웹 사이트나 응용 프로그램에서 자신이 병에 걸렸는지 여부를 확인하면, 자신이 병에 걸려 있다는 불안감이 증대하고, 의존적으로 검색을 계속 해버리는 상태가 될 수있다.
따라서, 일반적으로는 "질병을 Google에서 검색"하는 것은 권장되지 않지만, 실제로 온라인 진단의 정확도는 어느 정도인지를 연구팀이 분석했다. 그 결과, 어떤 증상 체크기는 신뢰성이 낮지만 안정성이 높은 증상 검사기도 존재한다는 결론이 나왔다.
에디스코완 대학의 미세라 힐 씨 등은, 온라인에서 질병을 진단하는, 인기있는 무료 웹 사이트와 응용 프로그램의 정확도를 분석. 연구팀은 48가지 질병에 대해, 환자의 호소가 많은 증상을 웹 사이트나 응용 프로그램에 입력하여 테스트를 실시했다.
실험에 이용 된 진단 검사는 진단 정보를 제공하는 증상 검사기(SC)와 긴급을 알리는 심사 SC로 분류되었다. 먼저 진단 정보를 제공하는 SC에 대한 분석을 실시한 결과, 실험에 사용 된 27개의 SC가 정확한 진단을 내릴 확률은 전체의 36%였다고한다. 즉, 누군가가 SC를 이용 했을 때에, 3분의 2의 진단은 잘못 될 수 있다는 것이다.
2015년의 연구에서도 하버드 대학의 연구팀이 온라인의 증상 검사기의 정확도를 34%라고 했으며, 이번 연구와 매우 비슷한 값으로 되어있다는. 이것은 5년이라는 세월이 증상 검사기의 신뢰도를 높이지 않았다라고 읽을 수있다.
한편으로, 사용자가 입력 한 증상에 따라 웹 사이트 및 응용 프로그램이 내원을 추진하는 심사 SC의 경우, 긴급성이 높은 것에 대해서는 60%가 적절했고, 신뢰도가 높은 것으로 밝혀졌다. 다만, 긴급성이 낮은 조언의 경우, 그 신뢰도는 30~40%까지 떨어진 것 같다. 힐 씨는 이 결과에 대해 "필요가없을 떄에는 읍급 의료로 해버릴 가능성이 있다"고 말하고있다.
또한, 모든 웹 사이트와 응용 프로그램이 동일한 오류를 내는것은 아니고, 인공 지능 알고리즘과 인구 통계에 따라 진단을 내리는 SC는, 그렇지 않은 SC보다도 신뢰성이 높은 것으로 연구원은 기록했다. 그러나 이러한 서비스는 일부이며, 또한 서비스에 따라 정확도에 차이가있다는 것.
"진단은 일률적 인 평가가 아니라, 지식, 경험, 임상 시험, 검사, 시간 경과 등을 필요로하는 것이며, 단 한번의 온라인 상호 작용과 대체하지는 않습니다"라고 힐 씨는 말한다. 연구자들은 온라인 진단의 유용성을 인정하면서도, 과거의 병력이나 입력 한 내용 이외의 증상을 파악하지 못하는 온라인 진단이 의사 대신으로 된다는 생각에 경종을 울리고있다.
