मिडवाइफरी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय: भूमिकाएँ, सीमाएँ, मान्यता और नैतिकता

लाभ:

• जोखिम स्तर के अनुसार दाई के काम को हरे (आराम से उपयोग करें), पीले (समर्थन, सावधानी से) और लाल (कृत्रिम बुद्धिमत्ता तय नहीं करती) क्षेत्रों में अंतर करने की क्षमता
• मतिभ्रम के जोखिम को पहचानने और सत्यापन-कस्टमाइज़-लिंक अनुशासन के साथ प्रत्येक एआई आउटपुट को सुरक्षित करने की क्षमता
• गोपनीयता और जिम्मेदारी के सिद्धांतों को अपनाने और यह लागू करने की क्षमता कि नैदानिक ​​निर्णय हमेशा दाई और चिकित्सक के पास रहता है।

दाई का काम एक ऐसा पेशा है जो एक ही दिन में कई अलग-अलग काम एक साथ लाता है। एक दाई एक गर्भवती महिला के रक्तचाप को मापती है और सुबह परीक्षण के परिणामों का मूल्यांकन करती है, दोपहर में चिंतित गर्भवती माँ को शांत करती है, दोपहर में स्तनपान की स्थिति को सही करती है, शाम को प्रसवपूर्व शिक्षा विवरणिका तैयार करती है, और दिन के अंत में अपने नोट्स लिखती है। इस कार्य में से कुछ में जानकारी व्यवस्थित करना, पाठ तैयार करना और याद रखना शामिल है; उनमें से कुछ ऐसे नैदानिक ​​निर्णय हैं जिनमें त्रुटि की बहुत कम गुंजाइश होती है जो सीधे तौर पर मां और बच्चे के स्वास्थ्य से संबंधित होते हैं। यह पूरा मॉड्यूल आपको इन दोनों समूहों को स्पष्ट रूप से अलग करना और सुरक्षित सीमा के भीतर केवल पहले समूह में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना सिखाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (संक्षेप में एआई; कंप्यूटर सिस्टम जिन्हें बड़ी मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षित किया गया है और मानव भाषाओं में लिख और पढ़ सकते हैं) सही ढंग से उपयोग किए जाने पर दाई के काम में एक शक्तिशाली सहायता है। यहां हम विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम; एक प्रकार का एआई जो आपके अनुरूप पाठ तैयार करता है - उदाहरण के लिए, एक चैट सहायक) प्रकार के टूल के बारे में बात कर रहे हैं। ये उपकरण किसी पाठ को सारांशित करते हैं, ब्रोशर को सरल बनाते हैं, एक कहानी संकलित करते हैं, एक अपॉइंटमेंट संदेश लिखते हैं। लेकिन यह निदान नहीं करता, जोखिम का मूल्यांकन नहीं करता, या दवा की अनुशंसा नहीं करता। मुख्य सिद्धांत जिसे हम पूरे मॉड्यूल में दोहराएंगे वह है:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक सहायक है: यह ड्राफ्ट उत्पन्न करती है, याद दिलाती है, सरल बनाती है। निदान, जोखिम निर्णय, दवा और नैदानिक ​​मार्गदर्शन दाई और चिकित्सक की जिम्मेदारी है। एक असत्यापित एआई आउटपुट एक अहस्ताक्षरित रोगी नोट की तरह है; इसका स्वयं पर कोई बाध्यकारी प्रभाव नहीं है।

दाई के काम में AI वास्तव में क्या गति देता है?

दाई के काम में एआई के महत्व को समझने के लिए, आइए जोखिम स्तर के आधार पर चीजों को तीन क्षेत्रों में विभाजित करें। यह अंतर बाकी मॉड्यूल के लिए कंकाल है।

ग्रीन जोन - एआई का आराम से उपयोग करें (पाठ और सूचना कार्य): एक शैक्षिक ब्रोशर का मसौदा, गर्भवती महिला को नियुक्ति और तैयारी संदेश, एक जटिल चिकित्सा पाठ का सरल भाषा में अनुवाद करना, एक हैंडओवर नोट को सुव्यवस्थित करना, एक बहुभाषी सूचना पाठ का पहला अनुवाद, किसी विषय पर वर्तमान साहित्य कहां देखना है इसका रोड मैप। यहां AI समय बचाता है और जब दाई इसे पढ़ती है और सही करती है तो आउटपुट की त्रुटि आसानी से पकड़ में आ जाती है।

