एआई की एक स्वस्थ खुराक चिकित्सा देखभाल में सुधार कर सकती है और जीवन बचा सकती है

डॉक्टर, कुल मिलाकर, बहुत चतुर समूह हैं, लेकिन वे परिवर्तन के प्रति प्रतिरोधी हो सकते हैं। सबसे प्रसिद्ध उदाहरण शायद 19वीं सदी के सर्जन हैं, जिन्होंने मुर्दाघर से प्रसव वार्ड में जाते समय अपने हाथ धोने से इनकार कर दिया, जिससे अभी तक अनदेखे रोगाणु फैल गए और शिशुओं की मृत्यु हो गई। हंगेरियन चिकित्सक इग्नाज़ सेमेल्विस, जिन्होंने यह दावा करने के लिए आंकड़े एकत्र किए कि साबुन और पानी जीवन बचा सकते हैं, का उपहास किया गया और उन्हें बहिष्कृत किया गया।

आज, हम अधिक प्रबुद्ध समय में रहते हैं, और चिकित्सा पद्धति आमतौर पर साक्ष्य द्वारा समर्थित है – लेकिन क्या हमें बदलाव लाने के लिए हमेशा सही साक्ष्य मिल रहे हैं? उदाहरण के लिए, ऐसे संकेत हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नैदानिक ​​उपयोग में लाने से भी जीवन बचाया जा सकता है। जैसा कि हमने “एआई रेडियोलॉजिस्ट को वास्तविक दुनिया के परीक्षणों में स्तन कैंसर का पता लगाने में मदद करता है” में रिपोर्ट किया है, रेडियोलॉजिस्ट जिन्होंने स्तन कैंसर का पता लगाने में मदद करने के लिए एक छवि-वर्गीकृत एआई का उपयोग करना चुना, उन्होंने प्रति 1000 लोगों की जांच में एक अतिरिक्त मामला उठाया। स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों पर, प्रभाव बड़ा हो सकता है।

क्या इसका मतलब यह है कि हमें डॉक्टरों को अपने स्क्रब बंद करने और मशीनों को अपने हाथ में लेने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए? से बहुत दूर। जबकि चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल एआई सिस्टम बहुविकल्पीय चिकित्सा परीक्षणों में सफल हो सकते हैं, वे संवादात्मक निदान पर कम अच्छा प्रदर्शन करते हैं (देखें “एआई चैटबॉट मरीजों से बात करके उनका निदान करने में विफल रहते हैं”)। बिस्तर के पास अच्छा व्यवहार करने वाला और सुनने वाले कान वाला एक चिकित्सक अभी भी महत्वपूर्ण है।

इसके बजाय, इन अध्ययनों से हम दो निष्कर्ष निकाल सकते हैं। पहला यह कि हमें सामान्य शब्द “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” के प्रयोग में सावधानी बरतनी चाहिए। हालाँकि जिन दो प्रणालियों पर हम रिपोर्ट करते हैं वे एक अंतर्निहित तंत्रिका नेटवर्क तकनीक को साझा करते हैं, छवि वर्गीकरण पाठ निर्माण के लिए एक बहुत ही अलग कार्य है, और बाद वाले में एआई द्वारा प्रशंसनीय लेकिन गलत परिणाम देने का जोखिम बहुत अधिक है। दूसरे शब्दों में, सभी एआई को समान नहीं बनाया गया है।

दूसरा निष्कर्ष यह है कि हमें केवल प्रयोगशाला या सिमुलेशन के बजाय वास्तविक दुनिया की सेटिंग में मेडिकल एआई सिस्टम का परीक्षण करने में अधिक साहसी होना चाहिए। स्तन कैंसर अध्ययन, रेडियोलॉजिस्ट को एआई का उपयोग कब करना है, इस पर नियंत्रण देकर, यह दर्शाता है कि यह एक उपयोगी उपकरण हो सकता है। इस तरह के और अधिक साक्ष्य प्राप्त करने के प्रयास से, जिंदगियाँ बचाई जा सकीं, ठीक वैसे ही जैसे सेमेल्विस के बाद, जिन्हें अब एक चिकित्सा नायक माना जाता है।