सार:
यूटा, यूएसए, मेडिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग दायरे का और विस्तार कर रहा है और एआई सिस्टम को मरीजों का सीधे आकलन करने, उपचार योजनाओं पर निर्णय लेने और विशिष्ट परिस्थितियों में नुस्खे जारी करने की अनुमति दे रहा है। नए पायलट प्रोग्राम लॉन्च होने के साथ, यूटा संयुक्त राज्य अमेरिका में मेडिकल एआई विनियमन के लिए सबसे आक्रामक परीक्षण मैदानों में से एक बन रहा है।
यह नया प्रोजेक्ट मेडिकल एआई स्टार्टअप नोला हेल्थ द्वारा लॉन्च किया गया है, जो मुख्य रूप से हल्के से मध्यम मुँहासे वाले रोगियों को लक्षित करता है। उपयोगकर्ताओं को सबसे पहले ऐप के माध्यम से चेहरे की तस्वीर लेनी होगी और चिकित्सा इतिहास और व्यक्तिगत जानकारी भरनी होगी। एआई तब त्वचा की स्थिति का विश्लेषण करता है, मुँहासे की गंभीरता का आकलन करता है, और फिर रोगी द्वारा प्रदान की गई चिकित्सा जानकारी के आधार पर अनुमोदित दवाओं की सूची से एक उपयुक्त उपचार योजना का चयन करता है।
पारंपरिक टेलीमेडिसिन से अलग, इस प्रक्रिया का मूल एआई को पहले स्क्रीनिंग पूरी करने और फिर डॉक्टर द्वारा अंतिम निदान करने की अनुमति नहीं देना है। इसके बजाय, यह एआई को दवा लिखने के बारे में अंतिम निर्णय लेने और रोगी द्वारा निर्दिष्ट फार्मेसी को सीधे नुस्खा भेजने की अनुमति देता है।
हालाँकि, परियोजना ने शुरू से ही चिकित्सकों की भागीदारी को पूरी तरह से समाप्त नहीं किया। पायलट के प्रारंभिक चरण में, प्रत्येक एआई-जनित नुस्खे की समीक्षा और एक लाइसेंस प्राप्त यूटा चिकित्सक द्वारा हस्ताक्षर किए जाने की आवश्यकता होगी। जैसे-जैसे परियोजना आगे बढ़ेगी, डॉक्टरों की भागीदारी धीरे-धीरे कम हो जाएगी, अंततः एआई को डॉक्टरों द्वारा पूर्व समीक्षा के बिना योग्य नुस्खे जारी करने की अनुमति मिल जाएगी।
यूटा के अधिकारियों द्वारा घोषित पायलट समझौते के तहत, नोला हेल्थ वर्तमान में केवल वयस्क रोगियों के लिए हल्के से मध्यम मुँहासे का इलाज कर सकता है, और नुस्खे की सीमा निर्दिष्ट क्रीम और जैल सहित कुछ सामयिक दवाओं तक ही सीमित है। इस प्रणाली का उपयोग गंभीर मुँहासे के इलाज के लिए नहीं किया जा सकता है, न ही यह मौखिक दवाओं या आइसोट्रेटिनॉइन जैसे जोखिम भरे उपचार के विकल्प सुझा सकता है।
मरीजों को पहचान और आयु सत्यापन से भी गुजरना होगा, और नुस्खे केवल यूटा पते पर भेजे जा सकते हैं। गंभीर मुँहासे वाले रोगियों के लिए, जो गर्भवती हैं या गर्भवती होने की योजना बना रही हैं, जो स्तनपान करा रही हैं, जिनकी प्रतिरक्षा प्रणाली कमजोर हो गई है, और जिन्हें संबंधित दवाओं पर प्रतिकूल प्रतिक्रिया हुई है, एआई प्रणाली को स्वचालित नुस्खे प्रक्रिया को रोकना होगा और इसे मानव चिकित्सा कर्मियों को स्थानांतरित करना होगा।
यूटा इस तरह का प्रयोग क्यों कर सकता है इसका कारण हाल के वर्षों में राज्य द्वारा स्थापित "एआई नियामक सैंडबॉक्स" प्रणाली से संबंधित है। यह प्रणाली कंपनियों को सरकारी पर्यवेक्षण के तहत कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पादों का परीक्षण करने की अनुमति देती है, जबकि स्पष्ट रूप से परिभाषित सीमाओं के भीतर कुछ मौजूदा नियामक आवश्यकताओं को अस्थायी रूप से छूट देती है।
इसका मतलब है कि कंपनी असीमित "एआई मेडिकल लाइसेंस" प्राप्त नहीं करती है, लेकिन राज्य सरकार और संबंधित नियामक एजेंसियों के साथ एक समझौते पर हस्ताक्षर करने के बाद, यह सीमित समय के लिए विशिष्ट उत्पादों, विशिष्ट बीमारियों और विशिष्ट समूहों पर परीक्षण कर सकती है। व्यवसायों को अभी भी अन्य कानूनी आवश्यकताओं का अनुपालन करना होगा जिन्हें समझौते से छूट नहीं है।
