जनरल-पर्पस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के उदय के साथ, स्वास्थ्य संबंधी जानकारी प्राप्त करने का तरीका बदल रहा है। कई वर्षों तक, लोग किसी भी लक्षण को महसूस करने पर उसे गूगल पर सर्च करते थे, जिसे ‘डॉक्टर गूगल’ का दौर कहा जाता था। अब यह प्रवृत्ति एक अधिक व्यक्तिगत और संवादात्मक दृष्टिकोण की ओर बढ़ रही है।

इसी क्रम में, OpenAI ने ChatGPT Health को पेश किया है, जो एक सामान्य चैटबॉट के भीतर एक समर्पित स्वास्थ्य अनुभव प्रदान करता है। यह पुराने सर्च-एंड-स्क्रॉल मॉडल से अलग है, क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को अपने मेडिकल रिकॉर्ड, लैब परिणाम और वेलनेस ऐप्स को जोड़ने की अनुमति देता है। इससे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस व्यक्तिगत स्वास्थ्य डेटा के आधार पर अनुकूलित उत्तर प्रदान कर सकता है।

OpenAI के अनुसार, स्वास्थ्य संबंधी प्रश्न पहले से ही ChatGPT के सबसे आम उपयोगों में से एक हैं। विश्व स्तर पर हर हफ्ते 230 मिलियन से अधिक लोग इस प्लेटफॉर्म पर स्वास्थ्य और कल्याण से संबंधित प्रश्न पूछते हैं। कंपनी का दावा है कि ChatGPT Health को चिकित्सकों के साथ मिलकर डिजाइन किया गया है और इसका उद्देश्य लोगों को अपने स्वास्थ्य को समझने और प्रबंधित करने में एक सक्रिय भूमिका निभाने में मदद करना है, न कि डॉक्टरों की जगह लेना।

यह ऐसे बाजार में प्रवेश कर रहा है जो असाधारण गति से आगे बढ़ रहा है। इस साल जनवरी में, OpenAI ने हेल्थकेयर स्टार्टअप Torch का अधिग्रहण किया, Anthropic ने Claude for Healthcare को रोल आउट किया और सैम ऑल्टमैन समर्थित MergeLabs ने 250 मिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाई, जिससे उसका मूल्यांकन 850 मिलियन डॉलर हो गया।

विशेषज्ञों की राय और मौजूदा उपयोग

विशेषज्ञों का मानना है कि यह एक महत्वपूर्ण मोड़ है। AI&Beyond के सह-संस्थापक जसप्रीत बिंद्रा के अनुसार, “यह विशेष क्लिनिकल AI सिस्टम से हटकर अधिक बहुमुखी उपकरणों की ओर एक बदलाव है जो विभिन्न स्वास्थ्य सेवा कार्यों को संभाल सकते हैं।” उनके अनुसार, सामान्य-उद्देश्य वाले AI उपकरणों का स्वास्थ्य सेवा में प्रवेश नई संभावनाएं खोलता है और संभावित रूप से रोगी के परिणामों में सुधार करता है।

इसी संभावना पर, मैक्स हेल्थकेयर के ग्रुप मेडिकल डायरेक्टर डॉ. संदीप बुद्धिराजा का कहना है कि सबसे अच्छी स्थिति यह होगी कि “AI बड़े पैमाने पर गुणवत्तापूर्ण स्वास्थ्य और कल्याण सहायता तक समान पहुंच लाए। यदि यह वादा अमल में आता है, तो यह स्वास्थ्य सेवा की लागत और सामर्थ्य की समस्याओं का समाधान कर सकता है।”

अब तक, स्वास्थ्य सेवा में AI के कुछ सबसे आम उपयोग प्रशासनिक कार्यों, रोगी शिक्षा और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण में रहे हैं। mlHealth 360 के संस्थापक और सीईओ कुमार सुरेंदर सिनवार कहते हैं, “यह इमेजिंग वर्कफ़्लो को गति दे रहा है, दस्तावेज़ीकरण के समय को कम कर रहा है और चिकित्सकों को देखभाल के उन हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद कर रहा है जिनमें निर्णय की आवश्यकता होती है।”

संभावित जोखिम और प्रमुख चुनौतियाँ

ChatGPT Health जैसे संवादात्मक प्रणालियों के व्यापक रूप से उपयोग किए जाने के बावजूद, इस पर कोई आम सहमति नहीं है कि उन्हें कितनी दूर तक जाना चाहिए। सिनवार बताते हैं, “एक प्रणाली जो आत्मविश्वास से भरी लगती है, वह चिकित्सकीय रूप से गलत हो सकती है, और यह अंतर स्वास्थ्य सेवा में मायने रखता है। जब तक उपभोक्ता-शैली AI को कठोर सत्यापन और स्पष्ट जवाबदेही के साथ नहीं जोड़ा जाता, तब तक इसे क्लिनिकल तकनीक के रूप में मानना वास्तविकता से अधिक एक उम्मीद है।”

Turinton Consulting के मुख्य विकास अधिकारी विकास सिंह के अनुसार, सामान्य-उद्देश्य वाला AI सब कुछ बदल देता है क्योंकि यह संवादात्मक और अप्रत्याशित है। Qure.ai और Cloudphysician जैसी कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले क्लिनिकल सिस्टम कड़े नियंत्रित वातावरण में काम करते हैं। वे कहते हैं कि सामान्य लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) शक्तिशाली क्षमताएं प्रदान करते हैं, लेकिन उचित बाधाओं के बिना उनका स्वास्थ्य सेवा कार्यान्वयन अक्सर खराब होता है।

