2026 में डॉक्टर AI का उपयोग कैसे करते हैं: संपूर्ण वर्कफ़्लो गाइड

अपडेट किया गया 16 अक्टूबर 2026 · Zekai संपादकीय टीम द्वारा समीक्षा

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब चिकित्सा के लिए एक परिकल्पना नहीं है; यह दुनिया भर के क्लीनिकों और अस्पतालों में एक दैनिक वास्तविकता है। अभ्यास करने वाले चिकित्सकों के लिए, बातचीत इस बात से हटकर कि AI का उपयोग *होगा या नहीं*, इस बात पर आ गई है कि *कैसे* इसका उपयोग अभी ठोस नैदानिक समस्याओं को हल करने के लिए किया जा रहा है। लक्ष्य डॉक्टरों को बदलना नहीं है, बल्कि उस प्रशासनिक कार्यभार को कम करना है जो बर्नआउट को बढ़ाता है और मरीजों से समय चुराता है।

अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन (AMA) के 2026 के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि पांच में से चार अमेरिकी चिकित्सक (81%) अब अपने अभ्यास में AI का उपयोग करते हैं, जो 2023 में 38% से एक नाटकीय वृद्धि है। औसत चिकित्सक अब 2.3 अलग-अलग उपयोग के मामलों के लिए AI का उपयोग करता है, जो 2023 में सिर्फ 1.1 था। यह गाइड उन विशिष्ट, वास्तविक-विश्व वर्कफ़्लो की व्याख्या करता है जहाँ AI एक ठोस प्रभाव डाल रहा है, रोगी नोट्स को स्वचालित करने से लेकर CT स्कैन पर सूक्ष्म निष्कर्षों को चिह्नित करने तक। हम उन उपकरणों का पता लगाएंगे जिनका चिकित्सक वास्तव में उपयोग कर रहे हैं, उनकी प्रभावशीलता पर डेटा, और महत्वपूर्ण सीमाएँ जिनके लिए चिकित्सक की देखरेख की आवश्यकता है। स्वास्थ्य सेवा में AI भूमिकाओं को कैसे नया आकार दे रहा है, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए, हमारे AI for Doctors & Healthcare Professionals Hub पर जाएँ।

ZEKAI एक स्वतंत्र AI उपकरण निर्देशिका है। हम संपादकीय प्लेसमेंट के लिए भुगतान स्वीकार नहीं करते हैं। हमारी सिफारिशें कठोर शोध और, जहाँ संभव हो, व्यावहारिक परीक्षण पर आधारित हैं।

क्लिनिकल प्रैक्टिस में AI की वास्तविकता (सितंबर 2026 तक)

चिकित्सा में AI को अपनाना व्यावहारिक और कार्य-उन्मुख है। चिकित्सक अपने नैदानिक निर्णय को एल्गोरिदम को नहीं सौंप रहे हैं। इसके बजाय, वे रोगी देखभाल से संबंधित कार्यों को स्वचालित करने के लिए “ऑगमेंटेड इंटेलिजेंस” का उपयोग कर रहे हैं। AMA के 2026 के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि 70% चिकित्सकों का मानना है कि AI बर्नआउट में योगदान करने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है, और 73% को उम्मीद है कि यह प्रशासनिक कर्तव्यों में मदद करेगा।

बर्नआउट संकट एक प्रमुख चालक है। 2026 तक, लगभग 42% अमेरिकी चिकित्सक बर्नआउट के कम से कम एक लक्षण की रिपोर्ट करते हैं। जबकि यह महामारी-युग के 63% के शिखर से एक सुधार है, यह अभी भी एक चौंकाने वाला आंकड़ा है। अत्यधिक प्रशासनिक कार्यों को 68% बर्नआउट चिकित्सकों द्वारा प्राथमिक कारण बताया गया है।

AI उपकरण सीधे इस प्रशासनिक बोझ को लक्षित कर रहे हैं। सबसे परिपक्व और व्यापक रूप से अपनाए गए अनुप्रयोग कुछ प्रमुख श्रेणियों में आते हैं:

