સમાચાર

ઓપનએઆઈનું ચેટજીપીટી (ચેટ જનરેટિવ પ્રીટ્રેઇન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર) એક કૃત્રિમ બુદ્ધિ (એઆઈ) સંચાલિત ચેટબોટ છે જે ઇતિહાસમાં સૌથી ઝડપથી વિકસતી ઇન્ટરનેટ એપ્લિકેશન બની ગઈ છે. જનરેટિવ એઆઈ, જેમાં જીપીટી જેવા મોટા ભાષા મોડેલનો સમાવેશ થાય છે, તે માનવો દ્વારા જનરેટ કરેલા ટેક્સ્ટ જેવું જ ટેક્સ્ટ જનરેટ કરે છે અને માનવ વિચારોની નકલ કરે છે. ઇન્ટર્ન અને ક્લિનિશિયનો પહેલેથી જ ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે, અને તબીબી શિક્ષણ વાડ પર રહેવાનું પરવડી શકે તેમ નથી. તબીબી શિક્ષણ ક્ષેત્રે હવે એઆઈની અસરનો સામનો કરવો પડશે.

દવા પર AI ની અસર વિશે ઘણી વાજબી ચિંતાઓ છે, જેમાં AI દ્વારા માહિતી બનાવવાની અને તેને હકીકત તરીકે રજૂ કરવાની સંભાવના (જેને "ભ્રમ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે), દર્દીની ગોપનીયતા પર AI ની અસર અને સ્ત્રોત ડેટામાં પૂર્વગ્રહનો સમાવેશ થવાનું જોખમ શામેલ છે. પરંતુ અમને ચિંતા છે કે આ તાત્કાલિક પડકારો પર ફક્ત ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાથી તબીબી શિક્ષણ પર AI ના ઘણા વ્યાપક પરિણામો અસ્પષ્ટ થઈ જાય છે, ખાસ કરીને તે રીતે કે ટેકનોલોજી ભવિષ્યની પેઢીઓના ઇન્ટર્ન અને ચિકિત્સકોના વિચારસરણી માળખા અને સંભાળ પેટર્નને આકાર આપી શકે છે.

સમગ્ર ઇતિહાસમાં, ટેકનોલોજીએ ચિકિત્સકોના વિચારવાની રીતને બદલી નાખી છે. 19મી સદીમાં સ્ટેથોસ્કોપની શોધથી શારીરિક તપાસમાં અમુક હદ સુધી સુધારો અને સંપૂર્ણતાનો વિકાસ થયો, અને પછી ડાયગ્નોસ્ટિક ડિટેક્ટીવની સ્વ-વિભાવના ઉભરી આવી. તાજેતરમાં, માહિતી ટેકનોલોજીએ ક્લિનિકલ તર્કના મોડેલને ફરીથી આકાર આપ્યો છે, જેમ કે સમસ્યા-લક્ષી તબીબી રેકોર્ડ્સના શોધક લોરેન્સ વીડ કહે છે: ચિકિત્સકો ડેટા કેવી રીતે બનાવે છે તે આપણા વિચારવાની રીતને અસર કરે છે. આધુનિક આરોગ્યસંભાળ બિલિંગ માળખાં, ગુણવત્તા સુધારણા પ્રણાલીઓ અને વર્તમાન ઇલેક્ટ્રોનિક તબીબી રેકોર્ડ્સ (અને તેમની સાથે સંકળાયેલી બિમારીઓ) આ રેકોર્ડિંગ અભિગમથી ખૂબ પ્રભાવિત થયા છે.

