Các dòng giữa được thông tin tốt và trở thành một Cyberchondriac
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. Tuy nhiên, kết quả tìm kiếm của họ không phải lúc nào cũng được theo dõi với một bác sĩ. Tự chẩn đoán trực tuyến đang trở thành thường lệ cho người dùng Internet ngày càng nhận thức được số lượng lớn tài nguyên sức khỏe 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 đang thực hiện các tìm kiếm rộng rãi trên Web và chẩn đoán các triệu chứng khác nhau cho đến khi họ phát hiện ra một triệu chứng phù hợp nhất.
Internet làm cho thông tin liên quan đến sức khỏe gần như có thể truy cập phổ biến. 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 tự 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 bảo dừng tự chẩn đoán và cuối cùng đã chết vì một bệnh trạng mà cô đã xác định, nhưng một điều kiện không được các bác sĩ điều trị cho đến khi quá muộn.
Mặt khác, Googling các triệu chứng y tế của bạn không nhất thiết phải kết thúc trong một độ phân giải và có thể trong nhiều trường hợp mang lại những lo lắng không cần thiết, biến cựu hypochondriacs thành cyberchondriacs ngày nay.
Một số thậm chí có thể bị nghiện liên tục tìm kiếm thông tin y tế trực tuyến, kiểm tra bản thân và tìm kiếm sự bảo đảm, cũng như các bài kiểm tra và kiểm tra đòi hỏi có thể không phù hợp.
Leo thang các triệu chứng vô hại
Triệu chứng thường gặp có thể nhắc một số người dùng bắt đầu khám phá các điều kiện hiếm và nghiêm trọng xuất hiện trong các tìm kiếm trực tuyến của họ.
Một cuộc khảo sát quy mô lớn hoàn thành vào năm 2008 cho thấy rằng các công cụ tìm kiếm trên web có khả năng leo thang mối quan tâm y tế của những người có ít hoặc không có đào tạo y khoa. Nghiên cứu cho thấy rằng sự leo thang đã bị ảnh hưởng bởi số lượng và phân phối nội dung y tế được người dùng xem, việc sử dụng thuật ngữ báo động trên các trang web họ truy cập và khuynh hướng của người đó trở nên lo lắng. Ngược lại, có một số người thực sự có thể tự chẩn đoán chính xác, đặc biệt là 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 xử lý bởi đội ngũ y tế như một tình trạng y tế thông thường khi nó không phải là.
Tuy nhiên, thông tin y tế được tìm thấy trực tuyến thường không chính xác hoặc không đầy đủ. Khi đánh giá 23 người kiểm tra triệu chứng cho độ chính xác chẩn đoán và phân loại của họ, các nhà nghiên cứu từ Trường Y Harvard đã tìm thấy một số thâm hụt đáng lo ngại. Chỉ có một phần ba (34%) quản lý để được chẩn đoán ngay lần đầu tiên, và chỉ hơn một nửa (57%) cung cấp tư vấn phân loại đúng (ví dụ như chăm sóc khẩn cấp hoặc chăm sóc không khẩn cấp). Ngoài ra, theo Mathew Chung thuộc Trường Y khoa Đại học South Carolina, internet thường cung cấp các khuyến nghị không nhất thiết phải phù hợp với tư vấn y tế cập nhật.
Chung đã nghiên cứu các khuyến nghị trực tuyến cho giấc ngủ an toàn cho trẻ sơ sinh. Anh nhận thấy rằng trong số 1.300 trang web, chưa tới 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 sức khỏe trực tuyến, điều này tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Các nhà nghiên cứu hiện đang khai thác các bộ dữ liệu này để kiểm tra các thuật toán tiên đoán có thể giúp người kiểm tra triệu chứng trực tuyến tốt hơn. Những phát triển mới nhất trong học máy là hỗ trợ những nỗ lực của họ để tìm các mẫu trong tìm kiếm trực tuyến và chẩn đoán tình trạng sớm hơn. Sinh viên tiến sĩ John Paparrizos hợp tác với Eric Horvitz và Ryen White, các tác giả của báo cáo năm 2008 về cyberchondria, để thiết kế một thuật toán có thể xác định những người mới được chẩn đoán mắc ung thư tuyến tụy bằng cách xem các tìm kiếm trực tuyến trước đây của họ.
