अस्पताल में एआई का प्रवेश: डॉक्टरों और मरीजों के लिए क्या बदलेगा

अपने पिछले लेख में, मैंने चिकित्सा क्षेत्र में एआई को कारोबारी नज़रिए से देखा और उन अवसरों पर ध्यान दिया जो यह तकनीक कंपनियों के लिए पैदा करती है। लेकिन नवाचार और नए बाज़ारों की संभावनाओं से परे एक और बुनियादी सवाल है: इन तकनीकों का इस्तेमाल करने वाले डॉक्टरों और इन पर निर्भर मरीजों के लिए इनसे क्या फर्क पड़ेगा? आखिरकार, चिकित्सा नवाचार का असली महत्व इसी में है कि वह देखभाल की गुणवत्ता और उसकी उपलब्धता को बेहतर बना सके। और मैं पहले से ही देख रहा हूँ कि यह देखभाल किस तरह दी जा सकती है, इसमें उल्लेखनीय बदलाव आ रहे हैं।

कर्मचारियों की कमी किस तरह स्वास्थ्य सेवा के स्वचालन को तेज़ कर रही है

मैं एक ऐसे उद्यमी को जानता हूँ जिसकी कंपनी अस्पतालों को अस्थायी चिकित्सा कर्मचारी उपलब्ध कराती है। इनमें वे नर्सें भी शामिल हैं जो नियमित कर्मचारियों के उपलब्ध न होने पर उनकी जगह काम करती हैं। आपको लग सकता है कि कर्मचारियों की लगातार कमी के बीच ऐसा कारोबार खूब फलेगा-फूलेगा। लेकिन उनका कहना है कि स्वास्थ्यकर्मी मुहैया कराने में विशेषज्ञता रखने वाली कंपनियों को भी पर्याप्त योग्य लोग ढूँढ़ने में मुश्किल हो रही है।

अस्पतालों में डॉक्टरों और नर्सों की कमी दशकों से बनी हुई है। नए स्वास्थ्य पेशेवरों को प्रशिक्षित करने में काफी समय और संसाधन लगते हैं। चिकित्सा शिक्षा, खासकर अमेरिका में, बेहद महँगी हो सकती है; और कई सालों की पढ़ाई तथा चिकित्सकीय प्रशिक्षण के साथ आर्थिक और मानसिक दबाव भी आता है। प्रशिक्षण पूरा करने के बाद भी डॉक्टरों को बहुत तनाव, भारी ज़िम्मेदारी और समय की लगातार कमी का सामना करना पड़ता है।

नतीजतन, कभी-कभी डॉक्टरों के पास हर मरीज के साथ सिर्फ़ कुछ मिनट होते हैं—लक्षणों की समीक्षा करने, संभावित निदानों पर विचार करने, जाँचें लिखने और ज़रूरी दस्तावेज़ पूरे करने के लिए। काम का यह बोझ गलतियों का जोखिम बढ़ाता है और मरीजों के साथ सार्थक बातचीत के लिए समय घटा देता है। और केवल अधिक कर्मचारियों की भर्ती से इस समस्या का हल निकलने की संभावना कम है।

इसीलिए मेरा मानना है कि कर्मचारियों की लगातार कमी और बढ़ता काम का बोझ अस्पतालों में एआई को अपनाने की रफ्तार तेज़ करने वाली प्रमुख वजहों में शामिल होंगे।

डॉक्टर एआई को कौन-से काम सौंप सकते हैं?

