Diagnostic différentiel

Le diagnostic différentiel est une méthode permettant de différencier une maladie d'autres pathologies qui présentent des symptômes proches ou similaires. Ce processus vise à établir un diagnostic plus sûr via une approche méthodique qui prend en considération tant les éléments permettant d'exclure une maladie plutôt que ceux permettant de la confirmer. Le diagnostic différentiel peut aboutir à plusieurs hypothèses impossibles à départager à un instant donné, mais qui seront infirmées ou confirmées au cours du temps (évolution de la maladie) ou à l'aide d'examens complémentaires. Ce diagnostic différentiel n'est pas exclusivement réservé aux professions médicales (médecins, pharmaciens, dentistes et sages-femmes). Il est aussi utilisé à des fins stratégiques de traitement ou d'orientation par d'autres professions paramédicales (kinésithérapeutes), ou dans d'autres domaines de la santé comme les vétérinaires. Dans tous les cas, c'est un processus dynamique par lequel ces professionnels utilisent la méthode scientifique, leurs compétences acquises au cours de leur formation théorique et pratique, les données de la littérature, ainsi que le savoir issu de leur pratique quotidienne, pour réaliser une anamnèse, examiner le patient, et réaliser (ou prescrire selon les champs de compétences de chacune des professions) les examens appropriés pour déterminer la nature et la gravité de la maladie présentée par le patient. On appelle le diagnostic d'élimination, la démarche permettant d'identifier une maladie difficile à prouver, et dont le diagnostic ne doit, ou ne peut, être fait qu'après l'élimination de toutes les autres causes possibles (plus urgentes, plus graves, ou plus facile à prouver). Par exemple, la pathomimie ou les troubles du spectre d'alcoolisation fœtale nécessitent un diagnostic d'élimination. Le diagnostic d'exclusion, en revanche, est un diagnostic à évoquer de façon prioritaire du fait de son importance dans la prise en charge.

Multimodal fusion of liquid biopsy and CT enhances differential diagnosis of early-stage lung adenocarcinoma

Classification of patients with cardiac amyloidosis using machine learning models on Italian electronic clinical health records

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