विश्वास, मानव-केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सहयोग पहले RAISE हेल्थ सिम्पोजियम के केंद्रबिंदु हैं | समाचार केंद्र

एआई विशेषज्ञ इस बात पर चर्चा करते हैं कि स्वास्थ्य सेवा में सशक्त एआई को कैसे एकीकृत किया जाए, अंतःविषय सहयोग क्यों महत्वपूर्ण है, और अनुसंधान में जनरेटिव एआई की क्या क्षमता है।
फीफी ली और लॉयड माइनर ने 14 मई को स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन में आयोजित पहले RAISE हेल्थ सिम्पोजियम में उद्घाटन भाषण दिया। स्टीव फिश
कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्रभावित अधिकांश लोगों को किसी न किसी प्रकार का "अहा" क्षण अनुभव हुआ है, जिसने उनके लिए संभावनाओं की एक नई दुनिया खोल दी है। 14 मई को आयोजित पहले RAISE हेल्थ सिम्पोजियम में, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन के डीन और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में चिकित्सा मामलों के उपाध्यक्ष, डॉ. लॉयड माइनर ने अपना दृष्टिकोण साझा किया।
जब एक जिज्ञासु किशोर से आंतरिक कान के बारे में अपने निष्कर्षों को संक्षेप में बताने के लिए कहा गया, तो उसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सहारा लिया। माइनर ने संगोष्ठी में उपस्थित लगभग 4,000 लोगों को बताया, "मैंने पूछा, 'सुपीरियर कैनाल डेहिसेन्स सिंड्रोम क्या है?' कुछ ही सेकंड में कई पैराग्राफ सामने आ गए।"
उन्होंने कहा, "ये बहुत अच्छे हैं, सचमुच बहुत अच्छे।" "इस जानकारी को बीमारी के संक्षिप्त, सामान्यतः सटीक और स्पष्ट रूप से प्राथमिकता-आधारित विवरण में संकलित करना वाकई सराहनीय है।"
कई लोगों ने माइनर की तरह ही इस आधे दिन के कार्यक्रम के लिए उत्साह व्यक्त किया, जो स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन और स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (HAI) द्वारा शुरू की गई RAISE हेल्थ पहल का ही एक हिस्सा था। इस पहल का उद्देश्य जैव चिकित्सा अनुसंधान, शिक्षा और रोगी देखभाल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जिम्मेदार उपयोग का मार्गदर्शन करना था। वक्ताओं ने इस बात पर विचार किया कि चिकित्सा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को इस तरह से लागू करने का क्या अर्थ है जो न केवल डॉक्टरों और वैज्ञानिकों के लिए उपयोगी हो, बल्कि रोगियों के लिए भी पारदर्शी, निष्पक्ष और न्यायसंगत हो।
स्टैनफोर्ड स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में कंप्यूटर विज्ञान की प्रोफेसर, RAISE Health with Minor प्रोजेक्ट की निदेशक और HAI की सह-निदेशक, फी-फी ली ने कहा, "हमारा मानना ​​है कि यह एक ऐसी तकनीक है जो मानवीय क्षमताओं को बढ़ाती है।" पीढ़ी दर पीढ़ी नई तकनीकें उभरती रहती हैं: एंटीबायोटिक दवाओं के नए आणविक अनुक्रमों से लेकर जैव विविधता के मानचित्रण और मूलभूत जीव विज्ञान के छिपे हुए पहलुओं को उजागर करने तक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता वैज्ञानिक खोजों को गति दे रही है। लेकिन यह सब लाभकारी नहीं है। वे कहती हैं, "इन सभी अनुप्रयोगों के अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं, और हमें ऐसे कंप्यूटर वैज्ञानिकों की आवश्यकता है जो डॉक्टरों और नीतिशास्त्रियों से लेकर सुरक्षा विशेषज्ञों और अन्य हितधारकों के साथ मिलकर जिम्मेदारी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास और कार्यान्वयन करें।" वे आगे कहती हैं, "RAISE Health जैसी पहलें इस प्रतिबद्धता को दर्शाती हैं।"
