A liña entre estar ben informado e converterse nun cyberchondriac
Segundo o Centro de Investigación Pew, máis dun terzo dos estadounidenses usan internet cando creen que teñen un problema de saúde. Os seus resultados de busca, non obstante, non sempre son seguidos dunha visita a un médico. O autodiagnóstico en liña está facendo rutina para os usuarios de internet que están cada vez máis conscientes da gran cantidade de recursos de saúde en liña dispoñibles e que queren sentirse no control dos seus corpos e benestar.
En lugar de esperar unha cita, ter que discutir os seus síntomas cun médico e, ocasionalmente, pedir probas de diagnóstico adicionais, os potenciais pacientes agora realizan procuras extensivas da web e xustifican diferentes diagnósticos cos seus síntomas ata que descobren o que mellor se parece.
Internet fai accesible case universalmente a información relacionada coa saúde. Axuda a educar á xente sobre a súa saúde e capacita para tomar decisións informadas sobre as súas opcións de tratamento. Existen exemplos de persoas que se diagnostican correctamente despois de anos de diagnóstico incorrecto. Un exemplo recente é a infeliz historia de Bronte Doyne. Bronte foi informado polos seus médicos para deixar de auto-diagnóstico e, finalmente, morreu dunha condición que identificara, pero unha condición que pasou desapercibida polos médicos tratándoa ata que era demasiado tarde.
Doutra banda, Googling dos seus síntomas médicos non necesariamente remata nunha resolución e pode provocar, en moitos casos, ansiedades innecesarias, transformando os antigos hipocondríacos nos cibrocondríacos actuais.
Algúns poden chegar a ser adictos á busca constantemente de información sobre a saúde en liña, examinándose a si mesmos e á procura de tranquilidade, así como tamén as probas e proxeccións que poden non ser apropiadas.
Escalada de síntomas inofensivos
A sintomatoloxía común pode provocar que algúns usuarios poidan comezar a explorar condicións raras e graves que apareceron durante as súas procuras en liña.
Unha enquisa a gran escala completada en 2008 mostrou que os motores de busca web teñen o potencial de aumentar as preocupacións médicas de persoas que teñen pouco ou ningún adestramento médico. O estudo demostrou que a escalada foi influenciada pola cantidade e distribución dos contidos médicos vistos polos usuarios, o uso dunha terminoloxía alarmante nos sitios que visitaron e a predisposición da persoa de converterse ansioso. En contraste, hai algunhas persoas que realmente se poden diagnosticar correctamente, especialmente se o que experimentan é moi específico e atípico. Por exemplo, en casos como os de Bronte, un adversario pode ás veces ser ignorado ou ignorado e tratado polo equipo médico como unha condición médica común cando non o é.
Non obstante, a información de saúde atopada en liña adoita ser incorrecta ou incompleta. Ao avaliar 23 correctores de síntomas para a súa precisión diagnóstica e triágica, investigadores da Facultade de Medicina de Harvard atoparon algúns déficits preocupantes. Só un terzo (34 por cento) logrou obter o diagnóstico por primeira vez, e pouco máis da metade (57 por cento) proporcionou consellos de selección correctos (por exemplo, asistencia emerxente ou non emerxente recomendada). Ademais, segundo Mathew Chung da Facultade de Medicina da Universidade de South Carolina, internet adoita ofrecer recomendaciones que non están necesariamente en liña co consello médico actualizado.
Chung estudou recomendacións en liña para o sono infantil seguro. El descubriu que dos 1.300 sitios web, menos da metade (43.5 por cento) proporcionaron información precisa sobre este tema de saúde.
Como mellorar os dadores de síntomas en liña?
Cando millóns de usuarios buscan información de saúde en liña, isto crea un gran grupo de datos. Os investigadores agora están a tocar nestes conxuntos de datos para probar algoritmos predictivos que poderían mellorar os comprobadores de síntomas en liña. Os últimos avances na aprendizaxe automática están axudando os seus esforzos para atopar patróns en procuras en liña e diagnosticar unha condición anterior. O estudante de doutorado John Paparrizos, xunto a Eric Horvitz e Ryen White, autores do informe de 2008 sobre cibrocondrias, deseñaron un algoritmo que podería identificar ás persoas recentemente diagnosticadas de cancro de páncreas mirando as súas procuras en liña anteriores.
