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कृत्रिम बुद्धिमत्ता सर्जरी में कानूनी और नैतिक चुनौतियाँ खड़ा करत बा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता धीरे-धीरे सर्जरी के क्षेत्र में बदलाव ला रहल बा, जेकरा से ऑपरेशन के प्लानिंग, रियल-टाइम सहायता और स्वतंत्र कार्य में सुधार हो रहल बा। पर, इहो अपनावे से तकनीकी, मानवीय, कानूनी और नैतिक जोखिम पैदा हो रहल बा, जेकरा पर वर्तमान नियमन पर्याप्त रूप से नियंत्रण नई कर पा रहल बा।

सर्जरी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिस्टम गलत निदान या उपचार कर सकत बा, मरीज के सूचित सहमति के अधिकार के हनन कर सकत बा या उहन के निजता के उल्लंघन कर सकत बा। इहो जोखिम तीन मुख्य स्रोत से आ रहल बा: टूल के अपनी सीमाएं, इहन के इस्तेमाल में मानवीय गलतियाँ, और इहन के तैनाती के दौरान संगठनात्मक कमियाँ। उदाहरण के तौर पर, गलत तरीके से प्रशिक्षित एक एल्गोरिदम डेटा में मौजूद पूर्वाग्रह के बढ़ा सकत बा, जेकरा से कुछ मरीज समूह के लिए अनुचित सिफारिश हो सकत बा। इसी तरह, एक सर्जन टूल के गलत परंतु यथार्थ लगत सलाह पर भरोसा कर के अपना क्लिनिकल फैसला छोड़ सकत बा।

वर्तमान कानूनी ढांचे, जैसे यूरोपीय संघ या संयुक्त राज्य अमेरिका के, इहन तकनीक के नियमन के लिए प्रयास करत बा और सिस्टम के जोखिम स्तर के आधार पर वर्गीकृत करत बा। परीक्षण, डेटा प्रबंधन और साइबर सुरक्षा के मामले में आवश्यकताएं भिन्न हो सकत बा। परंतु, इहन नियमन तकनीकी नवाचारों के गति के साथ तालमेल बिठा पावे में असमर्थ बा, खासकर उहन मॉडल के मामले में जेकरा सीख सकत बा और लगातार अनुकूलन कर सकत बा। मरीज के डेटा के सुरक्षा भी एक महत्वपूर्ण मुद्दा बा। यूरोप में, सामान्य डेटा सुरक्षा नियमन चिकित्सा जानकारी के इस्तेमाल पर कड़े नियम लागू करत बा, जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका में, वर्तमान कानून के कमियों के कारण मरीज के डेटा के पुनः पहचान के जोखिम बा, चाहे इहो गुमनामीकृत हो।

सूचित सहमति कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिचय के साथ और जटिल हो गयल बा। मरीज, अक्सर इहन तकनीक से अपरिचित होके, असंभावित अपेक्षाएं रख सकत बा या फिर बेवजह के डर पैदा हो सकत बा। सर्जन के लिए जरूरी बा कि इहो स्पष्ट रूप से टूल के भूमिका के बारे में बतावे: कइसे कि इहो निदान में मदद करत बा, नेविगेशन गाइड बा या ऑपरेशन के दौरान सक्रिय सहायता करत बा। उहन के लिए इहो भी जरूरी बा कि इहो टूल के सिफारिश के सत्यापन और खंडन कर सकत बा, इहन बात के गारंटी के बारे में बतावे। इसके अलावा, सर्जन के लिए जरूरी बा कि इहो मरीज के अपने प्रशिक्षण और इहन सिस्टम के साथ अपने अनुभव के बारे में जानकारी दे।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इस्तेमाल से चिकित्सा त्रुटि के मामले में जिम्मेदारी के सवाल और जटिल हो गयल बा। पारंपरिक रूप से, सर्जन ऑपरेशन थियेटर में लिए गए फैसले के लिए पूरी जिम्मेदारी लेत बा। परंतु, अगर एक सिस्टम गलत सिफारिश देके नुकसान पहुंचावत बा, तो जिम्मेदार कोन बा? सर्जन जेकरा मानल, डेवलपर डिजाइन दोष के लिए, या संस्था लापरवाही से तैनाती के लिए? अदालतें निर्माताओं के जिम्मेदार ठहरावे के मामले में, अगर एक दोषपूर्ण या गलत तरीके से परीक्षण किया गया एल्गोरिदम गलती के कारण बने, तो इहो हो सकत बा। अस्पताल, इहन तरफ, एक अमान्य या खराब तरीके से बनाए रखे गए सिस्टम के इस्तेमाल के लिए लापरवाह ठहरावे के मामले में दोषी ठहरावे जा सकत बा। सर्जन के लिए, इहो जरूरी बा कि इहो देखभाल के मानक के पालन करे और टूल के दोष देके अपनी जिम्मेदारी से मुक्त नई हो सके।

जोखिम केवल चिकित्सा त्रुटियों तक सीमित नई बा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के गलत इस्तेमाल से मरीज और सर्जन के बीच विश्वास भी कम हो सकत बा। अगर मरीज को लगे कि फैसला एक एल्गोरिदम द्वारा लिया जा रहल बा, न कि अपने डॉक्टर द्वारा, तो विश्वास के रिश्ता कमजोर हो सकत बा। इसके अलावा, पारदर्शिता के अभाव या टूल के गलती से इहो विश्वास स्थायी रूप से क्षतिग्रस्त हो सकत बा, चाहे क्लिनिशियन के प्रति हो या स्वास्थ्य प्रणाली के प्रति।

इहन जोखिम के कम करने के लिए, एक मजबूत शासन आवश्यक बा। स्वास्थ्य संस्थानों के लिए जरूरी बा कि इहो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिस्टम के अपनावे से पहले मूल्यांकन करने के लिए समर्पित समितियां गठित करे। इहन समितियों के लिए जरूरी बा कि डेवलपर इस्तेमाल के लिए पूर्ण मैनुअल, प्रशिक्षण सत्र और सुरक्षा दिशानिर्देश प्रदान करे। सिस्टम के प्रदर्शन के लगातार निगरानी भी जरूरी बा ताकि किसी भी गिरावट या मॉडल के विचलन के पता लगावे जा सके। चिकित्सा समाज और चिकित्सा संस्थानों के पास भी इहन टूल के इस्तेमाल करने वाले सर्जन के प्रशिक्षण और प्रमाणीकरण के लिए मानक स्थापित करने में भूमिका बा।

अंत में, अस्पताल, डेवलपर और नियमनकर्ताओं के बीच सहयोग इहन अभ्यास के समन्वय और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सर्जरी में सुरक्षित और नैतिक इस्तेमाल के लिए आवश्यक बा। इहन बिना, तकनीकी प्रगति मरीज के सुरक्षा और देखभाल के गुणवत्ता के खर्च पर हो सकत बा।

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Références des contenus

Référence officielle

DOI : https://doi.org/10.1007/s00464-026-12881-8

Titre : Risk and liability in the deployment of AI systems for surgery: a SAGES white paper

Revue : Surgical Endoscopy

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Daniel A. Hashimoto; Jayson S. Marwaha; Sharon A. Lee; Steven Schwaitzberg; Mindy N. Duffourc