स्टैनफोर्ड मेडिसिन के तीन विभागों—स्कूल ऑफ मेडिसिन, स्टैनफोर्ड हेल्थ केयर और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ चाइल्ड हेल्थ मेडिसिन—के एकीकरण और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के अन्य भागों से इसके संबंधों ने इसे ऐसी स्थिति में ला खड़ा किया है जहां विशेषज्ञ स्वास्थ्य सेवा और चिकित्सा के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास, प्रबंधन और एकीकरण के मुद्दों से जूझ रहे हैं। गीत में कहा गया था, "चिकित्सा।"
उन्होंने कहा, “मौलिक जैविक खोजों से लेकर दवा विकास में सुधार और नैदानिक ​​परीक्षण प्रक्रियाओं को अधिक कुशल बनाने तक, और स्वास्थ्य सेवाओं की वास्तविक डिलीवरी तक, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और जिम्मेदार कार्यान्वयन में अग्रणी बनने के लिए अच्छी स्थिति में हैं। स्वास्थ्य सेवा प्रणाली जिस तरह से स्थापित है, उसमें भी बदलाव आएगा।”
कई वक्ताओं ने एक सरल अवधारणा पर ज़ोर दिया: उपयोगकर्ता (इस मामले में, रोगी या चिकित्सक) पर ध्यान केंद्रित करें और बाकी सब अपने आप हो जाएगा। ब्रिघम एंड विमेंस हॉस्पिटल में जैव नैतिकता की निदेशक डॉ. लिसा लेहमन ने कहा, "यह हमारे द्वारा किए जाने वाले हर काम में रोगी को केंद्र में रखता है। हमें उनकी ज़रूरतों और प्राथमिकताओं पर विचार करने की आवश्यकता है।"
बाएं से दाएं: STAT न्यूज़ एंकर मोहना रविंद्रनाथ; माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च की जेसिका पीटर ली; बायोमेडिकल डेटा साइंस की प्रोफेसर सिल्वा प्लेवरिटिस, चिकित्सा अनुसंधान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका पर चर्चा कर रही हैं। स्टीव फिश
पैनल में शामिल वक्ताओं में लेहमैन, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की मेडिकल बायोएथिसिस्ट डॉ. मिल्ड्रेड चो और गूगल के मुख्य क्लिनिकल अधिकारी डॉ. माइकल हॉवेल शामिल थे। उन्होंने अस्पताल प्रणालियों की जटिलता पर प्रकाश डालते हुए किसी भी हस्तक्षेप से पहले उनके उद्देश्य को समझने की आवश्यकता पर बल दिया। उन्होंने कहा कि इसे लागू करना और यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि विकसित सभी प्रणालियाँ समावेशी हों और उन लोगों की बात सुनें जिनकी सहायता के लिए वे बनाई गई हैं।
एक महत्वपूर्ण पहलू पारदर्शिता है: यह स्पष्ट करता है कि एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा कहां से आता है, एल्गोरिदम का मूल उद्देश्य क्या है, और क्या भविष्य में रोगी डेटा एल्गोरिदम को सीखने में मदद करता रहेगा, साथ ही अन्य कारकों को भी स्पष्ट करता है।
“गंभीर होने से पहले नैतिक समस्याओं का पूर्वानुमान लगाने का मतलब है एक ऐसा संतुलन बिंदु खोजना जहाँ आपको तकनीक के बारे में पर्याप्त जानकारी हो ताकि आप उस पर भरोसा कर सकें, लेकिन समस्या के और अधिक फैलने से पहले ही उसका समाधान कर सकें।” यह बात डेंटन चार ने कही। वे चिकित्सा विज्ञान के स्नातक और बाल चिकित्सा एनेस्थेसियोलॉजी, पेरिऑपरेटिव मेडिसिन और पेन मेडिसिन विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर हैं। उनका कहना है कि एक महत्वपूर्ण कदम उन सभी हितधारकों की पहचान करना है जो इस तकनीक से प्रभावित हो सकते हैं और यह निर्धारित करना है कि वे स्वयं इन सवालों के जवाब कैसे देना चाहेंगे।
अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन के अध्यक्ष, डॉ. जेसी एहरेनफेल्ड, कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित उपकरणों सहित किसी भी डिजिटल स्वास्थ्य उपकरण को अपनाने को प्रभावित करने वाले चार कारकों पर चर्चा करते हैं। क्या यह प्रभावी है? क्या यह मेरे संस्थान में काम करेगा? इसका भुगतान कौन करेगा? इसकी ज़िम्मेदारी किसकी है?
