İyi Bilgilendirilme ve Bir Siber Hıristiyan Olma Arasındaki Çizgi
Pew Araştırma Merkezine göre, Amerikalıların üçte birinden fazlası, bir sağlık sorunu olduğuna inandıkları zaman interneti kullanıyor. Ancak, araştırma sonuçları her zaman bir doktora ziyaretle takip edilmemektedir. Çevrimiçi kendi kendini teşhis etme, internet kullanıcılarının mevcut çevrimiçi sağlık kaynaklarının çok büyük bir kısmından giderek daha fazla haberdar olan ve bedenlerinin ve esenliklerinin kontrolünde hissetmek isteyen İnternet kullanıcıları için rutin hale gelmektedir.
Randevuyu beklemek yerine, bir doktorla semptomlarını tartışmak ve bazen de ek tanısal testler için yalvarıyor olmak zorunda olan potansiyel hastalar, şimdi Web'de kapsamlı aramalar gerçekleştirir ve en iyi görünene kadar bulguları ile farklı tanıları yan yana getirebilirler.
İnternet sağlıkla ilgili bilgileri neredeyse evrensel olarak erişilebilir kılmaktadır. İnsanları sağlıkları hakkında eğitmeye yardımcı olur ve tedavi seçenekleri hakkında bilinçli kararlar vermelerini sağlar. Yıllarca yanlış tanıdan sonra kendilerini tanı koyan kişilerin örnekleri vardır. Son bir örnek, Bronte Doyne'nin talihsiz hikayesi. Bronte, doktorlarının kendini teşhis etmeyi bıraktığını ve nihayetinde teşhis ettiği bir durumdan öldüğünü, ancak çok geç olana kadar tedavi eden doktorlarca fark edilmeyen bir durum olduğunu söyledi.
Öte yandan, tıbbi belirtilerinizi gözden geçirmeniz mutlaka bir çözümle sonuçlanmayabilir ve çoğu zaman eski hipokondriyakları günümüz siberkotriyallerine dönüştürerek gereksiz kaygıları ortaya çıkarabilir.
Bazıları, çevrimiçi olarak sağlık bilgilerini sürekli olarak aramaya, kendilerini incelemeye ve güvence aramaya, ayrıca uygun olmayan testler ve gösterimlere bile bağımlı olabilirler.
Zararsız belirtilerin ortaya çıkması
Yaygın semptomatoloji, bazı kullanıcıların çevrimiçi aramalarında ortaya çıkan nadir ve ciddi durumları keşfetmeye başlamasını isteyebilir.
2008'de tamamlanan büyük ölçekli bir araştırma, Web arama motorlarının, çok az tıbbi eğitimi olan ya da hiç eğitimi olmayan kişilerin tıbbi kaygılarını tırmandırma potansiyeline sahip olduğunu göstermiştir. Araştırmada, tırmanmanın, kullanıcılar tarafından görüntülenen tıbbi içeriğin miktarı ve dağılımı, ziyaret ettikleri bölgeler üzerinde endişe verici bir terminoloji kullanımı ve kişinin kaygılı olmaya yatkınlığı tarafından etkilendiği görülmüştür. Tam tersine, kendilerini doğru bir şekilde teşhis edebilen, özellikle de yaşadıkları şey çok spesifik ve atipik ise, bazı insanlar vardır. Örneğin, Bronte's gibi durumlarda, bir aybaşı bazen tıbbi ekip tarafından görmezden gelindiğinde göz ardı edilemez veya göz ardı edilemez ve tedavi edilemez.
Ancak, çevrimiçi bulunan sağlık bilgileri genellikle yanlış veya eksiktir. Tanısal ve triyaj doğruluğu için 23 semptom kontrolünü değerlendirirken, Harvard Medical School'dan araştırmacılar endişe verici eksiklikler buldular. Sadece üçte biri (yüzde 34) tanıyı ilk kez doğru olarak almayı başardı ve yarısından biraz fazlasında (yüzde 57) doğru triyaj tavsiyesi sağlandı (örn. Acil ya da acil olmayan bakım önerileri). Ayrıca, Güney Carolina Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden Mathew Chung'a göre, internet genellikle güncel tıbbi tavsiye ile uyumlu olmayan tavsiyelerde bulunur.
Chung güvenli bebek uykusu için çevrimiçi öneriler okudu. 1300'den fazla web sitesinin yarısından azının (yüzde 43.5) bu sağlık konusu hakkında doğru bilgi sağladığını tespit etmiştir.
Çevrimiçi semptom denetleyicileri nasıl geliştirilir?
