Applying socio-anthropological approaches to explore the socio-cultural and ethical requirements for AI-assisted obstetric ultrasound in Kenya: reflections and lessons learned

गर्भावस्था आशा और संवेदनशीलता का एक गहरा समय है, जहाँ अल्ट्रासाउंड स्कैन के माध्यम से विकसित होते बच्चे को देखने का सरल कार्य भी चिंता को आश्वासन में बदल सकता है। दुनिया के कई हिस्सों में, यह तकनीक प्रसवपूर्व देखभाल का एक नियमित हिस्सा है, जो माँ और बच्चे के स्वास्थ्य की एक स्पष्ट झलक प्रदान करती है। हालाँकि, कम संसाधनों वाले क्षेत्रों में, कुशल सोनोग्राफर्स और महंगी मशीनों तक पहुँच दुर्लभ बनी हुई है, जिससे कई महिलाएँ इस महत्वपूर्ण सुरक्षा कवच से वंचित रह जाती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता), जो उन कार्यों को करने में सक्षम सिस्टम बनाने के लिए समर्पित कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र है जिनमें आमतौर पर मानवीय बुद्धि की आवश्यकता होती है, एक संभावित समाधान के रूप में उभरा है। चिकित्सा छवियों को पढ़ने के लिए कंप्यूटरों को प्रशिक्षित करके, शोधकर्ता कम-विशेषज्ञ स्वास्थ्य कर्मियों को उच्च गुणवत्ता वाली देखभाल प्रदान करने के लिए सशक्त बनाने की आशा करते हैं। फिर भी, एक मशीन जो प्रयोगशाला में पूरी तरह से काम करती है, वह स्वचालित रूप से ग्रामीण क्लिनिक में सफल नहीं होती है। तकनीक शून्य में मौजूद नहीं होती; यह अपने स्वयं के गहरे-जड़ वाले विश्वासों, सामाजिक संरचनाओं और नैतिक चिंताओं वाले समुदायों में उतरती है। यदि कोई नया उपकरण इन मानवीय वास्तविकताओं की अनदेखी करता है, तो यह अस्वीकार किए जाने का जोखिम उठाता है, चाहे उसका कोड कितना भी उन्नत क्यों न हो।

यह एक केंद्रीय चुनौती है जिसे केन्या में शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा खोजा गया है, जिन्होंने यह समझने के लिए प्रयास किया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक विशिष्ट प्रकार—जो प्रसूति अल्ट्रासाउंड में सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है—उन लोगों द्वारा कैसे स्वीकार किया जाएगा जिनकी वे मदद करना चाहता है। AIMIX नामक यह परियोजना एक ऐसा ढांचा विकसित करने का प्रयास करती है जो कम-विशेषज्ञ प्रदाताओं को AI की मदद से स्कैन करने में सक्षम बनाए, जिससे मातृ स्वास्थ्य सेवा के अंतर को पाटने की संभावना है। लेकिन इस तकनीक के निर्माण और परीक्षण से पहले, टीम ने महसूस किया कि उन्हें पहले मानवीय परिदृश्य को समझने की आवश्यकता है। उन्होंने सामाजिक-मानवशास्त्रीय विधियों की ओर रुख किया, जो लोगों के जीवन को सुनने और उनके जीवन का अवलोकन करने का एक तरीका है, ताकि यह पता लगाया जा सके कि नए चिकित्सा उपकरणों को स्वीकार करने के सामाजिक और सांस्कृतिक नियम क्या हैं। उनका कार्य, जो एक हालिया प्रतिबिंब पत्र (reflection paper) में विस्तृत है, यह प्रकट करता है कि सफल तकनीक का मार्ग केवल डेटा से नहीं, बल्कि विश्वास, स्पष्ट संचार और स्थानीय संदर्भ के प्रति गहरे सम्मान से निर्मित होता है।

