स्वीडिश सर्वेक्षण में पाया गया कि जनता और डॉक्टर चाहते हैं कि चिकित्सा एआई इंसानों से बेहतर साबित हो

ऊंची अपेक्षाएं, सीमित भरोसा

स्वीडन में हुए एक नए सर्वेक्षण ने चिकित्सा में एआई अपनाने के केंद्र में मौजूद एक विरोधाभास को उजागर किया है: लोग इस तकनीक पर पूरी तरह भरोसा करने से पहले चाहते हैं कि यह इंसानों से बेहतर हो। गोथेनबर्ग विश्वविद्यालय के एक अध्ययन के अनुसार, स्वीडन में चिकित्सक और आम जनता दोनों मानते हैं कि स्वास्थ्य सेवा में इस्तेमाल होने वाली एआई प्रणालियों को ऐसी सटीकता मानकों पर खरा उतरना चाहिए जो मौजूदा मानव प्रदर्शन से अधिक हों, खासकर गंभीर नैदानिक स्थितियों में।

यह परिणाम चिकित्सा एआई डेवलपर्स और स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए एक कठिन सच दिखाता है। कई उद्योगों में नया सॉफ्टवेयर तब भी लागू किया जा सकता है जब वह केवल उपयोगी हो या लागत या गति में थोड़ा बेहतर हो। क्लिनिकल देखभाल में सामाजिक कसौटी अलग होती है। लोग सिर्फ दक्षता नहीं चाहते। वे ऐसी प्रणाली चाहते हैं जो उन पेशेवरों की तुलना में कम खतरनाक गलतियाँ करे जिन्हें वह सहारा दे सकती है या आंशिक रूप से बदल सकती है। साथ ही, सर्वेक्षण में पाया गया कि एआई पर भरोसा मध्यम स्तर पर है, मजबूत नहीं, जिससे लगता है कि ऊंची अपेक्षाएं भरोसे से तेज़ी से बढ़ रही हैं।

यह अध्ययन 2025 की वसंत ऋतु में स्वीडन में यादृच्छिक रूप से चुने गए 1,000 लोगों को भेजे गए एक सर्वेक्षण पर आधारित था, जिन्हें चिकित्सकों और आम जनता के बीच बराबर बांटा गया था। चिकित्सकों में प्रतिक्रिया दर 45% और आम जनता में 31% थी। प्रतिभागियों से अलग-अलग स्वास्थ्य सेवा परिदृश्यों का आकलन करने और यह बताने को कहा गया कि एआई प्रणाली से वर्तमान स्वास्थ्य सेवा प्रदर्शन की तुलना में कितने छूटे हुए या गलत आंके गए मामलों को स्वीकार्य माना जाएगा।

एआई के आने पर मानक क्यों बढ़ जाता है

सबसे स्पष्ट निष्कर्षों में से एक यह था कि उच्च-दांव वाली स्थितियों में अपेक्षाएं और बढ़ जाती हैं। छाती में दर्द जैसी स्थितियों में, आम जनता के कई सदस्यों ने चाहा कि कोई भी मामला छूटे नहीं। चिकित्सक त्रुटि की एक संकीर्ण सीमा स्वीकार करने के लिए अधिक तैयार थे, जो false negatives और false positives के बीच के व्यावहारिक संतुलन की उनकी समझ को दर्शाता है।

यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एआई तैनाती बहसों में एक बार-बार आने वाली समस्या को उजागर करता है। सटीकता कोई एकल संख्या नहीं है जो मामला समाप्त कर दे। एक प्रणाली को इस तरह समायोजित किया जा सकता है कि वह गंभीर मामलों को कम चूके, लेकिन ऐसा करने से कई अधिक false alarms उत्पन्न हो सकती हैं। इससे अनावश्यक जांच, कर्मचारियों के समय पर दबाव, और मरीजों को अतिरिक्त प्रक्रियाओं का सामना करना पड़ सकता है। जैसा कि शोधकर्ता Rasmus Arvidsson ने अध्ययन सारांश में कहा, यदि कोई प्रणाली हर किसी को बीमार घोषित कर दे तो वह गंभीर बीमारी को नहीं चूकेगी, लेकिन वह उपयोगी चिकित्सा नहीं होगी।

इसलिए चुनौती सिर्फ एआई को अधिक संवेदनशील बनाना नहीं है। यह तय करना है कि त्रुटियों का कौन-सा संतुलन किसके लिए और किस संदर्भ में स्वीकार्य है। सर्वेक्षण से पता चलता है कि जनता और चिकित्सक हमेशा एक ही शुरुआती बिंदु से नहीं सोचते। बहुत-से नागरिक गंभीर परिस्थितियों में एआई से लगभग-शून्य-त्रुटि आदर्श की अपेक्षा करते हैं, जबकि चिकित्सक नैदानिक अनिश्चितता के भीतर काम करने के अधिक अभ्यस्त हैं।

यह असंतुलन अपनाने की प्रक्रिया को प्रभावित करेगा। यदि मरीज लगभग पूर्णता की अपेक्षा करते हैं, जबकि अस्पताल ऐसे उपकरण खरीदते हैं जो केवल क्रमिक सुधार देते हैं, तो प्रतिक्रिया आना तय है। इसलिए यह अध्ययन एआई को ऐसे प्रचारित करने के बजाय कि वह tradeoffs को खत्म कर सकता है, उन्हें अधिक स्पष्ट रूप से सार्वजनिक रूप से चर्चा में लाने का समर्थन करता है।

