कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकियों की तीव्र प्रगति ने चिकित्सा के क्षेत्र में उत्साह और चिंता दोनों को जन्म दिया है। एक ओर, ये शक्तिशाली एल्गोरिदम स्वास्थ्य सेवा में क्रांति लाने की अपार क्षमता रखते हैं, निदान में तेजी लाने से लेकर उपचार योजनाओं को अनुकूलित करने तक। हालाँकि, वास्तविक दुनिया की चिकित्सा पद्धति में एआई का एकीकरण भी महत्वपूर्ण चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है, जिन्हें सावधानीपूर्वक नेविगेट किया जाना चाहिए।

हाल के वर्षों में सैकड़ों AI-संचालित चिकित्सा उपकरणों को विनियामक अनुमोदन प्राप्त हुआ है, इसलिए इन उपकरणों से रोगियों को वास्तव में लाभ मिले, यह सुनिश्चित करने के लिए अधिक कठोर नैदानिक सत्यापन की मांग बढ़ रही है। AI का बेतरतीब ढंग से इस्तेमाल न केवल परिणामों को बेहतर बनाने में विफल हो सकता है, बल्कि सबसे खराब मामलों में, रोगी को नुकसान पहुंचा सकता है। चिकित्सा AI के जिम्मेदार विकास और कार्यान्वयन के लिए एक बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, जो नैदानिक परीक्षण, एल्गोरिदम पूर्वाग्रह, मानव-AI इंटरैक्शन और रोगी सहमति के आसपास के जटिल मुद्दों को संबोधित करता है।

जल्दबाजी में तैनाती के खतरे

आपातकालीन विभाग में हृदयाघात के दुखद मामले को देखने वाले बाल रोग विशेषज्ञ डेविन सिंह की कहानी, नैदानिक उपयोग से पहले एआई सिस्टम के गहन मूल्यांकन की तत्काल आवश्यकता को उजागर करती है। बच्चे की मौत से स्तब्ध सिंह को बाल रोग और कंप्यूटर विज्ञान में अपनी दोहरी विशेषज्ञता का लाभ उठाने के लिए मजबूर होना पड़ा ताकि यह पता लगाया जा सके कि एआई प्रतीक्षा समय को कम करने और देखभाल में तेजी लाने में कैसे मदद कर सकता है। अपने शोध के माध्यम से, सिंह और उनके सहयोगियों ने एआई मॉडल का एक सूट विकसित किया जो तेजी से निदान प्रदान कर सकता है और बाल रोगियों के लिए उपयुक्त परीक्षणों की सिफारिश कर सकता है।

जबकि पूर्वव्यापी डेटा विश्लेषण ने आशाजनक परिणाम दिखाए, जिसमें आपातकालीन विभाग के 20% से अधिक दौरों में देखभाल में तेजी लाने की क्षमता है, यह इस तरह के एआई हस्तक्षेप के वास्तविक दुनिया के प्रभाव को सत्यापित करने में केवल पहला कदम है। चिकित्सा एआई का उचित परीक्षण एक जटिल, बहु-चरणीय प्रक्रिया है जो प्रारंभिक एल्गोरिदमिक प्रदर्शन से कहीं आगे जाती है।

दुर्भाग्य से, वर्तमान परिदृश्य नैदानिक सत्यापन में महत्वपूर्ण अंतरालों में से एक है। हाल ही में एक समीक्षा में पाया गया कि 2020 और 2022 के बीच एआई हस्तक्षेपों के केवल 65 यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण प्रकाशित किए गए थे - सैकड़ों एआई-संचालित चिकित्सा उपकरणों की तुलना में यह एक मामूली संख्या है जिन्हें अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन (एफडीए) जैसे नियामकों द्वारा उपयोग के लिए अनुमोदित किया गया है।

