Inwieweit der Einsatz von Computerized Diagnostic Decision Support Systems (CDDS) die Qualität der medizinischen Diagnosen und damit die gesundheitlichen Folgen für den einzelnen Patienten tatsächlich verbessert, ist unbekannt. Ein hochspezialisierter Algorithmus übertraf kürzlich selbst den besten Dermatologen bei der Diagnose von Hautläsionen. Ein solcher Erfolg ist jedoch bisher nur bei visuellen Aufgaben erzielt worden, bei denen es wenig bis gar keine Unterschiede im Informationsformat und -inhalt gibt und wo menschliches Versagen bereits recht gering ist. Wie CDDS bei "chaotischeren" und weniger gut strukturierten Aufgaben, die menschliche Interaktionen beinhalten, wie z.B. die Bewertung häufiger Symptome wie Fieber, Bauchschmerzen oder Synkope, funktioniert, ist unbekannt.
Wir führen eine einfach verblindete, cross sectional, multizentrische, über vier Zeiträume verteilte, kontrollierte, cluster-randomisierte klinische Studie in Schweizer Notaufnahmen durch, die sowohl qualitative als auch quantitative Methoden und Analysen verwendet, um die Wirkung von CDDS auf die diagnostischen Prozesse und Patientenergebnisse zu evaluieren. Wir konzentrieren uns auf drei häufige und häufig falsch diagnostizierte Symptome: Fieber, Bauchschmerzen und Synkope. Die Patienten werden 28 Tage lang verfolgt, um Ihre Genesung zu evaluieren.