Use of large language models in German general practice: A cross-sectional survey

एक डॉक्टर के क्लिनिक की शांत गुनगुनाहट के बीच, एक नए प्रकार का सहायक दिखाई देने लगा है, जो सफेद कोट में नहीं, बल्कि कोड की एक पंक्ति के रूप में है। यह सहायक एक 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल' (large language model) है, जो मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए पाठ की विशाल पुस्तकालयों पर प्रशिक्षित एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) है। पुराने कंप्यूटर प्रोग्रामों के विपरीत जो कठोर, पूर्व-लिखित नियमों का पालन करते हैं, ये मॉडल यह अनुमान लगाकर उत्तर दे सकते हैं, जटिल जानकारी का सारांश बना सकते हैं और दस्तावेज़ तैयार कर सकते हैं कि अगला शब्द क्या होना चाहिए, ठीक वैसे ही जैसे एक बहुत ही उन्नत 'ऑटोकम्प्लीट' (autocomplete) जिसने अब तक लिखा गया लगभग सब कुछ पढ़ लिया हो। दशकों से, एक डॉक्टर और रोगी का संबंध एक निजी बातचीत रहा है, जो लक्षणों, इतिहास और देखभाल का दो-चरणीय आदान-प्रदान है। अब, उस स्थान में एक तीसरा तत्व प्रवेश कर रहा है, जो एक सरल लेकिन गहरा प्रश्न उठा रहा है: जर्मनी के फैमिली डॉक्टर्स इस डिजिटल उपकरण को अपने दैनिक कार्य में लाने के बारे में कैसा महसूस करते हैं, और क्या वे इसे अपने पड़ोसियों के इलाज का निर्णय लेने में मदद करने के लिए तैयार हैं?

फिलिप्स-यूनिवर्सिटैट मारबर्ग (Philipps-Universität Marburg) के इंस्टीट्यूट ऑफ फैमिली मेडिसिन के शोधकर्ताओं ने जर्मन फैमिली डॉक्टर्स से सीधे पूछकर इसका उत्तर खोजने का प्रयास किया। उन्होंने फरवरी और जून 2026 के बीच एक सर्वेक्षण आयोजित किया, जिसमें देशभर के एकल अभ्यास (solo practices), समूह क्लीनिकों और चिकित्सा केंद्रों के चिकित्सकों को अपने अनुभव साझा करने के लिए आमंत्रित किया गया। लक्ष्य यह अनुमान लगाना नहीं था कि भविष्य में क्या हो सकता है, बल्कि यह पकड़ना था कि वास्तव में उस समय क्या हो रहा था। उन्होंने 206 डॉक्टरों से प्रश्नावली भरवाई कि वे किन उपकरणों का उपयोग करते थे, कितनी बार, और किन कार्यों के लिए। उन्होंने उन बाधाओं के बारे में भी पूछताछ की जिन्होंने उन्हें इन उपकरणों का अधिक उपयोग करने से रोका, चाहे वे इन मॉडलों द्वारा प्रदान की गई जानकारी पर भरोसा करते थे या नहीं, और उन्हें कैसे लगता था कि यह तकनीक डॉक्टर और रोगी के बीच के बंधन को कैसे बदलेगी।

परिणामों से पता चला कि ये डिजिटल सहायक पहले से ही परिदृश्य का हिस्सा हैं, हालांकि उनकी भूमिका अभी भी परिभाषित की जा रही है। सर्वेक्षण किए गए लगभग 80 प्रतिशत डॉक्टरों ने कहा कि वे अपने पेशेवर कार्य में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करते हैं। सबसे लोकप्रिय टूल ChatGPT था, जिसका उपयोग उन लोगों में से लगभग दो-तिहाई द्वारा किया गया जो किसी भी मॉडल का उपयोग करते थे। हालाँकि, डॉक्टरों ने इन उपकरणों का उपयोग काफी विशिष्ट तरीके से किया। वे आमतौर पर इनका उपयोग रोगी की रिपोर्ट लिखने या प्रशासनिक कागजी कार्रवाई को संभालने के लिए नहीं करते थे, जो कि कंप्यूटर के लिए स्वाभाविक कार्य लग सकते हैं। इसके बजाय, वे मुख्य रूप से ज्ञान और निर्णय सहायता के लिए इन मॉडलों की ओर मुड़ते थे। जब एक डॉक्टर को किसी ऐसी दुर्लभ स्थिति का सामना करना पड़ता था जिससे वे कम परिचित थे, या उन्हें उपचार योजना की दोबारा जांच करने की आवश्यकता होती थी, तो वे मॉडल से जानकारी मांगते थे। डॉक्टरों ने पाया कि ये उपकरण अपरिचित चिकित्सा विषयों की गहराई में जाने, उनके नैदानिक चिंतन (diagnostic thinking) में सहायता करने और उपचार के सुझाव उत्पन्न करने के लिए सबसे उपयोगी थे।

