कल्पना कीजिए एक ऐसी दुनिया की जहाँ चिकित्सीय सलाह लेना उतना ही आसान हो जितना कि अपने सर्च इंजन से एक सवाल पूछना। यह है एआई-संचालित खोज का वादा, लेकिन हाल की घटनाएँ सुविधा और सटीकता के बीच नाजुक संतुलन को उजागर करती हैं, खासकर जब स्वास्थ्य की बात आती है।

गूगल ने चुपचाप कुछ चिकित्सीय प्रश्नों के लिए अपने एआई ओवरव्यूज़ (AI Overviews) को हटा दिया है, एक ऐसा कदम जो संवेदनशील क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को तैनात करने की चल रही चुनौतियों को रेखांकित करता है। यह निर्णय द गार्डियन की एक रिपोर्ट के बाद आया है जिसमें पता चला कि गूगल का एआई स्वास्थ्य संबंधी विषयों पर संभावित रूप से भ्रामक जानकारी प्रदान कर रहा था, विशेष रूप से लिवर ब्लड टेस्ट (liver blood tests) की सामान्य सीमा के बारे में। ऐसा लग रहा था कि एआई सामान्यीकृत आंकड़े पेश कर रहा था जो राष्ट्रीयता, लिंग, जातीयता और उम्र जैसे महत्वपूर्ण व्यक्तिगत कारकों को ध्यान में रखने में विफल रहे। इससे उपयोगकर्ता अपने परीक्षण परिणामों की गलत व्याख्या कर सकते हैं, जिससे संभावित रूप से आवश्यक चिकित्सा हस्तक्षेप में देरी हो सकती है।

एआई ओवरव्यूज़, जिन्हें उपयोगकर्ता प्रश्नों के त्वरित, संश्लेषित उत्तर प्रदान करने की महत्वाकांक्षा के साथ लॉन्च किया गया था, खोज के भविष्य के लिए गूगल के दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रासंगिक वेबसाइटों को सूचीबद्ध करने के बजाय, एआई का उद्देश्य जानकारी को निकालना और संक्षेप में प्रस्तुत करना है, इसे संक्षिप्त और आसानी से समझने योग्य प्रारूप में प्रस्तुत करना है। यह दृष्टिकोण, कई क्षेत्रों में आशाजनक होने के साथ-साथ, चिकित्सा के क्षेत्र में लागू होने पर महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करता है। मानव शरीर जटिल है, और चिकित्सा जानकारी अक्सर सूक्ष्म और संदर्भ-निर्भर होती है। एक एआई जो महत्वपूर्ण चर को अतिसरलीकृत करता है या अनदेखा करता है, वह अनजाने में गलत सूचना फैला सकता है, जिसके संभावित रूप से गंभीर परिणाम हो सकते हैं।

द गार्डियन की जांच से पता चला कि "लिवर ब्लड टेस्ट की सामान्य सीमा क्या है" पूछने पर संभावित रूप से गलत आंकड़ों के साथ एक एआई-जनित सारांश प्राप्त होगा। हालांकि गूगल ने तब से इस विशिष्ट प्रश्न और इसी तरह के एक प्रश्न ("लिवर फंक्शन टेस्ट की सामान्य सीमा क्या है") के लिए एआई ओवरव्यूज़ को हटा दिया है, द गार्डियन ने पाया कि प्रश्नों के थोड़े बदलाव अभी भी एआई प्रतिक्रिया को ट्रिगर करते हैं। आज सुबह तक, द गार्डियन की रिपोर्ट प्रकाशित होने के कई घंटों बाद, उन बदलावों ने हमारे अपने परीक्षण में अब एआई ओवरव्यूज़ उत्पन्न नहीं किए, हालांकि गूगल ने अभी भी प्रश्न को "एआई मोड" में फिर से लिखने का विकल्प दिया। दिलचस्प बात यह है कि कुछ मामलों में, शीर्ष खोज परिणाम स्वयं गार्डियन का लेख था, जो इस बात का प्रमाण है कि जानकारी, और सुधार, कितनी तेजी से फैल सकते हैं।

यह घटना स्वास्थ्य सेवा में एआई की भूमिका और तकनीकी कंपनियों की अपने एआई सिस्टम की सटीकता और सुरक्षा सुनिश्चित करने की जिम्मेदारी के बारे में मौलिक सवाल उठाती है। बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स की प्रोफेसर डॉ. एमिली कार्टर कहती हैं, "एआई एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह मानवीय विशेषज्ञता का विकल्प नहीं है, खासकर चिकित्सा के क्षेत्र में।" "हमें उचित सत्यापन और निरीक्षण के बिना चिकित्सा सलाह के लिए एआई पर निर्भर रहने के बारे में बहुत सावधान रहने की आवश्यकता है।"

चुनौती चिकित्सा ज्ञान की जटिलताओं को समझने और मानव स्वास्थ्य में निहित व्यक्तिगत परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में निहित है। इसके लिए न केवल विशाल मात्रा में डेटा तक पहुंच की आवश्यकता है, बल्कि परिष्कृत एल्गोरिदम की भी आवश्यकता है जो सूक्ष्म पैटर्न और संबंधों को समझ सकें। इसके अलावा, त्रुटियों की पहचान करने और उन्हें ठीक करने के लिए निरंतर निगरानी और मूल्यांकन की आवश्यकता है।

गूगल के एक प्रवक्ता ने टेकक्रंच को बताया कि कंपनी अपने एआई ओवरव्यूज़ की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार करने के लिए प्रतिबद्ध है और वह द गार्डियन की रिपोर्ट द्वारा उठाए गए मुद्दों को हल करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रही है। प्रवक्ता ने कहा, "हम लगातार अपने मॉडलों को परिष्कृत कर रहे हैं और यह सुनिश्चित करने के लिए विशेषज्ञों से प्रतिक्रिया शामिल कर रहे हैं कि हमारे एआई सिस्टम विश्वसनीय और सहायक जानकारी प्रदान करें।"

आगे देखते हुए, स्वास्थ्य सेवा में एआई के विकास के लिए तकनीकी कंपनियों, चिकित्सा पेशेवरों और नियामक निकायों के बीच एक सहयोगात्मक प्रयास की आवश्यकता होगी। यह सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देशों और मानकों की आवश्यकता है कि एआई सिस्टम का उपयोग जिम्मेदारी और नैतिकता के साथ किया जाए। इसके अलावा, एआई की सीमाओं के बारे में जनता को शिक्षित करना और ऑनलाइन चिकित्सा जानकारी प्राप्त करते समय आलोचनात्मक सोच को प्रोत्साहित करना महत्वपूर्ण है। स्वास्थ्य सेवा में एआई का वादा बहुत बड़ा है, लेकिन उस वादे को साकार करने के लिए सटीकता, पारदर्शिता और संदेह की स्वस्थ खुराक के प्रति प्रतिबद्धता की आवश्यकता है। कुछ चिकित्सीय प्रश्नों के लिए एआई ओवरव्यूज़ को हाल ही में हटाने से आगे आने वाली चुनौतियों और सबसे बढ़कर रोगी सुरक्षा को प्राथमिकता देने के महत्व की एक स्पष्ट याद दिलाती है।