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सर्जरी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता बड़े कानूनी और नैतिक चुनौतियाँ खड़ी करती है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता धीरे-धीरे सर्जरी को बदल रही है, जो ऑपरेशन की योजना बनाने, रियल-टाइम सहायता प्रदान करने और यहां तक कि कुछ स्वायत्त कार्यों को भी सुधार रही है। फिर भी, इसके अपनाने से तकनीकी, मानवीय, कानूनी और नैतिक जोखिम पैदा हो रहे हैं, जिनका वर्तमान नियमों द्वारा अभी तक ठीक से समाधान नहीं किया गया है।

सर्जरी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ निदान या उपचार में गलतियाँ कर सकती हैं, मरीजों की सूचित सहमति को खतरे में डाल सकती हैं या उनकी निजता का उल्लंघन कर सकती हैं। ये जोखिम मुख्य रूप से तीन स्रोतों से आते हैं: उपकरण की अपनी सीमाएं, इसके उपयोग से जुड़ी मानवीय गलतियाँ, और इसके तैनाती के दौरान संगठनात्मक कमियाँ। उदाहरण के लिए, एक खराब तरीके से प्रशिक्षित एल्गोरिदम डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को बढ़ा सकता है, जिससे कुछ मरीज समूहों के लिए अनुचित सिफारिशें हो सकती हैं। इसी तरह, एक सर्जन एल्गोरिदम की एक गलत लेकिन विश्वासयोग्य सिफारिश पर अत्यधिक भरोसा कर सकता है, जिससे अपना स्वयं का नैदानिक निर्णय छोड़ सकता है।

वर्तमान कानूनी ढांचे, जैसे यूरोपीय संघ या संयुक्त राज्य अमेरिका के, इन तकनीकों को उनके जोखिम स्तर के अनुसार वर्गीकृत करके नियंत्रित करने का प्रयास कर रहे हैं। इसके बाद परीक्षण, डेटा प्रबंधन और साइबर सुरक्षा के मामलों में आवश्यकताएं भिन्न होती हैं। हालांकि, ये नियम नवाचारों के गति को बनाए रखने में असमर्थ हैं, खासकर उन मॉडलों के सामने जो लगातार सीखने और अनुकूलन करने में सक्षम हैं। मरीजों के डेटा की सुरक्षा भी एक महत्वपूर्ण मुद्दा बनी हुई है। यूरोप में, सामान्य डेटा सुरक्षा नियम डेटा का उपयोग करने के लिए सख्त नियम लागू करते हैं, जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका में, वर्तमान कानून की कमियों के कारण मरीजों के डेटा की पुनः पहचान का जोखिम बना रहता है, भले ही वे गुमनाम हों।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिचय के साथ सूचित सहमति और भी जटिल हो जाती है। मरीज, अक्सर इन तकनीकों से परिचित नहीं होते, इनसे असंवेदनशील अपेक्षाएं या फिर अनावश्यक डर विकसित कर सकते हैं। सर्जनों को स्पष्ट रूप से उपकरण की भूमिका की व्याख्या करनी चाहिए: क्या यह निदान में सहायता है, नेविगेशन गाइड है, या ऑपरेशन के दौरान सक्रिय सहायक है? उन्हें उन गारंटियों का भी वर्णन करना चाहिए, जैसे उपकरण की सिफारिशों को सत्यापित करने और उनके विरुद्ध जाने की उनकी क्षमता। इसके अलावा, सर्जनों को मरीजों को अपनी स्वयं की प्रशिक्षण और इन प्रणालियों के साथ अपने अनुभव के बारे में भी सूचित करना चाहिए।

चिकित्सा गलती की स्थिति में जिम्मेदारी का सवाल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के साथ और भी जटिल हो जाता है। पारंपरिक रूप से, सर्जन ऑपरेशन थियेटर में लिए गए सभी निर्णयों की पूरी जिम्मेदारी लेता है। लेकिन अगर कोई प्रणाली एक गलत सिफारिश देती है, जिससे नुकसान होता है, तो जिम्मेदार कौन है? क्या सर्जन जो सिफारिश का पालन करता है, डेवलपर जो डिजाइन में दोष रखता है, या संस्थान जो लापरवाही से प्रणाली को लागू करता है? अदालतें निर्माताओं को जिम्मेदार ठहरा सकती हैं अगर कोई दोषपूर्ण या खराब तरीके से परीक्षण किया गया एल्गोरिदम गलती का कारण बनता है। अस्पताल, अपनी ओर, अगर वे किसी अमान्य या खराब तरीके से बनाए रखे गए प्रणाली का उपयोग करते हैं, तो उन्हें लापरवाह माना जा सकता है। सर्जन को, अपनी ओर, देखभाल के मानकों का पालन करना होता है और वह उपकरण को दोष देकर अपनी जिम्मेदारी से मुक्त नहीं हो सकता।

जोखिम केवल चिकित्सा गलतियों तक सीमित नहीं हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के गलत उपयोग से मरीज और सर्जन के बीच विश्वास भी कम हो सकता है। अगर मरीज को लगता है कि निर्णय एक एल्गोरिदम द्वारा लिए जा रहे हैं, न कि उनके डॉक्टर द्वारा, तो विश्वास का रिश्ता कमजोर हो सकता है। इसके अलावा, पारदर्शिता का अभाव या उपकरण की कोई गलती इस विश्वास को स्थायी रूप से नुकसान पहुंचा सकती है, चाहे वह क्लिनिशियन के प्रति हो या पूरे स्वास्थ्य प्रणाली के प्रति।

इन जोखिमों को कम करने के लिए, एक मजबूत शासन आवश्यक है। स्वास्थ्य संस्थानों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का मूल्यांकन करने के लिए समर्पित समितियाँ स्थापित करनी चाहिए, उन्हें अपनाने से पहले। इन समितियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेवलपर उपयोग के लिए पूर्ण मैनुअल, प्रशिक्षण सत्र और सुरक्षा दिशानिर्देश प्रदान करें। प्रणाली के प्रदर्शन की निरंतर निगरानी भी आवश्यक है ताकि किसी भी गिरावट या विचलन का पता लगाया जा सके। चिकित्सा समाजों और संस्थानों को भी सर्जनों के प्रशिक्षण और प्रमाणीकरण के लिए मानक स्थापित करने में भूमिका निभानी चाहिए, जो इन उपकरणों का उपयोग करते हैं।

अंत में, अस्पतालों, डेवलपर्स और नियामकों के बीच सहयोग इन प्रथाओं को समन्वित करने और सर्जरी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सुरक्षित और नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है। इसके बिना, तकनीकी प्रगति मरीजों की सुरक्षा और देखभाल की गुणवत्ता के खर्च पर हो सकती है।

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सामग्री संदर्भ

आधिकारिक संदर्भ

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

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

जर्नल: Surgical Endoscopy

प्रकाशक: Springer Science and Business Media LLC

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