Generative artificial intelligence in medical postgraduates: a qualitative study of perceived risks, benefits, and responsible use

चिकित्सा की दुनिया को एक विशाल, प्राचीन पुस्तकालय के रूप में कल्पना करें जहाँ हर किताब में उपचार का एक रहस्य छिपा है। सदियों से, डॉक्टरों और छात्रों को सही उत्तर खोजने के लिए हर एक पन्ने को हाथ से पढ़ना पड़ता था। लेकिन हाल ही में, एक नए प्रकार का जादुई सहायक आया है: जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GenAI)। इसे एक सुपर-फास्ट, सुपर-स्मार्ट रोबोट लाइब्रेरियन के रूप में सोचें जो एक सेकंड में लाखों किताबें पढ़ सकता है, उनका सारांश बना सकता है, और यहाँ तक कि आपके लिए एक कहानी भी लिख सकता है। यह एक सपने के सच होने जैसा लगता है, है ना? लेकिन यहाँ एक पेच है: यह रोबोट लाइब्रेरियन कभी-कभी चीजें मनगढ़ंत बनाता है, तथ्यों की जाँच करना भूल जाता है, और यदि आप इसे अपने लिए कहानी लिखने देते हैं, तो आप अपनी खुद की लिखने की क्षमता भूल सकते हैं।

यह शोध पत्र लोगों के एक बहुत ही विशिष्ट समूह पर केंद्रित है जो इस जादुई रोबोट का उपयोग करना शुरू कर रहे हैं: चीन के मेडिकल ग्रेजुएट छात्र। ये वे युवा डॉक्टर हैं जो प्रशिक्षण ले रहे हैं और विशेषज्ञ बनने की राह पर हैं। शोधकर्ताओं जानना चाहते थे: क्या ये छात्र इस रोबोट को पसंद करते हैं? क्या वे इससे डरे हुए हैं? और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि वे यह तय कैसे करते हैं कि कब रोबोट को मदद करने देना है और कब काम खुद करना है? उन्होंने केवल "हाँ" या "ना" में जवाब नहीं मांगा; उन्होंने छात्रों के वास्तविक विचारों, डर और आशाओं को समझने के लिए उनके साथ गहरी बातचीत की।

अध्ययन: भविष्य के डॉक्टरों की बात सुनना

शोधकर्ताओं ने पांच अलग-अलग चिकित्सा विशिष्टताओं, जैसे न्यूरोलॉजी (मस्तिष्क के डॉक्टर), साइकियाट्री (मन के डॉक्टर), और रेडियोलॉजी (इमेज के डॉक्टर) के 18 प्रथम वर्ष के मास्टर छात्रों का साक्षात्कार लिया। इन सभी छात्रों ने अपने स्कूल के काम के लिए ChatGPT या DeepSeek जैसे AI टूल्स का उपयोग पहले ही कर लिया था। टीम ने उनकी कहानियों में पैटर्न खोजने के लिए उनकी बातों को ध्यान से सुना। उन्होंने पाया कि छात्रों का दृष्टिकोण बहुत स्पष्ट और संतुलित है: वे GenAI को एक "दोधारी तलवार" के रूप में देखते हैं, जिसका अर्थ है कि इसके पास एक तेज धार है जो समस्याओं को जल्दी से काट सकती है, लेकिन एक खतरनाक पक्ष भी है जो यदि आप सावधान नहीं रहे तो आपको चोट पहुँचा सकता है।

अच्छी बातें: एक सुपर-पावर्ड साइडकिक

छात्र इस बात को लेकर उत्साहित थे कि यह रोबोट उनका कितना समय बचाता है। उन्होंने इसे अपने मस्तिष्क के लिए एक 'टर्बोचार्जर' के रूप में वर्णित किया।

