Toward a Common Language for Trustworthy AI in Healthcare
675 लेखों की एक स्कोपिंग समीक्षा के माध्यम से, यह शोध पत्र स्वास्थ्य सेवा के भीतर विश्वसनीय एआई (AI) सिद्धांतों की परिभाषाओं में महत्वपूर्ण वैचारिक विसंगतियों की पहचान करता है और इन अवधारणाओं को मानकीकृत करने तथा क्षेत्र की साक्ष्य संबंधी नींव को मजबूत करने के लिए एक एकीकृत ढांचे और अनुसंधान प्राथमिकताओं का प्रस्ताव करता 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
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से स्वास्थ्य सेवा में एक साथी बन रहा है, जो डॉक्टरों को बीमारियों के निदान करने, रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने और उपचार चुनने में मदद कर रहा है। फिर भी, जैसे-जैसे ये कंप्यूटर सिस्टम अधिक जटिल होते जा रहे हैं, एक शांत समस्या उभर कर आई है: इनमें से कई 'ब्लैक बॉक्स' की तरह काम करते हैं। वे चिकित्सा डेटा लेते हैं और एक परिणाम देते हैं, लेकिन इन दोनों के बीच का मार्ग छिपा हुआ होता है। जब कोई मशीन किसी निदान का सुझाव देती है, तो डॉक्टर को यह जानने की आवश्यकता होती है कि ऐसा क्यों है। उन्हें तर्क को समझने, यह विश्वास करने की आवश्यकता है कि सिस्टम निष्पक्ष है, और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि यह हर रोगी के लिए समान रूप से काम करेगा, न कि केवल उनके लिए जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। इस विश्वास को बनाने के लिए, इस क्षेत्र ने मार्गदर्शन सिद्धांतों का एक समूह विकसित किया है, जिसे अक्सर "ट्रस्टवर्दी एआई" (विश्वसनीय एआई) कहा जाता है। इन सिद्धांतों में पारदर्शिता जैसे विचार शामिल हैं, जिसका अर्थ है कि सिस्टम कैसे काम करता है इसके बारे में खुला रहना; निष्पक्षता, जो यह सुनिश्चित करती है कि लोगों के किसी भी समूह के साथ अन्यायपूर्ण व्यवहार न हो; और विश्वसनीयता, जिसका अर्थ है कि सिस्टम लगातार प्रदर्शन करता है। हालांकि, इन सिद्धांतों के काम करने के लिए, सभी को इस बात पर सहमत होना होगा कि वास्तव में उनका अर्थ क्या है। यदि एक शोधकर्ता किसी सिस्टम को "व्याख्या योग्य" (explainable) कहता है जबकि दूसरा उसी शब्द का उपयोग कुछ अलग अर्थ के लिए करता है, तो विश्वास की नींव दरकने लगती है।
कनाडा के मैकमास्टर विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह देखने के लिए हाथ डाला कि क्या मेडिकल एआई समुदाय एक ही भाषा बोल रहा है। उन्होंने 2015 से 2025 के बीच प्रकाशित 675 लेखों की एक व्यापक समीक्षा की, जिसमें यह जांचा गया कि वैज्ञानिक आठ मुख्य अवधारणाओं को कैसे परिभाषित और उपयोग करते हैं: व्याख्यात्मकता (interpretability), स्पष्टीकरण क्षमता (explainability), पारदर्शिता (transparency), निष्पक्षता (fairness), पूर्वाग्रह (bias), मजबूती (robustness), विश्वसनीयता (reliability), और वैधता (validity)। उन्होंने जो पाया वह भ्रम का परिदृश्य था। अध्ययन से पता चला कि इन शब्दों का उपयोग अक्सर एक-दूसरे के स्थान पर किया जाता है, भले ही उन्हें अलग चीजें वर्णित करनी चाहिए। उदाहरण के