عندما يفشل التكنولوجيا الصحية لنا

الخط بين أن يكون على علم جيد ويصبح Cyberchondriac

ووفقًا لمركز بيو للأبحاث ، فإن أكثر من ثلث الأمريكيين يستخدمون الإنترنت عندما يعتقدون أن لديهم مشكلة صحية. ومع ذلك ، لا يتم متابعة نتائج البحث الخاصة بهم مع زيارة الطبيب. أصبح التشخيص الذاتي عبر الإنترنت أمرًا روتينيًا لمستخدمي الإنترنت الذين يدركون بشكل متزايد الكم الهائل من الموارد الصحية المتاحة عبر الإنترنت ويريدون الشعور بالتحكم في أجسادهم ورفاهيتهم.

فبدلاً من انتظار موعد ، وضرورة مناقشة الأعراض مع الطبيب ، والتذرع في بعض الأحيان بإجراء اختبارات تشخيصية إضافية ، يقوم الآن المرضى المحتملين بإجراء عمليات بحث مكثفة على الويب ويقومون بتشخيص حالات التشخيص المختلفة بأعراضهم إلى أن يكتشفوا تلك الأعراض التي تناسبها على أفضل نحو.

تجعل الإنترنت المعلومات المتعلقة بالصحة متاحة للجميع في جميع أنحاء العالم. يساعد على تثقيف الناس حول صحتهم وتمكينهم من اتخاذ قرارات مستنيرة حول خيارات العلاج الخاصة بهم. هناك أمثلة من الناس يشخصون أنفسهم بشكل صحيح بعد سنوات من التشخيص الخاطئ. ومن الأمثلة الحديثة على ذلك قصة مؤسفة لـ Bronte Doyne. أخبرها أطباءها برونتي بالتوقف عن التشخيص الذاتي وتوفيت في النهاية من حالة كانت قد تعرفت عليها ، ولكنها حالة لم يلاحظها أحد من قبل الأطباء المعالجين لها إلا بعد فوات الأوان.

من ناحية أخرى ، لا ينتهي غوغلينغ أعراضك الطبية بالضرورة في قرار ويمكن في كثير من الحالات أن تخلق قلقًا غير ضروري ، مما يؤدي إلى تحويل الميبوكوندرياسات السابقة إلى السايبركوندريا الحالية.

يمكن لبعض الأشخاص أن يدمنوا على البحث المستمر عن المعلومات الصحية عبر الإنترنت ، وأن يفحصوا أنفسهم ويبحثوا عن الطمأنينة ، بالإضافة إلى الاختبارات والعروض التي قد لا تكون مناسبة.

تصعيد الأعراض الحميدة

يمكن أن تؤدي الأعراض الشائعة إلى حث بعض المستخدمين على البدء في استكشاف الحالات النادرة والخطيرة التي ظهرت أثناء البحث عبر الإنترنت.

أظهر استطلاع واسع النطاق تم الانتهاء منه في عام 2008 أن محركات البحث على شبكة الإنترنت لديها القدرة على تصعيد المخاوف الطبية للأشخاص الذين لديهم القليل من التدريب الطبي أو بدونه. وأظهرت الدراسة أن التصعيد تأثر بكمية وتوزيع المحتوى الطبي الذي يراه المستخدمون ، واستخدام مصطلحات مزعجة على المواقع التي زاروها ، وميل الشخص إلى القلق. على النقيض من ذلك ، هناك بعض الأشخاص الذين يمكنهم بالفعل تشخيص أنفسهم بشكل صحيح ، خاصة إذا كان ما يواجهونه محددًا للغاية وغير نمطي. على سبيل المثال ، في حالات مثل Bronte ، يمكن أن يتجاهل الفريق الطبي أحيانًا أو يتجاهلها ويعالجها الفريق الطبي كشرط طبي شائع عندما لا يكون كذلك.

ومع ذلك ، فإن المعلومات الصحية التي يتم العثور عليها عبر الإنترنت غالبًا ما تكون غير صحيحة أو غير كاملة. عند تقييم 23 من المدقّقات العرضية للتأكد من دقة التشخيص والفرز ، وجد باحثون من كلية هارفارد الطبية بعض العجوزات المقلقة. فقط ثلث (34 في المئة) تمكنوا من الحصول على التشخيص الصحيح في المرة الأولى ، وأكثر من نصفهم بقليل (57 في المئة) قدموا نصيحة فرز صحيحة (على سبيل المثال رعاية ناشئة أو غير ناشئة). أيضا ، وفقا لماثيو تشونغ من كلية الطب في جامعة كارولينا الجنوبية ، غالبًا ما يقدم الإنترنت توصيات لا تتماشى بالضرورة مع نصائح طبية حديثة.

درس تشونج توصيات على الإنترنت لنوم الرضع الآمن. ووجد أنه من بين 1300 موقع ، قدم أقل من النصف (43.5٪) معلومات دقيقة حول هذا الموضوع الصحي.

