જયારે હેલ્થ ટૅકનોલૉજી અમારો નકામા છે

સચેત બનવું અને સાયબરચંદ્રિક બનવું તે વચ્ચેનો રેખા

પ્યુ રિસર્ચ સેન્ટર અનુસાર, ત્રીજા ભાગના અમેરિકીઓ ઇન્ટરનેટનો ઉપયોગ કરે છે જ્યારે તેઓ માને છે કે તેમને સ્વાસ્થ્ય સમસ્યા છે તેમ છતાં, તેમના શોધ પરિણામો, હંમેશા ડૉક્ટરની મુલાકાતે આવે છે. ઓનલાઇન સ્વયં નિદાન ઈન્ટરનેટ યુઝર્સ માટે નિયમિત બની રહ્યું છે, જે ઉપલબ્ધ ઓનલાઇન આરોગ્ય સંસાધનોની વિશાળ સંખ્યાથી વધુ પરિચિત છે અને તેમના શરીર અને સુખાકારી પર અંકુશ રાખવા માંગે છે.

નિમણૂકની રાહ જોવાને બદલે ડૉક્ટર સાથેના તેમના લક્ષણોની ચર્ચા કરવી અને ક્યારેક ક્યારેક વધારાના નિદાન પરીક્ષણો માટે વકીલાત કરવી, સંભવિત દર્દીઓ હવે વેબની વ્યાપક શોધ કરે છે અને તેમના લક્ષણો સાથે વિવિધ નિદાન સાથે જોડાયેલા હોય છે જ્યાં સુધી તે શ્રેષ્ઠ દેખાતા હોય તેવું શોધતું નથી.

ઇન્ટરનેટ સ્વાસ્થ્ય સંબંધિત માહિતી લગભગ સાર્વત્રિક રૂપે ઍક્સેસિબલ બનાવે છે તે લોકોને તેમના આરોગ્ય વિશે શિક્ષિત કરવામાં મદદ કરે છે અને તેમને તેમના સારવારના વિકલ્પો વિશે જાણકાર નિર્ણયો લેવા માટે સક્ષમ કરે છે. ખોટા નિદાનના વર્ષો પછી લોકો પોતાને યોગ્ય રીતે નિદાન કરી શકે તેવા ઉદાહરણો છે. તાજેતરના ઉદાહરણમાં બ્રોન્તે ડોનેની કમનસીબ વાર્તા છે બ્રોન્ટે તેના ડોકટરો દ્વારા સ્વયં નિદાનને રોકવા માટે કહેવામાં આવ્યું હતું અને આખરે તે શરતમાં મૃત્યુ પામ્યો હતો, પરંતુ તે એવી સ્થિતિ છે જે ખૂબ જ અંતમાં ન થાય ત્યાં સુધી તેને સારવાર આપતા ફિઝીશિયનો દ્વારા ધ્યાન બહાર આવ્યું હતું

પ્રશ્નની બીજી બાજુએ, તમારા તબીબી લક્ષણો Googling જરૂરી એક ઠરાવ અંત નથી અને ઘણા કિસ્સાઓમાં બિનજરૂરી અસ્વસ્થતા લાવી શકે છે, હાલના cyberchondriacs માં ભૂતપૂર્વ hypochondriacs પરિવર્તન.

કેટલાક લોકો સતત સ્વાસ્થ્ય માહિતી ઓનલાઇન શોધી રહ્યાં છે, તેમની તપાસ કરી અને પુનર્વીમો શોધી શકે છે, સાથે સાથે પરીક્ષણ અને સ્ક્રિનીંગની માગણી કરી શકે છે જે યોગ્ય ન પણ હોય.

નિરુપદ્રવી લક્ષણોમાં વધારો

સામાન્ય લક્ષણ એ કેટલીક ઉપભોક્તાઓને તેમના ઑનલાઇન શોધ દરમ્યાન અપાયેલી દુર્લભ અને ગંભીર પરિસ્થિતિઓનું અન્વેષણ કરવાનું શરૂ કરી શકે છે.

