संचालनको समयमा रोगीको सुरक्षाको लागि पुरानो विधिबाट हटेर स्वचालित मत्तियारी प्रणालीतर्फ जानु प्रगतिको प्रमुख कदम हो। पुरानो उपकरणहरूले एनालग सेटिङ्स र डाक्टरहरूको व्यक्तिगत अनुभवमा भारी निर्भरता राख्थे, जसले औषधिको मात्रामा गल्ती र रक्तचापमा अस्थिरता ल्याउने गर्थ्यो। आजका बुद्धिमान इन्फ्युजन पम्पहरूले शरीरमा औषधिको गतिविधिलाई ट्र्याक गर्ने लाइभ डाटा मोडेलसँग काम गर्छन्, जसले औषधिको स्तर ठीक राख्छ। २०२३ मा पोनमनले प्रकाशित अनुसन्धान अनुसार, यी प्रणालीहरूले मत्तियारीको गहिराईसँग सम्बन्धित समस्याहरू लगभग ३७% सम्म घटाएका छन्। यसको व्यावहारिक अर्थ के हो भने? मत्तियारी डाक्टरहरूले निरन्तर साना परिवर्तनहरू गर्नमा कम समय खर्च गर्छन् र आफ्नो विशेषज्ञताको वास्तविक महत्त्व रहेका जटिल मामिलाहरू सम्हाल्न धेरै समय दिन सक्छन्।
तीन नवीनतम प्रविधिहरूले आधुनिक मत्तियारी मेसिनहरूको परिभाषा गर्छन्:
यी उन्नतिहरूले FDA-स्वीकृत प्रणालीमा परिणत गरेको छ जसले स्वचालित रूपमा एनेस्थेटिक गहिराई समायोजन गर्दछ जबकि रक्तचापलाई प्राक-सञ्चालन आधारभूत तहको 10% भित्र बनाइराख्छ।
अहिलेका आधुनिक उपकरणहरूले अस्पतालका EMR र OR टेलिमेट्री प्रणालीहरूसँग इन्टरफेस गर्छन्, एकीकृत सुरक्षा जाल निर्माण गर्दछ। उदाहरणका लागि, २०२३ को बहु-केन्द्रीय परीक्षणमा असामान्य जीवनीय संकेतहरूका लागि स्वचालित चेतावनीले गम्भीर घटनाहरूमा 41% को कमी ल्यायो। यो अन्तरसंचालनयोग्यताले उच्च जोखिम भएका रोगीहरूका लागि डाटा-आधारित प्रोटोकललाई समर्थन गर्दछ, यद्यपि 29% संस्थानहरू अझै पनि पुरानो प्रणाली सँगको अनुकूलतामा संघर्ष गर्दछन्।
बन्द लूप एनेस्थेसिया प्रणालीले सटीक चिकित्साको हाम्रो दृष्टिकोणमा ठूलो परिवर्तन गर्छ। यी प्रणालीहरू इईजी पढाइ, रक्तचाप मोनिटर, र श्वसन सेन्सर जस्ता चलिरहेको प्रतिक्रियाको आधारमा औषधि समायोजन गर्छन्। पारम्परिक खुला लूप विधिहरूले चिकित्सकीय कर्मचारीहरूद्वारा निरन्तर हातमा समायोजन आवश्यकता पर्दछ, तर बुद्धिमान बन्द लूप प्लेटफर्महरूले प्रोपोफोल जस्ता औषधिहरूलाई स्वचालित रूपमा समायोजन गर्न सक्छन् जसले रोगीलाई उचित स्तरमा निद्रामा राख्छ र धेरै टाढा जानबाट रोक्छ। 2024 को हालैको अनुसन्धानले देखाएको छ कि जब अस्पतालहरूले यी स्वचालित प्रणालीहरूमा सार्किए, तिनीहरूले प्रक्रियाको दौरान अस्थिर रक्तचापसँग सम्बन्धित समस्याहरूमा लगभग 40% को घटाउ देखे। यो प्रविधि विशेषत: प्रत्येक रोगीको लागि वास्तविक समयमा फरक प्रतिक्रिया दिने क्षमताले छुट्याइएको छ, जुन हातले गर्न धेरै गाह्रो हुन्छ।
