সাধারণ চিকিৎসা ডিভাইস এবং প্রকার সুরক্ষা: বিশ্ব স্বাস্থ্যসেবা প্রযুক্তির অদৃশ্য ভিত্তি

একটি ব্যস্ত নিবিড় পরিচর্যা ইউনিটের একজন নার্সের কথা কল্পনা করুন। জার্মানির একটি কোম্পানির তৈরি একটি রোগীর মনিটর জাপানি প্রস্তুতকারকের তৈরি একটি ইনফিউশন পাম্পের সাথে সংযুক্ত, যা ঘুরে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে তৈরি একটি কেন্দ্রীয় পেশেন্ট ডেটা ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমকে (PDMS) ডেটা পাঠায়। তাত্ত্বিকভাবে, এটি আধুনিক, মডুলার স্বাস্থ্যসেবার প্রতিশ্রুতি: ডিভাইসগুলির একটি নমনীয়, সাশ্রয়ী ইকোসিস্টেম যা সুসংগতভাবে কাজ করে। তবে কী হবে যখন পাম্প, যা '10.5' mL/hr ডোজের হার রিপোর্ট করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছে, সেটি টেক্সট স্ট্রিং হিসাবে সেই ডেটা পাঠায় এবং PDMS, যা একটি বিশুদ্ধ সংখ্যা আশা করে, সেটি হয় ক্র্যাশ করে অথবা এটিকে '10'-এ রাউন্ড করে দেয়? এই আপাতদৃষ্টিতে ছোট ডেটা মিসম্যাচের পরিণতি বিপর্যয়কর হতে পারে। এটি সাধারণ এবং আন্তঃক্রিয়াকরণযোগ্য চিকিৎসা ডিভাইসগুলির বিশ্বে প্রকার সুরক্ষার গুরুত্বপূর্ণ, প্রায়শই উপেক্ষিত চ্যালেঞ্জ।

যেহেতু স্বাস্থ্যসেবা প্রযুক্তি একীভূত, একক-বিক্রেতা সিস্টেম থেকে আন্তঃসংযুক্ত চিকিৎসা বিষয়ক ইন্টারনেটের জিনিসপত্র (IoMT)-এর দিকে চলে যাচ্ছে, তাই “সাধারণ” ডিভাইস এবং সফ্টওয়্যার আন্তঃক্রিয়াকরণের ধারণাগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে। যাইহোক, এই অগ্রগতি জটিলতা এবং ঝুঁকির একটি নতুন স্তর তৈরি করে। যে সংযোগগুলি বৃহত্তর দক্ষতা এবং উন্নত রোগীর ফলাফলের প্রতিশ্রুতি দেয়, সেগুলি চরম সতর্কতা অবলম্বন না করলে ত্রুটির ভেক্টর হয়ে উঠতে পারে। এই চ্যালেঞ্জের মূলে রয়েছে প্রকার সুরক্ষা—কম্পিউটার বিজ্ঞান থেকে একটি মৌলিক ধারণা যার ক্লিনিকাল পরিবেশে জীবন-মৃত্যুর প্রভাব রয়েছে। এই পোস্টটি সাধারণ চিকিৎসা ডিভাইস এবং প্রকার সুরক্ষার সংযোগস্থল নিয়ে আলোচনা করবে, ঝুঁকি, বিশ্বব্যাপী নিয়ন্ত্রক কাঠামো এবং প্রস্তুতকারক, স্বাস্থ্যসেবা সংস্থা এবং চিকিত্সকদের একটি নিরাপদ, সত্যিকারের সংযুক্ত স্বাস্থ্যসেবা ভবিষ্যত তৈরি করতে গ্রহণ করতে হবে এমন সেরা অনুশীলনগুলি অনুসন্ধান করবে।

চিকিৎসা ডিভাইসের প্রসঙ্গে “সাধারণ”-এর ধারণা

যখন আমরা “সাধারণ” শব্দটি শুনি, তখন আমরা প্রায়শই ব্র্যান্ডবিহীন ফার্মাসিউটিক্যালস-এর কথা ভাবি—একটি রাসায়নিকভাবে অভিন্ন কিন্তু ব্র্যান্ড-নামের ওষুধের চেয়ে সস্তা বিকল্প। চিকিৎসা ডিভাইসের জগতে, “সাধারণ” শব্দটি একটি ভিন্ন, আরও সূক্ষ্ম অর্থ বহন করে। এটি ব্র্যান্ডিং-এর চেয়ে বেশি মানসম্মতকরণ, মডুলারিটি এবং কার্যকরী সমতুল্যতা নিয়ে আলোচনা করে।

ব্র্যান্ড নামের বাইরে: একটি “সাধারণ” উপাদানকে কী সংজ্ঞায়িত করে?

একটি সাধারণ চিকিৎসা ডিভাইস বা উপাদান হল এমন একটি যা একটি স্ট্যান্ডার্ড ফাংশন সম্পাদন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং মূল প্রস্তুতকারক নির্বিশেষে অন্যান্য সিস্টেমের সাথে ইন্টারফেস করে। এটি জটিল চিকিৎসা ব্যবস্থাগুলিকে বিনিময়যোগ্য অংশে বিভক্ত করার বিষয়ে। এই উদাহরণগুলো বিবেচনা করুন:

