Η γραμμή ανάμεσα στο να είναι καλά ενημερωμένο και να γίνει Cyberchondriac
Σύμφωνα με το ερευνητικό κέντρο Pew, πάνω από το ένα τρίτο των Αμερικανών χρησιμοποιούν το διαδίκτυο όταν πιστεύουν ότι έχουν πρόβλημα υγείας. Τα αποτελέσματα αναζήτησης, ωστόσο, δεν ακολουθούνται πάντοτε με μια επίσκεψη σε γιατρό. Η αυτοδιαγνωστικότητα στο διαδίκτυο γίνεται ρουτίνα για τους χρήστες του Διαδικτύου που γνωρίζουν ολοένα και περισσότερο τον τεράστιο όγκο των διαθέσιμων πόρων υγείας στο διαδίκτυο και θέλουν να αισθάνονται τον έλεγχο του σώματός τους και της ευημερίας τους.
Αντί να περιμένουν ένα ραντεβού, να συζητήσουν τα συμπτώματά τους με έναν γιατρό και περιστασιακά να ζητήσουν πρόσθετες διαγνωστικές εξετάσεις, οι δυνητικοί ασθενείς διεξάγουν εκτεταμένες έρευνες στο Web και αντιπαραθέτουν διαφορετικές διαγνώσεις με τα συμπτώματά τους, μέχρι να ανακαλύψουν αυτό που φαίνεται να ταιριάζει καλύτερα.
Το Διαδίκτυο καθιστά τις πληροφορίες που σχετίζονται με την υγεία σχεδόν καθολικά προσπελάσιμες. Βοηθά να εκπαιδεύει τους ανθρώπους για την υγεία τους και τους δίνει τη δυνατότητα να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τις επιλογές θεραπείας τους. Υπάρχουν παραδείγματα ανθρώπων που διαγνώστηκαν σωστά μετά από χρόνια εσφαλμένης διάγνωσης. Ένα πρόσφατο παράδειγμα είναι η ατυχής ιστορία του Bronte Doyne. Η Bronte ειπώθηκε από τους γιατρούς της για να σταματήσει την αυτοδιάγνωση και τελικά πέθανε από μια κατάσταση που είχε ταυτιστεί, αλλά μια κατάσταση που πέρασε απαρατήρητη από τους γιατρούς που την έτρωγαν μέχρι που ήταν πολύ αργά.
Από την άλλη πλευρά, η Googling τα ιατρικά συμπτώματά σας δεν καταλήγει απαραίτητα σε ένα ψήφισμα και μπορεί σε πολλές περιπτώσεις να αναδείξει περιττές ανησυχίες, μετατρέποντας τους πρώην υποχονδρικούς σε σύγχρονους κυβερνοχώρους.
Κάποιοι μπορούν ακόμη και να εθιστούν στη συνεχή αναζήτηση πληροφοριών για την υγεία στο διαδίκτυο, εξετάζοντας τους εαυτούς τους και αναζητώντας διαβεβαίωση, καθώς και απαιτητικές δοκιμές και προβολές που ίσως δεν είναι κατάλληλες.
Η κλιμάκωση των αβλαβών συμπτωμάτων
Η κοινή συμπτωματολογία μπορεί να παρακινήσει ορισμένους χρήστες να ξεκινήσουν να εξερευνούν σπάνιες και σοβαρές καταστάσεις που προέκυψαν κατά τις αναζητήσεις τους στο διαδίκτυο.
Μια έρευνα μεγάλης κλίμακας που ολοκληρώθηκε το 2008 έδειξε ότι οι μηχανές αναζήτησης Ιστού έχουν τη δυνατότητα να κλιμακώσουν τις ιατρικές ανησυχίες των ατόμων που έχουν ελάχιστη ή καθόλου ιατρική εκπαίδευση. Η μελέτη έδειξε ότι η κλιμάκωση επηρεάστηκε από την ποσότητα και τη διανομή του ιατρικού περιεχομένου που είδαν οι χρήστες, τη χρήση ανησυχητικής ορολογίας στις τοποθεσίες που επισκέφτηκαν και την προδιάθεση του ατόμου να γίνει ανήσυχος. Σε αντίθεση, υπάρχουν μερικοί άνθρωποι που μπορούν πράγματι να διαγνώσουν σωστά, ειδικά αν αυτό που βιώνουν είναι πολύ συγκεκριμένο και άτυπο. Για παράδειγμα, σε περιπτώσεις όπως το Bronte's, μια απόκλιση μπορεί μερικές φορές να αγνοηθεί ή να παραβλεφθεί και να αντιμετωπιστεί από την ιατρική ομάδα ως κοινή ιατρική κατάσταση όταν δεν είναι.