| विशेषता | खुला लूप प्रणालीहरू | बन्द-लूप प्रणालीहरू |
|---|---|---|
| प्रतिक्रिया प्रणाली | कुनै छैन — पूर्वनिर्धारित औषधि वितरण | शारीरिक डाटाको माध्यमबाट वास्तविक समयमा समायोजन |
| औषधि टाइट्रेशन | मैनुअल हस्तक्षेप आवश्यक छ | एमपीसी/आरएलसी एल्गोरिदम प्रयोग गरेर स्वचालित |
| हेमोडायनामिक स्थिरता | अन्तःशल्यचिकित्सा उच्च रक्तचापको ५८% घटना | उच्च रक्तचापका मामलामा ३७% कमी (स्प्रिंगर २०२४) |
| संज्ञानात्मक उबेर | एनेस्थिसिया पछि १२.४ मिनेट | एनेस्थिसिया पछि ८.२ मिनेट |
स्ट्रोक भोल्युम भेरिएसन (SVV) मोनिटरिङलाई भ्यासोप्रेसर स्वचालनसँग एकीकृत गरेर, बन्द-लूप प्रणालीहरूले खुला-लूप दृष्टिकोणको तुलनामा 92% समय-लक्षित रक्तचाप सीमामा पुग्छन्, जबकि खुला-लूपले 67% समयमात्र पुग्छ। यो शुद्धताले शल्यचिकित्सापछिको गुर्दाको चोटको जोखिमलाई 29% र हृदय सम्बन्धी जटिलतालाई 18% ले घटाउँछ, जुन 15,000 प्रक्रियाहरूमा फैलिएका बहु-स्थानीय परीक्षणहरूमा देखाइएको छ।
जबकि बन्द-लूप एनेस्थेसिया मेसिनहरूले 33% कम गम्भीर घटनाको दर देखाउँछन्, 62% अस्पतालहरूले खुला-लूप प्रणालीलाई प्राथमिक कार्यप्रवाह उपकरणको रूपमा बनाइराखेका छन्। यो असंगति प्राथमिकताहरूको टकरावबाट आउँछ — जहाँ 78% सर्जनहरूले रक्तगतिको स्थिरतालाई प्राथमिकता दिन्छन्, त्यहाँ 54% एनेस्थेसिया टोलीहरूले पूर्णतया स्वायत्त प्रणालीप्रति असजिलो महसुस गर्छन्, जसले अर्को पुस्ताका प्लेटफर्महरूमा संकर नियन्त्रण इन्टरफेसको आवश्यकतालाई उजागर गर्छ।
बिस्पेक्ट्रल इन्डेक्स, जसलाई सामान्यतया बीआईएस मोनिटरिङ भनेर चिनिन्छ, आधुनिक स्वचालित एनेस्थेसिया प्रणालीमा महत्वपूर्ण भूमिका खेल्दछ। यसले डाक्टरहरूलाई रोगी कति गहिराइमा एनेस्थेसियामा छ भन्ने आकलन गर्दा इईजी मेसिनबाट आउने मस्तिष्क तरङ्ग पढाइको आधारमा काम गर्नका लागि वास्तविक संख्या दिन्छ। बीआईएस स्कोर 0 देखि 100 सम्मको हुन्छ, जहाँ तल्लो संख्याले गहिरो सेडेशनलाई जनाउँछ। अधिकांश सर्जनहरूले सञ्चालनको समयमा रोगीहरूलाई 40 देखि 60 को सीमामा राख्ने प्रयास गर्छन्। हालैका अध्ययनहरूले देखाएको छ कि आवृत्ति स्पेक्ट्रा मात्र विश्लेषण