เส้นแบ่งระหว่างการแจ้งให้ทราบเป็นอย่างดีและกลายเป็น Cyberchondriac
ตามศูนย์วิจัย Pew มากกว่าหนึ่งในสามของชาวอเมริกันใช้อินเทอร์เน็ตเมื่อพวกเขาเชื่อว่าพวกเขามีปัญหาสุขภาพ อย่างไรก็ตามผลการค้นหาของพวกเขาไม่ได้มาจากการไปพบแพทย์เสมอไป การวินิจฉัยตัวเองแบบออนไลน์กำลังกลายเป็นเรื่องปกติสำหรับผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ตระหนักถึงทรัพยากรสุขภาพออนไลน์ที่กว้างขวางและต้องการรู้สึกในการควบคุมร่างกายและความเป็นอยู่ของตนเอง
แทนที่จะรอการนัดหมายโดยต้องหารือเกี่ยวกับอาการของตนกับแพทย์และบางครั้งก็ขอร้องให้มีการตรวจวินิจฉัยเพิ่มเติมผู้ป่วยที่มีศักยภาพในขณะนี้สามารถค้นหาเว็บได้อย่างกว้างขวางและวางการวินิจฉัยที่แตกต่างกันไว้พร้อมกับอาการจนกว่าพวกเขาจะค้นพบข้อมูลที่เหมาะสมที่สุด
อินเทอร์เน็ตทำให้ข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพสามารถเข้าถึงได้ทั่วไป ช่วยให้คนรู้เกี่ยวกับสุขภาพของตนเองและช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับตัวเลือกการรักษาของตนเอง มีตัวอย่างของคนที่วินิจฉัยตัวเองอย่างถูกต้องหลังจากหลายปีของ misdiagnosis ตัวอย่างล่าสุดคือเรื่องราวที่ไม่น่ายินดีของ Bronte Doyne Bronte ได้รับการบอกเล่าโดยแพทย์ของเธอเพื่อหยุดการวินิจฉัยตัวเองและเสียชีวิตในที่สุดจากสภาพที่เธอระบุไว้ แต่เป็นอาการที่แพทย์ไม่ได้รับการรักษาจนกระทั่งถึงเวลาที่สายเกินไป
ในทางกลับกันการรักษาอาการทางการแพทย์ของ Googling ไม่จำเป็นต้องจบลงด้วยความละเอียดและในหลาย ๆ กรณีอาจทำให้เกิดความวิตกกังวลที่ไม่จำเป็นซึ่งทำให้เกิดภาวะ hypochondriacs ในอดีตขึ้นในไซเบอร์โคเดนเดียนต์ในปัจจุบัน
บางคนสามารถแม้แต่จะติดยาเสพติดอย่างต่อเนื่องเพื่อค้นหาข้อมูลสุขภาพออนไลน์ตรวจสอบตัวเองและต้องการความมั่นใจตลอดจนการทดสอบและการตรวจคัดกรองที่ต้องการซึ่งอาจไม่เหมาะสม
การเพิ่มความรู้สึกไม่น่าดู
อาการทั่วไปสามารถกระตุ้นให้ผู้ใช้บางรายเริ่มสำรวจสภาพที่หายากและร้ายแรงที่เกิดขึ้นระหว่างการค้นหาออนไลน์
แบบสำรวจขนาดใหญ่ที่เสร็จสิ้นในปี 2551 แสดงให้เห็นว่าเครื่องมือค้นหาเว็บมีศักยภาพในการเพิ่มความห่วงใยทางการแพทย์ของผู้ที่มีการฝึกอบรมทางการแพทย์น้อยหรือไม่มีเลย การศึกษาแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มขึ้นได้รับอิทธิพลจากจำนวนและการกระจายเนื้อหาทางการแพทย์ที่ผู้ใช้ดูโดยใช้คำศัพท์ที่น่าตกใจในไซต์ที่พวกเขาเข้าชมและความโน้มเอียงของบุคคลที่ต้องการเป็นกังวล ในทางตรงกันข้ามมีบางคนที่สามารถวินิจฉัยตัวเองได้อย่างถูกต้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าสิ่งที่พวกเขากำลังประสบอยู่นั้นมีความเฉพาะเจาะจงและผิดปรกติ ตัวอย่างเช่นในกรณีเช่น Bronte ของ outlier บางครั้งอาจได้รับการละเว้นหรือมองข้ามและได้รับการรักษาโดยทีมแพทย์เป็นเงื่อนไขทางการแพทย์ทั่วไปเมื่อมันไม่ได้
