स्वास्थ्य सेवा में एआई विफलता के लिए कौन जिम्मेदार है?

स्वास्थ्य सेवा में एआई त्रुटियों के कारण दुर्घटनाएं, चोटें या और भी बदतर स्थिति होने पर कौन जिम्मेदार होता है? स्थिति के आधार पर, यह एआई डेवलपर, स्वास्थ्य सेवा पेशेवर या यहां तक कि रोगी हो सकता है। दायित्व एक बढ़ती जटिल और गंभीर चिंता है क्योंकि स्वास्थ्य सेवा में एआई अधिक सामान्य होता जा रहा है। एआई गलत होने पर कौन जिम्मेदार है और दुर्घटनाओं को कैसे रोका जा सकता है?

स्वास्थ्य सेवा में एआई त्रुटियों का जोखिम

स्वास्थ्य सेवा में एआई के कई अद्भुत लाभ हैं, जिनमें सटीकता और सटीकता में वृद्धि और तेजी से रिकवरी समय शामिल है। एआई डॉक्टरों को निदान करने, सर्जरी करने और अपने रोगियों के लिए सर्वोत्तम संभव देखभाल प्रदान करने में मदद कर रहा है। दुर्भाग्य से, एआई त्रुटियां हमेशा एक संभावना होती हैं।

स्वास्थ्य सेवा में एआई गलत होने के कई दृश्य हैं। डॉक्टर और रोगी एआई का उपयोग केवल सॉफ्टवेयर-आधारित निर्णय लेने वाले उपकरण के रूप में कर सकते हैं या एआई शारीरिक उपकरणों जैसे रोबोट का मस्तिष्क हो सकता है। दोनों श्रेणियों में जोखिम हैं।

उदाहरण के लिए, क्या होगा अगर एक एआई-संचालित सर्जरी रोबोट एक प्रक्रिया के दौरान विफल हो जाता है? इससे गंभीर चोट लग सकती है या यहां तक कि रोगी की मौत भी हो सकती है। इसी तरह, क्या होगा अगर एक दवा निदान अल्गोरिदम रोगी के लिए गलत दवा की सिफारिश करता है और वे एक नकारात्मक दुष्प्रभाव का अनुभव करते हैं? यहां तक कि अगर दवा रोगी को नुकसान नहीं पहुंचाती है, तो एक गलत निदान उचित उपचार में देरी कर सकता है।

इन एआई त्रुटियों के मूल में एआई मॉडल की प्रकृति है। आज के अधिकांश एआई “ब्लैक बॉक्स” तर्क का उपयोग करते हैं, जिसका अर्थ है कि कोई भी यह नहीं देख सकता कि अल्गोरिदम निर्णय कैसे लेता है। ब्लैक बॉक्स एआई पारदर्शिता की कमी है, जो तर्क पक्षपात, भेदभाव और असटीक परिणामों जैसे जोखिमों की ओर ले जाता है। दुर्भाग्य से, यह जोखिम कारकों का पता लगाना मुश्किल है जब तक कि वे पहले से ही समस्याएं पैदा नहीं कर चुके हैं।

एआई गलत होने पर कौन जिम्मेदार है

क्या होता है जब एक दुर्घटना एक एआई-संचालित चिकित्सा प्रक्रिया में होती है? एआई गलत होने की संभावना हमेशा कुछ हद तक मौजूद रहेगी। अगर किसी को चोट लग जाती है या और भी बदतर स्थिति हो जाती है, तो क्या एआई दोषी है? जरूरी नहीं।

जब एआई डेवलपर दोषी है

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि एआई कुछ और नहीं है एक कंप्यूटर प्रोग्राम। यह एक अत्यधिक उन्नत कंप्यूटर प्रोग्राम है, लेकिन यह अभी भी कोड है, जैसे कि कोई अन्य सॉफ्टवेयर। चूंकि एआई मानव की तरह स्वायत्त या स्वतंत्र नहीं है, इसे दुर्घटनाओं के लिए दोषी नहीं ठहराया जा सकता है। एक एआई अदालत में नहीं जा सकता है या जेल में नहीं डाला जा सकता है।