गर्ने पुरानो विधिहरूको तुलनामा इईजी डाटामा नमूना एन्ट्रोपी हेर्दा यी गहिराइ मापनहरू लगभग 23 प्रतिशत बढी सटीक हुन्छन्। जब यो प्रविधि बन्द लूप प्रणालीमा समावेश गरिन्छ, एनेस्थेसिया मेसिनले आफैंले प्रोपोफोल वा सेभोफ्ल्युरेनको खुराक समायोजन गर्न सक्छ। पोनमनमा 2019 मा प्रकाशित अनुसन्धान अनुसार, यस स्वचालनले सर्जरीको बेला कसैले जाग्दा उठ्ने सम्भावनालाई लगभग 82 प्रतिशतले कम गर्छ।
आजका उन्नत प्रणालीहरूले आउँदै गरेका कच्चा इईजी संकेतहरूलाई पढ्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोग गर्छन्, साना प्रतिरूपहरू पत्ता लगाउँछन् जसलाई अनुभवी डाक्टरहरूले पनि यदि ध्यान नदिए त मिस हुन सक्छ। यी बुद्धिमान प्रणालीहरूले अनुकूलनशील न्यूरोफजी एल्गोरिदम चलाउँछन्, प्रति सेकेण्ड लगभग 256 डाटा बिन्दुहरू प्रक्रिया गर्छन्। यो वास्तवमा उपयोगी बनाउने कुरा यो हो कि रगतको चापमा कुनै ध्यान दिने योग्य परिवर्तन आउनु भन्दा अघि नै रगतका नलीहरू कसरी प्रतिक्रिया गर्ने भनेर पूर्वानुमान गर्न सक्छ। यस्तो दूरदृष्टिको कारणले, आधुनिक एनेस्थेसिया उपकरणहरूले समय अगाडि औषधि खुराक समायोजन गर्न सक्छन्, नाजुक मस्तिष्क प्रक्रियाहरूको सम्पूर्ण समयमा मस्तिष्कमा रगतको चाप स्थिर राख्न सक्छन्। लक्ष्य शल्य टोलीले रोगीको सुरक्षाको लागि निर्धारित गरेको लक्षित स्तरको ±5 mmHg भित्र रहनु हुन्छ।
मोडेल प्रिडिक्टिभ कन्ट्रोल (MPC) प्रविधिहरूको संयोजन रिइनफोर्समेन्ट लर्निङ्गसँग मिलेर हामीले आन्त्रिक एनेस्थेसिया प्रदान गर्ने तरिकालाई परिवर्तन गरिरहेका छौं। प्रेरणा चरणको दौरान प्रोपोफोल प्रशासनको सन्दर्भमा, MPC एल्गोरिदमले पारम्परिक PID नियन्त्रकहरूको तुलनामा लगभग 37% सम्म अत्यधिक प्रतिक्रियाहरू कम गर्छ। त्यस्तै, शल्यचिकित्सापछि दुखाइ व्यवस्थापन गर्न आवश्यक रेमिफेन्टानिलको उचित मात्रा निर्धारण गर्न रिइनफोर्समेन्ट लर्निङ्ग प्रविधिहरू अझ राम्रोसँग सक्षम भइरहेका छन्। यी प्रणालीहरूलाई खास बनाउने कुरा यो हो कि तिनीहरूले एकै साथ डजनभन्दा बढी भौतिक संकेतहरू निरन्तर निगरानी गर्न सक्छन्। औषधिहरूप्रति प्रत्येक बिरामीको अनौठो प्रतिक्रिया प्रतिमानहरूको आधारमा तिनीहरू स्वचालित रूपमा अनुकूलन गर्छन्। गत वर्ष JAMA मा प्रकाशित बहु-केन्द्रीय नैदानिक अध्ययनहरूले देखाएको छ कि यी उन्नत प्रणालीहरू प्रयोग गरेर उपचार पाउने बिरामीहरूले PACU पुनर्स्थापना क्षेत्रमा लगभग एक घण्टा र बाह्र मिनेट कम समय बिताए। जहाँ प्रत्येक मिनेट महत्त्वपूर्ण हुन्छ, त्यस्तो अस्पतालको वातावरणमा यस्तो क्षमता ठूलो महत्त्व राख्छ।