1. क्लिनिकल दस्तावेज़ीकरण: एम्बिएंट स्क्राइब्स जो रोगी के दौरे को सुनते हैं और एक संरचित SOAP नोट का मसौदा तैयार करते हैं।
2. निदान सहायता और साहित्य खोज: ऐसे इंजन जो सहकर्मी-समीक्षित साहित्य से उद्धरणों के साथ नैदानिक प्रश्नों का उत्तर देते हैं।
3. नैदानिक इमेजिंग: एल्गोरिदम जो संभावित असामान्यताओं के लिए मेडिकल इमेज (एक्स-रे, CT, मैमोग्राम) की जांच करते हैं।
4. रोगी संचार और ट्राइएज: चैटबॉट जो प्रारंभिक रोगी सेवन को संभालते हैं या ऐसे उपकरण जो रेफरल पत्र और रोगी शिक्षा सामग्री का मसौदा तैयार करते हैं।

महत्वपूर्ण रूप से, चिकित्सक सतर्क रहते हैं। उसी AMA सर्वेक्षण में पाया गया कि 88% डॉक्टरों को AI-संबंधित कौशल हानि के बारे में चिंताएँ हैं, और एक स्पष्ट देयता ढाँचा स्थापित करना उनकी सर्वोच्च नियामक प्राथमिकता है। सर्वसम्मति स्पष्ट है: AI एक शक्तिशाली सहायक है, लेकिन चिकित्सक ही कमांड में है, और रहना चाहिए।

क्लिनिकल दस्तावेज़ीकरण और रेफरल पत्रों के लिए AI का उपयोग कैसे करें

दिन-प्रतिदिन के क्लिनिकल अभ्यास में AI का सबसे बड़ा प्रभाव दस्तावेज़ीकरण का स्वचालन है। एम्बिएंट AI स्क्राइब्स ऐसे उपकरण हैं जो एक प्राकृतिक रोगी-चिकित्सक बातचीत को सुनते हैं और स्वचालित रूप से एक संरचित क्लिनिकल नोट उत्पन्न करते हैं। यह वर्कफ़्लो सीधे “पायजामा टाइम” पर हमला करता है—वे घंटे जो चिकित्सक क्लिनिक के बाद चार्ट पर काम करते हुए बिताते हैं।

*NEJM Catalyst* में प्रकाशित एक बड़े पैमाने के विश्लेषण में, जिसमें द परमानेंट मेडिकल ग्रुप शामिल था, पाया गया कि AI स्क्राइब्स ने एक वर्ष में चिकित्सकों के दस्तावेज़ीकरण समय के अनुमानित 15,791 घंटे बचाए। *JAMA* में एक अन्य बहु-साइट अध्ययन में पाया गया कि AI स्क्राइब्स प्रति दिन दस्तावेज़ीकरण समय में 16 मिनट की कमी से जुड़े थे। हालांकि मामूली, यह समय जुड़ता जाता है, और जो चिकित्सक प्रौद्योगिकी के उच्च अपनाने वाले थे, उन्होंने दस्तावेज़ीकरण समय में तीन गुना अधिक कमी देखी।

