A Scoping Review of Vibe Coding in Healthcare Across Clinical, Administrative, and Research Domains

द दशकों से, वे लोग जो वास्तव में जानते हैं कि अस्पताल और क्लीनिक कैसे काम करते हैं—डॉक्टर, नर्स और प्रशासक—वे आवश्यक सॉफ्टवेयर उपकरण बनाने में असमर्थ रहे हैं। वे रोगी की देखभाल योजना में एक दोषपूर्ण प्रक्रिया या किसी कमी को पहचान सकते हैं, लेकिन उनके पास उस कोड को लिखने के लिए तकनीकी कौशल नहीं है जो उसे ठीक कर सके। वहीं दूसरी ओर, सॉफ्टवेयर इंजीनियर जो वह कोड लिख सकते हैं, अक्सर अस्पताल के वार्ड की दैनिक वास्तविकताओं को नहीं समझते हैं। इस अंतर ने स्वास्थ्य प्रणालियों को बाहरी विक्रेताओं और धीमी, महंगी विकास प्रक्रियाओं पर निर्भर कर दिया है। हाल ही में, एक नए प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उभरा है जो इस विभाजन को पाटने का वादा करता है। ये सिस्टम, जिन्हें 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स' (large language models) के रूप में जाना जाता है, साधारण अंग्रेजी निर्देशों को समझ सकते हैं और उन्हें काम करने वाले कंप्यूटर कोड में बदल सकते हैं। एक नया शब्द, "वाइब कोडिंग" (vibe coding), इस कार्यप्रवाह का वर्णन करने के लिए गढ़ा गया है जहाँ एक उपयोगकर्ता पारंपरिक प्रोग्रामर की तरह कम और एक निर्देशक की तरह अधिक कार्य करता है, जो सॉफ्टवेयर बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा के प्रॉम्प्ट के माध्यम से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मार्गदर्शन करता है, जबकि मशीन तकनीकी लेखन को संभालती है।

ओरेगन हेल्थ एंड साइंस यूनिवर्सिटी और काइजर परमानेंटे ओकलैंड मेडिकल सेंटर के शोधकर्ताओं की एक टीम ने स्वास्थ्य सेवा के भीतर इस तकनीक के शुरुआती परिदृश्य का मानचित्र तैयार करने का प्रयास किया। उन्होंने जनवरी 2023 और दिसंबर 2025 के बीच प्रकाशित वैज्ञानिक साहित्य की व्यापक समीक्षा की, जिसमें इस बात की खोज की गई कि इन AI उपकरणों का उपयोग चिकित्सा शिक्षा, अनुसंधान या अस्पताल प्रशासन के लिए सॉफ्टवेयर बनाने में कहाँ किया गया है। उनका लक्ष्य स्वयं सॉफ्टवेयर का परीक्षण करना नहीं था, बल्कि यह समझना था कि इनका उपयोग कहाँ किया जा रहा है, किस प्रकार के उपकरण बनाए जा रहे हैं, और इस तीव्र परिवर्तन में कौन से जोखिम छिपे हो सकते हैं। उन्होंने पाया कि यह क्षेत्र अपने बिल्कुल शुरुआती चरणों में है, क्योंकि पहले पीयर-रिव्यूड (peer-reviewed) पेपर केवल मध्य-2025 में सामने आए। उनके द्वारा एकत्र किए गए साक्ष्य बताते हैं कि हालांकि चिकित्सक अब औपचारिक प्रशिक्षण के बिना कार्यात्मक सॉफ्टवेयर बना सकते हैं, लेकिन इन उपकरणों को प्रबंधित करने के लिए सुरक्षा और नियामक ढांचे अभी तैयार नहीं हैं।

शोधकर्ताओं ने चार मुख्य क्षेत्रों की पहचान की जहाँ यह नया दृष्टिकोण जड़ें जमा रहा है। पहला और सबसे सक्रिय क्षेत्र चिकित्सा शिक्षा है। इस क्षेत्र में, डॉक्टर और शिक्षक AI का उपयोग इंटरैक्टिव प्रशिक्षण उपकरण बनाने के लिए कर रहे हैं, जैसे कि बीमारियों के निदान के लिए सिमुलेशन या किडनी की देखभाल सिखाने के लिए वेब-आधारित प्लेटफॉर्म। एक अध्ययन ने चिकित्सकों की एक टीम का वर्णन किया जिन्होंने केवल प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके AI को निर्देशित करते हुए एक छोटी अवधि में चार अलग-अलग शैक्षिक एप्लिकेशन बनाए। इन उपकरणों में मूत्र के नमूनों का विश्लेषण करने के लिए एक गाइड और किडनी संबंधी समस्याओं के लिए एक डायग्नोस्टिक असिस्टेंट शामिल था। समीक्षा में हाइलाइट किया गया एक अन्य उदाहरण 'डिब्रीफ एमडी' (DebefMD) नामक एक वेब एप्लिकेशन है, जिसे एक ईएनटी (otolaryngologist) विशेषज्ञ द्वारा सर्जिकल रेजिडेंट्स के कौशल में सुधार करने में मदद करने के लिए बनाया गया था। निर्माता के पास कोई औपचारिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रशिक्षण नहीं था, लेकिन उन्होंने कोड उत्पन्न करने के लिए एक AI टूल का उपयोग किया, जिसके परिणामस्वरूप एक ऐसा सिस्टम बना जो रेजिडेंट्स को उनके सुपरवाइजरों से प्राप्त फीडबैक के वॉयस नोट्स अपलोड करने और उनके प्रदर्शन पर स्वचालित रिपोर्ट प्राप्त करने की अनुमति देता है। ये परियोजनाएं प्रदर्शित करती हैं कि प्रवेश की बाधा काफी कम हो गई है, जिससे विशेषज्ञ अपने विचारों को लगभग तुरंत काम करने वाले सॉफ्टवेयर में बदलने में सक्षम हैं।

