एक नए अध्ययन से पता चला है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता डॉक्टरों को नियमित चिकित्सा नियुक्तियों के दौरान आत्महत्या के जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने में मदद कर सकती है, जो संभावित रूप से रोकथाम के प्रयासों में एक नया उपकरण पेश कर सकती है। जेएएमए नेटवर्क ओपन में आज प्रकाशित शोध में पाया गया कि एआई-संचालित अलर्ट ने डॉक्टरों को 42% चिह्नित मामलों में आत्महत्या जोखिम मूल्यांकन करने के लिए प्रेरित किया – पारंपरिक दृष्टिकोण पर एक नाटकीय सुधार।
वेंडरबिल्ट यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर में विकसित प्रणाली, व्यस्त नैदानिक सेटिंग्स में आत्महत्या जोखिम स्क्रीनिंग को अधिक लक्षित और व्यावहारिक बनाने पर केंद्रित है। प्रत्येक रोगी की जांच करने का प्रयास करने के बजाय, एआई मॉडल ने अतिरिक्त मूल्यांकन के लिए केवल 8% यात्राओं की पहचान की, जिससे वास्तविक दुनिया की चिकित्सा पद्धतियों में कार्यान्वयन के लिए दृष्टिकोण संभव हो गया।
वेंडरबिल्ट में बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स, मेडिसिन और मनोचिकित्सा के एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. कॉलिन वॉल्श बताते हैं, “आत्महत्या से मरने वाले अधिकांश लोगों ने अपनी मृत्यु से पहले वर्ष में किसी स्वास्थ्य देखभाल प्रदाता को देखा है, अक्सर मानसिक स्वास्थ्य से असंबंधित कारणों से।” “लेकिन सार्वभौमिक स्क्रीनिंग हर सेटिंग में व्यावहारिक नहीं है। हमने उच्च जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने और केंद्रित स्क्रीनिंग वार्तालापों को शीघ्र करने में सहायता के लिए VSAIL विकसित किया है।
अध्ययन ने न्यूरोलॉजी क्लीनिकों में दो अलग-अलग दृष्टिकोणों का परीक्षण किया: पॉप-अप अलर्ट जो डॉक्टर के वर्कफ़्लो को बाधित करते थे बनाम एक अधिक निष्क्रिय प्रणाली जो रोगी के इलेक्ट्रॉनिक चार्ट में जोखिम की जानकारी प्रदर्शित करती थी। अनुसंधान टीम ने पाया कि अधिक मुखर पॉप-अप अलर्ट काफी अधिक प्रभावी थे, जिससे निष्क्रिय प्रणाली के साथ केवल 4% की तुलना में 42% मामलों में जोखिम मूल्यांकन हुआ।
जोखिम विशेष रूप से ऊंचे हैं, क्योंकि संयुक्त राज्य अमेरिका में एक पीढ़ी से आत्महत्या की दर बढ़ रही है। वर्तमान अनुमान दर्शाते हैं कि आत्महत्या प्रति 100,000 अमेरिकियों पर प्रति वर्ष 14.2 लोगों की जान ले लेती है, जिससे यह देश में मृत्यु का 11वां प्रमुख कारण बन जाता है। पिछले शोध से पता चला है कि आत्महत्या से मरने वाले 77% लोगों का उनके अंतिम वर्ष में प्राथमिक देखभाल प्रदाताओं से संपर्क हुआ था।
वॉल्श ने कहा, “स्वचालित प्रणाली स्क्रीनिंग के लिए आने वाले सभी मरीजों में से केवल 8% को ही चिह्नित करती है।” “यह चयनात्मक दृष्टिकोण व्यस्त क्लीनिकों के लिए आत्महत्या रोकथाम प्रयासों को लागू करना अधिक संभव बनाता है।”
छह महीने के अध्ययन में 7,732 मरीज़ों का दौरा शामिल था, जिससे 596 स्क्रीनिंग अलर्ट उत्पन्न हुए। महत्वपूर्ण बात यह है कि अनुवर्ती अवधि के दौरान, मेडिकल रिकॉर्ड के अनुसार, किसी भी अध्ययन समूह में किसी भी मरीज़ ने आत्मघाती विचार या आत्महत्या का प्रयास नहीं किया।
जबकि बीच में आने वाले अलर्ट स्क्रीनिंग के लिए संकेत देने में अधिक प्रभावी साबित हुए, शोधकर्ताओं ने “अलर्ट थकान” के बारे में संभावित चिंताओं को स्वीकार किया – जब डॉक्टर लगातार स्वचालित सूचनाओं से अभिभूत हो जाते हैं। वॉल्श ने कहा, “स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को उनके संभावित नकारात्मक पहलुओं के मुकाबले व्यवधानकारी अलर्ट की प्रभावशीलता को संतुलित करने की आवश्यकता है।” “लेकिन इन परिणामों से पता चलता है कि अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए अलर्ट के साथ स्वचालित जोखिम का पता लगाने से हमें उन अधिक रोगियों की पहचान करने में मदद मिल सकती है जिन्हें आत्महत्या रोकथाम सेवाओं की आवश्यकता है।”
शोध टीम का सुझाव है कि उनके दृष्टिकोण को अन्य चिकित्सा सेटिंग्स में उपयोग के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, संभावित रूप से नियमित चिकित्सा देखभाल के दौरान जोखिम वाले रोगियों की पहचान के लिए एक व्यापक सुरक्षा जाल तैयार किया जा सकता है। जैसे-जैसे स्वास्थ्य सेवा प्रणालियाँ तेजी से एआई उपकरणों को अपना रही हैं, यह अध्ययन साक्ष्य प्रदान करता है कि सोच-समझकर डिजाइन की गई प्रणालियाँ चिकित्सा की सबसे चुनौतीपूर्ण निवारक देखभाल चुनौतियों में से एक को संबोधित करने में मदद कर सकती हैं।
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