लिए, "व्याख्यात्मकता" (interpretability) और "स्पष्टीकरण क्षमता" (explainability) शब्दों को अक्सर आपस में बदल दिया जाता था, जबकि शोधकर्ताओं ने प्रस्तावित किया था कि वे वास्तव में समझ के अलग-अलग स्तरों का वर्णन करते हैं। इसी तरह, "विश्वसनीयता" (reliability) और "वैधता" (validity) की परिभाषाएं इतनी भिन्न थीं कि एक अध्ययन किसी सिस्टम को केवल इसलिए विश्वसनीय कह सकता था क्योंकि वह उसी डेटा पर काम करता था जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया था, जबकि दूसरा अध्ययन उस लेबल को अर्जित करने के लिए यह आवश्यक मानता कि वह पूरी तरह से अलग डेटा पर काम करे। साझा शब्दावली की इस कमी के कारण अध्ययनों की तुलना करना, ज्ञान साझा करना या वास्तव में रोगियों के लिए सुरक्षित सिस्टम बनाना कठिन हो जाता है।
इसे ठीक करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक नया, एकीकृत ढांचा प्रस्तावित किया जो इन अवधारणाओं को स्पष्ट रूप से अलग करता है। उन्होंने "पारदर्शिता" को सबसे व्यापक अवधारणा के रूप में परिभाषित किया, जिसका अर्थ है कि सिस्टम अपने आंतरिक कामकाज और डेटा स्रोतों का खुलासा करता है ताकि हितधारकों को देख सकें कि निर्णय कैसे लिए जाते हैं। उस पारदर्शिता के भीतर "स्पष्टीकरण क्षमता" (explainability) स्थित है, जिसे वे एक निर्णय के लिए तकनीकी औचित्य प्रदान करने की क्षमता के रूप में वर्णित करते हैं, जो "कैसे" और "क्यों" को इस तरह समझाती है जिसे एक जानकार उपयोगकर्ता समझ सके। "व्याख्यात्मकता" (interpretability) के बारे में उनका तर्क है कि यह थोड़ा अलग है; यह उपयोगकर्ता की बिना तकनीकी विवरणों को जाने निर्णय को समझने की क्षमता है, जो यांत्रिकी के बजाय "क्यों" पर ध्यान केंद्रित करती है। टीम ने यह भी स्पष्ट किया कि "मजबूती" (robustness) का अर्थ है कि सिस्टम स्थिर रहता है भले ही इनपुट डेटा बदल जाए या उसमें शोर (noise) हो, जबकि "विश्वसनीयता" (reliability) का अर्थ है कि यह तब भी स्थिर रहता है जब स्थितियां बिल्कुल वैसी ही बनी रहती हैं। "निष्पक्षता" (fairness) को भेदभावपूर्ण परिणामों को समाप्त करने के लक्ष्य के रूप में परिभाषित किया गया था, जिसके लिए पहले "पूर्वाग्रह" (bias) को पहचानना आवश्यक है, जो उन व्यवस्थित त्रुटियों को दर्शाता है जो अनुचित व्यवहार की ओर ले जाती हैं। अंत में, "वैधता" (validity) को अंतिम परीक्षण के रूप में रखा गया था: एक सिस्टम तभी वैध है यदि वह मजबूत और विश्वसनीय दोनों है, और वास्तविक दुनिया में इच्छित रूप से कार्य करता है।
जब शोधकर्ताओं ने पिछले दशक में प्रकाशित वास्तविक अध्ययनों को देखा, तो उन्होंने पाया कि यह क्षेत्र तेजी से बढ़ रहा है, 2015 से 2025 तक शोध पत्रों की संख्या में भारी वृद्धि हुई है। हालांकि, अनुसंधान समान रूप से वितरित नहीं है। अधिकांश अध्ययन कुछ विशिष्ट क्षेत्रों, जैसे न्यूरोलॉजी, ऑन्कोलॉजी और कार्डियोलॉजी पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और मेडिकल इमेज पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। उपयोग किए जाने वाले सबसे