Performance of Machine Learning Models to Predict the Need for Computed Tomography Brain Scans From Clinical Features in Emergency Department Headache Patients
इस अध्ययन ने आपातकालीन विभाग के सिरदर्द वाले रोगियों में सीटी ब्रेन स्कैन की आवश्यकता का पूर्वानुमान लगाने के लिए नैदानिक विशेषताओं का उपयोग करते हुए मशीन लर्निंग मॉडल का मूल्यांकन किया, जिसमें पाया गया कि जबकि सभी मॉडल महत्वपूर्ण और गैर-महत्वपूर्ण निष्कर्षों के बीच अंतर कर सकते थे, एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल ने इलास्टिक नेट और रैंडम फॉरेस्ट मॉडल की तुलना में बेहतर अंशांकन (कैलिब्रेशन) प्रदान किया।
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हर साल, दुनिया भर में लाखों लोग सिरदर्द के कारण आपातकालीन विभागों (इमरजेंसी डिपार्टमेंट) की ओर दौड़ते हैं। इनमें से अधिकांश के लिए, यह दर्द एक परेशानी मात्र है—एक अस्थायी, गैर-गंभीर समस्या जिसे आराम या साधारण दवा से ठीक किया जा सकता है। हालाँकि, इन रोगियों के एक छोटे से अंश के लिए, सिरदर्द किसी बहुत अधिक खतरनाक चीज़, जैसे कि मस्तिष्क में रक्तस्राव, ट्यूमर, या स्ट्रोक का पहला चेतावनी संकेत हो सकता है। आपातकालीन डॉक्टरों के लिए चुनौती यह है कि वे केवल रोगी को देखकर अंतर नहीं कर सकते। सुरक्षित रहने के लिए, वे अक्सर कंप्यूटेड टोमोग्राफी, या सीटी (CT) स्कैन का आदेश देते हैं, जो मस्तिष्क की विस्तृत तस्वीर बनाने के लिए एक्स-रे का उपयोग करता है। जबकि ये स्कैन उन लोगों के लिए जीवन रक्षक होते हैं जिन्हें इनकी आवश्यकता होती है, ये रोगियों को विकिरण (रेडिएशन) के संपर्क में लाते हैं और महंगे चिकित्सा संसाधनों को भी रोकते हैं। डॉक्टर लंबे समय से "रेड फ्लैग्स" (चेतावनी संकेतों) की सूचियों पर निर्भर रहे हैं—जैसे कि अचानक शुरुआत या भ्रम जैसे विशिष्ट लक्षण—ताकि यह तय किया जा सके कि किसे स्कैन की आवश्यकता है, लेकिन ये नियम पूर्ण नहीं हैं और अक्सर चिकित्सकों को अनुमान लगाने पर मजबूर कर देते हैं।
शोधकर्ताओं ने यह पता लगाने के लिए अन्वेषण करना शुरू कर दिया है कि क्या कंप्यूटर इन निर्णयों को अधिक सटीकता से लेने में मदद कर सकते हैं। मशीन लर्निंग, जो कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रकार है और अनुभव से पैटर्न सीखता है, में बड़ी मात्रा में रोगी डेटा फीड करके, वैज्ञानिक ऐसे उपकरण बनाने की उम्मीद करते हैं जो रोगी के लक्षणों और चिकित्सा इतिहास के आधार पर गंभीर मस्तिष्क संबंधी समस्या की संभावना की भविष्यवाणी कर सकें। लक्ष्य डॉक्टर को बदलना नहीं है, बल्कि एक दूसरी राय प्रदान करना है जो उन कुछ रोगियों को पहचानने में मदद करे जिन्हें वास्तव में स्कैन की आवश्यकता है और उन्हें भी जो इसे नहीं चाहते, जिससे अनावश्यक विकिरण जोखिम कम हो सके और सभी के लिए देखभाल की गति बढ़ सके।
ऑस्ट्रेलिया, यूरोप और एशिया के विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने दस अलग-अलग देशों के अस्पतालों में आए 5,000 से अधिक वयस्कों के वास्तविक डेटा का उपयोग करके इस विचार का परीक्षण करने का निर्णय लिया, जो सिरदर्द की मुख्य शिकायत के साथ आए थे। इस समूह में विविध परिवेशों के रोगी शामिल थे, जिनमें बड़े विश्वविद्यालय अस्पतालों से लेकर छोटे सामुदायिक क्लीनिक तक शामिल थे। शोधकर्ताओं ने प्रत्येक व्यक्ति के लिए विस्तृत विवरण देखे: दर्द कैसे शुरू हुआ, यह कितने समय तक रहा, यह कहाँ स्थित था, रोगी की आयु और चिकित्सा इतिहास, और शारीरिक परीक्षण एवं रक्त परीक्षण के परिणाम। इसके बाद उन्होंने इन विवरणों की तुलना वास्तविक सीटी स्कैन परिणामों से की। इस अध्ययन में, एक "नैदानिक रूप से महत्वपूर्ण निष्कर्ष" का अर्थ था किसी गंभीर चीज़ जैसे कि रक्तस्राव, रक्त वाहिका की असामान्यता, या ट्यूमर की खोज करना। यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि उन कई रोगियों के लिए जिन्हें सीटी स्कैन नहीं कराया गया था, शोधकर्ताओं ने माना कि उनमें कोई गंभीर निष्कर्ष नहीं था, जो इस प्रकार के शोध में एक मानक दृष्टिकोण है क्योंकि आपातकालीन सेटिंग्स में गंभीर स्थितियों को शायद ही कभी छोड़ा जाता है।
