ग्लूकोमा डेटा मानक, ग्लूकोमा के नैदानिक अभ्यास और अनुसंधान में नैदानिक परीक्षण परिणामों, निष्कर्षों, निदानों और इमेजिंग डेटा का वर्णन और संचार करने के लिए एक सामान्य मानक है। इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR) के प्रसार से नैदानिक डेटा तक पहुंच में सुधार हुआ है, लेकिन EHR और पिक्चर आर्काइविंग एंड कम्युनिकेशन सिस्टम (PACS) के बीच डेटा साझाकरण अभी भी एक बड़ी चुनौती है।
डेटा मानकीकरण की आवश्यकता के पीछे तीन कारक हैं।
नैदानिक देखभाल की दक्षता : व्यस्त ग्लूकोमा क्लीनिकों में, प्रतिदिन कई रोगियों के दृश्य क्षेत्र परीक्षण और OCT परिणामों की पिछले डेटा से तुलना करना आवश्यक है। दृश्य क्षेत्र और OCT से औसत विचलन और पैटर्न मानक विचलन जैसे संकेतक निकालकर उन्हें इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में एकीकृत करने से, उन्हें अंतःनेत्र दबाव और दृश्य तीक्ष्णता के इतिहास के साथ-साथ प्रदर्शित किया जा सकता है।
अनुसंधान डेटा का एकीकरण : बड़े पैमाने पर बहु-केंद्रीय अध्ययनों में, सैकड़ों से हजारों व्यक्तिगत रोगी डेटा को कई EHR और PACS से निकालकर एक सामान्य प्रारूप में बदलना आवश्यक है। मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले अध्ययनों में, प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह से बचने के लिए विविध और भौगोलिक रूप से व्यापक रोगी आबादी से डेटा की आवश्यकता होती है।
चिकित्सा अपव्यय में कमी : प्राथमिक ओपन-एंगल ग्लूकोमा के लिए पीपीपी कम विश्वसनीयता वाले परीक्षण परिणामों के पुन: परीक्षण की सिफारिश करता है3)। दृश्य क्षेत्र और ओसीटी मापों के मानकीकृत संचरण के बिना, रेफरल स्थल पर अनावश्यक दोहराव वाले परीक्षण हो सकते हैं।
ग्लूकोमा के अनुवर्ती में दृश्य क्षेत्र परीक्षण और ओसीटी जैसे कई इमेजिंग परीक्षणों की समय-समय पर तुलना आवश्यक है। हालांकि, वर्तमान में, ईएचआर में संग्रहीत नैदानिक डेटा और पीएसीएस में संग्रहीत इमेजिंग डेटा अक्सर अलग-अलग होते हैं। इसके अलावा, विभिन्न ओसीटी उपकरणों के बीच मापों की अंतर-संचालनीयता नहीं है1)2), इसलिए डेटा मानकीकरण के बिना बहु-केंद्रीय अध्ययन या कुशल नैदानिक कार्यप्रवाह प्राप्त करना कठिन है।
डीआईसीओएम (डिजिटल इमेजिंग एंड कम्युनिकेशंस इन मेडिसिन) चिकित्सा इमेजिंग परीक्षणों और उनके परिणामों के संचार के लिए एक अंतरराष्ट्रीय मानक है। सभी ईएचआर और पीएसीएस सॉफ्टवेयर को डीआईसीओएम-अनुरूप होना आवश्यक है। यह कच्चे इमेज डेटा के साथ-साथ परीक्षणों से गणना किए गए सूचकांकों को संग्रहीत करने और संरचित रिपोर्ट (स्ट्रक्चर्ड रिपोर्ट्स) बनाने की क्षमता प्रदान करता है।
ग्लूकोमा से संबंधित प्रमुख डीआईसीओएम पूरक (सप्लीमेंट) नीचे दिए गए हैं।
| पूरक | प्रकाशन वर्ष | विषय |
|---|---|---|
| 110 | 2007 | रेटिनल तंत्रिका फाइबर परत (आरएनएफएल) और पूर्वकाल कक्ष कोण परीक्षा |
| 146 | 2010 | दृश्य क्षेत्र डेटा का भंडारण और प्रतिनिधित्व |
| 152 | 2011 | RNFL मोटाई माप |
