Joint latent profile analysis of artificial intelligence literacy and critical thinking among clinical nurses and their association with evidence-based decision-making capacity: A cross-sectional study

आधुनिक अस्पताल में, एक नर्स का मस्तिष्क एक व्यस्त चौराहा है जहाँ रोगी की ज़रूरतें, चिकित्सा दिशानिर्देश और जटिल तकनीक लगातार आपस में टकराते हैं। दशकों से, देखभाल का स्वर्ण मानक 'एविडेंस-बेस्ड प्रैक्टिस' (साक्ष्य-आधारित अभ्यास) रहा है: सर्वोत्तम वैज्ञानिक शोध को खोजने, उसे एक विशिष्ट रोगी के अद्वितीय इतिहास के विरुद्ध तौलने और एक ऐसा निर्णय लेने की क्षमता जो जीवन बचा सके। आज, इस चौराहे में एक नई शक्ति ने प्रवेश किया है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)। ये उपकरण तुरंत चिकित्सा साहित्य खोज सकते हैं, रोगी के रिकॉर्ड का मसौदा तैयार कर सकते हैं और संभावित जोखिमों को चिह्नित कर सकते हैं, जिससे नर्सों को प्रतिदिन सामना किए जाने वाले डेटा के पहाड़ों के बीच एक शक्तिशाली शॉर्टकट मिलता है। हालाँकि, इस गति के साथ एक पेंच भी आता है। क्योंकि ये सिस्टम पिछले डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, इसलिए वे कभी-कभी ऐसे उत्तर दे सकते हैं जो तथ्यात्मक रूप से गलत, पक्षपाती या रोगी की वर्तमान वास्तविकता से मेल न खाने वाले हों। नर्सिंग के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न अब केवल यह नहीं है कि क्या नर्स इन उपकरणों का उपयोग कर सकती हैं, बल्कि यह है कि उनका उपयोग करते समय वे कैसे सोचती हैं। इसके लिए मशीन चलाने की जानकारी और यह जानने के तीव्र, स्वतंत्र निर्णय के बीच एक संतुलन की आवश्यकता है कि मशीन कब गलत है।

चीन के आठ अस्पतालों में 2,300 से अधिक पंजीकृत नर्सों पर किए गए एक हालिया अध्ययन ने यह समझने की कोशिश की कि ये दो कौशल—आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ तकनीकी दक्षता और आलोचनात्मक सोच (क्रिटिकल थिंकिंग) की क्षमता—वास्तविक दुनिया में एक साथ कैसे काम करते हैं। इन दोनों को अलग-अलग चेकलिस्ट के रूप में देखने के बजाय, शोधकर्ताओं ने देखा कि वे व्यक्तिगत नर्सों के भीतर कैसे संयोजित होते हैं। उन्होंने नर्सों को उनके दोनों क्षेत्रों में वास्तविक स्कोर के आधार पर समूहों में विभाजित करने के लिए एक सांख्यिकीय पद्धति का उपयोग किया, जिससे पता चला कि कार्यबल एक एकल, समान समूह नहीं है। इसके बजाय, उन्होंने चार अलग-अलग प्रकार की नर्सें पाईं, जिनमें से प्रत्येक के पास ताकत और कमजोरी का एक अलग मिश्रण है जो सुरक्षित, उच्च-गुणवत्ता वाले निर्णय लेने की उनकी क्षमता को सीधे प्रभावित करता है।

अध्ययन ने चार स्पष्ट प्रोफाइल की पहचान की। पहला समूह, जो लगभग 22 प्रतिशत नर्सों का था, दोनों कौशलों में संघर्ष कर रहा था। इन नर्सों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरणों के उपयोग में कम आत्मविश्वास और क्षमता थी और उनमें आलोचनात्मक सोच की आदतों का भी अभाव था। वे एक उच्च-जोखिम वाला समूह हैं जिन्हें आधुनिक नर्सिंग के डिजिटल उपकरणों को चलाने या उन उपकरणों द्वारा प्रदान की गई जानकारी पर सवाल उठाने में कठिनाई हो सकती है। दूसरा, एक बड़ा समूह, जिसमें लगभग 36 प्रतिशत नर्सें शामिल थीं, ने एक अलग पैटर्न दिखाया: उनके पास मजबूत आलोचनात्मक सोच कौशल थे लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ उनकी साक्षरता कम थी। ये नर्सें किसी समस्या का विश्लेषण तो अच्छी तरह से कर सकती थीं लेकिन उनके पास साक्ष्य जल्दी खोजने के लिए डिजिटल उपकरण नहीं थे, जिससे उन्हें धीमी, मैनुअल विधियों पर निर्भर रहना पड़ता था जो मानसिक ऊर्जा का उपभोग करती हैं।