Ωστόσο, οι πληροφορίες για την υγεία που εντοπίζονται στο διαδίκτυο είναι συχνά λανθασμένες ή ελλιπείς. Κατά την αξιολόγηση 23 ελέγχων συμπτωμάτων για τη διαγνωστική και ακρίβεια ταξινόμησης, ερευνητές από την Ιατρική Σχολή του Χάρβαρντ βρήκαν κάποια ανησυχητικά ελλείμματα. Μόνο το ένα τρίτο (34%) κατόρθωσε να πάρει τη σωστή διάγνωση την πρώτη φορά και λίγο περισσότερο από το ήμισυ (57%) παρείχε ορθή συμβουλή διαλογής (π.χ. συνιστώμενη αναφυλακτική ή μη αναγκαστική φροντίδα). Επίσης, σύμφωνα με τον Mathew Chung του Πανεπιστημίου της Ιατρικής Σχολής του Πανεπιστημίου της Νότιας Καρολίνας, το Διαδίκτυο συχνά παρέχει συστάσεις που δεν είναι απαραιτήτως σύμφωνες με τις πιο πρόσφατες ιατρικές συμβουλές.
Ο Χουνγκ σπούδασε ηλεκτρονικές συστάσεις για ασφαλές ύπνο για βρέφη. Διαπίστωσε ότι από τους 1.300 ιστότοπους, λιγότεροι από τους μισούς (43.5%) παρείχαν ακριβείς πληροφορίες σχετικά με αυτό το θέμα υγείας.
Πώς να βελτιώσετε τους ελέγχους συμπτωμάτων στο διαδίκτυο;
Όταν εκατομμύρια χρήστες αναζητούν online πληροφορίες για την υγεία, αυτό δημιουργεί ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων. Οι ερευνητές αξιοποιούν τώρα αυτά τα σύνολα δεδομένων για να ελέγξουν τους προβλέψιμους αλγόριθμους που θα μπορούσαν να βελτιώσουν τους ελεγκτές συμπτωμάτων στο διαδίκτυο. Οι τελευταίες εξελίξεις στη μηχανική μάθηση βοηθούν τις προσπάθειές τους να βρουν μοτίβα στις έρευνες στο διαδίκτυο και να διαγνώσουν μια προϋπόθεση νωρίτερα. Ο διδάκτορας John Paparrizos συνεργάστηκε με τον Eric Horvitz και τον Ryen White, τους συντάκτες της έκθεσης 2008 για την κυβερνοχώρια, να σχεδιάσουν έναν αλγόριθμο που θα μπορούσε να εντοπίσει ανθρώπους που είχαν πρόσφατα διαγνωστεί με καρκίνο του παγκρέατος εξετάζοντας τις προηγούμενες αναζητήσεις τους στο διαδίκτυο.
Η μελέτη τους έδειξε ότι μια σοβαρή διάγνωση θα μπορούσε δυνητικά να προβλεφθεί εξετάζοντας τα ηλεκτρονικά ερωτήματα ενός ατόμου. Με ένα βελτιωμένο σύστημα ηλεκτρονικών εργαλείων, οι ασθενείς θα μπορούσαν να εντοπιστούν πριν γίνει πολύ αργά για να τους αντιμετωπίσει.
Αποτροπή διαγνωστικών λαθών
Τα συστήματα υποστήριξης των κλινικών αποφάσεων (CDSS) είναι διαδραστικές εφαρμογές που μπορούν τώρα να βοηθήσουν τους εργαζόμενους στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε τεκμήρια και μπορούν ακόμη και να προβλέπουν αποτελέσματα θεραπείας. Μερικώς μια απάντηση στην κριτική που οι γιατροί συχνά διαψεύδουν, υπερθερματίζουν ή υποβαθμίζουν και / ή παραλείπουν να αναφερθούν σε άλλες ιατρικές ειδικότητες, οι CDSS θεωρούνται σημαντική μορφή τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική και αναμένεται να γίνουν ακόμα πιο αποτελεσματικές και βιώσιμες εισάγουμε πλήρως την ψηφιακή επανάσταση στην υγειονομική περίθαλψη.