2008 માં પૂર્ણ થયેલા મોટા પાયે સર્વેક્ષણમાં દર્શાવ્યું હતું કે વેબ શોધ એંજિનમાં એવા લોકોની તબીબી ચિંતાઓ ઉભી કરવાની સંભાવના છે કે જેઓ પાસે બહુ ઓછી અથવા કોઈ તબીબી તાલીમ નથી. અભ્યાસે દર્શાવ્યું હતું કે ઉન્નતીકરણ વપરાશકર્તાઓ દ્વારા જોઈતી તબીબી સામગ્રીના જથ્થા અને વિતરણથી પ્રભાવિત છે, તેઓ મુલાકાત લીધેલા સાઇટ્સ પર અલાર્મિંગ પરિભાષાનો ઉપયોગ અને વ્યકિતની ચિંતાઓને બગડી જવા માટે. તેનાથી વિપરીત, એવા કેટલાક લોકો છે જે ખરેખર પોતાને યોગ્ય રીતે નિદાન કરી શકે છે, ખાસ કરીને જો તેઓ જે અનુભવી રહ્યા છે તે ખૂબ વિશિષ્ટ અને બિનપરંપરાગત છે. દાખલા તરીકે, બ્રોન્ટેના કિસ્સામાં, એક આઉટલાઇઅર ઘણી વખત અવગણવામાં આવે છે અથવા અવગણવામાં આવે છે અને તબીબી ટીમ દ્વારા તેને સામાન્ય તબીબી સ્થિતિ તરીકે ગણવામાં આવે છે.

જો કે, ઓનલાઇન મળેલ સ્વાસ્થ્ય માહિતી ઘણીવાર ખોટી અથવા અપૂર્ણ છે તેમના નિદાન અને તૃતીયાંશ ચોકસાઈ માટે 23 લક્ષણ તપાસકર્તાઓનું મૂલ્યાંકન કરતી વખતે, હાર્વર્ડ મેડિકલ સ્કૂલના સંશોધકોએ કેટલીક ચિંતાજનક ખામીઓ શોધી કાઢી હતી. માત્ર એક ત્રીજા (34 ટકા) નિદાનને પહેલી વાર મળી શક્યો, અને માત્ર અડધાથી વધુ (57 ટકા) યોગ્ય ત્રિપુટીની સલાહ પૂરી પાડવામાં આવી (ઉ.દા .. આગ્રહણીય ઉદ્દભવતી અથવા બિન-ઇમર્જન્ટ કેર). ઉપરાંત, દક્ષિણ કેરોલિના સ્કૂલ ઓફ મેડિસિનના મેથ્યુ ચુંગ મુજબ, ઈન્ટરનેટ વારંવાર ભલામણો આપે છે જે અદ્યતન તબીબી સલાહ સાથે સુસંગત નથી.

ચુંગ સુરક્ષિત શિશુ ઊંઘ માટે ઓનલાઇન ભલામણોનો અભ્યાસ કર્યો. તેમણે શોધી કાઢ્યું હતું કે 1,300 વેબસાઇટ્સમાંથી, અડધા કરતા ઓછા (43.5 ટકા) આ આરોગ્ય વિષય પર ચોક્કસ માહિતી પ્રદાન કરે છે

ઑનલાઇન લક્ષણ ચેકર્સને કેવી રીતે સુધારવું?

