जब स्वास्थ्य प्रविधिले हामीलाई असफल बनाउँछ

राम्रो तरिकाले सूचित हुन र एक साइबरचन्ड्रिक बनने को बीच रेखा

पाई रिसर्च सेन्टरको अनुसार, अमेरिकिको तेस्रोभन्दा बढी इन्टरनेट प्रयोग गर्दा उनीहरूले विश्वास गर्छन् कि उनीहरूको स्वास्थ्य समस्या छ। तथापि, उनीहरूको खोजी परिणामहरू चिकित्सकलाई भेट्न सधैं पछ्याउँदैनन्। अनलाईन स्व-निदान इन्टरनेट प्रयोगकर्ताहरूका लागि दिनचर्या हुँदै जाँदैछ जसले विशाल मात्रामा उपलब्ध अनलाइन स्वास्थ्य स्रोतको बारेमा सजग जानकारी हो र तिनीहरूको शरीर र भलाइको नियन्त्रणमा महसुस गर्न चाहन्छ।

एक नियुक्तिको प्रतीक्षामा, डाक्टरसँग उनीहरूको लक्षणहरू छलफल गर्न र कहिलेकाहीँ अतिरिक्त नैदानिक ​​परीक्षणहरूको लागि अनुरोध गर्दछन्, सम्भावित रोगहरू अब वेबको व्यापक खोजीहरू प्रदर्शन गर्छन् र उनीहरूको लक्षणहरूसँग विभिन्न निदानहरू जक्सटेपसमा विभिन्न निदानहरू जोगाउँछन् जबसम्म उनीहरूले राम्रो पत्ता लगाउँछन् भन्ने पत्ता लगाउँछन्।

इन्टरनेटले स्वास्थ्य सम्बन्धी जानकारीलाई विश्वभर पहुँचयोग्य बनाउँछ। यसले मानिसहरूलाई उनीहरूको स्वास्थ्यको बारेमा सिकाउन मद्दत गर्दछ र तिनीहरूलाई उनीहरूको उपचारका विकल्पहरूको बारेमा सूचित निर्णय गर्न सक्षम बनाउँछ। गलत प्रकारका व्यक्तिहरु को गलत तरिकाले निदान गर्न को लागी मान्छे को उदाहरणहरु छन्। हालको उदाहरण Bronte Doyne को दुर्भाग्यपूर्ण कथा हो। ब्रन्ट को उनको डाक्टरहरु लाई आत्म-निदान को रोकन को लागी भन्यो र अंततः उनको पहिचान भएको एक शर्त को मरे पछि, तर एक धेरै समय सम्म उनको चिकित्सकहरु द्वारा उपचार नहीं गरे एक शर्त जो यो धेरै देर हो।

अर्कोतर्फ, तपाईंको चिकित्सा लक्षणहरू गग्लग गर्न जरूरी एक रिजोल्युसनमा अन्त्य हुँदैन र धेरै अवस्थाहरूमा हुन सक्छ जुन अहिल्यै हाइकोमोन्ड्र्याकहरू हालको दिन साइबरचन्ड्रकीमा बदल्न अनावश्यक चिन्ताहरू हटाउँछन्।

केहि निरन्तर स्वास्थ्य सूचना अनलाइन खोजी गर्न को लागी पनि आशिष् प्राप्त गर्न सक्छ, आफैलाई जाँच र आश्वासन खोज्दै, साथसाथै परीक्षण र स्क्रिनिंग माग गर्न उपयुक्त हुन सक्छ।

निर्दोष लक्षणहरूको एस्केलेशन

साधारण लक्षणमा केहि प्रयोगकर्ताहरु लाई अनलाईन र गम्भीर अवस्थाहरु को खोज गर्न को लागी को लागी जो उनको अनलाइन खोज को समयमा आयो।

2008 मा सम्पन्न भएको एक ठूलो सर्वेक्षणले देखाएको छ कि वेब सर्च इन्जिनहरूले मानिसहरूको चिकित्सा चिन्ता बढाउन सक्ने सम्भावना छ जसले कम र कुनै मेडिकल प्रशिक्षण लिन्छ। अध्ययनले देखाएको छ कि प्रयोगकर्ताहरु द्वारा देखी जाने वाला चिकित्सा सामग्री को मात्रा र वितरण को प्रभावित भएको थियो, उनिहरु को भ्रमण मा साइटहरु मा खतरनाक शब्दावली को उपयोग र व्यक्ति को चिंतित हुन को भविष्यवाणी। यसको विपरीत, त्यहाँ केही व्यक्तिहरू छन् जुन साँच्चै आफैले सही रूपमा निदान गर्न सक्छन्, विशेष गरी यदि तिनीहरूले अनुभव गरिरहेको छ भने धेरै विशिष्ट र atypical छ। उदाहरणका लागि, ब्रन्टको जस्तै जस्ता अवस्थामा, कहिलेकाहीँ कहिलेकाहीँ अनदेखी गर्न वा अनदेखी गर्न सकिन्छ र मेडिकल टीमले एक सामान्य मेडिकल हालतको रूपमा उपचार गर्न सक्दछ जब यो छैन।

