Harnessing Internet Search Data as a Potential Tool for Medical Diagnosis: Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The integration of information technology into health care has created opportunities to address diagnostic challenges. Internet searches, representing a vast source of health-related data, hold promise for improving early disease detection. Studies suggest that patterns in search behavior can reveal symptoms before clinical diagnosis, offering potential for innovative diagnostic tools. Leveraging advancements in machine learning, researchers have explored linking search data with health records to enhance screening and outcomes. However, challenges like privacy, bias, and scalability remain critical to its widespread adoption. OBJECTIVE: We aimed to explore the potential and challenges of using internet search data in medical diagnosis, with a specific focus on diseases and conditions such as cancer, cardiovascular disease, mental and behavioral health, neurodegenerative disorders, and nutritional and metabolic diseases. We examined ethical, technical, and policy considerations while assessing the current state of research, identifying gaps and limitations, and proposing future research directions to advance this emerging field. METHODS: We conducted a comprehensive analysis of peer-reviewed literature and informational interviews with subject matter experts to examine the landscape of internet search data use in medical research. We searched for published peer-reviewed literature on the PubMed database between October and December 2023. RESULTS: Systematic selection based on predefined criteria included 40 articles from the 2499 identified articles. The analysis revealed a nascent domain of internet search data research in medical diagnosis, marked by advancements in analytics and data integration. Despite challenges such as bias, privacy, and infrastructure limitations, emerging initiatives could reshape data collection and privacy safeguards. CONCLUSIONS: We identified signals correlating with diagnostic considerations in certain diseases and conditions, indicating the potential for such data to enhance clinical diagnostic capabilities. However, leveraging internet search data for improved early diagnosis and health care outcomes requires effectively addressing ethical, technical, and policy challenges. By fostering interdisciplinary collaboration, advancing infrastructure development, and prioritizing patient engagement and consent, researchers can unlock the transformative potential of internet search data in medical diagnosis to ultimately enhance patient care and advance health care practice and policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».