ఆరోగ్యం టెక్నాలజీ మాకు విఫలమైతే

ది బిట్వీన్ బిట్వీన్ బీయింగ్ ఇన్ఫర్మేటెడ్ అండ్ బికమింగ్ ఎ సైబర్చాండ్రిక్

ప్యూ రీసెర్చ్ సెంటర్ ప్రకారం, అమెరికాలో మూడింట ఒకవంతు ఇంటర్నెట్ను వారు ఆరోగ్య సమస్యను కలిగి ఉన్నట్లు విశ్వసిస్తారు. వారి శోధన ఫలితాలు, అయితే, ఎల్లప్పుడూ ఒక వైద్యుడు సందర్శించిన తరువాత అనుసరించలేదు. ఆన్ లైన్ స్వీయ-విశ్లేషణ అందుబాటులో ఉన్న ఆన్లైన్ ఆరోగ్య వనరుల విస్తారమైన పరిజ్ఞానం గురించి తెలుసుకొని వారి వినియోగదారుల నియంత్రణ మరియు శ్రేయస్సు అనుభూతి చెందడానికి ఇష్టపడే ఇంటర్నెట్ వినియోగదారులకు సాధారణమైంది.

ఒక వైద్యునితో వారి లక్షణాలను చర్చించడానికి మరియు అదనపు రోగనిర్ధారణ పరీక్షలకు అప్పుడప్పుడు అభ్యర్థిస్తూ, నియామకం కోసం ఎదురుచూసే బదులు, సంభావ్య రోగులు ఇప్పుడు వెబ్ యొక్క విస్తృతమైన శోధనలను నిర్వహిస్తారు మరియు ఉత్తమంగా కనిపించేట్లు కనిపించే వరకు వారి లక్షణాలు వేర్వేరు రోగ నిర్ధారణలను సరిచేస్తారు.

ఇంటర్నెట్ ఆరోగ్యం-సంబంధిత సమాచారం దాదాపు ప్రపంచవ్యాప్తంగా అందుబాటులో ఉంటుంది. ఇది వారి ఆరోగ్యం గురించి ప్రజలకు అవగాహన కల్పిస్తుంది మరియు వారి చికిత్సా ఎంపికల గురించి సమాచారాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. సంవత్సరాలుగా తప్పుడు వ్యాధి నిర్ధారణకు సరిగ్గా నిర్ధారణ వ్యక్తుల ఉదాహరణలు ఉన్నాయి. ఇటీవలి ఉదాహరణ బ్రోంటే డోయ్న్ యొక్క దురదృష్టకరమైన కథ. బ్రోంటే తన వైద్యులు స్వీయ-నిర్ధారణను ఆపడానికి మరియు చివరకు ఆమె గుర్తించిన స్థితిలో మరణించినట్లు చెప్పబడింది, కానీ చాలా ఆలస్యం అయ్యేంతవరకు ఆమెను చికిత్స చేస్తున్న వైద్యులు ఎవరూ చూడలేదు.

మరోవైపు, మీ వైద్య లక్షణాల గురించి తప్పనిసరిగా తీర్మానం చేయకూడదు మరియు అనేక సందర్భాల్లో అనవసరమైన ఆందోళనలను తీసుకురావచ్చు, ప్రస్తుత రోజువారీ సైబర్చాండ్రిక్లలో మాజీ హైకోచ్న్డ్రియాక్లను మార్పిడి చేస్తుంది.

కొంతమంది నిరంతరం ఆరోగ్య సమాచారాన్ని ఆన్ లైన్ కోసం శోధించడం, తమను పరీక్షించడం మరియు అభయమిచ్చేలా చూడటం, అలాగే తగిన పరీక్షలు లేకుండా పరీక్షలు మరియు ప్రదర్శనల కోసం కూడా అలవాటుపడతారు.

హానికర లక్షణాల తీవ్రతరం

సాధారణ ఆన్లైన్ లక్షణాల గురించి వచ్చిన కొన్ని అరుదైన మరియు తీవ్రమైన పరిస్థితులను అన్వేషించటానికి కొంతమంది వినియోగదారులను సాధారణ లక్షణం చేయవచ్చు.

