स्वास्थ्य
कोई भी एआई एजेंट बात कर सकता है, लेकिन कुछ ही विश्वासपात्र हो सकते हैं
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स्वास्थ्य सेवा में एआई एजेंटों की आवश्यकता तत्काल है। उद्योग भर में, अधिक काम करने वाली टीमें समय लेने वाले कार्यों से दबी हुई हैं जो रोगी देखभाल में बाधा डालते हैं। चिकित्सक पतले फैले हुए हैं, पेयर कॉल सेंटर भारी भीड़भाड़ वाले हैं, और रोगी तात्कालिक चिंताओं के उत्तर के लिए प्रतीक्षा कर रहे हैं।
एआई एजेंट गहरे अंतराल को भरने में मदद कर सकते हैं, नैदानिक और प्रशासनिक कर्मचारियों की पहुंच और उपलब्धता को बढ़ाने और स्वास्थ्य कर्मचारियों और रोगियों दोनों के बीच जलन को कम करने में। लेकिन इससे पहले कि हम ऐसा कर सकें, हमें एआई एजेंटों पर भरोसा करने के लिए एक मजबूत आधार की आवश्यकता है। वह भरोसा गर्म स्वर या वार्तालाप की चिकनाई से नहीं आएगा। यह इंजीनियरिंग से आता है।
यहां तक कि एआई एजेंटों में रुचि आसमान छू रही है और हेडलाइंस एजेंटिक एआई के वादे की घोषणा कर रहे हैं, स्वास्थ्य सेवा नेता – अपने रोगियों और समुदायों के प्रति जवाबदेह – अभी भी इस प्रौद्योगिकी को बड़े पैमाने पर तैनात करने से हिचकिचा रहे हैं। स्टार्टअप एजेंटिक क्षमताओं का विज्ञापन कर रहे हैं जो नियुक्ति अनुसूची जैसे साधारण कार्यों के स्वचालन से लेकर उच्च-स्पर्श रोगी संचार और देखभाल तक हैं। फिर भी, अधिकांश ने अभी तक यह साबित नहीं किया है कि ये जुड़ाव सुरक्षित हैं।
उनमें से कई कभी नहीं करेंगे।
वास्तविकता यह है, कोई भी एक वॉइस एजेंट को स्पिन कर सकता है जो एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा संचालित होता है, इसे एक दयालु स्वर देता है, और एक बातचीत की पटकथा लिखता है जो समझ में आता है। ऐसे कई प्लेटफ़ॉर्म हैं जो अपने एजेंटों को हर उद्योग में बेच रहे हैं। उनके एजेंट दिखने और सुनने में अलग हो सकते हैं, लेकिन वे सभी एक ही तरह से व्यवहार करते हैं – भ्रम के लिए अतिसंवेदनशील, महत्वपूर्ण तथ्यों को सत्यापित करने में असमर्थ, और जिम्मेदारी सुनिश्चित करने के तंत्र की कमी।
यह दृष्टिकोण – अक्सर एक पतली लपेट एक आधार एलएलएम के चारों ओर – खुदरा या हॉस्पिटैलिटी जैसे उद्योगों में काम कर सकता है, लेकिन स्वास्थ्य सेवा में विफल हो जाएगा। आधार मॉडल असाधारण उपकरण हैं, लेकिन वे मुख्य रूप से सामान्य-उद्देश्य हैं; वे विशेष रूप से नैदानिक प्रोटोकॉल, पेयर नीतियों या नियामक मानकों पर प्रशिक्षित नहीं किए गए थे। इन मॉडलों पर निर्मित सबसे वाक्पटु एजेंट भी भ्रमपूर्ण क्षेत्र में ड्रिफ्ट कर सकते हैं, उन प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं जो उन्हें नहीं देना चाहिए, तथ्यों का आविष्कार कर सकते हैं, या जब एक मानव को लूप में लाने की आवश्यकता होती है तो पहचानने में विफल हो सकते हैं।
इन व्यवहारों के परिणाम सैद्धांतिक नहीं हैं। वे रोगियों को भ्रमित कर सकते हैं, देखभाल में हस्तक्षेप कर सकते हैं, और मानव पुनर्कार्य के परिणामस्वरूप लागत बढ़ा सकते हैं। यह एक बुद्धिमत्ता समस्या नहीं है। यह एक बुनियादी ढांचे की समस्या है।
स्वास्थ्य सेवा में सुरक्षित, प्रभावी और विश्वसनीय रूप से काम करने के लिए, एआई एजेंटों को फोन के दूसरी तरफ स्वचालित आवाज से अधिक होने की आवश्यकता है। उन्हें नियंत्रण, संदर्भ और जवाबदेही के लिए विशेष रूप से इंजीनियर किए गए प्रणालियों द्वारा संचालित किया जाना चाहिए। इन प्रणालियों का निर्माण करने के मेरे अनुभव से, यहाँ इसका क्या अर्थ है:
प्रतिक्रिया नियंत्रण भ्रम को अस्तित्वहीन बना सकता है
स्वास्थ्य सेवा में एआई एजेंटों को बस संभावित उत्तर पैदा करने की आवश्यकता नहीं है। उन्हें हर बार सही उत्तर देने की आवश्यकता है। इसके लिए एक नियंत्रित “कार्रवाई स्थान” की आवश्यकता है – एक तंत्र जो एआई को प्राकृतिक बातचीत को समझने और सुविधा प्रदान करने की अनुमति देता है, लेकिन सुनिश्चित करता है कि हर संभावित प्रतिक्रिया पूर्वनिर्धारित, अनुमोदित तर्क द्वारा सीमित है।