बीआईएस अझै पनि व्यवहारमा धेरै सामान्य छ, तर नोसिसेप्शन प्रतिक्रिया सूचकांक (NRI) र रक्त प्रवाहमा हुने परिवर्तनका उपायहरू जस्ता इईजी डाटा समावेश गर्ने पक्षमा बढ्दो समर्थन छ। केही व्यक्तिहरूले २०२२ को NEJM को अध्ययन अनुसार सर्जरीको समयमा बीआईएसमा एक्लै निर्भर रहनाले रक्तचापको लगभग १८ प्रतिशत अवस्थाहरू छोड्छ भनेर बताउँछन्। यसले पल्स कन्टूर विश्लेषणलाई क्याप्नोग्राफी पठनका साथ समावेश गर्ने नयाँ दृष्टिकोणहरू जन्माएको छ। यहाँ हामी वास्तवमा आइ आउट सिस्टमद्वारा संचालित बुद्धिमान स्वचालित प्रणालीहरू र डाक्टरहरूको संलग्नताको बीचमा सन्तुलन खोज्दै छौं जुन अप्रत्याशित तरिकाले एकअर्कासँग प्रतिक्रिया गर्ने शारीरिक संकेतहरूसँग सम्बन्धित छ।
आधुनिक एनेस्थेसिया मेसिनहरूले अब यी एआई क्षमताहरूलाई सीधा तिनीहरूको सुरक्षा संरचनामा समावेश गरेका छन्, जसले सर्जिकल चरण संक्रमण र रोगीको सह-रोगहरूको जवाफमा मिलीसेकेन्ड ढिलाइका साथ प्रतिक्रिया दिने अनुकूलनशील प्रोटोकलहरू सिर्जना गर्दछ। यो प्रविधि सहयोगले मानवीय संज्ञानात्मक बोझलाई कम गर्दछ भने आवश्यक चिकित्सा सीमाहरू कायम राख्दछ, जसले परिचालनपूर्व जोखिम प्रबन्धनमा एउटा प्रतिमान परिवर्तन प्रस्तुत गर्दछ।
नयाँभर्खरको एनेस्थेसिया उपकरणहरू स्मार्ट श्वास प्रश्वास एल्गोरिदमसँग आउँछन् जसले अन्त-टाइडल कार्बन डाइअक्साइड स्तर (EtCO2) को विश्लेषण गरी फोक्सोमा कति बायु पठाउने र कति छिटो पठाउने जस्ता कुराहरूमा समायोजन गर्छ। यस्तो स्वचालित भेन्टिलेसन प्रणालीले रोगीको रगतको ग्यासलाई सुरक्षित सीमाभित्र राख्छ र धेरै वा कम सास लिनाले हुने समस्याहरू घटाउँछ। २०२० मा गरिएको एउटा अध्ययनले यी स्वचालित अक्सिजन नियन्त्रण प्रणालीहरूको अध्ययन गरी डाक्टरहरूले आफैंले सबै समायोजन गर्दा भन्दा रोगीहरूलाई लक्षित अक्सिजन सीमामा राख्न ३२% बढी प्रभावकारी भएको पाएको थियो। यसले शल्यचिकित्साको समयमा सबै कुरा सुचारु रूपमा चलाइराख्न तत्काल प्रतिक्रिया प्रणालीको कति महत्त्वपूर्ण भूमिका हुन्छ भन्ने देखाउँछ।