ChatGPT 2022 ના પાનખરમાં શરૂ થયું હતું, અને ત્યારથી મહિનાઓમાં, તેની ક્ષમતાએ દર્શાવ્યું છે કે તે ઓછામાં ઓછું સમસ્યા-લક્ષી તબીબી રેકોર્ડ જેટલું જ વિક્ષેપકારક છે. ChatGPT એ યુએસ મેડિકલ લાઇસન્સિંગ પરીક્ષા અને ક્લિનિકલ થિંકિંગ પરીક્ષા પાસ કરી છે અને ચિકિત્સકોના ડાયગ્નોસ્ટિક થિંકિંગ મોડની નજીક છે. ઉચ્ચ શિક્ષણ હવે "કોલેજ કોર્સ નિબંધો માટે રસ્તાના અંત" સાથે ઝઝૂમી રહ્યું છે, અને મેડિકલ સ્કૂલમાં અરજી કરતી વખતે વિદ્યાર્થીઓ દ્વારા સબમિટ કરવામાં આવતા વ્યક્તિગત નિવેદન સાથે પણ ટૂંક સમયમાં આવું જ બનશે. મોટી આરોગ્યસંભાળ કંપનીઓ યુએસ આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલીમાં AI ને વ્યાપક અને ઝડપથી ગોઠવવા માટે ટેકનોલોજી કંપનીઓ સાથે કામ કરી રહી છે, જેમાં તેને ઇલેક્ટ્રોનિક તબીબી રેકોર્ડ્સ અને વૉઇસ ઓળખ સોફ્ટવેરમાં એકીકૃત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. ડોકટરોના કેટલાક કામને સંભાળવા માટે રચાયેલ ચેટબોટ્સ બજારમાં આવી રહ્યા છે.

સ્પષ્ટપણે, તબીબી શિક્ષણનું લેન્ડસ્કેપ બદલાઈ રહ્યું છે અને બદલાઈ ગયું છે, તેથી તબીબી શિક્ષણનો સામનો કરવો પડે છે અસ્તિત્વમાં રહેલી પસંદગી: શું તબીબી શિક્ષકો ચિકિત્સક તાલીમમાં AI ને એકીકૃત કરવા અને તબીબી કાર્યમાં આ પરિવર્તનશીલ તકનીકનો સુરક્ષિત અને યોગ્ય રીતે ઉપયોગ કરવા માટે ચિકિત્સક કાર્યબળને સભાનપણે તૈયાર કરવા માટે પહેલ કરે છે? અથવા કાર્યકારી કાર્યક્ષમતા અને નફો મેળવવા માંગતા બાહ્ય દળો નક્કી કરશે કે બંને કેવી રીતે ભેગા થાય છે? અમે દ્રઢપણે માનીએ છીએ કે કોર્સ ડિઝાઇનર્સ, ચિકિત્સક તાલીમ કાર્યક્રમો અને આરોગ્યસંભાળ નેતાઓ, તેમજ માન્યતા પ્રાપ્ત સંસ્થાઓએ AI વિશે વિચારવાનું શરૂ કરવું જોઈએ.

મેડિકલ સ્કૂલો બેવડા પડકારનો સામનો કરે છે: તેમને વિદ્યાર્થીઓને ક્લિનિકલ કાર્યમાં AI કેવી રીતે લાગુ કરવું તે શીખવવાની જરૂર છે, અને તેમને મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ અને શૈક્ષણિક સંસ્થાઓમાં AI લાગુ કરતા ફેકલ્ટી સાથે વ્યવહાર કરવાની જરૂર છે. મેડિકલ વિદ્યાર્થીઓ પહેલાથી જ તેમના અભ્યાસમાં AI લાગુ કરી રહ્યા છે, ચેટબોટ્સનો ઉપયોગ કરીને રોગ વિશે રચનાઓ ઉત્પન્ન કરી રહ્યા છે અને શિક્ષણના મુદ્દાઓની આગાહી કરી રહ્યા છે. શિક્ષકો વિચારી રહ્યા છે કે AI તેમને પાઠ અને મૂલ્યાંકન ડિઝાઇન કરવામાં કેવી રીતે મદદ કરી શકે છે.