संपूर्ण AI स्क्राइब वर्कफ़्लो

1. सहमति प्राप्त करें: किसी भी रिकॉर्डिंग डिवाइस को सक्रिय करने से पहले, आपको रोगी की सहमति प्राप्त करनी और दस्तावेज़ित करनी होगी। यह एक महत्वपूर्ण नैतिक और कानूनी कदम है, खासकर उन राज्यों में जहाँ रिकॉर्डिंग के लिए दो-पक्षीय सहमति कानून हैं।
2. स्क्राइब सक्रिय करें: यह आमतौर पर दौरे की शुरुआत में एक मोबाइल ऐप या ब्राउज़र एक्सटेंशन के माध्यम से किया जाता है। उपकरण मुठभेड़ के ऑडियो को रिकॉर्ड करता है।
3. दौरे को स्वाभाविक रूप से संचालित करें: लक्ष्य यह भूल जाना है कि स्क्राइब वहाँ है। अपने रोगी से वैसे ही बात करें जैसे आप सामान्य रूप से करते हैं। AI को वक्ताओं के बीच अंतर करने और संवाद को कैप्चर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
4. AI-जनित मसौदे की समीक्षा करें: दौरे के बाद, AI ऑडियो को संसाधित करता है और एक मसौदा SOAP (Subjective, Objective, Assessment, Plan) नोट तैयार करता है। इसमें आमतौर पर कुछ मिनट लगते हैं।
5. संपादित करें और सत्यापित करें: यह सबसे महत्वपूर्ण कदम है। किसी भी AI-जनित नोट को चिकित्सक की गहन समीक्षा के बिना कभी भी हस्ताक्षरित और EHR में दर्ज नहीं किया जाना चाहिए। “भ्रम” (मनगढ़ंत निष्कर्ष), रोगी के इतिहास में अशुद्धियाँ, या योजना में गलत खुराक की जाँच करें। स्पष्टता, सटीकता और पूर्णता के लिए नोट को संपादित करें।
6. सहायक दस्तावेज़ उत्पन्न करें: कई स्क्राइब उपकरण एक ही मुठभेड़ डेटा से रेफरल पत्र, रोगी निर्देश, या कार्य नोट्स भी उत्पन्न कर सकते हैं, अक्सर एक क्लिक के साथ। इनकी भी समीक्षा करें।
7. हस्ताक्षर करें और फाइल करें: एक बार जब आप सत्यापित कर लेते हैं कि नोट 100% सटीक है और नैदानिक मुठभेड़ को दर्शाता है, तो उस पर हस्ताक्षर करें और उसे EHR में धकेल दें।

शीर्ष AI स्क्राइब उपकरणों की तुलना

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निदान सहायता और देखभाल योजना निर्माण के लिए AI का उपयोग कैसे करें

AI क्लिनिकल निर्णय समर्थन (CDS) के लिए एक शक्तिशाली “दूसरी राय” उपकरण के रूप में भी उभर रहा है। ये प्लेटफ़ॉर्म अंतिम निदान प्रदान नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे चिकित्सकों को एक विभेदक निदान बनाने और परिष्कृत करने, प्रासंगिक साहित्य को सामने लाने, या संभावित दवा इंटरैक्शन की जाँच करने में मदद करते हैं। यह विशेष रूप से जटिल या असामान्य मामलों में मूल्यवान है।

83 अध्ययनों के 2025 के मेटा-विश्लेषण में पाया गया कि जबकि AI की समग्र नैदानिक ​​सटीकता केवल 52.1% थी, इसने गैर-विशेषज्ञ चिकित्सकों के समान प्रदर्शन किया। हालांकि, विशेषज्ञ विशेषज्ञों के मुकाबले, AI काफी पीछे रह गया। यह इसकी वर्तमान भूमिका को उजागर करता है: AI विशेषज्ञ चिकित्सक के निर्णय को बढ़ाने का एक उपकरण है, न कि उसे बदलने का। *Science* में प्रकाशित 2026 के हार्वर्ड अध्ययन में पाया गया कि एक AI मॉडल ने सीमित जानकारी के साथ आपातकालीन ट्राइएज स्थितियों में मानव डॉक्टरों से बेहतर प्रदर्शन किया, जो प्रारंभिक आकलन में इसकी उपयोगिता का सुझाव देता है।

