वह प्रक्रिया जो सर्जन की intuición पर निर्भर थी
हर साल, दुनिया में लाखों लोग हृदय की अनियमितताओं से ग्रस्त हैं जो अचानक मृत्यु का कारण बन सकती हैं। वेंट्रिकल फिब्रिलेशन और स्थायी वेंट्रिकल टैचीकार्डिया कार्डियोलॉजी की दो सबसे घातक स्थिति हैं। मानक उपचार, कैथेटर एब्लेशन, हृदय के उस ऊतकों को गर्मी ऊर्जा के साथ नष्ट करने का कार्य है जो असामान्य विद्युत संकेत उत्पन्न करता है। यह प्रक्रिया दशकों से चल रही है और अनगिनत लोगों की जान बचाई है। लेकिन इसकी सफलता की दर, एक असुविधाजनक अनुपात में, ऑपरेटर के अनुभव और उसके द्वारा एक ऐसे अंग को वास्तविक समय में सही ढंग से व्याख्या करने की क्षमता पर निर्भर करती है जो कभी नहीं रुकता।यह भिन्नता एक मापनीय आर्थिक और मानव लागत का कारण बनती है। एब्लेशन के बाद की पुनरावृत्तियाँ पुनरावृत्त प्रक्रियाओं को मजबूर करती हैं, अस्पताल में रुकने के समय को बढ़ाती हैं और प्रति हृदय रोगी खर्च को तेजी से बढ़ाती हैं। स्वास्थ्य प्रणालियों में जहां एक दूसरी हृदय प्रक्रिया की लागत 80,000 डॉलर से अधिक हो सकती है, असामान्य क्लिनिकल कार्य क्षमता केवल एक चिकित्सा समस्या नहीं है, यह देखभाल के मॉडल में एक संरचनात्मक दोष है।
हालांकि, इस वर्ष प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, अब रोगी के दिल का डिजिटल ट्विन बनाने की क्षमता बदल गई है। चिकित्सकों ने एब्लेशन करने से पहले असामान्य विद्युत गतिविधि के फोकस को सटीकता से पहचानने के लिए व्यक्तिगत कंप्यूटेशनल नकल (रेप्लिका) के साथ काम किया। परिणामों ने नैदानिक परिणामों में महत्वपूर्ण सुधार दर्शाया है। यह एक प्रयोगशाला की वादा नहीं है। यह एक दस्तावेजीकृत प्रोटोकॉल का बदलाव है।
जब सिमुलेट करने की सीमांत लागत शून्य बन जाती है
डिजिटल ट्विन के पीछे का आर्थिक तर्क वही है जिसने पहले ही एयरोस्पेस इंजीनियरिंग, अर्धचालक निर्माण और ऑटोमोबाइल डिजाइन को बदल दिया है: एक जटिल प्रक्रिया को सिमुलेट करने की लागत शून्य के करीब आ रही है, जबकि वास्तविक दुनिया में गलती करने की लागत विनाशकारी रहती है।बोइंग हर संरचनात्मक कॉन्फ़िगरेशन के लिए एक भौतिक प्रोटोटाइप नहीं बनाता है जिसे वह परीक्षण करना चाहता है। TSMC के कारखाने हर सर्किट डिजाइन को मान्य करने के लिए एक चिप नहीं बनाते। जब यह मानव दिल पर लागू होता है तो सिद्धांत समान है: सिमुलेशन त्रुटि को तब तक अवशोषित करता है जब तक कि त्रुटि के अपरिवर्तनीय परिणाम न हों। कार्डियक डिजिटल ट्विन उत्पन्न करने की गणनात्मक लागत पिछले पांच वर्षों में तीन तकनीकी प्रवृत्तियों के संगम के कारण नाटकीय रूप से घट गई है: चिकित्सा में उपयोगी समय में कार्डियक इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी के समीकरणों को हल करने की प्रसंस्करण क्षमता, उच्च-रिज़ॉल्यूशन चिकित्सा छवियों के डेटा की उपलब्धता, और मशीन लर्निंग के मॉडल जो रोगी की विशिष्ट एनाटामी के अनुसार ट्विन को व्यक्तिगत बनाने की अनुमति देते हैं।
इसका मतलब यह है कि एक तकनीक जो एक दशक पहले सुपरकंप्यूटर पर गणना करने के लिए सप्ताहों का समय लेती थी और केवल शीर्ष स्तरीय शोध संस्थानों के लिए सुलभ थी, आज मानक नैदानिक प्लेटफार्मों पर चलाई जा सकती है। पहुंच की बाधा अब भी मौजूद है, लेकिन उसका मार्गदर्शन स्पष्ट है। जब उच्च-फidelity के लिए अनुकूलित व्यक्तिगत सिमुलेशन के उत्पादन की लागत इतनी कम हो जाती है कि इसे किसी भी इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी कमरे के नियमित कार्यप्रवाह में शामिल किया जा सके, तब इसका प्रभाव स्वास्थ्य प्रणाली के परिणामों और लागत संरचना पर एक बड़े पैमाने का होगा।
गलती की अर्थव्यवस्था को पुनः गणना किया गया
