सिर के रक्तवाहिकीय दुर्घटना (CVA) या ‘स्ट्रोक’ का पता लगाना – एआई पैरामेडिक्स को समय-संवेदनशील आपात स्थितियों में मदद कर सकता है

पैरामेडिक का काम अत्यंत तनावपूर्ण होता है। न केवल उन्हें जीवन बचाने का कार्य सौंपा गया है, बल्कि ये फ्रंटलाइन कार्यकर्ता हर संभव वातावरण में अनपेक्षित स्थितियों का सामना लगातार करते हैं। उन्हें व्यक्तित्वपूर्ण लेकिन दृढ़ रहना होता है और व्यक्तिगत रूप से तथा सहयोगी सेवाओं (आग, पुलिस आदि) के साथ मिलकर काम करना होता है। इसके अलावा, उन्हें अनियमित और लंबे घंटे काम करना पड़ता है, जिससे उनके शरीर और मन दोनों पर अत्यधिक तनाव पड़ता है। पैरामेडिक्स को मिलने वाले सभी कॉलों में, सबसे कठिन वे होते हैं जहाँ उनके पास परिणाम पर बहुत कम या कोई नियंत्रण नहीं होता। एलर्जिक प्रतिक्रिया को दवा से उपचारित किया जा सकता है; कुछ मधुमेह आपात स्थितियों को ग्लूकोज़ से हल किया जा सकता है; हृदय की अतालता को विद्युत हस्तक्षेप से सुधारा जा सकता है। हालांकि, जब बात सिर के रक्तवाहिकीय दुर्घटनाओं (CVA) की आती है – जिन्हें आमतौर पर ‘स्ट्रोक’ कहा जाता है – तो क्षेत्र में करने के लिए बहुत कम ही कुछ किया जा सकता है।

स्थिति को और जटिल बनाता है यह तथ्य कि सबसे सामान्य रूप (इस्केमिक) के उपचार को 4.5 घंटे से कम के अपेक्षाकृत छोटे समय सीमा में देना आवश्यक है। यह समय बहुत लंबा लग सकता है, लेकिन पैरामेडिक्स को स्थान पर पहुँचने, संभावित कारणों को बाहर करने, समस्या की पहचान करने और अंततः रोगी को आपात विभाग तक ले जाने में लगने वाले समय को ध्यान में रखते हुए, 4.5 घंटे बहुत तेज़ी से बीत जाता है – विशेषकर ग्रामीण क्षेत्रों में। इसलिए, स्ट्रोक के मामलों में तेज़ और प्रारंभिक पहचान अत्यंत महत्वपूर्ण है।

सौभाग्य से, Artificial Intelligence (AI) के उदय के साथ, पैरामेडिक्स के पास आने वाले वर्षों में भरोसा करने के लिए एक नया उपकरण हो सकता है।

मिनटों को सेकंड में बदलना

RMIT विश्वविद्यालय के बायोमेडिकल इंजीनियरों की एक टीम ने हाल ही में एक नया उपकरण विकसित किया है जो एआई का उपयोग करके सेकंड में CVA की पहचान करता है, और क्षेत्र में वर्तमान में संभव सटीकता से अधिक दर पर। उनका पेपर, जिसका शीर्षक ‘Facial expressions to identify post-stroke: A pilot study‘ है, एक स्मार्टफ़ोन ऐप का वर्णन करता है जो प्रभावी रूप से व्यक्ति की चेहरे की विशेषताओं का मूल्यांकन कर सकता है और दीर्घकालिक स्थापित संकेतों जैसे एकतरफ़ा चेहरे का झुकना के आधार पर CVA के संकेतों की पहचान कर सकता है।

हालांकि अभी बहुत काम करना बाकी है, प्रारंभिक परिणाम काफी आशाजनक थे, जहाँ एआई-सक्षम समाधान ने पोस्ट-स्ट्रोक रोगियों की पहचान 82% सफलता दर के साथ की।

“82% की सटीकता के साथ, परिणाम आशाजनक हैं। विश्लेषण से पता चलता है कि Kiss और Spread चेहरे के अभिव्यक्तियों में स्वस्थ और पोस्ट-स्ट्रोक व्यक्तियों के बीच अंतर करने के लिए सबसे अच्छे हैं, जिसमें मुंह के आसपास की मांसपेशियों पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ता है। सिस्टम को वीडियो के अनसुपरवाइज़्ड विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे इसे स्मार्टफ़ोन पर एक ऐप के रूप में विकसित किया जा सकता है”

एक CVA की पहचान को कठिन और समय‑साध्य बनाने वाला एक पहलू यह है कि प्रक्रिया में आमतौर पर रोगी की प्रस्तुति के विभिन्न वैकल्पिक कारणों को बाहर करना शामिल होता है। कुछ सामान्य स्थितियाँ जो CVA की नकल कर सकती हैं, उनमें शामिल हैं,

