चिकित्सा नाटकों में, "ईआर" में जॉर्ज क्लूनी से लेकर "ईआर" में नूह वाइल तक, आपातकालीन चिकित्सकों को लंबे समय से जीवन बचाने वाले नायक के रूप में चित्रित किया गया है। लेकिन हार्वर्ड के एक नवीनतम अध्ययन से पता चलता है कि उच्च दबाव वाली आपातकालीन ट्राइएज स्थितियों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों ने नैदानिक सटीकता में मानव डॉक्टरों को पीछे छोड़ दिया है। इस परिणाम को शोधकर्ताओं ने एक तकनीकी मोड़ के रूप में वर्णित किया है जो "चिकित्सा को नया आकार देगा।"
जर्नल साइंस में प्रकाशित और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल की एक टीम के नेतृत्व में किया गया अध्ययन, स्वतंत्र विशेषज्ञों का मानना है कि परीक्षा पास करने या कृत्रिम रूप से निर्मित परीक्षण प्रश्नों को हल करने से परे, एआई की नैदानिक तर्क क्षमताओं में "वास्तविक प्रगति" को चिह्नित करता है। अध्ययन में एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के साथ सैकड़ों डॉक्टरों की तुलना करने के लिए बड़े पैमाने पर प्रयोगात्मक डिजाइन का उपयोग किया गया, जिसमें आपातकालीन ट्राइएज और दीर्घकालिक उपचार योजना जैसे प्रमुख परिदृश्यों में प्रदर्शन अंतर का मूल्यांकन करने पर ध्यान केंद्रित किया गया।
मुख्य प्रयोगों में से एक में, अनुसंधान टीम ने 76 वास्तविक रोगियों का चयन किया, जो बोस्टन के एक अस्पताल के आपातकालीन कक्ष में आए थे। एआई प्रणाली और दो मानव डॉक्टरों की एक टीम को बिल्कुल वही मानक इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड दिए गए, जिसमें महत्वपूर्ण संकेत डेटा, जनसांख्यिकीय जानकारी और यात्रा के कारण का कुछ-वाक्य नर्स विवरण शामिल था। प्रारंभिक निदान करने के लिए इस सीमित जानकारी को देखते हुए, एआई ने 67% मामलों में सटीक या बहुत करीबी निदान दिया, जबकि मानव डॉक्टर केवल 50%-55% मामलों के बीच ही सही थे।
शोध बताते हैं कि एआई के फायदे विशेष रूप से ट्राइएज परिदृश्यों में प्रमुख हैं जहां जानकारी बेहद सीमित है और त्वरित निर्णय की आवश्यकता होती है। जब एआई और डॉक्टरों को अधिक विस्तृत नैदानिक जानकारी प्रदान की गई, तो एआई की नैदानिक सटीकता (ओपनएआई के ओ1 अनुमान मॉडल का उपयोग करके) 82% तक बेहतर हो गई, जबकि मानव विशेषज्ञों की सटीकता 70% -79% के बीच थी, हालांकि यह अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं था।
आपातकालीन ट्राइएज के अलावा, एआई ने दीर्घकालिक उपचार योजनाएं तैयार करने में भी डॉक्टरों से बेहतर प्रदर्शन दिखाया है। एक अन्य परीक्षण में, अनुसंधान टीम ने एआई को 46 डॉक्टरों के साथ पांच नैदानिक मामलों की समीक्षा करने के लिए कहा, जिसमें एंटीबायोटिक आहार को डिजाइन करने से लेकर जीवन के अंत की देखभाल प्रक्रियाओं जैसी दीर्घकालिक प्रबंधन योजनाओं की योजना बनाने तक के कार्य शामिल थे। परिणामों से पता चला कि एआई द्वारा दिए गए उपचार विकल्पों ने 89% के स्कोर के साथ काफी अधिक स्कोर किया, जबकि खोज इंजन जैसे पारंपरिक स्रोतों पर भरोसा करने वाले डॉक्टरों ने केवल 34% स्कोर किया।