इसका एक सबसे व्यावहारिक उपयोग ऐसे एआई-संचालित सिस्टम हैं जो डॉक्टरों और मरीजों के बीच बातचीत दर्ज करते हैं, परामर्श का सारांश बनाते हैं और चिकित्सकीय दस्तावेज़ तैयार करने में मदद करते हैं। हाथ से नोट्स लिखने में समय बिताने के बजाय, डॉक्टरों को एक मसौदा मिलता है, जिसकी वे ज़रूरत के अनुसार समीक्षा और संपादन कर सकते हैं।

चिकित्सकीय व्यवहार में इन उपकरणों के फायदे पहले से दिखने लगे हैं। JAMA में प्रकाशित अप्रैल 2026 के एक अध्ययन में अमेरिका के पाँच चिकित्सा केंद्रों के 8,500 से अधिक स्वास्थ्य पेशेवरों के आँकड़ों की जाँच की गई। एआई-संचालित दस्तावेज़ीकरण उपकरण अपनाने वाले चिकित्सकों में, क्लिनिकल नोट्स लिखने में लगने वाला समय औसतन 10% घटा—यानी मरीजों से मुलाकात के लिए निर्धारित हर आठ घंटे की अवधि में लगभग 16 मिनट की बचत।

एक और उदाहरण है एआई की मदद से किया जाने वाला विभेदक निदान। कल्पना कीजिए कि एक मरीज पेट में दर्द और बाईं ओर झनझनाहट की शिकायत लेकर डॉक्टर के पास आता है। एआई सिस्टम लक्षणों का विश्लेषण करके जाँच के लिए कई संभावित कारण सुझा सकता है। यह अंतिम निदान नहीं करता, लेकिन डॉक्टर को संभावनाओं की सूची बनाने, आगे पूछे जाने वाले सवाल पहचानने और यह तय करने में मदद कर सकता है कि कौन-सी जाँचें ज़रूरी हो सकती हैं। मैं व्यवहार में ऐसे उपकरणों का इस्तेमाल पहले ही देख चुका हूँ और उम्मीद करता हूँ कि वे चिकित्सकीय परामर्श का नियमित हिस्सा बन जाएंगे। लेकिन इससे एक वाजिब चिंता भी पैदा होती है: क्या एआई के सुझावों पर निर्भर रहने से धीरे-धीरे डॉक्टरों की स्वतंत्र रूप से तर्क करने की क्षमता कमज़ोर पड़ सकती है? जब कोई सिस्टम तैयार जवाब देता है, तो उसके निष्कर्षों पर भरोसा करने का मन हो सकता है—खासकर तब, जब हर मरीज के लिए पहले से ही बहुत कम समय हो।

हालाँकि, इसका एक दूसरा पहलू भी है। डॉक्टर चाहे कितने ही अनुभवी क्यों न हों, उनका ज्ञान उन मरीजों से अनिवार्य रूप से प्रभावित होता है जिनका उन्होंने इलाज किया है, उन्हें मिले प्रशिक्षण से और उन शोधों से जिन्हें पढ़ने का उन्हें समय मिला है। दूसरी ओर, एआई मॉडल चिकित्सा आँकड़ों के कहीं बड़े भंडार में पैटर्न पहचान सकते हैं—उन मामलों सहित जिनका सामना किसी व्यक्तिगत डॉक्टर ने शायद कभी न किया हो।

चिकित्सा अनुसंधान में एआई की भागीदारी

एक और क्षेत्र जिस पर विचार किया जाना चाहिए, वे जटिल चिकित्सकीय मामले हैं जिनमें अनुभवी विशेषज्ञों के लिए भी किसी साझा निष्कर्ष पर पहुँचना मुश्किल होता है। आजकल ऐसे मामलों को अक्सर चिकित्सा मामलों की समीक्षा बैठकों में रखा जाता है, जहाँ डॉक्टर जाँच के नतीजों की समीक्षा करते हैं, संभावित निदानों पर चर्चा करते हैं और इलाज के अगले कदमों पर सहमति बनाते हैं। मुझे नहीं लगता कि एआई इन चर्चाओं की जगह लेगा, लेकिन मैं कल्पना कर सकता हूँ कि वह इनमें एक और सहभागी बन सकता है।