स्टैनफोर्ड हेल्थ केयर के मुख्य सूचना अधिकारी, डॉ. माइकल पेफ़र ने एक हालिया उदाहरण का हवाला दिया, जिसमें स्टैनफोर्ड अस्पतालों में नर्सों के बीच कई मुद्दों का परीक्षण किया गया था। चिकित्सकों को बड़े भाषा मॉडल द्वारा सहायता प्रदान की जाती है जो आने वाले रोगी संदेशों के लिए प्रारंभिक टिप्पणियाँ प्रदान करते हैं। हालाँकि यह परियोजना अभी परिपूर्ण नहीं है, लेकिन प्रौद्योगिकी विकसित करने में मदद करने वाले डॉक्टरों का कहना है कि यह मॉडल उनके कार्यभार को कम करता है।
“हम हमेशा तीन महत्वपूर्ण बातों पर ध्यान केंद्रित करते हैं: सुरक्षा, दक्षता और समावेशिता। हम डॉक्टर हैं। हम ‘किसी को नुकसान न पहुँचाने’ की शपथ लेते हैं,” मनोचिकित्सा और व्यवहार विज्ञान की क्लिनिकल सहायक प्रोफेसर डॉ. नीना वासन ने कहा, जो चार और पेफ़र के साथ समूह में शामिल हुईं। “इन उपकरणों का मूल्यांकन करने का यह पहला तरीका होना चाहिए।”
चिकित्सा एवं बायोमेडिकल डेटा साइंस के प्रोफेसर निगम शाह (एमबीबीएस, पीएचडी) ने श्रोताओं को पहले से ही चेतावनी देते हुए भी एक चौंकाने वाले आंकड़े के साथ चर्चा शुरू की। उन्होंने कहा, "मैं सामान्य शब्दों और संख्याओं में बात करता हूं, और कभी-कभी वे बहुत सीधे होते हैं।"
शाह के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सफलता इसे बड़े पैमाने पर लागू करने की हमारी क्षमता पर निर्भर करती है। उन्होंने कहा, “किसी मॉडल पर उचित वैज्ञानिक शोध करने में लगभग 10 साल लगते हैं, और यदि 123 फैलोशिप और रेजीडेंसी कार्यक्रमों में से प्रत्येक उस स्तर की सटीकता के साथ मॉडल का परीक्षण और उपयोग करना चाहे, तो वर्तमान में जिस तरह से हम अपने प्रयासों को व्यवस्थित करते हैं, उस तरह से सही विज्ञान करना बहुत मुश्किल होगा। यह सुनिश्चित करने में 138 अरब डॉलर का खर्च आएगा कि हमारी प्रत्येक साइट सही ढंग से काम करे।” शाह ने आगे कहा, “हम इतना खर्च वहन नहीं कर सकते। इसलिए हमें विस्तार का एक तरीका खोजना होगा, और हमें विस्तार करते हुए अच्छा विज्ञान करना होगा। सटीकता से संबंधित कौशल एक जगह हैं और बड़े पैमाने पर लागू करने के कौशल दूसरी जगह, इसलिए हमें इस प्रकार की साझेदारी की आवश्यकता होगी।”
एसोसिएट डीन युआन एशले और मिल्ड्रेड चो (रिसेप्शन) ने RAISE हेल्थ वर्कशॉप में भाग लिया। स्टीव फिश
संगोष्ठी में कुछ वक्ताओं ने कहा कि यह सार्वजनिक-निजी भागीदारी के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, जैसे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सुरक्षित, विश्वसनीय और भरोसेमंद विकास और उपयोग पर हाल ही में व्हाइट हाउस का कार्यकारी आदेश और स्वास्थ्य सेवा कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंसोर्टियम (CHAI)।
नेशनल एकेडमी ऑफ मेडिसिन की वरिष्ठ सलाहकार लौरा एडम्स ने कहा, "सबसे अधिक क्षमता वाली सार्वजनिक-निजी भागीदारी अकादमिक जगत, निजी क्षेत्र और सार्वजनिक क्षेत्र के बीच की भागीदारी है।" उन्होंने कहा कि सरकार जनता का विश्वास सुनिश्चित कर सकती है, अकादमिक चिकित्सा केंद्र वैधता प्रदान कर सकते हैं, और तकनीकी विशेषज्ञता और कंप्यूटर संसाधन निजी क्षेत्र द्वारा उपलब्ध कराए जा सकते हैं। उन्होंने आगे कहा, "हम सभी अपने-अपने स्तर से बेहतर हैं, और हम यह मानते हैं... हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता को तब तक साकार नहीं कर सकते जब तक हम एक-दूसरे के साथ संवाद करना नहीं सीख लेते।"
कई वक्ताओं ने कहा कि एआई अनुसंधान पर भी प्रभाव डाल रहा है, चाहे वैज्ञानिक इसका उपयोग जैविक सिद्धांतों का पता लगाने के लिए करें, नए उपचारों का समर्थन करने के लिए सिंथेटिक अणुओं के नए अनुक्रमों और संरचनाओं की भविष्यवाणी करें, या यहां तक ​​कि उन्हें वैज्ञानिक पत्रों को सारांशित करने या लिखने में मदद करें।
