Når Helse Teknologi feiler oss
Internett gjør helserelatert informasjon nesten universelt tilgjengelig. Det hjelper å utdanne folk om helsen og gjør det mulig for dem å ta informerte beslutninger om deres behandlingsmuligheter. Det er eksempler på at personer diagnostiserer seg riktig etter år med feildiagnose. Et nylig eksempel er den uheldig historien om Bronte Doyne. Bronte ble fortalt av sine leger å stoppe selvdiagnostisering og til slutt døde av en tilstand hun hadde identifisert, men en tilstand som gikk ubemerket av legen som behandlet henne til det var for sent.
På den annen side, Googling dine medisinske symptomer slutter ikke nødvendigvis i en oppløsning og kan i mange tilfeller føre til unødvendige bekymringer, forvandle tidligere hypokondrierer til dagens cyberchondriacs. Noen kan til og med bli avhengige av stadig å søke etter helseinformasjon på nettet, undersøke seg selv og lete etter beroligelse, samt krevende tester og screeninger som kanskje ikke passer.
Eskalering av uskadelige symptomer
Vanlig symptomatologi kan bede noen brukere om å begynne å undersøke sjeldne og alvorlige forhold som oppsto under deres nettbaserte søk. En storskalaundersøkelse fullført i 2008 viste at nettsøkemotorer har potensial til å eskalere medisinsk bekymring hos personer som har liten eller ingen medisinsk trening. Studien viste at eskalering var påvirket av mengden og distribusjonen av medisinsk innhold betraktet av brukerne, bruken av alarmerende terminologi på nettstedene de besøkte og personens disposisjon til å bli engstelig. Derimot er det noen mennesker som faktisk kan diagnostisere seg riktig, spesielt hvis det de opplever er veldig spesifikt og atypisk. For eksempel, i tilfeller som Bronte, kan en outlier noen ganger bli ignorert eller oversett og behandlet av medisinsk team som en vanlig medisinsk tilstand når det ikke er.Helseinformasjonen som finnes på nettet er imidlertid ofte feil eller ufullstendig. Ved å evaluere 23 symptomkontrollere for deres diagnostiske og triage nøyaktighet, fant forskere fra Harvard Medical School noen bekymringsfulle underskudd. Bare en tredjedel (34 prosent) klarte å få diagnosen riktig første gang, og litt over halvparten (57 prosent) ga korrekt triage råd (for eksempel anbefalt fremvoksende eller ikke-fremvoksende omsorg). Også, ifølge Mathew Chung fra University of South Carolina School of Medicine, gir internett ofte anbefalinger som ikke nødvendigvis er i tråd med oppdatert medisinsk rådgivning. Chung studerte elektroniske anbefalinger for sikker spedbarnssøvn. Han fant at ut av de 1300 nettstedene ga mindre enn halvparten (43,5 prosent) nøyaktig informasjon om dette helseemnet.
Hvordan forbedre online symptom checkers?
Når millioner av brukere ser etter helseinformasjon på nettet, skaper dette et stort antall data. Forskere drar nå inn i disse datasettene for å teste prediktive algoritmer som kan gjøre online symptomkontrollere bedre. Den nyeste utviklingen i maskinlæring er å hjelpe deres innsats for å finne mønstre i søk på nettet og diagnostisere en tilstand tidligere. Doktorand John Paparrizos lagde sammen med Eric Horvitz og Ryen White, forfatterne av 2008-rapporten om cyberchondria, for å designe en algoritme som kunne identifisere folk som nylig ble diagnostisert med kreft i bukspyttkjertelen, ved å se på deres tidligere søk på nettet. Deres studie viste at en seriøs diagnose kunne potensielt bli spådd ved å undersøke en persons online spørringer. Med et forbedret system med elektroniske verktøy kan pasienter oppdages før det blir for sent til å behandle dem.Forhindre diagnostiske feil
Kliniske beslutningsstøttesystemer (CDSSs) er interaktive applikasjoner som nå kan hjelpe helsepersonell med å ta bevisbaserte beslutninger og kan til og med forutsi behandlingsresultater. Delvis et svar på kritikken som leger ofte misdiagnose, over eller underbehandle, og / eller ikke referere til andre medisinske spesialiteter, anses CDSS som en viktig form for kunstig intelligens i medisin og forventes å bli enda mer effektiv og levedyktig som Vi går helt inn i den digitale revolusjonen i helsevesenet.CDSS er i stadig større grad brukt i triage, screening, risikovurdering, diagnostisering, evaluering av behandling og overvåking. CDSSer kan også knyttes til pasientdata fra elektroniske helsjournaler.
De foretrukne modellene av CDSS er avhengig av flere kilder til data som genetisk, klinisk og sosio-demografisk informasjon. CDSS er en del av den såkalte "personlig medisinbevegelsen" som ikke er befolkningsbasert, men i stedet fokusert på farmakologi og tiltak tilpasset et individ. En studie ledet av Dr. Peter Elkin, som leder Mount Sinai senter for biomedisinsk informatikk, foreslo at CDSS kan utvide omfanget av differensial diagnose, noe som ville gjøre den riktige diagnosen mer sannsynlig, forkorte sykehusopphold, redd liv og gi økonomisk verdi til begge til pasienten og leverandøren.
Utbredt adopsjon av CDSS har ikke oppstått ennå i rutinemessig praksis, men mange eksperter mener at slike verktøy kan bidra til å overvinne idiosyncrasies som eksisterer i helsevesenet i dag. Også verdien av CDSS blir stadig mer anerkjent i kombinasjon med elektroniske helseposter (EHR). Denne typen helseteknologi kan bygge bro mellom gapet mellom teori og praksis som ofte påvirker diagnostiseringsprosessen og etterlater pasientene misfornøyde. Pasienter og klinikere trenger å bli kjent med de mulighetene helseteknologien gir oss, mens de ikke mister stedet for de iboende utfordringene som kommer med teknologisk forstyrrelse. Etter hvert som disse verktøyene utvikler seg, er håp at brukerne vil være bedre rustet til å ta sunnere og velinformerte beslutninger om egen pleie og behandlingsmuligheter.
Chung, M., Oden, R.P., Joyner, B.L., Sims, A., & Moon, R.Y. (2012). Opprinnelige artikkelen: Anbefalinger for infanter søvn på Internett: La oss Google det. Journal of Pediatrics, 161: 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. Innføringen av et diagnostisk beslutningsstøttesystem (DXplain ™) i arbeidsflyten til en undervisningssykehusstasjon kan redusere kostnadene ved service for diagnostisk utfordrende diagnostiske relaterte grupper (DRGs). International Journal of Medical Informatics, 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. Screening for bukspyttkjertel adenokarsinom ved bruk av signaler fra websøklogger: Feasibility study and results. Journal of Oncology Practice, 2016; 12 (8): 737-744
Hvit R, Horvitz E. Cyberchondria studier av eskalering av medisinske bekymringer i websøk. ACM-transaksjoner på informasjonssystemer, 2009, (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Evaluering av symptomkontrollere for selvdiagnose og triage: revisjonsstudie, 2015; 351
