Lessons learned from implementing OMOP CDM in Japanese oncology​

आधुनिक चिकित्सा के विशाल परिदृश्य में, एक शांत क्रांति हो रही है, जो ऑपरेशन थिएटर में नहीं, बल्कि अस्पतालों के डिजिटल अभिलेखागारों (archives) में घटित हो रही है। दशकों से, डॉक्टर यह सिद्ध करने के लिए क्लिनिकल परीक्षणों (clinical trials) पर निर्भर रहे हैं कि कोई नई दवा काम करती है, लेकिन इन परीक्षणों में अक्सर सावधानीपूर्वक चुने गए मरीज नियंत्रित सेटिंग्स में शामिल होते हैं जो हमेशा रोजमर्रा की वास्तविक जिंदगी को नहीं दर्शाते। यह समझने के लिए कि उपचार सामान्य आबादी के लिए वास्तव में कैसा प्रदर्शन करते हैं, शोधकर्ताओं को "रियल-वर्ल्ड डेटा" का अध्ययन करने की आवश्यकता है—वह लाखों रिकॉर्ड जो हर दिन लोगों के डॉक्टर के पास जाने, निदान प्राप्त करने और दवाएं लेने के साथ उत्पन्न होते हैं। चुनौती हमेशा यह रही है कि प्रत्येक अस्पताल इस जानकारी को अपने स्वयं के अद्वितीय कोड और प्रारूपों का उपयोग करके अलग तरह से रिकॉर्ड करता है, जिससे विभिन्न स्थानों के डेटा को एक बड़ा चित्र देखने के लिए संयोजित करना लगभग असंभव हो जाता है। इसे हल करने के लिए, वैश्विक अनुसंधान समुदाय ने चिकित्सा जानकारी के लिए एक सार्वभौमिक अनुवादक विकसित किया जिसे 'ओमोप कॉमन डेटा मॉडल' (OMOP Common Data Model) कहा जाता है। इसे एक मानक भाषा के रूप में समझें जो टोक्यो के एक अस्पताल को न्यूयॉर्क के एक अस्पताल के साथ सीधे संवाद करने की अनुमति देती है, उनके विशिष्ट रिकॉर्ड को एक साझा प्रारूप में अनुवादित करती है ताकि उनका एक साथ विश्लेषण किया जा सके। यह दृष्टिकोण वैश्विक स्तर पर प्रभावी उपचारों की खोज को तेज करने और रोगी देखभाल में सुधार करने का वादा करता है, लेकिन इसके लिए स्थानीय रिकॉर्ड को इस नए मानक में बदलने के लिए एक विशाल, सटीक प्रयास की आवश्यकता होती है।

जापान के नेशनल कैंसर सेंटर हॉस्पिटल ईस्ट के शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह परीक्षण करने के लिए हाथ बढ़ाया कि क्या यह अनुवाद प्रक्रिया जापानी ऑन्कोलॉजी (oncology) की जटिल दुनिया के लिए काम कर सकती है। उन्होंने 2015 और 2022 के बीच स्तन कैंसर से उपचारित लगभग 8,400 रोगियों के इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड पर ध्यान केंद्रित किया। उनका लक्ष्य मरीजों का इलाज करना या कोई नया इलाज खोजना नहीं था, बल्कि यह देखना था कि क्या उनके अस्पताल के मौजूदा डिजिटल रिकॉर्ड को सफलतापूर्वक ओमोप (OMOP) प्रारूप में बदला जा सकता है और फिर एक विशेष गुणवत्ता डैशबोर्ड का उपयोग करके उनकी सटीकता की जांच की जा सकती है। यह एक महत्वपूर्ण परीक्षण था क्योंकि, जबकि अन्य देशों ने सफलतापूर्वक ऐसे डेटा के बड़े नेटवर्क बनाए हैं, जापान ने अभी तक यह प्रदर्शित नहीं किया था कि उसके विशिष्ट मेडिकल रिकॉर्ड को परिवर्तित और अंतरराष्ट्रीय अनुसंधान के लिए उपयोग किया जा सकता है। टीम ने रोगी के इतिहास, लैब परिणामों और उपचार विवरणों वाली कच्ची टेक्स्ट फाइलों को लिया और प्रत्येक शब्द को वैश्विक मानक से जोड़ने (mapping) के कठिन कार्य को शुरू किया। उन्हें यह सुनिश्चित करना था कि एक विशिष्ट प्रकार के कैंसर के लिए जापानी निदान कोड सही अंतरराष्ट्रीय अवधारणा से मेल खाता हो, और टोक्यो में निर्धारित की गई दवा वही पदार्थ हो जिसे यूरोप या संयुक्त राज्य अमेरिका में उपयोग किया जाता है।

