Exploring the Use of Generative AI in Postgraduate GP Training: A Qualitative Study of Resident Doctors’ Experiences and Perceptions

आधुनिक क्लिनिक में, एक डॉक्टर का दिन मानवीय जुड़ाव की आवश्यकता और कागजी कार्रवाई की मशीन जैसी मांग के बीच एक निरंतर समझौता है। मरीज जटिल कहानियों के साथ आते हैं, लेकिन डॉक्टर को इलेक्ट्रॉनिक रिकॉर्ड, रेफरल पत्रों और अंतहीन प्रशासनिक चेकलिस्टों के बीच भी रास्ता बनाना पड़ता है। इस व्यस्त परिदृश्य में एक नए प्रकार का डिजिटल सहायक आया है: जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जेनेरेटिव एआई)। पुराने कंप्यूटर प्रोग्रामों के विपरीत जो केवल डेटा को छाँटते हैं या कठोर नियमों का पालन करते हैं, यह नई तकनीक मानव लेखन की विशाल मात्रा से सीखकर मूल पाठ बना सकती है, जानकारी का सारांश निकाल सकती है और दस्तावेज़ तैयार कर सकती है। यह एक ऐसा उपकरण है जो उन दोहराव वाले कार्यों को संभालने का वादा करता है जो अक्सर रोगी देखभाल के लिए उपलब्ध समय को कम कर देते हैं, फिर भी यह एक मौलिक प्रश्न खड़ा करता है: क्या एक ऐसी मशीन जो लिख और तर्क कर सकती है, चिकित्सा के उच्च-जोखिम वाले वातावरण में भरोसेमंद हो सकती है, खासकर जब उपयोग करने वाला व्यक्ति अभी भी सीख रहा हो?

न्यूकैसल यूनिवर्सिटी और नॉर्थ टीज़ एंड हार्टलपूल एनएचएस फाउंडेशन ट्रस्ट के शोधकर्ताओं की एक टीम ने फ्रंटलाइन पर काम करने वाले लोगों की बात सुनकर इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास किया: जनरल प्रैक्टिस रेजिडेंट डॉक्टर्स। ये वे डॉक्टर हैं जिन्होंने मेडिकल स्कूल पूरा कर लिया है लेकिन वे अभी भी अपने प्रशिक्षण के अंतिम वर्षों में हैं, जो पूर्ण योग्य क्लीनिशियन के रूप में काम करने के साथ-साथ फैमिली मेडिसिन के विशिष्ट कौशल भी सीख रहे हैं। वे वास्तविक रोगियों के उपचार के दबाव और अपने स्वयं के विकास पर अध्ययन और चिंतन की आवश्यकता के बीच एक अनूठा संतुलन बनाए रखते हैं। शोधकर्ताओं ने यूनाइटेड किंगडम के उत्तरी क्षेत्र के उन्नीस ऐसे डॉक्टरों को एकत्रित किया और यह समझने के लिए पांच समूह चर्चाएं आयोजित कीं कि वे वास्तव में अपने दैनिक कार्य में इन नए उपकरणों का उपयोग कैसे कर रहे हैं, उन्हें इसमें क्या लाभ दिखते हैं, और कौन सी आशंकाएं उन्हें परेशान करती हैं।

बातचीत से पता चला कि इन प्रशिक्षुओं के लिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले से ही कागजी कार्रवाई के भारी बोझ को प्रबंधित करने के लिए एक व्यावहारिक साथी बन गया है। सबसे आम उपयोग प्रशासनिक कार्यों का भार कम करना था। डॉक्टरों ने परामर्श नोट तैयार करने, रोगी के दौरे के दौरान कही गई बातों को ट्रांसक्राइब करने और विशेषज्ञों को रेफरल पत्र लिखने के लिए इस तकनीक का उपयोग करने का वर्णन किया। एक डॉक्टर ने उल्लेख किया कि हालांकि उनके पास अपनी विज़िट को दर्ज करने का अपना तरीका था, लेकिन इस टूल ने उन नोट्स को बेहतर बनाने में मदद की, जबकि दूसरे ने एक ऐसी प्रणाली का वर्णन किया जो पूरी बातचीत को सुनती थी और एक पूर्ण रिकॉर्ड तैयार करती थी, जिससे डॉक्टर को केवल आउटपुट की समीक्षा करनी पड़ती थी। क्लिनिक की दीवारों के बाहर, तकनीक उनके प्रशिक्षण के शैक्षिक पक्ष में भी मदद करती है, उनके पेशेवर पोर्टफोलियो को व्यवस्थित करने और उनके दैनिक अनुभवों को योग्यता प्राप्त करने के लिए आवश्यक विशिष्ट दक्षताओं के साथ जोड़ने में सहायता करती है। यह डॉक्टर के काम को बदलने के बारे में नहीं था, बल्कि काम के उन हिस्सों को तेज़ करने के बारे में था जो दोहराव वाले लगते थे, ताकि रोगी पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय मिल सके।