पीला क्षेत्र - एआई का उपयोग सावधानी से करें, केवल समर्थन के रूप में: एक कहानी में जोखिम कारकों को सूचीबद्ध करना (एक अनुस्मारक के रूप में, निर्णय के रूप में नहीं), एक लाल झंडा चेकलिस्ट बनाना, संभावित अंतर स्थितियों को "दिमाग में लाना"। यहां एआई एक चेकलिस्ट/भूल ढाल के रूप में कार्य कर सकता है; लेकिन दाई अपनी जानकारी से सूची में प्रत्येक आइटम को फ़िल्टर करती है और निर्णय दाई के पास रहता है।

रेड ज़ोन - एआई निर्णय नहीं लेता है: निदान करना (उदाहरण के लिए, प्रीक्लेम्पसिया निदान), जोखिम का मूल्यांकन करना और रेफरल निर्णय लेना, दवा और खुराक का निर्धारण करना, श्रम का प्रबंधन करना, आपातकालीन हस्तक्षेप निर्णय लेना। इस क्षेत्र में, AI आउटपुट अधिकतम एक इनपुट हो सकता है; कभी जिम्मेदारी नहीं ले सकते.

युक्ति: किसी कार्य को एआई को आउटसोर्स करने से पहले, अपने आप से एक प्रश्न पूछें: "यदि यह आउटपुट गलत है, तो किसे नुकसान होगा, और कितनी जल्दी?" यदि क्षति तुरंत और सीधे माँ/बच्चे को होती है, तो आप रेड ज़ोन में हैं; AI का उपयोग केवल पाठ को संपादित करने के लिए करें, उसका मूल्यांकन करने के लिए नहीं।

मतिभ्रम: एआई आश्वस्त क्यों दिखता है लेकिन गलत है

बड़े भाषा मॉडल की सबसे खतरनाक विशेषता मतिभ्रम है: मॉडल ऐसी जानकारी उत्पन्न करता है जो वास्तव में मौजूद नहीं है, धाराप्रवाह और आत्मविश्वासपूर्ण भाषा में, जैसे कि वह सच हो। "मुझे नहीं पता" कहने के बजाय, एआई एक विश्वसनीय निर्माण के साथ अंतर को भर सकता है। दाई के काम में इसके ठोस उदाहरणों में शामिल हैं: एक दिशानिर्देश कथन बनाना जो अस्तित्व में नहीं है, आत्मविश्वास से गलत दवा की खुराक निर्धारित करना, परख मूल्य के लिए गलत "सामान्य सीमा" देना, एक अध्ययन का हवाला देना जो वास्तव में प्रकाशित नहीं हुआ है।

मतिभ्रम कोई "ख़राबी" नहीं है बल्कि इन उपकरणों के काम करने के तरीके का एक स्वाभाविक परिणाम है; पूरी तरह से गायब नहीं होता. इसलिए, समाधान एआई पर भरोसा करना नहीं है, बल्कि स्वतंत्र स्रोत से प्रत्येक संख्यात्मक और नैदानिक ​​कथन को सत्यापित करना है। पाठ का प्रवाह सटीकता का प्रमाण नहीं है।

सत्यापन अनुशासन: एएनसी नियम

प्रत्येक एआई आउटपुट को जारी करने से पहले तीन चरणों से गुजरें। आइए इसे संक्षेप में ANC कहें: सत्यापित करें - अनुकूलित करें - कनेक्ट करें।

1. सत्यापित करें: वर्तमान आधिकारिक स्रोत (स्वास्थ्य मंत्रालय के दिशानिर्देश, संस्थान प्रोटोकॉल, विश्वसनीय पेशेवर गाइड) से पाठ में प्रत्येक संख्या, खुराक, परख मूल्य, साप्ताहिक सीमा और दिशानिर्देश विवरण को सत्यापित करें। जिस वाक्य को आप सत्यापित नहीं कर सकते उसे हटा दें।
2. अनुकूलित करें: सामान्य पाठ को इस गर्भवती महिला, इस संस्था, इस सांस्कृतिक संदर्भ के अनुरूप ढालें। एआई औसत रोगी के लिए लिखता है; आपके सामने एक वास्तविक व्यक्ति है.
3. लिंक: आउटपुट को नैदानिक ​​संदर्भ और जिम्मेदारी की श्रृंखला से लिंक करें: नोट जोड़ें "यह एक ड्राफ्ट है, दाई/चिकित्सक का अनुमोदन आवश्यक है", यदि आवश्यक हो तो चिकित्सक से परामर्श लें।

