आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग पहले से ही गहन चिकित्सा इकाइयों (आईसीयू) में किया जा रहा है, जहां यह वास्तविक समय में इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड से जानकारी का विश्लेषण करता है। शोध और महत्वपूर्ण संकेतों के डेटा को मिलाकर, एल्गोरिथम रोगी के कमरे में पहले लक्षण दिखने से घंटों पहले सेप्टिक स्थितियों की भविष्यवाणी करने में सक्षम है। यह तकनीक चिकित्सा कर्मचारियों को पांच से पंद्रह मिनट पहले ही संकटों और रोगी की स्थिति में अस्थिरता के बारे में भी सचेत करती है।
कंप्यूटर के स्थिर डेटा को निरंतर अलर्ट सिस्टम में बदलने की क्षमता अस्पतालों के काम करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल सकती है। चूंकि जटिलताओं के विकास तक पहुंचने का समय मिलता है, इसलिए डॉक्टरों की टीम तेजी से हस्तक्षेप कर सकती है, जिससे संभावित रूप से आईसीयू में मृत्यु दर और गंभीर परिणामों को कम किया जा सकता है।
वर्तमान में, अस्पताल भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं जो अक्सर कंप्यूटर सिस्टम में अनदेखा रह जाता है। Olhar Digital को दिए गए एक साक्षात्कार में, हृदय रोग विशेषज्ञ और इंटेंसिविस्ट डॉ. सर्जियो नवेस बताते हैं कि अस्पताल प्रबंधन प्रणालियाँ लगातार मेडिकल इतिहास, हृदय गति, रक्तचाप और परीक्षण परिणामों को जमा करती रहती हैं।
हालांकि, बौद्धिक उपकरण के बिना, संस्थान इस ढेर सारी फ़ाइलों को रोगी की वास्तविक स्थिति के बारे में व्यावहारिक निष्कर्षों में परिवर्तित नहीं कर सकता है। ठीक इसी तरह की स्थिति में एल्गोरिदम अपनी उपयोगिता प्रदर्शित करते हैं।
डॉ. नवेस इस बात पर जोर देते हैं कि एआई वास्तविक समय में डेटा तालिकाओं को पढ़ सकता है और लक्षणों के दिखाई देने से पहले ही गंभीर स्थितियों की भविष्यवाणी कर सकता है। यूनिकैम्प अस्पताल में चिकित्सा समन्वयक भी विशेषज्ञ बताते हैं: 'ऐसे एल्गोरिदम मौजूद हैं जो मानक नैदानिक लक्षणों के प्रकट होने से छह घंटे पहले सेप्सिस और पांच से पंद्रह मिनट पहले हेमोडायनामिक अस्थिरता का पता लगाते हैं।'
डिजिटल निगरानी में यह प्रगति अंतरराष्ट्रीय वैज्ञानिक अध्ययनों द्वारा समर्थित है। नेचर पत्रिका में प्रकाशित गूगल के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि एआई सिस्टम मेडिकल रिकॉर्ड और स्वास्थ्य इतिहास का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे डॉक्टरों को रोगियों की निगरानी के संबंध में जटिल निर्णय लेने में मदद मिलती है।
इसके अलावा, BMJ इनोवेशन में प्रकाशित एक लेख इंगित करता है कि अस्पताल मैन्युअल और आवधिक माप को सॉफ्टवेयर द्वारा किए गए निरंतर स्वचालित निगरानी से बदल रहे हैं।
लाभों के बावजूद, इस तकनीक के उपयोग में परिचालन जोखिम शामिल हैं। इंटेंसिविस्ट चेतावनी देते हैं कि अस्पताल का एआई निम्न सटीकता वाले मॉडल, विभिन्न आबादी समूहों के लिए गलत अंशांकन और झूठी चेतावनियों का उच्च प्रतिशत (जो सौर तूफानों की स्थिति में भी होता है) जैसी समस्याओं का सामना करता है।
BMJ इनोवेशन में एक अध्ययन पुष्टि करता है कि यदि सिस्टम अक्सर गलत अलर्ट जारी करता है, तो चिकित्सा टीमों को अलर्ट थकान का सामना करने और वास्तविक आपात स्थितियों को नजरअंदाज करने का जोखिम होता है।
तकनीकी खामियों के अलावा, व्यावहारिक सीमाएं भी हैं जिन्हें प्रोग्राम पार नहीं कर सकता है। एल्गोरिथम जटिलता के होने की संभावना की गणना करता है, लेकिन यह निदान का संश्लेषण नहीं करता है और समस्या का सटीक कारण निर्धारित नहीं करता है। रोगी के स्वास्थ्य के लिए जोखिम का आकलन करना और आगे की कार्रवाई का चयन करना अभी भी मौके पर मानव अनुभव और तर्क की मांग करता है।
मानवीय और नैतिक दुविधाओं के सामने यह सीमा और भी स्पष्ट हो जाती है। नवेस बताते हैं कि सॉफ्टवेयर में जीवन के अंत के बारे में निर्णय लेने की क्षमता नहीं है, और न ही यह उपचार के लिए नैतिक और कानूनी जिम्मेदारी ले सकता है। आदर्श मॉडल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ साझेदारी है जो डेटा का विश्लेषण करता है, और नैदानिक निर्णय, क्योंकि इसमें नैतिकता और डॉक्टर और रोगी के बीच संबंधों का मानवीय पहलू शामिल है।
संक्षेप में, यह समझना आवश्यक है कि वैज्ञानिक डेटा और अस्पतालों का दैनिक अभ्यास दिखाता है कि एआई डेटा सहायक के रूप में कार्य करता है। यह उपकरण कंप्यूटर में कई घंटों पहले अदृश्य खतरों की पहचान करता है। हालांकि, स्थिति की व्याख्या करना, सूक्ष्म निर्णय लेना और मानवीय भागीदारी अभी भी डॉक्टर के दृष्टिकोण और संवेदनशीलता पर निर्भर करता है।