જ્યારે લાખો વપરાશકર્તાઓ સ્વાસ્થ્ય માહિતી ઓનલાઇન શોધી રહ્યાં છે, ત્યારે તે ડેટાનો એક મોટો પૂલ બનાવે છે. સંશોધકો હવે આ ડેટાસેટ્સમાં સંભવિત અલ્ગોરિધમનો ચકાસવા માટે ટેપ કરી રહ્યાં છે જે ઑનલાઇન લક્ષણ ચેકર્સને વધુ સારી બનાવી શકે છે મશીન શિક્ષણમાં નવીનતમ પ્રગતિઓ ઑનલાઇન શોધોમાં દાખલાઓ શોધી કાઢવા અને પહેલાંની સ્થિતિનું નિદાન કરવાના તેમના પ્રયાસોનું સહાય કરે છે. ડોક્ટરલ સ્ટુડન્ટ જ્હોન પૅપરીજોઝે એરિક હોરવિટ્ઝ અને રાયન વ્હાઈટ સાથે 2008 ની સાઈબર્ટોન્ડ્રીઆના અહેવાલના લેખકો સાથે એક ટીમ બનાવી હતી, જેણે અલ્ગોરિધમનો ડિઝાઇન કર્યો હતો જે તાજેતરમાં તેમના અગાઉના ઑનલાઇન શોધને જોઈને સ્વાદુપિંડનું કેન્સરનું નિદાન કરી શકે છે.

તેમના અભ્યાસે દર્શાવ્યું હતું કે કોઈ વ્યક્તિની ઓનલાઇન ક્વેરીઝ તપાસીને ગંભીર નિદાન સંભવિત રૂપે સંભવિત હોઈ શકે છે ઓનલાઇન સાધનોની સુધારેલી પ્રણાલી સાથે, દર્દીઓને સારવાર માટે મોડું થાય તે પહેલાં તેને શોધી શકાય છે

તપાસ ભૂલો અટકાવવા

ક્લિનિકલ નિર્ણય સપોર્ટ સિસ્ટમ્સ (CDSSs) ઇન્ટરેક્ટિવ એપ્લિકેશન્સ છે જે હવે આરોગ્ય-સંભાળ કાર્યકર્તાઓને પુરાવા આધારિત નિર્ણયોને મદદ કરી શકે છે અને તે પણ સારવારના પરિણામોની આગાહી કરી શકે છે. આંશિક પ્રતિક્રિયાના પ્રતિકાર કે દાક્તરો વારંવાર ખોટા નિદાન, ઉપર અથવા અંડર-સારવાર, અને / અથવા અન્ય તબીબી વિશેષતાઓનો ઉલ્લેખ કરવામાં નિષ્ફળ જાય છે, સીડીએસએસને દવામાં કૃત્રિમ બુદ્ધિનો મુખ્ય સ્વરૂપ માનવામાં આવે છે અને તે વધુ કાર્યક્ષમ અને કાર્યક્ષમ બનવાની ધારણા છે. અમે સંપૂર્ણપણે સ્વાસ્થ્ય સંભાળમાં ડિજિટલ ક્રાંતિ દાખલ કરીએ છીએ.

સીડીએસએસનો ઉપયોગ ટ્રાયજ, સ્ક્રીનીંગ, રિસ્ક એસેસમેન્ટ, નિદાન, સારવાર મૂલ્યાંકન અને મોનીટરીંગમાં થાય છે. સીડીએસએસને ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સના દર્દીના ડેટા સાથે જોડી શકાય છે.

સીડીએસએસના પ્રિફર્ડ મોડલ્સ આનુવંશિક, તબીબી અને સામાજિક-વસ્તીવિષયક માહિતી જેવી માહિતીના ઘણા સ્રોતો પર આધાર રાખે છે. CDSSs કહેવાતી 'વ્યક્તિગત દવા' ચળવળનો એક ભાગ છે જે વસ્તી-આધારિત નથી, પરંતુ તેના બદલે વ્યક્તિને આધારે ફાર્માકોલોજી અને દરમિયાનગીરીઓ પર કેન્દ્રિત છે. બાયમેડિકલ ઇન્ફોર્મેટિક્સ માટે માઉન્ટ સિનાઇના સેન્ટરને માર્ગદર્શન આપતા ડૉ. પીટર ઇલ્કિનની આગેવાની હેઠળના એક અભ્યાસમાં એવું સૂચન કરાયું છે કે સીડીએસએસ વિઘટન નિદાનની તકને વિસ્તૃત કરી શકે છે, જે યોગ્ય નિદાનને વધુ સંભવિત બનાવશે, હોસ્પિટલના સ્થાને રહે છે, બચાવી શકે છે અને બંનેને આર્થિક મૂલ્ય પૂરું પાડી શકે છે. દર્દી અને પ્રદાતા માટે.

