01 ਸਤੰ 2025·8 ਮਿੰਟ
Vinod Khosla ਅਤੇ ਉਹ ਦਾਵਾ ਕਿ ਏਆਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ
ਕਿਉਂ Vinod Khosla ਦਲੀਲ ਕਰਦੇ ਨੇ ਕਿ AI ਕਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲੈ ਸਕਦਾ—ਉਸ ਦੀ ਤਰਕ, ਇਸ ਵਿਚ ਫੰਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬੇਟ, AI ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਨਾਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ।
ਕਿਉਂ Vinod Khosla ਦਲੀਲ ਕਰਦੇ ਨੇ ਕਿ AI ਕਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲੈ ਸਕਦਾ—ਉਸ ਦੀ ਤਰਕ, ਇਸ ਵਿਚ ਫੰਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬੇਟ, AI ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਨਾਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ।
ਜਦੋਂ Vinod Khosla ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ “AI ਡਾਕਟਰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ,” ਉਹ ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਸਾਇੰਸ-ਫਿੱਕਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਹਸਪਤਾਲ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਬੋਲ ਰਹੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਨੁੱਖ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਉਹ ਇੱਕ ਤਿੱਖੀ, ਕਾਰਜਾਤਮਕ ਦਾਅਵਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਕਈ ਐਸੇ ਕੰਮ ਜੋ ਹੁਣ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦਾ وقت ਖਾਂਦੇ ਹਨ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਾਣਕਾਰੀ-ਭਾਰਵਾਨ ਕੰਮ—ਉਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼, ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਧੀਰੇ-ਧੀਰੇ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Khosla ਦੇ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ, “ਬਦਲੀ” ਦਾ ਆਮ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਜੋ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਇਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦੇਣਾ। ਸੋਚੋ ਉਹ ਗੁੰਮਰਾਹੀ ਪਲ: ਲਛਣ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ, ਗਾਈਡਲਾਈਨਾਂ ਦੇਖਣਾ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਿਧਾਨਾਂ ਦੀ ਰੈਂਕਿੰਗ, ਅੱਗੇ ਦੇ ਟੈਸਟ ਸੁਝਾਉਣਾ, chronic ਰੋਗਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ।
ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਵਿਚਾਰ “ਐਸੇ-ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ” ਵੱਲ ਹੈ ਨਾ ਕਿ “ਡਾਕਟਰ-ਵਿਰੋਧੀ।” ਮੂਲ ਧਾਰਣਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਭਰਪੂਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ—ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਅਕਸਰ ਚੰਗਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਿੱਕਥਨਾ ਵਜੋਂ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨਾਅਰੇ ਵਜੋਂ ਜੋ cheers ਜਾਂ ਨਾਖੁਸ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਆ ਜਾਵੇ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਤਰਕ, ਉਹ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਤਪਾਦ ਜੋ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਰੁਕਾਵਟਾਂ: ਨਿਯਮਕਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਸੇ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ।
Vinod Khosla ਸਿਲਿਕਾਨ ਵੈਲੀ ਦਾ ਉੱਦਮੀ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਹੈ, ਜੋ 1980s ਵਿੱਚ Sun Microsystems ਦੇ ਕੋ-ਫਾਊਂਡਰ ਵਜੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੋਏ ਅਤੇ ਬਾਦ ਵਿੱਚ ਦਰਜ਼ਨਿਆਂ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕੇਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਅਨੁਭਵ ਬਨਾਇਆ। Kleiner Perkins 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਹ 2004 ਵਿੱਚ Khosla Ventures ਦਾ ਸਥਾਪਨ ਕੀਤਾ।
ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਇਹ ਮਿਸ਼ਰਣ—ਓਪਰੇਟਰ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਅਤੇ ਦੱਸਾਂ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਰੀ—ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਦੇ AI ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਬਾਰੇ ਦਾਅਵੇ ਟੈਕ ਚੱਕਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵੀ ਗੁੰਜਦੇ ਹਨ।
Khosla Ventures ਵੱਡੇ, ਉੱਚ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਪੂੰਜੀ ਲਾਉਣ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਅਨਿਯਮਿਤ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫ਼ਰਮ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਅਹਿਮ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ “AI ਡਾਕਟਰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ” ਵਰਗੇ ਅਨੁਮਾਨ ਸਿਰਫ਼ rhetoric ਨਹੀਂ—ਉਹ startups ਨੂੰ ਫੰਡ ਮਿਲਣ, ਉਤਪਾਦ ਬਣਨ ਅਤੇ ਬੋਰਡਾਂ ਅਤੇ ਏਗਜ਼ੈਕਟੀਵਜ਼ ਦੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਅਰਥ-ਤੰਤਰ ਦਾ ਇੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਸਗੋਂ ਸੱਘੇ ਸਿਗਨਲ ਵਾਲਾ ਖੇਤਰ ਹੈ: ਇਮੇਜਾਂ, ਲੈਬ ਨਤੀਜੇ, ਨੋਟ, ਸੈਂਸਰ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ। ਥੋੜ੍ਹੀਆਂ-ਥੋੜ੍ਹੀਆਂ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹੀਅਤ, ਗਤੀ, ਜਾਂ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਬੜੇ ਫਾਇਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Khosla ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਫਰਮ ਮੁੰਹ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੈਡੀਸਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ-ਚਲਤ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ triage, diagnosis support ਅਤੇ workflow automation ਵਰਗੀਆਂ ਥਾਂਵਾਂ ਵਿੱਚ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ “ਬਦਲੀ” ਵਾਲੀ ਫਰੇਮਿੰਗ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਜਾਂ ਨਾ ਹੋ, ਉਸਦੀ ਰਾਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦਿਖਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ venture capital ਮੈਡੀਸਨ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਵੇਖਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਪੈਸਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਵੇਗਾ।
