Computer-aided auscultation
कंप्यूटर-एडेड ऑस्कलटेशन (सी. ए. ए.), या कम्प्यूटरीकृत सहायता प्राप्त ऑस्कलटेशन, ऑस्कलटेशन का एक डिजिटल रूप है। इसमें हृदय या फेफड़ों की आवाज़ों की रिकॉर्डिंग, दृश्य, भंडारण, विश्लेषण और डिजिटल रिकॉर्डिंग साझा करना शामिल है। रिकॉर्डिंग एक इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप या इसी तरह उपयुक्त रिकॉर्डिंग उपकरण का उपयोग करके प्राप्त की जाती है। कंप्यूटर-एडेड ऑस्कलटेशन को स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अपनी नैदानिक प्रक्रिया के हिस्से के रूप में ऑस्कलटेशन करते हैं। वाणिज्यिक सी. ए. ए. उत्पादों को आमतौर पर नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणालियों के रूप में वर्गीकृत किया जाता है जो निदान करने में चिकित्सा पेशेवरों का समर्थन करते हैं। जैसे कि वे चिकित्सा उपकरण हैं और उन्हें एक सक्षम प्राधिकारी से प्रमाणन या अनुमोदन की आवश्यकता होती है (जैसे। एफडीए अनुमोदन, अधिसूचित निकाय द्वारा जारी सीई अनुरूपता)। सी. ए. ए. के लाभ पारंपरिक ऑस्कलटेशन की तुलना में, कंप्यूटर-एडेड ऑस्कलटेशन (सी. ए. ए.) कई हितधारकों के लिए फायदेमंद सुधारों की एक श्रृंखला प्रदान करता हैः सी. ए. ए. अधिक सटीक और वस्तुनिष्ठ परिणाम दे सकता है और मनुष्यों के ऑस्कलटेशन कौशल और व्यक्तिपरक व्याख्या से बेहतर प्रदर्शन करने की संभावना है। सी. ए. ए. के उपयोग के साथ, ऑस्कलटेशन अब विशेषज्ञों और चिकित्सकों के लिए आरक्षित विधि नहीं है। उदाहरण के लिए, नर्सों और पैरामेडिक्स को आसानी से अपने रोगियों पर सही ढंग से सी. ए. ए. प्रणाली का उपयोग करने का निर्देश दिया जा सकता है। सी. ए. ए. ने टेलीमेडिसिन के लिए नए अवसर खोले हैं। रियल-टाइम टेली-परामर्श विकासशील देशों या दूरदराज के क्षेत्रों में रोगियों में देखी गई दुर्लभ स्थितियों का निदान करने के लिए दुनिया में कहीं भी स्थित विशेषज्ञों की मदद कर सकता है। सी. ए. ए. स्वास्थ्य निगरानी और स्वास्थ्य प्रबंधन के लिए नए अवसर खोलता है। सी. ए. ए. विश्लेषण निष्कर्षों को इलेक्ट्रॉनिक रूप से प्रलेखित करने की अनुमति देता है। परिणामों को आवश्यकतानुसार संग्रहीत और पुनर्प्राप्त किया जा सकता है और संभवतः इलेक्ट्रॉनिक रोगी रिकॉर्ड में शामिल किया जा सकता है। सी. ए. ए. से प्राप्त मानकीकृत ऑस्कलटेशन डेटा राष्ट्रीय भुगतानकर्ताओं और प्रदाताओं को अधिक कुशल और लागत प्रभावी स्क्रीनिंग कार्यक्रमों को लागू करने में मदद कर सकता है। सी. ए. ए. का उपयोग चिकित्सा और नर्सिंग छात्रों के शिक्षण और प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। कार्यात्मक सिद्धांत एक सी. ए. ए. प्रणाली में, ध्वनियों को एक इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप के माध्यम से दर्ज किया जाता है। ऑडियो डेटा को ब्लूटुथ या ऑडियो केबल कनेक्शन के माध्यम से एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण में स्थानांतरित किया जाता है। उस उपकरण पर विशेष सॉफ्टवेयर डेटा की कल्पना, भंडारण और विश्लेषण करता है। कुछ अधिक परिष्कृत सी. ए. ए. प्रणालियों के साथ, सी. ए. ए. विश्लेषण