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कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित चिकित्सा त्रुटियाँ अस्पतालों की जिम्मेदारी बढ़ाती हैं

स्वास्थ्य क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता धीरे-धीरे अपनी जगह बना रही है, जो निदान, उपचार की योजना और रोगियों के साथ संचार में सहायता कर रही है। अस्पताल पहले से ही कैंसर का जल्दी पता लगाने, बिस्तरों के प्रबंधन को बेहतर बनाने या प्रशासनिक कार्यों को सरल बनाने के लिए इस तकनीक पर आधारित प्रणालियों का उपयोग कर रहे हैं। फिर भी, इसके अपनाने से एक नए प्रकार का जोखिम पैदा होता है: इसके उपयोग से जुड़ी चिकित्सा त्रुटियाँ।

चिकित्सा त्रुटि तब होती है जब किसी रोगी को उसकी बीमारी के बजाय उपचार के कारण अनजाने में नुकसान होता है। पारंपरिक रूप से, ये त्रुटियाँ मुख्य रूप से मानवीय कारकों जैसे ज्ञान की कमी या समन्वय में खामियों के कारण होती थीं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण के साथ, त्रुटियाँ तब भी हो सकती हैं जब इन प्रणालियों द्वारा उत्पन्न गलत या अधूरे परिणामों को उपचार में लागू किया जाता है। उदाहरण के लिए, छवि विश्लेषण का एक मॉडल चिकित्सा छवियों की गलत व्याख्या कर सकता है, जिससे महत्वपूर्ण निदान में देरी हो सकती है। इसी तरह, कुछ उपकरण विशेष जनसांख्यिकीय समूहों के लक्षणों को कम आंक सकते हैं, जिससे उपचार के फैसले नकारात्मक रूप से प्रभावित हो सकते हैं।

ये त्रुटियाँ अस्पतालों के लिए गंभीर परिणाम ला सकती हैं। ये अक्सर रोगियों के विश्वास की हानि और, एक बार सार्वजनिक होने पर, संस्थान की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाती हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में, हर साल चिकित्सा लापरवाही के लगभग 17,000 मामले दर्ज किए जाते हैं, जिनकी क्षतिपूर्ति अरबों डॉलर तक जाती है। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति जनता की प्रतिक्रियाओं पर मौजूदा अनुसंधान ने अभी तक इस तकनीक से जुड़ी त्रुटियों पर सीधे तौर पर अध्ययन नहीं किया है, लेकिन कुछ अध्ययनों से संकेत मिलता है कि लोग चिकित्सा अभ्यास में इसके उपयोग पर अक्सर नकारात्मक प्रतिक्रिया देते हैं।

एक हालिया अध्ययन ने दो प्रयोगों के माध्यम से इन प्रतिक्रियाओं का पता लगाया। पहला प्रयोग यह जांचता है कि जनता अस्पताल की जिम्मेदारी को कैसे देखती है जब त्रुटियाँ या तो डॉक्टर, या कृत्रिम बुद्धिमत्ता, या दोनों के कारण होती हैं। प्रतिभागियों ने एक काल्पनिक स्थिति पढ़ी जिसमें एक निदान व्याख्या, जो शुरुआत में सामान्य मानी गई थी, गलत साबित हुई, जिससे उपचार में देरी और रोगी को जटिलताएं हुईं। परिणाम दिखाते हैं कि प्रतिभागी अस्पताल को अधिक जिम्मेदार ठहराते हैं और शिकायत दर्ज करने या कानूनी कार्रवाई करने पर अधिक विचार करते हैं जब त्रुटि में कृत्रिम बुद्धिमत्ता शामिल होती है, खासकर अगर वह अकेले कार्य कर रही होती है। दूसरी ओर, जब डॉक्टर सक्रिय रूप से उपकरण के साथ सहयोग करता है, तो अस्पताल के प्रति नकारात्मक प्रतिक्रियाएं कम हो जाती हैं।

दूसरे अध्ययन ने डॉक्टरों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच सहयोग के विभिन्न प्रकारों का विस्तार से अध्ययन किया। प्रतिभागियों को पांच परिदृश्यों का सामना करना पड़ा: एक फैसला केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा, केवल डॉक्टर द्वारा, या दोनों के सहयोग से लिया गया, जिसमें मानवीय शामिलता के विभिन्न स्तर थे। परिणाम पुष्टि करते हैं कि सबसे नकारात्मक प्रतिक्रियाएं तब होती हैं जब प्रारंभिक फैसला पूरी तरह से कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित होता है। हालांकि, जब डॉक्टर उपकरण द्वारा इंगित किए गए क्षेत्रों और पूरी छवियों दोनों की जांच करता है, और जानकारी को अपने स्वयं के निर्णय में शामिल करता है, तो जनता की प्रतिक्रियाएं पूरी तरह से मानवीय फैसले के समान हो जाती हैं।

ये परिणाम दर्शाते हैं कि जनता की धारणा तकनीक स्वयं पर कम और इस बात पर अधिक निर्भर करती है कि इसे उपचार में कैसे एकीकृत किया जाता है। अस्पताल इस खोज का लाभ उठा सकते हैं, डॉक्टरों और तकनीकी उपकरणों के बीच घनिष्ठ सहयोग को उजागर करके। रोगी तब अधिक विश्वास करते हैं जब स्वास्थ्य पेशेवरों की शामिलता स्पष्ट और गहन होती है, जैसे कि जब डॉक्टर उपकरण द्वारा उत्पन्न परिणामों पर पूरी तरह से भरोसा करने के बजाय सभी डेटा की जांच करता है।

यह दृष्टिकोण संस्थानों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभ प्राप्त करने में मदद कर सकता है, साथ ही रोगियों का चिकित्सा विशेषज्ञता पर विश्वास भी बनाए रख सकता है।

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संदर्भ और स्रोत

इस अध्ययन के बारे में

DOI: https://doi.org/10.1038/s44482-026-00021-x

शीर्षक: Public reactions to hospitals after adverse events involving AI

जर्नल: npj Digital Public Health

प्रकाशक: Springer Science and Business Media LLC

लेखक: Jungmin Choi; Yeun Joon Kim; Pengzhao Lyu; Yingyue Luna Luan; Soo Min Toh