• মানসম্মত সংযোগকারী: ল্যুয়ার-লক সংযোগকারী একটি ক্লাসিক উদাহরণ। এটি অগণিত বিভিন্ন প্রস্তুতকারকের তৈরি সিরিঞ্জ, IV লাইন এবং ক্যাথেটারগুলিকে নিরাপদে সংযোগ করার অনুমতি দেয়, একটি সার্বজনীন মান তৈরি করে।
• মডুলার পেশেন্ট মনিটর: একটি আধুনিক পেশেন্ট মনিটরিং সিস্টেমে বিভিন্ন মডিউলের (ECG, SpO2, NIBP, তাপমাত্রা) জন্য স্লট সহ একটি কেন্দ্রীয় ডিসপ্লে ইউনিট থাকতে পারে। একটি হাসপাতাল ভেন্ডর এ-এর থেকে একটি SpO2 মডিউল এবং ভেন্ডর বি-এর থেকে একটি ECG মডিউল কিনতে পারে, উভয়কেই ভেন্ডর সি-এর কেন্দ্রীয় স্টেশনে প্লাগ করে, ধরে নেওয়া হয় যে তারা সবাই একই ভৌত এবং ডেটা-বিনিময় স্ট্যান্ডার্ড মেনে চলে।
• সফ্টওয়্যার উপাদান: ECG ওয়েভফর্মে অ্যারিথমিয়া সনাক্তকরণের জন্য একটি সাধারণ অ্যালগরিদম একাধিক ভিন্ন ভেন্ডরের ECG মেশিনে লাইসেন্স ও সমন্বিত করা যেতে পারে।
• যোগাযোগ প্রোটোকল: HL7 (স্বাস্থ্য স্তর সেভেন) বা FHIR (ফাস্ট হেলথ ইন্টারঅপারেবিলিটি রিসোর্সেস)-এর মতো মানসম্মত ভাষায় “কথা” বলা ডিভাইসগুলিকে তাদের যোগাযোগের ক্ষমতাতে সাধারণ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, যা তাদের একটি হাসপাতালের বিস্তৃত তথ্য সিস্টেমে একীভূত করার অনুমতি দেয়।

এই প্রবণতার মূল চালিকা শক্তি হল আরও নমনীয়, প্রতিযোগিতামূলক এবং উদ্ভাবনী স্বাস্থ্যসেবা ইকোসিস্টেমের অনুসন্ধান। হাসপাতালগুলি ভেন্ডর লক-ইন এড়াতে চায়, যা তাদের প্রতিটি নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য একটি একক, মালিকানাধীন সরবরাহকারীর কাছ থেকে সবকিছু কিনতে বাধ্য না হয়ে সেরা-ইন-ক্লাস ডিভাইস বেছে নিতে সক্ষম করে।

আন্তঃক্রিয়াকরণ এবং চিকিৎসা বিষয়ক ইন্টারনেটের জিনিসপত্র (IoMT)-এর উত্থান

সাধারণ উপাদানগুলির দিকে এই পদক্ষেপটি চিকিৎসা বিষয়ক ইন্টারনেটের জিনিসপত্র (IoMT)-এর একটি মূল নীতি। IoMT আন্তঃসংযুক্ত ডিভাইসগুলির একটি নেটওয়ার্কের কল্পনা করে— পরিধানযোগ্য সেন্সর এবং স্মার্ট ইনফিউশন পাম্প থেকে শুরু করে ভেন্টিলেটর এবং অস্ত্রোপচার রোবট পর্যন্ত—যা ক্রমাগত ডেটা সংগ্রহ করে, শেয়ার করে এবং বিশ্লেষণ করে রোগীর স্বাস্থ্যের একটি সামগ্রিক চিত্র সরবরাহ করে। এর সুবিধাগুলি প্রচুর:

• উন্নত রোগীর পর্যবেক্ষণ: একাধিক উৎস থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা রোগীর অবনতি আগে সনাক্ত করতে একত্রিত করা যেতে পারে।
• উন্নত ক্লিনিকাল কর্মপ্রবাহ: অটোমেশন ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রি কমাতে পারে, মানুষের ত্রুটি কমিয়ে এবং ক্লিনিকাল কর্মীদের মুক্ত করে।
• ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত: বৃহৎ আকারের ডেটা বিশ্লেষণ উন্নত চিকিৎসা প্রোটোকল এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রোগ নির্ণয়ের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
• খরচ-দক্ষতা: উপাদান প্রস্তুতকারকদের মধ্যে প্রতিযোগিতা এবং পুরো সিস্টেমের পরিবর্তে একটি অংশের আপগ্রেড করার ক্ষমতা উল্লেখযোগ্য খরচ সাশ্রয় করতে পারে।

তবে, এই আন্তঃসংযোগ একটি দ্বিমুখী তলোয়ার। বিভিন্ন প্রস্তুতকারকের ডিভাইসগুলির মধ্যে প্রতিটি সংযোগ বিন্দু, প্রতিটি ডেটা বিনিময় ব্যর্থতার একটি সম্ভাব্য স্থান। এই ধারণা যে দুটি ডিভাইস একটি সাধারণ প্লাগ বা প্রোটোকল শেয়ার করার কারণে একসাথে ‘কাজ করবে’ একটি বিপজ্জনক সরলীকরণ। এখানেই সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং প্রকার সুরক্ষার বিমূর্ত জগৎ রোগীর যত্নের ভৌত ​​বাস্তবতার সঙ্গে সংঘর্ষে আসে।

প্রকার সুরক্ষা: জীবন-মরণের পরিণতি সহ একটি কম্পিউটার বিজ্ঞান ধারণা

আমাদের আন্তঃসংযুক্ত চিকিৎসা জগতে ঝুঁকিগুলি সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করতে, আমাদের সফ্টওয়্যার বিকাশের একটি মূল নীতি বুঝতে হবে: প্রকার সুরক্ষা। অনেক স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারের কাছে, এটি একটি অপ্রচলিত আইটি শব্দ বলে মনে হতে পারে, তবে এর প্রভাবগুলি অবিশ্বাস্যভাবে ব্যবহারিক এবং সরাসরি রোগীর নিরাপত্তার সাথে যুক্ত।

