La ligne entre être bien informé et devenir un cyberchondrome
Selon le Pew Research Center, plus d'un tiers des Américains utilisent Internet lorsqu'ils croient avoir un problème de santé. Leurs résultats de recherche, cependant, ne sont pas toujours suivis d'une visite chez un médecin. L'autodiagnostic en ligne devient une routine pour les internautes qui sont de plus en plus conscients de la grande quantité de ressources en ligne disponibles et veulent se sentir maîtres de leur corps et de leur bien-être.
Au lieu d'attendre un rendez-vous, de discuter de leurs symptômes avec un médecin et parfois de demander des tests diagnostiques supplémentaires, les patients potentiels effectuent des recherches approfondies sur le Web et juxtaposent différents diagnostics avec leurs symptômes jusqu'à ce qu'ils trouvent celui qui leur convient le mieux.
Internet rend l'information sur la santé presque universellement accessible. Il aide à éduquer les gens sur leur santé et leur permet de prendre des décisions éclairées sur leurs options de traitement. Il existe des exemples de personnes qui se diagnostiquent correctement après des années de mauvais diagnostic. Un exemple récent est l'histoire malheureuse de Bronte Doyne. Bronte a été informé par ses médecins d'arrêter de diagnostiquer elle-même et est finalement morte d'une condition qu'elle avait identifiée, mais une condition qui est passée inaperçue par les médecins la traitant jusqu'à ce qu'il soit trop tard.
D'autre part, googler vos symptômes médicaux ne se termine pas nécessairement par une résolution et peut dans de nombreux cas faire ressortir des angoisses inutiles, transformant les anciens hypocondriaques en cyberchondriacs d'aujourd'hui.
Certains peuvent même devenir dépendants à la recherche constante d'informations sur la santé en ligne, à l'examen d'eux-mêmes et à la recherche de réconfort, ainsi qu'à des tests exigeants et à des projections qui pourraient ne pas être appropriées.
Escalade de symptômes inoffensifs
Symptomatologie commune peut inciter certains utilisateurs à commencer à explorer les conditions rares et graves qui ont été soulevées au cours de leurs recherches en ligne.
Une enquête à grande échelle achevée en 2008 a montré que les moteurs de recherche sur le Web ont le potentiel d'intensifier les préoccupations médicales des personnes qui ont peu ou pas de formation médicale. L'étude a montré que l'escalade était influencée par la quantité et la distribution du contenu médical consulté par les utilisateurs, l'utilisation d'une terminologie alarmante sur les sites visités et la prédisposition de la personne à devenir anxieuse. En revanche, certaines personnes peuvent effectivement se diagnostiquer correctement, surtout si ce qu'elles vivent est très spécifique et atypique. Par exemple, dans des cas comme celui de Bronte, un cas aberrant peut parfois être ignoré ou négligé et traité par l'équipe médicale comme une condition médicale courante alors que ce n'est pas le cas.
Cependant, les informations de santé trouvées en ligne sont souvent incorrectes ou incomplètes. Lors de l'évaluation de 23 correcteurs de symptômes pour leur précision de diagnostic et de triage, les chercheurs de la Harvard Medical School ont trouvé des déficits inquiétants. Seulement un tiers (34%) ont réussi à obtenir le bon diagnostic la première fois, et un peu plus de la moitié (57%) ont fourni des conseils de triage corrects (par exemple, des soins d'urgence recommandés ou non urgents). En outre, selon Mathew Chung de l'école de médecine de l'Université de Caroline du Sud, Internet fournit souvent des recommandations qui ne sont pas nécessairement conformes aux conseils médicaux à jour.
Chung a étudié les recommandations en ligne pour un sommeil sans danger pour les nourrissons. Il a constaté que sur les 1300 sites Web, moins de la moitié (43,5%) fournissaient des informations précises sur ce sujet de santé.
Comment améliorer les vérificateurs de symptômes en ligne?