• कठिन परिश्रम में तेजी लाना: एक छात्र ने कहा कि AI उन्हें "जरूरी साहित्य को जल्दी से खोजने" में मदद करता है, जबकि एक अन्य ने उल्लेख किया कि यह "समीक्षा लेखों का तेजी से विश्लेषण" कर सकता है। यह एक ऐसे मित्र की तरह है जो घंटों के बजाय सेकंडों में लाइब्रेरी की सबसे अच्छी किताबें ढूंढ सकता है।
• अदृश्य को देखना: छात्र इस बात से चकित थे कि AI उन सूक्ष्म विवरणों को पकड़ सकता है जिन्हें इंसान चूक जाते हैं। एक छात्र ने समझाया कि "छोटी स्टेनोसिस [संकुचन] जो नग्न आंखों से देखना कठिन है, AI सीधे स्टेनोसिस दर की गणना कर सकता है।" एक अन्य ने उल्लेख किया कि यह रोग के मार्करों को खोजने के लिए प्रोटीन डेटा के विशाल ढेर का विश्लेषण कर सकता है। यह छात्रों को डेटा के लिए एक्स-रे दृष्टि देने जैसा है।
• ब्रेनस्टॉर्मिंग साथी: AI उन्हें उन बिंदुओं को जोड़ने में भी मदद करता है जिन्हें वे पहले नहीं देख पाए थे। एक छात्र ने कहा कि यह "10 मिनट में 4,000 मेडिकल लेखों का विश्लेषण" कर सकता है, जिससे उन्हें अकेले की तुलना में तेजी से नए विचार बनाने में मदद मिलती है।

डरावनी बातें: रोबोट की बुरी आदतें

हालाँकि, छात्र आँख मूंदकर भरोसा नहीं कर रहे थे। वास्तव में, उनकी सबसे बड़ी चिंता यह थी कि वे आलसी हो सकते हैं।

• "ब्रेन रस्ट" (मस्तिष्क में जंग) का डर: यह सबसे आम चिंता थी, जिसका उल्लेख 18 में से 16 छात्रों ने किया। उन्हें डर था कि यदि वे AI को सारा सोचने देने लगे, तो उनका अपना मस्तिष्क कड़ी मेहनत करना बंद कर देगा। एक छात्र ने स्पष्ट रूप से कहा: "AI का सीधा उपयोग स्वयं के चिंतन की कमी की ओर ले जाता है।" एक अन्य ने चिंता जताई कि "AI के लंबे समय तक उपयोग से मानसिक आलस्य आ सकता है।" उन्होंने इसकी तुलना एक कैलकुलेटर का इतना अधिक उपयोग करने से की जिससे आप बुनियादी गणित करना भूल जाते हैं।
• "फेक न्यूज" की समस्या: छात्रों को AI की 100% सत्यता पर भरोसा नहीं था। उन्होंने नोट किया कि AI अक्सर "चीजें मनगढ़ंत बनाता है" या "भ्रम (hallucinate)" पैदा करता है। एक छात्र ने शिकायत की कि "AI द्वारा दिखाए गए अधिकांश साहित्य स्रोत फर्जी हैं।" यह एक ऐसे लाइब्रेरियन की तरह है जो आत्मविश्वास के साथ आपको एक ऐसी किताब की ओर इशारा करता है जिसका वास्तव में अस्तित्व ही नहीं है।
• गोपनीयता और जिम्मेदारी: वे मरीज के रहस्यों को लेकर भी चिंतित थे। यदि वे मरीज का डेटा AI में टाइप करते हैं, तो उन्हें डर है कि डेटा लीक हो सकता है, जिससे भेदभाव या गोपनीयता का उल्लंघन हो सकता है। इसके अलावा, वे इस बात को लेकर भी भ्रमित थे कि यदि AI गलत उत्तर देता है तो जिम्मेदार कौन होगा। जैसा कि एक छात्र ने कहा, "AI जिम्मेदारी नहीं ले सकता - डेवलपर या उपयोगकर्ता संस्थान को इसकी पुष्टि करनी चाहिए।" यदि रोबोट डॉक्टर कोई गलती करता है, तो दोषी कौन है? इंसान? मशीन? इसका उत्तर वर्तमान में स्पष्ट नहीं है।

