Artificial Intelligence Implementation and Governance in Healthcare: A Qualitative Study of Cybersecurity Professionals

अस्पताल और क्लीनिक डॉक्टरों को निर्णय लेने, रोगी के रिकॉर्ड प्रबंधित करने और स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की ओर मुड़ रहे हैं। ये उपकरण शक्तिशाली हैं, लेकिन वे जटिल डिजिटल प्रणालियों के भीतर काम करते हैं जिनमें संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी होती है। जिस तरह एक नए भवन को लोगों के रहने से पहले एक ठोस नींव की आवश्यकता होती है, उसी तरह इन डिजिटल प्रणालियों को पूरी तरह से रोगी देखभाल के भरोसे में आने से पहले मजबूत नियमों और सुरक्षा की आवश्यकता होती है। चुनौती केवल तकनीक के बारे में नहीं है, बल्कि उन संगठनों के बारे में है जो इसका उपयोग करते हैं। एक अस्पताल की इन उपकरणों को सुरक्षित रूप से उपयोग करने की क्षमता उसके नेतृत्व, उसके कर्मचारियों और उसके संसाधनों पर निर्भर करती है। यदि कोई अस्पताल यह योजना बनाए बिना कि इसे कैसे देखा जाए या इसके लिए कौन जिम्मेदार है, एक नई प्रणाली अपनाता है, तो तकनीक मदद के बजाय एक जोखिम बन सकती है। यहीं पर डिजिटल सुरक्षा की रक्षा करने वाले लोग आते हैं। वे वे विशेषज्ञ हैं जो डेटा को चोरी या भ्रष्टाचार से बचाने का तरीका समझते हैं, और उनका दृष्टिकोण यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि मरीजों द्वारा अपने देखभाल करने वालों पर रखे गए विश्वास को तोड़े बिना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को कैसे पेश किया जाए।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह समझने के लिए हाथ मिलाया कि सुरक्षा विशेषज्ञ स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लाने की प्रक्रिया को वास्तव में कैसे देखते हैं। उन्होंने स्वास्थ्य प्रणालियों के भीतर या उनके आसपास काम करने वाले साइबर सुरक्षा, डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर या डिजिटल सुरक्षा के बीस पेशेवरों का साक्षात्कार लिया। साक्षात्कार मई और अगस्त 2025 के बीच आयोजित किए गए थे, और प्रत्येक बातचीत 45 से 60 मिनट तक चली। शोधकर्ताओं ने इन विशेषज्ञों से उनकी भूमिकाओं, स्वास्थ्य तकनीक के साथ उनके अनुभवों और वे संगठन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के जोखिमों को कैसे संभालते हैं, इस बारे में पूछा। लक्ष्य स्वयं तकनीक का परीक्षण करना नहीं था, बल्कि उन लोगों की बात सुनना था जो इसे सुरक्षित रखने के लिए जिम्मेदार हैं और उन वास्तविक दुनिया की स्थितियों को समझना था जो उस काम को आसान या कठिन बनाती हैं।

साक्षात्कारों से पता चला कि स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सफलता पांच जुड़े हुए क्षेत्रों पर निर्भर करती है: एक संगठन कितनी तैयार है, वे अपने कर्मचारियों को कितनी अच्छी तरह प्रशिक्षित करते हैं, वे प्रणालियों की निगरानी कैसे रखते हैं, उनके पास क्या संसाधन हैं, और वे विशिष्ट सुरक्षा रणनीतियों का उपयोग कैसे करते हैं। विशेषज्ञों की कहानियों में एक आवर्ती विषय यह था कि नई तकनीक कितनी तेजी से आती है और संगठन उसे सुरक्षित रूप से प्रबंधित करने की क्षमता कितनी धीरे-धीरे विकसित करते हैं, इसके बीच एक तनाव है। अक्सर, अस्पताल तकनीक पहले लाते हैं और सुरक्षा और नियमों के बारे में तभी सोचते हैं जब सिस्टम पहले से ही चल रहा होता है। एक विशेषज्ञ ने इस दृष्टिकोण को उल्टा बताया, और इसकी तुलना एक ऐसे घर से की जो पहले बन चुका हो और उसके बाद नींव बनाने की कोशिश की जा रही हो। जब सुरक्षा को एक विचार के रूप में बाद में शामिल किया जाता है, तो यह अनावश्यक कमजोरियां पैदा करता है जो रोगी के डेटा को जोखिम में डाल सकती हैं।

तैयारी को केवल सही कंप्यूटर होने से अधिक बताया गया। इसमें नेतृत्व की ओर से एक स्पष्ट योजना, डेटा को प्रबंधित करने का एक तरीका जो कई अलग-अलग विभागों में बिखरा हुआ न हो, और एक ऐसी संस्कृति शामिल है जहाँ कर्मचारी समझते हैं कि ये नियम क्यों महत्वपूर्ण हैं। यदि नेतृत्व साइबर सुरक्षा को संचालन के एक मुख्य हिस्से के रूप में नहीं देखता है, तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केवल एक अल्पकालिक परियोजना बनकर रह जाता है न कि कुछ ऐसा जिसे दीर्घकालिक देखभाल की आवश्यकता हो। इसी तरह, यदि कर्मचारी यह नहीं समझते कि नए उपकरण क्यों महत्वपूर्ण हैं, तो वे सुरक्षा प्रक्रियाओं का पालन नहीं करेंगे, चाहे वे प्रक्रियाएं कितनी भी अच्छी क्यों न हों।