अनुपूरक 146 गुणवत्ता संकेतक जैसे खराब निर्धारण, झूठी सकारात्मक दर, फोवियल संवेदनशीलता, औसत संवेदनशीलता और औसत विचलन को मानकीकृत करता है। 2025 में अनुपूरक 247 जारी किया गया, जिसमें संरचित रिपोर्ट दस्तावेज़ों और DICOM एनकैप्सुलेटेड PDF के लिए संरचित डेटा फ़ील्ड जोड़े गए।
ध्यान दें कि वर्तमान में संरचित ऑप्टिक तंत्रिका OCT माप के लिए कोई DICOM मानक मौजूद नहीं है। मैकुलर ग्रिड की मोटाई और आयतन के लिए अनुपूरक 143 (2008) मौजूद है।
SNOMED-CT
आधिकारिक नाम : Systematized Nomenclature of Medicine — Clinical Terms
उद्देश्य : चिकित्सा अवधारणाओं का व्यापक कोडीकरण
विशेषताएँ : प्रत्येक अवधारणा को एक अद्वितीय कोड प्रदान करता है, संबंधित अवधारणाओं से जोड़ता है, और निरंतर रखरखाव करता है
ग्लूकोमा उदाहरण : « ग्लूकोमा (रोग) » = SCTID 23986001
उपयोग : 2005 के एक अध्ययन में नेत्र विज्ञान में सबसे व्यापक कवरेज दिखाया गया
LOINC
आधिकारिक नाम : Logical Observation Identifiers Names and Codes
उद्देश्य : उपकरणों के बीच नैदानिक मापों के संचरण का मानकीकरण
विशेषताएँ : प्रत्येक अवलोकन के लिए छह आयाम (घटक, गुण, समय, प्रणाली, पैमाना, विधि) प्रदान करता है
ग्लूकोमा का मामला : दाहिनी आँख का अंतर्नेत्र दबाव = LOINC 79892-6
मापन : दृश्य तीक्ष्णता, अंतर्नेत्र दबाव, कॉर्निया की मोटाई, दृश्य क्षेत्र, RNFL मोटाई
OMOP CDM (Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model) एक सामान्य डेटा मॉडल है जिसे OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics) कार्यक्रम द्वारा संचालित किया जाता है। यह अवलोकन डेटा की संरचना और सामग्री को मानकीकृत करता है, जिससे कुशल बहु-केंद्रीय अनुसंधान विश्लेषण संभव होता है। अमेरिका का ‘All of Us’ अनुसंधान कार्यक्रम EHR डेटा को OMOP CDM में परिवर्तित करता है।
OHDSI का Eye Care & Vision Research कार्य समूह नेत्र विज्ञान में डेटा मानकों के विकास को बढ़ावा दे रहा है।
DICOM-संगत परिमापी के साथ, MD और PSD जैसे दृश्य क्षेत्र सूचकांकों को संरचित रूप में संग्रहीत और संचारित किया जा सकता है। DICOM-अनुरूप PACS के माध्यम से डेटा को EHR में एकीकृत किया जा सकता है और अंतर्नेत्र दबाव और दृश्य तीक्ष्णता में समय के साथ परिवर्तनों के साथ प्रदर्शित किया जा सकता है। साथ ही, बहु-केंद्रीय डेटा तुलना और बड़े पैमाने पर अध्ययनों के लिए डेटा प्रदान करना भी आसान हो जाता है।
दृश्य क्षेत्र परीक्षण ग्लूकोमा की प्रगति के मूल्यांकन में एक प्रमुख नैदानिक परीक्षण है। DICOM का ‘नेत्र विज्ञान दृश्य क्षेत्र (OPV) फ़ाइल प्रारूप’ दृश्य क्षेत्र परिणामों के भंडारण और संचार के लिए स्वर्ण मानक है।
प्रमुख परिमापियों में Zeiss का Humphrey Field Analyzer 3 (HFA3) और Haag-Streit का Octopus 900 शामिल हैं, जो विभिन्न परीक्षण रणनीतियाँ, पैटर्न और सूचकांक प्रदान करते हैं। HFA3 SITA Standard/Fast/Faster जैसी परीक्षण रणनीतियाँ और VFI, MD, PSD, GHT जैसे सूचकांक रिपोर्ट करता है।