كيفية تحسين لعبة الداما الأعراض عبر الإنترنت؟

عندما يبحث الملايين من المستخدمين عن المعلومات الصحية عبر الإنترنت ، سيؤدي ذلك إلى إنشاء مجموعة كبيرة من البيانات. ينقر الباحثون الآن على مجموعات البيانات هذه لاختبار الخوارزميات التنبؤية التي يمكن أن تجعل مدقق الأعراض عبر الإنترنت أفضل. تساعد آخر التطورات في التعلم الآلي جهودهم لإيجاد أنماط في عمليات البحث على الإنترنت وتشخيص حالة في وقت سابق. تعاون عضو الدكتوراه جون باباريزوس مع إيريك هورفيتز وراين وايت ، مؤلفي تقرير 2008 عن السايبركوندريا ، لتصميم خوارزمية يمكن أن تحدد الأشخاص الذين تم تشخيصهم مؤخرًا بسرطان البنكرياس بالنظر إلى عمليات البحث السابقة على الإنترنت.

أظهرت دراستهم أنه من الممكن توقع تشخيص خطير من خلال فحص استعلامات الشخص عبر الإنترنت. مع وجود نظام محسن من الأدوات عبر الإنترنت ، قد يتم اكتشاف المرضى قبل فوات الأوان لعلاجهم.

منع الأخطاء التشخيصية

أنظمة دعم القرار السريري (CDSSs) هي تطبيقات تفاعلية يمكنها الآن مساعدة العاملين في مجال الرعاية الصحية على اتخاذ قرارات مبنية على الأدلة ويمكنهم حتى التنبؤ بنتائج العلاج. استجابة جزئية للنقد الذي غالباً ما يخطئ الأطباء في تشخيصه أو عدم كفايته و / أو فشلوا في الإشارة إلى تخصصات طبية أخرى ، تعتبر هذه الأنظمة شكلاً رئيسياً للذكاء الاصطناعي في الطب ومن المتوقع أن تصبح أكثر فاعلية وقابلية للتطبيق. نحن ندخل تماما الثورة الرقمية في مجال الرعاية الصحية.

تستخدم بشكل متزايد في وحدات المسح الإحصائي في فرز والفرز وتقييم المخاطر والتشخيص وتقييم العلاج والرصد. يمكن أيضا ربط CDSSs ببيانات المريض من السجلات الصحية الإلكترونية.

تعتمد النماذج المفضلة لـ CDSS على مصادر متعددة للبيانات مثل المعلومات الجينية والسريرية والاجتماعية-الديمغرافية. تعد هذه الأنظمة جزءًا من حركة "الطب الشخصي" المزعومة التي لا تعتمد على السكان ، ولكنها تركز بدلاً من ذلك على علم الصيدلة والتدخلات المصممة للفرد. اقترحت دراسة بقيادة الدكتور بيتر إلكين ، الذي يدير مركز ماونت سايناي للمعلوماتية الحيوية الطبية ، أن هذه الأنظمة يمكنها توسيع نطاق التشخيص التفريقي ، الأمر الذي سيجعل التشخيص الصحيح أكثر احتمالا ، ويقصر من الإقامة في المستشفى ، وينقذ الأرواح ، ويوفر قيمة اقتصادية لكل من للمريض والمزود.

لم يحدث حتى الآن تبني على نطاق واسع لـ CDSSs في الممارسة الروتينية ، ولكن العديد من الخبراء يعتقدون أن هذه الأدوات يمكن أن تساعد في التغلب على الخصوصيات الموجودة في الرعاية الصحية اليوم. أيضا ، يتم التعرف على قيمة CDSS بشكل متزايد في تركيبة مع السجلات الصحية الإلكترونية ( EHR ). يمكن لهذا النوع من التكنولوجيا الصحية سد الفجوة بين النظرية والممارسة التي تؤثر في كثير من الأحيان على عملية التشخيص وترك المرضى غير راضين. يحتاج المرضى والأطباء على حد سواء إلى الإلمام بفرص التكنولوجيا الصحية التي توفرها لنا ، في حين لا يخسرون مواقع التحديات الكامنة التي تصاحب الاختلال التكنولوجي. ومع تطور هذه الأدوات ، فإن الأمل هو أن المستخدمين سيكونون أفضل تجهيزًا لاتخاذ قرارات صحية ومدروسة حول خيارات الرعاية والعلاج الخاصة بهم.

> المصادر

Chung، M.، Oden، RP، Joyner، BL، Sims، A.، & Moon، RY (2012). المادة الأصلية: توصيات النوم الآمن الرضع على شبكة الإنترنت: دعونا جوجل ذلك. The Journal of Pediatrics ، 161 : 1080-1084

Elkin P، Liebow M، Barnett G، et al. يمكن أن يؤدي إدخال نظام دعم اتخاذ القرار التشخيصي (DXplain ™) إلى سير العمل في خدمة المستشفيات التعليمية إلى خفض تكلفة الخدمة للمجموعات ذات التشخيص التشخيصي (DRGs). المجلة الدولية للمعلوماتية الطبية ، 2010 ؛ 79 (11): 772-777

Paparrizos J، White R، Horvitz E. Screening for pancreatic adenocarcinoma using signals from web search logs: دراسة الجدوى والنتائج. Journal of Oncology Practice ، 2016؛ 12 (8): 737-744

White R، Horvitz E. Cyberchondria دراسات لتصعيد المخاوف الطبية في البحث على شبكة الإنترنت. معاملات ACM على نظم المعلومات ، 2009 ؛ (4): 23

Semigran H، Mehrotra A، Linder J، Gidengil C. Evaluation of checkptom checkers for self diagnosis and triage: Audit study، 2015؛ 351