लॉस एंजिल्स में सीडर-सिनाई मेडिकल सेंटर के हृदय रोग विशेषज्ञ डेविड ओयांग ने स्पष्ट रूप से कहा: "स्वास्थ्य सेवा संगठनों को कई स्वीकृत उपकरण मिल रहे हैं, जिनका नैदानिक सत्यापन नहीं है।" कठोर परीक्षण की कमी का मतलब है कि अस्पतालों और क्लीनिकों को अक्सर इन तकनीकों को अपनाने के बारे में उच्च-दांव वाले निर्णय लेने पड़ते हैं, जबकि उनके वास्तविक दुनिया पर पड़ने वाले प्रभाव के बारे में सीमित साक्ष्य होते हैं।

चिकित्सा एआई बाजार में प्रोत्साहन संरचनाएं इस समस्या को और बढ़ा सकती हैं। अमेरिका में, स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रम पहले से ही कुछ एआई उपकरणों का उपयोग करने के लिए अस्पतालों को प्रतिपूर्ति करते हैं, जिससे इन उपकरणों को अपनाने के लिए वित्तीय प्रेरणा मिलती है, भले ही रोगी देखभाल के लिए उनके लाभ अप्रमाणित हों। ओयांग का सुझाव है कि यह कंपनियों को क्लिनिकल परीक्षणों की महंगी और समय लेने वाली प्रक्रिया में निवेश करने से हतोत्साहित कर सकता है, क्योंकि प्रतिपूर्ति अनुमोदन प्राप्त करना बेहतर स्वास्थ्य परिणामों का प्रदर्शन करने से अधिक प्राथमिकता हो सकती है।

केंद्रीकृत सरकारी वित्तपोषण वाली स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों में स्थिति अलग हो सकती है, जहाँ प्रौद्योगिकियों को हासिल करने से पहले साक्ष्य के लिए उच्च मानक होते हैं। लेकिन कुल मिलाकर, वर्तमान विनियामक वातावरण ने मानक को बहुत कम कर दिया है, जिसमें रोगियों के लिए संभावित उच्च जोखिम वाले उपकरणों को अक्सर स्वीकृति के लिए केवल सीमित नैदानिक डेटा की आवश्यकता होती है।

मानवीय कारकों का लेखा-जोखा

यहां तक कि जब एक AI सिस्टम ने नियंत्रित अध्ययन में आशाजनक परिणाम प्रदर्शित किए हैं, तब भी इसका वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन इस बात से काफी प्रभावित हो सकता है कि स्वास्थ्य सेवा पेशेवर तकनीक के साथ कैसे बातचीत करते हैं और उस पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं। यह “लूप में मानव” कारक एक महत्वपूर्ण विचार है जिसे अक्सर अनदेखा किया जाता है।

एम्स्टर्डम यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर का अनुभव इसका एक बेहतरीन उदाहरण है। वहां के शोधकर्ताओं ने एडवर्ड्स लाइफसाइंसेज द्वारा विकसित एक एल्गोरिदम का परीक्षण करने के लिए एक यादृच्छिक परीक्षण किया, जो सर्जरी के दौरान कम रक्तचाप की घटना की भविष्यवाणी कर सकता था, एक खतरनाक स्थिति जिसे इंट्राऑपरेटिव हाइपोटेंशन के रूप में जाना जाता है। प्रारंभिक परीक्षण से पता चला कि एल्गोरिदम, एक स्पष्ट उपचार प्रोटोकॉल के साथ मिलकर हाइपोटेंशन एपिसोड की अवधि को कम करने में प्रभावी था।

हालाँकि, किसी अन्य संस्था द्वारा किए गए बाद के परीक्षण में इन लाभों को दोहराने में विफलता मिली। मुख्य अंतर? पहले सफल परीक्षण में, शोधकर्ताओं ने एनेस्थेसियोलॉजिस्ट को एल्गोरिदम के अलर्ट पर प्रतिक्रिया देने के तरीके के बारे में सावधानीपूर्वक तैयार किया था। लेकिन दूसरे परीक्षण में, "अलार्म बजने पर बेडसाइड चिकित्सकों द्वारा कुछ करने के लिए कोई अनुपालन नहीं किया गया," जैसा कि एनेस्थेसियोलॉजिस्ट डेनिस वीलो बताते हैं।