প্রকার সুরক্ষা কী? স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের জন্য একটি প্রাইমার

সবচেয়ে সহজভাবে বলতে গেলে, প্রকার সুরক্ষা হল একটি প্রোগ্রামিং ভাষার বা একটি সিস্টেমের অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা টাইপ মিশ্রিত হওয়ার কারণে উদ্ভূত হওয়া ত্রুটিগুলি প্রতিরোধ করার ক্ষমতা। একটি ‘ডেটা টাইপ’ কেবল তথ্যের শ্রেণিবদ্ধ করার একটি উপায়। সাধারণ উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে:

• পূর্ণসংখ্যা: একটি সম্পূর্ণ সংখ্যা (যেমন, 10, -5, 150)।
• ফ্লোটিং-পয়েন্ট নম্বর (ফ্লোট): একটি দশমিক বিন্দু সহ একটি সংখ্যা (যেমন, 37.5, 98.6, 0.5)।
• স্ট্রিং: টেক্সট অক্ষরের একটি ক্রম (যেমন, “রোগীর নাম”, “ওষুধ দিন”, “10.5 মিলিগ্রাম”)।
• বুলিয়ান: এমন একটি মান যা কেবল সত্য বা মিথ্যা হতে পারে।

এটি medicine-এ ইউনিটের মতো ভাবুন। আপনি 5 মিলিগ্রামের সাথে 10 লিটার যোগ করে অর্থপূর্ণ ফলাফল পেতে পারবেন না। ইউনিটগুলি ( ‘টাইপ’) বেমানান। সফ্টওয়্যারে, টেক্সটের একটি স্ট্রিংয়ে গাণিতিক অপারেশন করার চেষ্টা করা, অথবা শুধুমাত্র পূর্ণসংখ্যা গ্রহণ করে এমন একটি ফাংশনে দশমিক মান সরবরাহ করা অপ্রত্যাশিত আচরণ সৃষ্টি করতে পারে। একটি প্রকার-নিরাপদ সিস্টেম এই অমিলগুলি ধরতে এবং সেগুলিকে ক্ষতি করা থেকে বিরত রাখতে ডিজাইন করা হয়েছে।

একটি গুরুত্বপূর্ণ চিকিৎসা উদাহরণ: একটি ইনফিউশন পাম্পকে 12.5 mg/hr ডোজ সরবরাহ করতে হবে। মোটর নিয়ন্ত্রণকারী সফ্টওয়্যার ফাংশনটি এই মানটিকে একটি ফ্লোটিং-পয়েন্ট নম্বর হিসাবে আশা করে। একটি সংযুক্ত ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (EHR) সিস্টেম, একটি স্থানীয়করণ ত্রুটির কারণে (যেমন, ইউরোপে দশমিক বিভাজক হিসাবে একটি কমা ব্যবহার করা), মানটিকে “12,5” টেক্সট স্ট্রিং হিসাবে পাঠায়।

• একটি প্রকার-নিরাপদ নয় এমন সিস্টেমে: সিস্টেমটি স্ট্রিংকে একটি সংখ্যায় ‘পরিনত’ করার চেষ্টা করতে পারে। এটি কমা দেখতে পারে এবং স্ট্রিংটিকে কেটে দিতে পারে, এটিকে পূর্ণসংখ্যা ‘12’ হিসাবে ব্যাখ্যা করে। রোগী 12.5-এর পরিবর্তে 12 mg/hr ডোজ গ্রহণ করে। অন্যান্য পরিস্থিতিতে, এটি পাম্পের সফ্টওয়্যারটিকে সম্পূর্ণরূপে ক্র্যাশ করতে পারে, কোনো অ্যালার্ম ছাড়াই ইনফিউশন বন্ধ করে দেয়।
• একটি প্রকার-নিরাপদ সিস্টেমে: সিস্টেমটি অবিলম্বে বুঝতে পারবে যে একটি স্ট্রিং (“12,5”) প্রত্যাশিত ফ্লোটিং-পয়েন্ট নম্বরের মতো একই প্রকারের নয়। এটি অবৈধ ডেটা প্রত্যাখ্যান করবে এবং একটি নির্দিষ্ট, উচ্চ-অগ্রাধিকার অ্যালার্ম ট্রিগার করবে, ডেটা-মিসম্যাচ ত্রুটি সম্পর্কে কোনও ক্ষতি হওয়ার আগেই চিকিত্সককে সতর্ক করবে।

স্ট্যাটিক বনাম ডায়নামিক টাইপিং: প্রতিরোধ বনাম সনাক্তকরণ

অত্যধিক প্রযুক্তিগত না হয়ে, প্রকার সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য দুটি প্রধান পদ্ধতির কথা জানা উপযোগী:

1. স্ট্যাটিক টাইপিং: প্রকার পরীক্ষাগুলি সফ্টওয়্যারটি চালানোর আগে, উন্নয়ন (সংকলন) পর্যায়ে করা হয়। এটি একজন ফার্মাসিস্ট দ্বারা পূরণ করার আগেই প্রেসক্রিপশনটির সঠিকতা পরীক্ষা করার মতো। এটি একটি প্রতিরোধমূলক পদ্ধতি এবং সাধারণত চিকিৎসা ডিভাইস ফার্মওয়্যারের মতো মিশন-সমালোচনামূলক সিস্টেমের জন্য নিরাপদ হিসাবে বিবেচিত হয় কারণ এটি শুরু থেকেই ত্রুটির সম্পূর্ণ শ্রেণি দূর করে। C++, Rust, এবং Ada-এর মতো ভাষাগুলি স্ট্যাটিক্যালি টাইপ করা হয়েছে।
2. ডায়নামিক টাইপিং: প্রোগ্রামটি চলার সময় (রানটাইমে) প্রকার পরীক্ষা করা হয়। এটি একজন নার্স কর্তৃক প্রশাসনের ঠিক আগে রোগীর শয্যার পাশে ওষুধ এবং ডোজ দুবার পরীক্ষা করার মতো। এটি আরও নমনীয়তা প্রদান করে তবে এই ঝুঁকি বহন করে যে একটি প্রকারের ত্রুটি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট, বিরল পরিস্থিতিতে আবিষ্কৃত হতে পারে, ডিভাইসটি স্থাপন করার অনেক পরেও। Python এবং JavaScript-এর মতো ভাষাগুলি ডায়নামিকভাবে টাইপ করা হয়।