प्रतिक्रिया नियंत्रण पैरामीटर निर्मित में, एजेंट केवल सत्यापित प्रोटोकॉल, पूर्व-निर्धारित संचालन प्रक्रियाओं और नियामक मानकों को संदर्भित कर सकते हैं। मॉडल की रचनात्मकता को बातचीत को मार्गदर्शन करने के लिए उपयोग किया जाता है, न कि तथ्यों को सुधारने के लिए। यही वह तरीका है जिससे स्वास्थ्य सेवा नेता यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि भ्रम का जोखिम पूरी तरह से समाप्त हो गया है – एक पायलट या एकल फोकस समूह में परीक्षण करके नहीं, बल्कि जमीनी स्तर पर जोखिम को डिजाइन करके।
विशेषज्ञ ज्ञान ग्राफ विश्वसनीय आदान-प्रदान सुनिश्चित कर सकते हैं
प्रत्येक स्वास्थ्य सेवा बातचीत का संदर्भ गहराई से व्यक्तिगत है। दो लोग जो टाइप 2 मधुमेह से पीड़ित हैं वे एक ही पड़ोस में रह सकते हैं और एक ही जोखिम प्रोफ़ाइल फिट कर सकते हैं। उनकी एक विशिष्ट दवा के लिए पात्रता उनके चिकित्सा इतिहास, उनके डॉक्टर के उपचार दिशानिर्देश, उनकी बीमा योजना और फॉर्म्युलरी नियमों पर आधारित होगी।
एआई एजेंटों को न केवल इस संदर्भ तक पहुंच की आवश्यकता है, बल्कि उन्हें वास्तविक समय में इसके साथ तर्क करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। एक विशेषज्ञ ज्ञान ग्राफ यह क्षमता प्रदान करता है। यह जानकारी को कई विश्वसनीय स्रोतों से प्रस्तुत करने का एक संरचित तरीका है जो एजेंटों को यह सत्यापित करने की अनुमति देता है कि वे क्या सुनते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि वे जो जानकारी वापस देते हैं वह सटीक और व्यक्तिगत है। बिना इस परत के एजेंट सूचित लग सकते हैं, लेकिन वे वास्तव में केवल कठोर कार्य प्रवाह का पालन कर रहे हैं और रिक्त स्थान भर रहे हैं।
लचीले समीक्षा प्रणाली सटीकता का मूल्यांकन कर सकती हैं
एक रोगी एक एआई एजेंट के साथ लटका सकता है और संतुष्ट महसूस कर सकता है, लेकिन एजेंट के लिए काम अभी तक समाप्त नहीं हुआ है। स्वास्थ्य सेवा संगठनों को यह आश्वासन की आवश्यकता है कि एजेंट ने न केवल सही जानकारी का उत्पादन किया, बल्कि बातचीत को समझा और दस्तावेज़ किया। यही वह जगह है जहां स्वचालित पोस्ट-प्रोसेसिंग सिस्टम आते हैं।
एक लचीली समीक्षा प्रणाली को प्रत्येक और प्रत्येक बातचीत का मूल्यांकन करना चाहिए, एक मानव पर्यवेक्षक के साथ जो समय में है, जो सावधानी से जांच करता है। यह यह पहचानने में सक्षम होना चाहिए कि क्या प्रतिक्रिया सटीक थी, यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सही जानकारी का कब्जा कर लिया गया था, और यह निर्धारित करना चाहिए कि क्या अनुवर्ती कार्रवाई की आवश्यकता है। यदि कुछ सही नहीं है, तो एजेंट को मानव को बढ़ाने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन यदि सब कुछ जांचता है, तो कार्य को आत्मविश्वास के साथ कार्य सूची से चेक किया जा सकता है।
इन तीन मूलभूत तत्वों के अलावा जो विश्वास को इंजीनियर करने की आवश्यकता है, प्रत्येक एजेंटिक एआई बुनियादी ढांचे को एक लचीले सुरक्षा और अनुपालन ढांचे की आवश्यकता है जो रोगी डेटा की रक्षा करता है और यह सुनिश्चित करता है कि एजेंट विनियमित सीमाओं के भीतर काम करते हैं। उस ढांचे में सामान्य उद्योग मानकों जैसे एसओसी 2 और हिप्पा के लिए सख्त अनुपालन शामिल होना चाहिए, लेकिन इसमें पूर्वाग्रह परीक्षण, संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी रेडैक्शन, और डेटा प्रतिधारण के लिए प्रक्रियाएं भी शामिल होनी चाहिए।
ये सुरक्षा सुरक्षा केवल अनुपालन बक्से नहीं हैं। वे एक विश्वसनीय प्रणाली की रीढ़ हैं जो यह सुनिश्चित कर सकती है कि प्रत्येक इंटरैक्शन रोगियों और प्रदाताओं द्वारा अपेक्षित स्तर पर प्रबंधित किया जाता है।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग को अधिक एआई हाइप की आवश्यकता नहीं है। उसे विश्वसनीय एआई बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है। एजेंटिक एआई के मामले में, विश्वास कमाया नहीं जाएगा, जितना कि यह इंजीनियर किया जाएगा।
