Public acceptance of artificial intelligence in health care: a cumulative hierarchy in a 16-item instrument, German–Italian measurement equivalence, and a five-item short form
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) की सार्वजनिक स्वीकृति नैदानिक परिणाम के आधार पर एक संचयी पदानुक्रम का अनुसरण करती है, जर्मन और इतालवी भाषी आबादी में अपरिवर्तित रहती है, और एक अद्वितीय रूप से निर्धारित आइटम सेट के अभाव के बावजूद पांच-आइटम वाले लघु रूप द्वारा प्रभावी ढंग से पकड़ी जा सकती 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
कल्पना कीजिए कि आप एक अस्पताल के प्रतीक्षा कक्ष में खड़े हैं, और एक स्क्रीन पर डॉक्टर का निदान देख रहे हैं जो एक कंप्यूटर प्रोग्राम द्वारा तैयार किया गया है। कुछ लोगों के लिए, यह एक सहायक की तरह महसूस होता है; दूसरों के लिए, यह एक खतरनाक हस्तक्षेप जैसा लगता है। जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) अनुसंधान प्रयोगशालाओं से निकलकर वास्तविक अस्पतालों और फार्मेसी तक पहुँच रहा है, एक महत्वपूर्ण प्रश्न उठता है: क्या वे लोग, जिनकी सेवा के लिए ये सिस्टम बनाए गए हैं, वास्तव में उन्हें स्वीकार करते हैं? इसका उत्तर हर कार्य के लिए केवल "हाँ" या "ना" में नहीं हो सकता। इसके बजाय, जनमत अक्सर एक पैटर्न बनाता है। लोग एक मशीन द्वारा अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने में सहज हो सकते हैं, लेकिन जीवन-मरण के निर्णय लेने वाली मशीन के बारे में गहराई से असहज महसूस कर सकते हैं। इस पैटर्न को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह हमें न केवल यह बताता है कि लोग क्या सोचते हैं, बल्कि यह भी कि विभिन्न प्रकार के चिकित्सा कार्यों के संदर्भ में उनका विश्वास कैसे बनता या टूटता है।
दक्षिण टायरोल में शोधकर्ताओं की एक टीम ने, जो उत्तरी इटली का एक द्विभाषी क्षेत्र है जहाँ जर्मन और इतालवी बोलने वाले लोग साथ रहते हैं, विश्वास के इस परिदृश्य को समझने का प्रयास किया। वे जानना चाहते थे कि क्या स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सार्वजनिक स्वीकृति एक अनुमानित क्रम का पालन करती है, क्या वह क्रम सांस्कृतिक अंतरों के बावजूद दोनों भाषा समूहों के लिए सत्य है, और क्या वे इसे मापने का एक छोटा, सरल तरीका बना सकते हैं। उन्होंने सामान्य आबादी के 901 वयस्कों का सर्वेक्षण किया, जिसमें उनसे चिकित्सा के सोलह अलग-अलग तरीकों पर रेटिंग देने को कहा गया जिनमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया जा सकता है। ये उपयोग प्रशासनिक कार्यों, जैसे रोगी रिकॉर्ड व्यवस्थित करना और दवा के रिमाइंडर भेजना, से लेकर उच्च-जोखिम वाले नैदानिक निर्णयों, जैसे कि चिकित्सा आपात स्थिति के दौरान डॉक्टर की सहायता करना और एक जटिल बीमारी के निदान में मदद करना, तक विस्तृत थे।
शोधकर्ताओं ने पाया कि जनता की स्वीकृति वास्तव में एक स्पष्ट, संचयी सीढ़ी (cumulative ladder) का पालन करती है। सीढ़ी के सबसे निचले स्तर पर, जहाँ स्वीकृति उच्चतम है, वहाँ प्रशासनिक कार्य हैं। सर्वेक्षण में शामिल लगभग अस्सी प्रतिशत लोगों ने कहा कि वे दवा लेने के लिए स्वचालित रिमाइंडर भेजने में सहज हैं। थोड़ा कम, लेकिन फिर भी व्यापक रूप से स्वीकृत, अपॉइंटमेंट शेड्यूल करना और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड प्रबंधित करना जैसे कार्य थे। जैसे-जैसे कार्य अधिक नैदानिक (clinical) होते गए और उनमें प्रत्यक्ष रोगी देखभाल शामिल होती गई, स्वीकृति कम होने लगी। लोग नैदानिक डेटा का विश्लेषण करने और निदान में सहायता करने में AI की मदद लेने में कम सहज थे। सीढ़ी के सबसे ऊपरी स्तर पर, जहाँ स्वीकृति सबसे कम है, समय-संवेदनशील और उच्च-दबाव वाले निर्णय हैं। केवल लगभग एक-तिहाई उत्तरदाताओं ने कहा कि वे चिकित्सा आपात स्थिति या ट्राइएज (triage) के दौरान AI सहायता को स्वीकार करेंगे, और इससे भी कम लोगों ने तत्काल निर्णय लेने के लिए इसे स्वीकार किया। यह पदानुक्रम बताता है कि जनता आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक एकल तकनीक के रूप में नहीं देखती है; बल्कि, वे इस आधार पर निर्णय लेते हैं कि विशिष्ट कार्य का नैदानिक परिणाम कितना गंभीर है। कार्य जितना अधिक प्रत्यक्ष चिकित्सा निर्णय जैसा महसूस होता है, लोग मशीन को उसे संभालने देने में उतने ही अधिक हिचकिचाते हैं।