तीन मिनी मामले

केस 1 - ब्रोशर ड्राफ्ट (हरा क्षेत्र): एक दाई 20 छात्रों वाले गर्भावस्था स्कूल के लिए "गर्भावस्था पोषण" ब्रोशर तैयार करेगी। वह एआई से 350 शब्दों का एक सरल ड्राफ्ट मांगता है, इसे 8 मिनट में प्राप्त करता है, अपने संस्थान के आयरन-फोलिक एसिड प्रोटोकॉल के अनुसार 2 वाक्यों को सही करता है और इसे वितरित करता है। यदि उन्होंने इसे हाथ से लिखा होता, तो इसमें 45 मिनट लगते; एआई ने समय को लगभग 80% कम कर दिया और त्रुटि का जोखिम कम था क्योंकि दाई हर नंबर को सत्यापित करती थी।

केस 2 - नकली खुराक (लाल क्षेत्र में बदलाव): एक अन्य दाई ने YZ से पूछा "गर्भावस्था में आयरन की कमी वाले एनीमिया में आयरन की दैनिक खुराक क्या है?" वह पूछता है. एआई एक आश्वस्त संख्या देता है। जब दाई यह बात सीधे गर्भवती महिला को बताने वाली होती है, तो वह रुक जाती है और संस्थागत प्रोटोकॉल को देखती है; वह देखता है कि AI द्वारा दी गई सीमा प्रोटोकॉल से मेल नहीं खाती है। खुराक का निर्णय चिकित्सक का है; दाई AI आउटपुट का बिल्कुल भी उपयोग नहीं करती है। नियम काम कर गया: सत्यापन के बिना संख्यात्मक/नैदानिक ​​आउटपुट का उपयोग नहीं किया गया।

केस 3 - इतिहास संग्रह (पीला क्षेत्र): तीसरी दाई के पास 12-पेज की गर्भावस्था फ़ाइल (पहचान संबंधी जानकारी को छोड़कर) का एआई सारांश है और "मुख्य जोखिम कारकों" की एक सूची मांगती है। AI 6 आइटम तैयार करता है। दाई सूची पढ़ती है, उसे पता चलता है कि 1 आइटम को गलत समझा गया था, उसे हटा देती है, और 1 गायब आइटम जोड़ देती है। सूची कोई निर्णय नहीं है, बल्कि दाई के मूल्यांकन में एक इनपुट है।

कॉपी करने योग्य टेम्पलेट

आप नीचे दिए गए चार टेम्पलेट्स को अपने अभ्यास के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं। उन सभी में क्या समानता है: प्रॉम्प्ट में भूमिका, सीमा और सत्यापन आवश्यकता को फिर से लिखना।

भूमिका: आप एक अनुभवी दाई के लिए लिखने वाली कनिष्ठ सहायक हैं। कार्य: निम्नलिखित विषय पर गर्भवती महिलाओं के लिए एक सरल सूचनात्मक मसौदा लिखें। विषय: [विषय]नियम: - निदान न करें, दवा/खुराक की सिफारिश करें, जोखिम को स्तरीकृत करें। - कोई भी संख्या, खुराक या मार्गदर्शक वाक्य न लिखें जिसके बारे में आप निश्चित नहीं हैं; इसके बजाय "[दाई सत्यापित]" लेबल छोड़ें। - भाषा: छठी कक्षा का स्तर, छोटे वाक्य, पहली बार में चिकित्सा शब्द की व्याख्या करें। लंबाई: 300 शब्द या उससे कम।

निम्नलिखित AI आउटपुट को "सत्यापन नेत्र" से स्कैन करें। आउटपुट: [टेक्स्ट पेस्ट करें] बस मुझे इसकी एक सूची दें: 1) इसमें प्रत्येक संख्या, खुराक, सप्ताह और सामान्य रेंज विवरण (अलग से)। 2) प्रत्येक वाक्य जो दिशानिर्देश/प्रोटोकॉल का संदर्भ देता है। 3) प्रत्येक दावा निश्चित ("हमेशा", "कभी नहीं", "निश्चित रूप से") भाषा के साथ। ये वे आइटम हैं जिन्हें मैं हाथ से सत्यापित करूंगा; टिप्पणियाँ जोड़ना.

