Repeat variation and definition dependence of ECG/VCG markers: an exploratory audit of one implementation (LoopLens 10.1)
लूपलेंस 10.1 कार्यान्वयन के इस अन्वेषणात्मक ऑडिट से पता चलता है कि कई ईसीजी/वीसीजीजी (ECG/VCG) मार्कर महत्वपूर्ण पुनरावृत्ति संबंधी समस्याओं और पुनर्निर्माण मैट्रिसेस एवं सीमा परिभाषाओं के प्रति उच्च संवेदनशीलता प्रदर्शित करते हैं, जो माप निरंतरता के एकमात्र निर्धारक के रूप में शारीरिक नामों की विश्वसनीयता को चुनौती देते हैं।
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मानव हृदय एक ऐसी लय के साथ धड़कता है जो एक उंगलियों के निशान की तरह अद्वितीय है, फिर भी यह बिजली से लिखी गई एक भाषा बोलता है। जब डॉक्टर मरीज की छाती पर चिपचिपे पैड रखते हैं, तो वे कागज की एक पट्टी या डिजिटल स्क्रीन पर इस विद्युत कहानी को कैद कर रहे होते हैं, जिससे एक ट्रेसिंग बनती है जिसे इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम कहा जाता है। एक सदी से अधिक समय से, यह उपकरण हृदय स्वास्थ्य की जांच करने के लिए मानक रहा है, जिससे चिकित्सक तरंगों के आकार और समय को देखकर अनियमितताओं का पता लगा पाते हैं। हालांकि, हृदय जो कहानी बताता है, वह हमेशा वही कहानी नहीं होती जो मशीन लिखती है। कंप्यूटर जो आंकड़े निकालता है, वे इस बात पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं कि सॉफ्टवेयर कैसे बनाया गया है, यह कच्चे संकेतों को अनुवादित करने के लिए किन गणितीय सूत्रों का उपयोग करता है, और ठीक कहाँ मानव या मशीन यह तय करती है कि एक तरंग कहाँ शुरू और समाप्त होती है। यदि दो अलग-अलग कंप्यूटर प्रोग्राम एक ही धड़कन को देखते हैं, तो वे एक पल्स की अवधि को अलग तरह से माप सकते हैं, या विद्युत बल की दिशा में एक अलग कोण की गणना कर सकते हैं। यह एक समस्या पैदा करता है: यदि आंकड़े उपकरण के उपयोग के आधार पर बदलते हैं न कि रोगी के वास्तविक स्वास्थ्य के आधार पर, तो यह जानना कठिन हो जाता है कि रीडिंग में बदलाव का मतलब मरीज का बेहतर होना है, बिगड़ना है, या कंप्यूटर ने बस अपना विचार बदल लिया है।
जोहानिस केपलर यूनिवर्सिटी ऑफ लीनज़ के एक शोधकर्ता ने यह जांचने के लिए हाथ डाला कि ये माप विशेष रूप से सॉफ्टवेयर और उपयोग किए जाने वाले नियमों पर कितने निर्भर हैं। अध्ययन एक विशिष्ट सॉफ्टवेयर नामक 'लूपलेंस' (LoopLens), संस्करण 10.1 पर केंद्रित था, जिसे हृदय की तरंगों के शुरू और अंत के बिंदुओं को स्वचालित रूप से खोजने और उनसे विभिन्न माप निकालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। शोधकर्ता ने यह नहीं पूछा कि क्या सॉफ्टवेयर किसी बीमारी का निदान कर सकता है या दिल का दौरा पड़ने की भविष्यवाणी कर सकता है। इसके बजाय, प्रश्न सरल और अधिक मौलिक था: यदि आप एक ही हृदय रिकॉर्डिंग को सॉफ्टवेयर के माध्यम से दो बार चलाते हैं, या यदि आप सिग्नल को अनुवादित करने के लिए सॉफ्टवेयर द्वारा उपयोग किए जाने वाले गणितीय मानचित्र को बदलते हैं, तो आंकड़े कितने बदल जाते हैं? उत्तर खोजने के लिए, शोधकर्ता ने दसियों हजार रोगियों वाले एक सार्वजनिक