Τα CDSS χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερο στην ταξινόμηση, τη διαλογή, την αξιολόγηση κινδύνου, τη διάγνωση, την αξιολόγηση της θεραπείας και την παρακολούθηση. Τα CDSS μπορούν επίσης να συνδέονται με δεδομένα ασθενών από ηλεκτρονικά αρχεία υγείας.
Τα προτιμώμενα μοντέλα CDSS βασίζονται σε πολλαπλές πηγές δεδομένων, όπως γενετικές, κλινικές και κοινωνικοδημογραφικές πληροφορίες. Τα CDSS αποτελούν μέρος του αποκαλούμενου κινήματος «εξατομικευμένης ιατρικής» που δεν βασίζεται στον πληθυσμό, αλλά επικεντρώνεται στην φαρμακολογία και τις παρεμβάσεις που είναι προσαρμοσμένες σε ένα άτομο. Μια μελέτη με επικεφαλής τον Δρ Peter Elkin, ο οποίος διευθύνει το Κέντρο Βιοϊατρικής Πληροφορικής του Mount Sinai, πρότεινε ότι τα CDSS μπορούν να διευρύνουν το πεδίο της διαφορικής διάγνωσης, γεγονός που θα καθιστούσε πιο πιθανή τη σωστή διάγνωση, θα περιορίσει τις διαμονές στο νοσοκομείο, θα σώσει ζωές και θα παράσχει οικονομική αξία στον ασθενή και τον πάροχο.
Η εκτεταμένη υιοθέτηση των CDSS δεν έχει συμβεί ακόμα στην πρακτική ρουτίνας, αλλά πολλοί ειδικοί πιστεύουν ότι τέτοια εργαλεία θα μπορούσαν να βοηθήσουν να ξεπεραστούν οι ιδιοσυγκρασίες που υπάρχουν σήμερα στην υγειονομική περίθαλψη. Επίσης, η αξία του CDSS αναγνωρίζεται όλο και περισσότερο σε συνδυασμό με τα ηλεκτρονικά αρχεία υγείας ( EHR ). Αυτός ο τύπος τεχνολογίας υγείας θα μπορούσε να γεφυρώσει το χάσμα μεταξύ θεωρίας και πρακτικής που συχνά επηρεάζει τη διαγνωστική διαδικασία και αφήνει τους ασθενείς δυσαρεστημένους. Οι ασθενείς και οι κλινικοί γιατροί πρέπει να εξοικειωθούν με τις ευκαιρίες που μας προσφέρει η τεχνολογία της υγείας, χωρίς να χάνουμε τον τόπο των εγγενών προκλήσεων που οφείλονται στην τεχνολογική αναστάτωση. Καθώς αυτά τα εργαλεία εξελίσσονται, η ελπίδα είναι ότι οι χρήστες θα είναι καλύτερα εξοπλισμένοι για να κάνουν πιο υγιεινές, καλά ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με τις δικές τους επιλογές περίθαλψης και θεραπείας.
> Πηγές
Chung, Μ., Oden, RP, Joyner, BL, Sims, Α., & Moon, RY (2012). Αρχικό άρθρο: Συστάσεις ασφαλούς νηπιακής νάρκης στο Διαδίκτυο: Ας το Google αυτό. The Journal of Pediatrics , 161 : 1080-1084
Elkin Ρ, Liebow Μ, Barnett G, et αϊ. Η εισαγωγή ενός συστήματος υποστήριξης διαγνωστικών αποφάσεων (DXplain ™) στη ροή εργασίας μιας υπηρεσίας διδασκαλίας νοσοκομείων μπορεί να μειώσει το κόστος της υπηρεσίας για διαγνωστική πρόκληση διαγνωστικών συναφών ομάδων (DRGs). Διεθνής Εφημερίδα της Ιατρικής Πληροφορικής , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz Ε. Διαλογή για παγκρεατικό αδενοκαρκίνωμα χρησιμοποιώντας σήματα από τα αρχεία καταγραφής αναζήτησης ιστού: Μελέτη σκοπιμότητας και αποτελέσματα. Journal of Oncology Practice , 2016, 12 (8): 737-744
White R, Horvitz E. Cyberchondria μελετά την κλιμάκωση των ιατρικών προβλημάτων στην αναζήτηση ιστού. Συναλλαγές ACM σε συστήματα πληροφοριών , 2009 (4): 23
Semigran Η, Mehrotra Α, Linder J, Gidengil C. Αξιολόγηση των ελεγκτών συμπτωμάτων για αυτοδιάγνωση και ταξινόμηση: Μελέτη ελέγχου, 2015, 351