La línea entre estar bien informado y convertirse en un cibercondríaco
Según el Pew Research Center, más de un tercio de los estadounidenses usan Internet cuando creen que tienen un problema de salud. Sin embargo, sus resultados de búsqueda no siempre son seguidos con una visita a un médico. El autodiagnóstico en línea se está convirtiendo en una rutina para los usuarios de Internet que cada vez son más conscientes de la gran cantidad de recursos de salud disponibles en línea y desean sentir el control de sus cuerpos y su bienestar.
En lugar de esperar una cita, tener que hablar de sus síntomas con un médico y ocasionalmente solicitar pruebas de diagnóstico adicionales, los pacientes potenciales ahora realizan búsquedas exhaustivas en la Web y yuxtaponen diagnósticos diferentes con sus síntomas hasta que descubren el que parece encajar mejor.
Internet hace que la información relacionada con la salud sea casi universalmente accesible. Ayuda a educar a las personas sobre su salud y les permite tomar decisiones informadas sobre sus opciones de tratamiento. Hay ejemplos de personas que se autodiagnostican correctamente después de años de diagnóstico erróneo. Un ejemplo reciente es la desafortunada historia de Bronte Doyne. Sus médicos le dijeron a Bronte que dejara de autodiagnosticarse y finalmente murió de una enfermedad que había identificado, pero una condición que pasó desapercibida para los médicos que la trataban hasta que fue demasiado tarde.
Por otro lado, buscar en Google sus síntomas médicos no necesariamente termina en una resolución y en muchos casos puede provocar ansiedades innecesarias, transformando a los antiguos hipocondríacos en cibercondriacos actuales.
Algunos incluso pueden volverse adictos a la búsqueda constante de información de salud en línea, examinarse a sí mismos y buscar tranquilidad, así como exigir pruebas y exámenes que podrían no ser apropiados.
Escalada de síntomas inocuos
La sintomatología común puede incitar a algunos usuarios a comenzar a explorar las condiciones raras y graves que surgieron durante sus búsquedas en línea.
Una encuesta a gran escala realizada en 2008 demostró que los motores de búsqueda de Internet tienen el potencial de aumentar las preocupaciones médicas de las personas que tienen poca o ninguna capacitación médica. El estudio mostró que la escalada fue influenciada por la cantidad y distribución de contenido médico visto por los usuarios, el uso de terminología alarmante en los sitios que visitaron y la predisposición de la persona a ponerse ansiosa. En contraste, hay algunas personas que sí pueden diagnosticarse correctamente, especialmente si lo que están experimentando es muy específico y atípico. Por ejemplo, en casos como el de Bronte, a veces el equipo médico puede ignorar o pasar por alto un caso atípico y tratarlo como una afección médica común cuando no lo es.
Sin embargo, la información de salud que se encuentra en línea a menudo es incorrecta o incompleta. Al evaluar a 23 inspectores de síntomas para su precisión diagnóstica y de triaje, los investigadores de la Escuela de Medicina de Harvard encontraron algunos déficits preocupantes. Solo un tercio (34 por ciento) logró obtener el diagnóstico correcto la primera vez, y algo más de la mitad (57 por ciento) brindó un asesoramiento correcto sobre el triaje (por ejemplo, atención médica emergente o no emergente recomendada). Además, de acuerdo con Mathew Chung de la Facultad de Medicina de la Universidad de Carolina del Sur, internet a menudo proporciona recomendaciones que no están necesariamente en línea con los consejos médicos actualizados.
Chung estudió recomendaciones en línea para dormir seguro para bebés. Descubrió que de los 1.300 sitios web, menos de la mitad (43.5 por ciento) proporcionaban información precisa sobre este tema de salud.
¿Cómo mejorar los comprobadores de síntomas en línea?
