DXplain es un sistema de apoyo a las decisiones clínicas (CDSS) disponible a través de la World Wide Web que ayuda a los médicos a generar diagnósticos estratificados basados en la entrada del usuario de los signos y síntomas del paciente, los resultados de laboratorio y otros hallazgos clínicos. [1] Se presenta el apoyo probatorio para cada diagnóstico diferencial , junto con el seguimiento recomendado que puede realizar el médico para llegar a un diagnóstico más definitivo . El sistema también sirve como referencia para el médico con una base de datos de búsqueda de enfermedades y manifestaciones clínicas.
Historia
Diseñado por el Laboratorio de Ciencias de la Computación en el Hospital General de Massachusetts , el trabajo en DXplain comenzó en 1984 con una primera versión lanzada en 1986. [2]
Herramienta educativa
El uso de DXplain como herramienta para la consulta médica ha sido común en algunas instituciones, ya que llena un vacío, particularmente para los estudiantes de medicina en rotaciones clínicas, que no está cubierto adecuadamente por la literatura de los libros de texto. [3] La gran base de conocimientos del sistema, combinada con su capacidad para formular hipótesis de diagnóstico, lo han convertido en una herramienta de educación popular para las escuelas de medicina de EE. UU. en 2005, DXplain brindaba soporte a más de 33.189 usuarios en total. [4]
Metodología
DXplain genera diagnósticos diferenciales clasificados utilizando un algoritmo pseudoprobabilístico . [5] Cada hallazgo clínico ingresado en DXplain se evalúa determinando la importancia del hallazgo y la firmeza con que el hallazgo respalda un diagnóstico dado para cada enfermedad en la base de conocimientos . Usando este criterio, DXplain genera diagnósticos diferenciales clasificados con las enfermedades más probables con el rango más bajo. Utilizando la información almacenada sobre la prevalencia y la importancia de cada enfermedad, el sistema diferencia entre enfermedades comunes y raras.
Precisión
El análisis de la precisión se ha mostrado prometedor en DXplain y en sistemas similares de apoyo a las decisiones clínicas. En una investigación de prueba preliminar de 46 casos de referencia con una variedad de enfermedades y manifestaciones clínicas, se demostró que los diagnósticos diferenciales clasificados generados por DXplain estaban alineados con un panel de cinco médicos certificados por la junta. [6] En otro estudio que investigó qué tan bien funcionan los sistemas de apoyo a la toma de decisiones para responder a un evento de bioterrorismo , una evaluación de 103 casos consecutivos de medicina interna mostró que Dxplain identificó correctamente el diagnóstico en el 73% de los casos, con el diagnóstico correcto promediando un rango de 10.7 . [7]
Uso clínico
A pesar de su uso en la formación de médicos, similar a otros sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, DXplain no se ha expandido más allá del laboratorio de investigación o el entorno de formación médica, debido en parte a la falta de apoyo de los médicos en entornos del mundo real. [8]
Ver también
Referencias
- ^ Barnett GO, Cimino JJ, Hupp JA, Hoffer EP. DXplain. Un sistema de apoyo a las decisiones de diagnóstico en evolución. JAMA. 3 de julio de 1987; 258 (1): 67-74.
- ^ "Laboratorio de Ciencias de la Computación MGH - proyectos - dxplain", Laboratorio de Ciencias de la Computación, Hospital General de Massachusetts. 2007 " . Archivado desde el original el 4 de marzo de 2007. Consultado el 13 de marzo de 2007 .
- ^ London S. DXplain: un sistema de apoyo a las decisiones de diagnóstico basado en la web para estudiantes de medicina. Med Ref Serv Q.1998 Verano; 17 (2): 17-28.
- ^ Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), MIT. 2005.
- ^ Detmer WM, Shortliffe EH. Uso de Internet para mejorar la difusión del conocimiento en medicina. Comunicaciones de la Asociación de Maquinaria Informática. 1997; 40 (8): 101-108. 1997.
- ^ Feldman MJ, Barnett GO. Un enfoque para evaluar la precisión de DXplain. Programas de Métodos Informáticos Biomed. Agosto de 1991; 35 (4): 261-6.
- ^ Bravata DM, Sundaram V, McDonald KM, Smith WM, Szeto H, Schleinitz MD, et al. Sistemas de apoyo a la toma de decisiones de detección y diagnóstico para la respuesta al bioterrorismo. Emerg Infect Dis. 2004 Ene.
- ^ Guía de Coiera E. para la informática de la salud: 2da edición. Arnold, 2003; 332-343.