চিকিৎসা ডিভাইসগুলি প্রায়শই দুটির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে। মূল, জীবন-ধারণকারী ফাংশনগুলি সাধারণত সর্বাধিক নিরাপত্তার জন্য স্ট্যাটিক্যালি টাইপ করা ভাষা দিয়ে তৈরি করা হয়, যেখানে কম গুরুত্বপূর্ণ ইউজার ইন্টারফেস বা ডেটা অ্যানালিটিক্স ড্যাশবোর্ডগুলি দ্রুত উন্নয়ন এবং নমনীয়তার জন্য ডায়নামিকভাবে টাইপ করা ভাষা ব্যবহার করতে পারে।

ছেদ: যেখানে সাধারণ ডিভাইসগুলি প্রকার সুরক্ষা ঝুঁকির সাথে মিলিত হয়

এই আলোচনার মূল প্রতিপাদ্য হল যে আন্তঃক্রিয়াকরণ যা সাধারণ ডিভাইসগুলিকে এত আকর্ষণীয় করে তোলে, তা তাদের প্রকার-সম্পর্কিত ঝুঁকির সবচেয়ে বড় উৎসও। যখন একজন প্রস্তুতকারক পুরো সিস্টেমটি নিয়ন্ত্রণ করে (পাম্প, মনিটর এবং কেন্দ্রীয় সফ্টওয়্যার), তখন তারা ডেটা টাইপগুলি তাদের ইকোসিস্টেমে সামঞ্জস্যপূর্ণ তা নিশ্চিত করতে পারে। তবে একটি মাল্টি-ভেন্ডর পরিবেশে, এই গ্যারান্টিগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়।

“প্লাগ অ্যান্ড প্রে” পরিস্থিতি: আন্তঃক্রিয়াকরণের দুঃস্বপ্ন

আসুন আমাদের আন্তর্জাতিক ICU পরিস্থিতিটি পুনরায় দেখি। একটি হাসপাতাল তার বিদ্যমান নেটওয়ার্কে একটি নতুন ডিভাইস সংযুক্ত করে। ডেটা স্তরে কি ভুল হতে পারে?

• ইউনিট মিসম্যাচ: মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের একটি ওজন স্কেল পাউন্ডে (lbs) রোগীর ওজন পাঠায়। সংযুক্ত ডোজ গণনা সফ্টওয়্যার, যা ইউরোপে তৈরি করা হয়েছে, কিলোগ্রাম (কেজি) আশা করে। একটি সুস্পষ্ট ইউনিট ক্ষেত্র এবং এটি পরীক্ষা করে এমন একটি সিস্টেম ছাড়া, সফ্টওয়্যারটি ‘150’ পাউন্ডকে ‘150’ কেজি হিসাবে বিবেচনা করতে পারে, যার ফলে মারাত্মক ওভারডোজ হতে পারে। এটি কঠোরভাবে একটি প্রকারের ত্রুটি নয় (উভয়ই সংখ্যা), তবে এটি ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত একটি শব্দার্থিক ত্রুটি যা শক্তিশালী প্রকারের সিস্টেমগুলি ডেটাকে তার প্রকারের ইউনিটের সাথে যুক্ত করার মাধ্যমে প্রতিরোধ করতে সাহায্য করতে পারে।
• ডেটা ফরম্যাট মিসম্যাচ: মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের একটি ডিভাইস তারিখটিকে MM/DD/YYYY হিসাবে রেকর্ড করে (যেমন, 10ই এপ্রিলের জন্য 04/10/2023)। একটি ইউরোপীয় সিস্টেম DD/MM/YYYY আশা করে। যখন এটি ‘04/10/2023’ গ্রহণ করে, তখন এটি এটিকে 4ঠা অক্টোবর হিসাবে ব্যাখ্যা করে, যার ফলে ভুল রোগীর রেকর্ড, ওষুধের সময় ত্রুটি এবং ত্রুটিপূর্ণ প্রবণতা বিশ্লেষণ হয়।
• অন্তর্নিহিত প্রকারের জোর: এটি সবচেয়ে মারাত্মক ত্রুটিগুলির মধ্যে একটি। একটি সিস্টেম, ‘সহায়ক’ হওয়ার চেষ্টা করে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটাকে এক প্রকার থেকে অন্য প্রকারে রূপান্তর করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি রক্তের গ্লুকোজ মনিটর “85.0” মান রিপোর্ট করে। গ্রহণকারী সিস্টেমের একটি পূর্ণসংখ্যার প্রয়োজন, তাই এটি দশমিক ফেলে দেয় এবং ‘85’ সংরক্ষণ করে। এটা ঠিক আছে বলে মনে হচ্ছে। তবে যদি মনিটরটি “85.7” রিপোর্ট করে? সিস্টেমটি এটিকে ‘85’-এ কেটে দিতে পারে, নির্ভুলতা হারাতে পারে। একটি ভিন্ন সিস্টেম এটিকে ‘86’-এ রাউন্ড করতে পারে। এই অসামঞ্জস্যের গুরুতর ক্লিনিকাল প্রভাব থাকতে পারে, বিশেষ করে যখন ডেটা সময়ের সাথে একত্রিত হয়।
• শূন্য বা অপ্রত্যাশিত মানগুলির হ্যান্ডলিং: একটি রক্তচাপ সেন্সর অস্থায়ীভাবে ব্যর্থ হয় এবং একটি `null` মান ( ‘কোনও ডেটা নেই’ প্রতিনিধিত্ব করে) একটি সংখ্যার পরিবর্তে পাঠায়। কেন্দ্রীয় মনিটরিং সিস্টেম কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়? এটা কি একটি অ্যালার্ম বাড়ায়? এটা কি ‘0’ দেখায়? এটা কি কেবল শেষ বৈধ পাঠ দেখায়, যা চিকিত্সককে এই ভেবে বিভ্রান্ত করে যে রোগী স্থিতিশীল? একটি শক্তিশালী, প্রকার-নিরাপদ ডিজাইন এই প্রান্তের ঘটনাগুলির পূর্বাভাস দেয় এবং প্রত্যেকটির জন্য একটি নিরাপদ, সুস্পষ্ট আচরণ সংজ্ঞায়িত করে।