อย่างไรก็ตามข้อมูลสุขภาพที่พบในแบบออนไลน์มักไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ เมื่อประเมินตัวตรวจสอบอาการ 23 ตัวเพื่อความถูกต้องในการวินิจฉัยและการตรวจสอบความถูกต้องของพวกเขานักวิจัยจาก Harvard Medical School พบว่ามีความกังวลเกี่ยวกับการขาดดุล มีเพียงหนึ่งในสาม (34 เปอร์เซ็นต์) ที่ได้รับการวินิจฉัยโรคในครั้งแรกและเพียงครึ่งหนึ่ง (57 เปอร์เซ็นต์) ให้คำแนะนำในการวินิจฉัยปัญหาที่ถูกต้อง (เช่นการให้ความสำคัญกับการให้ความช่วยเหลือฉุกเฉินหรือไม่ฉุกเฉิน) นอกจากนี้ตามแมทธิวจุงจากมหาวิทยาลัยเซาท์แคโรไลนาโรงเรียนแพทยศาสตร์อินเทอร์เน็ตมักจะให้คำแนะนำที่ไม่จำเป็นต้องสอดคล้องกับที่ทันสมัยเพื่อให้คำแนะนำทางการแพทย์
Chung ศึกษาแนะนำออนไลน์สำหรับการนอนหลับที่ปลอดภัยสำหรับทารก เขาพบว่าจากเว็บไซต์ 1,300 รายน้อยกว่าครึ่ง (43.5 เปอร์เซ็นต์) ให้ข้อมูลที่ถูกต้องเกี่ยวกับหัวข้อสุขภาพนี้
วิธีการปรับปรุงตัวตรวจสอบอาการออนไลน์?
เมื่อผู้ใช้หลายล้านคนมองหาข้อมูลสุขภาพทางออนไลน์สิ่งนี้จะเป็นการสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิจัยกำลังแตะที่ชุดข้อมูลเหล่านี้เพื่อทดสอบอัลกอริธึมการทำนายที่อาจทำให้ตัวตรวจสอบอาการออนไลน์ดีขึ้น การพัฒนาล่าสุดในการเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้พวกเขาพยายามค้นหารูปแบบในการค้นหาออนไลน์และวิเคราะห์สภาพก่อนหน้านี้ นักศึกษาปริญญาเอก John Paparrizos ร่วมกับ Eric Horvitz และ Ryen White ผู้เขียนรายงานเกี่ยวกับ cyberchondria 2008 เพื่อออกแบบอัลกอริทึมที่สามารถระบุผู้ที่เพิ่งได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคมะเร็งตับอ่อนโดยการดูการค้นหาออนไลน์ก่อนหน้านี้
การศึกษาของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าอาจมีการคาดการณ์การวินิจฉัยอย่างจริงจังโดยการตรวจสอบข้อความค้นหาของบุคคลอื่น ด้วยระบบออนไลน์ที่ดีขึ้นผู้ป่วยอาจได้รับการตรวจพบก่อนที่จะสายเกินไปที่จะรักษา
การป้องกันความผิดพลาดในการวินิจฉัย
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก (Clinical decision support systems - CDSS) คือโปรแกรมประยุกต์แบบโต้ตอบที่สามารถช่วยให้ผู้ดูแลสุขภาพสามารถตัดสินใจได้เป็นหลักฐานและสามารถคาดการณ์ผลการรักษาได้ การตอบสนองต่อการวิจารณ์ว่าแพทย์มัก misdiagnose, over หรือ under-treat, และ / หรือล้มเหลวในการอ้างอิงถึง specialties ทางการแพทย์อื่น ๆ , CDSSs ถือเป็นรูปแบบที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์ในทางการแพทย์และคาดว่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นและทำงานได้เช่น เราเข้าสู่การปฏิวัติระบบดิจิตอลในด้านการดูแลสุขภาพอย่างเต็มที่
CDSSs มีการใช้มากขึ้นในการตรวจสอบการคัดกรองการประเมินความเสี่ยงการวินิจฉัยการประเมินและการติดตามผลการรักษา นอกจากนี้ CDSS ยังสามารถเชื่อมโยงกับข้อมูลผู้ป่วยจากบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์
