अनचेक्ड एलएलएम और हेल्थकेयर अनुपालन की गुत्थी

उद्योगों भर में, जनरेटिव एआई (जेनएआई) ने अपेक्षाकृत कम समय में तेजी से प्रगति की है। ये प्रगति फाउंडेशन मॉडल द्वारा संचालित हैं, जिसे द कैलिफोर्निया रिपोर्ट ऑन फ्रंटियर एआई पॉलिसी परिभाषित करता है, “एक वर्ग के सामान्य-उद्देश्य प्रौद्योगिकियों के रूप में जो संसाधन-गहन उत्पादन करने के लिए हैं, जिसमें महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा और कंप्यूट करने की आवश्यकता होती है ताकि डाउनस्ट्रीम एआई अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान की जा सके।”

इन सामान्य-उद्देश्य बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), जैसे कि जेमिनी और चैटजीपीटी, मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं को प्रतिकृति और पार करने की बढ़ती शक्ति दिखा रहे हैं क्षेत्रों में जैसे कि डेटा विश्लेषण, लेखन, और तर्क। विशेष रूप से, स्वास्थ्य सेवा में, जेनएआई अपनाया जा रहा है क्योंकि चिकित्सक और अन्य स्वास्थ्य पेशेवर प्रशासनिक बोझ को कम करने, संचालन को तेज करने, और यहां तक कि नैदानिक निर्णय लेने में भी समर्थन करने के लिए प्रौद्योगिकी की ओर देख रहे हैं।

हालांकि, जबकि प्रौद्योगिकी महान वादा प्रदान करती है, स्वास्थ्य सेवा में जेनएआई अपनाने से अनुपालन जोखिम उत्पन्न हो सकते हैं यदि यह जिम्मेदारी से लागू या उपयोग नहीं किया जाता है। विशेष रूप से, सामान्य-उद्देश्य एलएलएम का उपयोग स्वास्थ्य संगठनों को पूरी तरह से समझने के लिए विशिष्ट अनुपालन चिंताओं के साथ आता है ताकि गोपनीयता या सुरक्षा उल्लंघनों को रोका जा सके। इन मॉडलों में अनधिकृत तरीकों से रोगी स्वास्थ्य जानकारी का उपयोग करने के लिए असत्यापित डेटा स्रोतों पर निर्भर हो सकता है, या पूर्वाग्रह और/या असटीक जानकारी को बढ़ावा दे सकता है।

रोगी डेटा गोपनीयता को बनाए रखने, विकसित हो रहे नियमों के अनुपालन में, और महंगे जोखिमों को कम करने के लिए, स्वास्थ्य नेताओं को “अनचेक्ड” एलएलएम उपयोग के “टिकिंग अनुपालन समय बम” को निरस्त करने के लिए एक निर्णायक दृष्टिकोण लेना चाहिए।

स्वास्थ्य सेवा में सामान्य-उद्देश्य एलएलएम का वर्तमान राज्य

स्वास्थ्य सेवा भर में, कर्मचारी प्रशासनिक कार्य से लेकर रोगी संचार तक के दैनिक कार्यों को समर्थन देने के लिए एलएलएम का उपयोग बढ़ाते जा रहे हैं। मल्टीमॉडल एलएलएम इन अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाते हैं क्योंकि वे पाठ, छवियों और ऑडियो को आसानी से संसाधित कर सकते हैं। प्रशासनिक समर्थन के अलावा, हमें प्रदाताओं को भी देख रहे हैं जो केवल क्लेरिकल कार्य के लिए नहीं, बल्कि नैदानिक कार्यों के लिए भी प्रौद्योगिकी का उपयोग कर रहे हैं।

इन मॉडलों ने पहले से ही जो कुछ लोगों को प्रभावशाली परिणाम दिखा रहे हैं, कई अध्ययनों से पता चलता है कि एलएलएम प्रदर्शन मानव क्षमताओं को पूरा करता है या विशिष्ट क्षेत्रों में حتى अधिक पार करता है। उदाहरण के लिए, जीपीटी-4 मॉडल ने संयुक्त राज्य चिकित्सा लाइसेंस परीक्षा में 86.7% के समग्र स्कोर के साथ उत्तीर्ण किया।

