DXplain es un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas (CDSS) disponible a través de la World Wide Web que ayuda a los médicos a generar diagnósticos estratificados basados en la información proporcionada por el usuario sobre los signos y síntomas del paciente, los resultados de laboratorio y otros hallazgos clínicos. [1] Se presenta un respaldo probatorio para cada diagnóstico diferencial , junto con el seguimiento recomendado que puede realizar el médico para llegar a un diagnóstico más definitivo. El sistema también sirve como referencia para el médico con una base de datos de enfermedades y manifestaciones clínicas en la que se pueden realizar búsquedas .
Diseñado por el Laboratorio de Ciencias de la Computación del Hospital General de Massachusetts , el trabajo en DXplain comenzó en 1984 y se lanzó una primera versión en 1986. [2]
El uso de DXplain como herramienta de consulta médica ha sido común en algunas instituciones, ya que llena un vacío, particularmente para los estudiantes de medicina en rotaciones clínicas, que no está adecuadamente cubierto por la literatura de libros de texto. [3] La gran base de conocimiento del sistema combinada con su capacidad para formular hipótesis diagnósticas lo han convertido en una herramienta educativa popular para las escuelas de medicina con sede en los EE. UU.; en 2005, DXplain admitía a más de 33.189 usuarios en total. [4]
DXplain genera diagnósticos diferenciales clasificados utilizando un algoritmo pseudoprobabilístico . [5] Cada hallazgo clínico ingresado en DXplain se evalúa determinando la importancia del hallazgo y con qué fuerza el hallazgo respalda un diagnóstico dado para cada enfermedad en la base de conocimiento . Usando este criterio, DXplain genera diagnósticos diferenciales clasificados donde las enfermedades más probables arrojan el rango más bajo. Usando información almacenada sobre la prevalencia y la importancia de cada enfermedad, el sistema diferencia entre enfermedades comunes y raras.
El análisis de la precisión ha demostrado ser prometedor en DXplain y otros sistemas similares de apoyo a la toma de decisiones clínicas. En una investigación preliminar de 46 casos de referencia con una variedad de enfermedades y manifestaciones clínicas, se demostró que los diagnósticos diferenciales clasificados generados por DXplain coincidían con los de un panel de cinco médicos certificados. [6] En otro estudio que investigó el funcionamiento de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones en respuesta a un evento de bioterrorismo , una evaluación de 103 casos consecutivos de medicina interna mostró que DXplain identificó correctamente el diagnóstico en el 73 % de los casos, y que el diagnóstico correcto obtuvo una puntuación media de 10,7. [7]
A pesar de su uso en la formación de médicos, de manera similar a otros sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, DXplain no se ha expandido más allá del laboratorio de investigación o del ámbito de la formación médica, debido en parte a la falta de apoyo por parte de los médicos en entornos del mundo real. [8]