The development and implementation planning of an AI-powered Palliative Care Assessment Tool (PCAT) for aged care: a Triple C model approach

आवासीय वृद्धावस्था देखभाल (रेसिडेंशियल एयज्ड केयर) के शांत गलियारों में, एक गंभीर चुनौती अक्सर तब तक अनसुनी रह जाती है जब तक कि बहुत देर न हो जाए। कई बुजुर्ग निवासी ऐसी स्थितियों के साथ जीवन व्यतीत करते हैं जो अंततः उनके जीवन को छोटा कर देंगी, और इन व्यक्तियों के लिए, देखभाल का लक्ष्य बीमारी को ठीक करने से बदलकर आराम, गरिमा और जीवन की गुणवत्ता सुनिश्चित करने की ओर स्थानांतरित हो जाता है। इस दृष्टिकोण को उपशामक देखभाल (पेलिएटिव केयर) के रूप में जाना जाता है। आदर्श रूप से, यह सहायता जल्दी शुरू होनी चाहिए, जिससे परिवारों और चिकित्सा टीमों को लक्षणों का प्रबंधन करने और भविष्य की योजना बनाने में मदद मिले, जबकि व्यक्ति निर्णय लेने में सक्षम होने की स्थिति में हो। हालांकि, नर्सिंग होम की व्यस्त वास्तविकता में, ये ज़रूरतें अक्सर देरी से पहचानी जाती हैं। स्टाफ के सदस्य, जो अक्सर काम के भारी बोझ और जटिल शेड्यूल के बीच जूझ रहे होते हैं, उन सूक्ष्म संकेतों को पहचानने में चूक सकते हैं जो यह दर्शाते हैं कि एक निवासी उस चरण में प्रवेश कर रहा है जहाँ विशेष सहायता की आवश्यकता है। जबकि डॉक्टरों और नर्सों ने इन जरूरतों को पहचानने के लिए लंबे समय से चेकलिस्ट और संरचित प्रश्नों का उपयोग किया है, ये उपकरण इस बात पर निर्भर करते हैं कि कोई इंसान सही समय पर उनका उपयोग करना याद रखे, और वे आमतौर पर पूरे समुदाय के बजाय एक समय में एक व्यक्ति पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

इसे हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने इस बात की खोज शुरू कर दी है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस)—ऐसे कंप्यूटर जो पैटर्न पहचानने के लिए डेटा से सीख सकते हैं—कैसे मदद कर सकती है। विचार मशीन द्वारा डॉक्टर के निर्णय को बदलने का नहीं है, बल्कि एक अथक सहायक के रूप में कार्य करने का है जो हर दिन प्रत्येक निवासी के बारे में जानकारी को स्कैन करे और उन्हें फ्लैग (चिह्नित) करे जिन्हें समीक्षा की आवश्यकता हो सकती है। यह शोध पत्र ऐसे एक उपकरण के सावधानीपूर्वक निर्माण का वर्णन करता है, जिसे 'पेलिएटिव केयर असेसमेंट टूल' (PCAT) कहा जाता है, जिसे विशेष रूप से विक्टोरिया, ऑस्ट्रेलिया में वृद्धावस्था देखभाल के लिए डिज़ाइन किया गया है। टीम ने केवल सॉफ्टवेयर नहीं बनाया और उम्मीद नहीं की कि यह काम करेगा; उन्होंने एक विशिष्ट, मानव-केंद्रित रोडमैप का पालन किया जिसे 'ट्रिपल सी मॉडल' (Triple C model) कहा जाता है। यह दृष्टिकोण उन लोगों से बात करने को प्राथमिकता देता है जो वास्तव में इस प्रणाली का उपयोग करेंगे, डिजाइन को आकार देने के लिए मिलकर काम करने, और यह सुनिश्चित करने पर केंद्रित है कि प्रारंभिक परियोजना फंडिंग समाप्त होने के लंबे समय बाद भी यह उपकरण वास्तविक दुनिया में जीवित और समृद्ध रह सके। परिणाम एक डिजिटल प्रणाली है जो परीक्षण के लिए तैयार है, जिसका आधार केवल तकनीकी क्षमता नहीं बल्कि सुरक्षा और व्यावहारिकता है।