डेटाबेस से हृदय रिकॉर्डिंग का एक विशाल संग्रह एकत्र किया। उन्होंने एक ही व्यक्ति से कुछ घंटों के भीतर ली गई रिकॉर्डिंग के जोड़ों को देखा ताकि यह देखा जा सके कि संख्याएँ स्वाभाविक रूप से कितनी बदलती हैं। उन्होंने यह भी परीक्षण किया कि क्या होता है जब वे मानक 12-लीड रिकॉर्डिंग से हृदय के 3D विद्युत आकार को पुनर्गठित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले गणितीय सूत्रों को बदलते हैं। इसके बाद, उन्होंने मानव विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई मार्किंग के मुकाबले सॉफ्टवेयर द्वारा तरंग के प्रारंभ की मार्किंग की तुलना की।
परिणामों से पता चला कि सॉफ्टवेयर द्वारा उत्पन्न आंकड़े उम्मीद के मुताबिक बहुत कम स्थिर हैं। एक ही व्यक्ति से कुछ घंटों के अंतराल पर ली गई हजारों रिकॉर्डिंग के जोड़ों को देखने पर, माप महत्वपूर्ण रूप से भिन्न थे। मुख्य विद्युत पल्स, जिसे QRS कॉम्प्लेक्स कहा जाता है, की अवधि के लिए, एक ही हृदय के दो मापों के बीच का अंतर 27 मिलीसेकंड तक हो सकता था। हृदय को रिचार्ज होने में लगने वाले समय, जिसे QT अंतराल कहा जाता है, के लिए भिन्नता और भी अधिक थी, जो लगभग 62 मिलीसेकंड तक पहुँच गई। हृदय के मापों की दुनिया में, जहाँ डॉक्टर महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए केवल कुछ मिलीसेकंड के बदलावों को देखते हैं, ये उतार-चढ़ाव काफी बड़े हैं। अध्ययन में पाया गया कि कई मापों के लिए, सॉफ्टवेयर विश्वसनीय रूप से हृदय में वास्तविक परिवर्तन और माप प्रक्रिया के प्राकृतिक शोर के बीच अंतर नहीं कर सका। केवल माप के एक छोटे से हिस्से ने उच्च स्तर की निरंतरता दिखाई, जबकि अधिकांश ने मध्यम से निम्न सहमति दिखाई। इसका अर्थ है कि यदि कोई डॉक्टर दो मुलाकातों के बीच संख्या में थोड़ा बदलाव देखता है, तो यह स्वास्थ्य के वास्तविक मुद्दे का संकेत हो सकता है, या यह केवल सॉफ्टवेयर द्वारा हर बार एक ही हृदय को थोड़ा अलग तरह से मापने का परिणाम हो सकता है।
जांच से यह भी पता चला कि हृदय के 3D आकार को पुनर्गठित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले गणितीय मानचित्र का चुनाव परिणामों पर गहरा प्रभाव डालता है। सॉफ्टवेयर फ्लैट 12-लीड रिकॉर्डिंग को तीन-आयामी दृश्य में अनुवादित करने के लिए नियमों के विभिन्न सेटों का उपयोग कर सकता है। जब शोधकर्ता ने एक नियम के सेट को दूसरे से बदला, तो 60 प्रतिशत से अधिक माप इतने बदल गए कि उन्हें उपयोग किए गए विशिष्ट नियमों पर निर्भर माना जा सके। वास्तव में, नियमों को बदलने पर एक भी माप पूरी तरह से स्थिर नहीं रहा। यह सुझाव देता है कि डॉक्टर जो संख्या देखता है, वह केवल हृदय का गुण नहीं है, बल्कि हृदय और सॉफ्टवेयर द्वारा किए गए विशिष्ट गणितीय विकल्पों का संयुक्त गुण है। यहाँ तक कि यदि सॉफ्टवेयर यह तय करने में मामूली बदलाव करता है कि एक तरंग कहाँ शुरू और समाप्त होती है, तो भी परिणाम बदल सकते हैं। जब शोधकर्ता ने P-वेव (P-wave) के प्रारंभ को खोजने की सॉफ्टवेयर की क्षमता का परीक्षण किया, जो हृदय के सिकुड़ने को ट्रिगर करने वाले विद्युत संकेत का प्रतिनिधित्व करता है, तो एक सेट के नियमों का उपयोग करते हुए मानव विशेषज्ञों की तुलना में त्रुटि 14 मिलीसेकंड थी। जब संदर्भ बिंदु को एक अलग मानक में बदल दिया गया, तो त्रुटि घटकर केवल 1 मिलीसेकंड रह गई। यह प्रदर्शित करता है कि सीमा की परिभाषा स्वयं माप जितनी ही महत्वपूर्ण है।