इटीसीओ₂-मार्गदर्शित प्रणालीहरू ल्याप्रोस्कोपिक वा थोरेसिक सर्जरीको समयमा श्वासप्रश्वासको माग छिटो परिवर्तन हुँदा इन्स्पिरेटरी दबाब र इन्स्पिरेटरी-टु-एक्स्पिरेटरी अनुपातलाई गतिशील रूपमा परिमार्जन गर्छन्। यी प्रणालीहरूले धमनी रक्त ग्यास विश्लेषणको आवश्यकतालाई 41% सम्म कम गर्छन् (एनेस्थेसिया एण्ड एनाल्जेसिया 2023), जसले एनेस्थेसियोलोजिस्टहरूलाई उच्च-स्तरीय नैदानिक निर्णयमा केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ।
SVV मोनिटरिङले श्वासप्रश्वासले उत्प्रेरित प्रिलोड परिवर्तनका कारण धमनी तरङ्ग रूपमा हुने परिवर्तनको विश्लेषण गरेर सटीक तरल प्रशासन सक्षम बनाउँछ। SVV प्रोटोकल समावेश गर्ने स्मार्ट एनेस्थेसिया प्लेटफर्महरूले ठूला उदर सर्जरीमा उपचारपछिका जटिलताहरूलाई 27% सम्म कम गर्छन्, बहुकेन्द्रीय अध्ययनअनुसार (जर्नल अफ क्लिनिकल मोनिटरिङ 2023)।
आधुनिक उपकरणहरूले हस्तक्षेप गर्नका लागि (हृदय आउटपुट, मस्तिष्क अक्सिमेट्री, र न्यूरोमस्कुलर ब्लकेड सहित) ८–१२ शारीरिक प्यारामिटरबाट डाटा संश्लेषण गर्छन्। यस बहुमोडल दृष्टिकोणले पारम्परिक मोनिटरिङको तुलनामा रक्तगति अस्थिरताको अवधिलाई १९% ले छोटो पार्छ।
सबै स्वचालित प्रणालीहरूमा निम्न विशेषताहरू हुन्छन्:
यी सुरक्षा उपायहरूले क्लिनिशियन स्वायत्तता कायम राख्दा मानव त्रुटिसँग सम्बन्धित नकारात्मक घटनाहरूलाई ५३% ले घटाउँछन् (क्रिटिकल केयर मेडिसिन २०२२)। तर, ६८% एनेस्थिसिया पेशेवरहरूले अझै पनि आंशिक-स्वचालित मोडलाई मनपराउँछन्, जसले मानव-मेसिन सहयोगको सन्तुलित आवश्यकतालाई जोड दिन्छ।
नयाँतम एनेस्थेसिया मेसिनहरू अब जटिल नियन्त्रण प्रणालीहरूसँग सुसज्जित आउँछन् जसले औषधि वितरणलाई धेरै बढी सटीक बनाउँछ। PID नियन्त्रकहरूले बिरामीको शरीर भित्र अहिले के भइरहेको छ भन्ने आधारमा औषधिको मात्रालाई निरन्तर समायोजन गरेर काम गर्छन्। त्यस्तै, MPC प्रणालीहरूले जटिल शारीरिक मोडेलहरूमा आधारित हुँदै बिरामीहरूले अर्को पटक कस्तो प्रतिक्रिया दिन सक्छन् भन्ने पूर्वानुमान गरेर कामलाई अर्को चरणमा लैजान्छन्। केही नयाँ प्रणालीहरूले त पुरस्कार आधारित सिकाइ (reinforcement learning) तकनीक प्रयोग गर्छन् जहाँ मेसिनले अनुकरण गरिएका सञ्चालनको क्रममा अनुभवबाट सिक्न थाल्छ। गत वर्ष प्रकाशित अनुसन्धानको आधारमा यी सबै स्वचालित प्रणालीहरूको अध्ययन गर्दा देखापरेको छ कि बिरामीहरूलाई उचित स्तरको सेडेसनमा राख्ने क्रममा मानिसहरूले गर्ने त्रुटिहरूमा लगभग एक तिहाइको कमी आएको छ। यो किन महत्त्वपूर्ण छ भने धेरै वा कम एनेस्थेसियाको बीचमा सही सन्तुलन कायम गर्नु जीवन वा मृत्युको अवस्था हुन सक्छ।
