डॉ. विजय गर्ग
स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का तेजी से एकीकरण चिकित्सा के तरीके को बदल रहा है। बीमारियों का निदान करने से लेकर रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने तक, एआई-संचालित उपकरण दुनिया भर में अस्पतालों और क्लीनिकों को नया रूप दे रहे हैं। फिर भी, जैसे-जैसे यह प्रौद्योगिकी आगे बढ़ रही है, डॉक्टर और स्वास्थ्य सेवा प्रणालियां सुरक्षा, जवाबदेही और निगरानी के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्नों से जूझ रही हैं।
चिकित्सा में एआई का वादा
एआई प्रणालियां पहले से ही चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करके और उन पैटर्नों का पता लगाकर रेडियोलॉजी, पैथोलॉजी और कार्डियोलॉजी में सहायता कर रही हैं जो मानव आंखों के लिए अदृश्य हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, मेयो क्लिनिक और जॉन्स हॉपकिंस विश्वविद्यालय जैसे संस्थानों में शोध पहलों ने यह प्रदर्शित किया है कि किस प्रकार एआई कैंसर का शीघ्र पता लगाने और जोखिम की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है।
गूगल हेल्थ जैसी कंपनियां ऐसे एल्गोरिदम विकसित कर रही हैं जो उल्लेखनीय सटीकता के साथ मधुमेह रेटिनोपैथी और अन्य स्थितियों की पहचान करने में सक्षम हैं। कई मामलों में, एआई प्रणालियां किसी भी मानव टीम की तुलना में विशाल डेटासेट को तेजी से संसाधित करती हैं, जिससे संभावित रूप से नैदानिक त्रुटियां कम होती हैं और जीवन बचता है।
सुरक्षा संबंधी चिंताएं और नैदानिक जोखिम
इन लाभों के बावजूद, डॉक्टर सतर्क बने हुए हैं। एआई प्रणालियों को ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें पूर्वाग्रह हो सकते हैं। यदि डेटा में विविधता का अभाव है, तो एल्गोरिथ्म कुछ आबादी के लिए खराब प्रदर्शन कर सकता है। इससे गलत निदान या असमान उपचार परिणाम हो सकते हैं।
एक अन्य प्रमुख चिंता “ब्लैक बॉक्स” समस्या है। कई एआई मॉडल, विशेष रूप से डीप लर्निंग सिस्टम, स्पष्ट रूप से यह बताए बिना परिणाम प्रदान करते हैं कि वे किस प्रकार निष्कर्ष पर पहुंचे। साक्ष्य और तर्क पर निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित चिकित्सकों के लिए, अपारदर्शी प्रणाली पर निर्भर रहना नैतिक और व्यावसायिक दुविधाओं को जन्म देता है।
इसके अलावा, एआई अनुशंसाओं में त्रुटियों के गंभीर परिणाम हो सकते हैं। उपभोक्ता प्रौद्योगिकी के विपरीत, स्वास्थ्य सेवा में गलतियाँ सीधे जीवन को प्रभावित कर सकती हैं। डॉक्टरों को यह तय करना होगा कि कब एआई आउटपुट पर भरोसा किया जाए और कब उन्हें ओवरराइड किया जाए।
पर्यवेक्षण और विनियमन
नियामक निकाय सुरक्षा और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए काम कर रहे हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में, खाद्य एवं औषधि प्रशासन ने एआई-आधारित चिकित्सा उपकरणों के मूल्यांकन के लिए रूपरेखा विकसित करना शुरू कर दिया है। इसी प्रकार, विश्व स्वास्थ्य संगठन ने स्वास्थ्य प्रणालियों में नैतिक एआई उपयोग पर मार्गदर्शन जारी किया है।
हालाँकि, निगरानी अभी भी चुनौतीपूर्ण है। एआई उपकरण समय के साथ अद्यतन हो सकते हैं और सीख सकते हैं, जिससे पारंपरिक अनुमोदन प्रक्रिया कम सरल हो जाती है। निरंतर निगरानी, वास्तविक दुनिया में प्रदर्शन ट्रैकिंग और पारदर्शी रिपोर्टिंग तंत्र आवश्यक होते जा रहे हैं।
डॉक्टरेट एआई साझेदारी
चिकित्सकों की जगह लेने के बजाय, एआई को तेजी से एक सहायता उपकरण के रूप में देखा जा रहा है। स्वास्थ्य सेवा का भविष्य एक सहयोगात्मक मॉडल पर निर्भर हो सकता है, जहां डॉक्टर नैदानिक निर्णय के साथ-साथ एआई अंतर्दृष्टि का भी उपयोग करते हैं। चिकित्सा शिक्षा भी विकसित हो रही है, तथा प्रशिक्षण कार्यक्रम अपने पाठ्यक्रम में डेटा साक्षरता और एआई नैतिकता को शामिल कर रहे हैं।
मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि क्या एआई का उपयोग स्वास्थ्य सेवा में किया जाना चाहिए, बल्कि यह है कि इसे जिम्मेदारी से कैसे क्रियान्वित किया जाए। रोगी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश, कठोर सत्यापन और मानवीय निगरानी आवश्यक है।
निष्कर्ष
चूंकि एआई दुनिया भर में स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों में प्रवेश कर रहा है, इसलिए यह असाधारण वादा और महत्वपूर्ण जिम्मेदारी दोनों लेकर आता है। डॉक्टर इस परिवर्तन के केंद्र में हैं, तथा नवाचार और सावधानी को संतुलित कर रहे हैं। सुरक्षा, निष्पक्षता और जवाबदेही सुनिश्चित करने से यह निर्धारित होगा कि एआई चिकित्सा में एक विश्वसनीय सहयोगी बन जाएगा या नए जोखिमों का स्रोत।
अंततः, प्रौद्योगिकी को मानवीय स्पर्श को बढ़ाना चाहिए – न कि उसे प्रतिस्थापित करना चाहिए – जो उपचार के मूल में है।
डॉ. विजय गर्ग सेवानिवृत्त प्रधान शैक्षिक स्तंभकार प्रख्यात शिक्षाविद स्ट्रीट कौर चंद एमएचआर मलोट पंजाब