इस रूपांतरण के परिणाम काफी उत्साहजनक थे। शोधकर्ताओं ने पाया कि वे रोगी देखभाल के प्रमुख क्षेत्रों, जिसमें निदान, प्रयोगशाला परीक्षण और दवा नुस्खे शामिल हैं, में 80 प्रतिशत से अधिक नैदानिक जानकारी को सफलतापूर्वक मानकीकृत कर सकते हैं। उन्होंने लाखों व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं को संसाधित किया, जिसमें 39 मिलियन से अधिक प्रयोगशाला परीक्षण परिणामों और लगभग 3,00,000 प्रिस्क्रिप्शनों को नए प्रारूप में परिवर्तित किया गया। इसने प्रदर्शित किया कि जापानी प्रणाली अवलोकन संबंधी अनुसंधान (observational research) के वैश्विक नेटवर्क में शामिल होने में सक्षम है। हालाँकि, यह प्रक्रिया बाधाओं के बिना नहीं थी। टीम ने पाया कि सर्जिकल प्रक्रियाएं अनुवाद के लिए सबसे कठिन क्षेत्र थीं; जबकि वे अधिकांश अन्य डेटा को मैप कर सके, उनके सिस्टम में सर्जरी के लिए उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट शब्द अंतरराष्ट्रीय मानकों के साथ अच्छी तरह से संरेखित नहीं थे, जिससे डेटा का वह हिस्सा अधूरा रह गया। इसके अतिरिक्त, उन्हें रिकॉर्ड में अंतराल का सामना करना पड़ा, जैसे कि कुछ परीक्षणों के लिए गायब तारीखें या रक्तचाप जैसे महत्वपूर्ण संकेतों के लिए माप की अस्पष्ट इकाइयाँ, जिन्हें मैन्युअल रूप से संबोधित करना पड़ा या बाहर करना पड़ा।

परिवर्तित डेटा भरोसेमंद हो, यह सुनिश्चित करने के लिए शोधकर्ताओं ने इसकी वैधता और पूर्णता को सत्यापित करने के लिए लगभग 2,000 स्वचालित जांच चलाईं। केवल 24 जांचों ने त्रुटि या विफलता को चिह्नित किया, जो एक बहुत छोटा अंश है जो यह सुझाव देता है कि परिवर्तित डेटासेट की समग्र गुणवत्ता उच्च है। जो कुछ त्रुटियां दिखाई दीं, वे मुख्य रूप से विशिष्ट तालिकाओं में सूचना की कमी से संबंधित थीं, जैसे कि रोगी की मृत्यु या दवा की खुराक के विवरण, जिसे टीम ने पहचान लिया कि इसे रूपांतरण सॉफ्टवेयर को परिष्कृत करके या मूल रिकॉर्ड में सुधार करके ठीक किया जा सकता है। अध्ययन ने एक महत्वपूर्ण सांस्कृतिक और प्रशासनिक बाधा को भी उजागर किया: जापानी सरकार अपने स्वयं के मानक चिकित्सा कोड का उपयोग करती है जो अभी तक ओमोप सिस्टम द्वारा उपयोग की जाने वाली अंतरराष्ट्रीय शब्दावली से जुड़े नहीं हैं। इसका मतलब है कि हर बार जब कोई जापानी अस्पताल इस वैश्विक नेटवर्क में शामिल होना चाहता है, तो उन्हें अपने स्थानीय कोड और अंतरराष्ट्रीय कोडों के बीच मैन्युअल रूप से एक सेतु बनाना पड़ता है, जो एक समय लेने वाला कार्य है जिसमें महत्वपूर्ण मानवीय प्रयास की आवश्यकता होती है।

अंततः, यह अध्ययन सिद्ध करता है कि जापानी मेडिकल रिकॉर्ड को एक ऐसे प्रारूप में बदला जा सकता है जो उन्हें शेष विश्व के डेटा के साथ विश्लेषण करने की अनुमति देता है। यह पुष्टि करता है कि जापान के रियल-वर्ल्ड डेटा का उपयोग करके कैंसर उपचार प्रभावशीलता पर बड़े पैमाने के अंतरराष्ट्रीय अध्ययनों का समर्थन करने के लिए बुनियादी ढांचा मौजूद है। हालाँकि, आगे का रास्ता केवल तकनीकी रूपांतरण से अधिक की मांग करता है; इसके लिए जापानी चिकित्सा शब्दावली को वैश्विक मानकों के साथ जोड़ने के लिए एक समन्वित प्रयास की आवश्यकता है ताकि अनुवाद प्रक्रिया सुचारू हो सके और मानवीय कार्य पर कम निर्भर रहे। जैसे-जैसे जापान में अधिक अस्पताल इन तरीकों को अपनाते हैं और जैसे-जैसे सरकारी पहल राष्ट्रीय स्तर पर चिकित्सा डेटा को मानकीकृत करने की दिशा में बढ़ती है, वैश्विक कैंसर उपचार की समझ में योगदान देने की जापान की क्षमता मजबूत होती जाती है। यहाँ किया गया कार्य एक ब्लूप्रिंट के रूप में कार्य करता है, जो दिखाता है कि हालांकि एक एकीकृत वैश्विक चिकित्सा डेटाबेस की यात्रा जटिल है, यह पूरी तरह से संभव है, जो भविष्य के अनुसंधान का मार्ग प्रशस्त करता है जो दुनिया भर के रोगियों को लाभान्वित कर सकता है।