ऐसे परिणाम देता है जिनका उपयोग निदान (निर्णय समर्थन प्रणाली) को वस्तुनिष्ठ बनाने के लिए किया जा सकता है। सी. ए. ए. प्रणाली में घटक सी. ए. ए. प्रणाली के घटक इसकी जटिलता पर निर्भर करते हैं। जबकि कुछ सरल प्रणालियाँ केवल दृश्य या भंडारण विकल्प प्रदान करती हैं, अन्य प्रणालियाँ दृश्य, भंडारण, विश्लेषण और उक्त डेटा को इलेक्ट्रॉनिक रूप से प्रबंधित करने की क्षमता को जोड़ती हैं। इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप (डिजिटल स्टेथोस्कोप भी) ध्वनिक ध्वनि तरंगों को डिजिटल विद्युत संकेतों में परिवर्तित करते हैं। इन संकेतों को फिर ट्रांसड्यूसर के माध्यम से प्रवर्धित किया जाता है और वर्तमान में पारंपरिक ध्वनिक स्टेथोस्कोप की तुलना में 100 गुना अधिक स्तर तक पहुंच जाता है। इसके अतिरिक्त, इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप का उपयोग पृष्ठभूमि के शोर को फ़िल्टर करने के लिए किया जा सकता है, एक ऐसी सुविधा जो सुरक्षा-प्रासंगिक हो सकती है और अधिक सटीक निदान की सुविधा प्रदान कर सकती है। जबकि ध्वनि प्रवर्धन और फ़िल्टरिंग एक इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप के मुख्य कार्य हैं, ब्लूटुथ या ऑडियो केबल के माध्यम से बाहरी साधनों के माध्यम से ध्वनियों तक पहुंचने की क्षमता उन्हें सी. ए. ए. प्रणालियों के लिए एक आदर्श ध्वनि-पकड़ने वाला उपकरण बनाती है। ग्राफिकल यूजर इंटरफेस चलाने वाले उपकरण जिनका उपयोग इलेक्ट्रॉनिक स्टेथोस्कोप से जुड़ने और ऑडियो सिग्नल को रिकॉर्ड करने के लिए किया जा सकता है (जैसे। हृदय या फेफड़ों की आवाज़) में पीसी, लैपटॉप और मोबाइल उपकरण जैसे स्मार्टफोन या टैबलेट शामिल हैं। आम तौर पर, सी. ए. ए. प्रणालियों में ऐसे सॉफ्टवेयर शामिल होते हैं जो आने वाले ऑडियो सिग्नल की कल्पना कर सकते हैं। अधिक परिष्कृत सी. ए. ए. प्रणालियों में लाइव नॉइज़ डिटेक्शन एल्गोरिदम शामिल हैं, जिन्हें उपयोगकर्ता को सर्वोत्तम संभव रिकॉर्डिंग गुणवत्ता प्राप्त करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विश्लेषण सॉफ्टवेयर सी. ए. ए. प्रणालियों की एक प्रमुख विशेषता संकेत प्रसंस्करण एल्गोरिदम द्वारा रिकॉर्ड किए गए ऑडियो संकेतों का स्वचालित विश्लेषण है। इस तरह के एल्गोरिदम सीधे रिकॉर्डिंग बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण पर चल सकते हैं, या उपकरण से जुड़े क्लाउड में होस्ट किए जा सकते हैं। वर्तमान में उपलब्ध विश्लेषण एल्गोरिदम की स्वायत्तता की डिग्री बहुत भिन्न होती है। जबकि कुछ प्रणालियाँ पूरी तरह से स्वायत्त रूप से काम करती हैं, प्रारंभिक पीसी-आधारित प्रणालियों के लिए महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता बातचीत और परिणामों की व्याख्या की आवश्यकता होती है, और अन्य विश्लेषण प्रणालियों को उपयोगकर्ता द्वारा कुछ हद तक सहायता की आवश्यकता होती है जैसे कि अनुमानित हृदय गति की मैनुअल पुष्टि/सुधार। ऑस्कलटेशन आधारित डेटा का भंडारण अभिलेखित ध्वनियों और संबंधित विश्लेषणात्मक और रोगी डेटा को इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत, प्रबंधित या संग्रहीत