स्वास्थ्य सेवा में एआई त्रुटियां सबसे अधिक संभावना एआई डेवलपर या चिकित्सा पेशेवर की होगी जो प्रक्रिया की निगरानी कर रहा है। जो पार्टी दुर्घटना के लिए दोषी है, वह मामले से मामले में भिन्न हो सकती है।

उदाहरण के लिए, यदि डेटा पक्षपात के कारण एक एआई अनुचित, असटीक या भेदभावपूर्ण निर्णय या उपचार देता है, तो डेवलपर सबसे अधिक संभावना दोषी होगा। डेवलपर को यह सुनिश्चित करने की जिम्मेदारी है कि एआई वादा के अनुसार काम करता है और सभी रोगियों को सर्वोत्तम संभव उपचार प्रदान करता है। यदि एआई डेवलपर की लापरवाही, उपेक्षा या त्रुटियों के कारण विफल हो जाता है, तो डॉक्टर दोषी नहीं होगा।

जब डॉक्टर या चिकित्सक दोषी है

हालांकि, यह संभव है कि डॉक्टर या यहां तक कि रोगी भी एआई गलत होने के लिए जिम्मेदार हो सकता है। उदाहरण के लिए, डेवलपर सब कुछ सही कर सकता है, डॉक्टर को विस्तृत निर्देश दे सकता है और सभी संभावित जोखिमों को रेखांकित कर सकता है। जब प्रक्रिया का समय आता है, तो डॉक्टर विचलित, थका हुआ, भूलने वाला या просто लापरवाह हो सकता है।

सर्वेक्षणों से पता चलता है 40% से अधिक चिकित्सक अपने काम पर जलन महसूस करते हैं, जो अव्यवस्था, धीमी प्रतिक्रिया और खराब स्मृति पुनर्प्राप्ति का कारण बन सकता है। यदि चिकित्सक अपनी शारीरिक और मानसिक जरूरतों को नहीं संबोधित करता है और उनकी स्थिति दुर्घटना का कारण बनती है, तो यह चिकित्सक की गलती है।

परिस्थितियों के आधार पर, डॉक्टर का नियोक्ता अंततः स्वास्थ्य सेवा में एआई त्रुटियों के लिए दोषी ठहराया जा सकता है। उदाहरण के लिए, क्या होगा अगर एक अस्पताल के प्रबंधक एक डॉक्टर को पदोन्नति से इनकार करने की धमकी देता है अगर वे ओवरटाइम करने से इनकार करते हैं? इससे उन्हें खुद को अधिक काम करने के लिए मजबूर किया जाता है, जिससे जलन होती है। एक अनोखी स्थिति जैसी इस स्थिति में, डॉक्टर का नियोक्ता सबसे अधिक संभावना दोषी होगा।

जब रोगी दोषी है

क्या होगा अगर एआई डेवलपर और डॉक्टर दोनों ही सब कुछ सही करते हैं? जब रोगी स्वतंत्र रूप से एक एआई टूल का उपयोग करता है, तो एक दुर्घटना उनकी गलती हो सकती है। एआई गलत होना हमेशा तकनीकी त्रुटि के कारण नहीं होता है। यह गलत या अनुचित उपयोग का परिणाम भी हो सकता है।

उदाहरण के लिए, शायद एक डॉक्टर अपने रोगी को एक एआई टूल के बारे में विस्तार से बताता है, लेकिन वे सुरक्षा निर्देशों को नजरअंदाज करते हैं या गलत डेटा इनपुट करते हैं। यदि यह लापरवाह या अनुचित उपयोग एक दुर्घटना का परिणाम है, तो यह रोगी की गलती है। इस मामले में, उन्हें एआई का सही तरीके से उपयोग करने या सटीक डेटा प्रदान करने की जिम्मेदारी थी, और उन्होंने ऐसा करने में विफल रहे।

