Symptomchecker

Beispielawendungen

Beispiele Symptomchecker

Name	URL
Mediktor	my.mediktor.com
Ada	ada.com
Symptoma	symptoma.com

Studien

Die Studie “Correlating global trends in COVID-19 cases with online symptom checker self-assessments” von Marc Zobel, Bernhard Knapp, Jama Nateqi und Alistair Martin, veröffentlicht am 10. Februar 2023 in PLOS ONE, untersucht die Beziehung zwischen den Risikobewertungen eines Online-Symptomcheckers und den weltweiten Trends bei COVID-19-Infektionen. Sie analysiert Daten des Symptomcheckers Symptoma (www.symptoma.com) aus 18 Ländern und vergleicht diese mit offiziellen Infektionszahlen, um Korrelationen zu ermitteln. Die Studie zeigt eine durchschnittliche Korrelation von 0,342 zwischen den als risikoreich eingestuften Nutzern und den bestätigten Fällen, wobei diese Korrelation mit der selbstberichteten Gesundheit eines Landes zusammenhängt. Zudem stellt sie fest, dass die Trends im Symptomchecker den offiziellen Zahlen meist um drei Tage vorausgehen. Die Autoren schließen, dass Online-Symptomchecker nationale Infektionstrends erfassen können und somit ein wertvolles Werkzeug für die Pandemiebekämpfung darstellen. Die Daten sind unter github.com/symptoma/global_trends_symp_c19 verfügbar. (Zobel u. a. 2023)

Die Studie “Diagnostic Accuracy of Web-Based COVID-19 Symptom Checkers: Comparison Study” von Nicolas Munsch, Alistair Martin und weiteren Autoren, veröffentlicht im Oktober 2020 im Journal of Medical Internet Research (DOI: 10.2196/21299), bewertet die diagnostische Genauigkeit von zehn webbasierten COVID-19-Symptomcheckern. Sie analysiert deren Leistung anhand von 50 COVID-19-Fällen und 410 Kontrollfällen ohne COVID-19, wobei Sensitivität, Spezifität, F1-Score und Matthews-Korrelationskoeffizient (MCC) ermittelt wurden. Die Ergebnisse zeigen große Unterschiede: Symptoma (F1=0.92, MCC=0.85) und Infermedica (F1=0.80, MCC=0.61) erzielten die besten Werte für „hohes Risiko“, während andere wie Ada (F1=0.24) und Your.MD (F1=0.24) schlechter abschnitten. Die Studie hebt hervor, dass nur zwei Checker ein gutes Gleichgewicht zwischen Sensitivität und Spezifität bieten, und betont die Bedeutung solcher Tools für Triage und Entlastung des Gesundheitswesens während der Pandemie, trotz variabler Zuverlässigkeit. (Munsch u. a. 2020)

Die Studie “Comparison of Two Symptom Checkers (Ada and Symptoma) in the Emergency Department: Randomized, Crossover, Head-to-Head, Double-Blinded Study” von Johannes Knitza und Kollegen, veröffentlicht 2024 im Journal of Medical Internet Research (DOI: 10.2196/56514), vergleicht die diagnostische Genauigkeit, Sicherheit, Benutzbarkeit und Akzeptanz der Symptomchecker Ada und Symptoma in der Notaufnahme des Universitätsklinikums Erlangen. In einer randomisierten, doppelt verblindeten Crossover-Studie mit 437 Patienten zwischen April und November 2021 zeigte Ada eine höhere diagnostische Genauigkeit (identische Diagnose bei 14 % vs. 4 % für Symptoma als Top-Diagnose) und bessere Benutzbarkeit (88 % vs. 78 % fanden sie einfach). Beide Checker übersahen jedoch bei 13–14 % der Fälle potenziell lebensbedrohliche Diagnosen, und Ada triagierte 34 % korrekt, aber 13 % zu niedrig. Die Akzeptanz war gering (NPS: Ada –34, Symptoma –47). Die Autoren warnen vor der unkritischen Nutzung solcher Tools in Notfällen und fordern strengere klinische Evaluationsstudien. (Knitza u. a. 2024)

Die Studie “Vom Symptom zur Diagnose – Tauglichkeit von Symptom-Checkern: Update aus Sicht der HNO” von J. Nateqi und Kollegen, veröffentlicht am 16. April 2019 in HNO (Band 67, S. 334–342), untersucht die diagnostische Genauigkeit moderner Symptomchecker aus der Perspektive der Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde. Sie aktualisiert eine Harvard-Studie von 2015, die eine Treffergenauigkeit von 29–71 % feststellte, indem sie fünf neue Checker (Symptoma, Ada, FindZebra, Mediktor, Babylon) einbezieht und die Ergebnisse normiert. Symptoma sticht mit 82,2 % (Top 1), 100 % (Top 3 und Top 10) heraus und übertrifft den bisherigen Standard deutlich. In einem HNO-spezifischen Test mit Fällen aus dem British Medical Journal erreicht Symptoma 64,3 % (Top 1), 92,9 % (Top 3) und 100 % (Top 10), weit vor Isabel (21,4 %; 40,5 %; 61,9 %) und FindZebra (26,2 %; 42,9 %; 54,8 %). Die Autoren schließen, dass Symptoma als einzige praxistaugliche Lösung gilt, empfehlen jedoch größere Studien, insbesondere zu seltenen Krankheiten. (Nateqi u. a. 2019)

Die Studie „Laypeople’s Use of and Attitudes Toward Large Language Models and Search Engines for Health Queries: Survey Study“ untersucht, wie Laien in den USA große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Suchmaschinen wie Google für Gesundheitsfragen nutzen, und zeigt Auswirkungen für die ambulante medizinische Versorgung. Während Suchmaschinen mit 95,6 % Nutzung die Hauptquelle bleiben, verwenden bereits 32,6 % LLMs, wobei 13,9 % diese sogar als erste Anlaufstelle wählen – ein Hinweis auf eine wachsende Akzeptanz, die den Zugang zu Gesundheitsinformationen erleichtert und die Patientenautonomie stärkt. (Mendel u. a. 2025)

Knitza, Johannes, Ragip Hasanaj, Jonathan Beyer, Franziska Ganzer, Anna Slagman, Myrto Bolanaki, Hendrik Napierala, u. a. 2024. „Comparison of Two Symptom Checkers (Ada and Symptoma) in the Emergency Department: Randomized, Crossover, Head-to-Head, Double-Blinded Study“. Journal of Medical Internet Research 26: e56514.

Mendel, Tamir, Nina Singh, Devin M Mann, Batia Wiesenfeld, und Oded Nov. 2025. „Laypeople’s Use of and Attitudes Toward Large Language Models and Search Engines for Health Queries: Survey Study“. J Med Internet Res 27 (Februar): e64290. https://doi.org/10.2196/64290.

Munsch, Nicolas, Alistair Martin, Stefanie Gruarin, Jama Nateqi, Isselmou Abdarahmane, Rafael Weingartner-Ortner, und Bernhard Knapp. 2020. „Diagnostic accuracy of web-based COVID-19 symptom checkers: comparison study“. Journal of medical Internet research 22 (10): e21299.

Nateqi, J, S Lin, H Krobath, S Gruarin, T Lutz, T Dvorak, A Gruschina, und R Ortner. 2019. „Vom symptom zur diagnose–Tauglichkeit von symptom-checkern: update aus Sicht der HNO“. HNO 67: 334–42.

Zobel, Marc, Bernhard Knapp, Jama Nateqi, und Alistair Martin. 2023. „Correlating global trends in COVID-19 cases with online symptom checker self-assessments“. Plos one 18 (2): e0281709.