किया जा सकता है। रोगी की पहचान करने वाली जानकारी को इस प्रक्रिया में संभाला या संभाला जा सकता है। यदि संग्रहीत डेटा पी. एच. आई. (संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी) के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, तो इस तरह के डेटा की मेजबानी करने वाली प्रणाली को अमेरिका के लिए एच. आई. पी. ए. ए. या ई. यू. के लिए डेटा संरक्षण निर्देश जैसे देश-विशिष्ट डेटा संरक्षण कानूनों का अनुपालन करना चाहिए। वर्तमान सी. ए. ए. प्रणालियों के लिए भंडारण विकल्प एक डाउनलोड करने योग्य पी. डी. एफ. रिपोर्ट को पुनः प्राप्त करने की बुनियादी क्षमता से लेकर सभी ऑस्कलटेशन-आधारित डेटा के इलेक्ट्रॉनिक प्रबंधन के लिए एक व्यापक क्लाउड-आधारित इंटरफेस तक हैं। क्लाउड-आधारित उपयोगकर्ता इंटरफेस उपयोगकर्ता एक उपयोगकर्ता इंटरफेस के माध्यम से अपने सभी रोगी रिकॉर्ड (ऑडियो फ़ाइलों को फिर से चलाने सहित) की समीक्षा कर सकता है, जैसे। ब्राउज़र में एक वेब-पोर्टल या इलेक्ट्रॉनिक उपकरण पर स्टैंड-अलोन सॉफ़्टवेयर के माध्यम से। अन्य कार्यात्मकताओं में अन्य उपयोगकर्ताओं के साथ रिकॉर्ड साझा करना, रोगी रिकॉर्ड का निर्यात करना और ई. एच. आर. प्रणालियों में एकीकरण शामिल हैं। सी. ए. ए. ऑफ द हार्ट कंप्यूटर-एडेड ऑस्कलटेशन जिसका उद्देश्य हृदय की बड़बड़ाहट का पता लगाना और उसे चिह्नित करना है, उसे कंप्यूटर-एडेड हार्ट ऑस्कलटेशन कहा जाता है (जिसे स्वचालित हृदय ध्वनि विश्लेषण के रूप में भी जाना जाता है)। स्टेथोस्कोप का उपयोग करके हृदय का ऑस्कलटेशन, बड़बड़ाहट की पहचान करके हृदय दोषों की जांच करने के लिए दुनिया भर में मानक परीक्षा विधि है। इसके लिए आवश्यक है कि एक जाँच करने वाले चिकित्सक के पास तीव्र श्रवण और व्यापक अनुभव हो। शोर, उच्च हृदय गति और रोगजनक बड़बड़ाहट से निर्दोष को अलग करने की क्षमता सहित विभिन्न कारणों से एक सटीक निदान चुनौतीपूर्ण बना हुआ है। उचित रूप से किए जाने पर, हृदय की ऑस्कल्टेटरी परीक्षा को आमतौर पर हृदय रोग का पता लगाने और प्रबंधन में एक सस्ता, व्यापक रूप से उपलब्ध उपकरण माना जाता है। हालाँकि, चिकित्सकों के ऑस्कलटेशन कौशल में गिरावट आने की सूचना है। इससे रोग का निदान छूट जाता है और/या अनावश्यक और महंगे नैदानिक परीक्षण के लिए अत्यधिक लागत आती है। एक अध्ययन से पता चलता है कि नवजात शिशुओं में पहले से निदान नहीं किए गए जन्मजात हृदय दोषों में से एक तिहाई से अधिक उनकी 6-सप्ताह की परीक्षा से छूट जाते हैं। महंगे इकोकार्डियोग्राफी के लिए चिकित्सा विशेषज्ञों को 60 प्रतिशत से अधिक रेफरल एक निर्दोष बड़बड़ाहट के गलत निदान के कारण होते हैं। इस प्रकार हृदय के सी. ए. ए. में एक लागत प्रभावी जांच और नैदानिक उपकरण बनने की क्षमता है, बशर्ते कि इसके अंतर्निहित एल्गोरिदम को सामान्य और असामान्य हृदय ध्वनियों के बीच अंतर का पता लगाने की उनकी क्षमता के लिए कड़े, अंधे फैशन में नैदानिक परीक्षण किया गया हो। हृदय की गड़गड़ाहट और सी. ए. ए. हृदय की गड़गड़ाहट (या हृदय की गड़गड़ाहट) स्टेथोस्कोप के माध्यम से सुनाई देने वाली आवाज़ें हैं, जो रक्त के अशांत प्रवाह