যোগাযোগ প্রোটোকলের চ্যালেঞ্জ: HL7, FHIR, এবং শব্দার্থিক ফাঁক

কেউ ধরে নিতে পারে যে HL7 এবং FHIR-এর মতো মানসম্মত প্রোটোকলগুলি এই সমস্যাগুলি সমাধান করে। যদিও তারা সঠিক দিকে একটি বিশাল পদক্ষেপ, তারা কোনো জাদুকরী সমাধান নয়। এই প্রোটোকলগুলি স্বাস্থ্য তথ্য আদান-প্রদানের জন্য কাঠামো এবং সিনট্যাক্স সংজ্ঞায়িত করে—কথোপকথনের ‘ব্যাকরণ’। তবে, তারা সর্বদা সেই কাঠামোর মধ্যে ‘অর্থ’ (শব্দার্থবিদ্যা) বা নির্দিষ্ট ডেটা প্রকারগুলিকে কঠোরভাবে প্রয়োগ করে না।

উদাহরণস্বরূপ, ‘পর্যবেক্ষণ’-এর জন্য একটি FHIR-রিসোর্সের `valueQuantity` নামে একটি ক্ষেত্র থাকতে পারে। FHIR স্ট্যান্ডার্ড উল্লেখ করে যে এই ক্ষেত্রটিতে একটি সংখ্যাসূচক মান এবং একটি একক থাকা উচিত। তবে একটি ভুলভাবে প্রয়োগ করা ডিভাইস একটি যথাযথ কোড ব্যবহার করার পরিবর্তে একটি নোট ফিল্ডে “পরিমাপ করার জন্য খুব বেশি” এর মতো একটি টেক্সট স্ট্রিং রাখতে পারে। দুর্বলভাবে ডিজাইন করা গ্রহণকারী সিস্টেম এই নিয়ম থেকে বিচ্যুতি কীভাবে পরিচালনা করতে হয় তা নাও জানতে পারে, যার ফলে ডেটা হ্রাস বা সিস্টেমের অস্থিরতা দেখা দেয়।

এটি ‘শব্দার্থিক আন্তঃক্রিয়াকরণ’ চ্যালেঞ্জ: দুটি সিস্টেম সফলভাবে একটি বার্তা বিনিময় করতে পারে, তবে তারা এর অর্থকে ভিন্নভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে। সিস্টেম স্তরে সত্যিকারের প্রকার সুরক্ষা কেবল ডেটার কাঠামোকে বৈধতা দেওয়া জড়িত নয়, এর বিষয়বস্তু এবং প্রেক্ষাপটও জড়িত।

নিয়ন্ত্রক কাঠামো: সফ্টওয়্যার সুরক্ষার একটি বিশ্বব্যাপী দৃষ্টিকোণ

এই ঝুঁকিগুলি উপলব্ধি করে, সারা বিশ্বের নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলি সফ্টওয়্যার বৈধতা, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং আন্তঃক্রিয়াকরণের উপর ক্রমবর্ধমান জোর দিয়েছে। একজন বিশ্ব প্রস্তুতকারক একটি একক দেশের প্রবিধানের উপর মনোযোগ দিতে পারে না; তাদের আন্তর্জাতিক মানগুলির একটি জটিল জাল নেভিগেট করতে হবে।