Cuando millones de usuarios buscan información de salud en línea, esto crea un gran conjunto de datos. Los investigadores ahora están aprovechando estos conjuntos de datos para probar los algoritmos predictivos que podrían mejorar los comprobantes de síntomas en línea. Los últimos desarrollos en aprendizaje automático están ayudando a sus esfuerzos para encontrar patrones en las búsquedas en línea y diagnosticar una condición más temprano. El estudiante de doctorado John Paparrizos se asoció con Eric Horvitz y Ryen White, los autores del informe de 2008 sobre cyberchondria, para diseñar un algoritmo que podría identificar a las personas recientemente diagnosticadas con cáncer de páncreas mirando sus búsquedas en línea anteriores.
Su estudio demostró que un diagnóstico serio podría predecirse mediante el examen de las consultas en línea de una persona. Con un sistema mejorado de herramientas en línea, los pacientes pueden detectarse antes de que sea demasiado tarde para tratarlos.
Previniendo errores de diagnóstico
Los sistemas de apoyo a la decisión clínica (CDSS, por sus siglas en inglés) son aplicaciones interactivas que ahora pueden ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones basadas en evidencia e incluso pueden predecir los resultados del tratamiento. Parcialmente una respuesta a la crítica de que los médicos frecuentemente diagnostican mal, sobre o subtratan, y / o no hacen referencia a otras especialidades médicas, los CDSS se consideran una forma importante de inteligencia artificial en medicina y se espera que sean aún más eficientes y viables. entramos completamente en la revolución digital en el cuidado de la salud.
Los CDSS se usan cada vez más en triaje, cribado, evaluación de riesgos, diagnóstico, evaluación de tratamiento y monitoreo. Los CDSS también se pueden vincular a datos de pacientes de registros electrónicos de salud.
Los modelos preferidos de CDSS dependen de múltiples fuentes de datos, como información genética, clínica y sociodemográfica. Los CDSS son parte del llamado movimiento de 'medicina personalizada' que no se basa en la población, sino que se centra en la farmacología y las intervenciones adaptadas a un individuo. Un estudio dirigido por el Dr. Peter Elkin, que dirige el Centro de Informática Biomédica de Mount Sinai, sugirió que los CDSS pueden ampliar el alcance del diagnóstico diferencial, lo que haría más probable el diagnóstico correcto, acortaría las estancias hospitalarias, salvaría vidas y proporcionaría valor económico a ambos para el paciente y el proveedor.
La adopción generalizada de CDSS aún no se ha producido en la práctica habitual, pero muchos expertos creen que tales herramientas podrían ayudar a superar las idiosincrasias que existen actualmente en la asistencia sanitaria. Además, el valor de CDSS se reconoce cada vez más en combinación con registros electrónicos de salud ( EHR ). Este tipo de tecnología de salud podría cerrar la brecha entre la teoría y la práctica que a menudo influye en el proceso de diagnóstico y deja a los pacientes insatisfechos. Tanto los pacientes como los médicos deben familiarizarse con las oportunidades que nos brinda la tecnología de la salud, sin perder de vista los desafíos inherentes que conlleva la disrupción tecnológica. A medida que estas herramientas evolucionen, la esperanza es que los usuarios estén mejor equipados para tomar decisiones más sanas y bien informadas sobre sus propias opciones de atención y tratamiento.
> Fuentes
Chung, M., Oden, RP, Joyner, BL, Sims, A., y Moon, RY (2012). Artículo original: recomendaciones de Safe Infant Sleep en Internet: Let's Google It. The Journal of Pediatrics , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, y col. La introducción de un sistema de apoyo para la toma de decisiones diagnósticas (DXplain ™) en el flujo de trabajo de un servicio hospitalario docente puede disminuir el costo del servicio para desafiar diagnósticamente los grupos relacionados con el diagnóstico (DRG). Revista Internacional de Informática Médica , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. Detección de adenocarcinoma pancreático utilizando señales de los registros de búsqueda web: Estudio de viabilidad y resultados. Revista de Práctica de Oncología , 2016; 12 (8): 737-744
White R, Horvitz E. Cyberchondria estudios de la escalada de preocupaciones médicas en la búsqueda web. Transacciones ACM en sistemas de información , 2009; (4): 23
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