से उत्पन्न होती हैं। दिल की बड़बड़ाहट को दिल की आवाज़ों से अलग करने की आवश्यकता होती है जो मुख्य रूप से धड़कते दिल और दिल के वाल्व के खुलने और बंद होने से उत्पन्न होती हैं। आम तौर पर, हृदय की बड़बड़ाहट को निर्दोष (जिसे शारीरिक या कार्यात्मक भी कहा जाता है) या रोगजनक (असामान्य) के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। निर्दोष बड़बड़ाहट आमतौर पर हानिरहित होती है, जो अक्सर हृदय के बाहर शारीरिक स्थितियों के कारण होती है, और कुछ सौम्य संरचनात्मक दोषों का परिणाम होती है। पैथोलॉजिकल बड़बड़ाहट अक्सर हृदय वाल्व की समस्याओं से जुड़ी होती है, लेकिन यह संरचनात्मक हृदय दोषों की एक विस्तृत श्रृंखला के कारण भी हो सकती है। विभिन्न विशेषताएँ हृदय की गड़गड़ाहट का एक गुणात्मक विवरण बनाती हैं, जिसमें समय (सिस्टोलिक गड़गड़ाहट और डायस्टोलिक गड़गड़ाहट), आकार, स्थान, विकिरण, तीव्रता, पिच और गुणवत्ता शामिल हैं। सी. ए. ए. प्रणालियाँ आम तौर पर अमेरिकन हार्ट एसोसिएशन के अनुसार दिल की आवाज़ और बड़बड़ाहट को वर्ग I और वर्ग III के रूप में वर्गीकृत करती हैंः वर्ग I: पैथोलॉजिकल बुड़बुड़ाहट वर्ग III: निर्दोष बुड़बुड़ाहट या कोई बुड़बुड़ाहट नहीं अधिक परिष्कृत सी. ए. ए. प्रणालियाँ अतिरिक्त वर्णनात्मक बुड़बुड़ाहट जानकारी प्रदान करती हैं जैसे कि बुड़बुड़ाने का समय, श्रेणीकरण, या एस1/एस2 दिल की आवाज़ की स्थिति की पहचान करने की क्षमता। हृदय ध्वनि विश्लेषण सी. ए. ए. प्रणालियों में हृदय की बड़बड़ाहट का पता लगाना डिजिटल रूप से दर्ज हृदय ध्वनियों के विश्लेषण पर आधारित है। अधिकांश दृष्टिकोण निम्नलिखित चार चरणों का उपयोग करते हैंः हृदय गति का पता लगानाः पहले चरण में, हृदय की ध्वनि संकेत के आधार पर हृदय गति निर्धारित की जाती है। यह निम्नलिखित चरणों के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है और उच्च सटीकता की आवश्यकता है। ध्वनिक रिकॉर्डिंग के आधार पर स्वचालित हृदय गति का निर्धारण चुनौतीपूर्ण है क्योंकि हृदय गति 40-200 बी. पी. एम. तक हो सकती है, शोर और बड़बड़ाहट हृदय की आवाज़ों (एस1 और एस2) की चोटियों को छिपा सकते हैं, और अनियमित हृदय गति हृदय गति की अर्ध-आवधिक प्रकृति को बाधित कर सकती है। हृदय ध्वनि विभाजनः हृदय गति का पता चलने के बाद, हृदय गति के दो मुख्य चरणों (सिस्टोल और डायस्टोल) की पहचान की जाती है। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि अधिकांश बड़बड़ाहट दिल की धड़कन के दौरान विशिष्ट चरणों में होती है। पर्यावरण से बाहरी शोर या रोगी से आंतरिक शोर (जैसे। साँस लेना) हृदय ध्वनि विभाजन को चुनौतीपूर्ण बनाता है। विशेषता निष्कर्षणः हृदय गति के चरणों की पहचान करने के बाद, हृदय ध्वनि से जानकारी (विशेषताएँ) निकाली जाती है जो आगे के वर्गीकरण चरण में प्रवेश करती है। विशेषताएँ सरल ऊर्जा-आधारित दृष्टिकोणों से लेकर उच्च-क्रम बहु-आयामी मात्राओं तक हो सकती हैं। विशेषता वर्गीकरणः वर्गीकरण के दौरान, पिछले चरण में निकाली गई विशेषताओं का उपयोग संकेत को वर्गीकृत करने और बड़बड़ाहट की उपस्थिति और प्रकार का आकलन करने के लिए किया