हालाँकि, इस टूल की उपयोगिता केवल टाइपिंग तक ही सीमित नहीं थी। डॉक्टरों ने जटिल चिकित्सा पहेलियों को सुलझाने में मदद के लिए इसे एक 'सोचने वाले साथी' (थिंकिंग पार्टनर) के रूप में उपयोग करने का भी वर्णन किया। जब वे ऐसे रोगी का सामना करते थे जिसके लक्षण अपरिचित होते थे, तो वे सिस्टम से संभावित स्थितियों की सूची बनाने या किसी विशिष्ट उपचार मार्ग को समझाने के लिए कहते थे। इसका मतलब यह नहीं था कि मशीन निदान कर रही थी; बल्कि, यह एक संज्ञानात्मक सहायता (कॉग्निटिव एड) के रूप में कार्य कर रही थी, जो संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती थी जिसे डॉक्टर फिर अपने नैदानिक निर्णय के माध्यम से फ़िल्टर कर सकता था। इसने उन्हें परीक्षाओं के लिए तैयारी करने, अभ्यास प्रश्न उत्पन्न करने और यहाँ तक कि संचार कौशल का अभ्यास करने के लिए बातचीत का अनुकरण करने में भी मदद की। इस तरह, तकनीक एक व्यक्तिगत ट्यूटर के रूप में कार्य करती थी, जो उन्हें कठिन अवधारणाओं को स्पष्ट, संवादात्मक स्पष्टीकरणों में तोड़कर तेजी से सीखने और समझने में मदद करती थी।

फिर भी, इस डिजिटल सहायक पर निर्भरता सावधानी के एक भारी स्तर के साथ आई। डॉक्टर इस बात से पूरी तरह अवगत थे कि तकनीक गलतियाँ कर सकती है, कभी-कभी आत्मविश्वास के साथ ऐसी बातें कह सकती है जो पूरी तरह से गलत हों। उन्होंने ऐसी कहानियाँ साझा कीं जहाँ सिस्टम ने रोगी की कहानी का गलत अर्थ निकाला, जैसे कि किसी मानवीय शोक (bereavement) को पालतू जानवर की मृत्यु के साथ भ्रमित कर देना, एक ऐसा प्रकार का एरर जिसका यदि पकड़ा न जाए तो गंभीर परिणाम हो सकते हैं। इससे एक ठोस सहमति बनी: डॉक्टर को हमेशा कलम थामे रखना चाहिए। उन्होंने जोर दिया कि उन्हें मशीन द्वारा उत्पादित हर जानकारी को सत्यापित करना होगा, इसे एक ड्राफ्ट के रूप में देखना होगा जिसे विशेषज्ञ समीक्षा की आवश्यकता है, न कि एक अंतिम उत्तर के रूप में। गोपनीयता के बारे में भी गहरी चिंताएँ थीं। डॉक्टरों को डर था कि इन सिस्टमों में दर्ज किया गया रोगी का डेटा सुरक्षित नहीं हो सकता है, जिससे संवेदनशील चिकित्सा इतिहास तीसरे पक्षों के सामने उजागर होने का खतरा हो सकता है। उन्होंने जोर दिया कि रोगी की जानकारी के बिना इस टूल का उपयोग करना नैतिक रूप से गलत लगता है, और रोगी की देखभाल की जिम्मेदारी हमेशा मानव डॉक्टर की होनी चाहिए, एल्गोरिदम की नहीं।

शायद सबसे चौंकाने वाली बात इस नई वास्तविकता के लिए अपर्याप्त तैयारी की भावना थी। जबकि डॉक्टरों ने देखा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उनके भविष्य के करियर का एक मानक हिस्सा बनने जा रहा है, उन्हें लगा कि इसे संभालने के लिए जो प्रशिक्षण उन्हें मिल रहा है वह असंगत और अक्सर नगण्य है। वे परीक्षण और त्रुटि (ट्रायल एंड एरर) के माध्यम से सीख रहे हैं, यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कौन से प्लेटफॉर्म सुरक्षित हैं और कौन से नहीं, बिना अपने संस्थानों से किसी स्पष्ट मार्गदर्शन के। उन्होंने औपचारिक, विशेषज्ञ-नेतृत्व वाली शिक्षा की तीव्र इच्छा व्यक्त की जो उन्हें न केवल तकनीक का उपयोग करना सिखाए, बल्कि यह भी सिखाए कि इसे सुरक्षित रूप से कैसे उपयोग किया जाए, इसकी गलतियों को कैसे पहचाना जाए, और जब मरीज ऐसे टूल्स से मिली जानकारी लेकर आएं तो बदलते समीकरण को कैसे संभाला जाए। डॉक्टरों ने महसूस किया कि डॉक्टर और रोगी के बीच का संबंध बदल रहा है, क्योंकि मरीज कभी-कभी एल्गोरिदम द्वारा बताई गई बातों के आधार पर निश्चित विचारों के साथ आते हैं, जिससे परामर्श अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि जबकि जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रशासनिक बोझ को कम करने और भविष्य के डॉक्टरों के सीखने में सहायता करने का एक शक्तिशाली तरीका है, यह मानवीय विशेषज्ञता का विकल्प नहीं है। यह तकनीक एक पूरक के रूप रूप में सबसे अच्छा काम करती है—एक ऐसा उपकरण जो नियमित कार्यों को संभालता है ताकि डॉक्टर जटिल मामलों पर ध्यान केंद्रित कर सके, लेकिन इसे निर्देशित करने के लिए एक सतर्क मानवीय हाथ की आवश्यकता होती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि स्पष्ट, मानकीकृत प्रशिक्षण और पेशेवर दिशा-निर्देशों के बिना, अत्यधिक निर्भरता, डेटा उल्लंघन और नैदानिक त्रुटियों के जोखिम बहुत अधिक बने रहते हैं। भविष्य के डॉक्टरों के फलने-फूलने के लिए, उन्हें केवल इन उपकरणों तक पहुँच की ही नहीं, बल्कि यह जानने के विवेक की भी आवश्यकता है कि उन पर कब भरोसा करना है और कब उनसे आगे देखना है।