মূল নিয়ন্ত্রক সংস্থা এবং তাদের অবস্থান

• ইউ.এস. ফুড অ্যান্ড ড্রাগ অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (FDA): FDA-এর চিকিৎসা ডিভাইস সফ্টওয়্যার সম্পর্কিত ব্যাপক নির্দেশিকা রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে “একটি চিকিৎসা ডিভাইস হিসাবে সফ্টওয়্যার” (SaMD)। তারা একটি ঝুঁকি-ভিত্তিক পদ্ধতির উপর জোর দেয় এবং প্রস্তুতকারকদের তাদের সফ্টওয়্যার ডিজাইন, বৈধতা এবং যাচাইকরণ প্রক্রিয়াগুলির বিস্তারিত ডকুমেন্টেশন জমা দিতে হবে। তাদের সাইবার নিরাপত্তার উপর ফোকাসও অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক, কারণ অনেক নিরাপত্তা দুর্বলতা অপ্রত্যাশিত ডেটা ইনপুটগুলির দুর্বল হ্যান্ডলিং থেকে উদ্ভূত হয়—একটি সমস্যা যা প্রকার সুরক্ষার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত।
• ইউরোপীয় ইউনিয়ন মেডিকেল ডিভাইস রেগুলেশন (EU MDR): EU MDR, যা পূর্ববর্তী মেডিকেল ডিভাইস ডিরেক্টিভ (MDD)-এর স্থলাভিষিক্ত হয়েছে, পোস্ট-মার্কেট সার্ভিলেন্স সহ সম্পূর্ণ পণ্যের জীবনচক্রের উপর জোর দেয়। এটি প্রস্তুতকারকদের আরও কঠোর ক্লিনিকাল প্রমাণ এবং প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশন সরবরাহ করতে হবে। সফ্টওয়্যারের জন্য, এর অর্থ হল প্রমাণ করা যে ডিভাইসটি নিরাপদ এবং এটি যেমন উদ্দেশ্যে করা হয়েছে তেমনই কাজ করে, বিশেষ করে যখন অন্যান্য ডিভাইসের সাথে সংযুক্ত থাকে।
• আন্তর্জাতিক চিকিৎসা ডিভাইস নিয়ন্ত্রক ফোরাম (IMDRF): এটি বিশ্বজুড়ে নিয়ন্ত্রকদের একটি স্বেচ্ছাসেবী গ্রুপ (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, ইইউ, কানাডা, জাপান, ব্রাজিল এবং অন্যান্য সহ) যারা চিকিৎসা ডিভাইস প্রবিধানগুলিকে একত্রিত করার জন্য কাজ করে। SaMD ঝুঁকি শ্রেণিবদ্ধকরণের মতো বিষয়গুলির উপর তাদের নির্দেশিকা নথিগুলি নিরাপত্তা এবং কর্মক্ষমতা প্রত্যাশার জন্য একটি বিশ্বব্যাপী ভিত্তি স্থাপনে প্রভাবশালী।

উদ্ধারের জন্য মান: ISO, IEC, এবং AAMI

এই নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করতে, প্রস্তুতকারকরা আন্তর্জাতিক মানের একটি স্যুট-এর উপর নির্ভর করে। সফ্টওয়্যারের জন্য, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হল IEC 62304।

• IEC 62304 - চিকিৎসা ডিভাইস সফ্টওয়্যার – সফ্টওয়্যার জীবনচক্র প্রক্রিয়া: এটি চিকিৎসা ডিভাইস সফ্টওয়্যার বিকাশের জন্য সোনার মান। এটি কীভাবে কোড লিখতে হবে তা নির্ধারণ করে না, তবে এটি পুরো প্রক্রিয়ার জন্য একটি কঠোর কাঠামো সংজ্ঞায়িত করে: পরিকল্পনা, প্রয়োজনীয়তা বিশ্লেষণ, স্থাপত্য নকশা, কোডিং, পরীক্ষা, প্রকাশ এবং রক্ষণাবেক্ষণ। IEC 62304 মেনে চলা উন্নয়ন দলগুলিকে শুরু থেকেই আন্তঃক্রিয়াকরণ এবং ডেটা মিসম্যাচ থেকে উদ্ভূত হওয়া ঝুঁকিগুলি সহ ঝুঁকিগুলি সম্পর্কে চিন্তা করতে বাধ্য করে।
• ISO 14971 - চিকিৎসা ডিভাইসে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার প্রয়োগ: এই স্ট্যান্ডার্ড প্রস্তুতকারকদের তাদের জীবনচক্র জুড়ে তাদের ডিভাইসের সাথে যুক্ত ঝুঁকিগুলি সনাক্ত, বিশ্লেষণ এবং নিয়ন্ত্রণ করার জন্য প্রয়োজন। ডোজ ত্রুটি ঘটানো একটি প্রকার মিসম্যাচ একটি ক্লাসিক বিপদ যা ঝুঁকি বিশ্লেষণে সনাক্ত করতে হবে। প্রস্তুতকারককে অবশ্যই প্রশমন ব্যবস্থা (যেমন শক্তিশালী ডেটা বৈধতা এবং প্রকার পরীক্ষা) প্রয়োগ করতে হবে এবং প্রমাণ করতে হবে যে এই ব্যবস্থাগুলি ঝুঁকিকে একটি গ্রহণযোগ্য স্তরে কমিয়ে দেয়।

এই মানগুলি সরাসরি প্রস্তুতকারকের উপর তাদের ডিভাইস নিরাপদ প্রমাণ করার দায়িত্ব দেয়, কেবল নিজের উপর নয়, বরং এর উদ্দেশ্যযুক্ত ব্যবহারের প্রেক্ষাপটে— যার অর্থ ক্রমবর্ধমানভাবে অন্যান্য সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত থাকা।

স্বাস্থ্যসেবা প্রযুক্তিতে প্রকার সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য সেরা অনুশীলন

একটি আন্তঃসংযুক্ত বিশ্বে রোগীর নিরাপত্তা নিশ্চিত করা একটি সম্মিলিত দায়িত্ব। এর জন্য কোড লেখকদের প্রকৌশলী, প্রযুক্তি প্রয়োগকারী হাসপাতাল এবং শয্যাপাশে এটি ব্যবহারকারী চিকিত্সকদের কাছ থেকে অধ্যবসায়ের প্রয়োজন।

