Awareness, Readiness, and Barriers to Artificial Intelligence Integration in Nigerian Medical Education: A Quantitative Study
नाइजीरियाई चिकित्सा छात्रों और शिक्षकों के बीच आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति उच्च जागरूकता के बावजूद, अपर्याप्त बुनियादी ढांचा, कर्मियों की कमी और नैतिक चिंताएं द्वारा चिह्नित एक महत्वपूर्ण तैयारी अंतराल इसके प्रभावी एकीकरण में बाधा डालता है, जिसमें लिंग भी शिक्षकों के बीच इसे अपनाने के एक भविष्यवक्ता के रूप में उभर रहा 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
चिकित्सा का भविष्य न केवल नई दवाओं या सर्जिकल उपकरणों द्वारा, बल्कि इस बात में एक शांत क्रांति द्वारा फिर से लिखा जा रहा है कि डॉक्टरों को कैसे सिखाया जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता), एक ऐसा क्षेत्र जहाँ कंप्यूटर मानव मस्तिष्क की तरह पैटर्न पहचानना और निर्णय लेना सीखते हैं, दुनिया भर में स्वास्थ्य सेवा को नया रूप देना शुरू कर रहा है। मेडिकल स्कूलों में, यह तकनीक व्यक्तिगत पाठ प्रदान करने, बिना किसी जोखिम के जटिल सर्जरी का अनुकरण करने और छात्रों को अधिक गति से बीमारियों का निदान करने में मदद करने का वादा करती है। फिर भी, इन उपकरणों के काम करने के लिए, स्कूलों को स्वयं तैयार होना होगा। उन्हें विश्वसनीय इंटरनेट, कार्यशील कंप्यूटर और ऐसे शिक्षकों की आवश्यकता है जो सॉफ्टवेयर का उपयोग करना जानते हों। इन आधारों के बिना, सबसे शानदार तकनीक भी एक अभ्यास के बजाय केवल एक वादा बनकर रह जाती है। यही चिकित्सा शिक्षा के सामने मुख्य प्रश्न है: जबकि इसमें शामिल लोग इन उपकरणों के बारे में जानते हैं और इन्हें चाहते हैं, क्या वास्तव में सिस्टम के पास इनका उपयोग करने के लिए आवश्यक क्षमता है?
अबूजा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए इस वास्तविकता को हर दिन जीने वाले लोगों पर सीधे नज़र डालने का निर्णय लिया। उन्होंने लगभग पाँच सौ व्यक्तियों का सर्वेक्षण किया, जिनमें प्रशिक्षण के अपने अंतिम वर्षों के मेडिकल छात्र और उन्हें पढ़ाने वाले प्रोफेसर शामिल थे, जो नाइजीरिया के छह प्रमुख क्षेत्रों में फैले बारह अलग-अलग मेडिकल स्कूलों से थे। लक्ष्य केवल यह मापना नहीं था कि क्या ये लोग जानते थे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है, बल्कि यह भी था कि क्या उनके स्कूल इसे कक्षा में लाने के लिए तैयार थे। शोधकर्ताओं ने तकनीक के साथ परिचितता, यह कितनी उपयोगी होगी, और इसके उपयोग में क्या बाधा है, जैसे सरल और सीधे प्रश्न पूछे। उन्होंने यह भी बारीकी से देखा कि क्या लिंग, आयु, या कोई व्यक्ति कितने समय से पढ़ा रहा है जैसे कारकों से इस बात में कोई अंतर आता है कि इन उपकरणों को कैसे अपनाया जाता है।
परिणामों ने एक चौंकाने वाले विरोधाभास को उजागर किया कि लोग क्या सोचते हैं और वे वास्तव में क्या कर सकते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति जागरूकता उल्लेखनीय रूप से उच्च थी। आधे से अधिक छात्रों ने कहा कि वे इस तकनीक से बहुत परिचित हैं, और दस में से नौ शिक्षक जानते थे कि इसका उपयोग चिकित्सा प्रशिक्षण में कैसे किया जा सकता है। लगभग सभी इस बात पर सहमत थे कि ये उपकरण भविष्य के डॉक्टरों के सीखने और अभ्यास करने के तरीके में सुधार कर सकते हैं। एक वास्तविक उत्साह