Characterizing Objective Performance Indicators with Force Feedback to Predict Clinical Outcomes in Robot-Assisted Radical Prostatectomy Using a Machine Learning-Enabled Analytics Application

आधुनिक चिकित्सा के ऑपरेशन थिएटरों में, एक शांत क्रांति हो रही है, जो नई दवाओं या अधिक तेज स्कैल्पल से नहीं, बल्कि मशीनों के भीतर छिपे डेटा से प्रेरित है। वर्षों से, सर्जन यह आंकने के लिए कि प्रक्रिया कितनी अच्छी तरह हुई, अपनी आंखों और हाथों पर भरोसा करते आए हैं, और अक्सर यह देखने के लिए हफ्तों या महीनों तक इंतजार करते हैं कि क्या रोगी पूरी तरह से ठीक हो गया है। लेकिन रोबोटिक सर्जरी सिस्टम परिष्कृत डेटा संग्रहकर्ताओं के रूप में विकसित हुए हैं, जो सर्जन द्वारा की जाने वाली हर हरकत को सूक्ष्म सटीकता के साथ रिकॉर्ड करते हैं। ये मशीनें ट्रैक करती हैं कि उपकरण कितनी तेजी से चलता है, ऊतक (टिश्यू) काटने के लिए कितनी ऊर्जा का उपयोग किया जाता है, और यहां तक कि नाजुक संरचनाओं पर कितना सटीक दबाव डाला जाता है। यह क्षेत्र, जिसे 'ऑब्जेक्टिव परफॉरमेंस मेजरमेंट' (वस्तुनिष्ठ प्रदर्शन मापन) के रूप में जाना जाता है, उन अदृश्य संख्यात्मक धाराओं को सर्जिकल कौशल की एक स्पष्ट तस्वीर में बदलने का प्रयास करता है। इसका अंतिम लक्ष्य सरल लेकिन गहरा है: यह समझना कि ऑपरेशन के दौरान कौन सी विशिष्ट क्रियाएं इस बात का कारण बनती हैं कि रोगी केवल सर्जरी में जीवित ही न रहे, बल्कि पूर्ण कार्यक्षमता के साथ जाग जाए।

हैकेंसैक यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर और इनटुइटिव सर्जिकल के शोधकर्ताओं की एक टीम ने यूरोलॉजी की सबसे नाजुक प्रक्रियाओं में से एक: प्रोस्टेट ग्रंथि को हटाने की प्रक्रिया में इस संबंध को खोजने का प्रयास किया। यह ऑपरेशन, जिसे रेडिकल प्रोस्टेटेक्टोमी के रूप में जाना जाता है, एक उच्च जोखिम वाला संतुलन है। सर्जन को एक कैंसरयुक्त अंग को हटाना होता है, जबकि उन सूक्ष्म तंत्रिकाओं को सुरक्षित रखना होता है जो उत्तेजना (इरेक्शन) के लिए जिम्मेदार हैं और उन मांसपेशियों को भी जो मूत्राशय के कार्य को नियंत्रित करती हैं। यदि सर्जन बहुत अधिक आक्रामक होता है, तो रोगी यौन कार्य खो सकता है या असंयम (इनकंटिनेंस) का शिकार हो सकता है। यदि तकनीक सटीक और कोमल है, तो रिकवरी तेज होती है। शोधकर्ता यह जानना चाहते थे कि क्या रोबोट के आंतरिक सेंसर मरीज के अस्पताल से बाहर निकलने से पहले ही इन परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। उन्होंने एक विशिष्ट प्रकार के डेटा पर ध्यान केंद्रित किया जो हाल ही में काफी हद तक सुलभ हुआ है: फोर्स फीडबैक (बल प्रतिक्रिया)। यह रोबोटिक सिस्टम की वह क्षमता है जिससे वह सर्जन द्वारा ऊतक पर लगाए गए वास्तविक दबाव को माप सकता है, जिससे सर्जन के स्पर्श को एक मापने योग्य संख्या में बदल दिया जाता है।

