Опасности неисправных мобильных приложений и устройств здравоохранения

Стремительное распространение мобильного здравоохранения (mHealth) продолжает вызывать значительный ажиотаж. Средства массовой информации быстро освещают яркое новое приложение, которое обещает дать пациентам возможность стать более здоровым или помочь врачам стать более эффективными и действенными. Обзор, проведенный Чикагским университетом, показал, что большинство общедоступных мобильных приложений для здоровья предназначены для пациентов. Они часто нацелены на лечение и лечение заболеваний. За этими двумя категориями следуют приложения для самодиагностики, приложения для управления лекарствами (цифровые напоминания) и приложения электронного портала пациентов.

Однако большинство приложений мобильного здравоохранения не прошли тщательное тестирование, поэтому мы не можем быть уверены, что они выполняют свои обещания. Цель этой статьи не в том, чтобы сбрасывать со счетов законный потенциал технологии мобильного здравоохранения по изменению здравоохранения и его результатов в лучшую сторону, а в том, чтобы проиллюстрировать, как неисправные приложения и устройства мобильного здравоохранения могут привести к серьезным последствиям.

Есть несколько типов дефектов, которые могут мешать работе мобильного приложения или устройства. Список не исчерпывающий.

Инвалид

Многие приложения или устройства мобильного здравоохранения предназначены для измерения таких параметров, как уровень глюкозы в крови, артериальное давление, физическая активность, функция легких, уровень кислорода и сердечный ритм. Недопустимое приложение или устройство измеряет параметр неточно из-за недооценки, переоценки или неправильной классификации.

Рассмотрим приложение, которое подключается к считывателю глюкозных полосок, чтобы превратить смартфон в глюкометр. Если приложение отображает неверное значение глюкозы и рекомендует неправильную дозу инсулина, то после введения инсулина у пациента может наблюдаться опасно низкий или высокий уровень глюкозы.

Некоторые параметры представляют собой не простые числа, а категории. Недопустимое приложение неправильно отнесет параметр к неправильной категории. Джоэл А. Вольф и его коллеги из Университета Питтсбурга оценили точность приложений для смартфонов, которые были разработаны для анализа фотографий поражений кожи и оценки вероятности того, что эти поражения были меланомами.

Три из четырех приложений ошибочно классифицировали 30 или более процентов настоящих меланом как доброкачественные. Другое исследование с интересными результатами было также опубликовано доктором Кристофом Виссом, кардиологом из кардиологической клиники Цюриха в Швейцарии. Его команда исследовала коммерческие приложения для смартфонов, которые измеряют частоту сердечных сокращений. Они обнаружили несоответствия в точности своей диагностики: бесконтактные устройства показывают меньшую точность, чем приложения, основанные на контактах.

Степень, в которой недействительное приложение или устройство может поставить под угрозу безопасность пациента, зависит от направления и величины ошибки, основного состояния здоровья, которое необходимо устранить, контекста, в котором используется приложение, а также других факторов.

Ненадежный

Ненадежное приложение или устройство приводит к чрезмерным отклонениям при измерении параметров, которые не изменились. Например, ненадежное приложение для измерения глюкозы будет указывать на то, что уровень глюкозы в крови пользователя значительно изменился, хотя в действительности он остается стабильным. Обратите внимание, что приложение или устройство могут быть надежными, но недействительными. Устройство, которое постоянно занижает уровень глюкозы в крови на 30 мг / дл, было бы надежным, но недействительным.

Не основано на доказательствах

Приложение или устройство, не основанное на научных данных, может предоставлять оценки или предлагать методы лечения, которые в лучшем случае бесполезны, а в худшем - вредны. Промежуточный сценарий заключается в том, что технология мобильного здравоохранения не предоставляет функций или компонентов, которые, как известно, являются полезными. Предположим, что врач использует приложение, чтобы определить лучший курс лечения для пациента с неконтролируемой астмой. Если приложение не порекомендует лечение, основанное на доказательствах (например, ингаляционные стероиды), пациент может без нужды страдать.

Некоторые приложения мобильного здравоохранения рассчитывают профиль риска пациента на основе конкретных данных пациента. Например, калькулятор сердечного риска может использовать возраст пациента, пол, статус курения, артериальное давление, уровень холестерина и другую информацию для оценки риска сердечных событий.

Грубые неточности в таком приложении могут склонить врачей к вредным или неэффективным методам лечения.

Ожидается, что поставщики медицинских услуг будут выносить клинические решения при принятии решения о том, действовать ли на основании информации, представленной приложениями или устройствами. Но дефектное приложение может показаться заслуживающим доверия. Пациенты или обычные потребители (самая большая аудитория приложений мобильного здравоохранения) еще менее способны оценить точность приложения или устройства.

Эксперты утверждают, что для проверки приложений мобильного здравоохранения и лежащих в их основе принципов необходимы рандомизированные контролируемые испытания (которые обычно считаются золотым стандартом в исследованиях). В частности, нам следует искать испытания с большими выборками и длительным периодом наблюдения.

Пока что эти исследования приложений мобильного здравоохранения ограничены, но были проведены некоторые рандомизированные контролируемые испытания. Например, в исследовании 2019 года использовалось рандомизированное контролируемое испытание для оценки эффективности мобильного приложения для психического здоровья с точки зрения благополучия и снижения стресса у работающих женщин. Исследование показало, что те, кто использовал приложение, значительно улучшили самочувствие, связанное с работой, а также снизили уровень стресса.

Также существуют проблемы с использованием рандомизированных контролируемых испытаний при изучении приложений мобильного здравоохранения. Одно исследование отметило, что группы ожидания или плацебо часто используются в рандомизированных контролируемых исследованиях. В некоторых случаях отказ от лечения неуместен при просмотре приложений мобильного здравоохранения, которые предоставляют лечение, основанное на фактических данных, в цифровом формате. Они пришли к выводу, что наиболее полезным подходом при изучении этих приложений мобильного здравоохранения может быть сравнение результатов для пациентов, использующих приложения, с пациентами, получающими лечение в амбулаторных условиях.

Прочие соображения

Неисправное приложение может быть удалено с рынка, как это было в случае с приложением Pfizer Rheumatology Calculator, которое генерировало неточные баллы для оценки активности заболевания у пациентов с ревматоидным артритом.

Но удаление с онлайн-рынков предотвращает только новые загрузки. А как насчет приложений, уже загруженных на смартфон или планшет пользователя? Если пользователь не подозревает об опасности, риск сохраняется.

Еще одна важная проблема - безопасность конфиденциальной медицинской информации, которая хранится или доступна с помощью технологии мобильного здравоохранения. Пациенты и врачи обеспокоены потенциальной утечкой данных.

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов действительно регулирует некоторые типы мобильных приложений для здоровья, но другие считаются устройствами низкого риска, если они не считаются медицинскими устройствами и не контролируются.

Хотя мы должны знать об их рисках и ограничениях, приложения мобильного здравоохранения также могут побуждать людей делать более здоровый выбор и брать на себя большую ответственность.