Awareness, adoption, and predictors of artificial intelligence use among public health researchers in Bo District, Sierra Leone: a cross-sectional study
सिएरा लियोन के बो जिले में सार्वजनिक स्वास्थ्य शोधकर्ताओं के बीच आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति उच्च जागरूकता के बावजूद, वास्तविक अपनाव कम बना हुआ है और यह प्रशिक्षण या अनुभव जैसे व्यक्तिगत कारकों द्वारा महत्वपूर्ण रूप से पूर्वानुमानित नहीं है, जो यह सुझाव देता है कि संरचनात्मक और ढांचागत बाधाएं इस जागरूकता-अपनाव अंतराल के प्राथमिक निर्धारक हैं।
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सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुसंधान की विशाल और अक्सर शांत दुनिया में, वैज्ञानिक यह समझने का काम करते हैं कि बीमारियाँ कैसे फैलती हैं, लोग बीमार क्यों होते हैं, और समुदायों को स्वस्थ कैसे रखा जाए। दशकों से, यह कार्य सावधानीपूर्वक अवलोकन, सर्वेक्षण और सांख्यिकीय विश्लेषण पर निर्भर रहा है ताकि कच्चे आंकड़ों को जीवन रक्षक ज्ञान में बदला जा सके। हाल ही में, एक शक्तिशाली नया उपकरण इस दृश्य में आया है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)। यह कोई ऐसा रोबोट नहीं है जो इंसान की तरह सोचता है, बल्कि एक परिष्कृत कंप्यूटर प्रणाली है जिसे पैटर्न खोजने, डेटा से सीखने और एक व्यक्ति की तुलना में बहुत तेज़ी से भविष्यवाणियां करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। समृद्ध देशों में, ये प्रणालियाँ पहले से ही शोधकर्ताओं को बीमारी के प्रकोपों का जल्दी पता लगाने और बेहतर उपचार डिजाइन करने में मदद कर रही हैं। लेकिन दुनिया के कई हिस्सों में, जहाँ संसाधन सीमित हैं और इंटरनेट कनेक्शन अविश्वसनीय हो सकते हैं, कहानी अलग है। इन क्षेत्रों के वैज्ञानिकों के लिए बड़ा सवाल केवल यह नहीं है कि क्या वे इस तकनीक के बारे में जानते हैं, बल्कि यह है कि क्या वे वास्तव में अपने काम को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।
एक हालिया अध्ययन ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए बो जिला, सिएरा लियोन में एक अध्ययन किया, जो देश में स्वास्थ्य अनुसंधान का एक प्रमुख केंद्र है। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या स्थानीय सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से अवगत हैं, क्या उन्हें इसे उपयोग करने का प्रशिक्षण मिला है, और क्या वे वास्तव में अपने दैनिक कार्य में इसका उपयोग कर रहे हैं। वे यह भी समझना चाहते थे कि इन उपकरणों के अस्तित्व के बारे में जानने के बावजूद, उन्हें उपयोग करने से उन्हें क्या रोकता है। टीम ने जिले के विश्वविद्यालयों, अस्पतालों, सरकारी कार्यालयों और गैर-लाभकारी संगठनों में काम करने वाले दो सौ लोगों का सर्वेक्षण किया। ये वे लोग थे जो सीधे स्वास्थ्य डेटा एकत्र करने, बीमारी के रुझानों का विश्लेषण करने और साक्ष्य के आधार पर निर्णय लेने में शामिल थे।
परिणामों ने एक उपकरण के बारे में जानने और उसके उपयोग के बीच एक चौंकाने वाली खाई को उजागर किया। जिले के प्रत्येक चार शोधकर्ताओं में से लगभग तीन ने कहा कि वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति जागरूक हैं। वे इस शब्द को जानते थे, वे इसके मूल विचार को समझते थे, और उन्होंने इसकी क्षमता को पहचाना। हालाँकि, जब शोधकर्ताओं ने पूछा कि वास्तव में इन उपकरणों का उपयोग कौन कर रहा है, तो संख्या काफी कम हो गई। केवल लगभग तीन में से एक शोधकर्ता ने अपने काम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग की सूचना दी। प्रशिक्षण पर पाया गया तथ्य और भी अधिक स्पष्ट था: केवल लगभग एक चौथाई प्रतिभागियों ने कभी इन प्रणालियों का उपयोग करने के लिए कोई औपचारिक निर्देश प्राप्त नहीं किया था। यह सुझाव देता है कि जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का विचार इन शोधकर्ताओं तक पहुँच चुका है, लेकिन इसे उपयोग करने की व्यावहारिक क्षमता अभी तक नहीं पहुँची है।