प्रशिक्षण तकनीकी नियमों और दैनिक कार्य के बीच एक महत्वपूर्ण सेतु के रूप में उभरा। विशेषज्ञों ने इस बात पर जोर दिया कि सुरक्षा एक एकल सत्र में नहीं सिखाई जा सकती। क्योंकि तकनीक और खतरे हमेशा बदलते रहते हैं, इसलिए कर्मचारियों को नियमित रूप से पुन: प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। सबसे प्रभावी प्रशिक्षण को निरंतर और अनुकूलन योग्य बताया गया, जो अक्सर लंबे व्याख्यानों के बजाय अनौपचारिक बातचीत या छोटी कार्यशालाओं के माध्यम से होता है। सुरक्षा विशेषज्ञों को अक्सर जटिल तकनीकी विचारों को सरल शब्दों में अनुवाद करने की आवश्यकता होती है जिन्हें डॉक्टर और नर्स अपने व्यस्त समय में उपयोग कर सकें। यदि मार्गदर्शन बहुत जटिल है, तो कर्मचारी उसे अनसुना कर देंगे, और सिस्टम असुरक्षित हो जाएगा।

एक बार जब सिस्टम चल जाते हैं, तो निरंतर निगरानी आवश्यक हो जाती है। सुरक्षा ऐसी चीज़ नहीं है जिसे आप स्थापित करें और भूल जाएं। विशेषज्ञों ने नियमित जांच, परीक्षण और चीजें गलत होने पर क्या होता है, इसकी समीक्षा करने की दिनचर्या का वर्णन किया। यह प्रक्रिया संगठनों को गलतियों से सीखने और समस्याओं को रोगी की देखभाल को प्रभावित करने से पहले ठीक करने की अनुमति देती है। इसके लिए यह भी स्पष्ट नियम चाहिए कि जब कुछ टूट जाए तो किसे सूचित किया जाना चाहिए और उन्हें कितनी जल्दी प्रतिक्रिया देनी चाहिए। इस प्रकार की निगरानी तब सबसे अच्छा काम करती है जब सुरक्षा टीमें, आईटी कर्मचारी और नैदानिक नेता मिलकर काम करते हैं, और सिस्टम को सुरक्षित रखने की जिम्मेदारी साझा करते हैं।

हालाँकि, यह सब करने की क्षमता काफी हद तक संसाधनों पर निर्भर करती है। साक्षात्कारों ने बड़े अस्पतालों और छोटे क्लीनिकों के बीच एक स्पष्ट अंतर को उजागर किया। बड़े अस्पताल समर्पित सुरक्षा टीमों और उन्नत उपकरणों का खर्च उठा सकते हैं, जबकि छोटे क्लीनिक अक्सर एक अकेले आईटी व्यक्ति पर निर्भर होते हैं जो पहले से ही अत्यधिक व्यस्त है। यह अंतर इस बात का अर्थ है कि एक रोगी को मिलने वाली सुरक्षा का स्तर इस बात पर निर्भर कर सकता है कि वे देखभाल के लिए कहाँ जाते हैं। कुछ संगठनों को अपने सुरक्षा प्रबंधन के लिए बाहरी विक्रेताओं पर निर्भर रहना पड़ता है, जो उनकी अपनी प्रणालियों पर उनके नियंत्रण को सीमित कर सकता है। विशेषज्ञों ने नोट किया कि ये वित्तीय और स्टाफिंग अंतर पूरे स्वास्थ्य सेवा तंत्र में सुरक्षा के असमान स्तर पैदा करते हैं।

इन जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए, विशेषज्ञों ने व्यावहारिक रणनीतियों का वर्णन किया जो वास्तविक दुनिया में काम करती हैं। उन्होंने सुझाव दिया कि किसी भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ने से पहले एन्क्रिप्शन और सख्त एक्सेस कंट्रोल जैसे मजबूत डेटा संरक्षण के साथ शुरुआत करें। उन्होंने यह भी जोर दिया कि परियोजनाओं में सुरक्षा टीमों को शुरुआत से ही शामिल करना महत्वपूर्ण है, न कि सिस्टम के लाइव होने तक प्रतीक्षा करना। एक अन्य प्रमुख रणनीति यह है कि सिस्टम को इस अपेक्षा के साथ डिजाइन किया जाए कि वे अंततः विफल होंगे, यानी डाउनटाइम या उल्लंघन के लिए पहले से योजना बनाना ताकि रोगी की देखभाल बाधित न हो। ये दृष्टिकोण विभिन्न विभागों के बीच सहयोग पर निर्भर करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रशासन से लेकर नैदानिक कर्मचारियों तक सभी की सुरक्षा बनाए रखने में एक भूमिका है।

अध्ययन बताता है कि सुरक्षित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केवल एक तकनीकी समस्या नहीं बल्कि एक संगठनात्मक समस्या है। इसके लिए एक समन्वित प्रयास की आवश्यकता है जहाँ नेतृत्व, प्रशिक्षण, निगरानी और संसाधन सभी मिलकर काम करें। इस समन्वय के बिना, वही सुरक्षा नियम अस्पताल की क्षमता के आधार पर बहुत अलग परिणाम दे सकते हैं। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को सुरक्षित और निष्पक्ष बनाने के लिए, स्वास्थ्य संगठनों को सुरक्षा विशेषज्ञों को जल्दी शामिल करना चाहिए, जोखिमों का पता लगाने और प्रतिक्रिया देने वाली प्रक्रियाएं बनानी चाहिए, और यह स्वीकार करना चाहिए कि सभी अस्पतालों के पास समान संसाधन नहीं होते हैं। इन संगठनात्मक स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करके, स्वास्थ्य प्रणालियाँ रोगी की जानकारी को बेहतर ढंग से सुरक्षित कर सकती हैं और यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि नई तकनीकें नए खतरों को पैदा किए बिना देखभाल में सुधार करें।