हाइब्रिड एआई स्वास्थ्य सेवा में जेनएआई उपयोग के लिए एक और उभरता हुआ दृष्टिकोण है जो जटिल विश्लेषण को संभालने और परिणामों को सादे भाषा में अनुवाद करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) और एलएलएम को मिलाता है। इस दृष्टिकोण से, एलएलएम की कमियों को पार करने का प्रयास किया जा रहा है, जिसमें हॉलुसिनेशन, असटीकताएं और पूर्वाग्रह शामिल हैं, जबकि इसकी ताकत का फायदा उठाया जा रहा है। एजेंटिक एआई भी मानव इनपुट के बिना कुंजी कार्यों को स्वचालित करने की अपनी क्षमता के लिए अपनाया जा रहा है, जैसे कि रोगी संदेशों का जवाब देना या नियुक्तियों का समय निर्धारित करना।

हालांकि, एआई की संभावना भी अधिक सक्रिय शासन की आवश्यकता को रेखांकित करती है। जैसे ही ये उपकरण स्वास्थ्य सेवा संचालन में अधिक एम्बेडेड हो जाते हैं, सटीकता, सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए दांव अधिक बढ़ जाते हैं।

स्वास्थ्य सेवा में सामान्य-उद्देश्य एलएलएम के अनुपालन जोखिम

स्वास्थ्य सेवा में डिजिटल अपनाने ने नए अवसरों की एक बहुतायत को अनलॉक किया है, लेकिन यह जोखिमों को भी उजागर करता है। उदाहरण के लिए, 1 नवंबर, 2023 और 31 अक्टूबर, 2024 के बीच, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र ने 1,710 सुरक्षा घटनाओं का अनुभव किया, जिनमें से 1,542 में डेटा प्रकटीकरण शामिल था।

एआई युग इन दरारों को गहरा करता है, जो डेटा गोपनीयता और सुरक्षा में एक नई परत जोड़ता है। विशेष रूप से, स्वास्थ्य सेवा में सामान्य-उद्देश्य एलएलएम का उपयोग कई प्रमुख अनुपालन जोखिमों को उठाता है:

जोखिम #1: ओपक-बॉक्स विकास निरंतर निगरानी या सत्यापन को रोकता है

बंद मॉडल पारदर्शिता की कमी के बारे में अपनी विकास प्रक्रिया के बारे में, जैसे कि मॉडल को किस विशिष्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था या अद्यतन कैसे किए गए। यह अस्पष्टता विकासकर्ताओं और शोधकर्ताओं को मॉडल में जाने से रोकती है ताकि सुरक्षा जोखिमों का मूल या निर्णय लेने की प्रक्रिया का पता लगाया जा सके। परिणामस्वरूप, बंद एलएलएम अनधिकृत चिकित्सा डेटा स्रोतों का उपयोग करने की अनुमति दे सकते हैं और सुरक्षा दोषों को अनदेखा कर सकते हैं।

जोखिम #2: रोगी डेटा लीक

एलएलएम हमेशा डीइडेंटिफाइड रोगी डेटा पर निर्भर नहीं करते हैं। विशेषज्ञ प्रॉम्प्ट या इंटरैक्शन अनजाने में पहचानने योग्य स्वास्थ्य जानकारी, को प्रकट कर सकते हैं, संभावित हिपपा उल्लंघनों का कारण बनते हैं।

जोखिम #3: पूर्वाग्रह और असटीक जानकारी का प्रसार

एक प्रयोग, शोधकर्ताओं ने एक जैविक मॉडल के ज्ञान आधार की एक श्रेणी में गलत तथ्यों का एक छोटा प्रतिशत इंजेक्ट किया, जबकि इसके व्यवहार को सभी अन्य डोमेन में संरक्षित किया। शोधकर्ताओं ने पाया कि गलत सूचना मॉडल के आउटपुट में प्रसारित हुई, एलएलएम की गलत सूचना हमलों के प्रति कमजोरियों को उजागर करती है।

