Cost-Effectiveness of a Locally Manufactured 3D-Printed AI-Assisted Videolaryngoscope: A Model-Based Economic Evaluation

दुनिया भर के अस्पतालों में, उन मरीजों के लिए एक स्पष्ट वायुमार्ग (एयरवे) सुरक्षित करना जो अपने आप सांस नहीं ले सकते, चिकित्सा टीमों के सामने आने वाले सबसे महत्वपूर्ण और समय के प्रति संवेदनशील कार्यों में से एक है। यह प्रक्रिया, जिसे ऑरोट्रैकीय इंटुबेशन (orotracheal intubation) कहा जाता है, इसमें एक ब्रीदिंग ट्यूब को गले से होते हुए श्वास नली में निर्देशित करना शामिल है। जबकि डॉक्टर लंबे समय से गले को देखने के लिए एक साधारण धातु के ब्लेड का उपयोग करते आए हैं, एक अधिक उन्नत उपकरण जिसे वीडियोलैरिंगोस्कोप (videolaryngoscope) कहा जाता है, कई स्थानों पर पसंदीदा मानक के रूप में उभरा है। यह उपकरण एक छोटे कैमरे का उपयोग करता है जो स्वर तंत्र (vocal cords) की एक बढ़ी हुई छवि को स्क्रीन पर भेजता है, जिससे यह देखना बहुत आसान हो जाता है कि ट्यूब को कहाँ जाना चाहिए। यह दृश्य सहायता पहली बार में ही ट्यूब डालने की संभावना को काफी बढ़ा देती है, जो अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि बार-बार प्रयास करने से कम ऑक्सीजन स्तर या दांतों को नुकसान जैसी गंभीर जटिलताएं हो सकती हैं। इन स्पष्ट लाभों के बावजूद, इन कैमरा युक्त उपकरणों की ऊंची कीमत ने इन्हें कई सार्वजनिक अस्पतालों की पहुंच से बाहर रखा है, विशेष रूप से उन देशों में जहां संसाधन सीमित हैं। जब महंगे उपकरण उपलब्ध नहीं होते, तो डॉक्टरों को अक्सर पुराने, कम प्रभावी तरीकों पर निर्भर रहने के लिए मजबूर होना पड़ता है, जिससे मरीज केवल इसलिए अधिक जोखिम में पड़ जाते हैं क्योंकि सिस्टम बेहतर उपकरणों का खर्च वहन नहीं कर सकता।

ब्राजील में शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस समस्या को हल करने के लिए एक नया प्रकार का चिकित्सा उपकरण बनाने का लक्ष्य रखा जो आधुनिक तकनीक को स्थानीय विनिर्माण के साथ जोड़ता है। उन्होंने एक ऐसा वीडियोलैरिंगोस्कोप डिजाइन किया है जो 3D प्रिंटर द्वारा निर्मित है—एक ऐसी प्रक्रिया जो प्लास्टिक से परत दर परत वस्तुएं बनाती है—और इसे एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणाली से लैस किया गया है जो डॉक्टर को वास्तविक समय में स्वर तंत्र की पहचान करने में मदद करती है। विदेशों से महंगे मशीन आयात करने के बजाय, उनका लक्ष्य इस उपकरण को बहुत कम लागत पर स्थानीय रूप से बनाना था। यह दृष्टिकोण कितना व्यवहार्य है, यह देखने के लिए शोधकर्ताओं ने न केवल उपकरण बनाया; बल्कि उन्होंने बाजार में उपलब्ध सर्वश्रेष्ठ वाणिज्यिक विकल्प के विरुद्ध इसकी तुलना करने के लिए एक विस्तृत आर्थिक सिमुलेशन भी चलाया। उनका लक्ष्य यह निर्धारित करना था कि क्या यह स्थानीय रूप से निर्मित, AI-सहायता प्राप्त उपकरण महंगे आयातित संस्करण के समान प्रदर्शन कर सकता है और साथ ही सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणाली के लिए काफी धन बचा सकता है।

यह अध्ययन ब्राजील के एकीकृत स्वास्थ्य प्रणाली (Unified Health System) के दृष्टिकोण पर केंद्रित था, जो लाखों लोगों को स्वास्थ्य सेवा प्रदान करती है। शोधकर्ताओं ने एक कंप्यूटर मॉडल बनाया जिसने पांच साल की अवधि में हजारों इंटुबेशन प्रक्रियाओं का अनुकरण (simulate) किया। उन्होंने इस मॉडल में साठ डॉक्टरों के शामिल एक उपयोगिता परीक्षण से एकत्र किए गए वास्तविक डेटा को डाला, जिन्होंने उच्च-सटीकता वाले सिम्युलेटर पर अभ्यास किया था, साथ ही मौजूदा चिकित्सा साहित्य से प्राप्त जानकारी को भी शामिल किया। इन सिमुलेशन में, शोधकर्ताओं द्वारा 292 ब्राजीलियाई रियाल की लागत से बनाए गए स्थानीय उपकरण की तुलना 10,000 ब्राजीलियाई रियाल वाले गोल्ड-स्टैंडर्ड आयातित उपकरण से की गई थी। मॉडल ने दो मुख्य चीजों को ट्रैक किया: डॉक्टर कितनी बार पहली बार में सफलतापूर्वक ट्यूब डालने में सफल रहे, और प्रत्येक प्रक्रिया के लिए अस्पताल द्वारा वहन की गई कुल लागत, जिसमें उपकरण की कीमत और प्रक्रिया विफल होने पर जटिलताओं के उपचार की संभावित लागत शामिल थी।

