Quantifying Human-AI Workflow in Abdominal Ultrasound: A Prospective Randomised Crossover Study

अल्ट्रासाउंड इमेजिंग चिकित्सा दृष्टि का एक अनूठा रूप है। कैमरे द्वारा ली गई तस्वीर के विपरीत, अल्ट्रासाउंड छवि तब तक अस्तित्व में नहीं आती जब तक कि एक कुशल मानव ऑपरेटर इसे बनाता नहीं है। सोनोग्राफर को रोगी की त्वचा पर प्रोब (probe) पकड़ना होता है, वास्तविक समय में वापस आने वाली ध्वनि तरंगों की व्याख्या करनी होती है, और सही दृश्य खोजने के लिए मशीन को लगातार समायोजित करना पड़ता है। यह प्रक्रिया शारीरिक दक्षता और तीव्र मानसिक एकाग्रता दोनों की मांग करती है। ऑपरेटर को यह तय करना होता है कि कहाँ देखना है, प्रोब को किस कोण पर रखना है, और माप लेने के लिए छवि को कब फ्रीज करना है। चूंकि यह कार्य मानवीय कौशल पर बहुत अधिक निर्भर करता है, इसलिए बढ़ती चिकित्सा मांग को पूरा करने के लिए इसे बढ़ाना (scale up) कठिन है। इसके अलावा, बार-बार होने वाली हरकतें और निरंतर एकाग्रता के लिए आवश्यक प्रयास, काम करने वाले लोगों के लिए शारीरिक तनाव और मानसिक थकान का कारण बन सकते हैं।

इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, चिकित्सा प्रौद्योगिकी कंपनियों ने अल्ट्रासाउंड मशीनों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को एकीकृत करना शुरू कर दिया है। ये सिस्टम वास्तविक समय के सहायकों के रूप में कार्य करते हैं, जो सोनोग्राफर के काम करने के दौरान लाइव इमेज को देखते हैं। वे विशिष्ट अंगों को पहचान सकते हैं, माप रेखाएं कहाँ रखनी हैं, इसका सुझाव दे सकते हैं, और अंग के आकार जैसी चीजों के लिए प्रारंभिक मान (values) भी निकाल सकते हैं। उम्मीद यह है कि ये उपकरण डॉक्टरों को कम प्रयास और तेजी से काम करने में मदद करेंगे। हालांकि, यह स्पष्ट नहीं है कि क्या ये सहायक वास्तव में कार्यभार को कम करते हैं या केवल ऑपरेटर के कार्य के प्रकार को बदलते हैं, शायद शारीरिक गति को मशीन के सुझावों की जांच करने के मानसिक कार्य से बदल देते हैं।

एक हालिया अध्ययन ने यह मापने के लिए एक प्रयास किया कि पेट के स्कैनिंग के संदर्भ में यह मानव-मशीन साझेदारी वास्तव में कैसे काम करती है। शोधकर्ताओं ने बत्तीस स्वस्थ वयस्कों को भर्ती किया और दो अनुभवी सोनोग्राफरों से प्रत्येक व्यक्ति का दो बार स्कैन कराया। एक सत्र में, सोनोग्राफरों ने ऊपरी उदर (abdomen) का मानक मैनुअल स्कैन किया, जिसमें यकृत (liver), गुर्दे (kidney) और पित्ताशय (gallbladder) जैसे अंगों की जांच की गई। दूसरे सत्र में, उन्होंने उसी मशीन का उपयोग किया लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर चालू करके। इन सत्रों का क्रम रैंडमाइज्ड (randomized) था ताकि परिणाम दिन के समय या विशिष्ट रोगी के कारण प्रभावित न हों। काम के विवरण को पकड़ने के लिए, टीम ने कंसोल के ऊपर लगे एक डेप्थ-सेंसिंग कैमरे का उपयोग किया ताकि सोनोग्राफरों की हाथ की गतिविधियों को ट्रैक किया जा सके, हर कीस्ट्रोक (keystroke) को गिना जा सके और कंट्रोल पैनल पर उनके हाथों द्वारा तय की गई दूरी को मापा जा सके। प्रत्येक स्कैन के बाद, सोनोग्राफरों ने अपने मानसिक और शारीरिक प्रयास को रेट करने के लिए एक सर्वेक्षण भी भरा।