Nghiên cứu của họ cho thấy rằng một chẩn đoán nghiêm trọng có thể được dự đoán bằng cách kiểm tra các truy vấn trực tuyến của một người. Với một hệ thống công cụ trực tuyến được cải thiện, bệnh nhân có thể được phát hiện trước khi quá muộn để điều trị.
Ngăn chặn các lỗi chẩn đoán
Các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSSs) là các ứng dụng tương tác có thể giúp nhân viên chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng và thậm chí có thể dự đoán kết quả điều trị. Một phần phản ứng với phê phán mà các bác sĩ thường xuyên chẩn đoán sai, trên hoặc dưới điều trị và / hoặc không đề cập đến các chuyên khoa y tế khác, CDSS được coi là một hình thức thông minh nhân tạo chính 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 trong phân loại, sàng lọc, đánh giá rủi ro, chẩn đoán, đánh giá và theo dõi điều trị. CDSS cũng có thể được liên kết với dữ liệu bệnh nhân từ hồ sơ y tế điện tử.
Các mô hình CDSS ưa thích dựa vào nhiều nguồn dữ liệu như thông tin di truyền, lâm sàng và nhân khẩu học xã hội. CDSS là một phần của phong trào “y học cá nhân hóa” không phải là dựa trên dân số, mà thay vào đó tập trung vào dược lý và các can thiệp phù hợp với một cá nhân. Một nghiên cứu do Tiến sĩ Peter Elkin, dẫn đầu Trung tâm Tin học Sinh học của 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 các CDSS đã không xảy ra trong thực tế thường lệ, nhưng nhiều chuyên gia tin rằng các công cụ như vậy có thể giúp khắc phục các hiện tượng đồng nhất tồn tại trong chăm sóc sức khỏe hiện nay. Ngoài ra, giá trị của CDSS ngày càng được công nhận kết hợp với hồ sơ y tế điện tử ( EHR ). Đây là loại công nghệ y tế 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. Bệnh nhân và bác sĩ cũng cần phải làm quen với các công nghệ y tế cơ hội dành cho chúng ta, trong khi không mất đi những thách thức cố hữu mà đi kèm với sự gián đoạn công nghệ. Khi những công cụ này phát triển, hy vọng là người dùng sẽ được trang bị tốt hơn để đưa ra quyết định lành mạnh, đầy đủ thông tin về các lựa chọn chăm sóc và điều trị của riêng họ.
> Nguồn
Chung, M., Oden, RP, Joyner, BL, Sim, A., & Moon, RY (2012). Bài viết gốc: Đề xuất giấc ngủ an toàn cho trẻ sơ sinh trên Internet: Hãy sử dụng Google It. Tạp chí Nhi khoa , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. Việc giới thiệu một hệ thống hỗ trợ quyết định chẩn đoán (DXplain ™) vào quy trình làm việc của dịch vụ bệnh viện giảng dạy có thể làm giảm chi phí dịch vụ cho việc chẩn đoán thách thức Nhóm liên quan chẩn đoán (DRGs). Tạp chí Quốc tế về Tin học y học , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. Tầm soát ung thư tuyến tụy tuyến tụy sử dụng tín hiệu từ nhật ký tìm kiếm trên web: Nghiên cứu khả thi và kết quả. Tạp chí Thực hành Ung bướu , năm 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. Các giao dịch ACM trên hệ thống thông tin , 2009; (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Đánh giá bộ kiểm tra triệu chứng để tự chẩn đoán và phân loại: Nghiên cứu kiểm toán, 2015, 351