वास्तव में, इस साल की शुरुआत में, यूटा संयुक्त राज्य अमेरिका का पहला राज्य बन गया जिसने एआई को स्वायत्त रूप से प्रिस्क्रिप्शन रिफिल को संभालने की अनुमति दी। उस समय, Doctronic ने एक AI चिकित्सा सेवा शुरू की जो डॉक्टरों की प्रत्यक्ष भागीदारी के बिना दीर्घकालिक उपचार प्राप्त करने वाले रोगियों के लिए कुछ पुरानी बीमारी की दवाओं को फिर से लिख सकती थी।
इस कार्यक्रम में आमतौर पर उपयोग की जाने वाली लगभग 190 गैर-नियंत्रित दवाएं शामिल हैं, लेकिन इसमें दर्द निवारक, इंजेक्शन वाली दवाएं और एडीएचडी के इलाज के लिए उपयोग की जाने वाली कुछ दवाएं शामिल नहीं हैं। मरीजों को पहले पहचान सत्यापन और चिकित्सा सूचना सत्यापन पास करना होगा, और फिर एआई यह तय करेगा कि पिछले नुस्खे और मरीज की वर्तमान स्थिति के आधार पर रिफिलिंग की अनुमति दी जाए या नहीं।
यूटा की वर्तमान नई नीति का मतलब है कि एआई मेडिकल परीक्षण "स्वचालित रीफिल" से "पहले नुस्खे" की ओर आगे बढ़ रहे हैं। दोनों के बीच एक स्पष्ट अंतर है: रिफिलिंग का मतलब है कि रोगी को पहले एक डॉक्टर द्वारा उपचार योजना निर्धारित की गई है, जबकि पहली बार निर्धारित करने का मतलब है कि एआई को रोगी की वर्तमान स्थिति के आधार पर नए नैदानिक निर्णय लेना चाहिए।
यही कारण है कि नोला स्वास्थ्य परियोजना पर विशेष ध्यान दिया गया है।
यूटा के अधिकारियों को नोला हेल्थ से कार्यक्रम की शुरुआत में प्रत्येक नुस्खे की दो प्रमाणित डॉक्टरों की समीक्षा करने की आवश्यकता है। जैसे-जैसे परियोजना आगे बढ़ती है, ऑडिट पद्धति धीरे-धीरे पोस्ट-ऑडिट और यादृच्छिक निरीक्षण में बदल सकती है, लेकिन हर बार जब यह एक नए चरण में प्रवेश करती है, तो इसे राज्य सरकार से लिखित अनुमोदन प्राप्त करना होगा।
व्यवसायों को पेशेवर देयता बीमा भी खरीदना चाहिए और प्रतिकूल घटनाओं के घटित होने के बाद नियामकों को रिपोर्ट करना चाहिए। साथ ही, फार्मेसियों को स्पष्ट रूप से सूचित किया जाना चाहिए कि नुस्खे एआई सिस्टम द्वारा तैयार किए जाते हैं और मुद्दों को संभालने के लिए संबंधित डॉक्टरों से संपर्क करने में सक्षम होना चाहिए।
यूटा नियामकों को यह भी आवश्यक है कि कंपनियां अन्य उपयोगों के लिए रोगी डेटा को न बेचें या स्थानांतरित न करें, और नियमित रूप से परियोजना संचालन पर डेटा जमा करना होगा, जिसमें एआई और चिकित्सक निर्णय के बीच स्थिरता की डिग्री जैसे संकेतक शामिल हैं।
यूटा सरकार का मानना है कि यह मॉडल यह पता लगा सकता है कि क्या एआई कुछ सामान्य, कम जोखिम वाले चिकित्सा परिदृश्यों में चिकित्सा लागत को कम कर सकता है और अपर्याप्त डॉक्टर संसाधनों की समस्या को कम कर सकता है। अपेक्षाकृत सरल स्थितियों वाले कुछ रोगियों के लिए, मोबाइल फोन के माध्यम से मूल्यांकन पूरा करने और दवा लिखने में सक्षम होने से क्लिनिक तक यात्रा करने का समय और खर्च कम हो सकता है।
हालाँकि, चिकित्सा समुदाय में इस मॉडल पर स्पष्ट विवाद रहा है।
आलोचकों का मानना है कि साधारण लगने वाली बीमारियों के लिए भी, डॉक्टरों को मरीज की उम्र, चिकित्सा इतिहास, अन्य दवाओं, एलर्जी और कुछ नैदानिक संकेतों पर विचार करने की आवश्यकता होती है, जिन्हें दवाएं लिखते समय मानकीकृत प्रश्नों और उत्तरों के माध्यम से आसानी से नहीं खोजा जा सकता है। यदि आप निर्णय के लिए पूरी तरह से एआई पर भरोसा करते हैं, तो एक बार जब सिस्टम महत्वपूर्ण जानकारी चूक जाता है, तो यह गलत उपचार का कारण बन सकता है।