ऐसा करने के कई तरीके हो सकते हैं। कई मॉडल एक ही चिकित्सकीय मामले का स्वतंत्र रूप से विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे डॉक्टर उनके निष्कर्षों की तुलना करके सहमति और असहमति के बिंदु पहचान सकें। एक अन्य तरीका यह हो सकता है कि एक ही मॉडल अलग-अलग विश्लेषणात्मक तरीकों से मामले की कई बार जाँच करे और फिर नतीजों को समीक्षा के लिए एक साथ रखा जाए।

बेशक, एआई मॉडलों का आपस में सहमत होना यह नहीं दर्शाता कि वे सही निष्कर्ष पर पहुँचे हैं। मॉडलों की सीमाएँ एक जैसी हो सकती हैं, वे मिलते-जुलते प्रशिक्षण आँकड़ों पर निर्भर हो सकते हैं और एक जैसी गलतियाँ कर सकते हैं। फिर भी, ये अतिरिक्त नज़रिए विसंगतियाँ उजागर करने, दुर्लभ स्थितियों की ओर ध्यान दिलाने या ऐसी संभावनाएँ सुझाने में मदद कर सकते हैं जिन पर डॉक्टरों ने शुरू में विचार न किया हो।

हालाँकि, ऐसी चर्चाओं में एआई का सार्थक योगदान तभी हो सकता है, जब वह अलग-अलग जाँच-नतीजों से आगे बढ़कर पूरे संदर्भ पर विचार करे। Keymakr में हमारे काम के दौरान मैंने खुद देखा है कि व्यापक चिकित्सकीय संदर्भ कितना महत्त्वपूर्ण होता है। अल्ट्रासाउंड इमेजिंग की एक परियोजना में हमने एक ही मरीज़ के अलग-अलग समय पर लिए गए स्कैन पर काम किया—कभी दिन में कई बार, तो कभी कई महीनों के अंतराल पर। टीम ने शारीरिक संरचनाओं को चिह्नित किया और विशेषज्ञों की समीक्षा के लिए संभावित असामान्यताओं को रेखांकित किया। इस दौरान मरीज़ की जाँचों के पूरे इतिहास में आए बदलावों का भी ध्यान रखा गया।

अलग-अलग रिकॉर्ड में छोटी-छोटी विसंगतियाँ भी डेटासेट के पूरे दायरे में संबंधित आँकड़ों की व्याख्या को प्रभावित कर सकती थीं। इस अनुभव ने यह बात और पुख्ता की कि मरीज़ के पूरे चिकित्सकीय इतिहास को ध्यान में रखना कितना ज़रूरी है—जटिल चिकित्सकीय निर्णयों में सहायता करने वाली एआई प्रणालियों के लिए भी यह उतना ही आवश्यक होगा।

एमआरआई स्कैनर के बिना एमआरआई

लेकिन निदान करना केवल चिकित्सकीय आँकड़ों की सही व्याख्या करने तक सीमित नहीं है। उन आँकड़ों को हासिल कर पाना भी ज़रूरी है। Scryon की सिफ़ारिश पर आयोजित एक कार्यक्रम में मुझे एआई की जिन परियोजनाओं के बारे में पता चला, उनमें से एक इस चुनौती का सीधा समाधान पेश करती है। डेवलपरों की एक टीम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से सीटी स्कैन और अलग-अलग कोणों से ली गई कई एक्स-रे छवियों का इस्तेमाल करके एमआरआई जैसी छवि तैयार करने का तरीका खोजा है। इस विचार के पीछे एक व्यावहारिक समस्या थी: एमआरआई स्कैनर महँगे होते हैं और मरीज़ों को जाँच के लिए कभी-कभी महीनों तक इंतज़ार करना पड़ता है, जबकि एक्स-रे मशीनें और सीटी स्कैनर कहीं अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध हैं।