एक मापदंड है जिसे स्वास्थ्य प्रणालियाँ शायद ही कभी पारदर्शिता के साथ प्रकाशित करती हैं: उनके द्वारा किए गए प्रक्रियाओं की कुल लागत जो फिर से करनी पड़ी। इंटरवेंशनल कार्डियोलॉजी में, यह संख्या काफी महत्वपूर्ण है। एब्लेशन के बाद अरेथमिया की पुनरावृत्ति दर ऐतिहासिक रूप से 20% से 40% के बीच होती है, जो अरेथमिया की प्रकार और रोगी की एनाटॉमी की जटिलता पर निर्भर करती है। प्रत्येक पुनरावृत्ति का अर्थ है एक नया इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल अध्ययन, एक नया एब्लेशन सत्र, संभवतः एक अतिरिक्त जटिलता और रिकवरी के लिए सप्ताह। उस विफलता दर का निकायिकीय लागत बहुत बड़ा है।एक डिजिटल ट्विन जो चिकित्सा टीम को हस्तक्षेप से पहले सही अरेथ्मिक सॉर्स को पहचानने की अनुमति देता है, सीधे इस अनियमितता पर हमला करता है। यह प्रक्रिया को मामूली रूप से नहीं बढ़ाता। यह संचालनात्मक तर्क को फिर से परिभाषित करता है: हस्तक्षेप के समय कैलिब्रेट करने के बजाय, सर्जन एक मान्य मानचित्र के साथ आता है। दोनों मॉडलों के बीच का अंतर, परिणामों और लागत के संदर्भ में, वही है जैसा कि एक इंजीनियरिंग स्ट्रक्चरल योजना के साथ जो भवन बनाना या बिना योजना के बनाना।
हम स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए जो बढ़ती लागतों के दबाव में और वृद्ध होती जनसंख्या के तहत कार्य करते हैं, यह तकनीक एक अग्रणी लक्जरी नहीं है। यह वित्तीय धारणा का एक उपकरण है। एक अस्पताल जो एरेथमियास में अपनी पुनः हस्तक्षेप दर को 10 प्रतिशत अंक कम करता है वह सर्जिकल क्षमता को मुक्त करता है, जटिलताओं के संपर्क को कम करता है और अपनी गुणवत्ता मैट्रिक्स में सुधार करता है, जो कई बाजारों में पुनर्भुगतान अनुबंधों से सीधे जुड़े हुए हैं।
एक वित्तीय कुंजी के रूप में सीईओ को पढ़ने के लिए पैराबिग्म
दिल के डिजिटल ट्विनों की कहानी इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी कक्ष में खत्म नहीं होती। व्यक्तिगत रोगी की भौतिकी को डिजिटल रूप से दोहराने का तर्क पूरे सटीक चिकित्सा को सामान्य किया जा सकता है। ओन्कोलॉजिस्ट जो अनुमान लगाता है कि एक विशेष ट्यूमर एक दवा के संयोजन के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करेगा, उस पर कीमोथेरेपी शुरू करने से पहले। न्यूरोसर्जन जो एक तृतीयक मॉडल पर एक इलेक्ट्रोड के मार्ग की योजना बनाता है।इन सभी मामलों में, वही लागत की वक्र लागू होती है: सिमुलेट करना सस्ता है और और अधिक सस्ता होता जाता है; असली रोगी में गलती करना महंगा है और इसके परिणाम संकुचित नहीं होते। यह बुनियादी विषमाता इसे व्यक्तिगत चिकित्सा सिमुलेशन को अगले दस वर्षों में स्वास्थ्य अवसंरचना में सबसे बड़े लाभ वाले दांवों में से एक बनाती है, न कि एक अमूर्त मानवता की दृष्टि से, बल्कि स्वास्थ्य के लिए गुणवत्ता जीवन-समायोजित लागत के परिणाम की सटीक गणना के मामले में।
स्वास्थ्य प्रणालियों के नेता, चिकित्सा तकनीक के निवेश के निदेशक, और बीमा कंपनियों के अधिकारियों को जो अभी भी क्लिनिकल डिजिटल ट्विनों का आकलन करते हैं क्योंकि यह एक अनुसंधान और विकास की लाइन है, उन्हें उस वर्गीकरण को फिर से कैलिब्रेट करना चाहिए। जो कुछ एक कंप्यूटेशनल इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी प्रयोग के रूप में शुरू हुआ, वह अब दस्तावेजीकृत नैदानिक परिणाम देने वाले हैं। प्रतिस्पर्धियों द्वारा इसे मानक देखभाल के तौर पर पूर्व में लागू करने से पहले इस क्षमता को एकीकृत करने की खिड़की हर अध्ययन के साथ तंग होती जा रही है। जो स्वास्थ्य संबंधी संगठन आज डेटा अवसंरचना और गणनात्मक क्षमता का निर्माण करते हैं, वे डिजिटल क्लिनिकल ट्विनों की तकनीक को अपनाने वाली निचले स्तर की तकनीक नहीं बनने जा रहे हैं; वे स्वास्थ्य को बड़े पैमाने पर उत्पादन करने की संरचनात्मक लागत को फिर से डिज़ाइन कर रहे होंगे।