टीम ने यह देखने के लिए तीन अलग-अलग प्रकार के मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण किया कि कौन सा मॉडल यह बेहतर भविष्यवाणी कर सकता है कि किसे गंभीर निष्कर्ष होगा। एक मॉडल पारंपरिक सांख्यिकीय विधि थी, जबकि अन्य अधिक जटिल एल्गोरिदम थे जिन्हें डेटा में जटिल पैटर्न खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया था। जब उन्होंने अपने मॉडलों को रोगी डेटा के एक नए सेट के विरुद्ध चलाया जिसे उन्होंने पहले कभी नहीं देखा था, तो परिणाम स्पष्ट थे। तीनों मॉडल यादृच्छिक संयोग (रैंडम चांस) से बेहतर तरीके से गंभीर निष्कर्ष वाले रोगियों और बिना गंभीर निष्कर्ष वाले रोगियों के बीच अंतर करने में सक्षम थे। हालाँकि, सबसे सरल मॉडल, पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल, समग्र रूप से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करता था। यह सही मामलों की पहचान करने में थोड़ा बेहतर था और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि यह अपने आत्मविश्वास के स्तरों में अधिक विश्वसनीय था। जटिल मॉडल या तो जोखिम के बारे में बहुत अधिक या बहुत कम अनुमान लगाने की प्रवृत्ति रखते थे, जबकि सरल मॉडल ने ऐसी संभावनाएँ दीं जो वास्तविकता के अधिक करीब थीं, विशेष रूप से उन कई रोगियों के लिए जिनमें गंभीर समस्याओं का कम जोखिम था।
अध्ययन में पाया गया कि कुछ कारकों ने गंभीर निष्कर्ष की संभावना को बहुत अधिक बढ़ा दिया। 50 वर्ष से अधिक आयु के रोगी, पुरुष, और वे जिन्होंने अचानक, तत्काल सिरदर्द का अनुभव किया, उच्च जोखिम पर थे। अन्य मजबूत संकेत चिकित्सा इतिहास में कैंसर, भ्रम, अंग में कमजोरी, या बोलने में कठिनाई शामिल थे। इसके विपरीत, सामान्य माइग्रेन से जुड़े लक्षण, जैसे कि सिर के केवल एक तरफ दर्द या प्रकाश के प्रति संवेदनशीलता, वास्तव में गंभीर समस्या की कम संभावना से जुड़े थे। शोधकर्ताओं ने पाया कि सबसे प्रभावी मॉडल संभावित रूप से किए जाने वाले सीटी स्कैन की संख्या को एक महत्वपूर्ण अंतर से कम कर सकता है। यदि डॉक्टर अपने निर्णय लेने के लिए इस उपकरण का उपयोग करते, तो वे परीक्षण समूह के सैकड़ों उन रोगियों को स्कैन करने से बच सकते थे जिन्हें गंभीर स्थिति होने की संभावना कम थी, बिना उन कुछ को छोड़े जिन्हें इसकी आवश्यकता थी।
इन उत्साहजनक परिणामों के बावजूद, लेखक यह स्पष्ट करने में सावधानी बरतते हैं कि यह तुरंत हर अस्पताल में उपयोग के लिए तैयार कोई अंतिम समाधान नहीं है। यह अध्ययन एक महत्वपूर्ण पहला कदम, या एक "मैपिंग चरण" का प्रतिनिधित्व करता है, जहाँ समस्या की पहचान की जाती है और एक संभावित डिजिटल उपकरण बनाया जाता है। इससे पहले कि किसी ऐसे उपकरण पर इतना भरोसा किया जा सके कि वह आपातकालीन विभागों के संचालन को बदल दे, इसे नए, वास्तविक दुनिया के परिवेश में परीक्षण किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह विभिन्न आबादी के लिए समान रूप से काम करता है और गलतियाँ नहीं करता है। शोधकर्ताओं ने यह भी नोट किया कि उनके डेटा में वे सभी संभावित लक्षण शामिल नहीं थे जिन्हें एक डॉक्टर जांच सकता है, और मॉडलों को लाइव रोगियों के बजाय ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। फिर भी, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग सफलतापूर्वक नैदानिक विशेषताओं से सीखकर मस्तिष्क स्कैन की आवश्यकता की भविष्यवाणी कर सकती है। इन उपकरणों को परिष्कृत करके और इनका और अधिक परीक्षण करके, चिकित्सा समुदाय के पास एक दिन एक विश्वसनीय तरीका हो सकता है जिससे यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रत्येक रोगी जिसे स्कैन की आवश्यकता है उसे जल्दी से एक मिल सके, जबकि उन लोगों को अनावश्यक प्रक्रियाओं से बचाया जा सके जिन्हें इसकी आवश्यकता नहीं है।
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