तीसरा समूह, जो प्रतिभागियों का लगभग 21 प्रतिशत था, सतही तौर पर सबसे कुशल प्रतीत हुआ। इन नर्सों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षरता का उच्च स्कोर था; वे उपकरणों को कुशलतापूर्वक संचालित कर सकती थीं और तेजी से जानकारी प्राप्त कर सकती थीं। हालाँकि, उनकी आलोचनात्मक सोच का स्तर औसत था। शोधकर्ताओं ने इस समूह को एक "छिपे हुए जोखिम" (हिडन रिस्क) के रूप में चिह्नित किया। क्योंकि वे तकनीक के साथ इतनी सहज हैं, वे मशीन के आउटपुट पर बहुत आसानी से भरोसा कर सकती हैं, जिससे वे उत्पन्न सलाह में त्रुटियों या पूर्वाग्रहों को पहचानने में विफल हो सकती हैं। वे वे नर्सें हैं जो कंप्यूटर की सिफारिश का पालन कर सकती हैं बिना यह पूछे कि क्या वह वास्तव में सामने खड़े रोगी के लिए सही है। अंतिम समूह, जो शेष 21 प्रतिशत था, में उच्च आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षरता और उच्च आलोचनात्मक सोच कौशल दोनों थे। ये नर्सें अपने काम को गति देने के लिए तकनीक का उपयोग कर सकती थीं और साथ ही परिणामों को सत्यापित करने के लिए अपने तेज दिमाग का उपयोग कर सकती थीं, जिससे यह सुनिश्चित होता था कि अंतिम देखभाल योजना (केयर प्लान) कुशल और सटीक दोनों हो।

जब शोधकर्ताओं ने इन समूहों की तुलना उनकी साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने की वास्तविक क्षमता से की, तो एक स्पष्ट पदानुक्रम उभर कर आया। वे नर्सें जो दोनों क्षेत्रों में मजबूत थीं, सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करती थीं। विशेष रूप से, उच्च तकनीकी कौशल लेकिन केवल औसत आलोचनात्मक सोच वाले समूह ने निम्न तकनीकी कौशल लेकिन उच्च आलोचनात्मक सोच वाले समूह की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया। यह सुझाव देता है कि उपकरण का उपयोग करने में अच्छा होना महत्वपूर्ण है, लेकिन यह एकमात्र कारक नहीं है; तकनीकी दक्षता और आलोचनात्मक निर्णय का संयोजन एक विशिष्ट लाभ पैदा करता है, हालांकि "छिपे हुए जोखिम" वाला समूह भी अपने निर्णय लेने की प्रक्रिया को पूरी तरह से अनुकूलित करने में चुनौतियों का सामना करता है। अध्ययन में पाया गया कि इन दो कौशलों का संयोजन नर्सों के बीच निर्णय लेने की गुणवत्ता के अंतर को लगभग 30 प्रतिशत तक समझाता है, जो एक महत्वपूर्ण कारक है जिसे नजरअंदाज नहीं किया जा सकता।

निष्कर्षों ने यह भी बताया कि नर्सों को इन कौशलों को विकसित करने में क्या मदद करता है। जिन नर्सों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर विशिष्ट प्रशिक्षण मिला, उनके उच्च-प्रदर्शन करने वाले समूह से होने की संभावना अधिक थी। इसी तरह, जो लोग अपने दैनिक कार्य में इन उपकरणों का नियमित उपयोग करते थे, उनमें बेहतर कौशल होने की प्रवृत्ति थी, लेकिन केवल तभी जब वे आलोचनात्मक चिंतन (क्रिटिकल रिफ्लेक्शन) में भी संलग्न थे। अध्ययन ने नोट किया कि केवल उपकरणों का बार-बार उपयोग करना पर्याप्त नहीं था; बिना ऐसे प्रशिक्षण के जो सवाल पूछने और सत्यापन को प्रोत्साहित करता हो, बार-बार उपयोग वास्तव में खतरनाक "छिपे हुए जोखिम" वाले प्रोफाइल की ओर ले जा सकता है जहाँ नर्सें मशीन पर बहुत अधिक निर्भर हो जाती हैं। शोध का सुझाव है कि अस्पतालों को बुनियादी तकनीकी प्रशिक्षण से आगे बढ़ने की आवश्यकता है। इसके बजाय, उन्हें नर्सों को यह सिखाना चाहिए कि वे इन शक्तिशाली उपकरणों का उपयोग करते हुए भी एक संदेही और विश्लेणात्मक दृष्टि बनाए रखें, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि रोगी की देखभाल में मानवीय मस्तिष्क ही अंतिम अधिकार बना रहे।