यद्यपि, स्वास्थ्य जानकारी अनलाइन भेट्न प्राय गलत वा अधूरो हुन्छ। जब उनको निदान र triage सटीकता को लागि 23 लक्षण चिह्नहरु को मूल्यांकन गर्छन, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल ले शोधकर्ताहरु लाई केहि चिंतित घाटा पाया। केवल तेस्रो (34 प्रतिशत) निदानको लागि पहिलो पटक निदान गर्न सफल भयो, र बढी आधा (57 प्रतिशत) सही टेडी सल्लाह (उदाहरणका लागि सिफारिस गरीएको वा अप्रत्याशित हेरचाह) प्रदान गरियो। साथै, दक्षिण क्यारोलिना स्कूल द द युनिभर्सिटी विश्वविद्यालयको म्याथु चंगको अनुसार, इन्टरनेटले प्राय: सिफारिसहरू प्रदान गर्दछ जुन आवश्यक रूपमा अप्ठ्यारो हुने छैन।

चुंग सुरक्षित शिशु निद्राको लागि अनलाइन सिफारिसहरू अध्ययन गरे। उनले 1,300 वेबसाईटहरु मध्ये बाहिर पाए, जो आधे भन्दा कम (43.5 प्रतिशत) ले यस स्वास्थ्य विषय मा सही जानकारी प्रदान गरे।

अनलाइन लक्षण जाँच कसरी सुधार गर्ने?

जब लाखौं प्रयोगकर्ताहरूले स्वास्थ्य जानकारी अनलाइनमा हेर्छन्, यसले डेटाको ठूलो पूल सिर्जना गर्दछ। शोधकर्ताहरू अब यी डाटासेटहरूमा ट्याप गर्न भविष्यवाणीत्मक एल्गोरिदम परीक्षण गर्न सक्छन् जुन अनलाइन लक्षण जाँचकर्तालाई अझ राम्रो बनाउन सक्छ। मेशिन सिकाइको सबैभन्दा पछिल्लो घटनाक्रमले अनलाइन प्रयासहरूमा ढाँचाहरू खोज्न र पहिलेको अवस्थाको निदान गर्नका लागि उनीहरूको प्रयासलाई सहयोग गर्दछ। डाक्टरले विद्यार्थी जॉन पेपररिजोसले एरिक होर्भट्ज र राइन व्हाइटसँग साइबरचन्ड्रियामा 2008 को लेखका लेखकहरू एल्गोरिदम डिजाइन गर्नका लागि उनीहरूको पछिल्लो अनलाइन खोजीहरू हेर्दा मानिसहरु भर्खरै प्यान्रेट्रेटिक कैंसरको पहिचान गर्न सक्दथे।

तिनीहरूको अध्ययनले देखाएको छ कि एक गंभीर निदान सम्भावित व्यक्तिको अनलाइन प्रश्नहरूको जाँच गरी भविष्यवाणी गर्न सकिन्छ। अनलाइन उपकरणको सुधारिएको प्रणालीको साथ, उनीहरूको उपचार गर्न धेरै ढिलो हुन अघि बिरामीहरू पत्ता लगाउन सक्छन्।

निदान को गलतियों को रोकथाम

क्लिनिकल निर्णय समर्थन प्रणाली (सीडीएसएसएस) अन्तरक्रियात्मक अनुप्रयोगहरू हुन् जुन अब स्वास्थ्य सेवाका कामदारहरूले प्रमाणपत्र आधारित निर्णयहरू गर्न सक्छन् र उपचारको परिणाम पनि अनुमान गर्न सक्छन्। आलोचनात्मक प्रतिक्रिया एक चिकित्सक जसले अक्सर, अधिक भन्दा कम वा कम उपचार, र / वा अन्य चिकित्सा विशेषताहरूलाई बुझ्न असफल भए, सीएसएसएस औषधिमा कृत्रिम खुफियाको एक प्रमुख रूपलाई मानिन्छ र अझ अधिक कुशल र व्यावहारिक हुने हामी पुरा तरिकाले स्वास्थ्य हेरविचार मा डिजिटल क्रांति दर्ज गर्नुहोस।