भूमिका: आप पाठ सरलीकरण सहायक हैं। कार्य: नीचे दिए गए मेडिकल पाठ को इस तरह से दोबारा लिखें कि एक हाई स्कूल स्नातक गर्भवती माँ समझ सके। अर्थ न बदलें, जानकारी जोड़ें या हटाएँ। यदि आप किसी शब्द को सरल नहीं बना सकते, तो उसे कोष्ठक में संक्षेप में समझाएँ। पाठ: [पाठ]

यह एक ड्राफ्ट हैंडओवर नोट है; इसमें नैदानिक ​​​​निर्णय शामिल नहीं है। निम्नलिखित बिखरे हुए नोट्स को शीर्षकों के अनुसार व्यवस्थित करें: [कहानी] [आज के निष्कर्ष] [क्रियाएँ] [अनुवर्ती कार्रवाई के लिए अनुस्मारक]। कोई भी नई जानकारी विफल नहीं है; यदि कोई फ़ील्ड गायब है, तो "[BLANK]" लिखें। कच्चा नोट: [नोट]

कमजोर संकेत/मजबूत संकेत

<w:tcPr><w:tcW w:type='dxa' w:w='2880'/></w:tcPr><w:p><w:r><w:rPr><w:b/></w:rPr><w:t>कमजोर प्रॉम्प्ट

शक्तिशाली संकेत

पाठ

"गर्भावस्था के दौरान आयरन के बारे में जानकारी दें"

"भूमिका: दाई सहायक। छठी कक्षा के स्तर पर, गर्भवती महिलाओं के लिए अधिकतम 250 शब्दों की एक सूचनात्मक रूपरेखा लिखें। खुराक/दवा की सिफारिश करें; जिस संख्या के बारे में आप निश्चित नहीं हैं उसे '[मिडवाइफ वेरिफाई]' के रूप में चिह्नित करें।"

निष्कर्ष

बिना स्रोत वाला, सत्यापित करने में कठिन पाठ जिसमें खुराक और दावे शामिल हैं

स्पष्ट सीमाओं और सत्यापित किए जाने वाले चिह्नित क्षेत्रों के साथ एक सुरक्षित रूप से संपादन योग्य मसौदा।

कमजोर संकेत पर, एआई जारी किया जाता है; यह आसानी से रेड जोन में प्रवेश कर जाता है। शक्तिशाली प्रॉम्प्ट में, भूमिका, सीमा, सत्यापन टैग और लंबाई को शुरुआत से परिभाषित किया गया है; आउटपुट दाई के नियंत्रण में रहता है।

नैतिकता और गोपनीयता: प्रारंभ से ही दो नियम

पहली इकाई से शुरू होकर, दो नैतिक सिद्धांत पूरे मॉड्यूल में लागू होते हैं। पहली गोपनीयता है: गर्भवती महिला का नाम, टीआर आईडी नंबर, फोन नंबर, फ़ाइल नंबर, पता जैसी पहचान संबंधी जानकारी कभी भी एआई को न लिखें (विवरण इकाई 9 में)। दूसरा, पारदर्शिता और जवाबदेही: एआई-जनित पाठ को किसी मानव द्वारा लिखे गए रूप में प्रस्तुत न करें; नैदानिक ​​दस्तावेज़ में दर्ज किया गया प्रत्येक कथन उस दाई के लिए ज़िम्मेदार है जिसने इसे अनुमोदित किया है।

सावधानी: एआई सांस्कृतिक "औसत" के अनुसार लिखता है; इसलिए, यह कुछ सामाजिक, धार्मिक या स्थानीय संवेदनाओं को नज़रअंदाज़ कर सकता है या ग़लत मान सकता है। दाई हमेशा सांस्कृतिक अनुकूलन करती है (विवरण इकाई 10 में)।