2008 లో పూర్తిస్థాయిలో సర్వే పూర్తి చేయబడినట్లు తేలింది, వెబ్ శోధన ఇంజిన్లకు తక్కువ లేదా వైద్య శిక్షణ లేని వ్యక్తుల వైద్యపరమైన ఆందోళనలను పెంచుతుందని గుర్తించింది. ఈ అధ్యయనం వినియోగదారులచే వీక్షించబడే వైద్య మొత్తం పరిమాణం మరియు పంపిణీ ద్వారా ప్రభావితమయిందని, వారు సందర్శించే సైట్లలో భయపెట్టే పదార్ధాల ఉపయోగం మరియు ఆందోళన చెందే వ్యక్తి యొక్క దృఢత్వత ద్వారా ప్రభావితమయ్యాయని ఈ అధ్యయనంలో తేలింది. దీనికి విరుద్ధంగా, కొందరు వ్యక్తులు తమను తాము సరిగ్గా విశ్లేషిస్తారో, ప్రత్యేకంగా వారు అనుభవించేది చాలా ప్రత్యేకమైన మరియు వైవిధ్యమైనది. ఉదాహరణకి, బ్రోంటే వంటి సందర్భాల్లో, ఔషధం కొన్నిసార్లు విస్మరించబడదు లేదా పట్టించుకోకపోవచ్చు మరియు వైద్య బృందం ఇది కాకపోయినా సాధారణ వైద్య స్థితిగా చికిత్స చేయవచ్చు.

అయితే ఆన్లైన్లో ఆరోగ్య సమాచారం తరచుగా తప్పు లేదా అసంపూర్తిగా ఉంటుంది. వారి రోగనిర్ధారణ మరియు ట్రీజ్ ఖచ్చితత్వం కోసం 23 లక్షణాల తనిఖీలను మూల్యాంకనం చేస్తున్నప్పుడు, హార్వర్డ్ మెడికల్ స్కూల్ నుండి పరిశోధకులు కొన్ని చింతిస్తూ లోపాలను కనుగొన్నారు. మూడోవంతు (34 శాతం) రోగనిర్ధారణకు మొదటి సారి లభిస్తుంది, మరియు కేవలం సగం (57 శాతం) సరైన ట్రేజ్ సలహాను అందించింది (ఉదా., సిఫార్సు చేసిన ఎమర్జెంట్ లేదా నాన్-ఎమర్జెంట్ కేర్). అలాగే, సౌత్ కెరొలిన స్కూల్ ఆఫ్ మెడిసిన్ యొక్క మాథ్యూ చుంగ్ ప్రకారం, ఇంటర్నెట్ తరచుగా నవీనమైన వైద్య సలహాతో అనుగుణంగా లేని సిఫార్సులను అందిస్తుంది.

సురక్షిత శిశువు నిద్ర కోసం ఆన్లైన్ సిఫార్సులను చుంగ్ అధ్యయనం చేసింది. అతను 1,300 వెబ్సైట్లలో, సగం కంటే (43.5 శాతం) తక్కువగా ఈ ఆరోగ్య అంశంపై ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని అందించారని గుర్తించాడు.

ఆన్లైన్ లక్షణాల తనిఖీలను మెరుగుపరచడం ఎలా?

