Partial Airway Obstruction Precedes Desaturation Without Concurrent Apnea During Procedural Sedation: Validation of an AI Detection Algorithm
हिस्टेरोस्कोपी कराने वाली 92 महिलाओं का यह रेट्रोस्पेक्टिव अध्ययन दर्शाता है कि ऑक्सीजन के स्तर में गिरावट (डेसैटुरेशन) से पहले अक्सर बिना किसी समवर्ती एपनिया के आंशिक वायुमार्ग अवरोध होता है और एक एआई एल्गोरिदम को मान्य करता है जो डिजिटल ट्रेकीय ऑस्कल्टेशन का उपयोग करके इन अवरोध घटनाओं का प्रभावी ढंग से पता लगाता है।
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जब किसी मरीज को चिकित्सा प्रक्रिया के लिए बेहोश (सेडेशन) किया जाता है, तो लक्ष्य उन्हें शांत और स्थिर रखना होता है जबकि वे सुरक्षित रहें। हालांकि, इस विश्राम की स्थिति उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जाने वाली दवाएं कभी-कभी शरीर की प्राकृतिक श्वसन गति को धीमा कर सकती हैं या गले की मांसपेशियों को बहुत अधिक ढीला कर सकती हैं। इससे दो मुख्य समस्याएं हो सकती हैं: व्यक्ति एक पल के लिए पूरी तरह से सांस लेना बंद कर सकता है, या उनका वायुमार्ग आंशिक रूप से अवरुद्ध हो सकता है, जिससे हवा का गुजरना कठिन हो जाता है, भले ही वे सांस लेने की कोशिश कर रहे हों। एक व्यस्त चिकित्सा परिवेश में, डॉक्टर या नर्स स्वयं प्रक्रिया पर ध्यान केंद्रित कर रहे हो सकते हैं, जिससे स्टेथोस्कोप के साथ मरीज की सांसों को लगातार सुनना कठिन हो जाता है। यदि सांस लेने की समस्या अनसुनी रह जाती है, तो मरीज के ऑक्सीजन स्तर गिर सकते हैं, जिससे गंभीर नुकसान हो सकता है। दशकों से, चिकित्सा दिशानिर्देशों ने इन मुद्दों को जल्दी पकड़ने के लिए मरीज की छाती या गले को सुनने की सिफारिश की है, लेकिन कई अन्य कार्यों को प्रबंधित करते समय ऐसा मैन्युअल रूप से करना कठिन होता है।
कैथे जनरल अस्पताल, ताइवान के शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह समझने की कोशिश की कि सेडेशन के दौरान ये आंशिक अवरोध वास्तव में कितनी बार होते हैं और क्या वे सांस रुकने (पूर्ण स्टॉप) की तुलना में अधिक बड़ा खतरा हैं। वे एक नए कंप्यूटर प्रोग्राम का भी परीक्षण करना चाहते थे जिसे मरीज के गले को स्वचालित रूप से सुनने के लिए डिज़ाइन किया गया था। टीम ने 92 महिलाओं का अध्ययन किया जो सेडेशन के तहत हिस्टेरोस्कोपी नामक एक विशिष्ट प्रकार की स्त्री रोग संबंधी प्रक्रिया से गुजर रही थीं। इन प्रक्रियाओं के दौरान, महिलाओं को आरामदायक रखने के लिए दवाओं का एक मिश्रण दिया गया, और उनकी सांसों की आवाज़ रिकॉर्ड करने के लिए गर्दन पर एक छोटा सेंसर लगाया गया। शोधकर्ताओं ने इस ऑडियो डेटा का उपयोग दो चीजों को खोजने के लिए किया: वे क्षण जब मरीज ने सांस लेना बंद कर दिया था, और वे क्षण जब वायुमार्ग केवल आंशिक रूप से अवरुद्ध था, जिससे खर्राटे जैसी या भारी घरघराहट जैसी आवाजें पैदा हो रही थीं। उन्होंने फिर इन निष्कर्षों की तुलना की कि ऑक्सीजन स्तर गिरने से ठीक पहले कौन सी घटना अधिक होने की संभावना थी।