AI-सहायता प्राप्त निदान वर्कफ़्लो

1. रोगी डेटा इनपुट करें: रोगी की जानकारी को डी-आइडेंटिफाई करें और प्रमुख निष्कर्षों, लक्षणों और लैब परिणामों को CDS टूल में दर्ज करें। कुछ उपकरण इस डेटा को स्वचालित रूप से खींचने के लिए EHR के साथ एकीकृत होते हैं।
2. एक नैदानिक प्रश्न पूछें: एक विशिष्ट प्रश्न तैयार करें, जैसे “एक 45 वर्षीय पुरुष में तीव्र-शुरुआत वाले सीने में दर्द और सामान्य ट्रोपोनिन के लिए विभेदक निदान क्या हैं?” या “स्थिति Y और गुर्दे की हानि वाले रोगी में दवा X का उपयोग करने के लिए क्या सबूत हैं?”
3. AI-जनित डिफरेंशियल और साक्ष्य की समीक्षा करें: उपकरण संभावित निदानों की एक सूची प्रदान करेगा जो संभावना के अनुसार रैंक किए गए हैं, साथ ही सहायक चिकित्सा साहित्य के स्निपेट और लिंक भी।
4. साक्ष्य का गंभीर रूप से मूल्यांकन करें: लिंक का पालन करें। उद्धृत पत्रों को पढ़ें। साक्ष्य की गुणवत्ता का आकलन करें। क्या AI का सारांश अध्ययन के निष्कर्षों को सटीक रूप से दर्शाता है? क्या अध्ययन आपके विशिष्ट रोगी पर लागू होता है?
5. नैदानिक निर्णय के साथ संश्लेषित करें: AI के आउटपुट को अपने ज्ञान, पूर्ण रोगी संदर्भ, और शारीरिक परीक्षा के निष्कर्षों के साथ संयोजित करें—कुछ ऐसा जो AI के पास नहीं है। अकेले रोगी का इतिहास 70-80% मुठभेड़ों में निदान में योगदान देता है।
6. एक देखभाल योजना तैयार करें: संश्लेषित जानकारी का उपयोग करके एक नैदानिक और उपचार योजना बनाएं। कुछ AI उपकरण स्थापित दिशानिर्देशों के आधार पर प्रारंभिक योजना का मसौदा तैयार करने में मदद कर सकते हैं, जिसकी आपको फिर समीक्षा और अनुकूलन करना होगा।

निदान और साक्ष्य संश्लेषण के लिए प्रमुख उपकरण

संपूर्ण AI वर्कफ़्लो: एक AI-संवर्धित डॉक्टर के जीवन में एक दिन

यह देखने के लिए कि ये उपकरण एक साथ कैसे फिट होते हैं, आइए प्राथमिक देखभाल सेटिंग में एक काल्पनिक रोगी दौरे के माध्यम से चलते हैं।

• सुबह 8:30 बजे – प्री-क्लिनिक हडल: चिकित्सक दिन के शेड्यूल की समीक्षा करने के लिए Notable जैसे प्रशासनिक AI का उपयोग करता है। प्लेटफ़ॉर्म ने पहले ही बीमा पात्रता की जाँच कर ली है और उन रोगियों को चिह्नित किया है जो EHR डेटा के आधार पर निवारक स्क्रीनिंग के लिए अतिदेय हैं।
• सुबह 9:00 बजे – रोगी ट्राइएज: गले में खराश और बुखार वाला एक रोगी क्लिनिक की वेबसाइट का उपयोग करता है। Syllable AI जैसे प्लेटफ़ॉर्म द्वारा संचालित एक ट्राइएज चैटबॉट, लक्षण गंभीरता का आकलन करने के लिए संरचित प्रश्नों की एक श्रृंखला पूछता है। बॉट निर्धारित करता है कि रोगी में ER दौरे की आवश्यकता वाले रेड-फ्लैग लक्षण नहीं हैं और उन्हें उसी दिन टेलीहेल्थ अपॉइंटमेंट बुक करने में मदद करता है।
• सुबह 11:15 बजे – टेलीहेल्थ विज़िट: चिकित्सक वीडियो कॉल शुरू करता है। रोगी की सहमति से, वे बातचीत को रिकॉर्ड करने के लिए Nabla Copilot को सक्रिय करते हैं। वे रोगी के लक्षणों, इतिहास पर चर्चा करते हैं, और गले की एक निर्देशित दृश्य परीक्षा करते हैं।
• सुबह 11:28 बजे – जटिल प्रश्न: रोगी बताता है कि वे एक अलग स्थिति के लिए एक नया एंटीकोगुलेंट भी ले रहे हैं और पूछता है कि क्या इबुप्रोफेन लेना सुरक्षित है। चिकित्सक तुरंत OpenEvidence की ओर मुड़ता है और टाइप करता है, “वायरल ग्रसनीशोथ वाले रोगी में [नए एंटीकोगुलेंट] के साथ इबुप्रोफेन का उपयोग।” OpenEvidence हाल के फार्माकोलॉजी पत्रों और दिशानिर्देशों से एक सारांश लौटाता है, जिसमें कोई बड़ी विरोधाभास नहीं होने की पुष्टि की जाती है लेकिन सावधानी बरतने की सलाह दी जाती है।
• सुबह 11:35 बजे – विज़िट समाप्त: चिकित्सक योजना को अंतिम रूप देता है: सहायक देखभाल और एक गैर-इबुप्रोफेन एनाल्जेसिक के लिए एक नुस्खा।
• सुबह 11:40 बजे – दस्तावेज़ीकरण: Nabla Copilot ने पहले ही एक मसौदा SOAP नोट उत्पन्न कर दिया है। चिकित्सक इसकी समीक्षा करता है, व्यक्तिपरक अनुभाग में एक छोटी सी अशुद्धि को ठीक करता है, आकलन (“वायरल ग्रसनीशोथ”) और योजना सही होने की पुष्टि करता है, और नोट पर हस्ताक्षर करता है। AI ने नुस्खा भी उत्पन्न किया, जिसकी चिकित्सक समीक्षा करता है और इलेक्ट्रॉनिक रूप से फार्मेसी को भेजता है। एक प्रॉम्प्ट का उपयोग करके, चिकित्सक Nabla से रोगी के लिए एक कार्य बहाना नोट उत्पन्न करने के लिए कहता है, जिसकी भी समीक्षा की जाती है और रोगी पोर्टल पर भेजा जाता है।
• सुबह 11:45 बजे – अगले रोगी के लिए तैयार: दस्तावेज़ीकरण और नुस्खे सहित पूरी मुठभेड़ 30 मिनट में पूरी हो जाती है। चिकित्सक आज रात घर पर नोट्स नहीं ले जा रहा है।

