Knowledge Attitudes and Practices Regarding Artificial Intelligence in Healthcare Among Medical Undergraduates at a Private Medical Institute in Delhi NCR
दिल्ली एनसीआर के 365 मेडिकल अंडरग्रेजुएट्स के इस क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन से पता चलता है कि जहाँ छात्र मध्यम ज्ञान, तटस्थ दृष्टिकोण और चैटजीपीटी (ChatGPT) जैसे एआई (AI) टूल्स के साथ बढ़ती संलग्नता प्रदर्शित करते हैं, वहीं औपचारिक प्रशिक्षण और व्यावहारिक सक्षमता में महत्वपूर्ण अंतराल बने हुए हैं, जो चिकित्सा शिक्षा में एआई साक्षरता और नैतिकता के संरचित पाठ्यचर्या एकीकरण की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करते हैं।
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
चिकित्सा के भविष्य की कल्पना एक विशाल, उच्च-तकनीकी अंतरिक्ष यान (spaceship) के रूप में करें। वर्षों से, चालक दल (डॉक्टरों) ने खिड़की से बाहर देखते हुए और पुराने मानचित्रों का उपयोग करके नेविगेशन किया है। लेकिन अब, ब्रिज पर एक शक्तिशाली नया नेविगेशन सिस्टम स्थापित किया गया है जिसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कहा जाता है। यह तूफान (बीमारियों) को होने से पहले ही देख सकता है और किसी भी अन्य व्यक्ति की तुलना में तेजी से मार्ग (उपचार) निर्धारित कर सकता है।
लेकिन यहाँ एक मोड़ है: जो लोग कल इस अंतरिक्ष यान के कप्तान होने वाले हैं—यानी मेडिकल छात्र—वे अभी भी डैशबोर्ड को पढ़ना सीख रहे हैं।
दिल्ली के एक निजी मेडिकल स्कूल (SGT यूनिवर्सिटी) के शोधकर्ताओं ने चालक दल की तत्परता की जांच करने का निर्णय लिया। उन्होंने 365 छात्रों से पूछा, "क्या आप जानते हैं कि यह AI इंजन कैसे काम करता है? क्या आपको यह पसंद है? और क्या आप वास्तव में इसका उपयोग कर रहे हैं?"
चालक दल की वर्तमान स्थिति: "कुछ हद तक परिचित"
परिणाम दर्शाते हैं कि छात्र इस नए जहाज की तकनीक से पूरी तरह अनजान नहीं हैं, लेकिन वे अभी विशेषज्ञ पायलट भी नहीं बने हैं।
- ज्ञान (Knowledge): इसे इस रूप में समझें कि वे मैनुअल को कितनी अच्छी तरह समझते हैं। औसत स्कोर 15 में से 9.22 था। अधिकांश छात्र (60.3%) "मध्यम" क्षेत्र में थे। वे जानते हैं कि बटन मौजूद हैं, लेकिन उन्हें शायद यह नहीं पता कि अगर वे सभी को एक साथ दबा दें तो क्या होगा। लगभग 27.9% के पास "अच्छा" ज्ञान था, जबकि बाकी थोड़े कमजोर थे।
- दृष्टिकोण (Attitude): यह नई तकनीक के प्रति उनका मूड है। औसत स्कोर 35 में से 24.45 था। दिलचस्प बात यह है कि अधिकांश छात्र (60.0%) "तटस्थ" (neutral) थे। वे डरे हुए नहीं थे, लेकिन वे उत्साह भी नहीं दिखा रहे थे। वे एक नए गैजेट को जिज्ञासा और सावधानी के मिश्रण के साथ देखते हुए यात्रियों की तरह थे। लगभग 38.6% वास्तव में उत्साहित (अनुकूल) थे, जबकि एक छोटा समूह चिंतित था।
- अभ्यास (Practice): यह है कि वे कितनी बार नियंत्रणों (controls) को छूते हैं। औसत स्कोर 12 में से 7.44 था। लगभग आधा (47.4%) "मध्यम" उपयोगकर्ता थे। उन्होंने इसे आज़माया तो था, लेकिन वे अभी अकेले जहाज नहीं उड़ा रहे थे।
पसंदीदा टूल: "मैजिक चैटबॉट"
जब छात्रों ने AI का उपयोग किया, तो उन्होंने लगभग सभी एक ही टूल का सहारा लिया। ChatGPT सुपरस्टार था, जिसे उन छात्रों में से 83.3% द्वारा उपयोग किया गया जिन्होंने AI का प्रयास किया था। यह बिल्कुल वैसा ही है जैसे हर किसी के फोन में एक ही ऐप हो। Gemini जैसे अन्य टूल्स के बारे में कई लोग जानते थे (88.5%), लेकिन उनका उपयोग बहुत कम किया गया।
छात्रों ने इन टूल्स का उपयोग मुख्य रूप से स्कूल के काम या मेडिकल मामलों को समझने के लिए किया (67.1%)। उन्हें ये टूल्स क्यों पसंद आए? इसके मुख्य कारण थे:
- समय की बचत: 71.2% ने कहा कि इससे उन्हें काम तेजी से पूरा करने में मदद मिली।
- जिज्ञासा: 66.6% बस यह देखना चाहते थे कि यह क्या कर सकता है।
"लेकिन..." कारक: बाधाएं
भले ही वे जिज्ञासु थे, लेकिन छात्रों को कुछ दीवारों का सामना करना पड़ा। वे तकनीक का अधिक उपयोग इसलिए नहीं कर रहे थे क्योंकि:
- नैतिक चिंताएं (Ethical Worries): 37.5% गलत काम करने या नियमों को तोड़ने को लेकर चिंतित थे।
- तकनीकी खामियां (Tech Glitches): 30.1% को टूल्स का उपयोग करना कठिन या त्रुटिपूर्ण लगा।
- भ्रम (Confusion): 29.9% को बस यह नहीं पता था कि इसका सही ढंग से उपयोग कैसे किया जाए।
बड़ी खोज: अनुभव ही सब कुछ है
यहाँ कहानी का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है। शोधकर्ताओं ने अनुभव और कौशल के बीच एक स्पष्ट संबंध पाया।
जो छात्र इस अध्ययन से पहले ही AI के साथ खेल चुके थे, वे स्पष्ट विजेता थे। उनके पास अधिक ज्ञान था, वे इसे अधिक पसंद करते थे, और वे इसका बेहतर उपयोग करते थे।
- ज्ञान: पूर्व अनुभव वाले छात्र "अच्छे" ज्ञान (39.0%) के होने की बहुत अधिक संभावना रखते थे, जबकि अनुभव न रखने वालों में यह केवल (17.6%) था।
- दृष्टिकोण: वे सकारात्मक दृष्टिकोण (43.5% बनाम 34.0%) रखने की भी अधिक संभावना रखते थे।
- अभ्यास: वे ही थे जो वास्तव में टूल्स का प्रभावी ढंग से उपयोग कर रहे थे (45.8% बनाम 22.3%)।
पेपर सुझाव देता है कि केवल AI के बारे में जानना पर्याप्त नहीं है; आपको इसमें कुशल होने के लिए इसे छूना (इस्तेमाल करना) होगा।
जो पेपर में सत्य नहीं है
शोधकर्ता कुछ चीजों को खारिज करने में सावधान रहे:
- यह कोई सुलझी हुई समस्या नहीं है: वे स्पष्ट रूप से कहते हैं कि हालांकि छात्र AI के प्रति जागरूक हैं, लेकिन उनकी "वैचारिक समझ और व्यावहारिक सक्षमता" अभी भी सीमित है। यह कोई ऐसी सफलता नहीं है जहाँ हर कोई तैयार है।
- लिंग (Gender) सब कुछ बदलने वाला जादू नहीं है: हालांकि उन्होंने पाया कि पुरुष छात्रों ने महिला छात्रों (42.0% बनाम 30.0%) की तुलना में AI टूल्स का अधिक उपयोग किया, लेकिन उन्हें छात्रों के ज्ञान या AI के प्रति पसंद के बीच लिंग का कोई संबंध नहीं मिला।
- यह केवल उम्र या स्कूल के वर्ष के बारे में नहीं है: अध्ययन में पाया गया कि चाहे छात्र 20 या 22 वर्ष का हो, या मेडिकल स्कूल के पहले या तीसरे वर्ष में हो, इससे उनके ज्ञान या दृष्टिकोण के स्कोर में कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं आया। एकमात्र चीज जो वास्तव में मायने रखती थी, वह था पूर्व अनुभव।
निचोड़ (The Bottom Line)
पेपर निष्कर्ष निकालता है कि मेडिकल छात्र ऐसे चालक दल की तरह हैं जिन्होंने अंतरिक्ष यान के नियंत्रणों को देखा तो है, लेकिन अभी तक उनका कोई औपचारिक फ्लाइट सिम्युलेटर प्रशिक्षण सत्र नहीं हुआ है। वे जिज्ञासु और इच्छुक हैं, लेकिन उनके पास व्यवस्थित पाठों की कमी है।
लेखक सुझाव देते हैं कि इन भविष्य के डॉक्टरों को तैयार करने के लिए, स्कूलों को केवल AI के बारे में बात करना बंद करके इसे सिखाना शुरू करना चाहिए। उन्हें गैप को भरने के लिए विशिष्ट कक्षाएं, व्यावहारिक कार्यशालाएं (hands-on workshops) और नैतिकता (सड़क के नियमों) के पाठ जोड़ने की आवश्यकता है।
तब तक, छात्र "मुझे लगता है कि मैं यह कर सकता हूँ" और "मुझे उम्मीद है कि मैं दुर्घटनाग्रस्त नहीं हो जाऊंगा" के मिश्रण के साथ नेविगेट कर रहे हैं, और ChatGPT के समय बचाने वाले जादू पर भरोसा कर रहे हैं, जबकि वे एक उचित मानचित्र की प्रतीक्षा कर रहे हैं।
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