Khosla ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦਲੀਲ 'ਤੇ ਟਿਕਿਆ ਹੈ: ਮੈਡੀਸਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ primary care ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ triage—ਅਣਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੇਠਾਂ ਪੈਟਰਨ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ ਹੈ। ਜੇ diagnosis ਅਤੇ treatment ਚੋਣ ਅਕਸਰ “ਇਸ ਪ੍ਰੇਜ਼ੇਂਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵੀ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉ” ਵਰਗਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜੋ ਲੱਖਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ clinician ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਕੈਸਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਨਸਾਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਯਾਦ, ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਇਕ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਉਮਰਕਾਲੀ ਤਜਰਬੇ ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਗੁਣਾ ਕੇਸ, ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਖਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਲਗਾਤਾਰ ਲਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। Khosla ਦੇ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦਰ ਔਸਤ clinician ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਪੇਅਰਾਂ ਲਈ ਰੂਟਿੰਗ ਰੂਟੀਨ ਨਿਰਣਿਆਂ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਰਾਹੀਂ ਕਰਨਾ ਤਰਕਸੰਗਤ ਚੋਣ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅਰਥਸ਼ਾਸਤ੍ਰ ਇਕ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੇਅਰ ਸਮੇਂ, ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਅਤੇ ਸਟਾਫ਼ ਘਾਟ ਦੇ ਨਾਲ ਸੀਮਤ ਹੈ; ਦੌਰੇ ਮਹਿੰਗੇ, ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤਫਾਵਤ ਵਾਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ AI ਸੇਵਾ 24/7 ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਣ-ਸੇਵਾ ਕੀਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਇੱਕਸਾਰ ਨਿਰਣੇ-ਨਿਰਤੀਆਂ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਜੋ “ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਾਲੇ ਤੇ ਨਿਰਭਰ” ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲੇ expert systems ਹੱਥ-ਲਿਖੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ 좱ਰ ਡੈਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਸਨ, ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਹੱਦਾਂ ਨਾਲ ਜੁੱਝਦੇ। ਜਦੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਹੋਇਆ (EHRs, imaging, labs, wearables) ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧੀ ਤਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਕੋਰਪੋਰਾਂ 'ਤੇ ਤਰਬੀਅਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ।
ਇਸ ਤਰਕ ਵਿੱਚ, “ਬਦਲੀ” ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੂਟੀਨ ਨਿਧਾਨ ਅਤੇ protocol-ਚਲਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਖਿੱਚੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਨਾਹ ਕਿ ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਜਿੱਥੇ ਭਰੋਸਾ, ਜਟਿਲ ਤਜਰਬੇ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਡਰ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਵਿਚ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਮਾਨਵੀ پہلو ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ।
Khosla ਦਾ “AI ਡਾਕਟਰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ” ਕਹਿਣਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਅਨੁਮਾਨ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾਕਿ ਰੋਸ਼ਨ ਸੁਚੇਤਾਵਾਦ। ਉਸਦੇ ਬੋਲਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਵਿੱਚ ਮੁਕੰਮਲ ਥੀਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਡੀਸਨ ਦਾ ਬਹੁਤ ਹਿੱਸਾ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਧਾਨ ਅਤੇ ਰੂਟੀਨ ਇਲਾਜ-ਸੰਬੰਧੀ ਫੈਸਲੇ—ਉਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਫੌਲੋ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ, ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਕਲਿਨਿਕਲ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨੂੰ ਲਛਣਾਂ, ਇਤਿਹਾਸ, ਇਮੇਜਾਂ, ਲੈਬ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਾਅਵਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਕੁਝ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰ ਪਾਰ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਚੌੜੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਦਕਿ clinician ਦੀ ਤਲੀਂ ਸਿੱਖਣਾ ਸੁਸਤ, ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੁਅੰਸ ਉਹ ਵਿੱਖ-ਵੱਲੀਤਾ ਹੈ: clinicians ਮਹਾਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਥਕਾਵਟ, ਕੰਮ ਦਾ ਭਾਰ ਜਾਂ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ inconsistent ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI, ਇਸਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਜੇਕਰ ਟੈਸਟ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ retraining ਠੀਕ ਹੋਣ, ਤਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਕੁੱਲ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੱਕਲੌਤਾ “ਡਾਕਟਰ ਬਦਲ” ਵਜੋਂ ਸੋਚਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਸਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰੂਪ ਇਹ ਹੈ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਰੀਜ਼ ਪਹਿਲਾਂ AI ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰਣਗੇ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ clinicians ਜਟਿਲ ਕੇਸਾਂ, ਐਡਜ਼-ਕੰਡੀਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਸਤਰ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰਿਵਿਊਅਰਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ।