रोगी ट्राइएज, संचार और शिक्षा के लिए AI का उपयोग कैसे करें

मुख्य दस्तावेज़ीकरण और निदान से परे, AI रोगी देखभाल से संबंधित संचार वर्कफ़्लो को सुचारू कर रहा है। यह प्रारंभिक रोगी सेवन से लेकर शैक्षिक सामग्री बनाने तक फैला हुआ है।

रोगी ट्राइएज और सेवन के लिए AI

Syllable AI औरKry (Livi) जैसे प्लेटफ़ॉर्म अस्पताल की वेबसाइटों और रोगी पोर्टलों के लिए बुद्धिमान चैटबॉट प्रदान करते हैं। ये उपकरण अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग, प्रिस्क्रिप्शन रिफिल, और कम-तीव्रता वाली शिकायतों के लिए प्रारंभिक लक्षण स्क्रीनिंग जैसे सामान्य अनुरोधों को संभाल सकते हैं। यह फ्रंट-डेस्क कर्मचारियों और नर्सों को अधिक जटिल रोगी आवश्यकताओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करता है। उदाहरण के लिए, एक रोगी एक बॉट के साथ बातचीत करके यह निर्धारित कर सकता है कि उनके लक्षण एक तत्काल देखभाल दौरे या एक निर्धारित अपॉइंटमेंट की वारंटी देते हैं या नहीं, उन्हें देखभाल के सही स्तर पर मार्गदर्शन करते हैं।

रोगी शिक्षा और संचार को स्वचालित करना

एक दौरे के बाद, चिकित्सकों को अक्सर रोगियों को उनकी स्थिति और उपचार योजना के बारे में स्पष्ट, समझने योग्य जानकारी प्रदान करने की आवश्यकता होती है। AI इस प्रक्रिया को काफी तेज कर सकता है।

