स्वास्थ्य स्कोरिंग: क्या स्कोरिंग से रोगी की देखभाल और उत्तरजीविता में सुधार हो सकता है?

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  क्वांटमरन दूरदर्शिता
• अक्टूबर 7

अंतर्दृष्टि सारांश

स्वास्थ्य स्कोरिंग, रोगी जोखिम का आकलन करने के लिए एक उपकरण, अधिक लक्षित उपचारों को सक्षम करके स्वास्थ्य सेवा को नया आकार दे रहा है, लेकिन विविध आबादी में निष्पक्षता सुनिश्चित करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड जैसे डेटा से गणना किए गए इन अंकों का उपयोग रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने और बीमारियों का प्रबंधन करने के लिए तेजी से किया जाता है, फिर भी विशिष्ट जनसांख्यिकीय डेटा पर उनकी निर्भरता उनकी सार्वभौमिक प्रयोज्यता को सीमित कर सकती है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आगे बढ़ रही है, यह स्कोरिंग सटीकता और गति में संभावित सुधार प्रदान करती है, लेकिन गोपनीयता और भेदभाव के बारे में चिंताएं भी बढ़ाती है।

स्वास्थ्य स्कोरिंग संदर्भ

कोविड-19 महामारी ने सही निदान और समय पर उपचार सुनिश्चित करने के लिए रोगियों की सटीक जांच के महत्व को दिखाया है। कई रोगियों के पूर्वानुमानों की सही पहचान करने के लिए स्वास्थ्य स्कोरिंग सिद्ध हुई है। चूंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम स्वास्थ्य सेवा में कई क्षेत्रों को स्वचालित करना जारी रखता है, वे जल्द ही अधिक सटीक स्वास्थ्य स्कोरिंग सिस्टम प्रदान करने में सक्षम हो सकते हैं।

स्वास्थ्य स्कोर, जिसे जोखिम स्कोर के रूप में भी जाना जाता है, लक्षित स्वास्थ्य परीक्षण और उपचार के लिए लोगों को वर्गीकृत करता है। ये आकलन जोखिम कारकों के डेटा के आधार पर किसी व्यक्ति के स्कोर की गणना करते हैं; एक उच्च स्कोर अधिक खतरे को इंगित करता है। स्वास्थ्य स्कोर की गणना सॉफ्टवेयर द्वारा की जाती है जो नियमित रूप से संग्रहीत डेटा (इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड) का विश्लेषण करता है और इसका उपयोग व्यक्तियों या आबादी का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। जानकारी प्राथमिक देखभाल सुविधाओं को एक विशिष्ट स्थिति विकसित करने के जोखिम वाले लोगों को स्क्रीनिंग आमंत्रण भेजने में मदद कर सकती है। कुछ पुरानी बीमारियों ने स्वास्थ्य स्कोर स्थापित किए हैं जो चिकित्सकों को इस आधार पर उपचार योजना बनाने की अनुमति देते हैं कि रोग के बढ़ने का अनुमान कैसे लगाया जाता है।

हालाँकि, स्वास्थ्य स्कोर विकसित करने में एक बड़ी चुनौती यह है कि उनकी कार्यप्रणाली सीमित या एकतरफा होती है। उदाहरण के लिए, यूके के कैम्ब्रिज डायबिटीज रिस्क स्कोर का लक्ष्य अज्ञात टाइप 2 डायबिटीज मेलिटस (T2DM) का पता लगाना है। यह उम्र, लिंग, बॉडी मास इंडेक्स (बीएमआई), स्टेरॉयड और एंटीहाइपरटेंसिव दवा के उपयोग, पारिवारिक इतिहास और धूम्रपान की स्थिति पर डेटा एकत्र करता है।

हालाँकि, जबकि यह स्कोर प्राथमिक देखभाल में उपयोग के लिए उपयुक्त होगा, यह काले और अल्पसंख्यक जातीय (बीएमई) समूहों में टी2डीएम की उच्च घटनाओं को नहीं दर्शाता है। इसी तरह, 2003 में फिनिश डायबिटीज रिस्क स्कोर (FINDRISC) स्थापित किया गया था। FINDRISC का झुकाव यूरोपीय आबादी पर बहुत अधिक था और यह विविध समुदायों में उपयोग के लिए अनुपयुक्त था। इस प्रकार, विभिन्न आबादी का उपयोग करके स्वास्थ्य स्कोर विकसित करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उन्हें सार्वभौमिक रूप से लागू किया जा सके।

