Saskaņā ar Pew Research Center, vairāk nekā trešdaļa amerikāņu izmanto internetu, ja viņi uzskata, ka viņiem ir veselības problēma. Taču viņu meklēšanas rezultāti ne vienmēr tiek papildināti ar ārsta apmeklējumu. Tiešsaistes pašdiagnosticēšana kļūst par rutīnu interneta lietotājiem, kuri arvien vairāk apzinās lielo pieejamo tiešsaistes veselības resursu apjomu un vēlas justies spējīgi kontrolēt viņu ķermeņus un labsajūtu.
Tā vietā, lai gaidītu tikšanos, lai apspriestu savus simptomus ar ārstu un reizēm lūdzot papildu diagnostikas testus, potenciālie pacienti tagad veic plašas tīmeklī veiktās meklēšanas un dažādu simptomu diagnostiku ar simptomiem, līdz viņi atklāj to, kas vislabāk atbilst .
Internets padara ar veselību saistītu informāciju gandrīz vispārēji pieejamu. Tas palīdz izglītot cilvēkus par viņu veselību un ļauj viņiem izdarīt pamatotus lēmumus par viņu ārstēšanas iespējām. Ir piemēri, kāpēc cilvēki pareizi diagnosticē pēc nepareizas diagnozes gadiem. Nesens piemērs ir neapmierinošais Bronte Doyne stāsts. Ārsti viņiem teica, ka Bronte pārtrauc pašdiagnostiku un galu galā nomira no viņas noteiktā stāvokļa, bet stāvoklis, ko ārsti neatstāja, ārstējoties, tiklīdz bija par vēlu.
No otras puses, Google meklēšana jūsu medicīniska rakstura simptomiem ne vienmēr ir izšķirtspēja un daudzos gadījumos var radīt nevajadzīgas bažas, pārveidojot bijušās hipohondrijas šībrīža kiberhondrijas.
Daži pat var kļūt atkarīgi no tā, ka viņi pastāvīgi meklē informāciju par veselību tiešsaistē, pārbaudot sevi un meklējot pārliecību, kā arī pieprasot pārbaudes un atspēkojumus, kas var nebūt atbilstoši.
nekaitīgu simptomu pastiprināšanās
Bieži simptomātika var likt dažiem lietotājiem sākt izpētīt retus un nopietnus apstākļus, kas nāca klajā viņu tiešsaistes meklēšanas laikā.
Liela mēroga aptauja, kas tika pabeigta 2008. gadā, parādīja, ka tīmekļa meklētājprogrammām ir potenciāls palielināt medicīniskās problēmas cilvēkiem, kuriem ir maz medicīniskās apmācības vai vispār nav to. Pētījums parādīja, ka eskalāciju ietekmēja medicīniskā satura apjoms un izplatība, ko skata lietotāji, satraucošās terminoloģijas izmantošana vietnēs, kuras viņi apmeklēja, un personas nosliece uz satraukumu. Turpretim ir daži cilvēki, kas patiešām var pareizi diagnosticēt sevi, jo īpaši, ja tas, kas viņiem rodas, ir ļoti specifisks un netipisks. Piemēram, tādos gadījumos kā Bronte, ārsts dažreiz var ignorēt vai aizmirst, un medicīnas komanda to izturas kā kopēju veselības stāvokli, ja tas tā nav.
Tomēr tiešsaistē atrodamā informācija par veselību bieži ir nepareiza vai nepilnīga. Novērtējot 23 simptomu pārbaudītājus ar diagnostikas un triažas precizitāti, pētnieki no Hārvardas Medicīnas skolas atrada satraucošu deficītu. Tikai trešā daļa (34 procenti) pirmo reizi ir saņēmusi diagnozi, un nedaudz vairāk kā puse (57 procenti) sniedza pareizu ieteikumu par triažēšanu (piemēram, ieteicama ārkārtas vai neparedzēta aprūpe). Arī saskaņā ar Dienvidkarolīnas Medicīnas skolas universitātes Mateju Čungu internets bieži sniedz ieteikumus, kas ne vienmēr atbilst jaunākajām medicīniskajām konsultācijām.
Chung pētīja tiešsaistes ieteikumus par drošu bērnu zīdaini. Viņš konstatēja, ka no 1300 vietnēm mazāk nekā puse (43,5 procenti) sniedza precīzu informāciju par šo veselības jautājumu.
Kā uzlabot simptomu pārbaudītājus tiešsaistē?