મેડિકલ સ્કૂલના અભ્યાસક્રમો લોકો દ્વારા ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે તે વિચાર અનિશ્ચિતતાનો સામનો કરી રહ્યો છે: મેડિકલ સ્કૂલો તેમના અભ્યાસક્રમમાં સામગ્રીની ગુણવત્તાને કેવી રીતે નિયંત્રિત કરશે જે લોકો દ્વારા કલ્પના કરવામાં આવી ન હતી? જો વિદ્યાર્થીઓ સોંપણીઓ પૂર્ણ કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે તો શાળાઓ શૈક્ષણિક ધોરણો કેવી રીતે જાળવી શકે? ભવિષ્યના ક્લિનિકલ લેન્ડસ્કેપ માટે વિદ્યાર્થીઓને તૈયાર કરવા માટે, મેડિકલ સ્કૂલોએ ક્લિનિકલ કૌશલ્ય અભ્યાસક્રમો, ડાયગ્નોસ્ટિક રિઝનિંગ અભ્યાસક્રમો અને વ્યવસ્થિત ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસ તાલીમમાં AI ના ઉપયોગ વિશે શિક્ષણને એકીકૃત કરવાનું સખત કાર્ય શરૂ કરવાની જરૂર છે. પ્રથમ પગલા તરીકે, શિક્ષકો સ્થાનિક શિક્ષણ નિષ્ણાતો સુધી પહોંચી શકે છે અને તેમને અભ્યાસક્રમને અનુકૂલિત કરવા અને અભ્યાસક્રમમાં AI ને સમાવિષ્ટ કરવાના રસ્તાઓ વિકસાવવા માટે કહી શકે છે. ત્યારબાદ સુધારેલા અભ્યાસક્રમનું સખત મૂલ્યાંકન કરવામાં આવશે અને પ્રકાશિત કરવામાં આવશે, જે પ્રક્રિયા હવે શરૂ થઈ ગઈ છે.

સ્નાતક તબીબી શિક્ષણ સ્તરે, રહેવાસીઓ અને તાલીમ નિષ્ણાતોએ ભવિષ્ય માટે તૈયારી કરવાની જરૂર છે જ્યાં AI તેમની સ્વતંત્ર પ્રેક્ટિસનો એક અભિન્ન ભાગ હશે. તાલીમ લેતા ચિકિત્સકોએ AI સાથે કામ કરવામાં આરામદાયક હોવા જોઈએ અને તેની ક્ષમતાઓ અને મર્યાદાઓને સમજવી જોઈએ, બંને તેમની ક્લિનિકલ કુશળતાને ટેકો આપવા માટે અને કારણ કે તેમના દર્દીઓ પહેલેથી જ AI નો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે.

ઉદાહરણ તરીકે, ChatGPT દર્દીઓ માટે સમજવામાં સરળ ભાષાનો ઉપયોગ કરીને કેન્સર સ્ક્રીનીંગ ભલામણો કરી શકે છે, જોકે તે 100% સચોટ નથી. AI નો ઉપયોગ કરીને દર્દીઓ દ્વારા કરવામાં આવેલા પ્રશ્નો અનિવાર્યપણે ડૉક્ટર-દર્દીના સંબંધોને બદલી નાખશે, જેમ કે વાણિજ્યિક આનુવંશિક પરીક્ષણ ઉત્પાદનો અને ઓનલાઈન તબીબી સલાહકાર પ્લેટફોર્મના પ્રસારે બહારના દર્દીઓના ક્લિનિક્સમાં વાતચીત બદલી નાખી છે. આજના રહેવાસીઓ અને તાલીમ નિષ્ણાતો પાસે 30 થી 40 વર્ષ આગળ છે, અને તેમને ક્લિનિકલ દવામાં થતા ફેરફારોને અનુકૂલન કરવાની જરૂર છે.

