Pericolele aplicațiilor și dispozitivelor mobile de sănătate defecte

Proliferarea explozivă a sănătății mobile (mHealth) continuă să genereze un zgomot considerabil. Mass-media acoperă rapid o nouă aplicație strălucitoare care promite să împuternicească pacienții să devină mai sănătoși sau să ajute clinicienii să devină mai eficienți și mai eficienți. O analiză efectuată de Universitatea din Chicago a arătat că majoritatea aplicațiilor mobile de sănătate disponibile publicului sunt concepute pentru pacienți. Adesea vizează managementul sănătății și al bolilor. Aceste două categorii sunt urmate de aplicații pentru autodiagnosticare, aplicații pentru gestionarea medicamentelor (mementouri digitale) și aplicații electronice pentru portalul pacientului.

Cu toate acestea, majoritatea aplicațiilor mHealth nu au fost testate într-o manieră riguroasă, astfel încât nu putem fi siguri că își respectă promisiunile. Scopul acestui articol nu este de a ignora potențialul legitim pentru tehnologia mHealth de a transforma asistența medicală și rezultatele sănătății în moduri pozitive, ci de a ilustra modul în care aplicațiile și dispozitivele mHealth defecte ar putea duce la consecințe grave.

Există mai multe tipuri de defecte care ar putea afecta o aplicație sau un dispozitiv mHealth. Lista nu este exhaustivă.

Invalid

Multe aplicații sau dispozitive mHealth sunt concepute pentru a măsura parametri precum glucoza din sânge, tensiunea arterială, activitatea fizică, funcția pulmonară, nivelurile de oxigen și ritmurile cardiace. O aplicație sau un dispozitiv nevalid măsoară parametrul inexact, fie prin subestimare, supraestimare sau clasificare greșită.

Luați în considerare o aplicație care se conectează la un cititor de benzi de glucoză pentru a transforma smartphone-ul într-un glucometru. Dacă aplicația afișează o citire nevalidă a glucozei și recomandă o doză incorectă de insulină, atunci pacientul poate suferi niveluri periculoase de glucoză scăzute sau ridicate după administrarea insulinei.

Unii parametri nu sunt numere simple, ci mai degrabă categorii. O aplicație nevalidă ar clasifica greșit parametrul în categoria greșită. Joel A. Wolf și colegii săi de la Universitatea din Pittsburgh au evaluat acuratețea aplicațiilor pentru smartphone-uri care au fost concepute pentru a analiza fotografiile leziunilor cutanate și a estimat probabilitatea ca leziunile să fie melanoame.

Trei din cele patru aplicații au clasificat greșit 30% sau mai mult din melanoamele adevărate ca fiind benigne. Un alt studiu cu rezultate interesante a fost publicat și de Dr. Christophe Wyss, cardiolog de la Clinica de inimă Zurich din Elveția. Echipa sa a examinat aplicațiile comerciale pentru smartphone-uri care măsoară ritmul cardiac. Au descoperit neconcordanțe în precizia diagnosticului, dispozitivele fără contact care prezintă o precizie mai mică decât aplicațiile bazate pe contact.

Gradul în care o aplicație sau un dispozitiv nevalid ar compromite siguranța pacientului depinde de direcția și amploarea erorii, de starea de sănătate subiacentă fiind abordată, de contextul în care este utilizată aplicația, precum și de alți factori.

Fără încredere

O aplicație sau un dispozitiv de încredere produce variații excesive la măsurarea parametrilor care nu s-au modificat. De exemplu, o aplicație de măsurare a glicemiei nesigură ar indica faptul că glicemia utilizatorului s-a schimbat semnificativ atunci când, în realitate, a rămas stabilă. Rețineți că o aplicație sau un dispozitiv poate fi fiabil, dar nevalid. Un dispozitiv care subestimează în mod constant glicemia cu 30 mg / dL ar fi de încredere, dar invalid.