Milyonlarca kullanıcı çevrimiçi sağlık bilgilerini araştırdığında, bu büyük bir veri havuzu oluşturur. Araştırmacılar artık çevrimiçi belirti denetleyicilerini daha iyi hale getirebilecek tahmin algoritmalarını test etmek için bu veri kümelerine giriyorlar. Makine öğrenmesindeki son gelişmeler, çevrimiçi aramalarda kalıp bulma ve daha önce bir durumu teşhis etme çabalarına yardımcı oluyor. Doktora öğrencisi John Paparrizos, siberchondria ile ilgili 2008 raporunun yazarları olan Eric Horvitz ve Ryen White'la birlikte çalışarak, daha önce pankreas kanseri tanısı konmuş kişileri önceki çevrimiçi aramalarına bakarak tanımlayabilecek bir algoritma tasarladı.
Çalışmaları, bir kişinin çevrimiçi sorgularını inceleyerek ciddi bir teşhisin tahmin edilebileceğini gösterdi. Geliştirilmiş bir çevrimiçi araçlar sistemi ile hastalar tedavi etmek için çok geç olmadan tespit edilebilir.
Teşhis hatalarının önlenmesi
Klinik karar destek sistemleri (CDSS'ler) artık sağlık çalışanlarının kanıta dayalı kararlar vermelerine yardımcı olabilecek ve hatta tedavi sonuçlarını bile tahmin edebilecek etkileşimli uygulamalardır. Kısmen doktorların sıklıkla yanlış tanı koyduğu, az ya da çok tedavi ettiği ve / veya diğer tıbbi uzmanlıklara atıfta bulunmadığı yönündeki eleştirilere bir cevap olarak, CDSS'ler tıpta yapay zekânın büyük bir biçimi olarak kabul edilmektedir ve tıpkı daha etkili ve daha canlı hale gelmesi beklenmektedir. sağlık alanında dijital devrime tamamen girdik.
CDSS'ler, triyaj, tarama, risk değerlendirmesi, teşhis, tedavi değerlendirmesi ve izlemede giderek daha fazla kullanılmaktadır. CDSS'ler ayrıca elektronik sağlık kayıtlarından hasta verilerine de bağlanabilir.
Tercih edilen CDSS modelleri, genetik, klinik ve sosyodemografik bilgiler gibi birçok veri kaynağına güvenmektedir. CDSS'ler, 'kişiselleştirilmiş tıp' olarak adlandırılan ve nüfus temelli olmayan hareketlerin bir parçasıdır, bunun yerine bireye özgü farmakoloji ve müdahalelere odaklanmıştır. Mount Sinai'nin Biyomedikal Bilişim Merkezini yöneten Dr. Peter Elkin tarafından yürütülen bir çalışma, CDSS'lerin ayırıcı tanının kapsamını genişletebileceğini, bu da doğru tanıyı daha olası hale getirecek, hastanede kalış süresini kısaltacak, yaşamları kurtaracak ve ikisine de ekonomik değer katabileceğini gösterdi. hastaya ve sağlayıcıya.
CDSS'lerin yaygın bir şekilde benimsenmesi henüz rutin bir uygulamada gerçekleşmemiştir, ancak birçok uzman bu tür araçların bugün sağlık hizmetlerinde varolan idiyosistemlerin üstesinden gelmesine yardımcı olabileceğine inanmaktadır. Ayrıca, CDSS değeri elektronik sağlık kayıtları ( EHR ) ile birlikte giderek daha fazla tanınmaktadır. Bu tür bir sağlık teknolojisi, sıklıkla teşhis sürecini etkileyen ve hastaları memnun etmeyen teori ile uygulama arasındaki boşluğu doldurabilir. Hastalar ve klinisyenler, aynı zamanda, teknolojinin sunduğu aksaklıkların beraberinde getirdiği doğal zorlukları kaybetmemekle birlikte, sağlık teknolojisinin bize sağladığı fırsatlara aşina olmalıdır. Bu araçlar geliştikçe, umut, kullanıcıların kendi bakım ve tedavi seçenekleri hakkında daha sağlıklı, iyi bilgilendirilmiş kararlar almak için daha donanımlı olacak.
> Kaynaklar
Chung, M., Oden, RP, Joyner, BL, Sims, A. ve Moon, RY (2012). Orijinal Makale: İnternette Güvenli Bebek Uyku Önerileri: Hadi Google. Pediatri Dergisi , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, ve diğ. Bir tanılama karar destek sisteminin (DXplain ™) bir öğretim hastanesi hizmetinin iş akışına dahil edilmesi, Tanısal İlişkili Gruplara (DRG'ler) tanıya meydan okuyan hizmetler için hizmet maliyetini azaltabilir. Uluslararası Tıp Bilişimi Dergisi , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. Pankreatik adenokarsinom taraması, web arama kayıtlarından elde edilen sinyaller kullanılarak: Fizibilite çalışması ve sonuçları. Onkoloji Uygulaması Dergisi , 2016; 12 (8): 737-744
White R, Horvitz E. Cyberchondria, tıbbi araştırmaların web aramada artışına dair çalışmalar. Bilgi Sistemlerinde ACM İşlemleri , 2009; (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Kendi kendine teşhis ve triyaj için semptom kontrollerinin değerlendirilmesi: Denetim çalışması, 2015; 351