The current roles of Artificial Intelligence in public health: A scoping review
2020 से 2025 तक उच्च-आय वाले देशों की सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रथाओं के इस स्कोपिंग रिव्यू से एआई (AI) उपकरणों के वास्तविक कार्यान्वयन और मिश्रित प्रभावशीलता के संबंध में साक्ष्यों की महत्वपूर्ण कमी का पता चलता है, जो भविष्य के अंगीकरण को निर्देशित करने के लिए कठोर मूल्यांकन और परिणामों के प्रसार की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
सार्वजनिक स्वास्थ्य की दुनिया की कल्पना एक विशाल, व्यस्त पुस्तकालय के रूप में करें। लाइब्रेरियन (सार्वजनिक स्वास्थ्य पेशेवर) समुदाय को स्वस्थ रखने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन वे अक्सर कर्मचारियों की कमी, सीमित बजट और कागजी कार्रवाई के बोझ से दबे रहते हैं। यहाँ प्रवेश होता है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का, जो एक नया, सुपर-फास्ट रोबोटिक सहायक है जो भारी काम करने, अलमारियों को व्यवस्थित करने और यहाँ तक कि आगंतुकों से बातचीत करने का वादा करता है।
यह शोध पत्र एक "स्कोपिंग रिव्यू" (scoping review) है, जो मूल रूप से एक विशाल खजाने की खोज की तरह है। लेखक यह देखना चाहते थे: "इन रोबोट सहायकों का वास्तव में अभी पुस्तकालय में कैसे उपयोग किया जा रहा है?" उन्होंने केवल यह नहीं पूछा कि ये रोबोट क्या कर सकते हैं; उन्होंने इस बात के प्रमाण की तलाश की कि वे वास्तव में काम पर क्या कर रहे हैं।
यहाँ उनके निष्कर्ष दिए गए, जिन्हें सरल रूप में प्रस्तुत किया गया है:
खजाने की खोज के परिणाम
टीम ने 2020 से 2025 के बीच सार्वजनिक स्वास्थ्य में AI के उपयोग के बारे में कहानियाँ खोजने के लिए चार विशाल डिजिटल पुस्तकालयों (डेटाबेस) की खोज की। उन्होंने 5,400 संभावित सुरागों को छाँटा और 155 पूरी कहानियाँ पढ़ीं, लेकिन अंत में, उन्हें केवल 8 रिपोर्टें मिलीं जो दिखाती थीं कि AI का वास्तविक दुनिया के सार्वजनिक स्वास्थ्य परिवेश में वास्तव में उपयोग किया जा रहा है।
यह एक महाद्वीप के आकार के जंगल में एक विशिष्ट प्रकार के दुर्लभ पक्षी को खोजने जैसा है, जहाँ केवल आठ बार उसे देखा गया हो। लेखकों ने महसूस किया कि हालांकि हर कोई AI के बारे में बात करता है, लेकिन इस बात का बहुत कम लिखित प्रमाण है कि यह वास्तव में सार्वजनिक स्वास्थ्य के दैनिक कार्यों में काम कर रहा है।
आठ कहानियाँ जो उन्हें मिलीं
जो आठ रिपोर्टें उन्हें मिलीं, वे एक टूलबॉक्स में मौजूद आठ अलग-अलग औजारों की तरह थीं, जिनका उपयोग विशिष्ट कार्यों के लिए किया गया था:
- मददगार मार्गदर्शक (WIC चैटबॉट): अमेरिका में, "माया" नामक एक चैटबॉट ने माताओं को स्थानीय खाद्य कार्यक्रमों को खोजने और खोए हुए कार्डों की रिपोर्ट करने में मदद की। लोगों को यह पसंद आया क्योंकि यह हेल्पलाइन पर कॉल करने की तुलना में तेज़ था। निर्णय: मददगार।
- भ्रमित लाइब्रेरियन (WHO चैटबॉट): विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) ने फर्जी खबरों से लड़ने के लिए "S.A.R.A.H" नामक एक चैटबॉट का परीक्षण किया। दुर्भाग्य से, इसने अक्सर गलत उत्तर दिए, उपयोगकर्ताओं की चिंताओं को अनदेखा किया, या बहुत रोबोटिक लगा। यह इतना अप्रभावी था कि WHO ने अंततः इसे बंद कर दिया। निर्णय: विश्वास के लिए एक संभावित खतरा।
- तेज़ सॉर्टर (एविडेंस रिव्यू सॉफ्टवेयर): कनाडा में, "DAISY" नामक एक टूल ने शोधकर्ताओं को हजारों वैज्ञानिक शोध पत्रों को छाँटने में मदद की ताकि कोविड-19 से संबंधित पत्रों को खोजा जा सके। यह अविश्वसनीय रूप से सटीक था, जिसने उन पत्रों को भी ढूँढ निकाला जो इंसानों से छूट गए थे। निर्णय: छाँटने के लिए बहुत उपयोगी।