अध्ययन ने यह भी देखा कि ये माप अन्य डेटासेट में कैसे टिकते हैं और सॉफ्टवेयर की अन्य उपकरणों से तुलना की। एक दिन तक के अंतराल पर ली गई रिकॉर्डिंग में, भिन्नता पहले डेटा सेट में देखी गई भिन्नता के समान या उससे थोड़ी बेहतर थी, लेकिन शोधकर्ता निश्चित रूप से यह नहीं कह सके कि सॉफ्टवेयर अन्य उपकरणों की तुलना में बेहतर है या बदतर, क्योंकि स्थितियाँ समान नहीं थीं। जब सॉफ्टवेयर का परीक्षण एक क्लिनिकल ट्रायल की रिकॉर्डिंग पर किया गया जहाँ मरीजों ने ऐसी दवाएं ली थीं जो हृदय की टाइमिंग को प्रभावित करती हैं, तो सॉफ्टवेयर ने उन तीनों दवाओं के लिए परिवर्तन की दिशा को सही ढंग से पहचाना जो हृदय के रिचार्ज समय को लंबा करने के लिए जानी जाती हैं। हालांकि, सॉफ्टवेयर द्वारा मापा गया परिवर्तन का आकार उस मूल परीक्षण के एनोटेटरों (annotators) द्वारा मापे गए आकार से हमेशा मेल नहीं खाता था। कुछ मामलों में, सॉफ्टवेयर और मानव एनोटेटर प्रभाव के परिमाण (magnitude) पर असहमत थे, और एक मामले में, सॉफ्टवेयर ने पल्स की चौड़ाई में एक ऐसा परिवर्तन पाया जिसे मानव एनोटेटरों ने नहीं देखा था। यह इंगित करता है कि हालांकि सॉफ्टवेयर यह पहचान सकता है कि कुछ हो रहा है, लेकिन इसके द्वारा उत्पन्न सटीक आंकड़े इस बात पर निर्भर करते हैं कि इसे कैसे बनाया गया है और इसे डेटा को कैसे देखना सिखाया गया है।
अंततः, शोध यह निष्कर्ष निकालता है कि स्वचालित हृदय विश्लेषण उपकरणों द्वारा उत्पन्न संख्याएँ पूर्ण सत्य नहीं हैं, बल्कि वे व्याख्याएँ हैं जो सॉफ्टवेयर के आंतरिक नियमों पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं। कुछ घंटों के अंतराल पर लिए गए मापों के बीच देखी गई भिन्नता, गणितीय मानचित्र के उपयोग के प्रति संवेदनशीलता, और सीमाओं को परिभाषित करने के तरीके पर निर्भरता, यह सब दर्शाते हैं कि एक एकल संख्या को अलग-थलग नहीं लिया जा सकता है। अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि ये उपकरण बेकार हैं, लेकिन यह दिखाता है कि उनकी विश्वसनीयता सीमित है। एक डॉक्टर के लिए इन मापों पर भरोसा करने के लिए, उसे यह समझना होगा कि मूल्य विशिष्ट सॉफ्टवेयर संस्करण और उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए गए विशिष्ट नियमों से जुड़ा हुआ है। निष्कर्ष बताते हैं कि इन मापों का उपयोग मरीज के स्वास्थ्य के बारे में निर्णय लेने के लिए करने से पहले, भिन्नता के स्रोतों को समझना और उन्हें हृदय की वास्तविक स्थिति से अलग करना आवश्यक है। यह कार्य एक अनुस्मारक के रूप में कार्य करता है कि डिजिटल युग में, मानव शरीर को मापने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण भी कहानी का उतना ही हिस्सा हैं जितना कि स्वयं शरीर।
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