An Online Survey of Healthcare Professionals to Understand the Use of Clinical Prediction Models in Practice
इस अध्ययन ने 157 स्वास्थ्य पेशेवरों का सर्वेक्षण किया जिससे यह पता चला कि जबकि नैदानिक भविष्यवाणी मॉडल आम तौर पर मूल्यवान और व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, उनका प्रभावी कार्यान्वयन वर्कफ़्लो एकीकरण संबंधी समस्याओं, नियामक अनिश्चितता और असंगत अपनाव के कारण बाधित होता है, जिसके लिए मॉडलों को पारदर्शी, उपयोगकर्ता के अनुकूल और वास्तविक अभ्यास के लिए कड़ाई से मान्य सुनिश्चित करने हेतु एक समन्वित प्रयास की आवश्यकता है।
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मानव शरीर की कल्पना एक विशाल, हलचल भरे शहर के रूप में करें जहाँ हर सेकंड लाखों छोटी-छोटी घटनाएँ होती हैं। डॉक्टर उन शहर योजनाकारों (सिटी प्लानर्स) की तरह हैं जो सब कुछ सुचारू रूप से चलाने की कोशिश करते हैं, लेकिन कभी-कभी उन्हें ट्रैफिक जाम, बिजली कटौती या तूफान होने से पहले ही उनका पूर्वानुमान लगाने के लिए थोड़ी मदद की जरूरत होती है। यहीं पर क्लिनिकल प्रेडिक्शन मॉडल्स (CPMs) काम आते हैं। इन मॉडल्स को जादुई भविष्य बताने वाले क्रिस्टल बॉल के रूप में नहीं, बल्कि मानव शरीर के लिए अत्यधिक परिष्कृत 'वेदर ऐप्स' (मौसम ऐप) के रूप में समझें। वे कई अलग-अलग संकेतों को लेते हैं—जैसे कि व्यक्ति की उम्र, उनका पारिवारिक इतिहास, या उनके वर्तमान लक्षण—और भविष्य की किसी स्वास्थ्य घटना, जैसे कि दिल का दौरा या स्ट्रोक की संभावना का अनुमान लगाने के लिए आंकड़ों की गणना करते हैं। हालांकि ये डिजिटल उपकरण डॉक्टरों के लिए अंतिम 'साइडकिक' (सहायक) होने के लिए बनाए गए हैं, ताकि वे निर्णय तेजी से और सुरक्षित रूप से ले सकें, लेकिन एक रहस्य है: वे हर जगह उपयोग क्यों नहीं किए जा रहे हैं? कुछ डॉक्टर इन पर अटूट विश्वास करते हैं, जबकि अन्य शायद ही इनके अस्तित्व के बारे में जानते हों। इस अंतर को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि हम इन सहायक उपकरणों को उन लोगों तक नहीं पहुँचा पाते जिन्हें इनकी आवश्यकता है, तो हम जीवन बचाने या बीमारी को रोकने के अवसर खो सकते हैं।
यह शोध पत्र एक विशाल, वैश्विक "हाथ उठाने" वाले सर्वेक्षण की तरह है जो स्वास्थ्य पेशेवरों को भेजा गया है ताकि यह पता लगाया जा सके कि इन प्रेडिक्शन मॉडल्स के साथ वास्तव में क्या हो रहा है। शोधकर्ताओं की एक टीम, जो लिवरपूल विश्वविद्यालय से है, जानना चाहती थी: क्या डॉक्टर और नर्स वास्तव में इन उपकरणों का उपयोग करते हैं? क्या वे इन्हें पसंद करते हैं? और यदि वे इनका उपयोग नहीं कर रहे हैं, तो उन्हें क्या रोक रहा है? उन्होंने दुनिया भर के 157 स्वास्थ्य कर्मियों (हालांकि अधिकांश यूके से थे) से एक ऑनलाइन प्रश्नावली भरने के लिए कहा।
