[论文解读] Sorting out symptoms: design and evaluation of the 'babylon check' automated triage system

Katherine Middleton, Mobasher Butt+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2016

Psychosomatic Disorders and Their Treatments被引用 20

一句话总结

本文提出了一种名为 'babylon check' 的商业化自动分诊系统，该系统根据症状引导用户进入合适的医疗路径，避免诊断推测以减少焦虑。该系统通过结构化的分诊流程建模临床决策，在一项大规模、半自然环境的研究中得到验证，显示其与专业医疗判断高度一致。

ABSTRACT

Prior to seeking professional medical care it is increasingly common for patients to use online resources such as automated symptom checkers. Many such systems attempt to provide a differential diagnosis based on the symptoms elucidated from the user, which may lead to anxiety if life or limb-threatening conditions are part of the list, a phenomenon termed 'cyberchondria' [1]. Systems that provide advice on where to seek help, rather than a diagnosis, are equally popular, and in our view provide the most useful information. In this technical report we describe how such a triage system can be modelled computationally, how medical insights can be translated into triage flows, and how such systems can be validated and tested. We present babylon check, our commercially deployed automated triage system, as a case study, and illustrate its performance in a large, semi-naturalistic deployment study.

研究动机与目标

• 设计一种自动分诊系统，使患者能够被引导至合适的医疗路径，而无需提供鉴别诊断，从而降低网络疑病症的风险。
• 将临床专业知识转化为可计算的分诊流程，以反映现实世界中的医疗决策过程。
• 在大规模、半自然环境的部署场景中评估系统性能。
• 确保系统推荐与实际应用中专业医疗判断保持一致。

提出的方法

• 系统采用基于症状的界面，用户输入其症状，随后通过预设的分诊逻辑流程进行处理。
• 临床洞察被编码为决策树或流程图，将症状模式映射到推荐的医疗路径。
• 分诊逻辑的设计重点在于优先考虑紧急程度和适当的医疗场所（例如全科医生、急诊、自我护理），而非生成诊断。
• 通过一项大规模、半自然环境的部署研究对系统进行了验证，涉及真实用户在真实条件下的使用。
• 通过将系统推荐与临床医生的专业医疗判断进行比较，评估了系统性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计自动分诊系统，以通过避免诊断推测来最小化患者的焦虑？
• RQ2 临床决策在多大程度上可以有效建模为计算化的分诊流程？
• RQ3 在真实世界使用中，自动分诊推荐与专业医疗判断的吻合程度如何？
• RQ4 一种避免诊断但推荐医疗路径的系统，能否实现高可用性和临床准确性？

主要发现

• 在部署研究中，系统与专业医疗判断表现出高度一致，表明其分诊推荐具有可靠性。
• 通过避免鉴别诊断，系统显著降低了用户产生网络疑病症的风险。
• 分诊流程能根据症状的严重程度和紧急程度，有效引导用户进入适当的医疗场所。
• 大规模、半自然环境的部署提供了系统在真实世界中性能和可用性的有力证据。