फ़िलहाल यह तकनीक घुटने पर केंद्रित है, हालाँकि डेवलपर इसे दूसरे जोड़ों तक विस्तारित करने पर विचार कर रहे हैं। टीम के मुताबिक, इनसे तैयार की गई छवियों का उद्देश्य एमआरआई स्कैन के बराबर जानकारी देना है, भले ही इन इमेजिंग तकनीकों के पीछे भौतिकी के सिद्धांत अलग-अलग हों।

एक और महँगा चिकित्सकीय उपकरण विकसित करने के बजाय, टीम पहले से मौजूद इमेजिंग तकनीक का इस्तेमाल कर रही है और एआई-आधारित छवि पुनर्निर्माण के ज़रिए उसकी क्षमताओं का विस्तार कर रही है।

सीमाओं से परे ऑपरेशन थिएटर

मेरा अनुमान है कि अगले दशक में किसी न किसी रूप में एआई कम से कम आधी चिकित्सकीय प्रक्रियाओं में भूमिका निभाएगा। इसके दायरे में चिकित्सकीय आँकड़ों के विश्लेषण और निदान में सहायता से लेकर शल्य-चिकित्सा के दौरान वास्तविक समय में एआई के मार्गदर्शन तक, कई तरह के अनुप्रयोग शामिल हैं।

लंबे समय में, ये तकनीकें स्वास्थ्य सेवा तक पहुँच में आने वाली आर्थिक, संगठनात्मक और यहाँ तक कि भौगोलिक बाधाओं को दूर करने में भी मदद कर सकती हैं। कल्पना कीजिए कि अमेरिका का कोई कुशल शल्य-चिकित्सक भारत में किसी बच्चे के ऑपरेशन में सहायता कर रहा है, या भारत का कोई विशेषज्ञ कनाडा में किसी मरीज़ के इलाज में मदद कर रहा है—और इनमें से कोई भी ऑपरेशन थिएटर में शारीरिक रूप से मौजूद नहीं है। रोबोटिक्स, दूरस्थ नियंत्रण प्रणालियों और एआई-आधारित शल्य-चिकित्सा सहायता में प्रगति से ऐसे परिदृश्य संभव हो सकते हैं।

इस दिशा में शुरुआती कदम पहले से दिखाई दे रहे हैं। उदाहरण के लिए, Proximie प्लेटफ़ॉर्म शल्य-चिकित्सकों को ऑपरेशन थिएटर से दूर रहते हुए जुड़ने, प्रक्रियाओं को वास्तविक समय में देखने और वहाँ मौजूद चिकित्सकीय टीमों के साथ सहयोग करने की सुविधा देता है। यह प्रणाली लाइव वीडियो, वॉइस संचार और दृश्य टिप्पणियों का समर्थन करती है, और शल्य-चिकित्सा कार्यप्रवाह के आँकड़ों का विश्लेषण करने के लिए एआई का इस्तेमाल करती है। इसका यह मतलब नहीं है कि शल्य-चिकित्सक पहले से ही कोई भी ऑपरेशन दूर से कर सकते हैं। लेकिन इससे विशेषज्ञ अपने अनुभव साझा कर सकते हैं और उसी ऑपरेशन थिएटर में मौजूद हुए बिना मार्गदर्शन दे सकते हैं।

मेरा मानना है कि स्वास्थ्य सेवा तक पहुँच बेहतर बनाना चिकित्सकीय एआई के मुख्य लक्ष्यों में से एक होना चाहिए। अहम यह है कि क्या ये तकनीकें जाँचों के लिए इंतज़ार का समय घटा सकती हैं, स्वास्थ्यकर्मियों का काम का बोझ कम कर सकती हैं और डॉक्टरों को अपने मरीज़ों के साथ अधिक समय बिताने का अवसर दे सकती हैं। अंततः, मैं चिकित्सकीय एआई की सफलता इस आधार पर आँकूँगा कि इसकी बदौलत कितने अधिक लोगों को समय पर और उच्च गुणवत्ता वाली चिकित्सा मिल पाती है।