इस बढ़ते उपयोग के बावजूद, डॉक्टरों ने इस तकनीक के प्रति एक स्वस्थ सावधानी बरतते हुए दृष्टिकोण अपनाया। सबसे महत्वपूर्ण बाधा जिसने उन्हें इन मॉडलों का अधिक स्वतंत्र रूप से उपयोग करने से रोका, वह थी यह डर कि प्रदान की गई जानकारी गलत हो सकती है। ये मॉडल कभी-कभी ऐसे उत्तर देने के लिए जाने जाते हैं जो आत्मविश्वास से भरे लगते हैं लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत होते हैं, एक ऐसी घटना जिसे शोधकर्ताओं ने एक प्रमुख चिंता के रूप में नोट किया। सटीकता के इस डर के साथ-साथ, डॉक्टर डेटा संरक्षण और उत्तरदायित्व (liability) के आसपास के कानूनी अनिश्चित क्षेत्रों को लेकर भी चिंतित थे। यदि किसी मॉडल ने गलत सलाह दी, तो जिम्मेदार कौन होगा? इन अनिश्चितताओं ने कई लोगों को इन उपकरणों को अपने वर्कफ़्लो में अधिक गहराई से एकीकृत करने से रोक दिया। दिलचस्प बात यह है कि जो डॉक्टर इन मॉडलों का सबसे अधिक उपयोग करते थे, वे आम तौर पर युवा थे और उनके पेशेवर अनुभव के वर्ष कम थे, जबकि उपयोग की आवृत्ति पुरुषों और महिलाओं के बीच भिन्न नहीं थी।

अध्ययन ने देखभाल के उस क्षण पर भी बारीकी से नज़र डाली, जब डॉक्टर रोगी के साथ बैठा होता है। जबकि 41 प्रतिशत डॉक्टरों ने स्वीकार किया कि वे रोगी के कमरे में होने के दौरान इन मॉडलों का उपयोग करते हैं, उनमें से एक उल्लेखनीय हिस्सा ऐसा बिना रोगी को बताए करता है। सभी उत्तरदाताओं में से लगभग 26 प्रतिशत ने कहा कि वे बिना खुलासा किए परामर्श के दौरान टूल का उपयोग करते हैं, जबकि केवल 16 प्रतिशत ने कहा कि वे इसके बारे में स्पष्ट थे। अभ्यास और पारदर्शिता के बीच यह अंतर महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से तब जब आधे डॉक्टरों का मानना था कि यदि रोगियों को पता चलता कि डॉक्टर उनकी मदद के लिए AI टूल का उपयोग कर रहा है, तो वे वास्तव में सकारात्मक प्रतिक्रिया देंगे। डॉक्टर आम तौर पर यह नहीं मानते थे कि रोगी केवल इसलिए डॉक्टर के पास आना बंद कर देंगे क्योंकि उन्होंने पहले ऑनलाइन अपने लक्षणों की खोज की है। इसके बजाय, वे उम्मीद करते थे कि जो रोगी इन मॉडलों से प्राप्त जानकारी के साथ आएंगे, वे चर्चा को अधिक बढ़ाएंगे, जिससे मुलाकात रोगी, डॉक्टर और उस जानकारी के बीच एक त्रिपक्षीय बातचीत में बदल जाएगी जो रोगी अपने साथ लाया है।

पेशे के भविष्य के लिए सबसे आश्वस्त करने वाला निष्कर्ष डॉक्टरों का अपने स्वयं के कार्य के प्रति दृष्टिकोण था। अधिकांश ने दृढ़ता से इस विचार को खारिज कर दिया कि ये मॉडल उनकी जगह ले सकते हैं। उनका मानना था कि जबकि ये उपकरण तथ्यों और डेटा के साथ मदद कर सकते हैं, वे सहानुभूति या जटिल, वास्तविक जीवन की स्थितियों को नेविगेट करने के लिए आवश्यक गहन विशेषज्ञता की मानवीय क्षमता की नकल नहीं कर सकते। अधिकांश डॉक्टरों को लगा कि इन उपकरणों के बारे में उनका अपना ज्ञान अभी भी कुछ हद तक कम है, और एक बड़े बहुमत ने कभी भी इनका सुरक्षित या प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए कोई औपचारिक प्रशिक्षण प्राप्त नहीं किया था। फिर भी, सीखने की एक मजबूत इच्छा थी; लगभग दो-तिहाई ने भविष्य में प्रशिक्षण सत्रों में भाग लेने की इच्छा व्यक्त की।

आगे देखते हुए, सर्वेक्षण किए गए डॉक्टरों को उम्मीद है कि ये उपकरण प्राथमिक चिकित्सा का एक मानक हिस्सा बन जाएंगे, ठीक वैसे ही जैसे आज स्टेथोस्कोप या कंप्यूटर होता है। वे उम्मीद करते हैं कि जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होगा और उनके आसपास के नियम स्पष्ट होंगे, वे इनका अधिक बार उपयोग करेंगे। अध्ययन बताता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का परिवार चिकित्सा (family medicine) में एकीकरण 'यदि' का नहीं, बल्कि 'कैसे' का मामला है। यह धीरे-धीरे होगा, उन डॉक्टरों द्वारा संचालित होगा जो अपने काम को आसान बनाना चाहते हैं और अपने निर्णयों को अधिक सूचित बनाना चाहते हैं, लेकिन केवल तभी जब उपकरण विश्वसनीय हों, कानूनी ढांचे स्पष्ट हों, और प्रशिक्षण उपलब्ध हो ताकि देखभाल का मानवीय तत्व अभ्यास के केंद्र में बना रहे।