महत्वपूर्ण रूप से, यह स्वीकृति की सीढ़ी अध्ययन में शामिल जर्मन और इतालवी बोलने वाली दोनों आबादी के लिए समान थी। भले ही सर्वेक्षण के प्रश्नों को प्रत्येक भाषा समूह की सांस्कृतिक बारीकियों के अनुरूप अनुवादित और अनुकूलित किया गया था, फिर भी जिस क्रम में लोगों ने कार्यों को रैंक किया, वह बिल्कुल वैसा ही रहा। यह निष्कर्ष महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सिद्ध करता है कि इन तकनीकों का मूल्यांकन करने का तरीका केवल भाषा या स्थानीय संस्कृति का मामला नहीं है, बल्कि चिकित्सा कार्य की प्रकृति के प्रति एक साझा मानवीय प्रतिक्रिया है। इसका अर्थ है कि कई भाषाओं की सेवा करने वाली स्वास्थ्य प्रणालियाँ उसी उपकरण का उपयोग करके विश्वास को माप सकती हैं बिना यह सोचे कि दोनों समूहों को मौलिक रूप से भिन्न माना जाए।
शोधकर्ताओं ने यह भी खोजा कि वे इस सर्वेक्षण को सोलह प्रश्नों से घटाकर केवल पाँच तक ला सकते हैं बिना इस पैटर्न को देखने की क्षमता खोए। प्रशासनिक कार्यों से लेकर कठिन आपातकालीन निर्णयों तक के पूर्ण विस्तार को कवर करने वाले पाँच विशिष्ट प्रश्नों का सावधानीपूर्वक चयन करके, उन्होंने एक छोटा रूप बनाया जो लंबे रूप के समान ही सटीक था। यह छोटा संस्करण उन व्यस्त सर्वेक्षणों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ समय सीमित होता है, जिससे शोधकर्ता उत्तरदाताओं को अभिभूत किए बिना तेजी से जनमत का आकलन कर सकते हैं। हालाँकि, उन्होंने उल्लेख किया कि जबकि दो सबसे चरम प्रश्न—एक दवा रिमाइंडर के बारे में और एक तत्काल निर्णयों के बारे में—अनिवार्य आधार (anchors) थे, बीच के तीन प्रश्न विशिष्ट संदर्भ के आधार पर थोड़े भिन्न हो सकते थे, जब तक कि कठिनाई का समग्र विस्तार सुरक्षित रहे।
अध्ययन ने इन विचारों को रखने वाले लोगों के प्रकारों की भी गहराई से जांच की। जबकि अधिकांश लोगों की राय सामान्य सीढ़ी का पालन करती थी, लगभग तीस प्रतिशत उत्तरदाताओं ने एक विशिष्ट समूह बनाया। ये व्यक्ति प्रशासनिक कार्य संभालने के लिए तो सहज थे, लेकिन किसी भी नैदानिक निर्णय को छूने के खिलाफ उन्होंने एक कठोर, श्रेणीबद्ध रेखा खींची थी। उनके लिए, एक मशीन द्वारा फ़ाइल व्यवस्थित करने और एक मशीन द्वारा डॉक्टर की मदद करने के बीच का अंतर डिग्री का नहीं, बल्कि प्रकार का था। उन्होंने दोनों क्षेत्रों को अलग देखा, एक को स्वीकार किया और दूसरे को पूरी तरह से अस्वीकार कर दिया। यह सुझाव देता है कि जनसंख्या के एक बड़े हिस्से के लिए, प्रशासनिक सहायता और नै적인 देखभाल के बीच की सीमा एक स्पष्ट रेखा है जिसे तकनीक द्वारा पार नहीं किया जा सकता है।
अंत में, शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि आयु और डिजिटल अनुभव ने इन विचारों को कैसे प्रभावित किया। डेटा की एक साधारण गणना में, वृद्ध वयस्कों के दोनों छोरों पर होने की संभावना अधिक दिखाई दी: वे उन लोगों के बीच अत्यधिक प्रतिनिधित्व रखते थे जिन्होंने सभी AI को अस्वीकार कर दिया था और उन लोगों के बीच भी जिन्होंने इसे व्यापक रूप से स्वीकार किया था। हालाँकि, जब शोधकर्ताओं ने इस बात के लिए डेटा को समायोजित किया कि लोग अपने दैनिक जीवन में तकनीक का कितना उपयोग करते हैं, तो यह पैटर्न बदल गया। वृद्ध वयस्कों के बीच दिखने वाला ध्रुवीकरण काफी हद तक उनके डिजिटल अनुभव के स्तर द्वारा समझाया गया था। जो लोग तकनीक का बार-बार उपयोग करते थे, वे उम्र के बावजूद AI को अस्वीकार करने की कम संभावना रखते थे। यह इंगित करता है कि आयु की तुलना में तकनीक से परिचित होना, स्वीकृति का एक मजबूत चालक है।
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में जनता का विश्वास यादृच्छिक विचारों का एक अराजक मिश्रण नहीं है, बल्कि कार्य के नैदानिक भार पर आधारित एक संरचित पदानुक्रम है। यह संरचना सुदृढ़ है, जो विभिन्न भाषाओं और संस्कृतियों में सत्य रहती है, और इसे प्रश्नों के एक बहुत छोटे सेट के साथ प्रभावी ढंग से मापा जा सकता है। जबकि निष्कर्ष हमें यह स्पष्ट मानचित्र प्रदान करते हैं कि जनता आज कहाँ खड़ी है, शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि यह मानचित्र सामान्य आबादी पर लागू होता है। क्या डॉक्टर और नर्स, जो इन प्रणालियों के साथ प्रतिदिन काम करते हैं, विश्वास की इसी सीढ़ी का पालन करते हैं, यह भविष्य के अध्ययन के लिए एक प्रश्न बना हुआ है। फिलहाल, डेटा हमें यह समझने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है कि सार्वजनिक सीमाओं का सम्मान करते हुए स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को कैसे पेश किया जाए।
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