उत्तर खोजने के लिए, टीम ने उन रोगियों के रिकॉर्ड देखे जिन्होंने नवीनतम 'डा विंची' रोबोटिक सिस्टम का उपयोग करके यह सर्जरी करवाई थी, जो इन फोर्स-सेंसिंग उपकरणों से लैस है। उन्होंने स्तंभन शक्ति (इरेक्टाइल फंक्शन) की रिकवरी का अध्ययन करने के लिए 50 पुरुषों और मूत्र नियंत्रण की वापसी का अध्ययन करने के लिए 36 पुरुषों का डेटा एकत्र किया। शोधकर्ताओं ने केवल अंतिम परिणामों को नहीं देखा; उन्होंने सर्जरी को उसके व्यक्तिगत चरणों में विभाजित किया, जैसे कि रक्त वाहिकाओं को काटना या मूत्राशय को वापस सिलना। इसके बाद उन्होंने रोबोट के डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया, जिसमें विशिष्ट गतिविधियों को विशिष्ट परिणामों से जोड़ने वाले पैटर्न की तलाश की गई। कंप्यूटर ने इस बात की जांच की कि सर्जन ने अपने हाथों को कितनी कुशलता से चलाया, ऊतक काटने के लिए कितनी विद्युत ऊर्जा का उपयोग किया गया, और रोबोटिक भुजाओं द्वारा कितना बल लगाया गया। इन संख्याओं को समझने के लिए, टीम ने सर्जिकल वीडियो भी देखे, जिससे डेटा पॉइंट्स को स्क्रीन पर वास्तव में हो रही घटनाओं के साथ मिलाया जा सके।

अध्ययन से पता चला कि रोबोट का डेटा वास्तव में यह भविष्यवाणी कर सकता है कि रोगी कितनी अच्छी तरह ठीक होगा, हालांकि इस भविष्यवाणी की मजबूती परिणाम के आधार पर भिन्न थी। स्तंभन शक्ति की वापसी के लिए, डेटा काफी स्पष्ट था। विश्लेषण से पता चला कि सबसे महत्वपूर्ण क्षण तब थे जब सर्जन रक्त वाहिकाओं और प्रोस्टेट के पीछे के ऊतकों को अलग (डिसेक्ट) कर रहा था। जिन मामलों में रोगी अच्छी तरह से ठीक हुए, वहां सर्जनों ने अपने उपकरणों को अधिक दक्षता के साथ चलाया, यानी वे छोटे और अधिक सीधे मार्ग अपनाते थे। उन्होंने ऊतक काटने के लिए कम विद्युत ऊर्जा का उपयोग किया और सबसे महत्वपूर्ण बात यह कि उन्होंने कम बल लगाया। डेटा ने दिखाया कि जिन रोगियों ने कार्यक्षमता प्राप्त की, उनके सर्जनों ने दबाव के उच्च स्तर (पीक प्रेशर) से परहेज किया, विशेष रूप से तब जब रोबोटिक भुजा ऊतक को स्थिर पकड़े हुए थी। इसके विपरीत, खराब रिकवरी वाले रोगियों के मामले में सर्जनों ने अधिक बल लगाया था, कभी-कभी ऊतक को इतनी जोर से पकड़ा था कि वह केवल एक क्षण के लिए ही सही, लेकिन बहुत अधिक था। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह केवल औसतन कोमल होने के बारे में नहीं था, बल्कि दबाव के अचानक और तीव्र उछाल से बचने के बारे में था जो नाजुक तंत्रिकाओं को नुकसान पहुंचा सकते हैं।