OCT का उपयोग ग्लूकोमा निदान में मात्रात्मक इमेजिंग मूल्यांकन के रूप में व्यापक रूप से किया जाता है1)2)। तीन पैरामीटर समूह मापे और विश्लेषित किए जाते हैं: ऑप्टिक तंत्रिका शीर्ष, पेरिपैपिलरी रेटिनल तंत्रिका फाइबर परत, और मैक्युला की आंतरिक परतें2)।
हालांकि, OCT मापों की महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं।
उपकरणों के बीच असंगति : स्पेक्ट्रल डोमेन OCT और स्वेप्ट सोर्स OCT तकनीकी विशेषताओं, सॉफ्टवेयर और संदर्भ डेटाबेस में भिन्न होते हैं; विभिन्न OCT उपकरणों द्वारा मापे गए मान विनिमेय नहीं होते हैं1)2)। यह डेटा मानकीकरण के लिए एक महत्वपूर्ण प्रेरणा है।
उन्नत अवस्था की सीमाएँ : उन्नत ग्लूकोमा में फ़्लोर प्रभाव होता है, जिससे रोग की आगे की प्रगति रेटिनल तंत्रिका फाइबर परत और मैक्यूलर मापदंडों के पतले होने के रूप में प्रतिबिंबित नहीं होती है 1)। मैक्यूलर मापदंडों में रेटिनल तंत्रिका फाइबर परत की मोटाई की तुलना में फ़्लोर प्रभाव देर से प्रकट होता है।
सेगमेंटेशन त्रुटियाँ : उच्च निकट दृष्टि या झुकी हुई ऑप्टिक डिस्क में कलाकृतियाँ और सॉफ़्टवेयर सेगमेंटेशन त्रुटियाँ अक्सर होती हैं 1)। चिकित्सक को छवि गुणवत्ता और सेगमेंटेशन विश्लेषण की वैधता का मूल्यांकन करना चाहिए।
केवल एक परीक्षण परिणाम के आधार पर ग्लूकोमा का निदान करने से बचना चाहिए 1)।
विभिन्न OCT उपकरणों द्वारा मापी गई रेटिनल तंत्रिका फाइबर परत की मोटाई और मैक्यूलर आंतरिक परत की मोटाई के मान विनिमेय नहीं हैं 1)2)। ऐसा उपकरणों के बीच तकनीकी विशिष्टताओं, विश्लेषण सॉफ़्टवेयर और सामान्य डेटाबेस में अंतर के कारण होता है। अनुवर्ती के लिए एक ही उपकरण का उपयोग जारी रखने की सिफारिश की जाती है। भविष्य में, डेटा मानकों के प्रसार से विभिन्न उपकरणों के बीच डेटा तुलना संभव होने की उम्मीद है।
फरवरी 2024 में, अमेरिकी दस शैक्षणिक संस्थानों के ग्लूकोमा शोधकर्ताओं और सूचना विज्ञान विशेषज्ञों ने एक ऑनलाइन कार्यशाला आयोजित की, जिसमें दृश्य क्षेत्र और OCT डेटा के बड़े पैमाने पर निष्कर्षण में वर्तमान प्रथाओं और चुनौतियों को साझा किया गया।
दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय (USC) के डॉ. जू ने बताया कि PACS प्रणाली प्रत्येक दृश्य क्षेत्र परीक्षण को अलग-अलग PDF के रूप में संग्रहीत करती है, जिससे बैच एक्सेस संभव नहीं है। डॉ. सैफी द्वारा विकसित Python OCR एल्गोरिदम का उपयोग करके PDF से दृश्य क्षेत्र सूचकांक निकालने की एक विधि प्रस्तुत की गई।
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के डॉ. वांग ने बताया कि FORUM (Zeiss का डेटा प्रबंधन सिस्टम) का Advanced Data Export (ADE) उपकरण अब XML या DICOM प्रारूप में निर्यात की अनुमति देता है। बड़े बहु-संस्थागत भंडार SOURCE (Sight Outcomes Research Collaborative) के साथ मानक प्रारूप का संरेखण प्रगति पर है।
ग्लूकोमा क्षेत्र में डेटा मानकीकरण निम्नलिखित दिशाओं में विकसित होने की उम्मीद है।
