Latent Profile Analysis of Patients' Acceptance of Companion Robots in Unaccompanied Wards: A Cross-sectional Study
चीन में 425 इनपेशेंट्स (inpatients) के इस क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन ने बिना निगरानी वाले वार्डों में साथी रोबोटों के लिए तीन विशिष्ट स्वीकृति प्रोफाइल की पहचान करने हेतु लेटेंट प्रोफाइल विश्लेषण का उपयोग किया, जिससे यह स्पष्ट हुआ कि अधिक आयु, निम्न सामाजिक-आर्थिक स्थिति, अपर्याप्त सामाजिक समर्थन, कम आत्म-प्रभावकारिता और रोबोट के प्रति नकारात्मक धारणाएं कम स्वीकृति के प्रमुख भविष्यवक्ता हैं, जिससे इस प्रकार स्तरित स्वास्थ्य शिक्षा और अनुकूलित रोबोट डिजाइन की आवश्यकता पर बल मिलता है।
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चीन के कई अस्पतालों में, देखभाल का एक नया रूप आकार ले रहा है। दशकों से, मानक मॉडल इस बात पर निर्भर था कि परिवार के सदस्य मरीज के भोजन, सफाई और निगरानी में मदद करने के लिए चौबीसों घंटे उनके बिस्तर के पास रहें। लेकिन जैसे-जैसे जनसंख्या बढ़ रही है और परिवार छोटे होते जा रहे हैं, इन भूमिकाओं को निभाने के लिए कम लोग उपलब्ध हैं। इसे हल करने के लिए, कुछ अस्पतालों ने "बिना साथी वाले वार्ड" (नो-अकंपनी वार्ड) पेश किए हैं। इन इकाइयों में, पेशेवर नर्सिंग टीमें दैनिक देखभाल की पूरी जिम्मेदारी संभाल लेती हैं, जिससे परिवार के सदस्य 24 घंटे शारीरिक सहायता प्रदान करने के बोझ के बिना मिलने आ सकते हैं। हालांकि इससे परिवारों पर तनाव कम होता है, लेकिन यह नर्सिंग स्टाफ पर भारी बोझ डालता है, जिन्हें अब प्रत्येक रोगी के लिए निरंतर निगरानी और बुनियादी कार्यों का प्रबंधन करना होता है। इस अंतर को पाटने के लिए, अस्पताल 'कंपैनियन रोबोट' (साथी रोबोट) का परीक्षण करना शुरू कर रहे हैं। ये मशीनें महत्वपूर्ण संकेतों (वाइटल्स) की जांच करने, रिमाइंडर देने और बातचीत के लिए एक मित्रवत आवाज प्रदान करने जैसे नियमित कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन की गई हैं, जो मानव देखभाल टीम के एक डिजिटल साथी के रूप में कार्य करती हैं।
इस नई प्रणाली के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं है कि क्या रोबोट काम करते हैं, बल्कि यह है कि क्या मरीज उन्हें स्वीकार करेंगे। सिचुआन प्रांत के एक बड़े अस्पताल में किए गए एक हालिया अध्ययन में यह समझने की कोशिश की गई कि मरीज मशीन के साथ अपना रिकवरी स्पेस साझा करने के बारे में वास्तव में कैसा महसूस करते हैं। शोधकर्ताओं ने उन 425 रोगियों पर ध्यान केंद्रित किया जो एक बिना साथी वाले वार्ड में रह रहे थे। सभी रोगियों को एक ही औसत राय वाले एकल समूह के रूप में मानने के बजाय, टीम ने एक ऐसी विधि का उपयोग किया जो भीड़ के भीतर छिपे हुए पैटर्नों को खोजती है। उन्होंने रोगियों से रोबोट के बारे में विभिन्न पहलुओं पर अपनी भावनाओं को रेट करने के लिए कहा, जैसे कि वे कितने उपयोगी लगते हैं, मशीन पर वे कितना भरोसा करते हैं, और उनका उपयोग करना कितना आसान है। इन प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करके, शोधकर्ताओं ने पाया कि रोगी एक समान श्रेणी में नहीं आते थे। इसके बजाय, वे अपने दृष्टिकोण के आधार पर स्वाभाविक रूप से तीन अलग-अलग समूहों में विभाजित हो गए।
