A linha entre estar bem informado e se tornar um cibercondíaco
De acordo com o Pew Research Center, mais de um terço dos americanos usam a internet quando acreditam que têm um problema de saúde. Seus resultados de pesquisa, no entanto, nem sempre são acompanhados por uma visita a um médico. O autodiagnóstico on-line está se tornando rotina para usuários da Internet que estão cada vez mais conscientes da grande quantidade de recursos de saúde on-line disponíveis e querem se sentir no controle de seus corpos e bem-estar.
Em vez de esperar por um compromisso, tendo que discutir seus sintomas com um médico e ocasionalmente implorando testes diagnósticos adicionais, os pacientes em potencial agora realizam buscas extensivas na Web e justapõem diferentes diagnósticos com seus sintomas até descobrirem o que parece se encaixar melhor.
A Internet torna as informações relacionadas à saúde quase que universalmente acessíveis. Ajuda a educar as pessoas sobre sua saúde e permite que elas tomem decisões informadas sobre suas opções de tratamento. Existem exemplos de pessoas que se diagnosticam corretamente após anos de diagnóstico incorreto. Um exemplo recente é a infeliz história de Bronte Doyne. Bronte foi orientada por seus médicos a parar de se autodiagnosticar e, finalmente, morreu de uma condição que havia identificado, mas uma condição que passou despercebida pelos médicos que a tratavam até que fosse tarde demais.
Por outro lado, pesquisar seus sintomas médicos no Google não termina necessariamente em uma resolução e pode, em muitos casos, despertar ansiedades desnecessárias, transformando ex-hipocondríacos em cibercondríacos atuais.
Alguns podem até ficar viciados em pesquisar constantemente informações de saúde online, examinando-se e procurando segurança, assim como exigindo testes e exames que podem não ser apropriados.
Escalada de sintomas inócuos
A sintomatologia comum pode levar alguns usuários a começar a explorar condições raras e sérias que surgiram durante as pesquisas on-line.
Uma pesquisa em grande escala concluída em 2008 mostrou que os mecanismos de busca da Web têm o potencial de aumentar as preocupações médicas de pessoas que têm pouca ou nenhuma formação médica. O estudo mostrou que a escalada foi influenciada pela quantidade e distribuição de conteúdo médico visto pelos usuários, o uso de terminologia alarmante nos sites visitados e a predisposição da pessoa a ficar ansiosa. Em contraste, existem algumas pessoas que podem realmente diagnosticar-se corretamente, especialmente se o que elas estão experimentando é muito específico e atípico. Por exemplo, em casos como o de Bronte, um atendente pode às vezes ser ignorado ou negligenciado e tratado pela equipe médica como uma condição médica comum quando não é.
No entanto, as informações de saúde encontradas on-line estão incorretas ou incompletas. Ao avaliar 23 verificadores de sintomas para sua precisão diagnóstica e de triagem, os pesquisadores da Harvard Medical School encontraram alguns déficits preocupantes. Apenas um terço (34 por cento) conseguiu acertar o diagnóstico na primeira vez, e pouco mais da metade (57 por cento) forneceu aconselhamento de triagem correto (por exemplo, cuidado emergente ou não emergente recomendado). Além disso, de acordo com Mathew Chung, da Escola de Medicina da Universidade da Carolina do Sul, a internet geralmente fornece recomendações que não estão necessariamente de acordo com conselhos médicos atualizados.
Chung estudou as recomendações on-line para o sono seguro dos bebês. Ele descobriu que, dos 1.300 sites, menos da metade (43,5%) forneceu informações precisas sobre esse tópico de saúde.
Como melhorar os verificadores de sintomas online?
Quando milhões de usuários procuram informações de saúde on-line, isso cria um grande conjunto de dados. Pesquisadores agora estão usando esses conjuntos de dados para testar algoritmos preditivos que poderiam melhorar a verificação de sintomas on-line. Os desenvolvimentos mais recentes em aprendizado de máquina estão ajudando em seus esforços para encontrar padrões em pesquisas on-line e diagnosticar uma condição anterior. O estudante de doutorado John Paparrizos se uniu a Eric Horvitz e Ryen White, os autores do relatório de 2008 sobre cibercondria, para projetar um algoritmo que identificasse pessoas diagnosticadas com câncer de pâncreas recentemente, examinando suas buscas on-line anteriores.