તબીબી શિક્ષકોએ નવા તાલીમ કાર્યક્રમો ડિઝાઇન કરવા માટે કામ કરવું જોઈએ જે રહેવાસીઓ અને નિષ્ણાત તાલીમ આપનારાઓને AI માં "અનુકૂલનશીલ કુશળતા" બનાવવામાં મદદ કરે, જે તેમને ભવિષ્યમાં પરિવર્તનના મોજાઓને નેવિગેટ કરવામાં સક્ષમ બનાવે. એક્રેડિટેશન કાઉન્સિલ ફોર ગ્રેજ્યુએટ મેડિકલ એજ્યુકેશન જેવી સંચાલક સંસ્થાઓ AI શિક્ષણ વિશેની અપેક્ષાઓને તાલીમ કાર્યક્રમની નિયમિત આવશ્યકતાઓમાં સમાવી શકે છે, જે અભ્યાસક્રમના ધોરણોનો આધાર બનાવશે, તાલીમ કાર્યક્રમોને તેમની તાલીમ પદ્ધતિઓ બદલવા માટે પ્રેરિત કરશે. છેલ્લે, ક્લિનિકલ સેટિંગ્સમાં પહેલાથી જ કાર્યરત ચિકિત્સકોએ AI થી પરિચિત થવાની જરૂર છે. વ્યાવસાયિક સમાજો તેમના સભ્યોને તબીબી ક્ષેત્રમાં નવી પરિસ્થિતિઓ માટે તૈયાર કરી શકે છે.

તબીબી પ્રેક્ટિસમાં AI ની ભૂમિકા અંગે ચિંતાઓ નાની નથી. દવામાં શિક્ષણનું જ્ઞાનાત્મક એપ્રેન્ટિસશીપ મોડેલ હજારો વર્ષોથી ચાલ્યું આવે છે. તબીબી વિદ્યાર્થીઓ તેમની તાલીમના પહેલા દિવસથી જ AI ચેટબોટ્સનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરે છે ત્યારે આ મોડેલ પર કેવી અસર પડશે? શીખવાની થિયરી ભાર મૂકે છે કે જ્ઞાન અને કૌશલ્ય વૃદ્ધિ માટે સખત મહેનત અને ઇરાદાપૂર્વકની પ્રેક્ટિસ આવશ્યક છે. જ્યારે કોઈપણ પ્રશ્નનો જવાબ બેડસાઇડ પર ચેટબોટ દ્વારા તાત્કાલિક અને વિશ્વસનીય રીતે આપી શકાય ત્યારે ચિકિત્સકો કેવી રીતે અસરકારક જીવનભર શીખનારા બનશે?

નૈતિક માર્ગદર્શિકા એ તબીબી પ્રેક્ટિસનો પાયો છે. જ્યારે અપારદર્શક અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા નૈતિક નિર્ણયોને ફિલ્ટર કરતા AI મોડેલ્સ દ્વારા સહાય કરવામાં આવે ત્યારે દવા કેવી દેખાશે? લગભગ 200 વર્ષોથી, ચિકિત્સકોની વ્યાવસાયિક ઓળખ આપણા જ્ઞાનાત્મક કાર્યથી અવિભાજ્ય રહી છે. જ્યારે મોટાભાગનું જ્ઞાનાત્મક કાર્ય AI ને સોંપવામાં આવશે ત્યારે ડોકટરો માટે દવાનો અભ્યાસ કરવાનો અર્થ શું હશે? આમાંથી કોઈ પણ પ્રશ્નનો જવાબ હાલમાં આપી શકાતો નથી, પરંતુ આપણે તેમને પૂછવાની જરૂર છે.

ફિલોસોફર જેક્સ ડેરિડાએ ફાર્માકોનનો ખ્યાલ રજૂ કર્યો હતો, જે "દવા" અથવા "ઝેર" બંને હોઈ શકે છે, અને તે જ રીતે, AI ટેકનોલોજી તકો અને જોખમો બંને રજૂ કરે છે. આરોગ્યસંભાળના ભવિષ્ય માટે ઘણું બધું દાવ પર હોવાથી, તબીબી શિક્ષણ સમુદાયે AI ને ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસમાં એકીકૃત કરવામાં આગેવાની લેવી જોઈએ. પ્રક્રિયા સરળ નહીં હોય, ખાસ કરીને ઝડપથી બદલાતી પરિસ્થિતિઓ અને માર્ગદર્શન સાહિત્યના અભાવને ધ્યાનમાં રાખીને, પરંતુ પેન્ડોરા બોક્સ ખુલી ગયું છે. જો આપણે આપણા પોતાના ભવિષ્યને આકાર નહીં આપીએ, તો શક્તિશાળી ટેક કંપનીઓ કામ સંભાળવામાં ખુશ થશે.