Protocol for a Multimethod Evaluation of AI-Based Colorectal Cancer Risk Prediction in an Emulated Primary Care Electronic Health Record Environment: Trust, Usability, and Diagnostic Decision-Making
यह बहु-विधि अध्ययन एक एमुलेटेड इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड वातावरण के भीतर नैदानिक निर्णय लेने के मात्रात्मक मूल्यांकन को विश्वास और उपयोगिता पर गुणात्मक साक्षात्कारों के साथ जोड़कर, यह मूल्यांकन करता है कि सामान्य चिकित्सक एआई-आधारित कोलोरेक्टल कैंसर जोखिम भविष्यवाणियों की व्याख्या और उपयोग कैसे करते हैं, जिसका उद्देश्य नियमित प्राथमिक देखभाल में भविष्य के भावी परीक्षणों को सूचित करना है।
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एक फैमिली डॉक्टर के क्लिनिक की शांत और अक्सर उथल-पुथल भरी दुनिया में, सबसे कठिन कार्यों में से एक बीमारी के उन्नत होने से पहले उसके विशिष्ट प्रकार को पहचानना है। कोलोरेक्टल कैंसर, जो बड़ी आंत को प्रभावित करने वाली बीमारी है, अक्सर अपने शुरुआती चरणों में छूट जाता है क्योंकि इसके शुरुआती चेतावनी संकेत अस्पष्ट हो सकते हैं या उन्हें कम गंभीर पाचन संबंधी समस्याओं के रूप में आसानी से गलत समझा जा सकता है। हालांकि डॉक्टर अपने प्रशिक्षण और रोगी रिकॉर्ड में उपलब्ध जानकारी पर भरोसा करते हैं, लेकिन डेटा की विशाल मात्रा और लक्षणों की सूक्ष्म प्रकृति प्रारंभिक पहचान को एक निरंतर चुनौती बना देती है। मदद के लिए, शोधकर्ताओं ने ऐसे कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित करना शुरू कर दिया है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) का उपयोग करके मेडिकल रिकॉर्ड्स की छानबीन करते हैं, और उन पैटर्न की तलाश करते हैं जो आधिकारिक निदान होने से बहुत पहले खतरे का संकेत दे सकते हैं। ये उपकरण एक 'दूसरी जोड़ी आँखों' के रूप में कार्य करने का वादा करते हैं, जो उन जोखिमों को उजागर करते हैं जिन्हें एक इंसान अनदेखा कर सकता है। हालांकि, एक कंप्यूटर प्रोग्राम उतना ही अच्छा होता है जितना कि एक डॉक्टर उस पर कितना भरोसा करता है और उसे कितनी अच्छी तरह समझता है। यदि कोई टूल भ्रमित करने वाला है या यदि डॉक्टर को उसके सुझावों की व्याख्या करना नहीं आता है, तो वह रोगी की देखभाल में सुधार नहीं करेगा, चाहे उसका एल्गोरिदम कितना भी स्मार्ट क्यों न हो।
इस अध्ययन का उद्देश्य यह परीक्षण करना था कि सामान्य चिकित्सक वास्तव में ऐसे एक टूल के साथ कैसे व्यवहार करते हैं। शोधकर्ताओं ने एक प्राथमिक चिकित्सा इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का एक सिम्युलेटेड (कृत्रिम) संस्करण बनाया, जो एक डिजिटल सिस्टम है जहाँ डॉक्टर आमतौर पर रोगी के नोट्स और परीक्षण परिणाम संग्रहीत करते हैं। उन्होंने वास्तविक रोगियों के ऐतिहासिक रिकॉर्ड एकत्र किए जिन्हें कोलोरेक्टल कैंसर का निदान हुआ था, और गोपनीयता बनाए रखने के लिए सभी नाम और व्यक्तिगत विवरण हटा दिए थे। दस डॉक्टरों को, जिनमें अनुभवी विशेषज्ञ और प्रशिक्षण ले रहे डॉक्टर दोनों शामिल थे, चालीस से साठ इन अज्ञात मामलों की समीक्षा करने के लिए आमंत्रित किया गया। डॉक्टरों ने इन रिकॉर्ड्स की समीक्षा इस तरह की जैसे वे पहली बार उन रोगियों को देख रहे हों, लेकिन उन्हें यह नहीं बताया गया था कि अध्ययन में शामिल हर व्यक्ति को पहले से ही कैंसर का निदान हो चुका है। इस सेटअप ने शोधकर्ताओं को यह देखने की अनुमति दी कि केवल प्रस्तुत जानकारी के आधार पर डॉक्टर क्या संदेह करेंगे और क्या निर्णय लेंगे।