यह मानवीय कारक महत्वपूर्ण है। एक बेहतरीन AI एल्गोरिदम विफल हो जाएगा यदि इसका उपयोग करने वाले स्वास्थ्य सेवा प्रदाता इसकी सिफारिशों को अनदेखा या गलत तरीके से व्याख्या करना चुनते हैं। "अलर्ट थकान" जैसे कारक, जहां चिकित्सक AI द्वारा उत्पन्न चेतावनियों की उच्च मात्रा के प्रति असंवेदनशील हो जाते हैं, तकनीक की क्षमता को भी कमजोर कर सकते हैं।

एआई डेवलपर्स और अंतिम उपयोगकर्ताओं के बीच की खाई को पाटना आवश्यक है। जैसा कि मेयो क्लिनिक शोधकर्ता बारबरा बैरी ने हृदय की स्थितियों का पता लगाने के लिए एक एल्गोरिदम का परीक्षण करते समय पाया, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता इस बारे में अधिक मार्गदर्शन चाहते थे कि उपकरण के निष्कर्षों को रोगियों तक प्रभावी ढंग से कैसे पहुँचाया जाए। इस तरह के उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन अंतर्दृष्टि को शामिल करना नैदानिक वर्कफ़्लो में एआई के सुचारू एकीकरण को सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

केवल चिकित्सकों से परे, रोगी की भूमिका पर भी विचार किया जाना चाहिए। कई मौजूदा चिकित्सा एआई अनुप्रयोग पर्दे के पीछे काम करते हैं, स्क्रीनिंग, निदान और उपचार योजना में प्रदाताओं की सहायता करते हैं। लेकिन जैसा कि सिंह की बाल चिकित्सा आपातकालीन विभाग परियोजना दर्शाती है, एआई उपकरणों का एक बढ़ता हुआ वर्ग है जिसका उद्देश्य रोगियों को सीधे सशक्त बनाना है, कुछ निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्वचालित करना है।

इस मामले में, AI सिस्टम ट्राइएज डेटा लेगा, पूर्वानुमान लगाएगा, और फिर परीक्षण के साथ आगे बढ़ने के लिए माता-पिता या देखभाल करने वाले की सीधी स्वीकृति लेगा - प्रभावी रूप से चिकित्सक को लूप से हटा देगा। यह रोगी की सहमति, जिम्मेदारी और दायित्व के बारे में अभूतपूर्व नैतिक और नियामक प्रश्न उठाता है। हम ऐसे स्वचालित परिदृश्यों में परिवारों से वास्तव में सूचित और प्रामाणिक सहमति कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं? अगर कुछ गलत हो जाता है तो कानूनी निहितार्थ क्या हैं?

ये अज्ञात क्षेत्र हैं, और सिंह की टीम इन्हें नेविगेट करने के लिए कानूनी विशेषज्ञों और नियामकों के साथ साझेदारी कर रही है। लेकिन अधिक व्यापक रूप से, चिकित्सा एआई समुदाय को इन तकनीकों के डेटा स्रोत और अंतिम उपयोगकर्ता दोनों के रूप में रोगी की उभरती भूमिका से जूझना होगा। पारदर्शी संचार, सार्थक सहमति प्रक्रियाएँ और मजबूत डेटा शासन ढाँचे आवश्यक होंगे।

एल्गोरिदम संबंधी पूर्वाग्रह को संबोधित करना

मेडिकल एआई के परीक्षण और तैनाती में एक और महत्वपूर्ण चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि ये उपकरण विविध रोगी आबादी में समान रूप से प्रदर्शन करें। एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह, जहां एक एआई प्रणाली जाति, लिंग या सामाजिक आर्थिक स्थिति जैसे कारकों के आधार पर विषम या भेदभावपूर्ण आउटपुट प्रदर्शित करती है, स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में एक अच्छी तरह से प्रलेखित समस्या है।