ਸਹਾਇਕ ਇਹ ਰਾਏ ਨੂੰ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਵੱਲ ਇੱਕ ਧੱਕਾ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਅਲੋਚਕ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਕੀਕਤੀ-ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਮੈਡੀਸਨ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ, ਨੈਤਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸ਼ਾਮِل ਕਰਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ “ਬਦਲੀ” ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਨੈਤਮਿਕਤਾ, ਵਰ크ਫਲੋਅ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਤੇ ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਹੀਅਤ ਹੀ ਨਹੀਂ।
Khosla ਦਾ “AI ਡਾਕਟਰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ” ਦਾਅਵਾ ਠੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਹੈਲਥਕੇਅਰ startups ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ VCs ਨੂੰ ਪ੍ਰਯਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ, ਗੰਦੇ ਕਲਿਨੀਕਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ, ਅਤੇ expert judgment ਨੂੰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ।
ਕਈ ਅਜੇਹੇ ਬੇਟਾਂ ਕੁਝ ਨੂੰਹਰ-ਮੁੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲੱਸਟਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਘਟਾਉਣ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਇਨਾਮੀ ਇਨਾਮ ਹੈ: ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਖਰਚ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੇਬਰ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਲਾਗਤ ਕੇਂਦਰ ਹੈ। ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਇਨਸੇਂਟਿਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟਾਈਮਲਾਈਨ ਨੂੰ ਬਹਾਦਰੀ ਨਾਲ ਫਰੇਮ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ—ਕਿਉਂਕਿ ਫੰਡਿੰਗ ਉਸ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਉਪਸੰਘਾਈ ਵਾਲੀ ਹੋਵੇ, ਭਾਵੇਂ clinical ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਯਮਕਤਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ point solution ਇੱਕ ਕੰਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਛਾਤੀ X-rays ਪੜ੍ਹਨਾ)। ਇੱਕ platform ਧਰੇਕ workflow 'ਤੇ ਬੈਠਣ ਦਾ ਲਕਸ਼ ਰੱਖਦੀ ਹੈ—triage, diagnosis support, follow-up, billing—ਸਾਂਝੇ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ।
“ਡਾਕਟਰ ਬਦਲਣ” ਵਾਲੀ ਨੈਰੇਟਿਵ ज़ਿਆਦਾ platform 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਜੇ AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ, ਡਾਕਟਰ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਜਾਦੇ ਹਨ; ਜੇ ਇਹ ਕਈ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ end-to-end coordinate ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ clinician ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਐਕਸੈਪਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵੱਲ ਸੋਚੇ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਪਾਏਂਡਰਜ਼ ਜੋ ਇਹ “platform” ਵਿਚਾਰ ਖੋਜ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ intake flows, clinician dashboards, ਅਤੇ audit trails ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦੀ ਲੋੜ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਗੇ। Koder.ai ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ chat interface ਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ React front end, Go + PostgreSQL back end ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ web apps ਬਣਾਉਣ 'ਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ source code export ਕਰਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ iteration ਕਰਨ ਲਈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਜੋ clinical ਨਿਰਣਿਆਂ ਨੂੰ ਛੂਹਦੀ ਹੈ, ਉਸ ਲਈ proper validation, security review ਅਤੇ regulatory ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਰਹੇਗੀ—ਪਰ rapid prototyping ਇੱਕ ਵਾਸਤਵਿਕ pilot ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਸੇ-ਕਿਸੇ ਸੰਕੁਚਿਤ clinical ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾ ਚੁੱਕਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਪੈਟਰਨ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ, ਗਤੀ, ਅਤੇ ਇੱਕਸਾਰਤਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਤ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਕਿ “AI ਡਾਕਟਰ” ਪੂਰੇ ਅਰਥ ਵਿੱਚ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ AI ਦੇਖਭਾਲ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ਘਟਕਾ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਅਕਸਰ ਚਮਕਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਦੁਹਰਾਅਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਸਪష్టం ਨਾਲ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਹੋਵੇ:
ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, “ਚੰਗਾ” ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਮਿਸਡ ਲੱਛਣ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਇੱਕਸਾਰ ਨਿਰਣੇ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ turnaround ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ।
ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਅਕਸਰ clinical decision support (CDS) ਤੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: AI ਸੰਭਾਵਿਤ ਹਾਲਤਾਂ ਸੁਝਾਉਂਦਾ, ਖਤਰਨਾਕ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ, ਅਗਲੇ ਟੈਸਟ ਸੁਝਾਂਦਾ, ਜਾਂ guideline adherence ਚੈੱਕ ਕਰਦਾ—ਜਦੋਂ ਕਿ clinician ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
Autonomous diagnosis (AI end-to-end ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ) ਸੀਮਤ, ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਸੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ screening workflows ਜਿੱਥੇ ਕੜ੍ਹੇ protocols ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਪਰ ਬਹੁ-ਰੋਗੀ ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇਹ ਡਿਫੌਲਟ ਨਹੀਂ ਹੈ।
