आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) स्टार्टअप वोएबोट हेल्थ ने हाल ही में मानसिक स्वास्थ्य संकट की नकल करते हुए भेजे गए टेक्स्ट संदेशों पर अपने कुछ विनाशकारी त्रुटिपूर्ण कृत्रिम बॉट प्रतिक्रियाओं के लिए समाचार बनाया। वोएबोट, जिसने सीरीज बी राउंड में 90 मिलियन डॉलर जुटाए थे, ने जवाब दिया कि यह संकट के दौरान उपयोग के लिए नहीं है। कंपनी नेतृत्व उन मरीजों से निराशाजनक रूप से अपेक्षा करता है, जो पूरी तरह से तर्कसंगत रूप से नहीं सोच रहे हैं, उन्हें संचार के अपने विशिष्ट रूप का उपयोग बंद करने और वैकल्पिक प्रणाली तक पहुंचने की मान्यता प्राप्त होगी।
जहां चिकित्सकों को इलाज के लिए मरीजों को होने वाले नुकसान के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है, वहीं इस क्षेत्र में प्रवेश करने की इच्छुक स्टार्टअप कंपनियों को समान मानक पर नहीं रखा जाता है। कमजोर रोगियों के लिए मामले को बदतर बनाने के लिए, इन प्रणालियों को समान गोपनीयता मानकों पर भी नहीं रखा जाता है। एआई क्षेत्र में प्रवेश करना और रोगियों के साथ सीधे बातचीत करना विशेष रूप से जटिल है क्योंकि कई रोगी नियमित रूप से क्षीण संकट का अनुभव करते हैं, 911 पर कॉल करने की आवश्यकता की सीमा से नीचे, जिससे एक बॉट संकट से निपटने के लिए सुसज्जित नहीं होता है, जो संभवतः रोगियों द्वारा अनुभव की जाने वाली पीड़ा को संभालने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित नहीं होता है। रोज़ाना।
कृत्रिम रूप से और अनजाने में रोगी संकट में शामिल जोखिमों के बावजूद, इस क्षेत्र में आकर्षित मानसिक स्वास्थ्य स्टार्टअप ने 1.3 की पहली छमाही में कुल 2022 बिलियन डॉलर जुटाए। दुर्भाग्य से, रोगियों के साथ सीधे संवाद करने में कई कठिनाइयां हैं, और एआई अभी तक तैयार नहीं है इस कार्य के लिए. शब्दों का प्रयोग कठबोली भाषा में या वैकल्पिक अर्थों के साथ किया जा सकता है। रोगी के इतिहास, सांस्कृतिक मूल्यों, हावभाव, छंद और आवाज के स्वर के आधार पर वाक्य का अर्थ बदल सकता है। इसके अलावा, चिकित्सीय सत्र में रोगी के अवचेतन उद्देश्यों पर विचार करना महत्वपूर्ण है - जिसे एआई से आसानी से स्पष्ट नहीं किया जा सकता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता भले ही शब्दों के शाब्दिक अर्थों का पता लगाने में सक्षम हो, लेकिन वह अनकही बातों के पीछे के अर्थ को उस हद तक समझने में सक्षम नहीं होगी, जितना एक मानव चिकित्सक कर सकता है। मानव चिकित्सकों को प्रतिस्थापित करने में आने वाली कठिनाइयों की संख्या को देखते हुए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पर्दे के पीछे अन्य तरीकों से प्रभाव डालने की अधिक संभावना है।
हालाँकि मरीजों के साथ बातचीत करने के लिए कृत्रिम बॉट पर निर्भर रहने में कई चुनौतियाँ हैं, फिर भी ऐसे क्षेत्र हैं जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता निर्णय लेने में वृद्धि कर सकती है। स्वास्थ्य बीमा कंपनियाँ पहले से ही उन रोगियों की पहचान करके लागत कम करने में एआई के महत्व को देखती हैं जो स्वास्थ्य देखभाल सेवाओं के उच्च उपयोगकर्ता हैं। प्रिस्क्राइबिंग प्रदाताओं को नियमित रूप से स्वास्थ्य बीमा कंपनियों से नुस्खों की अनियमित रीफिल के संबंध में सूचनाएं प्राप्त होती हैं ताकि उन नुस्खों को बंद करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके जिनका इष्टतम रूप से उपयोग नहीं किया जाता है। दरअसल, बड़ी बीमा कंपनियों के पास बड़े पैमाने पर डेटासेट हैं जिनका विश्लेषण वर्तमान में अल्जाइमर, मधुमेह, हृदय विफलता और क्रॉनिक ऑब्सट्रक्टिव पल्मोनरी डिजीज (सीओपीडी) की शुरुआत की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा रहा है। वास्तव में, AI