क्लिनिकल ट्रायल की आबादी अक्सर उन व्यापक रोगी आबादी का प्रतिनिधित्व करने में विफल हो जाती है, जिनकी सेवा ये तकनीकें करेंगी। जैसा कि ब्रिटेन में बर्मिंघम विश्वविद्यालय के एक क्लिनिकल शोधकर्ता शियाओक्सुआन लियू ने कहा: "यह एक ज्ञात तथ्य है कि जब एआई एल्गोरिदम का उपयोग उस डेटा पर किया जाता है जो उस डेटा से अलग होता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था, तो वे बहुत कमज़ोर होते हैं।"

डायबिटिक रेटिनोपैथी का पता लगाने के लिए Google Health के एल्गोरिदम का उदाहरण इस जोखिम को दर्शाता है। जबकि कंपनी के होम बेस पालो ऑल्टो, कैलिफ़ोर्निया में किए गए परीक्षण में टूल ने उच्च सटीकता का प्रदर्शन किया, थाईलैंड में क्लीनिकों में तैनात किए जाने पर इसका प्रदर्शन काफी कम हो गया। एक अवलोकन अध्ययन से पता चला कि थाई सेटिंग्स में प्रकाश की स्थिति और छवि गुणवत्ता में अंतर ने एल्गोरिदम की प्रभावशीलता को कम कर दिया।

ऐसे मामले मेडिकल एआई सिस्टम का मूल्यांकन न केवल आदर्श शोध सेटिंग्स में, बल्कि वास्तविक दुनिया के नैदानिक वातावरण और रोगी आबादी के पूरे स्पेक्ट्रम में करने की महत्वपूर्ण आवश्यकता को उजागर करते हैं, जहाँ उनका उपयोग किया जाएगा। कठोर पूर्वाग्रह परीक्षण नैदानिक सत्यापन प्रक्रिया का एक मुख्य घटक होना चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि ये प्रौद्योगिकियाँ मौजूदा स्वास्थ्य सेवा असमानताओं को न बढ़ाएँ।

स्थानीय सत्यापन के लिए क्षमता निर्माण

मेडिकल एआई के परीक्षण में आने वाली बहुआयामी चुनौतियों को देखते हुए, सवाल उठता है: इस महत्वपूर्ण कार्य के लिए कौन जिम्मेदार होना चाहिए? कुछ लोगों का तर्क है कि प्रत्येक व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा संस्थान को किसी भी एआई उपकरण को अपनाने से पहले अपना स्वयं का मूल्यांकन करना चाहिए। लेकिन जैसा कि एआई विशेषज्ञ शाउना ओवरगार्ड बताते हैं, यह एक महत्वपूर्ण बोझ है, खासकर छोटे स्वास्थ्य सेवा संगठनों के लिए।

इस समस्या को हल करने के लिए, चिकित्सा AI सत्यापन के लिए अधिक केंद्रीकृत, मानकीकृत दृष्टिकोण बनाने के लिए सहयोगात्मक प्रयास उभर रहे हैं। स्वास्थ्य AI के लिए गठबंधन, जिसमें उद्योग, शिक्षा और रोगी समूहों के प्रतिनिधि शामिल हैं, ने "स्वास्थ्य AI आश्वासन प्रयोगशालाओं" के एक नेटवर्क की स्थापना का प्रस्ताव दिया है जो सिद्धांतों के एक सहमत सेट का उपयोग करके मॉडल का मूल्यांकन कर सकते हैं।

इस बीच, गॉर्डन और बेट्टी मूर फाउंडेशन द्वारा वित्तपोषित हेल्थ एआई पार्टनरशिप का उद्देश्य किसी भी स्वास्थ्य सेवा संगठन के भीतर तकनीकी सहायता और स्थानीय सत्यापन क्षमताओं का निर्माण करना है जो अपने दम पर एआई मॉडल का परीक्षण करना चाहते हैं। ड्यूक यूनिवर्सिटी के क्लिनिकल डेटा साइंटिस्ट मार्क सेंडक का तर्क है, "हर सेटिंग में उस परीक्षण को करने के लिए अपनी आंतरिक क्षमताएं और बुनियादी ढाँचा होना चाहिए।"

