एआई की सफलता चिकित्सकों के लिए डेटा गोपनीयता का वादा

चिकित्सा निदान में ओपन-सोर्स AI का उदय

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की दुनिया और स्वास्थ्य सेवा में इसके अनुप्रयोग में एक अभूतपूर्व प्रगति हुई है। हार्वर्ड मेडिकल स्कूल द्वारा किए गए एक अध्ययन से यह पता चला है। शोधकर्ताओं ने पाया है कि एक विशिष्ट ओपन-सोर्स AI मॉडल नैदानिक क्षमताओं को प्रदर्शित करता है जो GPT-4 के बराबर है, एक प्रमुख प्रोप्राइटरी AI मॉडल जो जटिल चिकित्सा मामलों के विश्लेषण में अपनी कुशलता के लिए प्रसिद्ध है। JAMA हेल्थ फोरम में प्रकाशित यह महत्वपूर्ण निष्कर्ष, एक आदर्श बदलाव का सुझाव देता है कि कैसे चिकित्सक AI को अपनी नैदानिक निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में एकीकृत कर सकते हैं, जबकि संवेदनशील रोगी डेटा पर अधिक नियंत्रण बनाए रख सकते हैं।

AI-सहायता प्राप्त निदान का परिदृश्य, हाल तक, बड़े पैमाने पर OpenAI और Google जैसी तकनीकी दिग्गजों द्वारा विकसित प्रोप्राइटरी AI मॉडल का प्रभुत्व रहा है। ये क्लोज्ड-सोर्स मॉडल, शक्तिशाली होते हुए भी, बाहरी सर्वर पर काम करते हैं। इसके लिए अस्पतालों और चिकित्सकों को रोगी डेटा को अपने सुरक्षित नेटवर्क के बाहर प्रसारित करने की आवश्यकता होती है, जिससे डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के बारे में चिंताएं बढ़ जाती हैं।

इसके विपरीत, ओपन-सोर्स AI मॉडल एक आकर्षक विकल्प प्रस्तुत करते हैं। ये मॉडल स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं और महत्वपूर्ण रूप से, विविध नैदानिक वातावरणों की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाए जा सकते हैं। इन मॉडलों को अस्पताल के अपने आंतरिक सर्वर पर चलाने की क्षमता डेटा गोपनीयता का एक महत्वपूर्ण रूप से उन्नत स्तर और AI को किसी विशेष अभ्यास के अद्वितीय रोगी जनसांख्यिकी के अनुकूल बनाने की सुविधा प्रदान करती है। हालांकि, एक महत्वपूर्ण बाधा ऐतिहासिक रूप से ओपन-सोर्स मॉडल और उनके प्रोप्राइटरी समकक्षों के बीच प्रदर्शन का अंतर रहा है। हाल के शोध से संकेत मिलता है कि यह अंतर तेजी से कम हो रहा है।

ओपन-सोर्स AI, GPT-4 के प्रदर्शन से मेल खाता है

हार्वर्ड मेडिकल स्कूल की शोध टीम ने मेटा के Llama 3.1 405B, एक ओपन-सोर्स AI मॉडल का, शक्तिशाली GPT-4 के खिलाफ सावधानीपूर्वक मूल्यांकन किया। मूल्यांकन में दोनों मॉडलों को द न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन में पहले प्रकाशित 92 जटिल नैदानिक मामलों के एक कठोर परीक्षण के अधीन करना शामिल था। परिणाम चौंकाने वाले थे:

• नैदानिक सटीकता: Llama 3.1 ने प्रभावशाली 70% मामलों में सही निदान की पहचान की, जो GPT-4 की 64% सटीकता दर से अधिक है।
• शीर्ष सुझाव सटीकता: 41% मामलों में, Llama 3.1 ने सही निदान को अपने प्राथमिक सुझाव के रूप में स्थान दिया, जो GPT-4 से आगे निकल गया, जिसने 37% मामलों में इसे हासिल किया।
• नए मामलों पर प्रदर्शन: हाल के मामलों के एक सबसेट पर ध्यान केंद्रित करते समय, Llama 3.1 की सटीकता में और सुधार हुआ, 73% मामलों का सही निदान किया गया और 45% उदाहरणों में सही निदान को अपने सुझावों में सबसे ऊपर रखा गया।

