स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में एआई को शामिल करने के बहुत सारे लाभ हैं। इन फायदों में से एक यह है कि यह अधिक नस्लीय समानता को बढ़ावा देने में मदद कर सकता है।
AI समानता को बेहतर बनाने में कैसे मदद कर सकता है?
हमने कुछ के बारे में बात की है एआई और डेटा एनालिटिक्स के उपयोग के अनपेक्षित परिणाम. इनमें यह तथ्य शामिल है कि इससे अनजाने में भेदभाव हो सकता है।
चीन के नानजिंग में नानजिंग यूनिवर्सिटी ऑफ एरोनॉटिक्स एंड एस्ट्रोनॉटिक्स के कॉलेज ऑफ इकोनॉमिक्स एंड मैनेजमेंट के प्रोफेसर ज़िशेंग चेन ने अपने अध्ययन में इस मुद्दे के बारे में बात की। कृत्रिम बुद्धिमत्ता-सक्षम भर्ती प्रथाओं में नैतिकता और भेदभाव, जो पिछले साल नेचर जर्नल में प्रकाशित हुआ था।
हालाँकि, डेटा एनालिटिक्स और एआई भी भेदभाव से लड़ने पर सकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं। वे अनजाने भेदभाव से निपटने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं डेटासेट के भीतर पैटर्न और रुझानों में वस्तुनिष्ठ अंतर्दृष्टि प्रदान करके. इन प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाकर, संगठन निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में छिपे हुए पूर्वाग्रहों और असमानताओं की पहचान कर सकते हैं, जिससे वे भेदभाव को कम करने के लिए लक्षित हस्तक्षेप लागू करने में सक्षम हो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एआई एल्गोरिदम को पक्षपातपूर्ण पैटर्न को पहचानने और सुधारने, नियुक्ति, उधार देने और आपराधिक न्याय जैसे विभिन्न डोमेन में निष्पक्ष परिणामों को बढ़ावा देने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।
उन्नत डेटा विश्लेषण तकनीकों के माध्यम से, डेटा एनालिटिक्स और एआई निर्णय निर्माताओं को प्रणालीगत पूर्वाग्रहों को सक्रिय रूप से संबोधित करने, समावेशिता और निष्पक्षता को बढ़ावा देने के लिए सशक्त बनाता है। ये प्रौद्योगिकियाँ संगठनों को भेदभावपूर्ण प्रथाओं का पता लगाने और उन्हें सुधारने में सक्षम बनाती हैं, जिससे विविध पृष्ठभूमि के व्यक्तियों के लिए अधिक न्यायसंगत परिणाम प्राप्त होते हैं। डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का लाभ उठाकर, संस्थान अधिक न्यायपूर्ण समाज की दिशा में प्रयास करते हुए हितधारकों के बीच विश्वास और विश्वास को बढ़ावा देते हुए पारदर्शी और जवाबदेह प्रक्रियाएं स्थापित कर सकते हैं।
बेशक, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एआई प्रोग्राम अनजाने पूर्वाग्रहों से बचने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। हमने अपनी पोस्ट में इस बारे में बात की है पक्षपात से लड़ने के लिए एआई के साथ क्रोनोस का उपयोग करना.
स्वास्थ्य देखभाल में समानता में सुधार के लिए एआई के उपयोग के विशिष्ट लाभ
अल्पसंख्यक मरीज़ों को श्वेत मरीज़ों की तुलना में लगातार खराब स्वास्थ्य देखभाल परिणामों का अनुभव होता है। काली माताओं की मातृत्व मृत्यु दर श्वेत माताओं की तुलना में लगभग तीन गुना अधिक है। इस तरह के आँकड़ों के पीछे के कारण हमेशा बहुआयामी होते हैं। उदाहरण के लिए, अश्वेत महिलाओं की अक्सर प्रसवपूर्व देखभाल तक सीमित पहुंच होती है। इस समय के दौरान कई जीवन-घातक गर्भावस्था स्थितियों की पहचान की जाती है और उनका समाधान किया जाता है।
फिर भी, संख्याएँ झूठ नहीं बोलतीं। संयुक्त राज्य अमेरिका में देखभाल का मानक अल्पसंख्यकों के लिए अलग दिखता है. ऐसा क्यों है, और इसके बारे में क्या किया जा सकता है?
इस लेख में, हम रोगी परिणाम विसंगतियों पर एक नज़र डालते हैं और जांच करते हैं कि "साक्ष्य-आधारित नर्सिंग" नामक अवधारणा समस्या का समाधान करने में कैसे मदद कर सकती है।
हेल्थकेयर पूर्वाग्रह कितना प्रमुख है?
स्वास्थ्य देखभाल पूर्वाग्रह की अवधारणा जटिल और बहुत संवेदनशील है। एक समाज के रूप में, हम स्वास्थ्य कर्मियों को नायक के रूप में देखते हैं। यह विचार कि वे प्रणालीगत पूर्वाग्रह को भी कायम रख रहे हैं, उस भावना के साथ असंगत है। क्या सच है?