इसके बावजूद, शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि "आपातकालीन डॉक्टरों को नौकरी से हटाने की घोषणा करना" अभी समय से दूर है। इस अध्ययन में केवल एआई और मनुष्यों की नैदानिक क्षमताओं की तुलना मेडिकल रिकॉर्ड डेटा के स्तर पर की गई है, जिसे पाठ्य रूप दिया जा सकता है, और इसमें कई संकेत शामिल नहीं हैं जो वास्तविक नैदानिक स्थितियों में महत्वपूर्ण हैं, जैसे कि रोगियों की दर्द अभिव्यक्ति, भावनात्मक स्थिति, शारीरिक भाषा और यहां तक कि गैर-पाठ्य जानकारी जैसे परिवार के सदस्यों के साथ बातचीत। दूसरे शब्दों में, इस अध्ययन में, एआई एक "पर्दे के पीछे के डॉक्टर" के करीब था, जिसने कागजी जानकारी के आधार पर दूसरी राय दी थी।
अध्ययन के पहले लेखकों में से एक और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में एआई लैब के निदेशक अर्जुन मनराई ने कहा, "मुझे नहीं लगता कि हमारे निष्कर्षों का मतलब है कि एआई डॉक्टरों की जगह ले लेगा।" "मुझे लगता है कि इसका मतलब यह है कि हम एक गहन तकनीकी परिवर्तन देख रहे हैं जो संपूर्ण स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली को नया आकार देगा।" साथी मुख्य लेखक एडम रोडमैन, जो बोस्टन में बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर के एक चिकित्सक हैं, ने बड़े भाषा मॉडल को "हाल के दशकों में सबसे प्रभावशाली प्रौद्योगिकियों में से एक" कहा है। उन्होंने भविष्यवाणी की कि अगले दस वर्षों में, एआई डॉक्टरों की जगह नहीं लेगा, बल्कि डॉक्टरों और मरीजों के साथ एक नया "त्रिपक्षीय देखभाल मॉडल" बनाएगा - "डॉक्टर, मरीज और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली।"
अध्ययन में एक प्रतिनिधि नैदानिक मामला भी प्रस्तुत किया गया: एक मरीज़ फुफ्फुसीय रक्त के थक्कों और बिगड़ते लक्षणों के साथ अस्पताल आया था। मानव डॉक्टरों ने शुरू में निर्णय लिया कि थक्कारोधी दवा उपचार विफल रहा, जिससे रोग बढ़ गया; लेकिन एआई ने चिकित्सा इतिहास पढ़ने के बाद एक महत्वपूर्ण बिंदु पर ध्यान दिया- रोगी ल्यूपस एरिथेमेटोसस से पीड़ित था, एक ऑटोइम्यून बीमारी जो फेफड़ों में सूजन का कारण भी बन सकती है। आगे निरीक्षण करने पर, एआई का अनुमान सही साबित हुआ।
एआई का नैदानिक अनुप्रयोग प्रयोगशाला चरण में नहीं रहता है। बड़ी संख्या में डॉक्टर पहले से ही इसका प्रयोग व्यवहार में कर रहे हैं। अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन द्वारा हाल ही में जारी शोध के अनुसार, लगभग पाँच अमेरिकी डॉक्टरों में से एक ने अपनी नैदानिक प्रक्रियाओं में एआई-सहायक उपकरण पेश किए हैं। यूके में, रॉयल कॉलेज ऑफ फिजिशियन के एक नए सर्वेक्षण से पता चला है कि 16% डॉक्टर दैनिक आधार पर ऐसी तकनीक का उपयोग करते हैं, इसके अलावा 15% प्रति सप्ताह एक या अधिक बार इसका उपयोग करते हैं, जिसमें "नैदानिक निर्णय समर्थन" सबसे आम उपयोग परिदृश्यों में से एक है।