ये निष्कर्ष दृढ़ता से सुझाव देते हैं कि ओपन-सोर्स AI मॉडल न केवल पकड़ रहे हैं, बल्कि कुछ पहलुओं में, अग्रणी प्रोप्राइटरी मॉडल के प्रदर्शन को भी पार कर रहे हैं। यह चिकित्सकों को AI-सहायता प्राप्त निदान के लिए एक व्यवहार्य और संभावित रूप से अधिक सुरक्षित विकल्प प्रदान करता है।

चिकित्सकों के लिए मुख्य विचार: ओपन-सोर्स बनाम प्रोप्राइटरी AI

उच्च-प्रदर्शन वाले ओपन-सोर्स AI मॉडल का उद्भव प्राथमिक देखभाल चिकित्सकों, अभ्यास मालिकों और प्रशासकों के लिए एक महत्वपूर्ण निर्णय बिंदु प्रस्तुत करता है। प्रोप्राइटरी और ओपन-सोर्स AI के बीच चुनाव कई प्रमुख कारकों के सावधानीपूर्वक मूल्यांकन पर निर्भर करता है:

1. डेटा गोपनीयता और सुरक्षा: ओपन-सोर्स मॉडल का शायद सबसे महत्वपूर्ण लाभ स्थानीय रूप से होस्ट किए जाने की उनकी क्षमता है। इसका मतलब है कि संवेदनशील रोगी जानकारी अस्पताल या अभ्यास के नेटवर्क की सीमा के भीतर सुरक्षित रूप से रहती है, बजाय इसके कि तीसरे पक्ष के प्रदाताओं द्वारा प्रबंधित बाहरी सर्वर पर प्रेषित किया जाए। यह स्थानीयकृत दृष्टिकोण डेटा उल्लंघनों के जोखिम को काफी कम करता है और डेटा सुरक्षा नियमों के अनुपालन को बढ़ाता है।

2. अनुकूलन और अनुकूलन क्षमता: प्रोप्राइटरी AI मॉडल अक्सर ‘वन-साइज़-फिट्स-ऑल’ समाधान के रूप में डिज़ाइन किए जाते हैं। जबकि वे व्यापक क्षमताएं प्रदान कर सकते हैं, उनमें किसी विशेष अभ्यास या रोगी आबादी की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप ठीक-ठीक ट्यून किए जाने की लचीलापन की कमी होती है। दूसरी ओर, ओपन-सोर्स AI मॉडल को एक अभ्यास के अपने रोगी डेटा का उपयोग करके अनुकूलित किया जा सकता है। यह AI मॉडल बनाने की अनुमति देता है जो विशिष्ट नैदानिक संदर्भ के लिए अधिक सटीक और प्रासंगिक हैं।

3. समर्थन, एकीकरण और तकनीकी विशेषज्ञता: प्रोप्राइटरी AI मॉडल आमतौर पर समर्पित ग्राहक सहायता और मौजूदा इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHR) सिस्टम के साथ सुव्यवस्थित एकीकरण के लाभ के साथ आते हैं। यह कार्यान्वयन प्रक्रिया को सरल बना सकता है और चल रही सहायता प्रदान कर सकता है। ओपन-सोर्स मॉडल, हालांकि, स्थापित करने, बनाए रखने और समस्या निवारण के लिए इन-हाउस तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। ओपन-सोर्स AI पर विचार करने वाले अभ्यासों को अपनी आंतरिक क्षमताओं का आकलन करना चाहिए या बाहरी समर्थन में निवेश करने के लिए तैयार रहना चाहिए।