સીડીએસએસની વિસ્તૃત અપનાવવાની હજી પણ નિયમિત પ્રથામાં નથી આવી, પરંતુ ઘણા નિષ્ણાતો માને છે કે આવા સાધનો સ્વાસ્થ્ય સંભાળમાં અસ્તિત્વમાં રહેલા અસંબંધીઓને દૂર કરવામાં મદદ કરી શકે છે. ઉપરાંત, સીડીએસએસની કિંમત ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ ( ઇએચઆર ( EHR )) સાથે જોડાયેલી છે . આ પ્રકારના હેલ્થ ટેક્નોલોજી એ સિદ્ધાંત અને પ્રથા વચ્ચેનો તફાવત તોડે છે જે ઘણી વાર નિદાન પ્રક્રિયાને પ્રભાવિત કરે છે અને દર્દીઓ અસંતુષ્ટ નહીં કરે છે. દર્દીઓ અને ક્લિનિક્સને સમાન તકોથી પરિચિત થવાની જરૂર છે આરોગ્ય ટેકનોલોજી અમને પૂરી પાડે છે, જ્યારે ટેક્નોલોજિકલ વિક્ષેપ સાથે આવતી આંતરિક પડકારોની સાઇટ ગુમાવતા નથી. આ સાધનો વિકસિત થતાં, આશા છે કે વપરાશકર્તાઓ તેમની પોતાની સંભાળ અને સારવારના વિકલ્પો વિશે તંદુરસ્ત, સારી રીતે જાણકાર નિર્ણયોને વધુ સારી રીતે સજ્જ કરશે.

> સ્ત્રોતો

ચુંગ, એમ., ઓડેન, આરપી, જોયનેર, બીએલ, સિમ્સ, એ., અને ચંદ્ર, આરવાય (2012). મૂળ લેખ: ઇન્ટરનેટ પર સેફ શિઅન્ટ સ્લીપ ભલામણો: ચાલો ગૂગલ (Google) બાળરોગ જર્નલ , 161 : 1080-1084

એલ્કિન પી, લિબ્બો એમ, બાર્નેટ જી, એટ અલ. ડાયગ્નોસ્ટિક નિર્ણય સહાયતા સિસ્ટમ (DXplain ™) ને શિક્ષણ હોસ્પિટલ સેવાના વર્કફ્લોમાં દાખલ કરવાથી ડાયગ્નોસ્ટિક સંબંધિત જૂથો (DRG) ને નિદાન માટે પડકારજનક સેવાની કિંમતમાં ઘટાડો થઈ શકે છે. ઇન્ટરનેશનલ જર્નલ ઑફ મેડિકલ ઇન્ફોર્મેટિક્સ , 2010; 79 (11): 772-777

પેપરીજોઝ જે, વ્હાઈટ આર, હોરવિઝ ઇ. વેબ શોધ લોગ્સમાંથી સિગ્નલોનો ઉપયોગ કરીને સ્વાદુપિંડના એડનોકૅરોસિનોમા માટે સ્ક્રીનીંગ: શક્યતા અભ્યાસ અને પરિણામો ઑનકોલોજી પ્રેક્ટિસ જર્નલ , 2016; 12 (8): 737-744

વ્હાઇટ આર, હોરવિઝ ઇ. વેબ શોધમાં તબીબી ચિંતાઓના ઉન્નતિના સાયબરચંદ્રિયા અભ્યાસો. માહિતી સિસ્ટમો પર એસીએમ વ્યવહારો , 2009; (4): 23

સેમિગ્રેન એચ, મેહરોત્રા એ, લિન્ડેર જે, ગીગાંગિલ સી. સ્વ નિદાન અને ટ્રાઇજ માટે લક્ષણ ચેક્કરનું મૂલ્યાંકન: ઓડિટ અભ્યાસ, 2015; 351