• हाइपोग्लाइसीमिया (कम रक्त शर्करा)
• केंद्रीय तंत्रिका तंत्र संक्रमण (जैसे, मेनिंजाइटिस)
• गंभीर उच्च रक्तचाप और/या बढ़ा हुआ इंट्राक्रैनियल प्रेशर (ICP)
• दवाएँ (जैसे, कोकीन)

एक बार पहचान हो जाने पर, प्री‑हॉस्पिटल देखभाल आमतौर पर रोगी की वायुमार्ग को सुरक्षित करना, आवश्यक होने पर ऑक्सीजन देना, और तेज़ परिवहन शामिल करती है। रोगी को या तो इस्केमिक CVA के लिए एंटी‑क्लॉटिंग एजेंट या हेमरेजिक CVA के लिए शल्य चिकित्सा हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

इतने सारे चर को पेश करने से, क्षेत्र में सटीकता अधिक कठिन हो जाती है, और सबसे मूल्यवान संसाधन (समय) खर्च हो जाता है। प्रत्येक मिनट रोगी को स्थायी मस्तिष्क क्षति के करीब ले जाता है, इसलिए इंजीनियरों की टीम द्वारा प्रस्तावित समाधान दुनिया भर में अनगिनत जीवन बचा सकता है, पैरामेडिक्स के काम को थोड़ा आसान और अधिक प्रभावी बनाकर।

स्वास्थ्य देखभाल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाली कंपनियाँ

1. Alphabet Inc.

GOOGL मूल्य चार्ट

Alphabet (GOOG ) की Google Health डिवीजन एआई का उपयोग करके स्वास्थ्य देखभाल को बेहतर बनाने पर केंद्रित है। यह मेडिकल इमेजिंग से रोगों का निदान, रोगी परिणामों की भविष्यवाणी, और उपचार योजनाओं को व्यक्तिगत बनाने के लिए एआई एल्गोरिदम विकसित कर रहा है। एक उल्लेखनीय परियोजना एआई का उपयोग करके मेडिकल इमेज से डायबिटिक रेटिनोपैथी और ब्रेस्ट कैंसर का उच्च सटीकता से पता लगाना है।

Alphabet की एक सहायक कंपनी, DeepMind, भी स्वास्थ्य देखभाल में एआई के अग्रणी कार्य कर रही है। यह कंपनी एआई का उपयोग करके रोगी के बिगड़ने की भविष्यवाणी करने और प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी मॉडल विकसित करने पर काम कर रही है, जो दवा खोज को तेज़ कर सकते हैं।

2. IBM Corporation

IBM मूल्य चार्ट

IBM Watson Health एआई और डेटा एनालिटिक्स को विभिन्न स्वास्थ्य देखभाल चुनौतियों पर लागू करता है। इसके एआई‑ड्रिवेन समाधान क्लिनिकल निर्णय‑निर्धारण को सुधारने, रोगी देखभाल को बढ़ाने, और संचालन को अनुकूलित करने का लक्ष्य रखते हैं। Watson Health के ऑन्कोलॉजी और जीनोमिक्स समाधान विशाल मात्रा में मेडिकल साहित्य और जीन डेटा का विश्लेषण करके ऑन्कोलॉजिस्ट को व्यक्तिगत कैंसर उपचार योजनाएँ बनाने में मदद करते हैं।

अपने क्लिनिकल डेवलपमेंट पहल के माध्यम से, IBM एआई का उपयोग करके क्लिनिकल ट्रायल प्रक्रिया को सरल बनाता है, डेटा प्रबंधन को सुधारता है और नई थैरेपीज़ के बाजार में आने के समय को कम करता है।

CVAs से परे

रोचक बात यह है कि इस पहल के पीछे की इंजीनियरों की टीम का मानना है कि समय के साथ, सॉफ़्टवेयर अन्य न्यूरोलॉजिकल स्थितियों की भी सटीक पहचान कर सकेगा जो चेहरे की अभिव्यक्तियों को प्रभावित करती हैं। इस श्रेणी में आने वाले कुछ उदाहरण हैं,

• बेल्स पाल्सी
• पार्किंसन्स
• मायस्थेनिया ग्रेविस
• एमियोट्रोफ़िक लेटरल स्क्लेरोसिस (ALS)

टीम लीडर प्रोफेसर दिनेश कुमार ने कहा है,

“हम जितना संभव हो सके उतने संवेदनशील और विशिष्ट होना चाहते हैं। हम अब अतिरिक्त डेटा के साथ एक एआई टूल पर काम कर रहे हैं और जहाँ हम अन्य रोगों पर भी विचार करेंगे… स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के साथ सहयोग इस ऐप को मौजूदा आपातकालीन प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल में एकीकृत करने के लिए महत्वपूर्ण होगा, जिससे पैरामेडिक्स को प्रारंभिक स्ट्रोक पहचान का प्रभावी साधन मिलेगा।”

अभी के लिए, आशा है कि यह उत्पाद परिपूर्ण हो सके और वास्तविक रूप ले सके, क्योंकि यह हर साल अनगिनत CVA रोगियों के जीवन बचाने और उनकी जीवन गुणवत्ता को बनाए रखने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।