जाता है। मुख्य चुनौती निम्न-श्रेणी के निर्दोष बड़बड़ाहट और पैथोलॉजिकल बुड़बुड़ाहट से निर्दोष बुड़बुड़ाहट से नो-मुरमर रिकॉर्डिंग को अलग करना है। आमतौर पर प्रशिक्षण डेटा के आधार पर वर्गीकरण के निर्माण के लिए मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण लागू किए जाते हैं। सी. ए. ए. प्रणालियों के नैदानिक साक्ष्य सी. ए. ए. प्रणालियों के लिए सबसे सामान्य प्रकार के प्रदर्शन उपाय दो दृष्टिकोणों पर आधारित हैंः मौजूदा डेटा का उपयोग करके पूर्वव्यापी (गैर-अंधे) अध्ययन और नए रोगियों पर संभावित अंधे नैदानिक अध्ययन। पूर्वव्यापी सी. ए. ए. अध्ययनों में, एक वर्गीकरणकर्ता को मौजूदा डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। वर्गीकरणकर्ता के प्रदर्शन का मूल्यांकन उसी डेटा का उपयोग करके किया जाता है। ऐसा करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग किया जाता है (जैसे, के-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन, लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन)। केवल पूर्वव्यापी प्रदर्शन डेटा के आधार पर एक सी. ए. ए. प्रणाली की गुणवत्ता (संवेदनशीलता, विशिष्टता) का आकलन करने की मुख्य कमी इस जोखिम से आती है कि उपयोग किए गए दृष्टिकोण किसी दिए गए प्रणाली के वास्तविक प्रदर्शन को अधिक महत्व दे सकते हैं। प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए एक ही डेटा का उपयोग करने से स्वयं सत्यापन सेट की महत्वपूर्ण ओवरफिटिंग हो सकती है, क्योंकि अधिकांश वर्गीकरणकर्ताओं को ज्ञात डेटा का बहुत अच्छी तरह से विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है, लेकिन अज्ञात डेटा को सही ढंग से वर्गीकृत करने के लिए पर्याप्त सामान्य नहीं हो सकता है। अगर नए, अनदेखे रोगियों पर परीक्षण किया जाए तो परिणाम बहुत बेहतर दिखते हैं। "एक चयनित नेटवर्क (सी. ए. ए. प्रणाली) के सही प्रदर्शन की पुष्टि डेटा के तीसरे स्वतंत्र सेट पर इसके प्रदर्शन को मापकर की जानी चाहिए जिसे परीक्षण सेट कहा जाता है।" संक्षेप में, पूर्वव्यापी, गैर-अंधे अध्ययनों की विश्वसनीयता को आमतौर पर संभावित नैदानिक अध्ययनों की तुलना में बहुत कम माना जाता है क्योंकि वे चयन पूर्वाग्रह और पूर्वव्यापी पूर्वाग्रह के लिए प्रवण होते हैं। प्रकाशित उदाहरणों में प्रिटोरियस और अन्य शामिल हैं। दूसरी ओर, संभावित नैदानिक अध्ययन, सी. ए. ए. प्रणाली के सही प्रदर्शन का आकलन करने के लिए बेहतर हैं (बशर्ते कि अध्ययन अंधा और अच्छी तरह से नियंत्रित हो)। सी. ए. ए. प्रणाली के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए एक संभावित नैदानिक अध्ययन में, सी. ए. ए. प्रणाली के उत्पादन की तुलना स्वर्ण मानक निदान से की जाती है। हृदय की बड़बड़ाहट के मामले में, एक उपयुक्त स्वर्ण मानक निदान ऑस्कलटेशन-आधारित विशेषज्ञ चिकित्सक निदान होगा, जिसे इकोकार्डियोग्राम-आधारित निदान द्वारा स्तरीकृत किया जाएगा। प्रकाशित उदाहरणों में लाई और अन्य शामिल हैं। यह भी देखें बैलिस्टोकार्डियोग्राफी सौम्य बाल हृदय की बड़बड़ाहट दिल की आवाज़ें पूर्ववर्ती परीक्षा संदर्भ कार्डियोलॉजी