शोधकर्ताओं ने अपना अध्ययन दो बहुत ही अलग परिवेशों में किया: नैरोबी के एक निजी अस्पताल का हलचल भरा, शहरी वातावरण और केन्या के तट पर स्थित रबाई का ग्रामीण, निर्वाह-कृषि समुदाय। उन्होंने कुल चौरासी लोगों से बात की, जिनमें गर्भवती महिलाएँ, उनके साथी, डॉक्टर, नर्स, सामुदायिक नेता और यहाँ तक कि पारंपरिक प्रसूति सहायिकाएँ (traditional birth attendants) भी शामिल थीं। 'ग्राउंडेड थ्योरी' नामक पद्धति का उपयोग करते हुए, उन्होंने किसी विशिष्ट बिंदु को सिद्ध करने के लिए प्रश्नों की एक निश्चित सूची के साथ शुरुआत नहीं की। इसके बजाय, उन्होंने खुले संवादों से शुरुआत की, जिससे प्रतिभागियों को चर्चा का मार्गदर्शन करने और यह बताने का अवसर मिला कि वास्तव में उनके लिए क्या मायने रखता है। इस दृष्टिकोण ने शोधकर्ताओं को उन मुद्दों को खोजने में मदद की जिनकी उन्होंने प्रत्याशा नहीं की थी, जैसे कि डेटा गोपनीयता के बारे में विशिष्ट डर या धार्मिक नेताओं द्वारा मानव जीवन में मशीनों की भूमिका की व्याख्या करने के अनूठे तरीके।

सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में से एक यह था कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अवधारणा कई प्रतिभागियों के लिए काफी अमूर्त और भ्रमित करने वाली थी। ग्रामीण क्षेत्रों में, जहाँ डिजिटल तकनीक कम आम है, एक कंप्यूटर द्वारा बच्चे की छवि का विश्लेषण करने का विचार दूर का और संभावित रूप से डरावना लगा। टीम ने सीखा कि केवल तकनीकी शब्दों के साथ तकनीक को समझाना अप्रभावी था। इसके बजाय, उन्होंने एक सरल चित्र का उपयोग करके सफलता पाई, जिसमें एक नर्स को एक नए उपकरण के साथ स्कैन करते हुए दिखाया गया था, ताकि अवधारणा को मूर्त बनाया जा सके। उन्होंने यह भी पाया कि समझ एक बार की घटना नहीं थी; उन्हें प्रतिभागियों के साथ संपर्क बनाए रखना था, उनसे अध्ययन को शोधकर्ताओं के शब्दों में वापस समझाने के लिए कहना था। सत्यापन की यह सरल प्रक्रिया सुनिश्चित करती थी कि आगे बढ़ने से पहले सभी एक ही पृष्ठ पर हों, जिससे गलतफहमियों को रोका जा सके जो पूरे प्रोजेक्ट को पटरी से उतार सकती थीं।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि नई तकनीक के बारे में बोलने का अधिकार किसे है। चिकित्सा नवाचारों को पेश करने के पिछले कई प्रयासों में, बातचीत डॉक्टरों और इंजीनियरों द्वारा नियंत्रित थी, जबकि वे लोग जो वास्तव में देखभाल का उपयोग करेंगे या प्राप्त करेंगे, उन्हें हाशिए पर छोड़ दिया गया था। केन्याई टीम ने जानबूझकर सामुदायिक स्वास्थ्य प्रमोटरों से लेकर धार्मिक नेताओं और पारंपरिक प्रसूति सहायिकाओं तक, विविध आवाजों को शामिल किया। उन्होंने पाया कि इन जमीनी स्तर के हितधारकों के पास विश्वास की कुंजी थी। उदाहरण के लिए, जब एक धार्मिक नेता ने चिंता व्यक्त की कि कैथोलिक चर्च इस तकनीक का विरोध कर सकता है, तो टीम ने उस चिंता को खारिज नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने एक पादरी की तलाश की जिन्होंने स्पष्ट किया कि चर्च इस तकनीक का समर्थन करता है जब तक कि यह मानवीय गरिमा को बनाए रखता है। इसी तरह, जब एक सामुदायिक नेता ने संदेह व्यक्त किया कि क्या पारंपरिक प्रसूति सहायिकाएँ नए उपकरणों को स्वीकार करेंगी, तो टीम ने स्वयं सहायिकाओं का साक्षात्कार लिया और पाया कि वे जीवन बचाने के उद्देश्य से इस विचार के प्रति खुले मन वाली हैं। इन अंतःक्रियाओं ने दिखाया कि सफल कार्यान्वयन के लिए केवल चिकित्सा प्रणाली ही नहीं, बल्कि संपूर्ण सामाजिक पारिस्थितिकी तंत्र को शामिल करना आवश्यक है।

