नई दिल्ली: एक अस्पताल में चलने की कल्पना करें जहां रोबोट के पैरों में हॉल के माध्यम से गूंजता है।
एक मशीन रोगियों को स्कैन करती है, उपचार की सिफारिश करती है, और रिकॉर्ड रिकॉर्ड करती है, सभी डॉक्टर की कमान की प्रतीक्षा किए बिना।
यह लगभग बहुत वास्तविक लगता है, फिर भी यह एजेंट एआई का वादा है: भारत के ओवरस्ट्रैचेड हेल्थकेयर सिस्टम के लिए स्पीड, सटीक और राहत। लेकिन बड़ी स्वायत्तता के साथ जोखिम आता है, क्योंकि हर स्वचालित निर्णय साइबर खतरों और रोगी को नुकसान पहुंचाता है।
जैसा कि हम सभी जानते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने पहले से ही पूर्वानुमान निदान से लेकर प्रशासनिक दक्षता तक स्वास्थ्य सेवा को फिर से शुरू करना शुरू कर दिया है। लेकिन एक नया फ्रंटियर, एजेंटिक एआई, उत्साह और चिंता दोनों को बढ़ा रहा है। निर्देशों का पालन करने वाले पारंपरिक एआई के विपरीत, एजेंट एआई स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकता है, नई जानकारी के अनुकूल हो सकता है, और वास्तविक समय में निर्णय ले सकता है।
भारत में, जहां एक डॉक्टर औसतन 1,500 लोगों की सेवा करता है, यह वादा बहुत बड़ा है – तेजी से निदान, मानकीकृत देखभाल और अंडरस्टैंडेड क्षेत्रों में बेहतर पहुंच। फिर भी यह क्षमता कमजोरियों से मेल खाती है, जिसमें लाखों साइबर हमले स्वास्थ्य प्रणालियों को लक्षित करते हैं।
हाल ही में एथेल्थवर्ल्ड वेबिनार में ऑटोपायलट पर हेल्थकेयर शीर्षक: एजेंटिक एआई के उदय को समझना, प्रमुख चिकित्सकों और डिजिटल स्वास्थ्य विशेषज्ञों सहित राजीव सिक्का, ग्रुप सीआईओ, मेडांता अस्पतालों; डॉ। राहुल भार्गव, प्रमुख निदेशक और हेमटोलॉजी के प्रमुख, हेमटो ऑन्कोलॉजी और बीएमटी, फोर्टिस मेमोरियल रिसर्च इंस्टीट्यूट, गुरुग्राम; डॉ। सुजॉय कर, मुख्य चिकित्सा सूचना अधिकारी और उपाध्यक्ष, अपोलो अस्पतालों; और स्वास्थ्य आईटी के प्रमुख डॉ। सुशील कुमार मेहर और सिसो, ऐम्स दिल्ली, चुनौतियों के खिलाफ अवसरों को तौलने के लिए एक साथ आए।
यह बताते हुए कि एजेंट एआई अब सिर्फ सिद्धांत नहीं है, भारत में अस्पताल पहले से ही इसे काम पर डाल रहे हैं, सिक्का ने साझा किया कि कैसे मेडंटा ने आउट पेशेंट विभागों में एजेंटिक वॉयस एआई को तैनात किया है।
उन्होंने कहा, “रोगी-डॉक्टोर परामर्श के दौरान, एआई एक रेडी-टू-यूज़ प्रिस्क्रिप्शन उत्पन्न करता है। यह सिर्फ वॉयस-टू-टेक्स्ट नहीं है-यह वॉयस-टू-पर्चे है,” उन्होंने समझाया। सिस्टम नौ भाषाओं में नुस्खे पैदा करता है, जो अवैध लिखावट के कारण होने वाली त्रुटियों को कम करता है और पहुंच में सुधार करता है। “परिणाम? डॉक्टर सहज महसूस करते हैं, मरीजों को सुना जाता है, और परामर्श अधिक कुशल है,” उन्होंने कहा।
फोर्टिस मेमोरियल रिसर्च इंस्टीट्यूट में हेमटोलॉजी के प्रमुख निदेशक डॉ। राहुल भार्गव, एजेंटिक एआई की तुलना विमानन में ऑटोपायलट की तरह है, ने कहा, “यह पायलट की जगह नहीं लेता है, लेकिन यात्रा को सुरक्षित बनाता है।”
उन्होंने अस्थि मज्जा प्रत्यारोपण रोगियों के लिए विकसित एक ऐप की ओर इशारा किया जो सर्जरी के बाद छह महीने के लिए लक्षणों को ट्रैक करता है। “वास्तविक शक्ति मानकीकरण में है। एजेंटिक एआई के साथ, साक्ष्य-आधारित प्रथाओं को लागू किया जा सकता है चाहे दिल्ली, लुधियाना या बरेली में।”
लेकिन प्रौद्योगिकी केवल इसके पीछे के आंकड़ों के रूप में अच्छी है, डॉ। मेहर को चेतावनी दी।
