Gündelik uygulamada, hastaların klinik yakınmalarını değerlendirerek muhtemel tanılar ve bunlara ilişkin öneriler sunan çeşitli ürünler bulunmaktadır. Arka planı veriye dayalı mantıksal karar ağacı şeklinde tasarlanan bu uygulamalar, doğru kullanıldıklarında tüketicilerin bilinçlendirilmesini ve güçlendirilmesini sağlayabilirken, hatalı kullanıldıklarında yanlış anlamalara ve gereksiz kaygılara neden olabilirler. 

Kendi kendine tanı koyma işlevini destekleyen ürünler arasında websitesi/uygulamalar ve kiosklar olarak iki temel çözüm vardır.

Belirti denetçileri (symptom checkers) olarak da tanımlanan websitesi/uygulamalar, genel olarak bir belirtiden başlayıp hastaları sorularla yönlendirerek muhtemel tanıları değerlendirip sunan basit uygulamalardan, daha karmaşık olarak yapılandırılmış gelişmiş uygulamalara kadar farklılıklar gösterebilmektedir. Aşağıda çeşitli web sitesi/uygulama örnekleri kısaca açıklanmıştır.

WebMD: Kullanıcılar veri tabanında yer alan 470’ten fazla klinik belirtiden seçim yapar. Arka planda yer alan kural tabanlı bir sistem aracılığıyla muhtemel hastalıklar sıralanır ve bilgiler verilir. Mobil uygulamaları da bulunmaktadır. daha çok bilgi için tanıtım videosuna başvurabilirsiniz.

Mayo Symptom Checker: Yaygın olarak görülen belirtilerin içeren, tek belirtiden başlayıp, sonraki aşamada ilişkili diğer belirtileri işleyerek muhtemel klinik tabloları sunan ve bu tablolara ilişkin bilgiler veren web uygulamasıdır.

AskMD: Kullanıcıdan tek bir belirti almakta, ardından 20-25 soru ile arka plandaki nedeni belirlemeye çalışmaktadır. Mobil uygulamaları  da mevcuttur. daha çok bilgi için web sitesindeki ya da Youtube’daki videoları inceleyebilirsiniz.

Everyday Health: Bu web sitesi de yaş ve cinsiyete göre bir belirti ile başlayıp, çeşitli sorularla sağlık problemini irdeleyerek muhtemel klinik durumları belirleyen ve sonuçta doktora gidip gitmeme konusunda öneri sağlayan bir uygulamadır.

Symptom Checker (SymCat): 474 belirti içeren ve WebMD’ye benzeyen bir sistemdir. Yaş, cinsiyet ve aile hikayesi kullanarak ve sorularla yönlendirmeler yaparak muhtemel tanıları belirlemekte ve sonuçta önerilerde bulunmaktadır.

iTriage: 400 civarında belirtiyi içeren bu sistem, tek bir belirti ile başlayarak, muhtemel problemleri belirlemekte ve bunlara ilişkin bilgiler sunmaktadır. En yakındaki sağlık teşkilini bulma, ilaçlar ve işlemler hakkında bilgi içerme gibi yetenekleri de vardır. Daha ayrıntılı bilgi için tanıtım videosuna başvurabilirsiniz.

Isabel Symptom Checker: Temel olarak, sağlık çalışanlarına yönelik Isabel Karar Destek Sistemine dayalı bir uygulamadır. Sayısız belirti ve binlerce hastalığı içermektedir. Belirtiler serbest metin olarak giriş yapılabilmektedir.

Web sitesi/uygulamalar her hangi bir ortamdan, basit olarak, azami mahremiyetle ve güvenlikle kullanılabilir. Hızlı, etkin ve doğruluk oranı çok yüksek sonuçlar üretebilir. Hatalı kullanım sonucu yanlış teşhis koyma ve buna bağlı gereksiz kaygılara yol açabilir.

Sağlık kioskları ise özellikle alışveriş merkezleri, hastane ve kampüsler gibi çok işlek yerlere konulabilir. Dayanıklıdır ve basit bir arayüzle çalışabilir. Sağlık çalışanları ile farklı yollarla irtibat sağlayabilir, basit görme testi, kan basıncı, ağırlık, vücut kitle indeksi gibi ölçümleri sağlayabilir.

SoloHealth Station gibi bazı kiosklar yerel doktor veri tabanını da içerir ve gereken durumlara acil olarak irtibat kurulmasını sağlayabilir. Sonuçta bunlar da mantık ağaçlarına dayalı olarak bilgi ve öneriler sağlamaktadır ve kabiliyetleri arka plandaki çıkarım yeteneği ile sınırlıdır.

Türkiye’nin sağlık tüketim kültürüne çok yakın olmasa da websitesi/mobil uygulamalar ya da kiosklar aracılığıyla sağlık hizmeti sunumu, sürekli artan sağlık maliyetleri karşısında bazı ülkelerin sistemin yükünü azaltmak ve kaliteyi artırmak için bazen mevcut sağlık sistemleri ile kısmen entegre hale getirerek de destekledikleri çözümlerdir.

Kaynaklar:

1. Jared Jacobs. Advantages & Disadvantages of a Personal Symptom Checker. December 19, 2013.

2. Mark Graber. Why and How to Improve Diagnosis Decision Making (White Paper by Isabel Healthcare). July 2014.