सिमुलेशन के परिणाम चौंकाने वाले थे। स्थानीय रूप से निर्मित उपकरण एक 'स्ट्रिक्टली डोमिनेंट स्ट्रैटेजी' (strictly dominant strategy) साबित हुआ, जिसका अर्थ है कि यह आयातित विकल्प की तुलना में सस्ता और अधिक प्रभावी दोनों था। मॉडल में, नए उपकरण ने पहले प्रयास में सफलता की शत-प्रतिशत (100%) दर हासिल की, जबकि महंगे आयातित उपकरण ने 98.3 प्रतिशत सफलता दर प्राप्त की। चूंकि नया उपकरण बेहतर काम करता था, इसलिए इसने असफल प्रयासों से जुड़ी लागतों, जैसे गहन देखभाल इकाई (ICU) में अतिरिक्त समय या दंत चोटों के उपचार से बचा। जब शोधकर्ताओं ने प्रति रोगी कुल अपेक्षित लागत की गणना की, तो स्थानीय रूप से निर्मित विकल्प 145.39 ब्राजीलियाई रियाल आया, जबकि आयातित विकल्प के लिए यह 172.27 ब्राजीलियाल था। इसका मतलब था कि प्रत्येक प्रक्रिया के लिए, स्वास्थ्य प्रणाली 26.87 ब्राजीलियाई रियाल बचाएगी और साथ ही रोगी की सुरक्षा में सुधार करेगी।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि ये निष्कर्ष केवल एक भाग्यशाली अनुमान नहीं थे, शोधकर्ताओं ने यह परीक्षण किया कि अनिश्चितता को दर्शाने के लिए संख्याओं को बदलने पर परिणाम कैसे टिकते हैं। उन्होंने एक हजार अलग-अलग सिमुलेशन चलाए, जिसमें सामग्रियों की लागत, उपकरण के जीवनकाल और जटिलताओं की संभावना में बदलाव किया गया। यहां तक कि सबसे चरम परिदृश्यों में भी—जहाँ स्थानीय उपकरण बनाने की लागत को उसकी उच्चतम संभव सीमा तक बढ़ाया गया और आयातित उपकरण के प्रदर्शन को बहुत खराब माना गया—स्थानीय उपकरण ही बेहतर विकल्प बना रहा। कंप्यूटर मॉडल ने दिखाया कि लगभग सौ प्रतिशत संभावना थी कि स्थानीय रूप से निर्मित उपकरण ही सबसे किफायती विकल्प होगा, चाहे वित्तीय या नैदानिक चर (variables) कैसे भी बदलें। यह मजबूती दर्शाती है कि बचत नाजुक नहीं है; यह समाधान के मौलिक डिजाइन में निहित है।

शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि स्थानीय उपकरण के लिए उनके लागत अनुमान एक शैक्षणिक प्रयोगशाला में प्रोटोटाइप बनाने के वास्तविक खर्चों पर आधारित थे, जिसका अर्थ है कि इसमें बड़े पैमाने पर औद्योगिक उत्पादन से आने वाले अतिरिक्त खर्च, जैसे कॉर्पोरेट ओवरहेड या नियामक शुल्क शामिल नहीं थे। हालांकि, उन्होंने उल्लेख किया कि दोनों उपकरणों के बीच मूल्य का अंतर इतना विशाल है कि यदि स्थानीय उपकरण को बड़े पैमाने पर निर्माण के लिए काफी महंगा भी बनाया जाता है, तो भी यह संभवतः सस्ता विकल्प बना रहेगा। अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि उपकरण का कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटक प्रदर्शन को मानकीकृत करने में मदद करता है, जिससे कम अनुभवी डॉक्टर भी विशेषज्ञों के समान परिणाम प्राप्त कर सकते हैं, जो त्रुटियों के जोखिम को और कम करता है।

यह कार्य संसाधन-सीमित वातावरण में उन्नत चिकित्सा तकनीक को सुलभ बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह सिद्ध करके कि एक स्थानीय रूप से निर्मित, 3D-प्रिंटेड उपकरण महंगे आयातित उपकरण की तुलना में नैदानिक और आर्थिक दोनों रूप से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, यह अध्ययन सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणालियों द्वारा जीवन रक्षक उपकरणों की खरीद के तरीके को बदलने के लिए एक ठोस तर्क प्रस्तुत करता है। निष्कर्ष बताते हैं कि 'फ्रूगल इनोवेशन' (frugal innovation)—सीमित संसाधनों के साथ उच्च गुणवत्ता वाले समाधान बनाना—पर निर्भर रहना महंगे आयात की निर्भरता के चक्र को तोड़ सकता है। ब्राजील की सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणाली के लिए, और संभावित रूप से उनके लिए भी जो समान चुनौतियों का सामना कर रहे हैं, यह दृष्टिकोण अत्यधिक लागत के बोझ के बिना सुरक्षित वायुमार्ग प्रबंधन का मार्ग प्रदान करता है। अध्ययन का निष्कर्ष है कि एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग को ओपन-सोर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ एकीकृत करना न केवल एक सैद्धांतिक संभावना है, बल्कि व्यापक रूप से अपनाने के लिए तैयार एक व्यावहारिक, संसाधन-बचाने वाली रणनीति है।