Ja miljoniem lietotāju meklē informāciju par veselību tiešsaistē, tas rada lielu datu kopumu. Pētnieki šobrīd izmanto šīs datu kopas, lai pārbaudītu prognozēšanas algoritmus, kas varētu labāk padarīt simptomu pārbaudītājus tiešsaistē. Jaunākie sasniegumi mašīntulkošanas jomā ir palīdzēt viņu centienos atrast modeļus meklēšanas tiešsaistē un iepriekš diagnosticēt stāvokli. Doktorants Džons Paparrizoss (John Paparrizos) kopā ar Ericu Horvitzu (Eric Horvitz) un Ryen White (Ryen White), 2008. gada ziņojuma autoriem par kiberhondiju, izstrādāja algoritmu, kas varētu identificēt cilvēkus, kuriem nesen diagnosticēts aizkuņģa dziedzera vēzis, apskatot viņu iepriekšējos meklējumus tiešsaistē.
Viņu pētījums parādīja, ka nopietnu diagnozi potenciāli varētu prognozēt, pārbaudot personas tiešsaistes jautājumus. Pateicoties uzlabotai tiešsaistes rīku sistēmai, pacienti var tikt atklāti, pirms iziet ar viņiem pārāk vēlu.
Novērst diagnostikas kļūdas
Klīniskās lēmumu atbalsta sistēmas (CDSS) ir interaktīvas lietojumprogrammas, kuras tagad var palīdzēt veselības aprūpes darbiniekiem pieņemt uz pierādījumiem balstītus lēmumus un pat paredzēt ārstēšanas rezultātus. Daļēji atbilde uz kritiku, ka ārsti bieži nepareizi diagnozē, ārstē pārāk zemu vai nepietiekami ārstē, un / vai nenorāda uz citām medicīnas specialitātēm, CDSS tiek uzskatītas par lielāko formu mākslīgo intelektu medicīnā un sagaidāms, ka tie kļūs vēl efektīvāki un dzīvotspējīgāki mēs pilnībā ieviešam digitālo revolūciju veselības aprūpē.
CDSS arvien biežāk tiek izmantoti šķirošanā, pārbaudē, riska novērtēšanā, diagnostikā, ārstēšanas novērtēšanā un uzraudzībā. CDSS var būt saistīts arī ar pacientu datiem no elektroniskajiem veselības pārskatiem.
Vēlamais CDSS modelis balstās uz vairākiem datu avotiem, piemēram, ģenētisko, klīnisko un sociāli demogrāfisko informāciju. CDSS ir daļa no tā saukto "personalizēto zāļu" kustības, kas nav balstīta uz iedzīvotājiem, bet gan koncentrējas uz farmakoloģiju un cilvēkiem pielāgotu iejaukšanos. Pētījums, ko vada Dr Peter Elkin, kurš vada Sinaja kalna biomedicīnas informātikas centru, ierosināja, ka CDSS var paplašināt diferenciāldiagnozes darbības jomu, kas varētu padarīt pareizāku diagnozi, samazinātu slimnīcas uzturēšanos, glābtu dzīvības un nodrošinātu ekonomisku vērtību gan pacientam un pakalpojuma sniedzējam.
Plaši izplatītā CDSS ieviešana vēl nav notikusi ikdienas praksē, taču daudzi eksperti uzskata, ka šādi instrumenti varētu palīdzēt pārvarēt veselības aprūpes īpatnības mūsdienās. Arī CDSS vērtība arvien vairāk tiek atzīta kopā ar elektroniskajiem veselības pārskatiem (EHR). Šāda veida veselības tehnoloģijas varētu pārvarēt plaisu starp teoriju un praksi, kas bieži ietekmē diagnostikas procesu un atstāj pacientu neapmierinātību. Līdzīgi gan pacientiem, gan ārstiem ir jāapzinās iespējas, kādas mums nodrošina veselības aprūpes tehnoloģijas, vienlaikus nezaudējot problēmas, kas saistītas ar tehnoloģiskiem traucējumiem. Tā kā šie līdzekļi attīstās, cerība ir tāda, ka lietotāji būs labāk aprīkoti, lai veiktu veselīgākus, labi informētus lēmumus par viņu pašu aprūpi un ārstēšanas iespējām.
Chung, M., Oden, R. P., Joyner, B. L., Sims, A., & Moon, R. Y. (2012). Oriģināls pants: droši zīdaiņu miega ieteikumi internetā: Ļaujiet mums to lietot Google. Journal of Pediatrics, 161: 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. Diagnostikas lēmumu atbalsta sistēmas (DXplain ™) ieviešana mācīšanas slimnīcas darba procesā var samazināt diagnostikas problēmu diagnozes saistīto grupu (DRG) pakalpojumu izmaksas. Starptautiskais žurnāls medicīnas informātikas, 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. Skrīnings uz aizkuņģa dziedzera adenokarcinomu, izmantojot signālus no tīmekļa meklēšanas žurnāliem: priekšizpēte un rezultāti. Journal of Oncology Practice, 2016; 12 (8): 737-744.
White R, Horvitz E. Cyberchondria pētījumi par medicīnisko problēmu eskalāciju interneta meklēšanā. ACM darījumi uz informācijas sistēmām, 2009; (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Simptomu pārbaudītāju novērtēšana pašdiagnozei un triažēšanai: revīzijas pētījums, 2015, 351
