모바일 헬스 (mHealth)의 폭발적인 확산은 계속해서 상당한 소문을 불러 일으키고 있습니다. 언론 매체는 환자가 더 건강해질 수 있도록 지원하거나 임상의가 더 효과적이고 효율적이되도록 돕는 화려한 새 앱을 빠르게 다루고 있습니다. 시카고 대학에서 실시한 검토에 따르면 공개적으로 사용 가능한 대부분의 모바일 건강 앱은 환자를 위해 설계되었습니다. 그들은 종종 건강과 질병 관리를 목표로합니다. 이 두 카테고리는자가 진단용 앱, 약물 관리 용 앱 (디지털 알림) 및 전자 환자 포털 앱으로 이어집니다.
순간 편집 / 게티 이미지 / 게티 이미지그러나 대부분의 모바일 헬스 앱은 엄격한 방식으로 테스트되지 않았기 때문에 그들이 약속을 지키고 있는지 확신 할 수 없습니다. 이 기사의 목적은 mHealth 기술이 건강 관리 및 건강 결과를 긍정적 인 방식으로 변화시킬 수있는 합법적 인 잠재력을 할인하는 것이 아니라 결함이있는 mHealth 앱 및 장치가 심각한 결과를 초래할 수있는 방법을 설명하는 것입니다.
모바일 헬스 앱이나 기기를 괴롭힐 수있는 몇 가지 유형의 결함이 있습니다. 이 목록은 완전하지 않습니다.
유효하지 않음
많은 mHealth 앱 또는 장치는 혈당, 혈압, 신체 활동, 폐 기능, 산소 수준 및 심장 리듬과 같은 매개 변수를 측정하도록 설계되었습니다. 유효하지 않은 앱 또는 기기는 과소 평가, 과대 평가 또는 오 분류로 인해 매개 변수를 부정확하게 측정합니다.
스마트 폰을 포도당 측정기로 변환하기 위해 포도당 스트립 판독기에 연결하는 앱을 고려하십시오. 앱이 잘못된 포도당 수치를 표시하고 잘못된 인슐린 투여 량을 권장하는 경우, 환자는 인슐린 투여 후 혈당 수치가 위험 할 정도로 낮거나 높아질 수 있습니다.
일부 매개 변수는 단순한 숫자가 아니라 범주입니다. 잘못된 앱은 매개 변수를 잘못된 카테고리로 잘못 분류 할 수 있습니다. 피츠버그 대학의 Joel A. Wolf와 그의 동료들은 피부 병변의 사진을 분석하고 병변이 흑색 종일 가능성을 추정하도록 설계된 스마트 폰 앱의 정확성을 평가했습니다.
4 개 앱 중 3 개는 진성 흑색 종의 30 % 이상을 양성으로 잘못 분류했습니다. 흥미로운 결과를 가진 또 다른 연구는 스위스 취리히 심장 클리닉의 심장 전문의 인 크리스토프 위스 박사 (Dr. Christophe Wyss)에 의해 발표되었습니다. 그의 팀은 심박수를 측정하는 상용 스마트 폰 앱을 조사했습니다. 그들은 비접촉 장치가 접촉 기반 앱보다 정확도가 낮은 것으로 진단 정확도에서 불일치를 발견했습니다.
유효하지 않은 앱이나 기기가 환자의 안전을 위협하는 정도는 오류의 방향과 정도, 해결되는 근본적인 건강 상태, 앱이 사용되는 컨텍스트 및 기타 요인에 따라 다릅니다.
신뢰할 수 없는
신뢰할 수없는 앱 또는 기기는 변경되지 않은 매개 변수를 측정 할 때 과도한 변동을 생성합니다. 예를 들어 신뢰할 수없는 포도당 측정 앱은 실제로 사용자의 혈당이 안정적으로 유지되었을 때 사용자의 혈당이 크게 변했음을 나타냅니다. 앱이나 기기는 신뢰할 수 있지만 유효하지 않을 수 있습니다. 지속적으로 혈당을 30mg / dL까지 과소 평가하는 장치는 신뢰할 수 있지만 유효하지 않습니다.