মেডিকেল ডিভাইস প্রস্তুতকারকদের জন্য

1. একটি “নিরাপত্তা প্রথম” ডিজাইন দর্শন গ্রহণ করুন: নিরাপত্তা-সমালোচনামূলক উপাদানগুলির জন্য দৃঢ়ভাবে টাইপ করা প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করুন (যেমন, Rust, Ada, C++, Swift)। এই ভাষাগুলি একটি সংকলন-সময়ের ত্রুটি তৈরি করে যাতে অসামঞ্জস্যপূর্ণ প্রকারগুলি মিশ্রিত করা যায়, সফ্টওয়্যার পরীক্ষা করার আগেই ত্রুটির সম্পূর্ণ বিভাগগুলি দূর করে।
2. প্রতিরক্ষামূলক প্রোগ্রামিং অনুশীলন করুন: বাহ্যিক ডিভাইস বা সিস্টেম থেকে আসা সমস্ত ডেটাকে সম্ভাব্য দূষিত বা দুর্বল হিসাবে বিবেচনা করুন যতক্ষণ না এটি যাচাই করা হয়। ইনকামিং ডেটা কখনই বিশ্বাস করবেন না। এটি প্রক্রিয়া করার আগে প্রকার, পরিসীমা, বিন্যাস এবং ইউনিটগুলির জন্য পরীক্ষা করুন।
3. কঠোর পরীক্ষা প্রয়োগ করুন: ‘সুখী পথ’ পরীক্ষার বাইরে যান। ইউনিট পরীক্ষা এবং ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষায় প্রান্তের কেস অন্তর্ভুক্ত করতে হবে: ভুল ডেটা প্রকার, আউট-অফ-রেঞ্জ মান, শূন্য ইনপুট এবং ভুলভাবে ফরম্যাট করা স্ট্রিংগুলি প্রতিটি ইন্টারফেসে সরবরাহ করতে হবে যাতে সিস্টেমটি নিরাপদে ব্যর্থ হয় (অর্থাৎ, একটি অ্যালার্ম বাড়িয়ে এবং ডেটা প্রত্যাখ্যান করে)।
4. ক্রিস্টাল-ক্লিয়ার ডকুমেন্টেশন প্রদান করুন: একটি ডিভাইসের জন্য অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (API) ডকুমেন্টেশন অবশ্যই দ্ব্যর্থহীন হতে হবে। বিনিময়যোগ্য প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য, এটি স্পষ্টভাবে প্রয়োজনীয় ডেটা প্রকার, ইউনিট (যেমন, “কেজি”, শুধুমাত্র “ওজন” নয়), প্রত্যাশিত পরিসর এবং বিন্যাস (যেমন, তারিখের জন্য ISO 8601) উল্লেখ করতে হবে।
5. ডেটা স্কিমা ব্যবহার করুন: প্রতিটি ইলেকট্রনিক ইন্টারফেসে, ইনকামিং তথ্যের কাঠামো এবং ডেটা প্রকারগুলিকে প্রোগ্রামগতভাবে যাচাই করতে একটি আনুষ্ঠানিক স্কিমা (যেমন JSON স্কিমা বা XML স্কিমা সংজ্ঞা) ব্যবহার করুন। এটি যাচাইকরণ প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করে।

স্বাস্থ্যসেবা সংস্থা এবং আইটি বিভাগগুলির জন্য

1. একটি ব্যাপক ইন্টিগ্রেশন কৌশল তৈরি করুন: ডিভাইসগুলির আকস্মিক সংযোগের অনুমতি দেবেন না। নেটওয়ার্কে যুক্ত করা হচ্ছে এমন কোনো নতুন ডিভাইসের জন্য একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ ঝুঁকি মূল্যায়ন সহ একটি আনুষ্ঠানিক কৌশল তৈরি করুন।
2. ভেন্ডরদের কাছ থেকে কনফরমেন্স স্টেটমেন্টের চাহিদা করুন: সংগ্রহের সময়, বিক্রেতাদের বিস্তারিত কনফরমেন্স স্টেটমেন্ট সরবরাহ করতে বলুন যাতে তারা কোন প্রোটোকল সমর্থন করে এবং কীভাবে সেগুলি প্রয়োগ করে তা উল্লেখ করে। তাদের ডিভাইস কীভাবে ডেটা যাচাইকরণ এবং ত্রুটি শর্তগুলি পরিচালনা করে সে সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট প্রশ্ন করুন।
3. একটি পরীক্ষার স্যান্ডবক্স তৈরি করুন: নতুন ডিভাইস এবং সফ্টওয়্যার আপডেটের পরীক্ষা করার জন্য একটি বিচ্ছিন্ন, অ-ক্লিনিকাল নেটওয়ার্ক পরিবেশ (একটি ‘স্যান্ডবক্স’) বজায় রাখুন। এই স্যান্ডবক্সে, ডিভাইসটি রোগীদের সাথে ব্যবহার করার আগে আন্তঃক্রিয়াকরণ সমস্যাগুলি উন্মোচন করতে শেষ থেকে শেষ পর্যন্ত পুরো ক্লিনিকাল ডেটা প্রবাহকে অনুকরণ করুন।
4. মিডলওয়্যারে বিনিয়োগ করুন: ডিভাইস যোগাযোগের জন্য ইন্টিগ্রেশন ইঞ্জিন বা মিডলওয়্যারকে একটি কেন্দ্রীয় হাব হিসাবে ব্যবহার করুন। এই সিস্টেমগুলি একটি ‘সার্বজনীন অনুবাদক’ এবং একটি ‘নিরাপত্তা গেটওয়ে’ হিসাবে কাজ করতে পারে, EHR বা অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ সিস্টেমে পাস করার আগে বিভিন্ন ডিভাইস থেকে ডেটা যাচাইকরণ, রূপান্তর এবং স্বাভাবিককরণ করে।
5. সহযোগিতার সংস্কৃতি তৈরি করুন: ক্লিনিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং (বায়োমেডিক্যাল) দল এবং আইটি বিভাগগুলিকে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করতে হবে। যারা ক্লিনিকাল কর্মপ্রবাহ বোঝেন তাদের অবশ্যই ডেটা প্রবাহ বোঝেন এমন লোকেদের সাথে সহযোগিতা করতে হবে ঝুঁকি সনাক্ত এবং কমাতে।