లక్షలాదిమంది వినియోగదారులు ఆన్లైన్లో ఆరోగ్య సమాచారం కోసం చూస్తే, ఇది డేటా యొక్క పెద్ద పూల్ని సృష్టిస్తుంది. ఇప్పుడు పరిశోధకులు ఈ డేటాసెట్లలోకి ప్రవేశిస్తున్నారు, ఆన్లైన్ లక్షణం చెక్కర్స్ మెరుగ్గా ఉందని అంచనా వేసే అల్గోరిథంలను పరీక్షించడానికి. మెషీన్ లెర్నింగ్లో తాజా పరిణామాలు ఆన్లైన్ శోధనల్లో నమూనాలను కనుగొని ముందుగా ఉన్న పరిస్థితిని నిర్ధారించడానికి వారి ప్రయత్నాలకు సహాయం చేస్తున్నాయి. డాక్టర్ విద్యార్థి జాన్ పాపరిజోస్ ఎరిక్ హార్విట్జ్ మరియు రైన్ వైట్తో జతకట్టారు, సైబర్చోడ్రియాపై 2008 నివేదిక యొక్క రచయితలు, వారి మునుపటి ఆన్లైన్ శోధనలు చూడటం ద్వారా ప్యాంక్రియాటిక్ క్యాన్సర్తో బాధపడుతున్న వ్యక్తులను గుర్తించే ఒక అల్గోరిథంను రూపొందించడానికి.

వారి అధ్యయనం ఒక వ్యక్తి యొక్క ఆన్ లైన్ ప్రశ్నలను పరీక్షించడం ద్వారా తీవ్ర నిర్ధారణ సంభావ్యంగా అంచనా వేయగలదని తేలింది. ఆన్లైన్ ఉపకరణాల మెరుగైన వ్యవస్థతో, రోగులకు చికిత్స చేయడానికి చాలా ఆలస్యం కావడానికి ముందే రోగులు గుర్తించవచ్చు.

విశ్లేషణ తప్పులను నివారించడం

క్లినికల్ డెలివరీ సపోర్ట్ సిస్టంస్ (CDSS లు) ఇప్పుడు ఇంటరాక్టివ్ అప్లికేషన్లు. ఇవి ఇప్పుడు ఆరోగ్య సంరక్షణ కార్మికులు పనిచేయడానికి ఆధారపడే నిర్ణయాలు తీసుకునేలా సహాయపడతాయి మరియు చికిత్స ఫలితాలను కూడా అంచనా వేయవచ్చు. వైద్యులు తరచూ తప్పుగా నిర్ధారణకు, పైగా లేదా తక్కువ చికిత్సకు గురిచేసే విమర్శకు ప్రతిస్పందనగా, మరియు / లేదా ఇతర వైద్య ప్రత్యేకాలను సూచించడంలో విఫలమయినప్పటికీ, CDSS లు ఔషధంలో కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రధాన రూపంగా పరిగణిస్తారు మరియు ఇవి మరింత సమర్థవంతమైన మరియు సాధ్యమైనంత మేము ఆరోగ్య సంరక్షణలో డిజిటల్ విప్లవాన్ని పూర్తిగా ప్రవేశిస్తాము.

పరీక్షలు, పరీక్షలు, ప్రమాద అంచనా, నిర్ధారణ, చికిత్స అంచనా మరియు పర్యవేక్షణలో CDSS లు ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. CDSS లు ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డుల నుండి రోగి డేటాకు కూడా అనుసంధానించబడి ఉంటాయి.

CDSS ల యొక్క ఇష్టపడే నమూనాలు జన్యుపరమైన, క్లినికల్ మరియు సామాజిక-జనాభా సమాచారం వంటి బహుళ మూలాల ఆధారాల మీద ఆధారపడతాయి. CDSS లు అనేవి 'వ్యక్తిగతీకరించిన ఔషధం' అని పిలువబడే ఉద్యమంలో భాగంగా ఉన్నాయి, అవి జనాభా-ఆధారిత కాదు, కానీ బదులుగా ఒక వ్యక్తికి సంబంధించిన ఔషధశాస్త్ర మరియు మధ్యవర్తిత్వాలను దృష్టిలో పెట్టుకున్నాయి. మౌంట్ సీనాయిస్ సెంటర్ ఫర్ బయోమెడికల్ ఇన్ఫర్మాటిక్స్ ను నిర్దేశించిన డా. పీటర్ ఎల్కిన్ నేతృత్వంలోని ఒక అధ్యయనంలో, డీఎస్డీఎస్లు వివిధ రకాల రోగ నిర్ధారణ పరిధిని విస్తృతం చేయవచ్చని సూచించారు, ఇది సరైన రోగనిర్ధారణ చేయగలదని, ఆసుపత్రి సమయాన్ని తగ్గించటం, జీవితాలను కాపాడటం మరియు రెండింటికి ఆర్ధిక విలువను అందిస్తుంది రోగికి మరియు ప్రొవైడర్కు.