था। हालाँकि, यह उत्साह तब एक दीवार से टकरा गया जब शोधकर्ताओं ने स्कूलों के भीतर की वास्तविकता के बारे में पूछा। आधे शिक्षकों ने कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ पढ़ाने के लिए आवश्यक संसाधन अपर्याप्त हैं। उन्होंने टूटे हुए या गायब कंप्यूटरों, बिजली की कमी और सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित कर्मचारियों की कमी की ओर इशारा किया। जबकि छात्रों और शिक्षकों के मन तैयार थे, भौतिक और संगठिक सहायता प्रणालियाँ तैयार नहीं थीं।
अध्ययन ने यह भी पता लगाया कि कौन इन उपकरणों का उपयोग कर रहा है और कौन नहीं, इसके विशिष्ट पैटर्न क्या हैं। छात्रों के बीच, शोधकर्ताओं ने पाया कि लिंग या आयु के आधार पर कोई वास्तविक अंतर नहीं था; युवा पुरुषों और महिलाओं, और अध्ययन के विभिन्न वर्षों के छात्रों, दोनों में जागरूकता और रुचि का स्तर समान था। इससे पता चलता कि नई तकनीक के साथ सीखने की इच्छा छात्र शरीर में समान रूप से व्याप्त थी। हालाँकि, शिक्षकों के बीच एक अलग कहानी सामने आई। पुरुष शिक्षक अपने महिला सहयोगियों की तुलना में अपने शिक्षण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने के लिए काफी अधिक इच्छुक थे। डेटा ने दिखाया कि पुरुष शिक्षक इन उपकरणों को अपनाने के लिए लगभग तीन गुना अधिक इच्छुक थे। यह अंतर बताता है कि जबकि सीखने की क्षमता समान है, इन उपकरणों का वास्तव में उपयोग करने के अवसर या आत्मविश्वास समान रूप से वितरित नहीं हैं।
जब शोधकर्ताओं ने पूछा कि स्कूलों को आगे बढ़ने से क्या रोक रहा है, तो उत्तर व्यावहारिक और संरचनात्मक थे। सबसे बड़ी बाधाएँ रुचि की कमी या तकनीक का डर नहीं थी, बल्कि बुनियादी ढांचे और प्रशिक्षित लोगों की कमी थी। शिक्षकों ने खराब इंटरनेट कनेक्शन, अपर्याप्त हार्डवेयर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को सुरक्षित और नैतिक रूप से उपयोग करने के तरीके पर स्पष्ट नियमों या नीतियों के अभाव का उल्लेख किया। उन्होंने यह भी नोट किया कि सरकार या स्कूलों की ओर से किसी औपचारिक योजना के बिना, प्रगति धीमी रहेगी। अध्ययन में पाया गया कि केवल तकनीक का होना ही पर्याप्त नहीं था; स्कूलों को अपने शिक्षकों को प्रशिक्षित करने, अपने डिजिटल नेटवर्क को ठीक करने और इन शक्तिशाली उपकरणों का उपयोग करने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश बनाने में निवेश करने की आवश्यकता थी।
अंततः, शोध एक ऐसी प्रणाली की तस्वीर पेश करता है जो उत्सुक तो है लेकिन तैयार नहीं है। नाइजीरियाई स्वास्थ्य सेवा के भविष्य को आकार देने वाले लोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानते हैं और इसके मूल्य को समझते हैं। वे सीखने और सिखाने के लिए तैयार हैं। लेकिन उनके आसपास का वातावरण अभी इस परिवर्तन को सहारा देने के लिए निर्मित नहीं है। आगे का रास्ता केवल उत्साह से अधिक की मांग करता; यह आवश्यक बुनियादी ढांचे के निर्माण, शिक्षकों को प्रशिक्षित करने और ऐसी नीतियां बनाने के लिए एक समन्वित प्रयास की मांग करता है जो सभी को भाग लेने की अनुमति दे। जब तक ये आधार तैयार नहीं किए जाते, नाइजीआ के चिकित्सा शिक्षा को बदलने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमता एक साकार होने वाली दैनिक वास्तविकता के बजाय केवल एक विचार बनकर रह जाएगी।
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