सामान्य गलतियाँ

• एआई से "निर्णय" मांगते हुए: "क्या मुझे इस गर्भवती महिला को रेफर करना चाहिए?" इस तरह के प्रश्न रेड जोन हैं; आप एआई से नहीं पूछ सकते.
• संख्याओं को सत्यापित किए बिना उनका उपयोग करना: पाठ में प्रत्येक संख्या, जैसे खुराक, सप्ताह, विश्लेषण अंतराल, की पुष्टि किए बिना छोड़ना सबसे आम और खतरनाक गलती है।
• पहचान संबंधी जानकारी लिखना: कोई भी जानकारी जो गर्भवती महिला को पहचानने योग्य बनाती है, उसे प्रॉम्प्ट में शामिल नहीं किया जाना चाहिए।
• सटीकता के साथ प्रवाह को भ्रमित करना: सिर्फ इसलिए कि पाठ अच्छी तरह से लिखा गया है इसका मतलब यह नहीं है कि इसकी सामग्री सही है।
• भूमिका और सीमा को नहीं लिखना: असीमित संकेत असीमित (और जोखिम भरा) आउटपुट उत्पन्न करते हैं।
• एकल आउटपुट पर भरोसा करना: महत्वपूर्ण पाठों पर, एआई को दूसरी "सत्यापन आंख" के रूप में फिर से चलाना और अपने स्वयं के आउटपुट को स्कैन करना उपयोगी है।

सारांश

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक शक्तिशाली सहायक है जो दाई के काम में पाठ और सूचना कार्य को गति देती है; लेकिन यह निदान, जोखिम, दवा और क्लिनिकल रेफरल जैसे निर्णयों को प्रतिस्थापित नहीं करता है। कार्यों को हरे (आराम से उपयोग करें), पीले (समर्थन, सावधानी से) और लाल (निर्णय लेने वाले) क्षेत्रों में विभाजित करें। मतिभ्रम के जोखिम के कारण प्रत्येक संख्यात्मक और नैदानिक ​​कथन को स्वतंत्र स्रोतों से सत्यापित करें; प्रत्येक आउटपुट को वैलिडेट-कस्टमाइज़-लिंक अनुशासन के माध्यम से पास करें। गोपनीयता और जिम्मेदारी के सिद्धांत पूरे मॉड्यूल में लागू होते हैं: निर्णय हमेशा व्यक्ति पर निर्भर करता है।

आवेदन कार्य

अपने स्वयं के 6 साप्ताहिक कार्य चुनें और प्रत्येक को हरे/पीले/लाल क्षेत्र में रखते हुए एक चार्ट बनाएं। ग्रीन ज़ोन में किसी व्यवसाय की रूपरेखा तैयार करने के लिए ऊपर दिए गए ब्रोशर टेम्पलेट का उपयोग करें; फिर "सत्यापन नेत्र" टेम्पलेट के साथ अपना स्वयं का प्रिंटआउट स्कैन करें और उन वस्तुओं को चिह्नित करें जिन्हें सत्यापन की आवश्यकता है। जिस नौकरी को आप रेड जोन में रखते हैं, उसके लिए दो वाक्यों में लिखें कि आप एआई का उपयोग क्यों नहीं करेंगे।

चेकलिस्ट

• [ ] मैंने कार्य को हरे/पीले/लाल क्षेत्र में रखा है; यदि यह लाल है, तो मैंने निर्णय के लिए AI का उपयोग नहीं किया।
• [ ] मैंने प्रॉम्प्ट में भूमिका, सीमा (कोई निदान/खुराक नहीं) और सत्यापन टैग लिखा।
• [ ] मैंने प्रिंटआउट में प्रत्येक संख्या, खुराक, सप्ताह और दिशानिर्देश विवरण को स्वतंत्र रूप से सत्यापित किया है।
• [ ] प्रॉम्प्ट में कोई पहचान संबंधी जानकारी दर्ज नहीं की गई थी।
• [ ] मैं आउटपुट को वैलिडेट-कस्टमाइज़-लिंक के चरणों से गुज़रा।
• [ ] मैं पुष्टि करता हूं कि क्लिनिकल दस्तावेज़ में दर्ज किए गए बयान के लिए मैं जिम्मेदार हूं।