बायोमेडिकल अनुसंधान के क्षेत्र में, यह तकनीक एक ऐसी शक्ति के रूप में कार्य कर रही है जो डेटा विश्लेषण को अधिक लोगों के लिए सुलभ बनाती है। पारंपरिक रूप से, जटिल मेडिकल डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए समर्पित डेटा वैज्ञानिकों और प्रोग्रामरों की एक टीम की आवश्यकता होती थी। अब, शोधकर्ता डेटा को साफ करने, सांख्यिकीय मॉडल चलाने और परिणामों को विज़ुअलाइज़ करने के लिए आवश्यक कोड लिखने हेतु AI सहायकों का उपयोग कर रहे हैं। समीक्षा में उल्लेख किया गया है कि यह बदलाव जांचकर्ताओं को कार्यान्वयन के तकनीकी विवरणों के बजाय वैज्ञानिक प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। कुछ शोधकर्ताओं ने विशिष्ट नेत्र सर्जरी के बाद परिणामों की भविष्यवाणी करने वाले टूल जैसे क्लिनिकल अध्ययनों के लिए कस्टम कैलकुलेटर बनाने के लिए भी इन उपकरणों का उपयोग किया है। समीक्षा के लेखक सुझाव देते हैं कि यह बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण कर सकता है, जिससे अधिक चिकित्सक तकनीकी सहायता की प्रतीक्षा किए बिना अपने स्वयं के अनुसंधान प्रोजेक्टों का नेतृत्व कर सकते हैं।

तीसरा क्षेत्र उस जटिल बुनियादी ढांचे से संबंधित है जो अस्पतालों को चलाने में मदद करता है, विशेष रूप से वे सिस्टम जो विभिन्न कंप्यूटर प्रोग्रामों को एक-दूसरे से बात करने की अनुमति देते हैं। अस्पताल रोगी रिकॉर्ड, लैब परिणामों और इमेजिंग के लिए कई अलग-अलग सॉफ्टवेयर सिस्टम का उपयोग करते हैं, और उन्हें जोड़ना ऐतिहासिक रूप से विशेष इंजीनियरों की मांग करता रहा है। समीक्षा में एक मामला मिला जहाँ एक अनुभवी इंटीग्रेशन आर्किटेक्ट ने प्राकृतिक भाषा के निर्देशों का उपयोग करके ऐसे डेटा पाइपलाइन बनाए जिन्हें मैन्युअल रूप से कोड करने में सामान्यतः हफ्तों लग जाते। यह सुझाव देता है कि अत्यधिक तकनीकी बुनियादी ढांचा कार्यों के लिए भी, AI मौजूदा विशेषज्ञता के लिए एक एम्पलीफायर (वर्धक) के रूप में कार्य कर सकता है, जिससे सिस्टम के बीच रोगी डेटा स्थानांतरित करने वाले उपकरणों के निर्माण की गति बढ़ जाती है। अंत में, समीक्षा ने प्रशासनिक कार्यों, जैसे बिलिंग और शेड्यूलिंग को देखा। चूंकि इन क्षेत्रों में रोगी की सुरक्षा के प्रति सीधा जोखिम कम है, इसलिए इन्हें इस तकनीक के लिए एक स्वाभाविक शुरुआती बिंदु के रूप में देखा जाता है। चिकित्सक कागजी कार्रवाई को स्वचालित करने, रेफरल को ट्रैक करने या अनुपालन (compliance) को प्रबंधित करने के लिए कस्टम स्क्रिप्ट बनाना शुरू कर रहे हैं, ऐसे कार्य जिनके लिए पहले पूरे आईटी विभाग को नियुक्त करने की आवश्यकता होती थी।