पहले ही FDA-अनुमोदित हो चुका है विशिष्ट उपयोगों के लिए, और वर्तमान में, एआई तब चमकता है जब इसे एक बहुत ही विशिष्ट नैदानिक मुद्दे पर लागू किया जाता है। एआई सिस्टम को शुरू में क्लिनिकल निर्णय को बदलने के बजाय क्लिनिकल निर्णय को बढ़ाने के लिए खोजा जा रहा है। आदर्श रूप से, एआई सांसारिक कार्यों को संभालकर और उन कार्यों के प्रति सचेत करके चिकित्सकों की उत्पादकता बढ़ाएगा जो अस्पष्ट हो सकते हैं और जिनके लिए मानव द्वारा आगे की जांच की आवश्यकता होती है। बीमा कंपनी ऑप्टम के अनुसार, शीर्ष तीन एआई एप्लिकेशन पहनने योग्य उपकरणों के साथ डेटा की निगरानी कर रहे हैं, नैदानिक परीक्षणों में तेजी ला रहे हैं और हेल्थकेयर कोडिंग की सटीकता में सुधार कर रहे हैं। वर्तमान लक्ष्य डेटा की मात्रा बढ़ाना नहीं है, बल्कि डेटा को इस तरह से प्रस्तुत करना है जो चिकित्सक द्वारा सार्थक और कार्रवाई योग्य हो।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता जानकारीपूर्ण युक्तियों और अलर्ट के साथ प्रदाताओं को प्रभावित करना शुरू कर देगी, इस प्रकार निर्णय लेने में वृद्धि और मानवीय त्रुटि को कम करने में मदद मिलेगी। चिकित्सा का अभ्यास रटे-रटाए कार्यों से भरा है जो कंप्यूटर पर अपलोड करने के लिए परिपक्व अवसर हैं। उदाहरण के लिए, एआई का एक सामान्य अनुप्रयोग रेटिना छवियों के मूल्यांकन में है, जो नेत्र रोग विशेषज्ञों को चिकित्सा के अन्य क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है जो उन्हें अधिक फायदेमंद लगते हैं। जैसे-जैसे एआई स्वास्थ्य देखभाल में अपनी जगह बना रहा है, चिकित्सकों को इस बारे में चिंता नहीं करनी चाहिए कि उन्हें प्रतिस्थापित किया जाएगा या नहीं, बल्कि इसके बजाय समय के साथ उनका अभ्यास कैसे विकसित होता रहेगा - और उम्मीद है कि बेहतर होगा।
प्रदाता क्षेत्र में एआई को लागू करने में एक कठिनाई यह है कि मेडिकल रिकॉर्ड समान रूप से संरचित नहीं होते हैं, और शैलियाँ प्रदाता से प्रदाता तक अत्यधिक परिवर्तनशील होती हैं। मेडिकल रिकॉर्ड भी शामिल हो सकते हैं अंतर्निहित पूर्वाग्रह, रोगी आबादी पर निर्भर करता है जो उस अभ्यास की सबसे विशिष्ट है। एआई सिस्टम में डाला गया पूर्वाग्रह पक्षपातपूर्ण परिणाम देगा। इस प्रकार, एआई का "क्या" इसके अनुप्रयोग में एकमात्र महत्वपूर्ण कारक नहीं है, बल्कि इसे कैसे लागू किया जाता है और परिणामों के साथ क्या किया जाता है, इसका प्रभाव भी बहुत सार्थक है। युक्तियाँ और चेतावनियाँ जो उस समय दिखाई देती हैं जब चिकित्सक का ध्यान भटकता है या दूसरी स्क्रीन देखने का आदी होता है, उसे नज़रअंदाज किया जा सकता है। एआई के उपयोगकर्ता अनुभव का अलर्ट थकान पर प्रभाव पड़ेगा, यह हाल ही में एक प्रसिद्ध घटना है जिसके कारण कुछ ऐतिहासिक मामले सामने आए हैं। इस प्रकार, एआई केवल उतना ही प्रभावशाली है जितना कि वह माध्यम जिसमें इसे वितरित किया जाता है और इसे प्रस्तुत किए जाने के समय उपयोगकर्ता की स्थिति।
यदि हमने समाचार योग्य एआई भूलों से कुछ सीखा है, तो वह यह है कि हम एआई को मनुष्यों के समान गोपनीयता मानकों पर नहीं रख सकते हैं, लेकिन हम इसे सामान्य मानव प्रदर्शन की तुलना में उच्च मानक पर रखते हैं। एआई प्रणाली के लिए किसी एक मरीज को नुकसान पहुंचाना पूरी तरह से अस्वीकार्य होगा। हम उम्मीद करते हैं कि एआई न केवल इंसानों से बेहतर प्रदर्शन करेगा बल्कि किसी भी मरीज को नुकसान नहीं पहुंचाएगा। तो, अभी के लिए, एआई पृष्ठभूमि में अपना कीमिया जादू काम करना जारी रखेगा, चुपचाप जिम्मेदारी लेगा - या नहीं - यह स्वास्थ्य देखभाल को कैसे प्रभावित करता है।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/how-artificial-intelligence-will-first-find-its-way-into-mental-health/
