आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधुनिक स्वास्थ्य सेवा के ढांचे को नया आकार दे रहा है। फिर भी, जैसे-जैसे इसका प्रभाव बढ़ता है, नैतिक चिंताएँ सामने आती हैं, जो निष्पक्षता, गोपनीयता, जवाबदेही और समावेशिता के बारे में सवाल उठाती हैं।
ये चुनौतियाँ विशेष रूप से भारत, संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप जैसे देशों और क्षेत्रों की विविध आवश्यकताओं को संबोधित करते समय स्पष्ट होती हैं। ए आई असाधारण तरीकों से स्वास्थ्य सेवा में क्रांति ला रहा है। भारत में, ए आई उपकरण तपेदिक – एक प्रमुख सार्वजनिक स्वास्थ्य समस्या – का मुकाबला संशोधित राष्ट्रीय टीबी नियंत्रण कार्यक्रम जैसी पहलों के माध्यम से करते हैं, जो रेडियोलॉजिस्ट तक पहुँच की कमी वाले ग्रामीण क्षेत्रों में डॉक्टरों की सहायता के लिए ए आई-संचालित छाती एक्स-रे विश्लेषण का उपयोग करता है।
अमेरिका में, एपिक सेप्सिस मॉडल जैसी प्रणालियाँ वास्तविक समय के रोगी डेटा का विश्लेषण करके और जटिलताओं के उत्पन्न होने से कुछ घंटे पहले चिकित्सकों को सचेत करके जीवन-धमकाने वाले संक्रमणों की भविष्यवाणी करती हैं और उन्हें रोकती हैं। इस बीच, यूरोप की होराइजन यूरोप पहल ए आई-संचालित रोग निदान और टेलीमेडिसिन अनुसंधान को निधि देती है।
व्यक्तिगत चिकित्सा एक और परिवर्तनकारी सीमा का प्रतिनिधित्व करती है। आईबीएम वॉटसन हेल्थ और भारत के स्ट्रैंड लाइन साइंसेज जैसे ए आई प्लेटफ़ॉर्म आनुवंशिक डेटा के आधार पर व्यक्तिगत रोगियों के लिए उपचार तैयार करते हैं, जिससे स्वास्थ्य सेवा की लागत कम होती है और परिणाम बेहतर होते हैं।
यूरोप में, ए आई सिस्टम दुर्लभ बीमारियों के निदान में सहायता करते हैं, जो उन रोगियों को आशा प्रदान करते हैं जो पहले वर्षों तक निदान के लिए भटकते रहते थे। अमेरिका में टेम्पस जैसी कंपनियाँ व्यक्तिगत कैंसर उपचारों के लिए नैदानिक और आणविक डेटा का विश्लेषण करने के लिए ए आई का उपयोग करती हैं।
ए आई उन चुनौतियों का भी समाधान कर रहा है जिन्हें कभी असंभव माना जाता था। उदाहरण के लिए, डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड ने प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने की क्षमता को अनलॉक किया है, जिससे अभूतपूर्व दवा खोजों और उपचारों का मार्ग प्रशस्त हुआ है।
ए आई माइक्रोबायोम अनुसंधान को भी बदल रहा है। यूरोपीय शोधकर्ता न्यूरोसाइकिएट्रिक विकारों से जुड़े माइक्रोबियल असंतुलन की पहचान करने के लिए आंत-मस्तिष्क की बातचीत का मानचित्रण कर रहे हैं। लेकिन ए आई सिस्टम केवल उतने ही निष्पक्ष होते हैं जितना डेटा वे सीखते हैं। 2019 में, एक अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा ए आई टूल ने विषम प्रशिक्षण डेटा के कारण श्वेत रोगियों को काले रोगियों पर प्राथमिकता दी।
भारत में भी इसी तरह के जोखिम पैदा होते हैं; पश्चिमी आनुवंशिक डेटा पर मुख्य रूप से प्रशिक्षित ए आई सिस्टम भारतीय आबादी के लिए दवा प्रतिक्रियाओं की गलत भविष्यवाणी कर सकते हैं।
स्वास्थ्य सेवा ए आई डेटा पर पनपती है, लेकिन स्वामित्व और नियंत्रण विवादास्पद बना हुआ है। भारत में, डिजिटल साक्षरता की कमी के कारण मरीज़ डेटा के उपयोग से अनभिज्ञ रहते हैं।
राष्ट्रीय डिजिटल स्वास्थ्य मिशन जैसी पहलों का उद्देश्य स्वास्थ्य रिकॉर्ड को डिजिटल बनाना है, लेकिन डेटा उल्लंघनों के बारे में चिंताएँ बनी हुई हैं। ए आई की अस्पष्टता महत्वपूर्ण नैतिक चुनौतियाँ पेश करती है। ब्लैक बॉक्स सिस्टम, जिनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया डेवलपर्स के लिए भी समझ से परे है, विश्वास को कमज़ोर करते हैं, खासकर स्वास्थ्य सेवा में।
ए आई की स्वचालन क्षमताएँ नौकरियों को विस्थापित कर सकती हैं, खासकर भारत जैसे विकासशील देशों में। जबकि लैब तकनीशियन जैसी भूमिकाएँ कम हो सकती हैं, ए आई सिस्टम रखरखाव और डेटा एनोटेशन में नए अवसर सामने आएंगे।
भारत की स्किल इंडिया पहल का उद्देश्य उभरते उद्योगों के लिए श्रमिकों को बेहतर बनाना है; सार्वजनिक-निजी भागीदारी भी स्वचालन और नौकरी सृजन को संतुलित करने में मदद कर सकती है।
स्वास्थ्य सेवा और जीव विज्ञान में क्रांति लाने की ए आई की क्षमता अद्वितीय है, लेकिन नैतिक नेतृत्व महत्वपूर्ण है।
पूर्वाग्रह, गोपनीयता, पारदर्शिता और आर्थिक विस्थापन को संबोधित करने के लिए सरकारों, उद्योगों और शिक्षाविदों में सहयोगी प्रयासों की आवश्यकता है। समावेशिता को प्राथमिकता देकर और सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करके, भारत, अमेरिका और यूरोप ए आई की शक्ति का जिम्मेदारी से उपयोग करने के लिए एक वैश्विक आंदोलन का नेतृत्व कर सकते हैं।
दूसरी तरफ ए आई की अपनी खामियां भी हैं। चिकित्सीय उपयोग नहीं राजनीतिक मामलों में चीन की डीपसीक अपनी सरकार के खिलाफ कुछ नहीं बोलता। दूसरी तरफ एलन मस्क का ग्रोक भारत सरकार की खामियों को उजागर करता है।
लिहाजा यह सवाल भी महत्वपूर्ण है कि क्या चिकित्सा पद्धति में ए आई पक्षपात से परे रह पायेगा क्योंकि इसे तैयार करने वाला कोई विशेषज्ञ ही होगा, जिससे मानवीय भूल अथवा पक्षपात एक स्वाभाविक प्रक्रिया होगी।
मशीनी निर्भरता के बीच इस सवाल का उत्तर अब तक स्पष्ट तौर पर नहीं मिल पाया है। भले ही यह समय और खर्च की बचत करता हो पर इस पर हम पूरी तरह निर्भर करें या नहीं, यही असली सवाल बनकर उभर रहा है।