চিকিত্সক এবং শেষ ব্যবহারকারীদের জন্য

1. প্রশিক্ষণের পক্ষে সমর্থন করুন: চিকিত্সকদের কেবল একটি ডিভাইস কীভাবে ব্যবহার করতে হয় সে সম্পর্কে নয়, এর সংযোগের মৌলিক বিষয়গুলির উপরও প্রশিক্ষণ দিতে হবে। তাদের বোঝা উচিত এটি কী ডেটা পাঠায় ও গ্রহণ করে এবং সাধারণ ত্রুটি বার্তা বা সতর্কতাগুলির অর্থ কী।
2. সতর্ক থাকুন এবং অস্বাভাবিকতা রিপোর্ট করুন: চিকিত্সকরা হলেন প্রতিরোধের চূড়ান্ত স্তর। যদি একটি ডিভাইস অপ্রত্যাশিত ডেটা প্রদর্শন করে, যদি সংখ্যাগুলি সঠিক বলে মনে না হয়, বা যদি একটি নতুন ডিভাইস সংযুক্ত হওয়ার পরে সিস্টেমটি ধীর গতিতে চলে তবে এটি অবিলম্বে ক্লিনিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং এবং আইটি উভয়কেই জানাতে হবে। এই পোস্ট-মার্কেট ফিডব্যাক সূক্ষ্ম বাগগুলি ধরার জন্য অমূল্য যা পরীক্ষার সময় মিস হয়ে গেছে।

ভবিষ্যত: এআই, মেশিন লার্নিং এবং প্রকার সুরক্ষার পরবর্তী ফ্রন্টিয়ার

মেডিসিনে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML)-এর আগমন হলে প্রকার সুরক্ষার চ্যালেঞ্জগুলি আরও তীব্র হবে। একটি এআই অ্যালগরিদম যা সেপসিস-এর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে সেটি রোগীর মনিটরের একটি নির্দিষ্ট সেট থেকে একটি বিশাল ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত হতে পারে। একটি হাসপাতাল যদি এটিকে একটি নতুন, ভিন্ন ব্র্যান্ডের মনিটরের ডেটা সরবরাহ করে তবে কী হবে? যদি নতুন মনিটর সামান্য ভিন্ন ইউনিটে একটি প্যারামিটার পরিমাপ করে বা নির্ভুলতার একটি ভিন্ন স্তর থাকে তবে এটি এআই-এর ইনপুটকে সূক্ষ্মভাবে বিকৃত করতে পারে, যার ফলে একটি বিপজ্জনক ভুল নির্ণয় হতে পারে।

কিছু জটিল ML মডেলের ‘ব্ল্যাক বক্স’ প্রকৃতি এই সমস্যাগুলি আরও কঠিন করে তোলে। আমাদের নতুন মান এবং বৈধতা কৌশলগুলির প্রয়োজন যা বিশেষভাবে এআই-চালিত চিকিৎসা ডিভাইসগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তা নিশ্চিত করে যে সেগুলি শক্তিশালী এবং অপ্রত্যাশিতভাবে আচরণ করে এমনকি সাধারণ ডিভাইসগুলির একটি বৈচিত্র্যময় এবং বিকশিত ইকোসিস্টেম থেকে ডেটার সম্মুখীন হলেও।

উপসংহার: একটি নিরাপদ, আন্তঃসংযুক্ত স্বাস্থ্যসেবা ভবিষ্যত তৈরি করা

সাধারণ চিকিৎসা ডিভাইসগুলির উপর নির্মিত একটি মডুলার, আন্তঃক্রিয়াকরণ স্বাস্থ্যসেবা ইকোসিস্টেমের দিকে যাওয়া কেবল অনিবার্য নয়, এটি বাঞ্ছনীয়। এটি বিশ্ব স্বাস্থ্যসেবার জন্য আরও উদ্ভাবনী, দক্ষ এবং সাশ্রয়ী ভবিষ্যতের প্রতিশ্রুতি দেয়। তবে, এই অগ্রগতি রোগীর নিরাপত্তার মূল্যে হতে পারে না।

প্রকার সুরক্ষা কেবল সফ্টওয়্যার প্রকৌশলীদের জন্য একটি বিমূর্ত উদ্বেগ নয়; এটি অদৃশ্য ভিত্তি যার উপর নির্ভরযোগ্য এবং নিরাপদ চিকিৎসা ডিভাইস আন্তঃক্রিয়াকরণ তৈরি করা হয়েছে। ডেটা প্রকার, ইউনিট এবং ফর্ম্যাটগুলির গুরুত্বের প্রতি সম্মান জানাতে ব্যর্থতা ডেটা দুর্নীতি, ডায়াগনস্টিক ত্রুটি এবং ভুল চিকিৎসার দিকে নিয়ে যেতে পারে। এই নিরাপত্তা নিশ্চিত করা একটি সম্মিলিত দায়িত্ব। প্রস্তুতকারকদের অবশ্যই প্রতিরক্ষামূলকভাবে ডিজাইন এবং তৈরি করতে হবে। নিয়ন্ত্রকদের অবশ্যই বিশ্বব্যাপী মান উন্নত করতে হবে। এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিকে অবশ্যই একটি কঠোর, নিরাপত্তা-সচেতন পদ্ধতি সহ এই প্রযুক্তিগুলি প্রয়োগ ও পরিচালনা করতে হবে।

শক্তিশালী ডেটা যাচাইকরণকে অগ্রাধিকার দিয়ে এবং সহযোগিতার সংস্কৃতি গড়ে তোলার মাধ্যমে, আমরা রোগীর ফলাফলের উন্নতির জন্য সংযুক্ত প্রযুক্তির অবিশ্বাস্য শক্তিকে কাজে লাগাতে পারি, আত্মবিশ্বাসী যে আমরা যে সিস্টেমগুলি তৈরি করি তা কেবল স্মার্ট নয়, সর্বোপরি নিরাপদও।