Ko nam zdravstvena tehnologija ne uspe

Po podatkih raziskovalnega centra Pew več kot tretjina Američanov uporablja internet, kadar menijo, da imajo zdravstveno težavo. Njihovi rezultati iskanja se ne spremljajo vedno z obiskom zdravnika.Spletno samo-diagnosticiranje postaja rutina za uporabnike interneta, ki se vse bolj zavedajo velike količine razpoložljivih spletnih zdravstvenih virov in želijo občutiti nadzor nad svojim telesom in blaginjo. Namesto da bi čakali na sestanek, da bi morali razpravljati o svojih simptomih z zdravnikom in občasno prositi za dodatne diagnostične teste, potencialni bolniki zdaj izvajajo obsežno iskanje po spletu in primerjajo različne diagnoze s svojimi simptomi, dokler ne odkrijejo tistega, ki se zdi, da se najbolje ujema.

Z internetom so informacije, povezane z zdravjem, skoraj univerzalno dostopne. Pomaga izobraževati ljudi o njihovem zdravju in jim omogoča, da sprejemajo ozaveščene odločitve o možnostih zdravljenja. Obstajajo primeri, ko so se ljudje po letih napačne diagnoze pravilno diagnosticirali. Nedavni primer je nesrečna zgodba Bronte Doyne. Zdravniki so povedali, da je Bronte prenehala s samo-diagnosticiranjem in da je končno umrla zaradi stanja, ki ga je ugotovila, a stanje, ki so ga zdravniki zdravili, dokler ni bilo prepozno.

Po drugi strani Googlingovih medicinskih simptomov ni nujno, da se konča z resolucijo in v mnogih primerih lahko povzroči nepotrebne strahove, pri čemer nekdanji hipohondriki postanejo današnji cyberhondriki. Nekateri se lahko celo zasvojijo z nenehnim iskanjem zdravstvenih informacij na spletu, preučevanjem sebe in iskanjem zagotovil, pa tudi zahtevnimi testi in pregledi, ki morda niso primerni.

Povečanje neškodljivih simptomov

Skupna simptomatika lahko nekatere uporabnike spodbudi, da začnejo raziskovati redke in resne bolezni, ki so se pojavile med spletnimi iskanji. Velika raziskava, izvedena leta 2008, je pokazala, da spletni iskalniki lahko povečajo zdravstvene skrbi ljudi, ki imajo malo ali nič zdravstvenega usposabljanja. Študija je pokazala, da so na stopnjo naraščanja vplivale količina in porazdelitev zdravstvene vsebine, ki jo gledajo uporabniki, uporaba zaskrbljujoče terminologije na straneh, ki so jih obiskali, in nagnjenost osebe, da postane zaskrbljena. Nasprotno pa obstajajo nekateri ljudje, ki se lahko pravilno diagnosticirajo, še posebej, če je to, kar doživljajo, zelo specifično in netipično. Na primer, v primerih, kot je Bronte's, se lahko včasih zanemari ali prezre in zdravniška ekipa obravnava kot splošno zdravstveno stanje, kadar ni.

Zdravstvene informacije, ki jih najdete na spletu, so pogosto nepravilne ali nepopolne. Pri ocenjevanju 23 kontrolorjev simptomov za njihovo diagnostiko in natančnost triažiranja so raziskovalci s Harvardske medicinske šole ugotovili nekaj zaskrbljujočih pomanjkljivosti. Le tretjina (34 odstotkov) je prvič uspela dobiti diagnozo, nekaj več kot polovica (57 odstotkov) pa je zagotovila pravilno nasvete za triažo (npr. Priporočeno nujno oskrbo). Tudi po mnenju Mathew Chung s Medicinske fakultete Univerze v Južni Karolini, internet pogosto daje priporočila, ki niso nujno v skladu z najnovejšimi zdravniškimi nasveti. Chung je preučil spletna priporočila za varno spanje dojenčkov. Ugotovil je, da je od 1300 spletnih strani manj kot polovica (43,5 odstotka) posredovala točne informacije o tem zdravju.

Kako izboljšati pregledovalce spletnih znakov?