अध्ययन ने बारीकी से देखा कि क्या प्रशिक्षण प्राप्त करने से यह अंतर पड़ता है कि कोई व्यक्ति तकनीक का उपयोग करता है या नहीं। यह एक सामान्य धारणा है कि यदि आप किसी को नए उपकरण का उपयोग करना सिखाते हैं, तो वे उसका उपयोग करेंगे। इस समूह में, जिन्होंने प्रशिक्षण प्राप्त किया था, वे उन लोगों की तुलना में आर्टिफिशियल इंटेलिजमती का उपयोग करने के लिए थोड़े अधिक इच्छुक थे जिन्होंने प्रशिक्षण नहीं लिया था। हालाँकि, अंतर इतना कम था कि यह संयोग से भी हो सकता था। डेटा ने दिखाया कि प्रशिक्षण अकेले अपनाने की गारंटी नहीं देता है। इसी तरह, शोधकर्ताओं ने जाँच की कि क्या इन उपकरणों का उपयोग करने से लोगों को लगा कि उनका काम बेहतर हुआ है। उन्होंने पाया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करना सांख्यिकीय रूप से यह भविष्यवाणी नहीं करता था कि क्या एक शोधकर्ता को लगा कि उनके काम में सुधार हुआ है। कुछ उपयोगकर्ताओं को लगा कि इससे मदद मिली, जबकि अन्य अनिश्चित थे, और यही बात गैर-उपयोगकर्ताओं के लिए भी सच थी।
अध्ययन ने यह भी परीक्षण किया कि क्या किसी व्यक्ति के कार्यस्थल का प्रकार—जैसे कि विश्वविद्यालय बनाम अस्पताल—या उनके अनुभव के कितने वर्ष थे, तकनीक के उनके उपयोग को प्रभावित करते हैं। विश्लेषण ने इन कारकों और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के बीच कोई स्पष्ट संबंध नहीं पाया। यह एक गहरे मुद्दे की ओर संकेत करता है। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि इस परिवेश में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने में बाधाएं केवल ज्ञान या व्यक्तिगत कौशल की कमी के बारे में नहीं हैं। इसके बजाय, समस्या संरचनात्मक प्रतीत होती है। एक ऐसी जगह में जहाँ इंटरनेट कनेक्शन अस्थिर हो सकते हैं, कंप्यूटर पुराने या धीमे हो सकते हैं, और जहाँ नई तकनीक के उपयोग का समर्थन करने वाली कोई आधिकारिक नीतियां नहीं हो सकती हैं, वहाँ एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित शोधकर्ता भी इन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए संघर्ष करेगा।
निष्कर्ष बताते हैं कि केवल जागरूकता बढ़ाना या एक बार का प्रशिक्षण कार्यशाला आयोजित करना बो जिले जैसी जगहों में नियमित उपयोग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लाने के लिए पर्याप्त नहीं है। तकनीक के बारे में जानने और उसका उपयोग करने के बीच की खाई चौड़ी है, और यह भौतिक एवं संगठिक वातावरण द्वारा बनी हुई है। इस अंतर को पाटने के लिए, शोधकर्ताओं का तर्क है कि निवेश सॉफ्टवेयर का उपयोग करना सिखाने से आगे जाना चाहिए। इसमें विश्वसनीय डिजिटल बुनियादी ढांचा बनाना, आवश्यक उपकरणों तक सस्ती पहुंच सुनिश्चित करना और उन संस्थानों के भीतर स्पष्ट नियम बनाना शामिल होना चाहिए जो इन प्रमताओं के नैतिक और प्रभावी उपयोग का समर्थन करते हैं। जब तक ये बुनियादी हिस्से मौजूद नहीं होंगे, कम संसाधन वाले क्षेत्रों में सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुसंधान को बदलने की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमता काफी हद तक अप्रयुक्त रहेगी, जो ज्ञान के साथ तालमेल बिठाने वाली स्थितियों की प्रतीक्षा कर रही है।
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