यात्रा एक सरल लेकिन कठिन प्रश्न के साथ शुरू हुई: आप एक डिजिटल टूल कैसे बनाते हैं जो नर्सिंग होम की शिफ्ट की अराजक और उच्च-दबाव वाली लय में फिट हो सके? शोधकर्ता जानते थे कि यदि टूल बहुत जटिल हुआ या इसने स्टाफ को धीमा कर दिया, तो इसे अनदेखा कर दिया जाएगा। उन्होंने विशेषज्ञों की एक विस्तृत श्रेणी को इकट्ठा करके शुरुआत की, जिसमें नर्स, केयर होम मैनेजर और पेलिएटिव केयर विशेषज्ञ शामिल थे, ताकि संरचित बातचीत की एक श्रृंखला आयोजित की जा सके। ये औपचारिक साक्षात्कार नहीं थे बल्कि सहयोगात्मक कार्यशालाएं थीं जहाँ टीम ने स्टाफ के दैनिक संघर्षों को सुना। उन्होंने सीखा कि वर्तमान देखभाल में कहाँ कमियां थीं, क्या चीज़ जरूरतों की शीघ्र पहचान को रोकती थी, और एक डिजिटल प्रॉम्प्ट (संकेत) को कहाँ दिखाई देना चाहिए ताकि उसे देखा और उस पर कार्रवाई की जा सके। परामर्श (कंसल्टेशन) के इस चरण ने यह सुनिश्चित किया कि टूल काम की वास्तविकता के इर्द-गिर्द डिजाइन किया गया था, न कि इसके किसी आदर्श संस्करण के इर्द-गिर्द।

एक बार जब समस्याओं को स्पष्ट रूप से परिभाषित कर दिया गया, तो टीम सहयोग चरण में चली गई। यहाँ, ध्यान उन अंतर्दृष्टि को एक कामकाजी डिजाइन में बदलने पर केंद्रित था। शोधकर्ताओं ने तकनीकी टीम के साथ मिलकर एक ऐसा सिस्टम बनाने के लिए काम किया जो मौजूदा चिकित्सा दिशानिर्देशों के जटिल तर्क को एक सरल, स्पष्ट इंटरफेस में अनुवादित कर सके। एक प्रमुख सिद्धांत यह था कि टूल कभी भी अंतिम निर्णय लेने की मानवीय क्षमता को नहीं छीनना चाहिए। सिस्टम को एक 'रिस्क रेटिंग' (जोखिम रेटिंग) प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया था—जो एक सरल संकेत है कि किसी निवासी को पेलिएटिव सपोर्ट की कितनी आवश्यकता हो सकती है—लेकिन इसमें हमेशा एक स्पष्ट मार्ग शामिल था जिससे एक चिकित्सक अपने पेशेवर निर्णय के भिन्न होने पर सुझाव को ओवरराइड (निरस्त) कर सके। यह "ह्यूमन इन द लूप" (मानव नियंत्रण वाला) फीचर महत्वपूर्ण था, जो यह सुनिश्चित करता था कि तकनीक देखभाल का निर्देश देने के बजाय उसका समर्थन करे।

इससे पहले कि यह टूल किसी मरीज को दिखाया जाता या वास्तविक नर्सिंग होम में उपयोग किया जाता, टीम ने इसे 'ह्यूरिस्टिक इवैल्यूएशन' (heuristic evaluation) नामक एक कठोर सुरक्षा जांच से गुजारा। यह एक ऐसी विधि है जहाँ विशेषज्ञ सुरक्षा और उपयोगिता के स्थापित सिद्धांतों के विरुद्ध एक सिस्टम की समीक्षा करते हैं, और नुकसान पहुँचाने से पहले संभावित खामियों को देखते हैं। मूल्यांकन ने कई महत्वपूर्ण मुद्दों को उजागर किया जिन्हें ठीक करने की आवश्यकता थी। उदाहरण के लिए, शुरुआती डिजाइन ने उपयोगकर्ता को गलती से किसी निवासी का रिकॉर्ड हटाने की अनुमति दी थी, एक ऐसा जोखिम जिसे तुरंत हटा दिया गया। टीम ने यह भी पाया कि सिस्टम कभी-कभी एक ऐसी जोखिम रेटिंग दिखाता था जो अनुशंसित कार्रवाई के विपरीत थी, जिससे एक थका हुआ नर्स भ्रमित हो सकता था। उन्होंने यह भी देखा कि टूल यह स्पष्ट नहीं करता था कि उसने एक निश्चित रेटिंग क्यों दी, जिससे स्टाफ के लिए सलाह पर भरोसा करना कठिन हो गया।

