एआई क्लिनिकल निर्णय समर्थन तेजी से बढ़ रहा है, लेकिन साक्ष्य पीछे हैं

एआई क्लिनिकल निर्णय समर्थन का तेजी से उदय

दुनिया भर में, प्रौद्योगिकी कंपनियां क्लिनिकल निर्णय समर्थन (सीडीएस) के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)-सक्षम उपकरण विकसित करने की होड़ में हैं, जो 2033 तक 15 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने वाले वैश्विक बाजार को लक्षित कर रही हैं। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा संचालित एआई उपकरणों की एक नई पीढ़ी तेजी से विकास से नैदानिक सेटिंग्स में आगे बढ़ रही है। स्वास्थ्य प्रणालियां और प्रौद्योगिकी कंपनियां इन उपकरणों को नैदानिक वर्कफ़्लो में एकीकृत कर रही हैं, जो तेजी से साक्ष्य संश्लेषण और बिस्तर के पास अधिक उत्तरदायी निर्णय लेने का वादा करती हैं। लेकिन जैसे-जैसे सीडीएस सिस्टम अभ्यास में प्रवेश कर रहे हैं, मूलभूत प्रश्न बने हुए हैं कि उनका मूल्यांकन कैसे किया जाता है, उनके उपयोग का समर्थन करने वाले साक्ष्य क्या हैं, और बड़े पैमाने पर उन्हें कैसे शासित किया जाएगा।

स्वास्थ्य सेवा में एआई का वादा लंबे समय से बताया गया है, लेकिन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और जनरेटिव एआई में हालिया प्रगति ने गोद लेने की गति को तेज कर दिया है। पहले के नियम-आधारित सिस्टम के विपरीत, आधुनिक सीडीएस उपकरण असंरचित नैदानिक नोट्स को पढ़ और व्याख्या कर सकते हैं, चिकित्सा साहित्य की विशाल मात्रा को संश्लेषित कर सकते हैं, और वास्तविक समय में व्यक्तिगत सिफारिशें उत्पन्न कर सकते हैं। इस क्षमता ने चिकित्सकों और प्रशासकों दोनों का ध्यान आकर्षित किया है, जो बेहतर नैदानिक सटीकता, कम प्रशासनिक बोझ और अधिक कुशल देखभाल वितरण की क्षमता देखते हैं।

प्रमुख खिलाड़ी और भिन्न रणनीतियाँ

बाजार हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले अमेरिकी नेताओं में चैटजीपीटी जैसे सामान्य उपभोक्ता एआई उपकरण, साथ ही एब्रिज, एट्रोपोस हेल्थ और ओपनएविडेंस सहित विशेष सीडीएस सिस्टम शामिल हैं। इन विशेषज्ञ सीडीएस कंपनियों के पास इस बात पर अलग-अलग राय है कि क्षेत्र आगे कैसे विकसित होगा।

पिट्सबर्ग स्थित एब्रिज परिवेशी एआई तकनीक विकसित करता है जो चिकित्सक-रोगी बातचीत को सुनता है और स्वचालित रूप से नैदानिक नोट्स और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए अन्य वर्कफ़्लो-समर्थन उपकरण उत्पन्न करता है। दस्तावेज़ीकरण को स्वचालित करके, एब्रिज का लक्ष्य चिकित्सक की थकान को कम करना और रोगी की बातचीत के लिए समय खाली करना है। कंपनी का दृष्टिकोण मौजूदा इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) सिस्टम में सहज एकीकरण पर केंद्रित है, जो वास्तविक समय में प्रतिलेखन और नोट निर्माण प्रदान करता है जिसे चिकित्सकों द्वारा संपादित और अनुमोदित किया जा सकता है।

बोस्टन स्थित ओपनएविडेंस सीधे चिकित्सकों को एक एआई उपकरण का विपणन करता है जिसे कंपनी अमेरिकी चिकित्सकों के बीच "सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला चिकित्सा एआई" होने का दावा करती है। यह प्लेटफ़ॉर्म प्रकाशित साहित्य से सर्वोत्तम उपलब्ध साक्ष्य को आसवित करने पर केंद्रित है, जो चिकित्सकों को नैदानिक प्रश्नों के संक्षिप्त, साक्ष्य-आधारित उत्तर प्रदान करता है। ओपनएविडेंस के सीईओ और संस्थापक, डैनियल नाडलर, एक भविष्य की कल्पना करते हैं जहां एआई साक्ष्य संश्लेषण के "देखभाल के मानक" भागों को स्वचालित करता है, जिससे चिकित्सकों को जटिल मामलों और रोगी संचार पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से निकली कंपनी एट्रोपोस हेल्थ, एक सीडीएस प्रणाली को बढ़ावा देती है जिसे चिकित्सकों को उन स्थितियों में नए प्रश्न पूछने में सक्षम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहां पारंपरिक, औपचारिक रूप से प्रकाशित साक्ष्य में अंतराल मौजूद हो सकते हैं। रोगी रिकॉर्ड से वास्तविक दुनिया के डेटा का लाभ उठाकर, एट्रोपोस का लक्ष्य मौके पर साक्ष्य उत्पन्न करना है, जो मौजूदा अध्ययनों द्वारा कवर नहीं की गई नैदानिक अनिश्चितताओं को संबोधित करता है। यह दृष्टिकोण साक्ष्य-आधारित चिकित्सा से साक्ष्य-उत्पादक चिकित्सा में बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जहां एआई लगभग वास्तविक समय में डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकता है।