इस साल की शुरुआत में, यूटा के एआई दवा रीफिल सिस्टम के सुरक्षा परीक्षण पर भी विवाद हुआ था। सुरक्षा शोधकर्ताओं ने अपेक्षाकृत सरल त्वरित शब्द हमलों का उपयोग संबंधित एआई सिस्टम को गलत चिकित्सा सलाह उत्पन्न करने के लिए किया है, जिसमें कुछ दवाओं की खुराक को गलत तरीके से बढ़ाना और खतरनाक दवा सिफारिशें देना शामिल है। इस तरह के परीक्षण मेडिकल एआई और साधारण चैटबॉट के बीच अंतर को और उजागर करते हैं।
मेडिकल एआई का सबसे बड़ा जोखिम यह है कि सामान्य चैटबॉट्स के गलत उत्तरों से भ्रामक जानकारी मिल सकती है। हालाँकि, एक बार जब मेडिकल एआई को दवा लिखने का अधिकार मिल जाता है, तो त्रुटियाँ सीधे वास्तविक दुनिया के चिकित्सा परिणामों में तब्दील हो सकती हैं।
इसलिए, यूटा में वर्तमान पायलट वास्तव में एक बहुत ही महत्वपूर्ण प्रश्न की खोज कर रहा है: किन परिस्थितियों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता "डॉक्टरों के लिए सहायक उपकरण" से "चिकित्सा निर्णयों के निष्पादक" में बदल सकती है।
समर्थकों का मानना है कि एआई को डॉक्टरों की जगह लेने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन यह बड़ी संख्या में मानकीकृत, दोहराव वाले और अपेक्षाकृत कम जोखिम वाले कार्य कर सकता है। उदाहरण के लिए, सरल त्वचा रोग मूल्यांकन, दीर्घकालिक पुरानी बीमारियों के लिए दवा पुनःपूर्ति, और स्पष्ट नैदानिक दिशानिर्देशों का अनुपालन करने वाली अन्य स्थितियां पहले क्षेत्र बन सकती हैं जहां एआई चिकित्सा प्रणाली में प्रवेश करेगी।
विरोधियों का तर्क है कि भले ही कुछ मामले सरल दिखें, लेकिन यह नहीं माना जा सकता कि सभी मरीज़ मानक मॉडल में फिट बैठते हैं। विशेष रूप से जब एआई के पास निर्धारित करने की शक्ति होती है, तो सिस्टम त्रुटियों की लागत सामान्य सूचना प्रश्न और उत्तर त्रुटियों की तुलना में काफी अधिक होगी।
वर्तमान में यूटा एआई को बिना किसी प्रतिबंध के "डॉक्टर बनने" की अनुमति नहीं देता है। नोला हेल्थ के मुँहासे उपचार और पिछले एआई ड्रग रिफिल प्रोजेक्ट दोनों ही विशिष्ट दवाओं, विशिष्ट रोगियों और विशिष्ट प्रक्रियाओं तक ही सीमित हैं, और कंपनियों को निरंतर पर्यवेक्षण स्वीकार करना होगा।
लेकिन उद्योग विकास के दृष्टिकोण से, यूटा का महत्व अभी भी बहुत खास है। अतीत में, मेडिकल एआई का उपयोग मुख्य रूप से छवि पहचान, सहायक निदान, मेडिकल रिकॉर्ड संग्रह और डॉक्टर निर्णय समर्थन के लिए किया जाता था, लेकिन अब एआई धीरे-धीरे वास्तविक नैदानिक निर्णय लेने का अधिकार हासिल करना शुरू कर रहा है।
यदि ये पायलट साबित कर सकते हैं कि एआई सख्त प्रतिबंधों और निरंतर समीक्षा के तहत कुछ कम जोखिम वाले चिकित्सा कार्यों को सुरक्षित रूप से पूरा कर सकता है, तो अन्य अमेरिकी राज्य भविष्य में चिकित्सा क्षेत्र में एआई अनुप्रयोगों के दायरे को और कम करने के लिए इसी तरह के मॉडल का उल्लेख कर सकते हैं।
इसके विपरीत, यदि पायलट प्रक्रिया के दौरान गंभीर चिकित्सा त्रुटियां होती हैं, सिस्टम पर हमला किया जाता है, या एआई निर्णय पेशेवर डॉक्टरों से काफी भिन्न होते हैं, तो यूटा प्रयोग भी नियामक एजेंसियों के लिए मेडिकल एआई के अधिकार को मजबूत करने का एक महत्वपूर्ण मामला बन सकता है।
कोई फर्क नहीं पड़ता कि अंतिम परिणाम क्या है, यूटा में चल रहे प्रयोग का मतलब एक स्पष्ट बदलाव है: चिकित्सा उद्योग में प्रवेश करने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता का चरण धीरे-धीरे "डॉक्टरों को काम में मदद करने" से "सीमित दायरे में सीधे चिकित्सा निर्णय लेने" की ओर बढ़ रहा है। क्या एआई यह जिम्मेदारी ले सकता है, यह अब प्रयोगशाला में केवल एक तकनीकी मुद्दा नहीं रहेगा, बल्कि वास्तविक रोगियों और वास्तविक नुस्खों के माध्यम से इसका परीक्षण किया जाएगा।
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