AI ਦੀ ਸਹੀਅਤ training data 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਕੇਅਰ ਸੈਟਿੰਗ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੋਵੇ। ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ:
ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ—ਇਹ edge cases, ਅਪ੍ਰਤਿਆਸ਼ਤ ਪ੍ਰੇਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਮੁੱਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਤਹਿਤ ਹੈ (ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਕੀ ਕਰਨ, ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਤਰਜੀਹ ਦੇਵੇਗਾ)। AI ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ clinicians ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਇਸ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਅੱਜ ਕੀ ਹੈ।
AI ਪੈਟਰਨ-ਮੈਚਿੰਗ, ਰਿਕਾਰਡ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਿਧਾਨ ਸੁਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ালী ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਮੈਡੀਸਨ ਸਿਰਫ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ। ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਿੱਸੇ ਉਹ ਹਨ ਜਦੋਂ “ਸਹੀ” ਜਵਾਬ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਲਕਸ਼ guideline ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਂਦੇ ਹੋਣ, ਜਾਂ ਦੇਖਭਾਲ ਦਾ ਸਿਸਟਮ ਗੰਦਾ ਹੋਵੇ।
ਲੋਕ ਸਿਰਫ਼ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ—ਉਹ ਅਜਿਹਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸੁਣੇ ਗਏ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ। ਇੱਕ clinician ਡਰ, ਸ਼ਰਮ, ਜਟਲਤਾ ਜਾਂ ਘਰੇਲੂ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਂਝੇ ਫੈਸਲੇ ਬਣਾ ਕੇ tradeoffs (ਸਾਈਡ-ਏਫੈਕਟ, ਲਾਗਤ, ਜੀਵਨ-ਸ਼ैली, ਪਰਿਵਾਰਕ ਸਹਿਯੋਗ) 'ਚ ਮਾਣਨਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਮਰੀਜ਼ ਅਕਸਰ ਕਈ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਧੂਰੇ ਇਤਿਹਾਸ ਹਨ, ਅਤੇ ਲਛਣ ਸਾਫ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ। ਦੁਰਲਭ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਪੇਸ਼ੀਆਂ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਰਗੀ ਦਿਸ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ—ਜਦ ਤੱਕ ਉਹ ਨਾ ਹੋਣ। AI ਮਨ-ਪਸੰਦ ਸੁਝਾਅ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ “ਸਮਭਵ” ਦਾ ਮਤਲਬ “ਕਲੀਨਿਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਬਤ” ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਦਰਭ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇ (ਹਾਲੀਆ ਯਾਤਰਾ, ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ, ਸਮਾਜਕ ਕਾਰਕ, “ਕੁਝ ਅਲੱਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ”)।
ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਵੀ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਫੇਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕੌਣ ਜ਼ਿਲ੍ਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: clinician ਜਿਸਨੇ tool ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ, ਹਸਪਤਾਲ ਜਿਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਤੈਨात ਕੀਤਾ, ਜਾਂ vendor ਜਿਸਨੇ ਇਹ ਬਣਾਇਆ? ਸਪਸ਼ਟ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਰੱਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰਾਹ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੇਅਰ ਵਰਕਫਲੋਅ ਅੰਦਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੇ AI ਟੂਲ EHRs, ਆਰਡਰਿੰਗ ਸਿਸਟਮ, ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬਿੱਲਿੰਗ ਨਾਲ ਸੁੱਖੜੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕਠਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ—ਜਾਂ ਜੇ ਇਹ ਵਧੇਰੇ clicks ਅਤੇ ਅਣ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਜੋੜਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਭੀੜ-ਭੜਾਸ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੀਆਂ, ਚਾਹੇ ਡੈਮੋ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਚੰਗਾ ਲੱਗੇ।
ਮੈਡੀਕਲ AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਸੇਫਟੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਿਧਾਨ ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਯਮਕ ਏਜੰਸੀਆਂ ਇਸਨੂੰ ਆਮ ਐਪ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਵੇਖਦੀਆਂ, ਬਲਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਵਾਂਗੋਂ ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ, FDA ਕਈ “Software as a Medical Device” ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਜੋ ਨਿਧਾਨ ਕਰਦੇ, ਇਲਾਜ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ, ਜਾਂ ਸਿੱਧਾ ਕੇਅਰ ਨਤੀਜ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦੇ। ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ, Medical Device Regulation ਦੇ ਤਹਿਤ CE marking ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ, ਉਪਯੋਗ ਦੀ ਉਦੇਸ਼ਤੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਮਗਰੋਂ ongoing monitoring ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਯਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ালী ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਹਕੀਕਤੀ clinics ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਨੈਤਿਕ ਜੋਖਮ ਹੈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਬਾਦੀਆਂ 'ਤੇ ਠੀਕ ਕੰਮ ਨਾ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਮਰ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਚਮੜੀ ਦੇ ਰੰਗ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਜਾਂ comorbidities)। ਜੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਕਿਸੇ ਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਘੱਟ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਧਾਨ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬੇਵਜਹ ਹਸਤਖੇਪ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। fairness testing, subgroup reporting, ਅਤੇ ਧਿਆਨਪੂਰਵਕ dataset ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ—ਇਹ ਇਕ ਵਾਧੂ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਬੀਅਤ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਿਮਤੀ, ਦੂਜੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਵਰਤੋਂ, ਡੀ-ਆਈਡੈਂਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਹੱਦ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਭਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਉੱਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਮਰੀਜ਼ ਨੋਟਿਸ, ਸਖ਼ਤ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਰੀਟੈਂਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਦਿੱਤੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ।