नियम: निष्पक्ष रूप से कैसे खेलें

भय के बावजूद, छात्र रोबोट पर प्रतिबंध नहीं लगाना चाहते थे। उन्होंने अपने रुख को समझाने के लिए एक चीनी कहावत का उपयोग किया: "हमें गला घुटने के डर से खाना नहीं छोड़ना चाहिए।" इसके बजाय, उन्होंने एक बहुत ही स्पष्ट रेखा खींची कि क्या ठीक है और क्या नहीं।

• ग्रीन लाइट (उपयोग करना ठीक है): वे अपनी अंग्रेजी को सुधारने, अपने कंप्यूटर कोड की जांच करने, या किसी पेपर का पहला ड्राफ्ट तैयार करने के लिए AI का उपयोग करने के लिए खुश हैं। वे इसे काम को तेज करने के लिए एक उपकरण के रूप में देखते हैं।
• रेड लाइट (कभी उपयोग न करें): वे इस बात पर अडिग हैं कि AI को कभी भी मरीज का निदान (diagnosis) नहीं करना चाहिए, निजी मरीज के डेटा को नहीं संभालना चाहिए, या किसी शोध अध्ययन के लिए मूल विचार नहीं बनाना चाहिए। एक छात्र ने कहा, "मैं पहला ड्राफ्ट तैयार करने के लिए AI का उपयोग करूँगा, लेकिन मैं निश्चित रूप से इसे मैन्युअल रूप से संशोधित और सत्यापित करूँगा।" वे जहाज के कप्तान बने रहना चाहते हैं, जिसमें AI केवल एक नेविगेटर हो, कप्तान नहीं।

वे क्या चाहते हैं: आदर्श AI सहायक

अंत में, छात्रों ने शोधकर्ताओं को बताया कि इन उपकरणों का सुरक्षित रूप से उपयोग करने के लिए उन्हें वास्तव में किसकी आवश्यकता होगी। वे एक ऐसा "जादुई ब्लैक बॉक्स" नहीं चाहते जो बिना स्पष्टीकरण के उत्तर दे। इसके बजाय, वे एक ऐसा AI चाहते हैं जो:

1. नियम जानता हो: इसे केवल रैंडम अनुमानों के बजाय वास्तविक, उच्च-गुणवत्ता वाले चिकित्सा साक्ष्यों और दिशानिर्देशों पर आधारित उत्तर देना चाहिए।
2. रहस्यों की रक्षा करे: यह मरीज के डेटा को सुरक्षित रखने के लिए सख्त गोपनीयता कानूनों (जैसे HIPAA या GDPR) का पालन करते हुए एक बैंक वॉल्ट की तरह सुरक्षित होना चाहिए।
3. अपने काम की व्याख्या करे: इसे केवल उत्तर नहीं देना चाहिए; इसे यह भी समझाना चाहिए कि इसने वह उत्तर क्यों दिया, ताकि छात्र तर्क को समझ सके।
4. विनम्र रहे: इसे स्पष्ट रूप से खुद को डॉक्टर के "सहायक" के रूप में स्थापित करना चाहिए, कभी भी एक प्रतिस्थापन के रूप में नहीं।

निष्कर्ष

यह अध्ययन बताता है कि ये भविष्य के डॉक्टर केवल तकनीक के निष्क्रिय उपयोगकर्ता नहीं हैं; वे इसका उपयोग करने के तरीके के बारे में आलोचनात्मक रूप से सोच रहे हैं। वे दक्षता और खोज के लिए AI के बड़े लाभ देखते हैं, लेकिन वे अपनी रचनात्मक और आलोचनात्मक सोच की क्षमता खोने को लेकर गहराई से चिंतित हैं। वे रोबोट को फेंक देने के लिए नहीं कह रहे हैं; वे एक ऐसे रोबोट की मांग कर रहे हैं जो ईमानदार, सुरक्षित हो और जिसे स्पष्ट रूप से एक बॉस के बजाय एक मददगार के रूप में परिभाषित किया गया हो। उनकी आवाजें बताती हैं कि चिकित्सा में AI को वास्तव में मदद करने के लिए, हमें ऐसे उपकरण बनाने की आवश्यकता है जो मानवीय निर्णय का सम्मान करें और चालक की सीट पर इंसान को बनाए रखें।