हालाँकि, सर्वेक्षण के दौरान ब्रिटिश डॉक्टरों ने भी एआई के बारे में उच्च सतर्कता व्यक्त की, विशेष रूप से एआई गलत निदान और दायित्व के मुद्दों के जोखिम के बारे में चिंता व्यक्त की। हालाँकि दुनिया भर में मेडिकल एआई स्टार्टअप्स में अरबों डॉलर डाले गए हैं, एक बार एआई गलत हो जाए, तो जिम्मेदारियों को कैसे परिभाषित किया जाए और परिणाम कौन भुगतेगा यह अभी भी एक जरूरी संस्थागत अंतर है जिसे हल करने की आवश्यकता है। "वर्तमान में कोई औपचारिक जवाबदेही ढांचा नहीं है," रोडमैन ने बताया, इस बात पर जोर देते हुए कि जीवन और मृत्यु के निर्णयों या जटिल उपचार योजनाओं का सामना करने पर मरीज़ "अंततः मनुष्यों द्वारा निर्देशित, साथ और समझाया जाना चाहते हैं"।
एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर मेडिकल इंफॉर्मेटिक्स के सह-निदेशक प्रोफेसर इवेन हैरिसन ने कहा कि शोध महत्वपूर्ण था क्योंकि इससे पता चला कि "ये सिस्टम अब केवल मेडिकल परीक्षा पास करने या कृत्रिम रूप से निर्मित परीक्षण प्रश्नों का जवाब देने के बारे में नहीं हैं"। उनके विचार में, एआई धीरे-धीरे चिकित्सकों के लिए एक उपयोगी "दूसरा राय उपकरण" बनता जा रहा है, खासकर उन परिदृश्यों में जहां संभावित निदान को व्यापक रूप से सुलझाना और बीमारी के लापता महत्वपूर्ण कारणों से बचना आवश्यक है।
वहीं, यूके में शेफील्ड विश्वविद्यालय में गणित और भौतिक विज्ञान स्कूल के सहायक प्रोफेसर वेई जिंग ने यह भी याद दिलाया कि अध्ययन के कुछ नतीजे बताते हैं कि जब डॉक्टर एआई के साथ सहयोग करते हैं, तो वे अनजाने में एआई निष्कर्षों पर भरोसा कर सकते हैं और स्वतंत्र सोच को कमजोर कर सकते हैं। उन्होंने कहा, "यह प्रवृत्ति और बढ़ने की संभावना है क्योंकि क्लिनिकल सेटिंग्स में एआई का नियमित रूप से उपयोग किया जाने लगा है।" जिंग वेई ने इस बात पर भी जोर दिया कि अध्ययन से यह पूरी तरह से पता नहीं चला कि किस प्रकार के रोगियों में एआई खराब प्रदर्शन करता है, जैसे कि क्या बुजुर्ग रोगियों या ऐसे रोगियों का निदान करना अधिक कठिन है जो मूल अंग्रेजी बोलने वाले नहीं हैं। ये ऐसे मुद्दे हैं जिन्हें सुरक्षा का मूल्यांकन करते समय नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है।
इसलिए, हालांकि हार्वर्ड परीक्षण के परिणाम उत्साहजनक हैं, लेकिन यह साबित नहीं होता है कि एआई नैदानिक निदान और उपचार में नियमित और स्वतंत्र रूप से उपयोग करने के लिए पर्याप्त सुरक्षित है, और न ही इसका मतलब यह है कि जनता को पेशेवर चिकित्सा सलाह के विकल्प के रूप में मुफ्त एआई टूल की ओर रुख करना चाहिए। निकट भविष्य में, एआई का उपयोग उच्च-प्रदर्शन वाले "बुद्धिमान स्टेथोस्कोप" और "दूसरे मस्तिष्क" के रूप में मानव-नेतृत्व वाली चिकित्सा प्रणाली में किए जाने की अधिक संभावना है, जो अधिक सटीक और कुशल निदान और उपचार को बढ़ावा देगा, साथ ही समाज के सामने जिम्मेदारी, नैतिकता और विश्वास के बारे में नए मुद्दे भी रखेगा।