CDSS ల విస్తృతమైన దత్తత సాధారణ నియమాలలో ఇంకా జరగలేదు, కానీ చాలామంది నిపుణులు ఈరోజు ఆరోగ్య సంరక్షణలో ఉండే ఇడియోవైస్క్రసీసెస్ ను అధిగమించటానికి సహాయపడగలరని చాలామంది నిపుణులు నమ్ముతారు. అంతేకాక, CDSS యొక్క విలువ ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్స్ ( EHR ) తో కలిపి గుర్తించబడుతుంది. ఈ రకమైన ఆరోగ్య సాంకేతికత సిద్ధాంతం మరియు సాధన మధ్య అంతరాన్ని తరచుగా రోగ నిర్ధారణ ప్రక్రియను ప్రభావితం చేస్తుంది మరియు రోగులు అసంతృప్తి చెందుతుంది. రోగులు మరియు వైద్యులు అలైక్లు ఆరోగ్య సాంకేతికతలను మాకు దక్కుతున్నాయి, సాంకేతిక అంతరాయంతో వచ్చిన స్వాభావిక సవాళ్ళను కోల్పోయినప్పుడు. ఈ సాధనాలు పుట్టుకొచ్చినందున, వినియోగదారులు తమ సంరక్షణ మరియు చికిత్సా ఎంపికల గురించి ఆరోగ్యకరమైన, బాగా-నిర్ణయం తీసుకునే నిర్ణయాలు తీసుకునేలా మెరుగైన వాడుతారు.

> సోర్సెస్

చుంగ్, M., ఓడెన్, RP, జోయ్నర్, BL, సిమ్స్, A., & మూన్, RY (2012). అసలు వ్యాసం: ఇంటర్నెట్లో సురక్షిత శిశు స్లీప్ సిఫార్సులు: లెట్స్ గూగుల్ ఇట్. ది జర్నల్ ఆఫ్ పీడియాట్రిక్స్ , 161 : 1080-1084

ఎల్కిన్ పి, లిబోబో M, బార్నెట్ జి, మరియు ఇతరులు. ఒక బోధనా ఆసుపత్రి సేవ యొక్క వర్క్ఫ్లో ఒక డయాగ్నొస్టిక్ డెసిషన్ సపోర్ట్ సిస్టం (DXplain ™) ను ప్రవేశపెట్టిన డయాగ్నోస్టిక్ సంబంధిత సమూహాల (DRGs) విశ్లేషణకు సవాళ్లకు సేవ ఖర్చు తగ్గిస్తుంది. ఇంటర్నేషనల్ జర్నల్ ఆఫ్ మెడికల్ ఇంఫార్మాటిక్స్ , 2010; 79 (11): 772-777

పాపార్రిజోస్ J, వైట్ R, హోర్విట్జ్ E. ప్యాంక్రియాటిక్ అడెనోకోరిసినోమా కోసం స్క్రీనింగ్ వెబ్ శోధన లాగ్ల నుండి సంకేతాలను ఉపయోగించి: సాధ్యత అధ్యయనం మరియు ఫలితాలు. జర్నల్ ఆఫ్ ఆంకాలజీ ప్రాక్టీస్ , 2016; 12 (8): 737-744

వైట్ R, హోర్విట్జ్ E. వెబ్ సెర్చ్ లో వైద్య ఆందోళనల తీవ్రతరం గురించి సైబర్చోండ్రి అధ్యయనాలు. ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్ , 2009 లో (4): 23

సెమిగ్రన్ హెచ్, మెహ్రోత్రా A, లిండర్ J, గిడెంగిల్ సి. స్వీయ రోగ నిర్ధారణ మరియు చికిత్సా కోసం లక్షణాల చెక్కర్స్ యొక్క మూల్యాంకనం: ఆడిట్ స్టడీ, 2015; 351