पहला समूह, जो लगभग आधे रोगियों का था, "सक्रिय स्वीकृति" (एक्टिव एक्सेप्टेंस) समूह था। ये 203 व्यक्ति इस विचार के प्रति उत्साही थे। उनका मानना था कि रोबोट उपयोगी होंगे, उन्हें उनका उपयोग करना आसान लगा, और उन्होंने तकनीक में विश्वास महसूस किया। उन्होंने मशीनों को सहायक उपकरणों के रूप में देखा जो उनके अस्पताल के अनुभव को बेहतर बना सकते हैं। दूसरा समूह, जिसमें लगभग एक-तिहाई रोगी शामिल थे, "सतर्क स्वीकृति" (कॉशियस एक्सेप्टेंस) समूह था। ये 139 लोग विचार के प्रति खुले तो थे लेकिन पीछे हट रहे थे। उन्होंने संभावित लाभों को पहचाना लेकिन व्यावहारिक विवरणों को लेकर अनिश्चित रहे और रोबोट पर अपनी देखभाल के लिए पूरी तरह से भरोसा करने में हिचकिचाते रहे। तीसरा और सबसे छोटा समूह, जो लगभग एक-पांचवें रोगियों का प्रतिनिधित्व करता था, "इंतजार करो और देखो" (वेट-एंड-सी) समूह था। ये 83 व्यक्ति संशयवादी थे। उन्हें रोबोट की मदद करने की क्षमता पर कम विश्वास था, उन्हें उनका उपयोग करने में अनिश्चितता महसूस हुई, और वे सुरक्षा और विश्वसनीयता के अधिक प्रमाण देखने तक इसे अपनाने से परहेज करना चाहते थे।
अध्ययन ने यह समझने के लिए आगे कदम बढ़ाया कि कौन किस समूह में आता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि आयु, शिक्षा और आय किसी रोगी के रुख के मजबूत भविष्यवक्ता थे। बुजुर्ग रोगी, कम औपचारिक शिक्षा वाले लोग और कम घरेलू आय वाले लोग संदिग्ध या सतर्क समूहों में होने के लिए काफी हददार थे। इसके विपरीत, उच्च शिक्षा और बेहतर आय वाले युवा रोगी सक्रिय अपनाने वाले (एक्टिव अडॉप्टर्स) होने की ओर झुकाव रखते थे। अध्ययन ने मनोवैज्ञानिक कारकों को भी देखा। जिन रोगियों ने महसूस किया कि उन्हें चिकित्सा कर्मचारियों और परिवार से मजबूत समर्थन प्राप्त है, और जिन्होंने नए कार्यों को संभालने में अपनी क्षमता में विश्वास महसूस किया, वे रोबोट को स्वीकार करने के लिए बहुत अधिक इच्छुक थे। दूसरी ओर, जो रोगी पहले से ही तकनीक के प्रति चिंतित थे या जिन्हें डर था कि रोबोट वास्तविक मानवीय देखभाल प्रदान नहीं कर सकते, वे विचार को खारिज करने के लिए सबसे अधिक संभावित थे।
ये निष्कर्ष बताते हैं कि केवल अस्पताल के कमरे में रोबोट रखना यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त नहीं है कि इसका प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाएगा। शोध इंगित करता है कि इस तकनीक को पेश करने के लिए "एक ही आकार सबके लिए उपयुक्त" (वन-साइज़-फिट्स-ऑल) वाला दृष्टिकोण संभवतः विफल हो जाएगा क्योंकि सभी रोगी एक जैसे नहीं हैं। अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि सबसे कमजोर समूह—कम शिक्षा वाले बुजुर्ग और वे जो महसूस करते हैं कि उनके पास समर्थन की कमी है—वे हैं जो तकनीक का विरोध करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। इन रोबोटों को सफल बनाने के लिए, अस्पतालों को अपना दृष्टिकोण अनुकूलित करने की आवश्यकता हो सकती है। हिचकिचाने वाले रोगियों के लिए, ध्यान केवल तकनीक समझाने के बजाय, व्यावहारिक प्रशिक्षण और सुरक्षा सुविधाओं के स्पष्ट प्रदर्शन के माध्यम से विश्वास बनाने पर होना चाहिए। उत्साही समूह के लिए, उन्हें दूसरों को सहज महसूस कराने में मदद करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सकता है। अंततः, इन डिजिटल साथियों की सफलता तकनीक को उन लोगों की विशिष्ट आवश्यकताओं और आशंकाओं से मिलाने पर निर्भर करती है जिनकी वे सेवा करने के लिए बने हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि जब मशीनें अधिक कार्यों को संभाल लें, तब भी देखभाल का मानवीय तत्व केंद्र में बना रहे।
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