Hệ thống gợi ý chẩn đoán là ý tưởng có tuổi đời lâu trong tin học y tế. Nó cũng là mảng mà khoảng cách giữa sự hấp dẫn của ý tưởng và bằng chứng về tác động lâm sàng còn lớn.
Lý do khá cụ thể và đáng hiểu.
Sai sót chẩn đoán đến từ đâu
Nghiên cứu về sai sót chẩn đoán phân nhóm nguyên nhân thành vài nhóm chính:
- Thu thập thông tin chưa đủ — hỏi bệnh chưa kỹ, khám chưa đủ, chưa làm xét nghiệm cần thiết.
- Diễn giải sai thông tin đã có — đọc sai kết quả, đánh giá sai mức độ.
- Lỗi hệ thống — kết quả không tới tay người cần, mất theo dõi, bàn giao thiếu.
- Không nghĩ tới khả năng đúng — danh sách chẩn đoán phân biệt quá hẹp.
Hệ thống gợi ý chẩn đoán chỉ tác động vào nhóm cuối. Ba nhóm trên nằm ngoài tầm với của nó.
Đây là lý do chính khiến hiệu quả tổng thể khó chứng minh: nó giải quyết một phần của vấn đề, và không phải phần lớn nhất.
Vấn đề dữ liệu đầu vào
Đây là giới hạn cấu trúc.
Hệ thống làm việc với những gì được nhập. Nhưng việc chuyển một bệnh cảnh thành các mục có cấu trúc đã là một hành vi diễn giải.
Ví dụ: người bệnh mô tả một cảm giác khó chịu ở ngực. Bác sĩ phải quyết định mã hoá nó thành "đau ngực", "tức ngực", "khó thở", hay một mục khác.
Quyết định đó đã chứa một giả thuyết. Và nếu giả thuyết ban đầu sai, hệ thống sẽ nhận đầu vào sai và đưa ra danh sách gợi ý theo hướng sai đó.
Nói cách khác: hệ thống không sửa được lỗi nằm ở khâu nhận định ban đầu, vì chính khâu đó tạo ra đầu vào cho nó.
Vấn đề xác suất trước nghiệm
Một danh sách chẩn đoán phân biệt chỉ hữu ích khi được sắp xếp theo xác suất phù hợp với bối cảnh.
Mà xác suất trước nghiệm phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố:
- Tuổi, giới, tiền sử.
- Đặc điểm dịch tễ địa phương.
- Tuyến điều trị — cùng triệu chứng ở tuyến đầu và tuyến cuối có phân bố nguyên nhân rất khác.
- Mùa, dịch bệnh đang lưu hành.
Một hệ thống không tính tới các yếu tố này sẽ đưa ra danh sách kỹ thuật đúng nhưng thứ tự không phù hợp — và một danh sách dài không sắp đúng thứ tự có giá trị thực tế thấp.
Vấn đề tích hợp
Nếu dùng hệ thống đòi hỏi mở phần mềm riêng và nhập lại thông tin, nó sẽ chỉ được dùng trong những ca mà bác sĩ đã biết là mình bí.
Nhưng đó chính là những ca mà bác sĩ đã nhận ra có vấn đề. Còn các ca nguy hiểm nhất là những ca mà người khám tự tin mình đã có chẩn đoán đúng — và trong những ca đó, không ai mở hệ thống ra cả.
Đây là nghịch lý cốt lõi: công cụ hữu ích nhất ở nơi người ta ít nghĩ tới việc dùng nó nhất.
Nơi nó thật sự có giá trị
Dù vậy, có những tình huống mà giá trị khá rõ:
Bệnh hiếm
Đây là nhóm có lý do mạnh nhất. Một bác sĩ không thể nhớ hết mọi bệnh hiếm, và với bệnh hiếm thì thời gian từ khởi phát tới chẩn đoán thường rất dài.
Một hệ thống gợi ý các khả năng hiếm khớp với tổ hợp triệu chứng có thể rút ngắn hành trình đó.
Ca không điển hình
Khi bệnh cảnh không khớp với mẫu quen thuộc.
Đào tạo
Với người đang học, việc đối chiếu danh sách của mình với danh sách của hệ thống là một công cụ học tập có giá trị.
Rà soát lại ca chưa có chẩn đoán
Khi một ca đã qua nhiều vòng mà chưa rõ, việc dùng hệ thống để mở rộng danh sách là hợp lý.
Cách dùng để giảm thiên lệch
Nguyên tắc: lập danh sách của mình trước, dùng hệ thống sau.
- Tự lập danh sách chẩn đoán phân biệt.
- Ghi lại.
- Nhập dữ liệu vào hệ thống.
- So sánh hai danh sách.
- Với những khả năng chỉ có ở danh sách của hệ thống: cân nhắc xem có đáng loại trừ không.
Cách này giữ được lập luận độc lập của người khám, đồng thời tận dụng khả năng mở rộng danh sách của hệ thống.
Dùng ngược lại — xem gợi ý trước khi có nhận định riêng — dễ dẫn tới hiệu ứng neo.
Đánh giá một hệ thống loại này
Các câu hỏi cần trả lời:
- Nguồn kiến thức nền là gì, cập nhật thế nào và bao lâu một lần?
- Danh sách được sắp theo tiêu chí nào?
- Có tính tới dịch tễ địa phương không?
- Có phân biệt tuyến điều trị không?
- Có nghiên cứu nào về tác động tới kết quả chẩn đoán thực tế không, hay chỉ có nghiên cứu trên ca giả lập?
- Tích hợp được vào bệnh án điện tử đang dùng không?
Câu thứ năm là câu phân biệt rõ nhất: nghiên cứu trên các ca lâm sàng được biên soạn sẵn dễ cho kết quả tốt hơn nhiều so với nghiên cứu trong thực hành thật.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao hệ thống gợi ý chẩn đoán khó chứng minh hiệu quả?
Vì phần lớn sai sót chẩn đoán không đến từ việc không nghĩ ra khả năng nào đó, mà từ việc thu thập thông tin chưa đủ hoặc diễn giải sai thông tin đã có. Một danh sách gợi ý không giải quyết hai nguyên nhân đó.
Vấn đề với dữ liệu đầu vào là gì?
Hệ thống chỉ làm việc với những gì được nhập, mà việc mô tả triệu chứng thành các mục có cấu trúc đã là một bước diễn giải. Nếu bác sĩ đã hiểu sai bệnh cảnh, thông tin nhập vào sẽ dẫn hệ thống đi cùng hướng sai đó.
Các hệ thống này hữu ích ở đâu?
Ở các ca không điển hình hoặc bệnh hiếm, nơi khả năng đúng nằm ngoài danh sách mà người đang khám nghĩ tới. Đây cũng là tình huống mà giá trị của việc mở rộng danh sách chẩn đoán phân biệt là cao nhất.
Nên dùng chúng vào thời điểm nào trong quy trình?
Sau khi bác sĩ đã tự lập danh sách chẩn đoán phân biệt của mình, để đối chiếu và tìm những khả năng bị bỏ sót. Dùng trước khi có nhận định riêng dễ dẫn tới việc bị neo vào danh sách máy đưa ra.