O seu estudo demostrou que podería diagnosticarse un diagnóstico serio ao analizar as consultas en liña dunha persoa. Cun sistema mellorado de ferramentas en liña, os pacientes poden ser detectados antes de que tarde para tratalos.
Prevención de erros de diagnóstico
Os sistemas de apoio a decisións clínicas (CDSS) son aplicacións interactivas que agora poden axudar aos traballadores da saúde a tomar decisións baseadas na evidencia e incluso prever os resultados do tratamento. Parcialmente unha resposta á crítica que os médicos frecuentemente diagnostican erros, sobre ou subordenanse e / ou non se refiren a outras especialidades médicas, os CDSS considéranse unha forma principal de intelixencia artificial na medicina e espérase que sexan aínda máis eficientes e viables como entramos plenamente na revolución dixital nos coidados de saúde.
Os CDSS son cada vez máis utilizados na selección, avaliación, avaliación do risco, diagnóstico, avaliación do tratamento e seguimento. Os CDSS tamén se poden conectar cos datos do paciente dos rexistros electrónicos de saúde.
Os modelos preferidos de CDSS dependen de múltiples fontes de datos como a información xenética, clínica e sociodemográfico. Os CDSS forman parte do movemento denominado "medicina personalizada" que non está baseada na poboación, senón que se centra en farmacoloxía e intervencións adaptadas a un individuo. Un estudo dirixido polo Dr. Peter Elkin, que dirixe o Centro de Informática Biomédica do Monte Sinai, suxeriu que os CDSS poden ampliar o alcance do diagnóstico diferencial, o que faría que o diagnóstico sexa máis correcto, acurtar as estadías no hospital, salvar vidas e proporcionar valor económico a ambos. para o paciente eo proveedor.
A adopción xeneralizada de CDSS aínda non se produciu en prácticas de rutina, pero moitos expertos cren que tales ferramentas poderían axudar a superar as idiosincrasias que existen hoxe en día. Ademais, o valor do CDSS é cada vez máis recoñecido en combinación cos rexistros electrónicos de saúde ( EHR ). Este tipo de tecnoloxía de saúde pode superar a brecha entre teoría e práctica que moitas veces inflúe no proceso de diagnóstico e deixa os pacientes insatisfeitos. Os pacientes e os clínicos deben familiarizarse coas tecnoloxías sanitarias oportunas que nos ofrece, sen perder o lugar dos retos inherentes que se producen coa interrupción tecnolóxica. A medida que estas ferramentas evolucionan, a esperanza é que os usuarios estean mellor equipados para tomar decisións máis sanas e ben informadas sobre o seu propio coidado e opcións de tratamento.
> Fontes
Chung, M., Oden, RP, Joyner, BL, Sims, A., e Moon, RY (2012). Artigo orixinal: Recomendacións seguras de sono infantil en internet: Let's Google It. The Journal of Pediatrics , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, e outros. A introdución dun sistema de apoio á decisión diagnóstica (DXplain ™) no fluxo de traballo dun servizo hospitalario docente pode diminuír o custo do servizo para os grupos de diagnóstico relacionados con diagnóstico (DRG). Revista Internacional de Informática Médica , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. Proxección de adenocarcinoma pancreático utilizando sinais de rexistros de busca na web: estudo de viabilidade e resultados. Revista de Práctica de Oncoloxía , 2016; 12 (8): 737-744
White R, Horvitz E. Cyberchondria estudos da escalada de preocupacións médicas na busca web. ACM Transactions on Information Systems , 2009; (4): 23
Semigrana H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Avaliación de dadores de síntomas para autodiagnóstico e ensaios: estudo de auditoría, 2015; 351