , síndrome de Kawasaki , viruela , Rickettsialpox y decenas más.