- मैत्रीपूर्ण कॉलर (CareCall): दक्षिण कोरिया में, "CareCall" नामक एक AI ने अकेले बुजुर्गों को फोन कॉल किए ताकि यह पता लगाया जा सके कि वे ठीक हैं या नहीं। यह अधिक लोगों तक पहुँचने के लिए अच्छा काम कर रहा था, लेकिन इसने एक नई समस्या पैदा कर दी: जब AI किसी व्यक्ति तक नहीं पहुँच पाता था, तो मानव कर्मचारियों को फिर से उन्हें कॉल करना पड़ता था, जिससे उनका काम बढ़ गया। निर्णय: अच्छी पहुँच लेकिन अतिरिक्त काम का मिला-जुला परिणाम।
- मौसम भविष्यवक्ता (मशीन लर्निंग): यूके में, AI का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया गया था कि अस्पतालों में बीमार बच्चों (विशेष रूप से खांसी और ब्रोंकाइटिस वाले) की भीड़ कब बढ़ेगी। यह "पीक" समय की भविष्यवाणी करने में काफी अच्छा था, जिससे अस्पतालों को तैयारी करने में मदद मिली। निर्णय: योजना बनाने के लिए उपयोगी।
- लक्षण जांचकर्ता (COVID चैटबॉट): कनाडा में, "Chloe" नामक एक चैटबॉट ने लोगों को उनके कोविड लक्षणों की जाँच करने में मदद की। यह सवालों के जवाब देने में ठीक-ठाक था, लेकिन अब यह सक्रिय नहीं है। निर्णय: मिश्रित सटीकता, अब सेवानिवृत्त।
- डुप्लिकेट खोजने वाला (रिव्यू टूल्स): यूके में, AI टूल्स ने साक्ष्य की समीक्षा करते समय डुप्लिकेट फाइलों को हटाने में शोधकर्ताओं की मदद की। इसने बहुत समय बचाया, भले ही यह कुछ डुप्लिकेट्स को पहचानने में चूक गया। निर्णय: समय बचाने वाला।
- इमेज डिटेक्टिव (Mpox ऐप): सिंगापुर में, एक ऐप ने त्वचा के चकत्तों (rashes) की तस्वीरों को देखकर यह पता लगाया कि क्या वे Mpox थे। यह चकत्तों को पहचानने में काफी सटीक था। निर्णय: इमेज डिटेक्शन के लिए प्रभावी।
मुख्य निष्कर्ष: "हाइप और वास्तविकता के बीच का अंतर"
इस शोध पत्र का मुख्य सबक यह है कि हमारे पास अभी पर्याप्त प्रमाण नहीं हैं।
सार्वजनिक स्वास्थ्य में AI को एक कार के नए, महंगे इंजन की तरह समझें। हर कोई इस बारे में बात कर रहा है कि यह कितनी तेज़ चल सकती है। लेकिन इस समीक्षा ने पाया कि बहुत कम लोगों ने वास्तव में एक असली सड़क पर कार चलाई है और उसका माइलेज लिखा है।
- अच्छा: कुछ उपकरण (जैसे शोध पत्रों को छाँटने या अस्पतालों की भीड़ की भविष्यवाणी करने वाले) अच्छी तरह से काम करते दिखते हैं।
- बुरा: कुछ उपकरण (जैसे WHO चैटबॉट) इतने खराब रहे कि उन्होंने वास्तव में लोगों का विश्वास कम कर दिया।
- बदसूरत: कभी-कभी, AI का उपयोग करने से नई समस्याएँ पैदा होती हैं, जैसे कि मानव कर्मचारियों के काम को कठिन बनाना क्योंकि उन्हें AI की गलतियों को सुधारना पड़ता है।
यह एक समस्या क्यों है?
लेखक बताते हैं कि इनमें से अधिकांश रिपोर्ट बड़ी, अच्छी तरह से वित्त पोषित संस्थाओं (जैसे WHO या राष्ट्रीय स्वास्थ्य एजेंसियां) से आई हैं। छोटे, स्थानीय स्वास्थ्य दल—जिन्हें शायद इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है—शायद AI का उपयोग कर रहे होंगे, लेकिन वे इसके बारे में लिख नहीं रहे हैं।
चूंकि सबूत बहुत कम हैं, इसलिए किसी सार्वजनिक स्वास्थ्य टीम के लिए यह जानना कठिन है कि: "क्या मुझे यह AI टूल खरीदना चाहिए? क्या यह हमारे पैसे बचाएगा? क्या यह वास्तव में लोगों की मदद करेगा?"
निष्कर्ष
यह पत्र एक सरल सलाह के साथ समाप्त होता है: सिर्फ इसलिए नया रोबोट न खरीदें क्योंकि वह चलन में है।
यदि कोई सार्वजनिक स्वास्थ्य टीम AI का उपयोग करना चाहती है, तो उन्हें पहले इसका परीक्षण करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह वास्तव में काम करता है और इससे कोई नुकसान नहीं होता है। और यदि वे इसका परीक्षण करते हैं, तो उन्हें अपने परिणाम सभी के साथ साझा करने चाहिए, ताकि हम अंततः सार्वजनिक स्वास्थ्य में AI के उपयोग के लिए एक वास्तविक "निर्देश पुस्तिका" (instruction manual) बना सकें। तब तक, हम मुख्य रूप से बिना किसी दिशा के काम कर रहे हैं।
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