मूत्र नियंत्रण की वापसी के लिए कहानी थोड़ी अलग थी। कंप्यूटर मॉडल के लिए इस परिणाम की भविष्यवाणी करना कठिन था, जो यह सुझाव देता है कि मूत्राशय की रिकवरी एक विशिष्ट स्थान पर लगाए गए दबाव से कहीं अधिक व्यापक कारकों पर निर्भर करती है। हालांकि, डेटा ने फिर भी स्पष्ट पैटर्न की ओर इशारा किया। मूत्राशय की रिकवरी के लिए सबसे महत्वपूर्ण चरण मूत्राशय और मूत्रमार्ग के बीच के जुड़ाव का पुनर्निर्माण और प्रोस्टेट के बिल्कुल ऊपरी सिरे के ऊतकों का विच्छेदन था। सफल मामलों में, सर्जनों ने अपने उपकरणों को अधिक केंद्रित और नियंत्रित तरीके से चलाया। उन्होंने अपने हाथों से कम जगह ली, जो एक अधिक विचारशील और नियंत्रित तकनीक का संकेत देती है। उन्होंने कैमरा भी कम हिलाया, जिससे दृश्य स्थिर रहा, और अपने गैर-प्रमुख हाथ (non-dominant hand) का उपयोग भी बहुत कम किया। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि हालांकि मूत्राशय की रिकवरी के लिए बल यौन कार्य की तुलना में कम महत्वपूर्ण था, लेकिन समग्र विषय वही रहा: दक्षता और सटीकता ही कुंजी थी। जो सर्जन अच्छी तरह ठीक हुए, उन्होंने अनावश्यक गति या ऊर्जा बर्बाद नहीं की; वे गति की मितव्ययिता (इकोनॉमी ऑफ मूवमेंट) के साथ काम करते थे जो आसपास के ऊतकों की रक्षा करती प्रतीत होती थी।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि ये संख्याएँ सच बोल रही हैं, शोधकर्ताओं ने सर्वश्रेष्ठ और सबसे खराब परिणामों के सर्जिकल वीडियो देखे। उन्होंने पाया कि डेटा वही था जो सर्जन अपनी आँखों से देख रहे थे। कठिन मामलों में, वीडियो में सूजन युक्त ऊतक और अस्पष्ट सीमाएँ दिखाई दीं, जिसने सर्जन को सही तल (प्लेन) खोजने के लिए अधिक जोर लगाने और अधिक ऊर्जा का उपयोग करने के लिए मजबूर किया। डेटा ने उच्च बल रीडिंग और लंबे उपकरण पथों के साथ इस संघर्ष को दर्शाया। सुचारू मामलों में, वीडियो में स्पष्ट शारीरिक संरचना (एनाटॉमी) दिखाई दी, जिससे सर्जन आत्मविश्वास और कोमलता के साथ आगे बढ़ सका। फोर्स सेंसर ने उन क्षणों को भी पकड़ लिया जिन्हें सर्जन स्वयं शायद मिस कर देते, जैसे कि ऊतक पर एक संक्षिप्त, अत्यधिक खिंचाव जिसे डेटा ने एक जोखिम के रूप में चिह्नित किया। वीडियो और संख्याओं के इस संयोजन ने सर्जरी को समझने का एक नया तरीका बनाया, जिससे अमूर्त मेट्रिक्स को तकनीक के बारे में एक स्पष्ट वृत्तांत में बदल दिया गया।

शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि ऑपरेशन के विशिष्ट चरणों और उनके दौरान लगाए गए बल को देखकर, वे पहचान सकते हैं कि किन व्यवहारों से बेहतर रिकवरी होती है। उन्होंने पाया कि बेहतर परिणाम, गति में अधिक दक्षता, विद्युत ऊर्जा के कम उपयोग और ऊतक पर कम पीक फोर्स से जुड़े थे। हालांकि यह अध्ययन एक पायलट प्रयास था और नमूना आकार सीमित था, परिणाम प्रशिक्षण और फीडबैक के लिए एक शक्तिशाली नए उपकरण का सुझाव देते हैं। यह दिखाकर कि सर्जन की तकनीक कहाँ अनावश्यक तनाव पैदा कर सकती है, यह दृष्टिकोण उनके कौशल को निखारने का एक मार्ग प्रदान करता है। यह कार्य यह दावा नहीं करता है कि इसने सर्जिकल रिकवरी की समस्या को हल कर दिया है, लेकिन यह प्रदर्शित करता है कि डेटा मौजूद है, पढ़ने के लिए तैयार है, और मरीजों को बेहतर ढंग से ठीक होने में मदद करने के लिए एक शांत, वस्तुनिष्ठ मार्गदर्शक के रूप में उपलब्ध है।