स्वास्थ्य में एआई के वादे और खतरे क्या हैं?

इंडियन काउंसिल ऑफ मेडिकल रिसर्च (आईसीएमआर) ने हाल ही में हेल्थकेयर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के इस्तेमाल पर व्यापक नैतिक दिशा-निर्देश जारी किए हैं। ये दिशानिर्देश मानव स्वायत्तता, डेटा गोपनीयता, पक्षपात, जवाबदेही आदि जैसे मुद्दों पर विचार करते हैं और उन्हें संबोधित करने के लिए मार्गदर्शक सिद्धांत प्रदान करते हैं।

मिंट भारत के स्वास्थ्य क्षेत्र में एआई को लागू करने के अवसरों और जोखिमों की व्याख्या करता है।

एआई स्वास्थ्य सेवा के लिए कितना विघटनकारी हो सकता है?

बहुत। यह बेहतर निदान और अधिक सटीक उपचार का वादा करता है, इसके अलावा शेड्यूलिंग कार्यों और नियुक्तियों और अन्य छोटे कार्यों की कड़ी मेहनत को दूर करता है।

Microsoft और Forus Health के साथ साझेदारी में नीति आयोग मधुमेह की जटिलताओं का जल्द पता लगाने के लिए एक एल्गोरिदम विकसित कर रहा है। Qure.ai और DeepTek जैसे स्टार्टअप अस्पतालों और सरकारों के साथ तपेदिक (टीबी) की जांच में रेडियोलॉजिकल टूल का उपयोग करके काम कर रहे हैं, फेफड़ों के कैंसर का जल्द पता लगाने के लिए कम्प्यूटरीकृत टोमोग्राफी (सीटी) स्कैन का विश्लेषण कर रहे हैं, और इसी तरह।

हेल्थप्लिक्स भी हैं, जो एआई-आधारित ऐप का उपयोग करके ई-प्रिस्क्रिप्शन जेनरेशन, लैब मैनेजमेंट, बिलिंग और रोगियों को रिमाइंडर भेजने के लिए समाधान प्रदान करता है। Wysa, एक मानसिक-स्वास्थ्य स्टार्टअप, संज्ञानात्मक व्यवहार थेरेपी तकनीकों और ऑन-डिमांड समर्थन का उपयोग करके उपयोगकर्ताओं को उनके मानसिक स्वास्थ्य का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए AI-आधारित चैटबॉट का उपयोग करता है।

एक अन्य उच्च क्षमता वाला क्षेत्र महामारी विज्ञान है - एक संचारी रोग के प्रसार को सीमित करने के लिए शुरुआती पहचान के लिए डेटा का उपयोग करना, जिसका महामारी के दौरान विभिन्न अधिकारियों द्वारा लाभ उठाया गया था।

भारतीय स्वास्थ्य सेवा महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की कमी से त्रस्त है, जैसे उचित नैदानिक ​​उपकरण, विशेष रूप से ग्रामीण क्षेत्रों में, और डॉक्टरों और स्वास्थ्य कर्मचारियों की कमी। एआई-आधारित समाधान इन चुनौतियों से निपटने में मदद कर सकते हैं।

चीजें कैसे गलत हो सकती हैं?

सबसे तात्कालिक चुनौतियों में से एक सूचित सहमति से संबंधित है। एआई के आगमन के साथ साधारण रोगी-चिकित्सक संबंध बदलने के लिए तैयार है। डॉक्टर और पेशेवर स्वयं यह नहीं समझ सकते हैं कि एक निश्चित एआई एक निर्णय पर कैसे पहुंचा, जो रोगियों की सहमति लेने के लिए एक चुनौती पेश कर सकता है।

एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए एक संबंधित चिंता सटीक और विश्वसनीय डेटा की उपलब्धता है। मरीजों और उपयोगकर्ताओं को इस अंत तक डेटा साझा करने की अनुमति देने के लिए शिक्षित होने की आवश्यकता होगी। डेटा के व्यापक उपयोग के मामले में, इसकी गोपनीयता भी एक चिंता का विषय होगी। एआई सिस्टम को न केवल पारदर्शी होना होगा, बल्कि आम लोगों की समझ में आने वाली भाषा में जानकारी प्रदान करने में भी सक्षम होना होगा ताकि वे अपने डेटा को साझा करने के बारे में एक सूचित निर्णय ले सकें।

प्रशिक्षण डेटा में विविधता की कमी भी एक बहिष्करण एल्गोरिथम के डिजाइन को जन्म दे सकती है। एआई अनुप्रयोगों को सभी आयु, आय, क्षेत्र आदि के उपयोगकर्ताओं को शामिल करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। जैसा कि एआई सिस्टम द्वारा तेजी से निर्णय लिए जाएंगे, अगर कुछ गलत होता है तो जवाबदेही और उत्तरदायित्व सुनिश्चित करना भी एक चुनौती होगी।

ICMR द्वारा सुझाए गए मार्गदर्शक सिद्धांत क्या हैं?

ICMR ने सभी हितधारकों (शोधकर्ताओं, उद्योग, प्रायोजकों, अस्पतालों, चिकित्सकों, रोगियों, नियामकों, आदि) के लिए AI प्रौद्योगिकियों के सत्यापन और तैनाती के सिद्धांतों को निर्धारित किया है। इसने एआई से संबंधित मुद्दों के लिए 10 शासी सिद्धांतों को सूचीबद्ध किया है - स्वायत्तता; सुरक्षा और जोखिम न्यूनीकरण; विश्वसनीयता; डाटा प्राइवेसी; जवाबदेही और दायित्व; डेटा गुणवत्ता का अनुकूलन; पहुंच, इक्विटी और समावेशिता; जोखिम न्यूनीकरण और सुरक्षा; सहयोग; गैर-भेदभाव और निष्पक्षता; और वैधता।

source: livemint