ਕਈ clinical AI ਟੂਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਹਾਇਕ ਰਹਿਣ—ਨਾ ਕਿ ਬਦਲੀ ਕਰਨ—ਤਾਂ ਜੋ clinician ਆਖਰੀ ਫੈਸਲਾ ਜਿੰਮੇਵਾਰ ਰਹੇ। ਇਹ “human-in-the-loop” ਦੂਸ਼ੁਮਾਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪਕੜ ਸਕਦਾ, ਮਾਡਲ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ ਉਹਨੂੰ補完 ਕਰ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ—ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤਦ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ workflows ਅਤੇ ਇਨਸੇਂਟਿਵ blind automation ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹੋਣ।
Khosla ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਅਕਸਰ ਯਹ ਸੁਣਨ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਕਿ “ਡਾਕਟਰ ਲਾਭਹੀਨ ਹੋ ਜਾ|” ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ replacement (AI ਇੱਕ ਕੰਮ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰ ਕੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਘੱਟ ਕਰ ਦੇਵੇ) ਅਤੇ reallocation (ਮਨੁੱਖ ਅਜੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ, ਪਰ ਕੰਮ ਨਿਗਰਾਨੀ, empਥੀ, ਅਤੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵੰਞਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨਾ।
ਅਕਸਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਪਹਿਲਾਂ clinical ਕੰਮ ਦੇ ਟੁਕੜੇ replace ਕਰੇਗਾ: ਨੋਟਾਂ ਦਾ ਡ੍ਰਾਫ਼ਟ ਬਣਾਉਣਾ, differential diagnoses surface ਕਰਨਾ, guideline adherence ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਸਾਰ। clinician ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਬਣ ਕੇ ਰਹਿ ਜਾਵੇਗੀ—ਜਵਾਬ ਬਨਾਉਣ ਦੇ ਬਦਲੇ ਉਸਨੂੰ ਆਡਿਟ, ਸੰਦਰਭ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ।
Primary care ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਰਵੇਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: symptom checkers ਅਤੇ ambient documentation routine visit ਸਮਾਂ ਘਟਾ ਦੇਣਗੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜਟਿਲ ਕੇਸ ਅਤੇ ਰਿਸ਼ਤੇ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੇਅਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧੀਨ ਰਹਿਣਗੇ।
Radiology ਅਤੇ pathology ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਿੱਧੀ ਟਾਸਕ-ਬਦਲੀ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡਿਜੀਟਲ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ-ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਇਹ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇੱਕ ਰਾਤ ਵਿੱਚ ਘੱਟ विशेषज्ञ ਹੋ ਜਾਣਗੇ—ਬਲਕਿ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਉੱਚ throughput, ਨਵੇਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਰਕਫਲੋਅ, ਅਤੇ ਰੀਇੰਬਰਸਮੈਂਟ 'ਤੇ ਦਬਾਅ।
Nursing diagnosis ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਸ਼ਿਕਸ਼ਾ, ਅਤੇ коਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਉੱਪਰ ਹੈ। AI ਦਫ਼ਤੀ ਬੋਝ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ bedside ਕੇਅਰ ਅਤੇ escalate ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਰਹਿਣਗੇ।
ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸ਼ੀਰ ਹੋਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ AI supervisor (ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ), clinical informatics (workflow + data stewardship), ਅਤੇ care coordinator (ਮਾਡਲ ਨੇ ਫਲੈਗ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੈਪ ਬੰਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ) ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੈਠ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਾਵਾਂ ਵਜੋਂ।
ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ AI ਲਿਟਰੇਸੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚੀਏ, ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ, ਅਤੇ failure ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣੀਏ। ਕਰੇਡੈਂਸ਼ਲਿੰਗ “human-in-the-loop” ਮਿਆਰੀਆਂ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਕੌਣ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਸਪੁਰਵੇਂਜ਼ਨ ਹੇਠ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ AI ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਸੌਂਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
Khosla ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਪ੍ਰੋਵੋਕੇਟਿਵ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ “ਡਾਕਟਰ” ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੱਦ ਤੱਕ ਇੱਕ ਨਿਧਾਨ ਯੰਤਰ ਵਜੋਂ ਵੇਖਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਤਗੜਾ ਵਿਰੋਧ ਇਹ ਦਲੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ AI clinicians ਨੂੰ ਪੈਟਰਨ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮਿਲ ਜਾਵੇ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲੈਣਾ ਇਕ ਵੱਖਰਾ ਕੰਮ ਹੈ।