आप एक स्वास्थ्य साक्षरता विशेषज्ञ हैं जो 6वीं कक्षा के पढ़ने के स्तर वाले रोगी के लिए लिख रहे हैं। रोगी-अनुकूल हैंडआउट बनाने के लिए निम्नलिखित नैदानिक सारांश का उपयोग करें। बताएं कि स्थिति क्या है, उपचार में क्या शामिल है, और 3-5 प्रमुख "क्या देखना है" चेतावनी संकेतों को सूचीबद्ध करें जिसका अर्थ है कि उन्हें डॉक्टर को फोन करना चाहिए। छोटे वाक्यों और सरल भाषा का उपयोग करें। सभी चिकित्सा शब्दजाल से बचें।
नैदानिक सारांश:
[अपने क्लिनिकल नोट से डी-आइडेंटिफाइड असेसमेंट और प्लान सेक्शन को यहाँ पेस्ट करें]

यह वर्कफ़्लो एक चिकित्सक को अपने क्लिनिकल नोट को सेकंडों में एक अनुकूलित रोगी शिक्षा दस्तावेज़ में बदलने की अनुमति देता है। सभी AI आउटपुट की तरह, इसे रोगी को देने से पहले सटीकता और उपयुक्तता सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक समीक्षा की आवश्यकता है। कभी भी पहचान योग्य रोगी स्वास्थ्य जानकारी (PHI) को गैर-HIPAA-अनुरूप सार्वजनिक AI टूल में पेस्ट न करें।

विशेष और भविष्य-उन्मुख AI उपयोग के मामले

जबकि दस्तावेज़ीकरण और निर्णय समर्थन आज सबसे आम अनुप्रयोग हैं, AI का उपयोग पूरे स्वास्थ्य सेवा पारिस्थितिकी तंत्र में किया जा रहा है।

• रिमोट रोगी निगरानी: Biofourmis जैसी कंपनियाँ पहनने योग्य सेंसर और AI का उपयोग घर पर हृदय विफलता जैसी पुरानी स्थितियों वाले रोगियों की निगरानी के लिए करती हैं। AI डेटा स्ट्रीम का विश्लेषण करता है ताकि संकट बनने से पहले रोगी की गिरावट की भविष्यवाणी कर सके, जिससे पहले हस्तक्षेप संभव हो सके।
• दवा खोज: Insilico Medicine खरोंच से उपन्यास दवा उम्मीदवारों को डिजाइन करने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करता है। जैविक डेटा का विश्लेषण करके, उनका प्लेटफ़ॉर्म नए चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान कर सकता है और वांछित गुणों वाले अणु बना सकता है, जिससे दवा विकास के पूर्व-नैदानिक चरण को नाटकीय रूप से छोटा किया जा सकता है।
• पॉइंट-ऑफ-केयर अल्ट्रासाउंड (POCUS): Butterfly iQ+ एक हैंडहेल्ड अल्ट्रासाउंड प्रोब है जो एक स्मार्टफोन से जुड़ता है। यह चिकित्सकों को बेहतर इमेज प्राप्त करने में मदद करने के लिए AI का उपयोग करता है और यहां तक कि कुछ गणनाओं को भी स्वचालित करता है, जैसे मूत्राशय की मात्रा। यह शक्तिशाली नैदानिक इमेजिंग को बिस्तर के पास अधिक सुलभ बनाता है। सितंबर 2026 तक, iQ+ प्रोब की कीमत $2,699 है, साथ ही $420 का एक आवश्यक वार्षिक सदस्यता शुल्क भी है।
• एंटरप्राइज़ स्वास्थ्य डेटा: Merative (पूर्व में IBM Watson Health) जैसी कंपनियों के प्लेटफ़ॉर्म स्वास्थ्य प्रणालियों और भुगतानकर्ताओं को बड़े पैमाने पर जनसंख्या स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण करने में मदद करते हैं ताकि रुझानों की पहचान की जा सके, जोखिम का प्रबंधन किया जा सके और परिणामों में सुधार किया जा सके।

ये उपकरण स्वास्थ्य सेवा में AI के व्यापक परिदृश्य का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो व्यक्तिगत चिकित्सक के दैनिक वर्कफ़्लो से परे सार्वजनिक स्वास्थ्य, अनुसंधान और उपकरण प्रौद्योगिकी तक फैला हुआ है।

AI क्या नहीं कर सकता और क्या नहीं करना चाहिए (चिकित्सक की भूमिका)