Lorsque des millions d'utilisateurs recherchent des informations de santé en ligne, cela crée un grand nombre de données. Les chercheurs utilisent maintenant ces ensembles de données pour tester des algorithmes prédictifs qui pourraient améliorer les vérificateurs de symptômes en ligne. Les derniers développements dans l'apprentissage automatique aident leurs efforts à trouver des modèles dans les recherches en ligne et à diagnostiquer une condition plus tôt. Le doctorant John Paparrizos a fait équipe avec Eric Horvitz et Ryen White, les auteurs du rapport de 2008 sur la cyberchondrie, pour concevoir un algorithme permettant d'identifier les personnes récemment diagnostiquées d'un cancer du pancréas en examinant leurs précédentes recherches en ligne.
Leur étude a montré qu'un diagnostic sérieux pourrait potentiellement être prédit en examinant les requêtes en ligne d'une personne. Avec un système amélioré d'outils en ligne, les patients pourraient être détectés avant qu'il ne soit trop tard pour les traiter.
Prévenir les erreurs de diagnostic
Les systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) sont des applications interactives qui peuvent désormais aider les agents de santé à prendre des décisions fondées sur des données probantes et peuvent même prédire les résultats du traitement. Partiellement une réponse à la critique que les médecins mal diagnostiquent, sur ou sous traitent, et / ou ne se réfèrent pas à d'autres spécialités médicales, les CDSS sont considérées comme une forme majeure d'intelligence artificielle en médecine et devraient devenir encore plus efficaces et viables. nous entrons pleinement dans la révolution numérique dans les soins de santé.
Les CDSS sont de plus en plus utilisés pour le triage, le dépistage, l'évaluation des risques, le diagnostic, l'évaluation du traitement et la surveillance. Les CDSS peuvent également être liés aux données des patients à partir des dossiers de santé électroniques.
Les modèles préférés de CDSS reposent sur de multiples sources de données telles que des informations génétiques, cliniques et socio-démographiques. Les CDSS font partie du mouvement dit de la «médecine personnalisée» qui n'est pas basé sur la population, mais sur la pharmacologie et les interventions adaptées à un individu. Une étude menée par le Dr Peter Elkin, qui dirige le Centre d'informatique biomédicale du Mount Sinai, suggère que les CDSS peuvent élargir la portée du diagnostic différentiel, rendre le diagnostic correct plus probable, raccourcir les séjours hospitaliers, sauver des vies et apporter une valeur économique aux deux au patient et au fournisseur.
L'adoption généralisée des CDSS n'a pas encore eu lieu dans la pratique de routine, mais de nombreux experts estiment que de tels outils pourraient aider à surmonter les idiosyncrasies qui existent dans les soins de santé aujourd'hui. En outre, la valeur du CDSS est de plus en plus reconnue en combinaison avec les dossiers de santé électroniques ( DSE ). Ce type de technologie de la santé pourrait combler le fossé entre la théorie et la pratique, ce qui influence souvent le processus diagnostique et laisse les patients insatisfaits. Les patients et les cliniciens doivent se familiariser avec les possibilités qu'offre la technologie de la santé, tout en ne perdant pas de vue les défis inhérents à la perturbation technologique. À mesure que ces outils évoluent, on espère que les utilisateurs seront mieux outillés pour prendre des décisions plus saines et éclairées sur leurs propres options de soins et de traitement.
> Sources
Chung, M., Oden, RP, Joyner, BL, Sims, A. et Moon, RY (2012). Article original: Recommandations pour un sommeil sûr chez les nourrissons sur Internet: Allons-y. Le Journal of Pediatrics , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. L'introduction d'un système d'aide à la prise de décision diagnostique (DXplain ™) dans le flux de travail d'un service hospitalier universitaire peut réduire le coût du service pour les groupes de diagnostics (DRG) difficiles à diagnostiquer. International Journal of Medical Informatics , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, White R, Horvitz E. dépistage de l'adénocarcinome pancréatique en utilisant des signaux de journaux de recherche web: étude de faisabilité et les résultats. Journal of Oncology Practice , 2016; 12 (8): 737-744
White R, Horvitz E. Cyberchondria études de l'escalade des préoccupations médicales dans la recherche sur le web. Transactions ACM sur les systèmes d'information , 2009; (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, J Linder, Gidengil C. Évaluation des vérificateurs de symptômes pour l'auto-diagnostic et le triage: Étude de vérification, 2015; 351