विघटनकारी प्रभाव

2020 और 2022 के बीच, स्कोरिंग सिस्टम ने स्वास्थ्य सुविधाओं को यह अनुमान लगाने में मदद की कि किन COVID-19 रोगियों को मैकेनिकल वेंटिलेशन की आवश्यकता होगी। स्कोर में तीन घटक शामिल थे: हृदय गति, ऑक्सीजन संतृप्ति का अनुपात और एक सकारात्मक ट्रोपोनिन I स्तर। पहले दो महत्वपूर्ण संकेतों से आसानी से उपलब्ध हैं, और तीसरा अक्सर नियमित प्रयोगशाला परीक्षणों के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जिससे यह मूल्यांकन पद्धति किसी भी अस्पताल में की जा सकती है। इस स्कोरिंग प्रणाली ने स्वास्थ्य कर्मियों को मामलों के प्रबंधन में बहुत मदद की क्योंकि अस्पतालों में अत्यधिक बोझ बढ़ गया था।

अक्टूबर 2020 में, मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल ने तत्काल देखभाल या आपातकालीन विभागों में सीओवीआईडी ​​​​-19 रोगियों के पूर्वानुमान का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक बहु-कारक स्कोर (कोविड-19 तीक्ष्णता स्कोर (सीओवीए)) बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया। स्कोर यह आकलन करता है कि मरीज में जटिलताएं विकसित होने या अस्पताल में भर्ती होने की कितनी संभावना है। परिणाम निर्धारित करने वाले शीर्ष पांच कारक उम्र, डायस्टोलिक रक्तचाप, रक्त ऑक्सीजन संतृप्ति, सीओवीआईडी ​​​​-19 परीक्षण स्थिति और श्वसन दर थे।

सामान्य तौर पर, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों ने स्कोरिंग मॉडल में 30 चर शामिल किए, जिनमें चिकित्सा इतिहास, छाती एक्स-रे निष्कर्ष (जब उपलब्ध हो), और हृदय कार्य शामिल हैं। शोधकर्ताओं के अनुसार, CoVA को इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड सिस्टम को स्वचालित स्कोरिंग का उपयोग करने में सक्षम बनाने के लिए विकसित किया गया था। यह स्कोर COVID-19 के प्रकोप के दौरान मददगार था जब त्वरित नैदानिक ​​​​मूल्यांकन जीवनरक्षक अंतर बनाता है।

स्वास्थ्य स्कोरिंग के निहितार्थ

स्वास्थ्य स्कोरिंग के व्यापक प्रभावों में शामिल हो सकते हैं: 

• स्वास्थ्य सेवा प्रदाता मधुमेह और हृदय रोग जैसी बीमारियों की भविष्यवाणी करने के लिए स्कोरिंग का उपयोग कर रहे हैं।
• इसके उपयोग के खिलाफ सामुदायिक प्रतिरोध। मरीजों और समुदाय के सदस्यों का मानना ​​हो सकता है कि स्वास्थ्य स्कोरिंग का उपयोग स्वास्थ्य सेवा में भेदभाव को बढ़ाने के लिए किया जाता है। 
• अधिक अस्पताल और हेल्थकेयर नेटवर्क स्कोरिंग के लिए सटीक मॉडल विकसित करने के लिए एआई कंपनियों के साथ साझेदारी कर रहे हैं।
• एआई सिस्टम का उपयोग स्वास्थ्य स्कोर को और विकसित करने के लिए किया जा रहा है जो उपचार को प्राथमिकता देने और निदान में देरी को कम करने में मदद कर सकता है।
• भविष्य की महामारियों और महामारियों के लिए स्वास्थ्य स्कोर पर मानकों के साथ आने के लिए अस्पताल और अनुसंधान केंद्र विश्व स्तर पर सहयोग कर रहे हैं।
• हेल्थकेयर बीमा कंपनियाँ स्वास्थ्य स्कोर के आधार पर प्रीमियम का समायोजन कर रही हैं, जिससे अधिक वैयक्तिकृत मूल्य निर्धारण हो रहा है, लेकिन निष्पक्षता और गोपनीयता पर भी संभावित चिंताएँ हो रही हैं।
• सरकारें स्वास्थ्य स्कोर को शामिल करने, जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन में सुधार करने के लिए सार्वजनिक स्वास्थ्य रणनीतियों का पुनर्मूल्यांकन कर रही हैं।
• स्वास्थ्य स्कोरिंग को लेकर जनता में संदेह बढ़ रहा है, जिससे स्वास्थ्य डेटा के उपयोग और साझाकरण पर नए नियम बन रहे हैं।

विचार करने के लिए प्रश्न

• अस्पताल कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि स्वास्थ्य स्कोर सटीक और नैतिक हैं?
• रोग मूल्यांकन के लिए स्वास्थ्य स्कोर को लागू करने में अन्य चुनौतियाँ क्या हैं?