टीम ने इन मुद्दों को विशिष्ट, व्यावहारिक परिवर्तनों के साथ संबोधित किया। उन्होंने एक "क्यों यह रेटिंग?" फीचर जोड़ा जो साधारण भाषा में तर्क को समझाता है। उन्होंने एक विजुअल इंडिकेटर (दृश्य संकेतक) पेश किया जो यह दिखाता है कि किसी निवासी की स्थिति बिगड़ रही है, स्थिर है या सुधर रही है, जिससे स्टाफ को समय के साथ रुझान देखने में मदद मिलती है। नर्सों पर मानसिक भार को कम करने के लिए, टूल को इस तरह पुनर्गठित किया गया कि वह वर्णानुक्रम के बजाय सबसे गंभीर निवासियों को पहले दिखाए, और इसे उन ट्रिगर्स को छिपाने के लिए प्रोग्राम किया गया जो किसी विशिष्ट व्यक्ति पर लागू नहीं होते थे। रंगों को टेक्स्ट और आइकन के साथ जोड़ा गया ताकि यदि कोई रंगों के बीच अंतर नहीं कर पा रहा हो, तो भी अर्थ स्पष्ट रहे। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि उन्होंने एक प्रलेखित मार्ग (documented pathway) बनाया जिसके माध्यम से एक चिकित्सक सिस्टम से असहमत हो सके, यह सुनिश्चित करते हुए कि अंतिम निर्णय हमेशा एक मानव पेशेवर के पास रहे।

शोध पत्र इस बात के साथ समाप्त होता है कि यह टूल अब कई वृद्धावस्था देखभाल केंद्रों में चरणबद्ध परीक्षण के लिए तैयार है। शोधकर्ता योजना बना रहे हैं कि वे नर्सिंग स्टाफ को इस टूल से परिचित कराएंगे जो इसे अपनी सामान्य दैनिक दिनचर्या के हिस्से के रूप में, निवासियों के एक छोटे समूह के साथ उपयोग करेंगे। इस अगले चरण का लक्ष्य यह सिद्ध करना नहीं है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पूर्ण है, बल्कि यह देखना है कि क्या टूल वास्तविक दुनिया में उपयोग योग्य, स्वीकार्य और व्यवहार्य है। लेखक सावधानी से यह स्पष्ट करते हैं कि यह शोध पत्र केवल डिजाइन और तैयारी चरणों को कवर करता है; परीक्षण के वास्तविक परिणाम, जिसमें यह शामिल है कि क्या टूल सफलतापूर्वक देखभाल में सुधार करता है, एक भविष्य के अध्ययन में रिपोर्ट किए जाएंगे। उपयोगकर्ताओं की बात सुनने और सुरक्षा संबंधी मुद्दों को ठीक करने के कार्य को पहले ही पूरा करके, टीम ने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो वास्तविक दुनिया के लिए तैयार है। यह दृष्टिकोण बताता है कि स्वास्थ्य सेवा में तकनीक की सफलता के लिए, इसे उसी देखभाल और ध्यान के साथ बनाया जाना चाहिए जो चिकित्सा उपचारों द्वारा समर्थित मानवीय आवश्यकताओं के लिए आवश्यक है। ऐसे टूल की सफलता उसके कोड की जटिलता पर कम और इस बात पर अधिक निर्भर करती है कि वह उन लोगों के जीवन में कितनी सहजता से फिट बैठता है जो इसका उपयोग करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि किसी निवासी को केवल इसलिए अनदेखा न किया जाए क्योंकि सिस्टम का उपयोग करना बहुत कठिन था।