परिणामों ने दिखाया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने वर्कफ़्लो को बदला, हालांकि इसके लाभ विशिष्ट थे। जब सॉफ्टवेयर सक्रिय था, तो स्कैन मैनुअल संस्करणों की तुलना में लगभग बावन सेकंड तेजी से पूरे हुए। यह समय बहुत कम लग सकता है, लेकिन एक व्यस्त क्लिनिक में, यह जुड़कर काफी हो जाता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि मशीन के साथ शारीरिक संपर्क काफी कम हो गया। सोनोग्राफरों ने कम बटन दबाए और कंसोल पर अपने हाथों को लगभग पांच मीटर कम दूरी तक घुमाया। हरकतें भी अधिक सुचारू थीं, जिनमें कम तीखी और झटकेदार सुधार (corrections) थे। यह सुझाव देता है कि सॉफ्टवेयर ने ऑपरेटरों को उन दोहराव वाली खोजों और मैनुअल समायोजनों से बचने में मदद की जो आमतौर पर प्रक्रिया को धीमा कर देते हैं।

गति और शारीरिक सहजता के इन लाभों के बावजूद, कार्यभार की समग्र भावना में कोई बड़ा बदलाव नहीं हुआ। जब सोनोग्राफरों ने स्कैन के बाद अपने कुल तनाव और प्रयास को रेट किया, तो मैनुअल और AI-सहायता प्राप्त सत्रों के बीच स्कोर सांख्यिकीय रूप से समान थे। हालांकि, विवरणों पर करीब से नज़र डालने पर आवश्यक प्रयास के प्रकार में बदलाव दिखाई दिया। सोनोग्राफरों ने AI का उपयोग करते समय कम मानसिक मांग और कम समग्र प्रयास महसूस किया। उन्हें यह नहीं लगा कि बचाए गए समय को मशीन के काम की जांच करने के नए, भारी बोझ से बदल दिया गया है। इसके बजाय, सहायता ने संज्ञानात्मक भार (cognitive load) को हल्का करने में मदद की, जिससे वे यांत्रिकी (mechanics) के बजाय छवि पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सके।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पूर्ण नहीं है और इसे मानवीय निगरानी की आवश्यकता होती है। लगभग हर स्कैन में, सोनोग्राफरों को मशीन द्वारा सुझाए गए मापों में कम से कम एक समायोजन करना पड़ा। सॉफ्टवेयर ने कभी-कभार अंगों को गलत पहचाना, विशेष रूप से उन संरचनाओं को जो दिखने में समान हैं या एक-दूसरे के पास स्थित हैं, जैसे कि अग्न्याशय (pancreas) और पास की रक्त वाहिकाएं। ऐसे मामलों में, सोनोग्राफरों को लेबल को ठीक करना पड़ा या माप को मैन्युअल रूप से फिर से लेना पड़ा। यह पुष्टि करता है कि तकनीक एक प्रतिस्थापन के बजाय एक भागीदार के रूप में सबसे अच्छा कार्य करती है; ऑपरेटर को अभी भी सतर्क रहना चाहिए, त्रुटियों को पकड़ने और डेटा को सत्यापित करने के लिए तैयार रहना चाहिए।

अंततः, यह शोध सुझाव देता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुभवी ऑपरेटरों के लिए उदर अल्ट्रासाउंड स्कैनिंग को अधिक कुशल और कम शारीरिक रूप से श्रमसाध्य बना सकता है। यह कंसोल पर बिताए जाने वाले समय को कम करता है और कार्य के मानसिक तनाव को कम करता है, लेकिन यह मानवीय निर्णय की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है। यह तकनीक कार्य को नया रूप देती है, कुछ नियमित यांत्रिक कार्यों को संभाल लेती है जबकि महत्वपूर्ण निर्णय लेने का कार्य सोनोग्राफर के पास छोड़ देती है। क्या ये सुधार वास्तविक दुनिया के अस्पतालों में रोगियों के लिए बेहतर देखभाल में परिवर्तित होंगे, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि तकनीक अधिक जटिल मामलों के साथ कैसा प्रदर्शन करती है और क्लिनिक बचाए गए समय का उपयोग कैसे करते हैं। फिलहाल, साक्ष्य बताते हैं कि जब सही ढंग से उपयोग किया जाता है, तो ये डिजिटल सहायक कुशल पेशेवरों को अधिक सहजता और सटीकता के साथ काम करने में मदद कर सकते हैं।