डेटा पूर्वाग्रह और सुरक्षा संबंधी चिंताएँ

Mastek Global में हेल्थकेयर लीड हिमांशु पुरी के अनुसार, स्वास्थ्य सेवा AI में आने वाली चुनौतियाँ अन्य उद्योगों से मौलिक रूप से भिन्न हैं क्योंकि “स्वास्थ्य सेवा AI अधिक संवेदनशील और विविध डेटा से संबंधित है, जिसके लिए अत्यधिक विशेष दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।” वह इस बात पर जोर देते हैं कि डेटा पूर्वाग्रह सबसे बड़े जोखिमों में से एक है। यदि मॉडल को ऐसे डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जो विविध आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, तो वे अनिवार्य रूप से “मौजूदा असमानताओं को बनाए रखते हैं,” जिससे पक्षपाती भविष्यवाणियाँ, गलत निदान या असमान उपचार सिफारिशें हो सकती हैं।

Qure.ai के संस्थापक और सीईओ प्रशांत वारियर एक और महत्वपूर्ण मुद्दे पर प्रकाश डालते हैं। उनके अनुसार, संवादात्मक AI को सुरक्षा संबंधी तनावों से निपटना पड़ता है। यदि उन्हें अत्यधिक रूढ़िवादी होने के लिए तैयार किया जाता है, तो वे सुरक्षित हो जाते हैं लेकिन काफी हद तक अनुपयोगी रहते हैं (गलत सकारात्मक)। यदि उन्हें अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए एक सहज, आश्वस्त करने वाला अनुभव देने के लिए तैयार किया जाता है, तो वे अनिवार्य रूप से मामलों के एक छोटे लेकिन चिकित्सकीय रूप से महत्वपूर्ण उपसमूह को याद करने का जोखिम उठाते हैं (गलत नकारात्मक)।

स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों को छूटे हुए निदान को कम करने के लिए बनाया गया है, भले ही इससे अधिक परीक्षण या रेफरल हो। इसके विपरीत, उपभोक्ता-सामना करने वाले AI सिस्टम स्पष्टता, सहजता और उपयोगकर्ता के आत्मविश्वास के लिए अनुकूलित होते हैं। वारियर के अनुसार, “इन दो प्रोत्साहन संरचनाओं को संरेखित करना मुश्किल है, और यही इन स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए निर्णायक चुनौती होगी।”

संवादात्मक स्वास्थ्य AI का भविष्य इस बात पर कम निर्भर करेगा कि ये सिस्टम कितने स्वाभाविक लगते हैं और इस बात पर अधिक कि वे अनिश्चितता का प्रबंधन कैसे करते हैं, नैदानिक डेटा के साथ एकीकृत होते हैं और अंततः रोगी परिणामों के लिए जिम्मेदार लोगों का विश्वास अर्जित करते हैं।

FAQs

ChatGPT Health क्या है?

ChatGPT Health, OpenAI द्वारा विकसित एक संवादात्मक AI उपकरण है जो उपयोगकर्ताओं के व्यक्तिगत स्वास्थ्य डेटा, जैसे मेडिकल रिकॉर्ड और लैब परिणामों का उपयोग करके उन्हें स्वास्थ्य संबंधी व्यक्तिगत जानकारी प्रदान करता है।

क्या AI डॉक्टरों की जगह ले सकता है?

विशेषज्ञों और OpenAI के अनुसार, AI का उद्देश्य डॉक्टरों की जगह लेना नहीं है। वर्तमान में इसका उपयोग प्रशासनिक कार्यों को सुव्यवस्थित करने और चिकित्सकों को उनके काम में सहायता करने के लिए किया जा रहा है, न कि उनके नैदानिक निर्णय को प्रतिस्थापित करने के लिए।

स्वास्थ्य सेवा में AI का सबसे बड़ा जोखिम क्या है?

स्वास्थ्य सेवा में AI का एक सबसे बड़ा जोखिम डेटा पूर्वाग्रह है। यदि AI मॉडल को विविध आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करने वाले डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह गलत निदान और पक्षपाती उपचार सिफारिशों को जन्म दे सकता है।

AI वर्तमान में स्वास्थ्य सेवा में किन कार्यों में मदद कर रहा है?

AI वर्तमान में प्रशासनिक कार्यों, मेडिकल इमेजिंग वर्कफ़्लो में तेजी लाने और डॉक्टरों के लिए दस्तावेज़ीकरण के समय को कम करने जैसे कार्यों में सहायता कर रहा है, जिससे उन्हें रोगी की देखभाल पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है।

बातचीत वाले AI और क्लिनिकल AI में क्या अंतर है?

क्लिनिकल AI विशेष रूप से नैदानिक सेटिंग्स के लिए डिज़ाइन किए गए नियंत्रित और मान्य उपकरण हैं। इसके विपरीत, सामान्य-उद्देश्य वाला बातचीत वाला AI अधिक अप्रत्याशित होता है और इसे नैदानिक सुरक्षा के बजाय उपयोगकर्ता अनुभव और सहजता के लिए अनुकूलित किया जाता है।

यह जानकारी केवल सामान्य जन-जागरूकता के उद्देश्य से प्रकाशित की गई है।