यहाँ उन्हें क्या पता चला: सर्वेक्षण में शामिल अधिकांश लोगों (82%) को इन मॉडल्स के अस्तित्व के बारे में पता था, और एक ठोस बहुमत (71%) वास्तव में अपने दैनिक कार्य में इनका उपयोग करता है। जब यह पूछा गया कि ये कितने उपयोगी हैं, तो पेशेवरों ने उन्हें उच्च अंक दिए, जिसमें 8/10 का औसत (मीडियन) रेटिंग मिला। ऐसा लगता है कि जब ये उपकरण काम करते हैं, तो वे बहुत अच्छी तरह से काम करते हैं। सबसे लोकप्रिय मॉडल्स वे थे जो उम्र से संबंधित जोखिमों की भविष्यवाणी करते हैं, जैसे कि CHA2DS2-VASc स्कोर (जो स्ट्रोक के जोखिम की जाँच करता है) या QRISK (जो दिल के दौरे के जोखिम को देखता है)। दिलचस्प बात यह है कि भले ही इस सर्वेक्षण में प्रसूति और स्त्री रोग (ऑब्स्टेट्रिक्स एंड गायनेकोलॉजी) के विशेषज्ञ डॉक्टर शामिल थे, फिर भी उनके लिए डिज़ाइन किए गए विशिष्ट उपकरण सामान्य उपकरणों की तुलना में आश्चर्यजनक रूप से कम उपयोग किए गए।
लेकिन कहानी और भी दिलचस्प हो जाती है जब हम देखते हैं कि इन उपकरणों का उपयोग कैसे किया जाता है। डॉक्टरों और नर्सों की इस बारे में बहुत मजबूत राय है कि एक "अच्छा" उपकरण क्या होता है। वे चाहते हैं कि उनके प्रेडिक्शन मॉडल्स को प्राप्त करना एक वेंडिंग मशीन से स्नैक लेने जितना आसान हो। इन उपकरणों तक पहुँचने के पसंदीदा तरीके वेबसाइट (47%) और मोबाइल ऐप (33%) हैं। कोई भी पेपर मैनुअल पलटने नहीं चाहता; वे बस एक स्क्रीन टैप करना चाहते हैं। परिणामों को देखने के मामले में, वे स्पष्ट, दृश्य प्रारूपों (विजुअल फॉर्मेट) को पसंद करते हैं, जैसे कि एक सरल प्रतिशत (उदाहरण के लिए, "15% संभावना") या एक "हीट मैप" (एक रंग-कोडित ग्रिड जो एक नज़र में जोखिम स्तर दिखाता है)।
हालाँकि, कुछ गंभीर बाधाएँ भी हैं। सबसे बड़ी बाधा यह नहीं है कि उपकरण गणितीय रूप से खराब हैं; बल्कि यह है कि उन्हें डॉक्टर के व्यस्त दिन में फिट करना अक्सर कठिन होता है। सर्वेक्षण से पता चला कि यदि कोई उपकरण अस्पताल के मौजूदा कंप्यूटर सिस्टम (जैसे इलेक्ट्रॉनिक पेशेंट रिकॉर्ड्स) में सही ढंग से एकीकृत नहीं है, तो उसे अनदेखा कर दिया जाने की संभावना है। अन्य बाधाओं में यह न जानना शामिल है कि किसी विशिष्ट रोगी के लिए कौन सा उपकरण सही है, इस बात की चिंता करना कि क्या उपकरण को कानूनी रूप से "मेडिकल डिवाइस" माना जाता है, और प्रशिक्षण की सामान्य कमी। एक डॉक्टर ने उल्लेख किया कि यदि किसी उपकरण को मेडिकल स्कूल में नहीं सिखाया जाता या आधिकारिक दिशा-निर्देशों में इसकी सिफारिश नहीं की जाती है, तो पूरी टीम को इसे उपयोग करने के लिए राजी करना कठिन होता है।
शोधकर्ताओं का सुझाव है कि इन उपकरणों के वास्तव में सफल होने के लिए, उन्हें पारदर्शी, उपयोगकर्ता के अनुकूल और उस सॉफ़्टवेयर में गहराई से एकीकृत होना चाहिए जिसका डॉक्टर पहले से ही उपयोग कर रहे हैं। वे यह भी बताते हैं कि जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इन मॉडल्स को बनाना शुरू कर रहा है, यह जानना और भी महत्वपूर्ण हो जाता है कि मॉडल ने अपना अनुमान कैसे लगाया, बजाय इसके कि केवल एक "ब्लैक बॉक्स" पर भरोसा किया जाए। यह शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि स्वास्थ्य पेशेवर इन मॉडल्स को महत्व देते हैं, हमें केवल उन्हें बनाने के बजाय यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे वास्तविक दुनिया के अभ्यास में फिट बैठें, और स्पष्ट नियमों एवं बेहतर शिक्षा द्वारा समर्थित हों। तब तक, ये डिजिटल सहायक टूलबॉक्स में रखे हुए धूल जमाते रह सकते हैं, जबकि डॉक्टर यह समझने की कोशिश करते रहते हैं कि उनका सर्वोत्तम उपयोग कैसे किया जाए।
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