La maggior parte dei medici negli Stati Uniti oggi usano una cartella clinica elettronica per rivedere le cartelle, documentare i risultati e ordinare test e farmaci.
Questo software di solito è dotato di un sacco di "supporto decisionale clinico" (CDS) per prevenire gli errori e promuovere una buona cura. Anche misure semplici, come rendere facile rivedere i risultati dei test passati, o evidenziare i segni vitali anormali, possono essere considerati uno strumento software che aiuta a fare la diagnosi.
Esistono CDS più sofisticati - per esempio, alcuni sistemi guarderanno le allergie dichiarate del paziente e i recenti test di funzionalità renale mentre un medico ordina uno studio radiologico con contrasto IV, per avvisarlo se un paziente è a rischio di una reazione o di un danno renale. Altri sistemi fanno uso di ACR Select, che sostiene di suggerire studi di imaging più appropriati rispetto a quello che un medico potrebbe aver inizialmente ordinato, per rispondere al meglio al quesito clinico in questione.
Ci sono anche calcolatori medici, sia alloggiati all'interno dei nostri sistemi elettronici, o accessibili tramite app o siti web, come Calcolatori medici, equazioni, algoritmi e punteggi. Questi calcolatori sono stati studiati e convalidati, e possono essere utili, quando vengono utilizzati nel contesto appropriato del paziente - si inserisce (o il vostro EHR importa) la storia del paziente, i risultati degli esami, i risultati dei test e altri criteri, e si ottiene un risultato che aumenta o diminuisce la probabilità di una particolare malattia. Mentre queste calcolatrici sembrano rimuovere un po' di soggettività dal processo diagnostico, un recente articolo ha fatto notare che le calcolatrici non sono studiate abbastanza insieme al giudizio soggettivo del medico - e quando lo sono, la gestalt del clinico spesso funziona altrettanto bene di una calcolatrice convalidata.
Se vi state chiedendo del Watson di IBM, o dei precedenti sistemi "Greek Oracle" che prendevano un sacco di dati strutturati e sputavano fuori una diagnosi (o probabilità di diagnosi diverse), beh, quei sistemi sono stati alla periferia della medicina per un po'. MYCIN risale ai primi anni '70, e gli spot televisivi di IBM fanno sperare che Watson aiuterà i medici a scegliere i regimi di chemioterapia più appropriati per vari sottotipi di cancro.
Sistemi esperti come questi si sono dimostrati utili in aree limitate, come la chemioterapia e l'interpretazione dell'ECG, ma finora sono troppo ingombranti e poco pratici per la diagnosi e la cura di routine.