फाउंडेशन मॉडल में पाए जाने वाले किसी भी दोष गोद लिए गए मॉडल और परिणामी अनुप्रयोगों द्वारा विरासत में मिले हैं, और स्वास्थ्य असमानताओं को खराब कर सकते हैं, जैसे कि कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के लिए असटीक सलाह।

जोखिम #4: नियामक मिसालिंगमेंट

सामान्य-उद्देश्य एलएलएम का उपयोग हिपपा, जीडीपीआर, या विकसित हो रहे एआई विशिष्ट नियमों के अनुपालन में नहीं हो सकता है, खासकर यदि विक्रेता प्रशिक्षण डेटा को मान्य नहीं कर सकते हैं। ये जोखिम तब और बढ़ जाते हैं जब स्वास्थ्य संगठनों के कर्मचारी अनुमोदित या अनमॉनिटर्ड एआई टूल का उपयोग करते हैं, या शैडो एआई। आईबीएम के अनुसार, 20% सर्वेक्षण वाले संगठनों ने सभी क्षेत्रों में सुरक्षा घटनाओं के कारण एक उल्लंघन का अनुभव किया जिसमें शैडो एआई शामिल था।

अंततः, स्वास्थ्य सेवा में सामान्य-उद्देश्य एलएलएम जोखिमों में वास्तविक दुनिया के परिणाम शामिल हैं, जिनमें कानूनी कार्रवाई, प्रतिष्ठा की क्षति, रोगी विश्वास की हानि, और मुकदमेबाजी लागतें शामिल हैं।

सर्वोत्तम अभ्यास: एलएलएम दिशानिर्देश और विचार

जेनएआई को जिम्मेदारी से अपनाने के लिए, स्वास्थ्य नेताओं को स्पष्ट गार्डरेल्स स्थापित करना चाहिए जो रोगियों और संगठनों दोनों की रक्षा करें। निम्नलिखित सर्वोत्तम अभ्यास स्वास्थ्य संगठनों को जिम्मेदार, अनुपालन एआई उपयोग के लिए एक आधार स्थापित करने में मदद कर सकते हैं:

सर्वोत्तम अभ्यास #1: एआई टेक का चयन करें

विक्रेताओं से एआई टेक के विकास और उपयोग की जाने वाली डेटा स्रोतों के बारे में स्पष्टता की आवश्यकता है। उन उपकरणों को प्राथमिकता दें जो केवल विशेषज्ञ-मान्य चिकित्सा सामग्री का उपयोग करते हैं, पारदर्शी निर्णय लेने की प्रक्रिया है, और रोगी स्वास्थ्य जानकारी पर प्रशिक्षित मॉडल से बचें।

सर्वोत्तम अभ्यास #2: मानव-इन-द-लूप सुरक्षा उपाय बनाएं

सुनिश्चित करें कि चिकित्सक किसी भी एआई-जनित आउटपुट की समीक्षा करते हैं जो देखभाल निर्णयों को प्रभावित कर सकते हैं। एआई एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, लेकिन एक उद्योग में जो सीधे रोगी जीवन को प्रभावित करता है, नैदानिक पर्यवेक्षण सुरक्षित और जिम्मेदार उपयोग सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

सर्वोत्तम अभ्यास #3: प्रशिक्षण और कार्यबल तैयारी

चिकित्सकों और कर्मचारियों को एआई के उपयोग के लाभों और जोखिमों के बारे में शिक्षित करें ताकि शैडो एआई अपनाने को कम किया जा सके। स्वास्थ्य कर्मचारी एक जटिल कार्यबल का सामना कर रहे हैं, जो कर्मचारियों की कमी और उच्च दरों से जलन से पीड़ित हैं। एआई शिक्षा प्रक्रिया को सरल बनाने से अनुपालन को बढ़ावा मिलेगा और उनके कार्यभार में अतिरिक्त बोझ नहीं डाला जाएगा।