यहां तक कि जब रोगी अपनी चिकित्सा जरूरतों को जानते हैं, तो वे विभिन्न कारणों से डॉक्टर के निर्देशों का पालन नहीं कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, 24% अमेरिकी जो नुस्खे वाली दवाएं लेते हैं रिपोर्ट करते हैं कि उनके लिए अपनी दवाओं का भुगतान करना मुश्किल है। एक रोगी अपनी नुस्खे का भुगतान करने में असमर्थ होने के कारण दवा लेने से चूक सकता है या एआई को यह बताने में झूठ बोल सकता है कि वे इसे ले रहे हैं।

यदि रोगी का अनुचित उपयोग डॉक्टर या एआई डेवलपर से मार्गदर्शन की कमी के कारण था, तो दोष कहीं और हो सकता है। यह अंततः इस बात पर निर्भर करता है कि दुर्घटना या त्रुटि का मूल कारण कहां था।

नियम और संभावित समाधान

क्या स्वास्थ्य सेवा में एआई त्रुटियों को रोकने का कोई तरीका है? जबकि कोई चिकित्सा प्रक्रिया पूरी तरह से जोखिम मुक्त नहीं है, एआई-संचालित उपकरणों और प्रक्रियाओं से जुड़े जोखिमों को कम करने के तरीके हैं।

स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग पर नियम रोगियों को उच्च जोखिम वाले एआई-संचालित उपकरणों और प्रक्रियाओं से बचा सकते हैं। एफडीए पहले से ही एआई चिकित्सा उपकरणों के लिए नियामक ढांचे है, जो परीक्षण और सुरक्षा आवश्यकताओं और समीक्षा प्रक्रिया को रेखांकित करता है। आगामी वर्षों में, एआई अल्गोरिदम के साथ रोगी डेटा के उपयोग को नियंत्रित करने के लिए प्रमुख चिकित्सा पर्यवेक्षण संगठन भी कदम उठा सकते हैं।

कठोर, उचित और व्यापक नियमन के अलावा, डेवलपर्स को एआई गलत होने के दृश्यों को रोकने के लिए कदम उठाने चाहिए। व्याख्यात्मक एआई – जिसे व्हाइट बॉक्स एआई के रूप में भी जाना जाता है – पारदर्शिता और डेटा पक्षपात के मुद्दों का समाधान कर सकता है। व्याख्यात्मक एआई मॉडल उभर रहे हैं जो डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं को मॉडल के तर्क तक पहुंच प्रदान करते हैं।

जब एआई डेवलपर, डॉक्टर और रोगी यह देख सकते हैं कि एआई अपने निष्कर्षों पर कैसे पहुंच रहा है, तो डेटा पक्षपात की पहचान करना बहुत आसान हो जाता है। डॉक्टर तेजी से तथ्यात्मक अशुद्धियों या लापता जानकारी को भी पकड़ सकते हैं। ब्लैक बॉक्स एआई के बजाय व्याख्यात्मक एआई का उपयोग करके, डेवलपर और स्वास्थ्य सेवा प्रदाता चिकित्सा एआई की विश्वसनीयता और प्रभावशीलता बढ़ा सकते हैं।

सुरक्षित और प्रभावी स्वास्थ्य सेवा एआई

कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिकित्सा क्षेत्र में अद्भुत चीजें कर सकती है, संभावित रूप से जीवन भी बचा सकती है। एआई के साथ कुछ अनिश्चितता हमेशा जुड़ी रहेगी, लेकिन डेवलपर और स्वास्थ्य सेवा संगठन उन जोखिमों को कम करने के लिए कदम उठा सकते हैं। जब स्वास्थ्य सेवा में एआई त्रुटियां होती हैं, तो कानूनी परामर्शदाता दुर्घटना की जड़ त्रुटि के आधार पर दायित्व निर्धारित करेंगे।