ਕਲਿਨੀਕਲ ਮੁੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਫ੍ਰੇਮ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਉਸਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ। ਡਾਕਟਰ ਗੰਦੇ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਯਯੋਗ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, trade-offs (ਜੋਖਮ, ਲਾਗਤ, ਸਮਾਂ, ਮੁੱਲ) ਨੈਗੋਸ਼ੀਏਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆ ਨਾਲ ਕੇਅਰ ਸੰਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਉਹ consent, ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ “watchful waiting” ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ—ਜਗ੍ਹਾਜ਼ੰ ਜੋ ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵੀ ਉਹਨਾ ਦੀ ਜਰੂਰਤ ਹੈ।
ਕਈ AI ਸਿਸਟਮ retrospective studies ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਉਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਹਕੀਕਤੀ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸੁਧਾਰੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਬੂਤ prospective evidence ਹੈ: ਕੀ AI ਮਿਸਡ ਨਿਧਾਨ, ਜਟਿਲਤਾਂ, ਜਾਂ ਬੇਕਾਰ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਸਪਤਾਲਾਂ, ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹਾਂ, ਅਤੇ workflow ਵਿੱਚ?
Generalization ਹੋਰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਨੁਕਤਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ degrade ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਆਬਾਦੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਉਪਕਰਣ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅੰਦਾਜ਼ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਾਇਟ 'ਤੇ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੋਰ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਭਟਕ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਦੁਲਭ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਲਤਾਂ ਲਈ।
ਚਾਹੇ ਟੂਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਣ, ਉਹ ਨਵੇਂ ਫੇਲ ਮੋਡ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। clinicians ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮਝ ਕੇ ਉਸਦੇ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (automation bias) ਜਾਂ ਉਹ ਦੂਜਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਛੱਡ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ edge cases ਨੂੰ ਫੜਦਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਨਾਲ, ਹੁਨਰ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਮਨੁੱਖ “ਰਬਰ ਸਟੈਂਪ” ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ AI uncertain ਜਾਂ ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਹਸਤਖੇਪ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਇਕ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਬਜ਼ਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। liability, reimbursement, procurement cycles, EHRs ਨਾਲ ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ clinician training deployment ਨੂੰ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ। ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਨਿਯਮਕਰਤਾ ਵੀ ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ-ਕਰਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ “AI ਸਰਬ-ਪਾਸੇ” ਹਾਲੇ ਵੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ “AI ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਗਰਾਨੀ” ਵਰਗਾ ਦਿਸ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੁਪ ਚਾਪ طریقਿਆਂ ਨਾਲ ਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਤੁਹਾਡੇ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਰਿਸਕ ਸਕੋਰ, ਸਕੈਨਾਂ ਦੀ ਆਟੋ-ਪੜ੍ਹਾਈ, symptom checkers, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਇਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ। ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਲਕਸ਼ ਪ੍ਰਬੰਧ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ “AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ” ਜਾਂ “AI ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ,” ਬਲਕਿ ਇਹ ਜਾਣੋ ਕਿ ਕੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਣੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ (ਸੰਦੈਸ਼, ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ, wearable ਡੇਟਾ) ਅਤੇ ਤੇਜ਼ triage ਦੇਖੋਗੇ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਭੀੜ-ਭਾਦ ਵਾਲੀਆਂ ਕਲਿਨਿਕਾਂ ਅਤੇ ERs ਵਿੱਚ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੁਝ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸ਼ਰਤਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਪਛਾਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੁਆਲਟੀ ਮਿਲੀ-ਜੁਲੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਕੁਝ ਟੂਲ ਤੰਗ-ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹਨ; ਹੋਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ, ਚਮੜੀ ਦੀਆਂ ਟੋਨ, ਦੁਰਲਭ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਗੰਦੇ ਹਕੀਕਤੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ inconsistent ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਮੰਨੋ, ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਆਖਰੀ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਇਲਾਜ 'ਤੇ AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਵੇ, ਪੁੱਛੋ:
ਕਈ AI ਨਤੀਜੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ (“20% ਰਿਸਕ”) ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਯਕੀਨਨ। ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਇਹ ਨੰਬਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਿਸਕ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ false-alarm ਦਰ ਕੀ ਹੈ।
ਜੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੀ ਹੈ (ਸਰਜਰੀ, ਕੈਮੋ, ਦਵਾਈ ਰੋਕਣਾ), ਤਾਂ ਇੱਕ ਦੂ ਜੀ ਰਾਏ ਮੰਗੋ—ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਤੋਂ। ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਵਾਜਬ ਹੈ: “ਜੇ ਇਹ AI ਨਤੀਜਾ ਮੌਜੂਦ ਨਾ ਹੁੰਦਾ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ?”
ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਮਤਲਬਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸੁਖਾਵੰਦ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ opting out ਤੁਹਾਡੀ ਕੇਅਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗਾ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ AI ਅਪਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕਲਿਨੀਕਲ ਟੂਲ ਵਾਂਗ ਹੀ ਬਰਤੋਂ: use case define ਕਰੋ, ਟੈਸਟ ਕਰੋ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ।
Diagnosis ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਟੂਲ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, friction ਹਟਾਉਣ ਲਈ AI ਵਰਤੋਂ। ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਿੱਤ ਉਹਨਾਂ workflows ਵਿੱਚ ਹਨ ਜੋ throughput ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਦੇ:
ਇਹ ਖੇਤਰ ਅਕਸਰ ਮਾਪਯੋਗ ਸਮਾਂ ਬੱਚਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਾਅ ਵਿਚ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ workflows ਲਈ ਹਲਕੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ—intake forms, routing dashboards, audit logs—ਤੇਜ਼ ਐਪ-ਬਿਲਡਿੰਗ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਾਡਲ ਕੁਆਲਟੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। Koder.ai ਵਰਗੇ platform “vibe-coding” ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਬਣੇ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਐਪ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ iteration ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲਈ ਪੱਕਾ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ source code export ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। clinical contexts ਲਈ ਇਸਨੂੰ operations software ਅਤੇ pilots ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਜਾਣੋ, ਪਰ required security, compliance, ਅਤੇ validation ਕੰਮ ਕਰੋ।
ਜਿਸ ਵੀ AI ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਵੇ—even indirectly—ਉਸੋਂ ਲਈ ਸਬੂਤ ਅਤੇ operation controls ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ:
ਜੇ vendor ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਪਡੇਟ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਇਸ਼ਾਰਾ ਮੰਨੋ।
“ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ” ਨੂੰ “ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ” ਜਿੱਦਾ ਸਾਫ਼ ਬਣਾਓ। clinician training ਦਿਓ ਜੋ ਆਮ failure ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ explicit escalation paths ਬਣਾਓ (ਜੇੜੇ ਵੇਲੇ AI ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ, ਕਦੇ collèਗ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ, ਕਿਦਾਂ refer ਕਰਨਾ, ਕਦੋਂ ED ਭੇਜਣਾ)। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ incident reporting ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਲਿਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ tools ਚੁਣਣ, pilot ਕਰਨ, ਜਾਂ governing ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ stakeholders ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਾਹ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਉਹ support request ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਜਿਵੇਂ /contact ਜਾਂ /pricing ਜੇ ਤੁਸੀਂ deployment services ਪੈਕੇਜ ਕਰਦੇ ਹੋ)।
“AI ਡਾਕਟਰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ” ਵਾਲੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਅਕਸਰ ਫੇਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਮੈਡੀਸਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਕੱਲੇ ਕੰਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਫਿਨਿਸ਼ ਲਾਈਨ ਵਾਂਗੇ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਕੀਕਤੀ ਨਜ਼ਰੀਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਦਲਾਅ ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਆਵੇਗਾ—specialty, ਸੈਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਟਾਸਕ ਅਨੁਸਾਰ—ਅਤੇ ਜਦੋਂ incentives ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਕਦਮ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨੇੜੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਫਾਇਦੇ “workflow wins” ਹੋਣਗੇ: ਬਿਹਤਰ triage, ਸਪਸ਼ਟ documentation, ਤੇਜ਼ prior authorizations, ਅਤੇ decision support ਜੋ ਸਾਫ਼-ਗਲਤ ਭੁਲਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ। ਇਹ ਸੇਵਾ ਵਧਾ ਕੇ ਪਹੁੰਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤੇ।
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਬਦਲਾਅ ਹੋਵੇਗਾ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ standardized, high-volume ਕੇਅਰ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪਯੋਗ ਹਨ।
ਬਦਲੀ ਕਦਾਚਿਤ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਗਾਇਬ ਹੋਣ ਨਾਲ ਨਹੀ ਹੀ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਸ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਸੰਤੁਲਿਤ ਨਤੀਜਾ: ਤਰੱਕੀ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਹੋਏਗੀ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੈਡੀਸਨ ਸਿਰਫ਼ ਪੈਟਰਨ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਭਰੋਸਾ, ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼-ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੇਅਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਗੇ—ਭਾਵੇਂ ਟੂਲਸ ਸਬ ਕੁਝ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