| कन्ट्रोलर प्रकार | कार्यक्षमता | क्लिनिकल फाइदा |
|---|---|---|
| PID नियन्त्रकहरू | त्रुटि सुधारको माध्यमबाट औषधि इन्फ्युजन दर समायोजन गर्नुहोस् | हामोडायनामिक प्यारामिटरहरू स्थिर पार्नुहोस् |
| एमपीसी सिस्टम | बिरामीको मोडल प्रयोग गरेर औषधि अन्तर्क्रिया पूर्वानुमान गर्नुहोस् | बहु-औषधि संयोजनहरूको अनुकूलन गर्दछ |
| पुरस्कार आधारित सिकाइ | प्रयोग र त्रुटि मार्फत उत्तम खुराक सिक्दछ | असामान्य बिरामी चयापचयमा अनुकूलन गर्दछ |
कृत्रिम बुद्धिमत्ताले संचालित आधुनिक एनेस्थेसिया मेसिनहरूले वर्षौंको फार्माकोकाइनेटिक जानकारीमा प्रशिक्षित मेशिन लर्निङ मोडलहरू समावेश गर्दछ। यी उन्नत प्रणालीहरूले शल्यचिकित्सा सुरु हुनुभन्दा अगाडि बिरामीको उमेर, विद्यमान स्वास्थ्य समस्या, र आनुवंशिक सूचकहरू जस्ता विभिन्न कारकहरू हेर्छन् ताकि प्रोपोफोल वा सेभोफ्ल्युरेन जस्ता औषधिहरू कसरी सामना गर्न सकिन्छ भन्ने अनुमान गर्न सकौं। उच्च जोखिममा रहेका बिरामीहरूको अवस्थामा, यी पूर्वानुमान उपकरणहरूले पारम्परिक खुराक विधिहरूको तुलनामा शल्यचिकित्सापछिको भ्रमका घटनाहरूमा लगभग २२ प्रतिशत कमी ल्याएको देखिन्छ। जटिल प्रक्रियाको समयमा बिरामीको सुरक्षाको दृष्टिले यो सुधार एउटा महत्त्वपूर्ण कदम हो।
एनेस्थेसिया प्रविधिको लागि अर्को के आउँछ? हामी मेसिनहरूको बारेमा हेर्दै छौं जसले डाक्टरहरूले निरीक्षण गर्दा स्वतन्त्र रूपमा काम गर्न सक्छन्। यी नयाँ प्रणालीहरूले एकै समयमा मस्तिष्क तरंगहरू, रक्तचापका पठनहरू र सास प्रतिरूपहरूबाट जानकारी एकत्र गर्नेछन्। त्यसपछि सर्जरीको समयमा आवश्यकता अनुसार औषधि खुराक र भेन्टिलेटर सेटिङहरूमा सानो-सानो परिवर्तन गर्नेछन्। अहिले नैतिकताको बारेमा पनि धेरै छलफल चलिरहेको छ। मानिसहरूले यी एआई प्रणालीहरूले आफ्नो निर्णय कसरी गर्छन् भन्ने जान्न चाहन्छन्। अस्पतालहरूले नियमहरू बनाउन आवश्यकता पर्दछ ताकि संचालनको समयमा कुनै अप्रत्याशित घटना भएमा मेसिनले आफ्नो प्रोग्रामलाई अन्धाधुन्द अनुसरण नगरी ती नाजुक क्षणहरूमा सर्जनहरूको अनुभवले के महत्त्वपूर्ण छ भन्ने अनुसार उचित प्रतिक्रिया गर्न सकोस्।
चाहिँ यो बिजनेस सहयोग हो वा उद्योगी परिवर्तन हो।
EN
ताजा समाचार 