Австралийские ученые проверили симптомы из 1170 медицинских заключений на 36 доступных сайтах онлайн-диагностики и выяснили, что правильный диагноз они ставят только в 36 процентах случаев, а в десять первых перечисленных диагнозов он попадает в 58 процентах случаев. Эффективнее всего с задачей справились сайты, которые при постановке диагноза «используют методы искусственного интеллекта» и учитывают демографические данные пользователя. При этом важнее оказалось неточное определение приоритета лечения для пациента, пишут ученые в The Medical Journal of Australia.
Часто при невозможности (или нежелании) обратиться за медицинской помощью при недомогании люди пытаются поставить диагноз самостоятельно, пользуясь информацией в интернете. Искать симптомы по отдельности и суммировать их, чтобы определить состояние или болезнь, имеет мало смысла, поэтому чаще всего люди пользуются диагностическими сайтами и приложениями (один из самых известных во всем мире — англоязычный сервис WebMD, а некоторые русскоязычные сайты обещают точность такой диагностики до 67 процентов). Большинство таких сервисов используют довольно большие массивы данных с заключениями врачей и ставят статистически вероятный диагноз.
Разумеется, автоматическая онлайн-диагностика не заменяет обращение за медицинской помощью, но для некоторых может быть поводом все же обратиться ко врачу, поэтому очень важно все же оценить их эффективность. Заняться этим решили ученые из Университета Эдит Коуэн под руководством Бреннена Миллза (Brennen Mills). Для анализа они использовали 36 самых популярных в Австралии автоматических онлайн-диагностик — приложения и сайты — которые нашли через поисковые запросы: из них 10 выдавали диагноз и триаж (определяли приоритетность пациента в лечении), 17 выдавали только диагноз, а 9 — только триаж.
Для проверки ученые собрали 1170 медицинских заключений и проверили симптомы в каждой из выбранных онлайн-диагностик. Правильный диагноз системы определяли сразу же для 421 заключения (36 процентов), в первую тройку попадал для 606 заключений, а числился среди первых десяти — для 680 заключений. Системы, которые по словам создателей «используют методы искусственного интеллекта» для диагностики, а также учитывают демографические данные, были наиболее правдивы и правильно поставили диагноз сразу же по 46 процентам заключений.
Далее ученые проверили, насколько эффективно системы определяют триаж (для этого использовали 19 систем, в которые триаж был включен). Приоритетность пациента была правильно определена для 338 из 688 заключений. Для тех случаев, где пациенту требовалась срочная медицинская помощь, приоритет был правильно выдан чаще всего (68 процентов), а в среднем по всем заключениям был корректен в 49 процентах заключений.
При этом для 40 процентов заключений, в которых приоритет пациента был низким и рекомендовалось самостоятельное лечение, системы выдавали триаж неотложной помощи. Напротив, для 10 процентов заключений, в которых в действительности требовалась неотложная помощь, системы рекомендовали самолечение и несрочную медицинскую помощь: в список таких заключений, к примеру, попали острое поражение печени и инсульт.
Полученные авторами работы результаты соотносятся с теми, которые получили в похожей работе их американские коллеги: в 2015 году они выяснили, что используемые американцами системы выдают правильный диагноз в 34 процентах случаев и ставят правильный триаж в 57 процентах. Триаж, по словам ученых, намного важнее: так как все системы уточняют, что онлайн-диагностика не заменяет поход ко врачу, выставленный триаж может быть поводом обратиться ко врачу как можно скорее и получить медицинскую помощь. Поэтому и очень важно, чтобы он выставлялся правильно: не приводил к ненужной нагрузке врачей в тех случаях, когда можно обойтись самостоятельным лечением, и не ставил жизнь человека в опасность в тех случаях, когда без помощи обойтись нельзя.