Khosla ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ AI ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀਦਿਨ ਦੇ ਕਈ ਕਿਲਿਨੀਕਲ ਕੰਮਾਂ ਦੀ جگہ ਲੈ ਲਏਗਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੱਡੇ ਤੇਜ਼ ਵਰਕਾਂ ਜਿਵੇਂ triage, guideline ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ, ਸੰਭਾਵੀ diagnoses ਦੀ ਦੂਜੀ ਸੀਰੀਅਲ-ਲਿਸਟ ਤੇ chronic conditions ਦੀ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ।
ਇਹ ਘੱਟ “ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਨੁੱਖ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ” ਅਤੇ ਵੱਧ “ਰੂਟੀਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਸੋਫਟਵੇਅਰ ਪਹਿਲਾ ਪਾਸ ਹੋਵੇਗਾ” ਵਾਲਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ:
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਜ਼ਦੇਕੀ ਹਕੀਕਤ ਵਾਲੇ deployment augmentation ਵਰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਜਦ ਕਿ replacement ਸੀਮਤ, ਵਖਰੇ ਤੇ ਭਲੀ-ਭਾਂਤੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵੱਖਰੇ workflows ਤੱਕ ਮੁਕੱਦਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮੂਲ ਤਰਕ ਪੈਟਰਨ ਰਿਕਗਨੀਸ਼ਨ ਆਟ ਸਕੇਲ ਹੈ: ਕਈ ਕਲਿਨੀਕਲ ਨਿਰਣੇ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ triage ਅਤੇ ਰੂਟੀਨ ਨਿਧਾਨ) ਲੱਛਣਾਂ, ਇਤਿਹਾਸ, ਲੈਬ ਅਤੇ ਇਮੇਜ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣੇ ਵਰਗੇ ਹਨ।
AI ਇੱਕ single clinician ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੇਸਾਂ 'ਤੇ ਤਰਬੀਅਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਔਸਤ ਤਰੁੱਟੀ ਦਰ ਘਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।
VCs ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ Khosla ਦੀ ਸੋਚ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਇੰਝ ਦੇਖਣ 'ਤੇ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਫਰੇਮਿੰਗ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਨਾ ਹੋਵੋ, ਇਹ ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਲੇਬਰ-ਘਨੇ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਡਾਟਾ ਉਤਪੰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (EHR ਨੋਟ, ਲੈਬ, ਇਮੇਜਿੰਗ, ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ). ਇਹ ਮਿਲਕੇ AI ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਮੈਦਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰ ਵੀ ਵੱਡੇ ਬਚਤਾਂ ਜਾਂ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਭਿੰਨਤਾ ਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਸਰਬ-ਸਮੇਂ availabilty (24/7) ਅਤੇ ਅਣਸਰਵਤ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੋਵਰੇਜ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਭਾਵਨਾ ਵੀ ਮੋਟੀਵੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
AI ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਦੁਹਰਾਅਯੋਗ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਹੋ:
ਇਹ “ਘਟਕਾ” ਜਿੱਤਾਂ ਹਨ ਜੋ clinician ਦਾ ਬਹਿਤਰੀਨ ਕੰਮ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਦੇ।
ਮੀਲ-ਸਟੋਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਿੱਚ AI ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ালী ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦਵਾਈ ਦਾ ਕੰਮ ਸਿਰਫ਼ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪਲ ਉਹ ਹਨ ਜਦੋਂ “ਸਹੀ” ਜਵਾਬ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਲਕਸ਼ਾਂ ਵੀ guideline ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਕਰਦੇ ਹੋਣ, ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਗੰਦਾ ਹੋਵੇ।
ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਸੀਮਾਵਾਂ:
ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਵੇਲੇ ਕਈ ਟੂਲ 'ਸਾਫ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ' ਟਾਸਕਾਂ ਲਈ FDA ਜਾਂ CE ਅੰਦਰ Software as a Medical Device ਵਜੋਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਸਬੂਤ, ਉਪਯੋਗ ਦੀ স্পਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਤैनਾਤੀ ਮਗਰੋਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, bias, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੇਫਟੀ ਲਈ ਕਾਫੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
Bias ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਨੂੰ ਘੱਟ ਪ੍ਰਤਿਨਿਧਿਤਾ ਦਿਵੇ, ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਘਟੀਆ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਉਮਰ, ਸکن ਟੋਨ, ਭਾਸ਼ਾ, comorbidities ਜਾਂ ਭੂਗੋਲਿਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ।
ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ subgroup validation, performance ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ deployment ਮਗਰੋਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਜਦੋਂ AI ਤੁਹਾਡੇ ਇਲਾਜ 'ਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਵੇ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗੱਲਾਂ:
ਇਕ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਸਵਾਲ: “ਜੇ ਇਹ AI ਨਤੀਜਾ ਮੌਜੂਦ ਨਾ ਹੁੰਦਾ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ?”