Ko milijoni uporabnikov na spletu iščejo zdravstvene informacije, to ustvari velik zbir podatkov. Raziskovalci se zdaj dotaknejo teh podatkovnih nizov, da preizkusijo napovedne algoritme, ki bi lahko izboljšali pregledovanje spletnih znakov. Najnovejši dosežki na področju strojnega učenja pomagajo pri njihovih prizadevanjih za iskanje vzorcev v spletnih iskanjih in zgodnje diagnosticiranje stanja. Doktorski študent John Paparrizos se je pridružil Ericu Horvitzu in Ryenu Whiteu, avtorjem poročila o cyberchondrii iz leta 2008, da bi oblikovali algoritem, ki bi lahko identificiral ljudi, ki so nedavno odkrili rak trebušne slinavke, tako da so pregledali njihove prejšnje spletne iskanja. Njihova študija je pokazala, da bi lahko resno diagnozo predvideli s preučevanjem spletnih poizvedb osebe. Z izboljšanim sistemom spletnih orodij se lahko zaznajo bolniki, preden jih prepozno obravnava.

Preprečevanje diagnostičnih napak

Klinični sistemi za podporo odločanju (CDSS) so interaktivne aplikacije, ki zdaj lahko pomagajo zdravstvenim delavcem pri odločanju na podlagi dokazov in lahko celo napovejo rezultate zdravljenja. Delno odziv na kritiko, da zdravniki pogosto napačno določajo, presegajo ali premalo zdravijo in / ali se ne sklicujejo na druge medicinske specialnosti, se CDSS štejejo za glavno obliko umetne inteligence v medicini in se pričakuje, da bodo postali še bolj učinkoviti in uspešni kot v celoti vstopimo v digitalno revolucijo v zdravstvu.

CDSS se vse pogosteje uporabljajo v triažo, presejanju, oceni tveganja, diagnosticiranju, vrednotenju in spremljanju zdravljenja. CDSS-je lahko tudi povežemo s podatki o bolnikih iz elektronskih zdravstvenih evidenc.

Prednostni modeli CDSS-jev temeljijo na več virih podatkov, kot so genetski, klinični in socio-demografski podatki. CDSS so del tako imenovanega gibanja „personalizirane medicine“, ki ne temelji na populaciji, temveč se osredotoča na farmakologijo in intervencije, prilagojene posamezniku. Študija, ki jo je vodil dr. Peter Elkin, ki vodi Center za biomedicinsko informatiko v Mount Sinaju, je predlagal, da lahko CDSS razširijo področje diferencialne diagnoze, kar bi povečalo verjetnost pravilne diagnoze, skrajšalo bivanje bolnišnic, rešilo življenja in zagotovilo ekonomsko vrednost bolniku in ponudniku.

V rutinski praksi še ni prišlo do razširjenega sprejetja CDSS-jev, vendar mnogi strokovnjaki menijo, da bi takšna orodja lahko pomagala premagati posebnosti, ki obstajajo v zdravstvu.Tudi vrednost CDSS se vedno bolj priznava v kombinaciji z elektronskimi zdravstvenimi evidencami (EZK). Ta vrsta zdravstvene tehnologije bi lahko premostila vrzel med teorijo in prakso, ki pogosto vpliva na diagnostični proces in pusti bolnike nezadovoljne. Tudi bolniki in zdravniki se morajo seznaniti z možnostmi, ki nam jih ponuja tehnologija na področju zdravja, pri tem pa ne izgubljamo mesta inherentnih izzivov, ki prihajajo s tehnološkimi motnjami. Ko se bodo ta orodja razvijala, bo upanje, da bodo uporabniki bolje pripravljeni na sprejemanje bolj zdravih, ozaveščenih odločitev o lastnih možnostih oskrbe in zdravljenja.

Chung, M., Oden, R.P., Joyner, B.L., Sims, A., & Moon, R. Y. (2012). Originalni članek: Varno priporočilo za spanje dojenčkov na internetu: Google It. Revija za pediatrijo, 161: 1080-1084

Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. Uvedba diagnostičnega sistema za podporo odločanju (DXplain ™) v delovni proces učne bolnišnične službe lahko zmanjša stroške storitev za diagnostično zahtevne diagnostične skupine (DRG). Mednarodni dnevnik medicinske informatike, 2010; 79(11):772-777

Paparrizos J, White R, Horvitz E. Pregled za adenokarcinom pankreasa z uporabo signalov iz dnevnikov spletnega iskanja: Študija izvedljivosti in rezultati. Journal of Oncology Practice, 2016;12(8):737-744

White R, Horvitz E. Cyberchondria proučuje stopnjevanje zdravstvenih težav v spletnem iskanju. Transakcije ACM z informacijskimi sistemi, 2009;(4):23

Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Evalvacija kontrolorjev simptomov za samo-diagnozo in triažo: revizijska študija, 2015;