सर्वोत्तम अभ्यास #4: एक संस्कृति की स्थापना करें

एआई समाधानों की सुरक्षा, विश्वसनीयता और अनुपालन की पुष्टि करने के लिए तीसरे पक्ष के मूल्यांकन को एकीकृत करें। इसके साथ ही, एक स्पष्ट, संगठन-व्यापी ढांचे को लागू करें जो एआई पर्यवेक्षण के लिए अनुमोदन, उपयोग और निगरानी को परिभाषित करता है ताकि प्रौद्योगिकी में विश्वास को बढ़ावा मिले और कर्मचारियों को अनधिकृत उपकरणों का उपयोग करने से रोका जा सके।

सर्वोत्तम अभ्यास #5: एआई स्टीवर्डशिप पर नेतृत्व के साथ संरेखित करें

नेतृत्व के साथ सहयोग करें ताकि विकसित हो रहे नियमों के साथ-साथ एफडीए और ओएनसी से मार्गदर्शन के साथ आगे रहा जा सके। नियामक प्रयास राज्य स्तर पर उभर रहे हैं। उदाहरण के लिए, कैलिफोर्निया ने फ्रंटियर एआई एक्ट, को स्थापित किया है, जो स्वास्थ्य सेवा सेटिंग्स में विशेष रूप से जोखिम प्रकटीकरण, पारदर्शिता और शमन पर जोर देता है, और कोलोराडो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्ट (सीएआईए), जो अल्गोरिदमिक भेदभाव को रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सर्वोत्तम अभ्यास #6: निरंतर निगरानी और फीडबैक लूप

स्वास्थ्य सेवा सेटिंग में एआई का उपयोग कभी भी “सेट इट एंड फॉरगेट इट” मानसिकता के साथ नहीं किया जाना चाहिए। एक फ्रेमवर्क स्थापित करने से एआई टूल की सटीकता सुनिश्चित करने में मदद मिल सकती है, जिम्मेदारी को मजबूत किया जा सकता है, और समय के साथ अनुपालन बनाए रखा जा सकता है।

सर्वोत्तम अभ्यास #7: पर्यवेक्षण और अनुसंधान को अनुकूलित करने के लिए साझेदारी का पीछा करें

स्वास्थ्य संगठनों को निगरानी को अधिकतम करने, सुरक्षा मानकों में अपने उद्योग के दृष्टिकोण को योगदान देने और विशेषज्ञ संसाधनों को संयojit करने के लिए नियामकों और सार्वजनिक क्षेत्र के साथ साझेदारी करनी चाहिए।

अनुपालन नेतृत्व के माध्यम से विश्वास बनाना

स्वास्थ्य सेवा में एआई समाधानों का अंतर स्वास्थ्य सेवा में उनकी विशेषज्ञ सामग्री, मूल्यांकन प्रक्रियाओं की अखंडता और नैदानिक प्रवाह में जिम्मेदार एकीकरण पर निर्भर करेगा। एआई अपनाने का अगला चरण कोड पर कम और अनुपालन नेतृत्व पर अधिक निर्भर करेगा।

विश्वास अनुपालन के रूप में महत्वपूर्ण है। प्रौद्योगिकी वास्तव में प्रभावी होने के लिए, रोगियों और प्रदाताओं को विश्वास होना चाहिए कि एआई सुरक्षित है और उच्च गुणवत्ता वाले नैतिक देखभाल के साथ संरेखित है। अनुपालन नेतृत्व एक रणनीतिक लाभ है, न कि केवल एक रक्षात्मक उपाय। आगे देखने वाले संगठन जो पहले से ही गार्डरेल्स स्थापित करते हैं, इससे पहले कि हानिकारक घटनाएं हों, वे एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा के भविष्य में खुद को अलग करेंगे।