हालांकि, समीक्षा स्पष्ट करती है कि सॉफ्टवेयर को तेजी से बनाने की क्षमता का मतलब यह नहीं है कि सॉफ्टवेयर सुरक्षित है या व्यापक उपयोग के लिए तैयार है। शोधकर्ताओं ने सुरक्षा और विनियमन में महत्वपूर्ण अंतराल की पहचान की है। एक प्रमुख चिंता कोड सुरक्षा है। समान AI उपकरणों द्वारा उत्पन्न कोड के अध्ययन में पाया गया है कि लगभग आधे आउटपुट में सुरक्षा खामियां (vulnerabilities) होती हैं, जो स्वास्थ्य सेवा के माहौल में खतरनाक हो सकती हैं जहाँ रोगी के डेटा की सुरक्षा अनिवार्य है। एक जोखिम यह भी है कि जब डॉक्टर इन AI उपकरणों में अपने निर्देश टाइप करते हैं, तो वे अनजाने में संवेदनशील रोगी जानकारी शामिल कर सकते हैं, जिसे बाहरी सर्वर पर भेजा जा सकता है। इसके अलावा, कानूनी और नियामक परिदृश्य अस्पष्ट है। यह अभी तक परिभाषित नहीं है कि यदि कोई AI-लिखित टूल ऐसी गलती करता है जिससे रोगी को नुकसान पहुँचता है, तो उसके लिए कौन जिम्मेदार है। चिकित्सा सॉफ्टवेयर के वर्तमान नियम मानव प्रोग्रामरों के लिए लिखे गए थे, और यह अनिश्चित है कि वे मशीन के साथ बातचीत से बनाए गए उपकरणों पर कैसे लागू होते हैं।

इन जोखिमों को संबोधित करने के लिए, लेखक जोखिम के स्तर के आधार पर इन उपकरणों के प्रबंधन के लिए एक नया ढांचा प्रस्तावित करते हैं। उनका सुझाव है कि कम जोखिम वाले उपकरण, जैसे कि शैक्षिक सिमुलेशन या शेड्यूलिंग कैलकुलेटर जो निजी रोगी डेटा को हैंडल नहीं करते हैं, उन्हें न्यूनतम निगरानी के साथ तैनात किया जा सकता है। वे उपकरण जो डी-आइडेंटिफाइड (de-identified) डेटा को संभालते हैं या प्रशासनिक वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं, उन्हें यह सुनिश्चित करने के लिए एक संरचित समीक्षा प्रक्रिया की आवश्यकता होगी कि वे सुरक्षित और गोपनीयता कानूनों के अनुरूप हैं। उच्चतम स्तर की जांच उन उपकरणों के लिए आरक्षित होगी जो सीधे नैदानिक निर्णयों को प्रभावित करते हैं या पहचान योग्य रोगी जानकारी तक पहुँच रखते हैं। इन उच्च-जोखिम वाले अनुप्रयोगों को किसी भी अन्य चिकित्सा उपकरण की तरह कठोर परीक्षण और सत्यापन से गुजरना होगा। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि निर्माण की विधि—चाहे वह मानव द्वारा हो या AI द्वारा—अंतिम उत्पाद के लिए सुरक्षा आवश्यकताओं को नहीं बदलनी चाहिए।

समीक्षा निष्कर्ष निकालती है कि हालांकि इस तकनीक को स्वास्थ्य सेवा को बदलने की क्षमता वास्तविक है, लेकिन वर्तमान साक्ष्य प्रारंभिक प्रयोगों और छोटे पैमाने की परियोजनाओं तक सीमित हैं। ऐसे कोई बड़े अध्ययन नहीं हैं जो यह सिद्ध करते हों कि ये उपकरण रोगी के परिणामों में सुधार करते हैं, और कई सफल उदाहरण प्रेरित अग्रदूतों (pioneers) से आते हैं जो औसत उपयोगकर्ता का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं। लेखक तर्क देते हैं कि अगला कदम व्यापक रूप से इसे अपनाने की जल्दबाजी करना नहीं है, बल्कि आवश्यक सुरक्षा घेरे (guardrails) बनाना है। इसमें AI-जनित कोड का परीक्षण करने के लिए मानकीकृत तरीके बनाना, चिकित्सकों को इन उपकरणों का सुरक्षित रूप से उपयोग करना सिखाने के लिए मेडिकल स्कूल के पाठ्यक्रम को अपडेट करना, और जब चीजें गलत होती हैं तो जवाबदेही किसकी होगी, इसके स्पष्ट नियम विकसित करना शामिल है। "वाइब कोडिंग" का वादा यह है कि यह उन लोगों को वे उपकरण बनाने की अनुमति देता है जो स्वास्थ्य सेवा के बारे में सबसे अधिक जानते हैं, लेकिन उस वादे को साकार करने के लिए उसी कठोरता, धैर्य और सुरक्षा पर ध्यान देने की आवश्यकता होगी जो अच्छी चिकित्सा पद्धति को परिभाषित करती है।