증거 기반 아님
과학적 증거를 기반으로하지 않는 앱이나 기기는 평가를 제공하거나 기껏해야 쓸모 없거나 최악의 경우 해로운 치료법을 제안 할 수 있습니다. 중간 시나리오는 mHealth 기술이 유익한 것으로 알려진 기능이나 구성 요소를 제공하지 않는 것입니다. 의사가 제어되지 않는 천식 환자를위한 최상의 치료 과정을 결정하기 위해 앱을 사용한다고 가정 해 보겠습니다. 앱이 증거 기반 치료 (예 : 흡입 스테로이드)를 권장하지 않으면 환자가 불필요하게 고통을받을 수 있습니다.
일부 모바일 헬스 앱은 환자 별 데이터를 기반으로 환자의 위험 프로필을 계산합니다. 예를 들어 심장 위험 계산기는 환자의 나이, 성별, 흡연 상태, 혈압, 콜레스테롤 수치 및 기타 정보를 사용하여 심장 질환의 위험을 추정 할 수 있습니다.
그러한 앱의 전체적인 부정확성은 임상의를 유해하거나 비 효과적인 치료 경로로 기울일 수 있습니다.
의료 서비스 제공자는 앱 또는 장치에서 제공하는 정보에 대해 조치를 취할 것인지 여부를 결정할 때 임상 적 판단을해야합니다. 그러나 결함이있는 앱은 신뢰할 수있는 것처럼 보일 수 있습니다. 환자 나 일반 소비자 (mHealth 앱의 가장 많은 청중)는 앱이나 기기의 정확성을 판단 할 수있는 능력이 훨씬 적습니다.
전문가들은 모바일 헬스 앱과 그 기본 원칙을 검증하기 위해 무작위 대조 시험 (일반적으로 연구의 황금 표준으로 간주 됨)이 필요하다고 주장합니다. 특히, 우리는 큰 샘플과 긴 후속 조치가있는 시험을 찾아야합니다.
지금까지 모바일 헬스 앱에 대한 연구는 제한적이지만 일부 무작위 대조 시험이 수행되었습니다. 예를 들어, 2019 년 연구에서는 일하는 여성의 웰빙과 스트레스 감소를위한 정신 건강 모바일 앱의 효과를 평가하기 위해 무작위 대조 시험을 사용했습니다. 이 연구에 따르면 앱을 사용한 사람들은 업무 관련 웰빙이 크게 개선되고 스트레스가 감소했습니다.
모바일 헬스 앱을 연구 할 때 무작위 통제 시험을 사용하는데도 어려움이 있습니다. 한 연구에 따르면 대기 그룹 또는 위약은 무작위 대조 시험에서 자주 사용됩니다. 경우에 따라 디지털 형식으로 증거 기반 치료를 제공하는 모바일 헬스 앱을 볼 때 원천 징수 치료가 적절하지 않습니다. 그들은 이러한 모바일 헬스 앱을 연구 할 때 가장 유용한 접근 방식은 앱을 사용하는 환자의 결과를 외래 환자 환경에서 치료를받는 환자와 비교하는 것이라고 결론지었습니다.
기타 고려 사항
류마티스 관절염 환자의 질병 활동을 평가하기 위해 부정확 한 점수를 생성 한 Pfizer의 Rheumatology Calculator 앱의 경우처럼 결함이있는 앱을 시장에서 제거 할 수 있습니다.
그러나 온라인 시장에서 제거하면 새로운 다운로드 만 방지됩니다. 사용자의 스마트 폰이나 태블릿에 이미 다운로드 한 앱은 어떻습니까? 사용자가 위험을 인식하지 못하면 위험이 지속됩니다.
또 다른 중요한 문제는 모바일 헬스 기술에 의해 저장되거나 액세스되는 민감한 건강 정보의 보안입니다. 환자와 임상의는 잠재적 인 데이터 유출에 대해 우려하고 있습니다.
FDA는 일부 유형의 모바일 건강 앱을 규제하지만 일부는 의료 기기로 간주되지 않고 모니터링되지 않는 경우 낮은 위험으로 간주됩니다.
우리는 그들의 위험과 한계를 인식해야하지만, mHealth 앱은 사람들이 더 건강한 선택을하고 더 많은 책임을지게 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
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