“कचरा, कचरा बाहर। एक एआई उपकरण के लिए एक डेटासेट की सफाई करने में तीन साल और 40 डॉक्टर लगते हैं। गुणवत्ता डेटा के बिना, एआई एक ब्लैक बॉक्स है। और जो तैनाती से पहले इन मॉडलों की सटीकता को प्रमाणित करता है? स्वास्थ्य सेवा में, 65% सटीकता स्वीकार्य नहीं है,” उन्होंने कहा।
उस वैज्ञानिक सत्यापन की कमी है, उन्होंने कहा, “मॉडल को 4,000-5,000 नमूनों पर परीक्षण किया जाना चाहिए। ऐसा नहीं हो रहा है।”
इस बीच सिक्का ने प्रगति के लिए इशारा किया आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन (ABDM) और ABHA IDS का निर्माण और कहा, “पहली बार, हेल्थकेयर नीति ICD-10, HL7, और FHIR जैसे डिजिटल मानकों को एम्बेड कर रही है। यह इंटरऑपरेबिलिटी को अनलॉक करेगा और AI मॉडल को पैमाने पर अनुमति देगा।”
डॉ। सुजय कर, सीएमआईओ और वीपी, अपोलो अस्पतालों, कठोर की आवश्यकता को रेखांकित करते हुए, ने कहा, “उत्साह को सुरक्षा उपायों के साथ मिलान किया जाना चाहिए। हम तीन स्तंभों पर ध्यान केंद्रित करते हैं: डेटा गुणवत्ता, एनएलपी और प्रक्रिया डिजाइन, और नैदानिक सटीकता। इन के बिना, तैनाती असुरक्षित है।”
उन्होंने प्रतिकूल संकेतों जैसे जोखिमों के बारे में चेतावनी दी, जो नुस्खे को बदल सकते हैं, “500 मिलीग्राम को 5,000 मिलीग्राम पेरासिटामोल और मतिभ्रम में बदल दिया गया है जो अभी भी बने हुए हैं। अपोलो एक” मानव-इन-द-लूप “दृष्टिकोण का उपयोग करता है। एआई शेड्यूलिंग जैसे कम-जोखिम वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है, लेकिन मानव ओवरसाइट उच्च-रिस्क क्लिनिकल परिदृश्यों में अनिवार्य है।”
कौन जवाबदेह है?
यदि कोई एआई मॉडल एक गलत चिकित्सा सिफारिश करता है, तो जिम्मेदारी कौन रखता है? डॉ। मेहर के अनुसार, भारतीय कानून के तहत, रोगी उनके डेटा का मालिक है, जबकि अस्पताल और डॉक्टर संरक्षक हैं। “अगर कुछ गलत हो जाता है, तो देयता अस्पताल और चिकित्सक के साथ है, एआई विक्रेता नहीं।”
स्पष्टता की यह कमी स्वतंत्र सत्यापन और विनियमन की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करती है। यूरोपीय संघ अपने एआई अधिनियम के साथ आगे बढ़ रहा है, लेकिन भारत ने अभी तक स्वास्थ्य सेवा-विशिष्ट ढांचे की स्थापना की है।
पैनल ने सहमति व्यक्त की कि एजेंट एआई पहले से ही नैदानिक कार्यभार को आसान बनाने, मानकीकरण में सुधार और पहुंच का विस्तार करने का वादा दिखा रहा है। फिर भी खराब डेटा गुणवत्ता, स्वतंत्र सत्यापन की कमी, साइबर सुरक्षा खतरों और नियामक ग्रे क्षेत्रों जैसे जोखिमों को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है।
विशेषज्ञ पैनलिस्ट के अनुसार भारत को भारत-प्रशिक्षित, विशेष-विशिष्ट एआई मॉडल बनाने के लिए काम करने की आवश्यकता है। मेडिकल एआई के स्वतंत्र सत्यापन और प्रमाणन का जनादेश।
उच्च जोखिम वाले निर्णयों के लिए “मानव-इन-द-लूप” प्रणालियों का उपयोग करें। मानकीकृत, इंटरऑपरेबल डेटा को सक्षम करने के लिए ABDM गोद लेने में तेजी लाएं।
एजेंट एआई हेल्थकेयर एक्सेस या इसके सबसे खतरनाक प्रयोग को स्केल करने के लिए भारत का सबसे शक्तिशाली उपकरण हो सकता है। जैसा कि डॉ। भार्गव ने कहा था कि “एआई डॉक्टरों को बढ़ाता है; यह उन्हें प्रतिस्थापित नहीं करता है। लेकिन नैतिक सुरक्षा उपायों और डेटा सुरक्षा के बिना, जोखिम पुरस्कारों को पछाड़ सकते हैं।”
फिर भी बहस खुली रहती है यदि एजेंट एआई हेल्थकेयर का सबसे बड़ा अवसर या इसका सबसे बड़ा जोखिम?