एक अन्य महत्वपूर्ण सबक इस संबंध में सामने आया कि अनुसंधान कैसे आयोजित किया गया था। टीम ने शुरू में सभी का व्यक्तिगत रूप से साक्षात्कार करने की योजना बनाई थी, लेकिन उन्हें जल्द ही एहसास हुआ कि व्यस्त शहरी अस्पताल में, सख्त आमने-सामने की बैठकें उन इच्छुक प्रतिभागियों को बाहर कर देती थीं जो समय नहीं निकाल सकते थे। उन्होंने अपने दृष्टिकोण को अनुकूलित किया, जिससे आभासी (virtual) साक्षात्कार संभव हो सके ताकि कोई भी छूट न जाए। यह लचीलापन उनकी भर्ती रणनीतियों तक भी फैला हुआ था। ग्रामीण क्षेत्र में, उन्हें चर्चा के लिए समूहों को इकट्ठा करने में संघर्ष करना पड़ा, जब तक कि उन्होंने एक विश्वसनीय सामुदायिक स्वास्थ्य प्रमोटर के साथ साझेदारी नहीं की और बैठक को एक नियमित मातृत्व क्लिनिक के दिन के साथ सामंजस्य बिठाकर निर्धारित नहीं किया। अनुसंधान को दैनिक जीवन की मौजूदा लय में बुनकर, न कि एक नया कार्यक्रम थोपकर, वे वास्तविक भागीदारी बनाने में सक्षम हुए।

शोधकर्ताओं ने निरंतर जुड़ाव के महत्व पर भी जोर दिया। उन्होंने समुदाय को डेटा के स्रोत के रूप में नहीं देखा जिसे निकाला जाए और फिर भुला दिया जाए। इसके बजाय, उन्होंने अध्ययन की प्रगति के बारे में प्रतिभागियों को अपडेट करने और यह समझाने के लिए बैठकें आयोजित कीं कि उनकी अंतर्दृष्टि AI मॉडल के विकास को कैसे आकार दे रही है। इस निरंतर संवाद ने विश्वास की नींव रखी जो किसी भी दीर्घकालिक साझेदारी के लिए आवश्यक है। टीम ने उल्लेख किया कि हालांकि तकनीक स्वयं अभी भी विकास के चरण में है और अभी तक वास्तविक दुनिया में इसका परीक्षण नहीं किया गया है, लेकिन इन बातचीत से प्राप्त अंतर्दृष्टि पहले से ही इस बात को आकार दे रही है कि उपकरण को कैसे डिज़ाइन किया जाए। उनका तर्क है कि इस गहरे, मानव-केंद्रित समझ के बिना, सबसे परिष्कृत एल्गोरिदम भी उन समुदायों में अपनी जगह बनाने में विफल हो सकता है जिन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है।

अंततः, यह कार्य एक अनुस्मारक के रूप में कार्य करता है कि तकनीक केवल उपकरणों का एक समूह नहीं है, बल्कि एक सामाजिक अभ्यास है। पत्र सुझाव देता है कि यदि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को वास्तव में मातृ स्वास्थ्य के लिए लाभान्वित होना है, तो इसे उन लोगों की गहरी समझ के साथ बनाया जाना चाहिए जिनकी यह सेवा करती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि आगे का रास्ता बेहतर कोड से अधिक, सुनने, अनुकूलित करने और मानवीय जीवन को परिभाषित करने वाले जटिल सांस्कृतिक और नैतिक मूल्यों के सम्मान के प्रति प्रतिबद्धता से होकर गुजरता है। इन मानवीय कारकों को डिजाइन प्रक्रिया के केंद्र में रखकर, टीम ऐसी तकनीक बनाने का ब्लूप्रिंट प्रदान करती है जो न केवल स्मार्ट है, बल्कि इतनी समझदार भी है कि उस दुनिया में फिट हो सके जिसे वह सुधारने की आशा करती है।