Khi công nghệ y tế thất bại

Theo Trung tâm nghiên cứu Pew, hơn một phần ba người Mỹ sử dụng internet khi họ tin rằng họ có vấn đề về sức khỏe. Kết quả tìm kiếm của họ, tuy nhiên, không phải lúc nào cũng theo dõi với một chuyến thăm bác sĩ.Tự chẩn đoán trực tuyến đang trở thành thói quen đối với người dùng Internet, những người ngày càng nhận thức được lượng lớn tài nguyên y tế trực tuyến sẵn có và muốn cảm thấy kiểm soát cơ thể và hạnh phúc của họ. Thay vì chờ đợi một cuộc hẹn, phải thảo luận về các triệu chứng của họ với bác sĩ và thỉnh thoảng cầu xin các xét nghiệm chẩn đoán bổ sung, các bệnh nhân tiềm năng hiện thực hiện các tìm kiếm trên Web và chẩn đoán khác nhau với các triệu chứng của họ cho đến khi họ phát hiện ra một triệu chứng phù hợp nhất.

Internet làm cho thông tin liên quan đến sức khỏe hầu như có thể truy cập được. Nó giúp giáo dục mọi người về sức khỏe của họ và cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt về các lựa chọn điều trị của họ. Có những ví dụ về những người chẩn đoán chính xác sau nhiều năm chẩn đoán sai. Một ví dụ gần đây là câu chuyện không may của Bronte Doyne. Bronte được các bác sĩ của cô yêu cầu ngừng tự chẩn đoán và cuối cùng đã chết vì một tình trạng mà cô đã xác định, nhưng một tình trạng không được chú ý bởi các bác sĩ điều trị cho cô cho đến khi quá muộn.

Mặt khác, việc giải quyết các triệu chứng y khoa của bạn không nhất thiết phải kết thúc bằng một giải pháp và trong nhiều trường hợp có thể đưa ra những lo lắng không cần thiết, biến các hypochondriac trước đây thành cyberchondriac ngày nay. Một số thậm chí có thể bị nghiện khi liên tục tìm kiếm thông tin y tế trực tuyến, tự kiểm tra và tìm kiếm sự trấn an, cũng như yêu cầu kiểm tra và sàng lọc có thể không phù hợp.

Nâng cao các triệu chứng vô hại

Triệu chứng thông thường có thể khiến một số người dùng bắt đầu khám phá các tình trạng hiếm gặp và nghiêm trọng xuất hiện trong các tìm kiếm trực tuyến của họ. Một cuộc khảo sát quy mô lớn được hoàn thành vào năm 2008 cho thấy các công cụ tìm kiếm Web có khả năng leo thang mối quan tâm y tế của những người ít hoặc không được đào tạo y tế. Nghiên cứu cho thấy sự leo thang bị ảnh hưởng bởi số lượng và phân phối nội dung y tế được người dùng xem, việc sử dụng thuật ngữ đáng báo động trên các trang web họ truy cập và người có xu hướng trở nên lo lắng. Ngược lại, có một số người thực sự có thể tự chẩn đoán chính xác, đặc biệt nếu những gì họ đang trải qua là rất cụ thể và không điển hình. Ví dụ, trong các trường hợp như Bronte, một ngoại lệ đôi khi có thể bị bỏ qua hoặc bỏ qua và được đội ngũ y tế coi là một tình trạng y tế phổ biến khi không.

Tuy nhiên, thông tin sức khỏe được tìm thấy trực tuyến thường không chính xác hoặc không đầy đủ. Khi đánh giá 23 người kiểm tra triệu chứng về độ chính xác chẩn đoán và xử lý, các nhà nghiên cứu từ Trường Y Harvard đã tìm thấy một số thiếu sót đáng lo ngại. Chỉ một phần ba (34 phần trăm) quản lý để có được chẩn đoán ngay lần đầu tiên và chỉ hơn một nửa (57 phần trăm) cung cấp lời khuyên phân chia chính xác (ví dụ: chăm sóc cấp cứu hoặc không khẩn cấp được đề nghị). Ngoài ra, theo Mathew Chung của Đại học Y khoa South Carolina, internet thường cung cấp các khuyến nghị không nhất thiết phải phù hợp với tư vấn y tế cập nhật. Chung nghiên cứu các khuyến nghị trực tuyến cho giấc ngủ trẻ sơ sinh an toàn. Ông thấy rằng trong số 1.300 trang web, chưa đến một nửa (43,5%) cung cấp thông tin chính xác về chủ đề sức khỏe này.

Làm thế nào để cải thiện kiểm tra triệu chứng trực tuyến?