उपयोग भरोसे से तेज़ बढ़ रहा है

सर्वेक्षण में यह भी पाया गया कि कई उत्तरदाता किसी न किसी रूप में पहले से एआई का उपयोग कर रहे थे, लेकिन उन में से अपेक्षाकृत कम ने उस पर बहुत अधिक भरोसा जताया। चिकित्सकों में, chat-based AI tools पर भरोसा लगभग उतना ही था जितना ECGs की व्याख्या के लिए पहले से इस्तेमाल हो रही AI प्रणालियों पर भरोसा। सात में से अधिक चिकित्सकों ने chat-based tools आजमाए थे, फिर भी बहुत कम लोग उन्हें नैदानिक निर्णय लेने में उपयोग कर रहे थे।

यह पैटर्न बहुत कुछ बताता है। प्रयोग व्यापक है, लेकिन पेशेवर निर्भरता सीमित है। चिकित्सक इन उपकरणों को आजमा रहे हैं, उनकी संभावनाएं देख रहे हैं, और शायद background tasks या विचार निर्माण के लिए अनौपचारिक रूप से उनका उपयोग कर रहे हैं, लेकिन वे अभी तक उन्हें सीधे रोगी परिणामों की जिम्मेदारी वाली निर्णय प्रक्रियाओं में गहराई से शामिल नहीं कर रहे हैं।

आम जनता में लगभग दस में से एक उत्तरदाता ने स्वास्थ्य सलाह के लिए एआई का उपयोग बताया। यह उल्लेखनीय है, भले ही भरोसा मध्यम ही क्यों न हो। यह दर्शाता है कि consumer-facing AI पहले से ही रोज़मर्रा के स्वास्थ्य व्यवहार में प्रवेश कर रही है, उससे पहले कि औपचारिक देखभाल मार्गों में तकनीक को कहां रखा जाए, इस पर व्यापक संस्थागत सहमति बने।

मध्यम भरोसे और वास्तविक उपयोग का यह संयोजन एक संक्रमणकालीन क्षण बनाता है। स्वास्थ्य सेवा में एआई अब काल्पनिक नहीं रही, लेकिन वह अभी भी एक भरोसेमंद नैदानिक प्राधिकरण के रूप में सामान्यीकृत नहीं हुई है। नीति-निर्माताओं और प्रदाताओं के लिए यह मध्य चरण शायद सबसे नाजुक है। लोग इतनी हद तक संपर्क में हैं कि अपेक्षाएं बना लें, लेकिन इतनी आत्मविश्वास से नहीं कि वे उन गलतियों को स्वीकार कर लें जिन्हें मानव प्रणालियों से सहन किया जा सकता है।

अध्ययन क्या दिखाता है और क्या नहीं

• स्वीडन में चिकित्सक और आम जनता दोनों चाहते हैं कि स्वास्थ्य सेवा में एआई इंसानों से अधिक सटीक हो।
• उच्च अपेक्षाएं खास तौर पर छाती में दर्द जैसी गंभीर स्थितियों में दिखीं।
• एआई पर भरोसा मध्यम था, और बहुत कम उत्तरदाताओं ने उच्च भरोसा जताया।
• सात में से अधिक चिकित्सकों ने chat-based AI tools आजमाए थे, लेकिन बहुत कम ने उन्हें नैदानिक निर्णयों में इस्तेमाल किया।
• आम जनता के लगभग दस में से एक सदस्य ने स्वास्थ्य सलाह के लिए एआई का उपयोग किया था।

लेखकों का कहना है कि प्रतिक्रिया दर समान अध्ययनों के अनुरूप है, लेकिन यह भी कुछ अनिश्चितता लाती है कि परिणाम व्यापक आबादी का कितना अच्छा प्रतिनिधित्व करते हैं। फिर भी, यह सर्वेक्षण एक ऐसी गतिशीलता को पकड़ता है जो स्वीडन से बाहर भी फैलने की संभावना रखती है। चिकित्सा एआई का मूल्यांकन केवल तकनीकी मानक पर नहीं हो रहा है। यह सामाजिक, नैतिक, और तुलनात्मक मानक पर भी हो रहा है। लोग पूछ रहे हैं कि क्या एआई मौजूदा देखभाल से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है, सिर्फ यह नहीं कि वह काम कर सकती है या नहीं।

यह अंतर स्वास्थ्य एआई के अगले चरण को परिभाषित करने वाला है। ऐसे सिस्टम जो कार्यप्रवाह में सुधार करते हैं लेकिन अपने error profile को स्पष्ट रूप से उचित नहीं ठहरा पाते, भरोसा जीतने में कठिनाई झेल सकते हैं। ऐसे सिस्टम जो मापनीय सुधार दिखाते हैं, उन्हें भी यह साफ़-साफ़ बताना होगा कि वे क्या चूकते हैं, क्या अधिक पकड़ते हैं, और जिम्मेदारी मशीन और चिकित्सक के बीच कैसे साझा होती है। स्वीडिश सर्वेक्षण बताता है कि कसौटी पहले से ही ऊंची है। उद्योग के लिए कठिन निष्कर्ष यह हो सकता है कि सार्वजनिक और डॉक्टर, दोनों, चिकित्सा में एआई पर निर्भर होने से पहले उस कसौटी को और ऊंचा देखना चाहते हैं।

यह लेख Medical Xpress की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.