غیر متوقع نتائج (Chroneme)

اس ہفتے غیر متوقع نتائج سامنے آئے۔ زیادہ تر کلینیکل اے آئی ماڈل دوسرے اسپتال تک پہنچنے سے پہلے ہی رک جاتے ہیں۔ Epic کا سیپسس ماڈل اس کی کلاسیکی مثال ہے۔ یہ امریکہ میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والے کلینیکل اے آئی ٹولز میں سے ایک ہے، جو سینکڑوں اسپتالوں میں چل رہا ہے۔ اسے ایک ایسے ذریعے کے طور پر بیچا جاتا ہے جو ڈاکٹروں کو مریض میں سیپسس پیدا ہونے سے گھنٹوں پہلے خبردار کر دے۔

2021 میں Michigan کی ایک ٹیم نے آزادانہ طور پر اسے جانچا اور نتائج JAMA Internal Medicine میں شائع کیے۔ ماڈل سیپسس کے صرف ایک تہائی کیس پکڑ سکا، اسپتال میں داخلے کے تقریباً ہر پانچ میں سے ایک کیس پر الرٹ دیا، اور Epic کی بتائی ہوئی درستی کے مقابلے میں اس کی درستی 13 سے 20 پوائنٹس کم نکلی۔

یہ کوئی انوکھی بات نہیں۔ اس کا باقاعدہ ایک نام ہے: کراس ڈیٹا بیس کولیپس۔ ایک ماڈل یہ سیکھ لیتا ہے کہ ایک جگہ اپنا ڈیٹا کیسے درج کرتی ہے، اور جیسے ہی وہ کوئی دوسری جگہ دیکھتا ہے، اس کی برتری ختم ہو جاتی ہے۔

میں نے Chroneme ایک مختلف بنیاد پر بنایا۔ ایک ایسا نظام جو یہ پڑھے کہ جسم وقت کے ساتھ اصل میں کیسے بدلتا ہے، نہ کہ اسپتال اسے کیسے درج کرتا ہے، اسے ایک اسپتال سے دوسرے اسپتال تک جا سکنا چاہیے۔ اور اسے کسی ایک بیماری تک محدود نہیں ہونا چاہیے۔ Epic سیپسس کی پیش گوئی کرتا ہے۔ Chroneme وقت کے ساتھ حالت کے بدلتے رخ کو پڑھتا ہے، اس لیے وہی انجن کسی بھی ایسی بگڑتی حالت کی نشاندہی کرتا ہے جو اتنی شدید ہو کہ واسوپریسرز، انٹیوبیشن یا ڈائیلاسز کی ضرورت پڑے۔

میں نے اسے دو بہت بڑے، ایک دوسرے سے مکمل طور پر آزاد ICU ڈیٹا بیسز پر آزمایا۔ مختلف اسپتال، مختلف EHR، مختلف دہائی۔ نتائج میں آدھے پوائنٹ سے بھی کم کا فرق آیا۔ کلینیکل اے آئی میں مختلف ڈیٹا بیسز کے درمیان اتنی قریبی برابری کم ہی دیکھنے میں آتی ہے، خاص طور پر ایک ایسے مرکب نتیجے کے لیے جسے کسی بھی طبی مداخلت سے پہلے ناپا گیا ہو۔ یہ ڈھے جانا کوئی قانونِ فطرت نہیں۔ یہ اس بات کا نتیجہ ہے کہ زیادہ تر ماڈل کیسے بنائے جاتے ہیں۔ Chroneme اشارہ دیتا ہے کہ ایک اور راستہ بھی ہے۔

آدھے پوائنٹ کا فرق اس لیے اہم ہے کہ یہ حساب سے کیا کچھ نکال دیتا ہے۔ زیادہ تر کلینیکل اے آئی کو ہر نئی جگہ پر دوبارہ جانچنا، دوبارہ ٹیون کرنا، اور کبھی کبھی دوبارہ تربیت دینا پڑتا ہے۔ یہی لاگت ہے جس کی وجہ سے اچھے ماڈل رک جاتے ہیں۔ اگر کوئی نظام مختلف اسپتالوں، EHRs اور دہائیوں میں اپنی درستی برقرار رکھے، تو اسے نافذ کرنے کا کام ہی ایک نئی شکل لے لیتا ہے۔ ریگولیٹرز اسے ایک بار جانچ سکتے ہیں۔ نظامِ صحت اسے دوبارہ بنائے بغیر اس پر تعمیر کر سکتے ہیں۔ کلینیکل اے آئی کی چھت ہمیشہ سے یہی رہی ہے: نئی جگہ پر بھی کام کر پانا۔ Chroneme اشارہ دیتا ہے کہ یہ چھت اٹھ سکتی ہے۔

اگر آپ کلینیکل اے آئی میں کام کرتے ہیں، تو مجھے بتائیے کہ یہ بات کہاں جا کر ٹوٹتی ہے۔

((Z))