4. लागत संबंधी विचार: जबकि ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर डाउनलोड करने के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है, कुल लागत पर विचार किया जाना चाहिए। आंतरिक समर्थन, रखरखाव और संभावित बाहरी समर्थन के खर्च को प्रोप्राइटरी AI की सदस्यता लागत के मुकाबले तौला जाना चाहिए।

AI-सहायता प्राप्त चिकित्सा में एक आदर्श बदलाव

अध्ययन के वरिष्ठ लेखक, अर्जुन मनराय, पीएचडी, हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स के सहायक प्रोफेसर, ने इस विकास के महत्व पर जोर दिया। मनराय ने कहा, “हमारी जानकारी के लिए, यह पहली बार है जब एक ओपन-सोर्स AI मॉडल ने चिकित्सकों द्वारा मूल्यांकन किए गए ऐसे चुनौतीपूर्ण मामलों पर GPT-4 के प्रदर्शन की बराबरी की है।” “यह वास्तव में आश्चर्यजनक है कि Llama मॉडल इतनी जल्दी अग्रणी प्रोप्राइटरी मॉडल के साथ आ गए। मरीजों, देखभाल प्रदाताओं और अस्पतालों को इस प्रतिस्पर्धा से लाभ होगा।”

यह शोध स्वास्थ्य सेवा संस्थानों और निजी प्रथाओं के लिए ओपन-सोर्स AI विकल्पों का पता लगाने के लिए एक बढ़ते अवसर को रेखांकित करता है। ये विकल्प नैदानिक सटीकता, डेटा सुरक्षा और अनुकूलन क्षमताओं के बीच एक आकर्षक संतुलन प्रदान करते हैं। जबकि प्रोप्राइटरी मॉडल सुविधा और आसानी से उपलब्ध समर्थन प्रदान करना जारी रखते हैं, उच्च-प्रदर्शन वाले ओपन-सोर्स AI का उदय आने वाले वर्षों में AI-सहायता प्राप्त चिकित्सा के परिदृश्य को फिर से आकार देने की क्षमता रखता है।

AI एक ‘कोपायलट’ के रूप में, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं

यह जोर देना महत्वपूर्ण है कि, इस स्तर पर, AI को चिकित्सकों की सहायता के लिए एक मूल्यवान ‘कोपायलट’ के रूप में देखा जाना चाहिए, न कि उनके नैदानिक निर्णय और विशेषज्ञता के प्रतिस्थापन के रूप में। AI उपकरण, जब मौजूदा स्वास्थ्य सेवा बुनियादी ढांचे में जिम्मेदारी से और सोच-समझकर एकीकृत होते हैं, तो व्यस्त चिकित्सकों के लिए अमूल्य सहायता के रूप में काम कर सकते हैं। वे निदान की सटीकता और गति दोनों को बढ़ा सकते हैं, अंततः बेहतर रोगी देखभाल की ओर ले जा सकते हैं।

शोधकर्ता स्वास्थ्य सेवा में AI को अपनाने और विकसित करने में चिकित्सक की भागीदारी के महत्व पर जोर देते हैं। चिकित्सकों को यह सुनिश्चित करने में केंद्रीय भूमिका निभानी चाहिए कि AI उपकरण उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप और उनके नैदानिक वर्कफ़्लो का समर्थन करने के तरीके से डिज़ाइन और कार्यान्वित किए गए हैं। चिकित्सा में AI का भविष्य डॉक्टरों को बदलने के बारे में नहीं है, बल्कि उन्हें उनकी क्षमताओं को बढ़ाने और उनके रोगियों के जीवन को बेहतर बनाने के लिए शक्तिशाली उपकरणों के साथ सशक्त बनाने के बारे में है। ओपन-सोर्स मॉडल की निरंतर प्रगति केवल चिकित्सा क्षेत्र को लाभान्वित करेगी, और चिकित्सकों द्वारा अपने रोगी के डेटा पर नियंत्रण बनाए रखने की मांग करने वाले चिकित्सकों द्वारा अधिक से अधिक अपनाने को प्रोत्साहित करेगी।