よく知られていることとサイバーコムンドリックになることの間の線
ピューリサーチセンターによれば、アメリカ人の3分の1以上が健康問題を抱えていると信じて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の診察を受けているわけではありません。 膨大な量の利用可能なオンラインヘルスリソースをますます認識し、体と幸福をコントロールしたいと考えているインターネットユーザーにとって、オンライン自己診断は日常的になりつつあります。
診察を待つ代わりに、症状を医師に話しかける必要があったり、時には追加の診断検査を嘆願したりする可能性がある患者は、Webの広範な検索を行い、最良のものを発見するまでさまざまな診断を並行して行います。
インターネットは、健康関連の情報にほぼ普遍的にアクセス可能にします。 それは、人々の健康を教育し、彼らが治療オプションについて十分な情報に基づいた決定をすることを可能にする。 何年もの間違った診断を受けた人々が正しく診断する例があります。 最近の例は、Bronte Doyneの不幸な話です。 ブロンテは自己診断を止めるために医者から聞かれ、最終的には彼女が特定した状態で亡くなりましたが、医者がそれを治療することで気づかずに過ぎ去った状態になりました。
一方、あなたの医学的症状のグーグルリングは、必ずしも決議に終わるとは限らず、多くの場合、以前のヒポコンドリックを現在のサイバーコンダクタックに変える不必要な不安を引き起こす可能性があります。
中には、オンラインで健康情報を絶えず探したり、自分自身を調べたり、安心感を求めたり、適切でない可能性のあるテストやスクリーニングを求めたりすることさえあります。
無害症状の拡大
一般的な症状は、オンライン検索中に発生した稀で深刻な状態を調査するユーザーを促す可能性があります。
2008年に完了した大規模調査では、Web検索エンジンが医療トレーニングをほとんど受けていない、またはまったく受けていない人々の医療問題を拡大する可能性があることが示されました。 この調査では、エスカレーションは、ユーザーが見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、そして気になる傾向のある個人の傾向によって影響を受けることが示されました。 これとは対照的に、本当に自分自身を正確に診断できる人がいます。特に、彼らが経験していることが非常に特殊で非定型である場合はそうです。 例えば、ブロンテのようなケースでは、外れ値は無視されたり、見過ごされたりしていないときに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、オンラインで発見された健康情報は、しばしば間違っているか不完全である。 ハーバードメディカルスクールの研究者らは、23人の症状チェッカーの診断とトリアージの精度を評価すると、心配な赤字を見つけました。 3度目の診断では34％が最初に診断を受けることができ、そのうち半分（57％）が適切なトリアージアドバイスを提供しました（緊急時または非緊急時の推奨治療など）。 また、サウスカロライナ大学医学部のMathew Chungによると、インターネットは、最新の医学的アドバイスと必ずしも一致しない推奨事項を提供することが多い。
チョンは、安全な幼児睡眠のためのオンライン勧告を研究した。 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た。
どのようにオンライン症状のチェッカーを改善する？
何百万人ものユーザーが健康情報をオンラインで探していると、大きなデータプールが作成されます。 研究者は、オンラインの症状チェッカーをより良くする予測アルゴリズムをテストするために、これらのデータセットを利用しています。 機械学習の最新の動向は、オンライン検索のパターンを見つけて前の状態を診断するための努力を支援しています。 博士課程の学生であるJohn Paparrizos氏は2008年のサイバーコンドリア報告書の著者であるEric HorvitzとRyen Whiteと協力して、最近の膵臓癌と診断された人々を以前のオンライン検索で確認できるアルゴリズムを設計しました。
彼らの研究は、人のオンラインクエリを調べることによって、深刻な診断が予測される可能性があることを示した。 オンラインツールの改善されたシステムでは、患者を治療するには遅すぎる前に患者を検出することがあります。
診断ミスの防止
臨床決定支援システム（CDSS）は、医療従事者がエビデンスに基づく決定を下し、治療成果を予測することさえ可能にするインタラクティブなアプリケーションです。 医師が頻繁に誤診、過小または過小治療、および/または他の専門分野への言及に失敗するという批判に対する部分的な反応であるCDSSは、医学における主要な形態の人工知能であると考えられており、我々は完全に医療のデジタル革命に入る。
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においてますます使用されている。 CDSSは、電子的健康記録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、臨床的および社会的人口統計的情報などの複数のデータ源に依存する。 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「パーソナライズド・メディカル（personalized medicine）」運動の一部です。 シナイ博士の生物医学情報センターを指揮するピーター・エルキン博士の研究は、CDSSが鑑別診断の範囲を広げることができ、正確な診断を可能にし、入院期間を短縮し、命を救い、患者および提供者に提供する。
日常的な練習ではCDSSの普及はまだ起こっていませんが、多くの専門家はこの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。 このタイプの健康技術は、診断プロセスにしばしば影響を与え、患者に不満を残す理論と実践との間のギャップを橋渡しする可能性があります。 患者や臨床医も、医療技術がもたらす機会を熟知する必要がありますが、技術的な混乱に伴う固有の課題のサイトを失うことはありません。 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や治療の選択肢に関するより健康で、十分な情報に基づいた決定を下せるようになることが期待されます。
> ソース
Chung、M.、Oden、RP、Joyner、BL、Sims、A.、＆Moon、RY（2012）。 元記事：安全な幼児の睡眠に関するインターネット勧告：Let it's Google It。 The Journal of Pediatrics 、 161 ：1080-1084
Elkin P、Liebow M、Barnett G、et al。 教育病院サービスのワークフローに診断意思決定支援システム（DXplain™）を導入することで、診断的に困難な診断関連グループ（DRG）のサービスコストを削減できます。 医療情報学の国際ジャーナル 、2010; 79（11）：772-777
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