AI से मेडिकल स्कैन रिपोर्ट को मरीज़ों के लिए समझना दोगुना आसान हो जाएगा

LONDON.लंदन: शेफ़ील्ड यूनिवर्सिटी की एक बड़ी नई स्टडी से पता चलता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जल्द ही मरीज़ों को मुश्किल मेडिकल स्कैन के नतीजों को समझने में मदद कर सकता है, जिससे क्लिनिकल एक्यूरेसी खोए बिना उन्हें समझना बहुत आसान हो जाएगा। रिसर्च में पाया गया कि जब X-Ray, CT और MRI स्कैन के लिए रेडियोलॉजी रिपोर्ट को ChatGPT जैसे एडवांस्ड AI सिस्टम का इस्तेमाल करके फिर से लिखा गया, तो मरीज़ों को उन्हें ओरिजिनल वर्शन की तुलना में समझना लगभग दोगुना आसान लगा। एनालिसिस से पता चला कि पढ़ने का लेवल “यूनिवर्सिटी लेवल” से गिरकर 11-13 साल के स्कूली बच्चे की समझ के ज़्यादा करीब आ गया। नतीजों से पता चलता है कि AI-असिस्टेड एक्सप्लेनेशन मेडिकल रिपोर्ट का एक स्टैंडर्ड साथी बन सकता है, जिससे नेशनल हेल्थ सर्विस (NHS) सहित हेल्थकेयर सिस्टम में ट्रांसपेरेंसी और भरोसा बेहतर बनाने में मदद मिलेगी।

रिसर्चर्स ने 2022 और 2025 के बीच पब्लिश हुई 38 स्टडीज़ का रिव्यू किया, जिसमें 12,000 से ज़्यादा रेडियोलॉजी रिपोर्ट शामिल थीं जिन्हें AI का इस्तेमाल करके आसान बनाया गया था। इन दोबारा लिखी गई रिपोर्ट्स को मरीज़ों, आम लोगों और डॉक्टरों ने जांचा, ताकि मरीज़ों की समझ और क्लिनिकल एक्यूरेसी दोनों का पता लगाया जा सके। रेडियोलॉजी रिपोर्ट्स आम तौर पर मरीज़ों के बजाय डॉक्टरों के लिए लिखी जाती हैं। हालांकि, मरीज़ों पर ध्यान देने वाली देखभाल को बढ़ावा देने वाली पहल, जैसे कि NHS ऐप, और मेडिकल रिकॉर्ड में ज़्यादा ट्रांसपेरेंसी ज़रूरी करने वाली नई पॉलिसी का मतलब है कि इन रिपोर्ट्स तक मरीज़ों की पहुंच तेज़ी से बढ़ी है। स्टडी के मुख्य लेखक, डॉ. समीर अलाबेद, जो शेफ़ील्ड यूनिवर्सिटी में सीनियर क्लिनिकल रिसर्च फेलो और शेफ़ील्ड टीचिंग हॉस्पिटल्स NHS फ़ाउंडेशन ट्रस्ट में ऑनरेरी कंसल्टेंट कार्डियो रेडियोलॉजिस्ट हैं, ने कहा: “इन रिपोर्ट्स के साथ असली दिक्कत यह है कि ये मरीज़ों को ध्यान में रखकर नहीं लिखी जाती हैं। ये अक्सर टेक्निकल शब्दों और शॉर्ट फ़ॉर्म से भरी होती हैं जिन्हें आसानी से गलत समझा जा सकता है, जिससे बेवजह की चिंता, झूठा भरोसा और कन्फ्यूजन होता है।

“जिन मरीज़ों को हेल्थ लिटरेसी कम है या जिनकी दूसरी भाषा इंग्लिश है, उन्हें खास तौर पर नुकसान होता है। डॉक्टरों को अक्सर देखभाल और इलाज पर ध्यान देने के बजाय रिपोर्ट की टर्मिनोलॉजी समझाने में कीमती अपॉइंटमेंट टाइम लगाना पड़ता है। हर मरीज़ के लिए थोड़ा सा समय भी NHS में बड़े फायदे दे सकता है।” इन AI-सिंप्लीफाइड रिपोर्ट्स को रिव्यू करने वाले डॉक्टरों ने पाया कि ज़्यादातर रिपोर्ट्स सही और पूरी थीं, लेकिन लगभग एक परसेंट में गलतियाँ थीं, जैसे कि गलत डायग्नोसिस। इससे पता चलता है कि यह तरीका बहुत उम्मीद जगाने वाला है, फिर भी इस पर ध्यान से नज़र रखने की ज़रूरत है। जिन 38 स्टडीज़ का रिव्यू किया गया, उनमें से कोई भी UK या NHS सेटिंग्स में नहीं की गई थी, यह एक बड़ी कमी है जिसे डॉ. समीर कहते हैं कि रिसर्च टीम अब ठीक करने की कोशिश कर रही है। डॉ. समीर ने कहा, “इस रिसर्च ने कई खास ज़रूरतों पर रोशनी डाली है। सबसे ज़रूरी NHS क्लिनिकल वर्कफ़्लो में रियल-वर्ल्ड टेस्टिंग की ज़रूरत है ताकि सेफ्टी, एफिशिएंसी और मरीज़ों के नतीजों का सही अंदाज़ा लगाया जा सके।” उन्होंने आगे कहा, “इसमें ह्यूमन-ओवरसाइट मॉडल्स शामिल हैं, जहाँ डॉक्टर AI से बनी बातों को मरीज़ों के साथ शेयर करने से पहले रिव्यू और अप्रूव करते हैं। हमारा लॉन्ग-टर्म गोल डॉक्टरों की जगह लेना नहीं है, बल्कि हेल्थकेयर में ज़्यादा साफ़, दयालु और ज़्यादा बराबर कम्युनिकेशन को सपोर्ट करना है।” यह रिसर्च यूनिवर्सिटी के आइडियाज़ को असर में बदलने के मकसद को दिखाता है, जो आज़ाद सोच और शेयर्ड मकसद का एक सच्चा उदाहरण है।