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背景：将信息技术集成到医疗保健中已经创造了解决诊断挑战的机会。互联网搜索代表了与健康相关数据的广泛来源，有望改善早期疾病检测。研究表明，搜索行为的模式可以在临床诊断前揭示症状，从而提供创新的诊断工具的潜力。利用机器学习的进步，研究人员探索了将搜索数据与健康记录联系起来以增强筛查和结果的链接。但是，诸如隐私，偏见和可伸缩性之类的挑战对于广泛采用仍然至关重要。目标：我们旨在探索在医学诊断中使用互联网搜索数据的潜在和挑战，特别关注癌症，心血管疾病，心理和行为健康，神经退行性疾病以及营养和代谢性疾病等疾病和疾病。我们在评估当前研究状态，确定差距和局限性以及提出未来的研究方向以推动这一新兴领域的方向时，研究了道德，技术和政策考虑因素。方法：我们对经过同行评审的文献和与主题专家的信息访谈进行了全面分析，以检查医学研究中互联网搜索数据的景观。我们在10月至2023年12月之间在PubMed数据库上搜索了已发表的同行评审文献。结果：基于预定义标准的系统选择包括来自2499个已确定文章的40篇文章。分析揭示了医学诊断中互联网搜索数据研究的新生领域，其标志是分析和数据集成的进步。尽管诸如偏见，隐私和基础架构限制等挑战，但新兴计划仍可以重塑数据收集和隐私保护措施。结论：我们确定了与某些疾病和条件中诊断注意事项相关的信号，这表明此类数据有可能增强临床诊断能力。但是，利用互联网搜索数据来改善早期诊断和医疗保健结果，需要有效解决道德，技术和政策挑战。通过促进跨学科的合作，推进基础设施的发展以及优先考虑患者的参与和同意，研究人员可以在医学诊断中释放互联网搜索数据的变革潜力，以最终增强患者护理，并提高医疗保健实践和政策。
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