अध्ययन ने एक ऐसे पैटर्न का खुलासा किया जो इस सामान्य धारणा को चुनौती देता है कि सांस रुकना परेशानी का प्राथमिक चेतावनी संकेत है। शोधकर्ताओं ने पाया कि ऑक्सीजन के स्तर में गिरावट आने से ठीक पहले, पूर्ण रूप से सांस रुकने की तुलना में आंशिक वायुमार्ग अवरोध वास्तव में अधिक आम थे। ऑक्सीजन के स्तर में सूक्ष्म गिरावट आने से कुछ मिनटों पहले, कंप्यूटर ने लगभग दो-तिहाई मामलों में आंशिक अवरोधों का पता लगाया, जबकि उन्हीं क्षणों में सांस रुकने की पूर्ण घटनाओं को केवल लगभग एक-तिहाई बार देखा गया। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि शोधकर्ताओं ने देखा कि ये आंशिक अवरोध अक्सर बिना मरीज के सांस पूरी तरह रोके ही हो जाते थे। इसका मतलब यह है कि मरीज कम ऑक्सीजन स्तर के खतरे में हो सकता है भले ही उसकी श्वसन लय निर्बाध लग रही हो। डेटा ने दिखाया कि ये अवरोध अक्सर ऑक्सीजन गिरने से काफी पहले शुरू हो जाते थे और लंबे समय तक बने रह सकते थे, जो यह सुझाव देता है कि शरीर संकट के लक्षण दिखाने से बहुत पहले ही वायुमार्ग संघर्ष कर रहा था।
यह देखने के लिए कि क्या एक मशीन मानव विशेषज्ञ जितनी कुशलता से इन सूक्ष्म अवरोधों को पकड़ सकती है, टीम ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का परीक्षण किया जिसे उन्होंने विकसित किया था। यह सिस्टम रिकॉर्ड किए गए गले की आवाजों को सुनता था और अवरुद्ध वायुमार्ग के विशिष्ट ध्वनिक संकेतों (एकुस्टिक सिग्नेचर) की पहचान करने की कोशिश करता था। कंप्यूटर प्रोग्राम काफी सफल रहा, जिसने उन अधिकांश अवरोध घटनाओं की सही पहचान की जिन्हें मानव विशेषज्ञों ने पहले ही पुष्टि कर दी थी। हालांकि यह प्रणाली पूर्ण नहीं थी और कभी-कभी मरीज के बोलने या आवाज करने को अवरोध समझ लेती थी, लेकिन इसने सिद्ध कर दिया कि एक कंप्यूटर विश्वसनीय रूप से इन खतरनाक क्षणों का पता लगा सकता है। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि सिस्टम सबसे अच्छा तब काम करता था जब इसे एक विशिष्ट संवेदनशीलता स्तर पर सेट किया गया हो, जो बहुत अधिक गलत अलार्म बजाने के बिना हर समस्या को पकड़ने की आवश्यकता के बीच संतुलन बनाता था।
निष्कर्ष बताते हैं कि केवल सांस रुकने की निगरानी करने पर निर्भर रहने से श्वसन संबंधी जोखिमों की एक बड़ी संख्या छूट सकती है। क्योंकि आंशिक अवरोध अक्सर सांस के पूर्ण विराम के बिना ही होते हैं, इसलिए वे पारंपरिक निगरानी विधियों से बच सकते हैं जो केवल एपनिया (सांस रुकने) पर ध्यान केंद्रित करती हैं। अध्ययन इंगित करता है कि चिकित्सकों को इस बात के प्रति सचेत रहने की आवश्यकता है कि मरीज का वायुमार्ग लंबे समय तक आंशिक रूप से अवरुद्ध हो सकता है, जो अक्सर प्रक्रिया के दौरान दी जाने वाली शामक (सेडेटिव) दवाओं द्वारा प्रेरित होता है, और यह अवरोध तब भी हो सकता है जब मरीज अभी भी सांस ले रहा हो। इस शोध में परीक्षण किया गया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल इन आंशिक अवरोधों की स्वचालित रूप से निगरानी करने का एक तरीका प्रदान करता है, जो संभावित रूप से चिकित्सा कर्मचारियों को ऑक्सीजन स्तर खतरनाक रूप से कम होने से पहले मरीज की स्थिति बदलने या अतिरिक्त ऑक्सीजन देने के लिए एक प्रारंभिक चेतावनी दे सकता है। हालांकि यह अध्ययन महिलाओं के एक विशिष्ट समूह तक सीमित था जो एक प्रकार की प्रक्रिया से गुजर रही थीं, इसके परिणाम एक स्पष्ट संकेत देते हैं कि आंशिक वायुमार्ग अवरोध सेडेशन सुरक्षा में एक सामान्य और महत्वपूर्ण कारक है जिस पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है।
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