प्रयोग को यह देखने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि क्या डॉक्टरों को एक कंप्यूटर-जनित जोखिम स्कोर दिखाने से उनके विचार बदलते हैं। कुछ मामलों के लिए, डॉक्टरों ने मानक मेडिकल हिस्ट्री देखी, जिसमें लक्षण, लैब परिणाम और पिछली मुलाकातें शामिल थीं। अन्य मामलों के लिए, वही रिकॉर्ड दिखाए गए, लेकिन एक अतिरिक्त विशेषता के साथ: एक प्रतिशत जो कंप्यूटर द्वारा गणना किया गया कोलोरेक्टल कैंसर का जोखिम था, और उन विशिष्ट कारकों की एक सूची जिनके कारण वह संख्या आई थी। डॉक्टरों से पूछा गया कि क्या उन्हें कैंसर का संदेह था, वह संदेह कितना प्रबल था, और वे आगे क्या करेंगे, जैसे कि कोई टेस्ट करवाना या मरीज को किसी विशेषज्ञ के पास भेजना। उन्हें यह भी बताना था कि रिकॉर्ड में किन लक्षणों या निष्कर्षों ने उन्हें उनके निष्कर्ष तक पहुँचाया। मामलों की समीक्षा करने के बाद, प्रत्येक डॉक्टर ने एक निजी साक्षात्कार में भाग लिया ताकि वे अपने अनुभव साझा कर सकें, और इस पर अपने विचार व्यक्त कर सकें कि क्या कंप्यूटर भविष्यवाणियां उपयोगी, भरोसेमंद या भ्रमित करने वाली लगीं।
इस अध्ययन ने यह नहीं मापा कि क्या रोगियों को ठीक किया गया या क्या इस टूल ने जीवन बचाया, क्योंकि इस चरण में वास्तविक रोगी शामिल नहीं थे। इसके बजाय, पूरा ध्यान प्रक्रिया के मानवीय पहलू पर था। शोधकर्ता यह जानना चाहते थे कि क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल ने डॉक्टरों के तर्क को प्रभावित किया, क्या इसने उन्हें बीमारी को अधिक सटीकता से पहचानने में मदद की, या क्या इसने उन्हें अपने स्वयं के निर्णय पर संदेह करने के लिए मजबूर किया। डॉक्टरों के निर्णयों की तुलना तब करने से जब उनके पास कंप्यूटर की मदद थी बनाम जब उनके पास नहीं थी, टीम यह पहचान सकी कि यह टूल नैदानिक सोच के प्रवाह में कैसे फिट बैठता है। साक्षात्कारों ने डॉक्टरों की भावनाओं की गहरी समझ प्रदान की, जिससे यह पता चला कि क्या वे जोखिम स्कोर को समझने में आसान पाते थे और क्या वे विश्वास करते थे कि यह टूल वास्तविक क्लिनिक में भरोसा करने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय है।
जिस समय यह अध्ययन रिपोर्ट किया गया, उस समय तक सभी दस प्रतिभागियों ने अपनी समीक्षा और साक्षात्कार पूरे कर लिए थे, और उनके उत्तरों का विश्लेषण चल रहा था। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि सिम्युलेटेड वातावरण ने अच्छा काम किया, जिससे उन्हें रोगी सुरक्षा को जोखिम में डाले बिना टूल का परीक्षण करने की अनुमति मिली। उन्होंने पाया कि डॉक्टरों द्वारा मामलों की समीक्षा करने और फिर तुरंत अपने विचारों पर चर्चा करने की प्रक्रिया व्यावहारिक और प्रबंधनीय थी। यह अध्ययन इस बात पर अंतिम फैसला नहीं है कि इन कंप्यूटर टूल्स का उपयोग हर क्लिनिक में किया जाना चाहिए, बल्कि यह समझने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है कि वे वास्तविक दुनिया में उपयोग किए जाने से पहले कैसे काम करते हैं। यहाँ से प्राप्त अंतर्दृष्टि शोधकर्ताओं को टूल के डिज़ाइन को परिष्कृत करने और एक बड़े, भविष्य के परीक्षण की योजना बनाने में मदद करेगी जहाँ सिस्टम का वास्तविक प्राथमिक देखभाल सेटिंग्स में वास्तविक रोगियों के साथ परीक्षण किया जाएगा। अंतिम लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि जब ऐसी तकनीक पेश की जाए, तो वह डॉक्टरों को प्रभावी ढंग से सहायता करे, जिससे वे कोलोरेक्टल कैंसर को अधिक जल्दी और सटीक रूप से पकड़ सकें, और डॉक्टर के व्यस्त दिन की वास्तविकता में सहजता से फिट हो सके।
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