डेटा फाउंडेशन: इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और परिवेशी लेखक

सीडीएस सिस्टम को शक्ति देने वाला डेटा तेजी से सीधे रोगी रिकॉर्ड से आता है। पिछले दशक में, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) जो रोग डेटा को ट्रैक करने और चिकित्सकों को अलर्ट जारी करने के लिए रोगी डेटा को स्वचालित रूप से स्कैन करते हैं, दुनिया भर में कई स्वास्थ्य प्रणालियों में सर्वव्यापी हो गए हैं। हालांकि, लगभग तीन साल पहले तक, 'परिवेशी लेखकों' के बड़े पैमाने पर गोद लेने के साथ जो स्वचालित रूप से चिकित्सक-रोगी परामर्श को नैदानिक रिकॉर्ड में ट्रांसक्राइब करते हैं, एआई-संचालित सीडीएस प्राइम टाइम के लिए तैयार लग रहा था।

परिवेशी लेखकों ने नैदानिक डेटा को कैप्चर करने के तरीके में क्रांति ला दी है। बातचीत से स्वचालित रूप से संरचित नोट्स उत्पन्न करके, उन्होंने चिकित्सकों पर दस्तावेज़ीकरण का बोझ कम किया है और ईएचआर डेटा की पूर्णता और सटीकता में सुधार किया है। यह समृद्ध, वास्तविक समय डेटा स्ट्रीम एआई एल्गोरिदम को सीखने और अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए ईंधन प्रदान करती है। जैसा कि नाडलर ने नोट किया है, लक्ष्य साक्ष्य संश्लेषण के "देखभाल के मानक" भागों को स्वचालित करना है, जिससे नवीनतम चिकित्सा ज्ञान देखभाल के बिंदु पर सुलभ हो सके।

हालांकि, ईएचआर डेटा पर निर्भरता डेटा गुणवत्ता, पूर्वाग्रह और अंतरसंचालनीयता के बारे में चिंता पैदा करती है। ईएचआर कुख्यात रूप से खंडित हैं, संस्थानों में अलग-अलग प्रारूप और कोडिंग प्रथाएं हैं। ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित एआई मॉडल पूर्वाग्रहों को विरासत में ले सकते हैं जो देखभाल में असमानताएं पैदा कर सकते हैं। इसके अलावा, नैदानिक वर्कफ़्लो में एआई उपकरणों के एकीकरण के लिए सिस्टम के बीच निर्बाध डेटा विनिमय की आवश्यकता होती है, जो एक तकनीकी और नियामक चुनौती बनी हुई है।

साक्ष्य अंतर: मूल्यांकन और शासन चुनौतियाँ

जैसे-जैसे सीडीएस सिस्टम अभ्यास में आगे बढ़ते हैं, एक महत्वपूर्ण प्रश्न उभरता है: क्या साक्ष्य गति बनाए रख सकते हैं? पारंपरिक नैदानिक परीक्षण धीमे और महंगे हैं, अक्सर परिणाम उत्पन्न करने में वर्षों लगते हैं। इसके विपरीत, एआई उपकरणों को अक्सर अपडेट किया जाता है, और नए डेटा उपलब्ध होने पर उनकी सिफारिशें बदल सकती हैं। यह नवाचार की गति और साक्ष्य निर्माण की गति के बीच एक बेमेल पैदा करता है।

अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन (एफडीए) जैसे नियामक निकायों ने एआई-आधारित चिकित्सा उपकरणों के लिए ढांचे स्थापित करना शुरू कर दिया है, लेकिन कई सीडीएस उपकरण पूर्व-बाजार समीक्षा के अधीन नहीं हैं। एफडीए ने क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट सॉफ्टवेयर पर मार्गदर्शन जारी किया है, लेकिन विनियमित और अनियमित उपकरणों के बीच की सीमा धुंधली बनी हुई है। कुछ उपकरणों को "कम जोखिम" माना जाता है और पूर्व-बाजार सूचना से छूट दी जाती है, जबकि अन्य को अधिक कठोर समीक्षा की आवश्यकता होती है। इस नियामक अनिश्चितता ने स्पष्ट दिशानिर्देशों और पोस्ट-मार्केट निगरानी तंत्र के लिए कॉल किए हैं।