Nu bazat pe dovezi

O aplicație sau un dispozitiv care nu se bazează pe dovezi științifice ar putea oferi evaluări sau poate sugera tratamente care sunt inutile în cel mai bun caz sau dăunătoare în cel mai rău caz. Un scenariu intermediar este acela că tehnologia mHealth nu oferă caracteristici sau componente despre care se știe că sunt benefice. Să presupunem că un medic folosește o aplicație pentru a determina cel mai bun curs de tratament pentru un pacient cu astm necontrolat. Dacă aplicația nu recomandă tratamente bazate pe dovezi (cum ar fi steroizii inhalatori), atunci pacientul ar putea suferi inutil.

Unele aplicații mHealth calculează profilul de risc al unui pacient pe baza datelor specifice pacientului. De exemplu, un calculator de risc cardiac poate utiliza vârsta, sexul, starea fumatului, tensiunea arterială, nivelul colesterolului și alte informații ale pacientului pentru a estima riscul de evenimente cardiace.

Inexactitățile grave într-o astfel de aplicație pot înclina clinicienii către căi de tratament dăunătoare sau ineficiente.

Este de așteptat ca furnizorii de servicii medicale să își exercite judecata clinică pentru a decide dacă acționează în funcție de informațiile prezentate de aplicații sau dispozitive. Dar o aplicație defectă poate părea de încredere. Pacienții sau consumatorii generali (cel mai mare public pentru aplicațiile mHealth) sunt și mai puțin capabili să judece acuratețea unei aplicații sau a unui dispozitiv.

Experții susțin că studiile randomizate controlate (de obicei considerate standardul de aur în cercetare) sunt necesare pentru a valida aplicațiile mHealth și principiile lor de bază. În special, ar trebui să căutăm studii cu probe mari și urmăriri lungi.

Până în prezent, aceste studii pentru aplicațiile mHealth sunt limitate, dar au fost efectuate unele studii randomizate controlate. De exemplu, un studiu din 2019 a folosit un studiu controlat randomizat pentru a evalua eficacitatea unei aplicații mobile de sănătate mintală pentru bunăstarea și reducerea stresului la femeile care lucrează. Studiul a constatat că cei care au folosit aplicația au avut o îmbunătățire semnificativă a bunăstării legate de muncă, precum și o scădere a stresului.

Există, de asemenea, provocări legate de utilizarea testelor controlate randomizate atunci când studiați aplicațiile mHealth. Un studiu a remarcat faptul că grupurile de așteptare sau placebo sunt adesea utilizate în studiile controlate randomizate. În unele cazuri, reținerea tratamentului nu este adecvată atunci când se analizează aplicațiile mHealth care oferă un tratament bazat pe dovezi într-un format digital. Ei au concluzionat că cea mai utilă abordare atunci când studiază aceste aplicații mHealth poate fi compararea rezultatelor pentru pacienții care utilizează aplicațiile cu cei care primesc tratament în ambulatoriu.

Alte considerente

O aplicație defectă poate fi eliminată de pe piață, așa cum a fost cazul aplicației Pfizer’s Rheumatology Calculator, care genera scoruri inexacte pentru evaluarea activității bolii la pacienții cu poliartrită reumatoidă.

Dar eliminarea de pe piețele online împiedică doar descărcările noi. Dar aplicațiile deja descărcate pe smartphone-ul sau tableta utilizatorului? Dacă utilizatorul nu este conștient de pericol, riscul persistă.

O altă problemă importantă este securitatea informațiilor de sănătate sensibile care sunt stocate sau accesate de tehnologia mHealth. Pacienții și clinicienii sunt îngrijorați de potențialele încălcări ale datelor.

FDA reglementează anumite tipuri de aplicații mobile pentru sănătate, dar altele sunt considerate cu risc scăzut dacă nu sunt considerate dispozitive medicale și nu sunt monitorizate.

Deși ar trebui să fim conștienți de riscurile și limitările lor, aplicațiile mHealth au, de asemenea, potențialul de a încuraja oamenii să facă alegeri mai sănătoase și să își asume mai multă responsabilitate.