Khi hàng triệu người dùng tìm kiếm thông tin y tế trực tuyến, điều này tạo ra một kho dữ liệu lớn. Các nhà nghiên cứu hiện đang khai thác vào các bộ dữ liệu này để kiểm tra các thuật toán dự đoán có thể giúp kiểm tra triệu chứng trực tuyến tốt hơn. Những phát triển mới nhất trong học máy đang hỗ trợ những nỗ lực của họ để tìm ra các mẫu trong tìm kiếm trực tuyến và chẩn đoán tình trạng sớm hơn. Nghiên cứu sinh tiến sĩ John Paparrizos đã hợp tác với Eric Horvitz và Ryen White, tác giả của báo cáo năm 2008 về cyberchondria, để thiết kế một thuật toán có thể xác định những người gần đây được chẩn đoán mắc bệnh ung thư tuyến tụy bằng cách xem các tìm kiếm trực tuyến trước đó của họ. Nghiên cứu của họ cho thấy rằng một chẩn đoán nghiêm trọng có thể có khả năng dự đoán bằng cách kiểm tra một người truy vấn trực tuyến. Với một hệ thống các công cụ trực tuyến được cải tiến, bệnh nhân có thể được phát hiện trước khi quá muộn để điều trị.

Ngăn ngừa các lỗi chẩn đoán

Các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSS) là các ứng dụng tương tác hiện có thể giúp nhân viên y tế đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng và thậm chí có thể dự đoán kết quả điều trị. Một phần là một phản ứng đối với phê bình rằng các bác sĩ thường xuyên chẩn đoán sai, điều trị quá mức hoặc không điều trị và / hoặc không đề cập đến các chuyên khoa y tế khác, CDSS được coi là một hình thức chính của trí tuệ nhân tạo trong y học và dự kiến ​​sẽ trở nên hiệu quả hơn và khả thi hơn chúng tôi hoàn toàn bước vào cuộc cách mạng kỹ thuật số trong chăm sóc sức khỏe.

CDSS ngày càng được sử dụng để phân loại, sàng lọc, đánh giá rủi ro, chẩn đoán, đánh giá điều trị và theo dõi. CDSS cũng có thể được liên kết với dữ liệu bệnh nhân từ hồ sơ sức khỏe điện tử.

Các mô hình CDSS ưa thích dựa trên nhiều nguồn dữ liệu như thông tin di truyền, lâm sàng và nhân khẩu học. CDSS là một phần của phong trào được gọi là ‘y học cá nhân hóa, không dựa trên dân số, mà thay vào đó tập trung vào dược lý và các can thiệp phù hợp với từng cá nhân. Một nghiên cứu do Tiến sĩ Peter Elkin, người chỉ đạo Trung tâm Tin học Y sinh Mount Sinai, cho rằng CDSS có thể mở rộng phạm vi chẩn đoán phân biệt, giúp chẩn đoán chính xác hơn, rút ​​ngắn thời gian nằm viện, cứu sống và cung cấp giá trị kinh tế cho cả hai cho bệnh nhân và nhà cung cấp.

Việc áp dụng rộng rãi CDSS chưa xảy ra trong thực tế thông thường, nhưng nhiều chuyên gia tin rằng các công cụ như vậy có thể giúp khắc phục các đặc điểm tồn tại trong chăm sóc sức khỏe ngày nay.Ngoài ra, giá trị của CDSS ngày càng được công nhận kết hợp với hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Loại công nghệ y tế này có thể thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và thực hành thường ảnh hưởng đến quá trình chẩn đoán và khiến bệnh nhân không hài lòng. Các bệnh nhân và bác sĩ lâm sàng cũng cần phải làm quen với các cơ hội mà công nghệ y tế dành cho chúng ta, trong khi không mất đi những thách thức cố hữu đi kèm với sự gián đoạn công nghệ. Khi các công cụ này phát triển, hy vọng người dùng sẽ được trang bị tốt hơn để đưa ra quyết định sáng suốt hơn, lành mạnh hơn về các lựa chọn chăm sóc và điều trị của chính họ.

Chung, M., Oden, R. P., Joyner, B. L., Sims, A., & Moon, R. Y. (2012). Bài viết gốc: Khuyến nghị về giấc ngủ an toàn cho trẻ sơ sinh trên Internet: Hãy Google nó. Tạp chí nhi khoa, 161: 1080-1084

Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. Việc đưa hệ thống hỗ trợ quyết định chẩn đoán (DXplain ™) vào quy trình làm việc của dịch vụ bệnh viện giảng dạy có thể giảm chi phí dịch vụ cho các Nhóm chẩn đoán liên quan đến chẩn đoán (DRGs) đầy thách thức chẩn đoán. Tạp chí quốc tế về tin học y tế, 2010; 79(11):772-777

Paparrizos J, White R, Horvitz E. Sàng lọc ung thư tuyến tụy bằng tín hiệu từ nhật ký tìm kiếm trên web: Nghiên cứu khả thi và kết quả. Tạp chí thực hành ung thư, 2016;12(8):737-744

White R, Horvitz E. Cyberchondria nghiên cứu về sự leo thang của các mối quan tâm y tế trong tìm kiếm trên web. Giao dịch ACM trên hệ thống thông tin, 2009;(4):23

Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Đánh giá máy kiểm tra triệu chứng để tự chẩn đoán và phân loại: Nghiên cứu kiểm toán, 2015; 351