रेडियोलॉजी पार्टनर्स की नीना कोटलर इस बात से सहमत हैं कि स्थानीय सत्यापन महत्वपूर्ण है, लेकिन साथ ही वे अंतिम उपयोगकर्ताओं को शिक्षित करने के महत्व पर भी जोर देती हैं - चिकित्सक जो अभ्यास में इन एआई उपकरणों का संचालन करेंगे। "स्वास्थ्य सेवा में लगभग कोई भी एआई स्वायत्त नहीं है," वह कहती हैं। "हमें यह सोचना शुरू करना होगा कि हम कैसे सुनिश्चित करें कि हम सटीकता को माप रहे हैं, न केवल एआई की, बल्कि एआई और अंतिम उपयोगकर्ता की भी।"

जिम्मेदार चिकित्सा एआई के भविष्य की ओर

एआई-संचालित चिकित्सा उपकरणों के तेजी से प्रसार ने उनके नैदानिक सत्यापन और नैतिक कार्यान्वयन के लिए मजबूत ढांचे के विकास को पीछे छोड़ दिया है। नतीजतन, स्वास्थ्य सेवा संगठनों को अक्सर सीमित मार्गदर्शन और सहायता के साथ इन अज्ञात क्षेत्रों में खुद ही आगे बढ़ना पड़ता है।

हालाँकि, चिकित्सा एआई समुदाय अधिक कठोर, सहयोगात्मक और रोगी-केंद्रित दृष्टिकोण की आवश्यकता के इर्द-गिर्द तेजी से एकजुट हो रहा है। प्रमुख प्राथमिकताओं में शामिल हैं:

1. नैदानिक सत्यापन आवश्यकताओं को मजबूत करना: नियामक निकायों को वास्तविक दुनिया के प्रभाव के साक्ष्य के लिए मानक को बढ़ाना चाहिए, विविध आबादी में नैदानिक परिणामों, सुरक्षा और समानता का आकलन करने के लिए सिर्फ एल्गोरिदमिक प्रदर्शन से आगे जाना चाहिए।

2. बहु-हितधारक सहयोग को बढ़ावा देना: उद्योग, शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और रोगी अधिवक्ताओं को चिकित्सा एआई परीक्षण और तैनाती के लिए मानकीकृत सिद्धांतों और प्रक्रियाओं को स्थापित करने के लिए मिलकर काम करना चाहिए।

3. स्थानीय सत्यापन क्षमताओं को सशक्त बनाना: सभी आकार के स्वास्थ्य सेवा संगठनों को अपने स्वयं के नैदानिक सेटिंग्स और वर्कफ़्लो के भीतर एआई उपकरणों का गहन मूल्यांकन करने के लिए तकनीकी संसाधनों और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

4. मानवीय तत्व को केन्द्र में रखना: एआई प्रणालियों और स्वास्थ्य पेशेवरों, साथ ही रोगियों और उनके परिवारों के बीच बातचीत को सुचारू एकीकरण और विश्वास सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक डिजाइन और अध्ययन किया जाना चाहिए।

5. नैतिक विचारों को संबोधित करना: रोगी की सहमति, डेटा शासन, एल्गोरिदम संबंधी पूर्वाग्रह और जवाबदेही के मुद्दों को सक्रिय रूप से निपटाया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि चिकित्सा एआई को नैतिक और न्यायसंगत तरीके से लागू किया जाए।

जिम्मेदार एआई विकास और तैनाती के लिए इस बहुआयामी दृष्टिकोण को अपनाकर, चिकित्सा समुदाय जोखिमों को कम करते हुए इन तकनीकों की परिवर्तनकारी शक्ति का दोहन कर सकता है। दांव ऊंचे हैं, क्योंकि मरीजों का जीवन और कल्याण अधर में लटका हुआ है। लेकिन परिश्रम, सहयोग और नैदानिक सत्यापन और नैतिक कार्यान्वयन के लिए दृढ़ प्रतिबद्धता के साथ, चिकित्सा में एआई के वादे को इसकी पूरी क्षमता तक साकार किया जा सकता है।

​