सामान्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल क्लासिकल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डीप लर्निंग नेटवर्क हैं, जिनमें अधिकांश अध्ययन सरल वर्गीकरण कार्यों को करते हैं, जैसे कि यह तय करना कि स्कैन में ट्यूमर दिख रहा है या नहीं। इन प्रणालियों को समझने योग्य बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों के संबंध में, SHAP (जो SHapley Additive exPlanations का संक्षिप्त रूप है) नामक एक तकनीक सबसे लोकप्रिय है। यह शोधकर्ताओं को यह देखने में मदद करती है कि डेटा की कौन सी विशेषताएं, जैसे कि एक विशिष्ट रक्त परीक्षण परिणाम या एक छवि का पिक्सेल, भविष्यवाणी में सबसे अधिक योगदान दे रहे थे।
इस विकास के बावजूद, समीक्षा में महत्वपूर्ण अंतराल सामने आए। जबकि शोधकर्ता यह जांचने में कुशल हैं कि उनके मॉडल मौजूदा डेटा पर कैसे काम करते हैं, वे इस मामले में कम सफल हैं कि उनके मॉडल नए, अलग डेटा या उन आबादी पर कैसे काम करेंगे जिनका मूल प्रशिक्षण में सही प्रतिनिधित्व नहीं किया गया था। अध्ययन में पाया गया कि आधे से भी कम लेखों ने निष्पक्षता या पूर्वाग्रह के मुद्दों को संबोधित किया, और इससे भी कम लेखों ने पारदर्शिता के उस गहरे स्तर को प्रदान किया जो मॉडल की निर्णय लेने की प्रक्रिया को पूरी तरह से समझने के लिए आवश्यक है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि शोधकर्ताओं ने नोट किया कि बहुत कम अध्ययनों ने सख्त अर्थों में "स्पष्टीकरण क्षमता" (explainability) को वास्तव में संबोधित किया। इसके बजाय, अधिकांश "व्याख्यात्मकता" (interpretability) पर ही रुक गए, जो यह दिखाते थे कि कौन से डेटा बिंदु महत्वपूर्ण थे, बिना मशीन के पूर्ण तर्क को समझाए। यह सुझाव देता है कि हालांकि यह क्षेत्र प्रगति कर रहा है, लेकिन यह अभी भी काफी हद तक एआई के आउटपुट को समझने योग्य बनाने पर केंद्रित है, न कि एआई को वास्तव में पारदर्शी बनाने पर।
लेखकों का निष्कर्ष है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को स्वास्थ्य सेवा में एक भरोसेमंद साथी बनने के लिए, समुदाय को इन शब्दों का ढीला-ढाला उपयोग करना बंद करना होगा और उनके द्वारा प्रस्तावित एकीकृत परिभाषाओं को अपनाना शुरू करना होगा। साझा भाषा के बिना, रोगी सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक कठोर मानक बनाना असंभव होगा। वे अनुशंसा करते हैं कि भविष्य के शोध को सबसे आम चिकित्सा विशेषज्ञताओं और डेटा प्रकारों से आगे बढ़कर विभिन्न स्थितियों और सूचना स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला का पता लगाना चाहिए। वे वैज्ञानिकों से आग्रह करते हैं कि वे बेहतर तरीके विकसित करें जिससे यह परीक्षण किया जा सके कि ये सिस्टम नई स्थितियों और विविध आबादी को कितनी अच्छी तरह संभालते हैं। विश्वास, विश्वसनीयता और निष्पक्षता से हम क्या समझते हैं, इसे स्पष्ट करके, यह क्षेत्र केवल जटिल मॉडल बनाने से हटकर ऐसे सिस्टम बनाने की ओर बढ़ सकता है जिन पर डॉक्टर और रोगी वास्तव में भरोसा कर सकें।
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