Seu estudo mostrou que um diagnóstico sério poderia ser previsto, examinando as consultas on-line de uma pessoa. Com um sistema aprimorado de ferramentas on-line, os pacientes podem ser detectados antes que seja tarde demais para tratá-los.
Prevenção de erros de diagnóstico
Os sistemas de apoio à decisão clínica (CDSSs) são aplicativos interativos que agora podem ajudar os profissionais de saúde a tomar decisões baseadas em evidências e até mesmo prever os resultados do tratamento. Parcialmente uma resposta à crítica que os médicos freqüentemente diagnosticam erroneamente, sobre ou subtratam e / ou não referem a outras especialidades médicas, as CDSSs são consideradas uma importante forma de inteligência artificial na medicina e espera-se que se tornem ainda mais eficientes e viáveis como nós entramos completamente na revolução digital nos cuidados de saúde.
As CDSSs são cada vez mais usadas em triagem, triagem, avaliação de risco, diagnóstico, avaliação de tratamento e monitoramento. CDSSs também podem ser vinculados a dados de pacientes a partir de registros eletrônicos de saúde.
Os modelos preferidos de CDSSs dependem de múltiplas fontes de dados, como informações genéticas, clínicas e sociodemográficas. As CDSSs são parte do movimento chamado "medicina personalizada", que não é baseado na população, mas focado em farmacologia e intervenções adaptadas a um indivíduo. Um estudo liderado pelo Dr. Peter Elkin, que dirige o Centro de Informática Biomédica do Monte Sinai, sugeriu que as CDSSs podem ampliar o escopo do diagnóstico diferencial, o que tornaria mais provável o diagnóstico correto, reduziria as internações hospitalares, salvaria vidas e forneceria valor econômico a ambos ao paciente e ao provedor.
A adoção generalizada de CDSSs ainda não ocorreu na prática rotineira, mas muitos especialistas acreditam que tais ferramentas poderiam ajudar a superar as idiossincrasias que existem atualmente nos serviços de saúde. Além disso, o valor do CDSS é cada vez mais reconhecido em combinação com registros eletrônicos de saúde ( EHR ). Esse tipo de tecnologia de saúde poderia preencher a lacuna entre a teoria e a prática que freqüentemente influencia o processo de diagnóstico e deixa os pacientes insatisfeitos. Pacientes e clínicos precisam se familiarizar com as oportunidades oferecidas pela tecnologia em saúde, sem perder o foco dos desafios inerentes que vêm com a interrupção tecnológica. À medida que essas ferramentas evoluem, espera-se que os usuários estejam mais bem equipados para tomar decisões mais saudáveis e bem informadas sobre seus próprios cuidados e opções de tratamento.
> Fontes
Chung, M., Oden, RP, Joyner, BL, Sims, A., & Moon, RY (2012). Artigo Original: Recomendações do Sono Seguro na Internet: Vamos ao Google It. The Journal of Pediatrics , 161 : 1080-1084
Elkin P, Liebow M, Barnett G, et al. A introdução de um sistema de apoio à decisão diagnóstica (DXplain ™) no fluxo de trabalho de um serviço hospitalar de ensino pode diminuir o custo do serviço para Grupos Diagnósticos Relacionados (DRGs) com desafios de diagnóstico. Revista Internacional de Informática Médica , 2010; 79 (11): 772-777
Paparrizos J, R Branco, Horvitz E. Rastreio de adenocarcinoma pancreático usando sinais de logs de pesquisa na web: Estudo de viabilidade e resultados. Journal of Oncology Practice , 2016; 12 (8): 737-744
White R, Horvitz E. Cyberchondria estuda a escalada de preocupações médicas na busca na web. Transações da ACM em Sistemas de Informação , 2009; (4): 23
Semigran H, Mehrotra A, Linder J, Gidengil C. Avaliação dos verificadores de sintomas para autodiagnóstico e triagem: Estudo de auditoria, 2015;