इसके अलावा, कई एआई सीडीएस उपकरणों के लिए साक्ष्य आधार पतला है। एक हालिया व्यवस्थित समीक्षा में पाया गया कि कुछ एआई-आधारित सीडीएस सिस्टम का संभावित नैदानिक परीक्षणों में मूल्यांकन किया गया है, और अधिकांश अध्ययन छोटे नमूना आकार, नियंत्रण समूहों की कमी और छोटी अनुवर्ती अवधि जैसे पद्धतिगत दोषों से ग्रस्त हैं। मजबूत साक्ष्य की कमी चिकित्सकों और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए इन उपकरणों को अपनाने के बारे में सूचित निर्णय लेना मुश्किल बनाती है।

शासन एक और बड़ी चिंता है। जब एक एआई सिफारिश गलत निदान या प्रतिकूल परिणाम की ओर ले जाती है तो कौन जिम्मेदार है? यह सुनिश्चित करने के लिए एआई उपकरणों की निगरानी और अद्यतन कैसे किया जाना चाहिए कि वे सुरक्षित और प्रभावी बने रहें? ये प्रश्न विशेष रूप से दबाव वाले हैं क्योंकि एआई उपकरण अधिक स्वायत्त हो जाते हैं और महत्वपूर्ण देखभाल मार्गों में एकीकृत होते हैं।

आगे का रास्ता: नवाचार और साक्ष्य को संतुलित करना

इन चुनौतियों के बावजूद, एआई सीडीएस के संभावित लाभों को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। एआई में विशाल मात्रा में डेटा को संश्लेषित करने, उन पैटर्नों की पहचान करने की क्षमता है जो मनुष्यों द्वारा याद किए जा सकते हैं, और संसाधन-सीमित सेटिंग्स में निर्णय समर्थन प्रदान करते हैं। इन लाभों को साकार करने के लिए, हितधारकों को मजबूत मूल्यांकन ढांचे, पारदर्शी रिपोर्टिंग मानकों और अनुकूली नियामक मार्ग विकसित करने के लिए मिलकर काम करना चाहिए।

एक आशाजनक दृष्टिकोण पारंपरिक परीक्षणों के पूरक के लिए "जीवित" व्यवस्थित समीक्षाओं और वास्तविक दुनिया के साक्ष्य का उपयोग है। वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में एआई उपकरणों की लगातार निगरानी करके, शोधकर्ता प्रदर्शन, सुरक्षा और अनपेक्षित परिणामों पर साक्ष्य उत्पन्न कर सकते हैं। इस दृष्टिकोण के लिए डेवलपर्स, चिकित्सकों, शोधकर्ताओं और नियामकों के बीच सहयोग के साथ-साथ डेटा बुनियादी ढांचे और एनालिटिक्स में निवेश की आवश्यकता होती है।

एक और महत्वपूर्ण पहलू चिकित्सक जुड़ाव है। एआई सीडीएस को स्वीकार किए जाने और प्रभावी होने के लिए, चिकित्सकों को उपकरणों पर भरोसा करना चाहिए और उनकी सीमाओं को समझना चाहिए। इसके लिए शिक्षा और प्रशिक्षण के साथ-साथ एआई सिफारिशों को कैसे उत्पन्न किया जाता है और कौन से साक्ष्य उनका समर्थन करते हैं, इसके बारे में पारदर्शी संचार की आवश्यकता होती है।

अंत में, मानकों और विनियमों के अंतर्राष्ट्रीय सामंजस्य की आवश्यकता है। एआई सीडीएस उपकरण वैश्विक उत्पाद हैं, और देशों में नियामक आवश्यकताओं में अंतर नवाचार और पहुंच में बाधा डाल सकता है। अंतर्राष्ट्रीय चिकित्सा उपकरण नियामक फोरम (आईएमडीआरएफ) जैसे सहयोगी प्रयास एआई-आधारित चिकित्सा उपकरणों के लिए सामान्य सिद्धांतों की दिशा में काम कर रहे हैं, लेकिन और अधिक करने की आवश्यकता है।

निष्कर्ष

एआई-सक्षम क्लिनिकल निर्णय समर्थन तेजी से बढ़ रहा है, जो बड़े भाषा मॉडल में प्रगति और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य डेटा के प्रसार से प्रेरित है। बाजार फलफूल रहा है, और एब्रिज, ओपनएविडेंस और एट्रोपोस हेल्थ जैसी कंपनियां नवीन दृष्टिकोणों के साथ अग्रणी हैं। हालांकि, इन उपकरणों के लिए साक्ष्य आधार अभी भी विकसित हो रहा है, और मूल्यांकन, शासन और विनियमन में महत्वपूर्ण चुनौतियां बनी हुई हैं।

जैसे-जैसे एआई स्वास्थ्य सेवा को बदलना जारी रखता है, यह आवश्यक है कि हम कठोर मूल्यांकन और विचारशील निरीक्षण के साथ गति बनाए रखें। केवल यह सुनिश्चित करके कि एआई सीडीएस उपकरण सुरक्षित, प्रभावी और न्यायसंगत हैं, हम रोगी देखभाल और परिणामों को बेहतर बनाने की उनकी क्षमता को पूरी तरह से महसूस कर सकते हैं।

यह लेख नेचर मेडिसिन की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।