सीडीएसएसहरू तेर्सो, स्क्रीनिंग, जोखिम निर्धारण, निदान, उपचार मूल्यांकन र निगरानीमा बढि प्रयोग गरिन्छ। सीडीएसएसहरू पनि इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्डबाट रोगी डेटासँग जोड्न सकिन्छ।

सीडीएसएसको छनोट गरिएका मोडलहरू डेटाका धेरै स्रोतहरूमा आनुवांशिक, क्लिनिकल र सामाजिक-जनसांख्यिकीय जानकारीमा निर्भर गर्दछ। सीडीएसएस तथाकथित 'निजीकृत औषधि' आंदोलन को एक भाग हो कि जनसंख्या आधारित छैन, तर यसको बजाय एक व्यक्ति को अनुरूप औषधविज्ञान र हस्तक्षेप को आसपास केंद्रित छ। डा। पीटर एल्किन्को नेतृत्वमा एक अध्ययनले माउंट सिनईको केन्द्रको लागि बायोमेडिकल इनफ्याटिक्सका निर्देशकलाई निर्देशन दिईयो कि सीडीएसएसले भिन्न निदानको दायरा बढाउन सक्छ, जुन सही निदान बढी सम्भावित हुन्छ, अस्पताललाई छोटो पार्दछ, जीवनलाई बचाउन र आर्थिक मूल्य प्रदान गर्दछ। रोगी र प्रदायकमा।

सीडीएसएसको व्यापक अप्ठ्यारोमा अहिले नियमित अभ्यासमा भएको छैन, तर धेरै विशेषज्ञहरूले विश्वास गर्छन् कि यस्तो उपकरणले आज स्वास्थ्य सेवामा अवस्थित idiosyncrasies माथि मदत गर्न सक्छ। साथै, सीडीएसएसको मूल्य बढ्दो रूपमा इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड ( ईएचआर ) सँग संयोजनमा पहिचान गरिएको छ। यो प्रकारको स्वास्थ्य प्रविधिले सिद्धान्त र व्यवहारको बीचको अंतरलाई पुल बनाउन सक्छ जसले अक्सर नैदानिक ​​प्रक्रियालाई प्रभावित गर्दछ र रोगीहरू असन्तुष्ट हुन्छन्। रोगीहरू र चिकित्सकहरू समान रूपमा स्वास्थ्यको प्रविधिलाई हामीलाई सम्बोधन गर्ने अवसरहरू परिचित हुनु आवश्यक छ, जबकि टेक्नोल्यान्डल विच्छेदको साथ आउन सक्ने निवारण चुनौतीहरूको साइट खोल्न सक्दैन। यी उपकरणहरू विकसित भएझैँ आशा छ कि प्रयोगकर्ताहरू तिनीहरूको आफ्नै हेरविचार र उपचारका विकल्पहरूको बारेमा स्वस्थ, सुअवसरकारी निर्णयहरू बनाउनको लागि राम्रो तरिकाले सुसज्जित छन्।

स्रोतहरू

चुंग, एम।, ओडेन, आरपी, जोनरर, बीएल, सिम्स, ए, र चन्द्रमा, आर वाई (2012)। मूल लेख: सुरक्षित शिशु इन्टरनेटमा सुन्नी सुचारूहरू: आउनुहोस् Google लाई। जर्नल ऑफ़ पैडैट्रिक्स , 161 : 1080-1084

Elkin पी, लेबोबो एम, Barnett जी, एट अल। एक नैदानिक ​​निर्णय समर्थन प्रणाली (DXplain ™) को एक शिक्षण अस्पताल सेवा को कार्यप्रवाह मा परिचय को निदान को लागी नैदानिक ​​सम्बन्धित समूह (DRGs) को निदान को लागी सेवा को लागत कम गर्न सक्छ। मेडिकल जर्नल अफ मेडिकल इनफ्याटिक्स , 2010; 79 (11): 772-777

Paparrizos जे, व्हाइट आर, Horvitz ई वेब खोज लगबाट संकेतहरु को प्रयोग गरेर अग्निशैली adenocarcinoma को लागि स्क्रीनिंग: सम्भावना अध्ययन र परिणाम। ओर्कोलोजी प्रैक्टिस जर्नल , 2016; 12 (8): 737-744

व्हाइट आर, होर्विट्ज ई साइबरचन्ड्रिया वेब सर्चमा मेडिकल चिन्ता बढ्दै गएको छ। सूचना प्रणाली , 2009 मा ACM लेनदेन ; (4): 23

सेमिग्राण एच, मेहरोट्रा ए, लन्डर जे, गीडिन्गिल सी। आत्म निदान र टेडी को लागि लक्षण जाँच को मूल्यांकन: लेखा परीक्षा, 2015; 351