รูปแบบที่ต้องการของ CDSSs อาศัยข้อมูลจากแหล่งต่างๆเช่นข้อมูลทางพันธุกรรมข้อมูลทางคลินิกและข้อมูลประชากร - สังคม CDSSs เป็นส่วนหนึ่งของการเคลื่อนไหวของยาส่วนบุคคลที่เรียกว่า "การแพทย์เฉพาะบุคคล" ซึ่งไม่ใช่พื้นฐานของประชากร แต่มุ่งเน้นไปที่เภสัชวิทยาและการแทรกแซงที่เหมาะกับแต่ละบุคคล การศึกษานำโดยดร. ปีเตอร์ Elkin ผู้กำกับศูนย์สารสนเทศชีวการแพทย์ของ Mount Sinai ชี้ว่า CDSSs สามารถขยายขอบเขตของการวินิจฉัยที่แตกต่างกันซึ่งจะทำให้การวินิจฉัยที่ถูกต้องน่าจะทำให้การพักฟื้นของโรงพยาบาลลดลงช่วยชีวิตและให้คุณค่าทางเศรษฐกิจแก่ทั้งสองอย่าง ให้กับผู้ป่วยและผู้ให้บริการ
การยอมรับอย่างกว้างขวางของ CDSSs ยังไม่เกิดขึ้นในการปฏิบัติงานประจำ แต่ผู้เชี่ยวชาญหลายคนเชื่อว่าเครื่องมือดังกล่าวสามารถช่วยเอาชนะความแปลกแยกที่มีอยู่ในการดูแลสุขภาพในปัจจุบัน นอกจากนี้มูลค่าของ CDSS ยังเพิ่มมากขึ้นเมื่อรวมกับบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ ( EHR ) เทคโนโลยีสุขภาพประเภทนี้สามารถช่วยลดช่องว่างระหว่างทฤษฎีกับการปฏิบัติซึ่งมักมีผลต่อกระบวนการวินิจฉัยและทำให้ผู้ป่วยไม่พอใจ ผู้ป่วยและแพทย์เหมือนกันต้องทำความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีด้านสุขภาพที่เป็นประโยชน์ให้แก่เราในขณะที่ไม่สูญเสียสถานที่แห่งความท้าทายโดยธรรมชาติที่เกิดขึ้นพร้อมกับการหยุดชะงักทางเทคโนโลยี ในฐานะที่เป็นเครื่องมือเหล่านี้มีวิวัฒนาการหวังว่าผู้ใช้จะได้รับการติดตั้งที่ดีกว่าเพื่อให้มีสุขภาพดีการตัดสินใจอย่างรอบคอบเกี่ยวกับตัวเลือกการดูแลและการรักษาของตัวเอง
> แหล่งที่มา
Chung, M. , Oden, RP, Joyner, BL, Sims, อ., และดวงจันทร์, RY (2012) บทความต้นฉบับ: คำแนะนำเกี่ยวกับ Sleep Sleep ที่ปลอดภัยบนอินเทอร์เน็ต: ลองใช้ Google It วารสารกุมารเวชศาสตร์ , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, และอื่น ๆ การแนะนำระบบสนับสนุนการตัดสินใจในการวินิจฉัย (DXplain ™) เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของบริการของโรงพยาบาลการเรียนการสอนสามารถลดค่าใช้จ่ายในการให้บริการสำหรับกลุ่มที่เกี่ยวข้องกับการวินิจฉัยโรคที่ท้าทาย (DRGs) วารสารการแพทย์สารสนเทศแห่ง ชาติ 2553; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. การตรวจคัดกรองมะเร็งตับอ่อนโดยใช้สัญญาณจากบันทึกการค้นเว็บ: การศึกษาความเป็นไปได้และผลลัพธ์ วารสารการปฏิบัติด้านเนื้องอกวิทยา , 2016; 12 (8): 737-744
White R, Horvitz E. Cyberchondria ศึกษาเกี่ยวกับการเพิ่มความกังวลทางการแพทย์ในการค้นเว็บ รายการ ACM เกี่ยวกับระบบข้อมูล , 2009; (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. การประเมินตัวตรวจสอบอาการสำหรับการวินิจฉัยและวินิจฉัยตัวเอง: การตรวจสอบการศึกษา, 2015; 351