उत्तर सूक्ष्म है. स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में बहुत अधिक प्रत्यक्ष नस्लवादी काम नहीं कर रहे हैं। वास्तविक समस्या बहुसांस्कृतिक समझ की कमी से उत्पन्न होती है। अधिकांश डॉक्टर और नर्सें श्वेत हैं।
हालाँकि वे अपने सभी रोगियों को उच्चतम संभव स्तर की देखभाल प्रदान करने का प्रयास करते हैं, लेकिन जातीय अल्पसंख्यक रोगियों के साथ गलतियों और रोकथाम योग्य स्वास्थ्य जटिलताओं की दर अधिक है। संचार अक्सर इन समस्याओं के मूल में होता है।
यहाँ एक ब्रेकडाउन है:
- स्वास्थ्य देखभाल कर्मियों को अपने से बहुत अलग पृष्ठभूमि के रोगियों से सीधे जुड़ने में कठिनाई हो सकती है। वे उस चिकित्सीय स्थिति को समझ सकते हैं जिससे व्यक्ति पीड़ित है, लेकिन वे देखभाल प्रदान करने के व्यक्तिपरक तत्वों के प्रति कम जागरूक हो सकते हैं - खासकर जब रोगी आराम या लक्षण अनुभवों का वर्णन करता है।
- चिंताएं कम हो सकती हैं. स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली से जुड़े अल्पसंख्यकों की सबसे आम शिकायतों में से एक यह है कि उन्हें अपनी चिंताओं को गंभीरता से लेने के लिए संघर्ष करना पड़ता है। कभी-कभी, इसके कारण लक्षणों को तब तक नजरअंदाज कर दिया जाता है जब तक कि वे अधिक गंभीर न हो जाएं।
- पारस्परिक चुनौतियाँ. देखभाल करने वाले व्यक्ति के साथ अच्छे व्यक्तिगत संबंध रखने से - विशेष रूप से पुरानी स्थितियों से जूझ रहे रोगियों में - रोगी के परिणामों में सुधार दिखाया गया है। दुर्भाग्य से, देखभाल प्रदाताओं के साथ काम करने वाले उन रोगियों के लिए इस गतिशीलता को हासिल करना अक्सर कठिन होता है जो उन्हें व्यक्तिगत स्तर पर नहीं समझते हैं।
अंततः, ये चुनौतियाँ केवल अल्पसंख्यकों के लिए नहीं हैं। स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में हर कोई थोड़ा-बहुत संघर्ष करता है। हर किसी को अंततः अपना वकील बनने के लिए मजबूर होना पड़ता है, यहां तक कि उन स्थितियों में भी जहां ऐसा लगता है कि कोई उनकी बात नहीं सुनेगा।
हालाँकि, अल्पसंख्यक आबादी द्वारा इन समस्याओं का अनुभव करने की दर स्पष्ट रूप से अधिक है। साक्ष्य-आधारित देखभाल क्या है और यह कैसे मदद कर सकती है?
साक्ष्य-आधारित नर्सिंग क्या है?
किसी ऐसे व्यक्ति को साक्ष्य-आधारित नर्सिंग के बारे में समझाना जिसने पहले कभी इसके बारे में नहीं सुना हो, थोड़ा परेशान करने वाला हो सकता है। द रीज़न? अधिकांश लोग उचित रूप से यह मान लेते हैं कि यह केवल देखभाल का मानक है। कुछ इतना सरल और मौलिक कि इसके लिए किसी नाम की भी आवश्यकता नहीं होनी चाहिए।
यहाँ एक बुनियादी परिभाषा है:
साक्ष्य-आधारित नर्सिंग व्यक्तिगत अनुभव और उपलब्ध नवीनतम, डेटा-सिद्ध पद्धति के संयोजन का लाभ उठाकर प्रदान की जाने वाली कोई भी देखभाल है।
स्पष्ट रूप से, इस देखभाल रणनीति का एक संस्करण लगभग हर कामकाजी स्वास्थ्य देखभाल कार्यकर्ता द्वारा नियोजित किया जाता है। साक्ष्य-आधारित देखभाल मानक बस नवीनतम जानकारी पर अद्यतित रहने पर अधिक जोर देता है।
डॉक्टरों और नर्सों को अपनी शिक्षा लगातार जारी रखने की ज़रूरत है, लेकिन इस हद तक नहीं कि वे हर नए चिकित्सा विकास की सक्रिय रूप से निगरानी कर सकें। इसका मतलब यह है कि एक स्वास्थ्य देखभाल कार्यकर्ता जो बीस वर्षों से खाइयों में है, वह रोगी देखभाल प्रथाओं का लाभ उठा सकता है जिन्हें बेहतरी के लिए संशोधित किया गया है।
साक्ष्य आधारित नर्सिंग सर्वोत्तम संभव परिणाम देने के लिए सावधानीपूर्वक व्यवस्थित प्रक्रिया का लाभ उठाता है। इसमें रोगी की स्थिति के लिए विशिष्ट प्रश्न पूछना और फिर वैज्ञानिक प्रक्रिया के माध्यम से सक्रिय रूप से उत्तर देना शामिल है।