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन में हृदय रोग विशेषज्ञ और अल्फाबेट की वेरली की सह-संस्थापक डॉ. जेसिका मेगा ने कहा, "यह अज्ञात को देखने का एक अवसर है।" मेगा ने हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग का जिक्र किया, जो मानव आंख से अदृश्य छवि विशेषताओं को कैप्चर करती है। इसका उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके पैथोलॉजी स्लाइड्स में उन पैटर्न का पता लगाना है जिन्हें मनुष्य नहीं देख पाते और जो बीमारी का संकेत देते हैं। मेगा ने कहा, "मैं लोगों को अज्ञात को अपनाने के लिए प्रोत्साहित करती हूं। मुझे लगता है कि यहां मौजूद हर कोई किसी न किसी ऐसे व्यक्ति को जानता है जिसे किसी न किसी प्रकार की चिकित्सीय समस्या है और जिसे आज हम जो प्रदान कर सकते हैं उससे परे कुछ चाहिए।"
पैनलिस्ट इस बात पर भी सहमत हुए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ पूर्वाग्रहपूर्ण निर्णय लेने की पहचान करने और उससे निपटने के नए तरीके प्रदान करेंगी, चाहे वह निर्णय मनुष्यों द्वारा लिया गया हो या कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा, और पूर्वाग्रह के स्रोत की पहचान करने की क्षमता के साथ।
“स्वास्थ्य केवल चिकित्सा देखभाल से कहीं अधिक है,” कई पैनलिस्टों ने इस बात पर सहमति जताई। वक्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि शोधकर्ता अक्सर स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों, जैसे कि सामाजिक-आर्थिक स्थिति, ज़िप कोड, शिक्षा स्तर और नस्ल एवं जातीयता, को नज़रअंदाज़ कर देते हैं, जब वे समावेशी डेटा एकत्र करते हैं और अध्ययनों के लिए प्रतिभागियों की भर्ती करते हैं। हार्वर्ड विश्वविद्यालय में महामारी विज्ञान की प्रोफेसर और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय स्कूल ऑफ मेडिसिन में महामारी विज्ञान और जनसंख्या स्वास्थ्य की एसोसिएट प्रोफेसर मिशेल विलियम्स ने कहा, “एआई तभी प्रभावी होता है जब मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा उपयुक्त हो।” “यदि हम अपने लक्ष्य को प्राप्त करना चाहते हैं - स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करना और असमानताओं को दूर करना - तो हमें मानव व्यवहार और सामाजिक एवं प्राकृतिक पर्यावरण पर उच्च गुणवत्ता वाला डेटा एकत्र करना सुनिश्चित करना होगा।”
बाल रोग और चिकित्सा की नैदानिक ​​प्रोफेसर, डॉ. नताली पेजेलर ने कहा कि कैंसर के एकत्रित आंकड़ों में अक्सर गर्भवती महिलाओं के आंकड़े शामिल नहीं होते हैं, जिससे मॉडलों में अपरिहार्य पूर्वाग्रह पैदा होते हैं और स्वास्थ्य देखभाल में मौजूदा असमानताएं बढ़ जाती हैं।
बाल रोग एवं चिकित्सा के प्रोफेसर डॉ. डेविड मैग्नस ने कहा कि किसी भी नई तकनीक की तरह, कृत्रिम बुद्धिमत्ता कई मायनों में चीजों को बेहतर या बदतर बना सकती है। मैग्नस ने कहा कि खतरा यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों से प्रेरित असमान स्वास्थ्य परिणामों के बारे में जान लेंगी और अपने आउटपुट के माध्यम से उन परिणामों को और मजबूत करेंगी। उन्होंने कहा, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक दर्पण है जो उस समाज को प्रतिबिंबित करती है जिसमें हम रहते हैं। मुझे आशा है कि जब भी हमें किसी मुद्दे पर प्रकाश डालने का अवसर मिले—खुद को आईना दिखाने का—यह स्थिति को सुधारने के लिए प्रेरणा का काम करेगा।"
यदि आप RAISE Health कार्यशाला में शामिल नहीं हो पाए, तो सत्र की रिकॉर्डिंग यहां मिल सकती है।
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन एक एकीकृत शैक्षणिक स्वास्थ्य सेवा प्रणाली है जिसमें स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन और वयस्क एवं बाल चिकित्सा स्वास्थ्य सेवा वितरण प्रणालियाँ शामिल हैं। ये मिलकर सहयोगात्मक अनुसंधान, शिक्षा और नैदानिक ​​रोगी देखभाल के माध्यम से बायोमेडिसिन की पूरी क्षमता को साकार करते हैं। अधिक जानकारी के लिए, med.stanford.edu पर जाएँ।
स्टैनफोर्ड अस्पताल में एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल डॉक्टरों और नर्सों को रोगी देखभाल में सुधार के लिए मिलकर काम करने में मदद कर रहा है।