भारत के स्वास्थ्य क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

भारत के स्वास्थ्य क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

चर्चा में क्यों –

पांच साल के भीतर हर भारतीय को 24/7 उपलब्ध एक निःशुल्क AI-संचालित प्राथमिक देखभाल चिकित्सक प्रदान करने के महत्वाकांक्षी लक्ष्य ने व्यवहार्यता, स्थिरता और इस तरह की बड़े पैमाने की पहल को प्रबंधित करने के लिए भारत की तैयारी के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाए हैं।

प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल (PHC) का क्या अर्थ है?

यह स्वास्थ्य देखभाल का एक मॉडल है जिसका उद्देश्य लोगों को सुलभ, निरंतर और समन्वित देखभाल प्रदान करना है। यह इस विचार पर आधारित है कि सभी को स्वास्थ्य के उच्चतम प्राप्त करने योग्य स्तर का अधिकार है।

इसके तीन घटक हैं:

1. एकीकृत स्वास्थ्य सेवाएँ: लोगों की जीवन भर की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए स्वास्थ्य सेवाएँ प्रदान करना
2. स्वास्थ्य निर्धारकों को संबोधित करना: स्वास्थ्य के व्यापक निर्धारकों को संबोधित करने के लिए बहु-क्षेत्रीय नीति और कार्रवाई का उपयोग करना
3. समुदायों को सशक्त बनाना: व्यक्तियों, परिवारों और समुदायों को अपने स्वास्थ्य की जिम्मेदारी लेने के लिए सशक्त बनाना

स्वास्थ्य में एआई की योग्यता

 त्रुटियां कम करें और दक्षता बढ़ाएं - एआई स्वास्थ्य देखभाल में दक्षता बढ़ा सकता है और त्रुटियां कम कर सकता है।

 त्रुटियों को कम करना और दक्षता बढ़ाना - AI विशिष्ट, अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों में उपयोगी हो सकता है जैसे कि अस्पताल की आपूर्ति की ज़रूरतों का पूर्वानुमान लगाना, बायोमेडिकल कचरे का प्रबंधन करना या दवा खरीद को अनुकूलित करना।

 चिकित्सा शिक्षा का समर्थन करें - ये मॉडल चिकित्सा पेशेवरों के लिए व्यक्तिगत सीखने के अनुभव को बढ़ाते हैं।

 अस्पताल की आपूर्ति की ज़रूरतों का पूर्वानुमान लगाना

 चिकित्सा छवियों की स्क्रीनिंग करना

 LLM के माध्यम से शोध लेखन - AI हिस्टोपैथोलॉजी स्लाइड और चिकित्सा छवियों की स्क्रीनिंग में सहायता कर सकता है या बड़े भाषा मॉडल (LLM) और बड़े मल्टीमॉडल मॉडल (LMM) के माध्यम से चिकित्सा शिक्षा और शोध लेखन का समर्थन कर सकता है।

स्वास्थ्य क्षेत्र में AI से जुड़ी चुनौतियाँ

 इसमें भौतिक दुनिया को समझने, तर्क करने और नैतिक निर्णय लेने जैसी मानवीय विशेषताओं का अभाव है, जो सभी स्वास्थ्य देखभाल में आवश्यक हैं।

 AI के लिए डेटा को कैप्चर करने, एकत्र करने और प्रशिक्षित करने के लिए बुनियादी ढाँचा स्थापित करना महंगा है।

- इसके अतिरिक्त, स्वास्थ्य डेटा लगातार विकसित होता रहता है, जिसके लिए निरंतर अपडेट और मॉडल को ठीक करने की आवश्यकता होती है, जिससे आवर्ती लागतें बढ़ती हैं।

 AI का निर्णय लेना अक्सर अस्पष्ट होता है।

- स्वास्थ्य सेवा में, पारदर्शिता की कमी से भरोसा कम होता है, क्योंकि चिकित्सा पेशेवर और मरीज़ यह समझने में असमर्थ होते हैं कि निदान या उपचार की सिफ़ारिशें कैसे की जाती हैं।

- स्वास्थ्य सेवा के निर्णयों के लिए जवाबदेही और समझ की आवश्यकता होती है, जिसका AI में अभाव है।

- उदाहरण: स्वास्थ्य सेवा में गलतियाँ जीवन के लिए ख़तरा हो सकती हैं और इसके लिए जवाबदेही की आवश्यकता होती है।

- भारत की विविधतापूर्ण आबादी डेटा मानकीकरण को जटिल बनाती है, क्योंकि स्वास्थ्य संबंधी डेटा जटिल, व्यक्तिगत होता है और इसके लिए संदर्भ की आवश्यकता होती है।

- यूरोपीय संघ के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिनियम के विपरीत, भारत में व्यापक AI विनियमन का अभाव है।

- हाल की चिंताएँ, जैसे कि AI प्रशिक्षण में कम वेतन वाले श्रमिकों का शोषण, जैसा कि केन्या की संसद में उजागर हुआ, AI की नैतिक जटिलताओं को रेखांकित करता है।

- रोगियों की गोपनीयता और डेटा अधिकारों की सुरक्षा महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से भारत में विनियमन की कमी को देखते हुए। आगे की राह

• जबकि एआई भारत में स्वास्थ्य सेवा दक्षता में सुधार करने की संभावना रखता है, जटिल स्वास्थ्य सेवा आवश्यकताओं से निपटने के लिए इसकी तत्परता, एआई बुनियादी ढांचे को विकसित करने और बनाए रखने की लागत और रोगी डेटा गोपनीयता से जुड़ी नैतिक चिंताओं के बारे में महत्वपूर्ण चिंताएँ बनी हुई हैं।

• मजबूत शासन स्थापित करने, डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने और नैतिक विचारों को संबोधित करने पर ध्यान देने के साथ एक अधिक मापा दृष्टिकोण की आवश्यकता है।