医療技術が失敗したとき

ピューリサーチセンターによると、彼らは彼らが健康上の問題があると信じているとき、アメリカ人の3分の1以上がインターネットを利用しています。しかし、彼らの検索結果は必ずしも医師を訪問して追跡調査されるわけではありません。オンライン自己診断は、利用可能な膨大な量のオンライン医療リソースをますます認識しており、自分の体と幸福を管理したいと考えるインターネットユーザーにとっては日常的になりつつあります。予約を待つ代わりに、医師と自分の症状について話し合い、場合によっては追加の診断テストを求めてくるのではなく、潜在的な患者はWebを広範囲に検索し、症状に合わせてさまざまな診断を並べます。

インターネットは健康関連の情報をほぼ普遍的にアクセス可能にします。それは彼らの健康について人々を教育するのを助けて、彼らが彼らの治療選択について知識のある決定をすることを可能にします。何年もの誤診の後に人々が正しく自分自身を診断する例があります。最近の例は、Bronte Doyneの不幸な話です。ブロンテは医師から自己診断をやめるように言われ、最終的には彼女が確認した状態で亡くなりましたが、それが手遅れになるまで医師が彼女に気付かなかった状態です。

その一方で、あなたの医学的症状をグーグルすることは必ずしも解決策で終わるわけではなく、多くの場合、不要な不安を引き起こし、以前の心気症を今日のサイバーコンドリアックに変えることがあります。オンラインで健康情報を絶えず調べ、自分自身を調べ、安心を求めているだけでなく、適切でないかもしれない要求の厳しいテストやスクリーニングに中毒になる人さえいるかもしれません。

無害な症状のエスカレーション

一般的な症状としては、オンライン検索中に発生したまれで深刻な状況の調査を開始するように一部のユーザーに促すことがあります。 2008年に行われた大規模な調査では、Web検索エンジンは、医療訓練をほとんどまたはまったく受けていない人々の医学的懸念を増大させる可能性があることを示しました。調査によると、エスカレーションは、ユーザーが閲覧した医療コンテンツの量と分布、訪問したサイトでの驚くべき用語の使用、および不安になる素因の影響を受けています。それとは対照的に、特に自分たちが経験していることが非常に具体的で異型的である場合には、実際に自分自身を正しく診断できる人もいます。例えば、Bronte'sのようなケースでは、異常値は無視されるか見落とされることがあり、そうでない場合には医療チームによって一般的な病状として扱われることがあります。

しかし、オンラインで見つかった健康情報はしばしば不正確または不完全です。ハーバード大学医学部の研究者は、23人の症状チェッカーを診断およびトリアージの正確性について評価したところ、いくつかの心配している欠陥を発見しました。 3分の1（34パーセント）だけが最初に正しく診断を受けることができ、そして半分（57パーセント）だけが正しいトリアージアドバイスを提供しました（例：推奨される緊急または非緊急のケア）。また、サウスカロライナ大学医学部のMathew Chungによれば、インターネットは、常に最新の医学的助言に沿うものではない推奨を提供することが多い。 Chungは、安全な幼児の睡眠に関するオンラインの推奨事項を研究しました。彼は1,300のウェブサイトのうち、半分以下（43.5％）がこの健康問題に関する正確な情報を提供していることを発見しました。

オンラインの症状チェッカーを改善する方法

何百万ものユーザーがオンラインで健康情報を探すと、これによって大量のデータが作成されます。研究者は現在、これらのデータセットを利用して、オンラインの症状チェッカーをより良くすることができる予測アルゴリズムをテストしています。機械学習における最新の開発は、オンライン検索でパターンを見つけ、より早く状態を診断するための努力を支援しています。博士課程の学生John Paparrizosは、サイバーコンドリアに関する2008年のレポートの著者であるEric HorvitzとRyen Whiteと協力して、最近のオンライン検索を見て膵臓癌と最近診断された人々を特定できるアルゴリズムを設計しました。彼らの研究は、深刻な診断は潜在的にその人のオンラインでの問い合わせを調べることによって予測できることを示しました。オンラインツールの改良されたシステムでは、治療が間に合わなくなる前に患者が発見される可能性があります。

診断ミスを防ぐ

臨床意思決定支援システム（CDSS）は、医療従事者がエビデンスに基づいて意思決定を下すのを助け、さらに治療結果を予測することができる対話型アプリケーションです。医師はしばしば誤診、過剰治療、過少治療、または他の医療専門分野への言及を怠っているという批判に対する回答として、CDSSは医学における人工知能の主要な形態と考えられています。私たちはヘルスケアにおけるデジタル革命に完全に参入します。

CDSSは、トリアージ、スクリーニング、リスクアセスメント、診断、治療評価およびモニタリングでますます使用されています。 CDSSは、電子健康記録からの患者データにリンクすることもできます。

ＣＤＳＳの好ましいモデルは、遺伝的、臨床的および社会人口学的情報などの複数のデータ源に依存している。 CDSSは、人口ベースではなく、個人に合わせた薬理学および介入に焦点を当てた、いわゆる「個別化医療」運動の一部です。シナイ山の生物医学情報センターを率いるピーター・エルキン博士が率いる研究は、CDSSが鑑別診断の範囲を広げ、正しい診断を可能にし、入院期間を短縮し、命を救い、両方に経済的価値を提供することを示唆した。患者と提供者に。

CDSSの広範な採用はまだ日常業務では行われていませんが、そのようなツールが今日のヘルスケアに存在する特異性を克服するのに役立つと多くの専門家が信じています。また、CDSSの価値は、電子健康記録（EHR）と組み合わせてますます認識されています。この種の医療技術は、診断プロセスに影響を与え、患者を不満にさせる理論と実践の間のギャップを埋めることができます。技術的な混乱に伴う固有の課題を見失うことはありませんが、患者にとっても臨床医にとっても、医療技術がもたらす可能性のある機会に精通する必要があります。これらのツールが進化するにつれて、ユーザーは自分のケアと治療の選択肢についてより健康で、十分な情報に基づいた決定を下すためのよりよい能力を持つことが期待されます。

Chung、M.、Oden、R.P.、Joyner、B.L.、Sims、A.、&Moon、R.Y.（2012）。元記事：インターネット上での安全な幼児の睡眠に関する推奨事項：グーグルイットしましょう。 小児科ジャーナル, 161: 1080-1084

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