अपनी तीव्र प्रगति के बावजूद, AI की गहरी सीमाएँ हैं। उन्हें पहचानना प्रौद्योगिकी का सुरक्षित और प्रभावी ढंग से उपयोग करने की कुंजी है।

1. AI शारीरिक परीक्षा नहीं कर सकता: AI के हाथ नहीं होते। यह पेट को महसूस नहीं कर सकता, फेफड़ों की आवाज़ नहीं सुन सकता, या एक न्यूरोलॉजिकल परीक्षा नहीं कर सकता। एक शारीरिक परीक्षा से प्राप्त समृद्ध डेटा एल्गोरिथम के लिए अदृश्य है।
2. AI में वास्तविक नैदानिक निर्णय का अभाव है: AI एक पैटर्न-मैचिंग इंजन है। यह रोगी के संदर्भ, पारिवारिक गतिशीलता, स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों, या रोगी के मूल्यों और प्राथमिकताओं को नहीं समझता है। यह देखभाल के लक्ष्यों पर सूक्ष्म चर्चा नहीं कर सकता है।
3. AI भ्रमित करता है: बड़े भाषा मॉडल पूर्ण आत्मविश्वास के साथ तथ्य, उद्धरण और नैदानिक निष्कर्षों का आविष्कार कर सकते हैं। AI स्क्राइब आउटपुट के एक अध्ययन में “भ्रम” की महत्वपूर्ण दरें पाई गईं, जिससे चिकित्सक सत्यापन एक पूर्ण आवश्यकता बन गया।
4. AI को जवाबदेह नहीं ठहराया जा सकता: जब कोई त्रुटि होती है, तो कौन जिम्मेदार होता है? सॉफ्टवेयर डेवलपर? अस्पताल? AMA ने चिकित्सकों के लिए एक स्पष्ट देयता ढाँचा स्थापित करने को सर्वोच्च प्राथमिकता के रूप में पहचाना है। अंततः, लाइसेंस प्राप्त चिकित्सक जो नोट पर हस्ताक्षर करता है या आदेश देता है, प्रदान की गई देखभाल के लिए जिम्मेदार होता है।
5. AI पूर्वाग्रह को बनाए रख सकता है: यदि एक AI को ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो मौजूदा स्वास्थ्य असमानताओं को दर्शाता है, तो यह अपनी सिफारिशों में उन पूर्वाग्रहों को सीख सकता है और यहां तक कि उन्हें बढ़ा भी सकता है।

चिकित्सक की भूमिका इन उपकरणों का प्रबंधन करने वाले “ह्यूमन-इन-द-लूप” विशेषज्ञ बनने के लिए विकसित हो रही है। इसमें AI आउटपुट का गंभीर रूप से मूल्यांकन करना, इसे उस जानकारी के साथ एकीकृत करना शामिल है जिस तक AI की पहुंच नहीं है (जैसे शारीरिक परीक्षा), प्रासंगिक निर्णय लागू करना, और रोगी की देखभाल के लिए अंतिम जिम्मेदारी लेना। त्रुटिपूर्ण प्रणालियों के खिलाफ धक्का देना और बेहतर उपकरणों की वकालत करना एक नई, महत्वपूर्ण पेशेवर चुनौती है, जिसके बारे में आप हमारे AI Challenge section में अधिक जान सकते हैं।

जैसे-जैसे AI डेटा-संग्रह और दस्तावेज़ीकरण का अधिक प्रबंधन करता है, चिकित्सक चिकित्सा के अपूरणीय मानवीय तत्वों पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं: सहानुभूति, संचार, जटिल निर्णय लेने, और चिकित्सीय संबंध स्वयं। डेटा बताता है कि ऐसा पहले से ही हो रहा है; एक अध्ययन में, 84% चिकित्सकों ने बताया कि AI स्क्राइब्स का रोगियों के साथ उनकी बातचीत पर सकारात्मक प्रभाव पड़ा। AI का वादा डॉक्टरों के बिना दुनिया नहीं है, बल्कि एक ऐसी दुनिया है जहाँ डॉक्टरों के पास डॉक्टर होने के लिए अधिक समय होता है।