क्योंकि इसमें सर्वोत्तम प्रथाओं के शीर्ष पर रहना और हर संभावित प्रश्न की गहन जांच करना शामिल है, यह एक संसाधन-खपत प्रक्रिया है। जो अस्पताल मुश्किल से अपने स्तर पर कर्मचारियों को रख पाते हैं, वे एक स्वैच्छिक प्रथा को अपनाने के विचार से कतरा सकते हैं, जो उनके अत्यधिक काम करने वाले कर्मचारियों से और भी अधिक मांग करती है।
हालांकि यह एक वैध चिंता है, यह अंततः सच है कि साक्ष्य-आधारित देखभाल प्रशासन बेहतर रोगी परिणाम उत्पन्न करता है। जहां भी संभव हो इसका लाभ उठाने के तरीके ढूंढने से उन सभी रोगियों को मदद मिल सकती है, जिनमें अल्पसंख्यक भी शामिल हैं, जिन्होंने पहले गुणवत्तापूर्ण देखभाल प्राप्त करने के लिए संघर्ष किया है।
कैसे साक्ष्य-आधारित देखभाल अल्पसंख्यकों को बेहतर देखभाल प्राप्त करने में मदद कर सकती है
हालाँकि साक्ष्य-आधारित देखभाल की प्रक्रिया अपने आप में बहुत अच्छी लगती है, लेकिन यह आश्चर्य भी उचित है कि यह कैसे अल्पसंख्यकों को अपनी बात सुनने के लिए संघर्ष करने में मदद कर सकती है। आप सांस्कृतिक बाधाओं के इर्द-गिर्द अपना रास्ता सटीक रूप से शोध नहीं कर सकते, क्या आप ऐसा कर सकते हैं?
कुछ हद तक, आप कर सकते हैं. डॉक्टर और नर्सें जो सवाल पूछते हैं, "अल्पसंख्यकों को मरीज़ों पर अत्यधिक ख़राब परिणाम क्यों अनुभव हो रहे हैं?" उन्हें अनिवार्य रूप से ऐसे उत्तर मिलेंगे जिनका उपयोग वे बेहतर देखभाल करने के लिए कर सकते हैं।
साक्ष्य-आधारित दृष्टिकोण उन्हें उन रोगियों के लिए देखभाल प्रशासन को संभालने के तरीके के प्रति अधिक संवेदनशील बना सकता है जो उनसे बहुत भिन्न हो सकते हैं।
अंततः, हालांकि, देखभाल के अधिक न्यायसंगत मानक को सुनिश्चित करने के लिए उच्च स्तर पर बदलाव करने की आवश्यकता होगी।
अस्पताल और क्या कर सकते हैं?
जो अस्पताल अल्पसंख्यकों के लिए परिणामों में सुधार करना चाहते हैं, उन्हें अपनी भर्ती प्रथाओं और अपनी नीतियों और संचार की संरचना दोनों में विविधता को प्राथमिकता देनी चाहिए। कई अस्पतालों ने ऐसा करने का एक तरीका डीईआई बोर्ड के माध्यम से किया है। विविधता, समानता और समावेशन बोर्ड अस्पताल की नीतियों की समीक्षा करते हैं और कार्य सेटिंग के लिए किस प्रकार की भाषा उपयुक्त है, इसके लिए मानक स्थापित करते हैं।
इसका रोगी की देखभाल पर सीधा और तत्काल प्रभाव पड़ सकता है, लेकिन भर्ती प्रथाओं पर भी लंबे समय तक चलने वाला प्रभाव पड़ सकता है। अल्पसंख्यक डॉक्टर और नर्सें उन संगठनों के लिए काम करने के लिए अधिक खुले होंगे जिनके पास विविधता, समानता और समावेशन के महत्व के लिए स्पष्ट सराहना है।
निष्कर्ष
जब स्वास्थ्य देखभाल की बात आती है, तो त्वरित या आसान समाधान जैसी कोई चीज़ नहीं होती है। यह कई गतिशील भागों वाली एक जटिल प्रणाली है। साक्ष्य-आधारित देखभाल न केवल अल्पसंख्यकों, बल्कि इलाज की तलाश में अस्पताल आने वाले किसी भी व्यक्ति की मदद करने का एक तरीका है।
हालाँकि, प्रणालीगत स्तर पर चीजों को बदलने के लिए, अस्पतालों को भी सबसे पहले समस्या को स्वीकार करने के लिए तैयार रहना होगा। सभी रोगियों के लिए सक्रिय रूप से उच्च मानक की देखभाल करने के माध्यम से ही अल्पसंख्यक अंततः बेहतर स्वास्थ्य देखभाल परिणामों का अनुभव कर सकते हैं।
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- स्रोत: https://www.smartdatacollective.com/ai-can-improve-racial-equality-in-healthcare/
