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EV0518

ज्ञान से कार्य तक: चिकित्सा शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक नया भूमिका-आधारित दक्षता ढाँचा

FROM KNOWLEDGE TO ACTION: A NEW ROLE-BASED COMPETENCY FRAMEWORK FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICAL EDUCATION

चिकित्सा शिक्षा के लिए एक भूमिका-आधारित दक्षता ढाँचा प्रस्तावित किया गया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता को आठ प्रमुख दक्षता क्षेत्रों और तीन नैदानिक भूमिकाओं के माध्यम से प्रेक्षणीय पेशेवर व्यवहारों में रूपांतरित करता है।

पोस्टर में बताया गया है कि निदान, पूर्वानुमान, उपचार, प्रबंधन और संचार के क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग लगातार बढ़ने के बावजूद, चिकित्सा छात्र और चिकित्सक इसके जिम्मेदार नैदानिक उपयोग के लिए स्वयं को सीमित रूप से ही तैयार मानते हैं। इसी संदर्भ में, एक अद्यतन दक्षता ढाँचा (competency framework) विकसित करने का उद्देश्य रखा गया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता (AI literacy) को सुरक्षित और जवाबदेह नैदानिक देखभाल के लिए आवश्यक प्रेक्षणीय पेशेवर व्यवहारों में रूपांतरित करे। अध्ययन में अनुभवजन्य आँकड़े प्रस्तुत नहीं किए गए हैं; यह एक वैचारिक शैक्षिक ढाँचा प्रस्तावित करता है, जिसका आधार यह अवलोकन है कि मौजूदा ढाँचे डिजिटल दक्षताओं को अधिकाधिक मान्यता दे रहे हैं, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता-विशिष्ट दक्षताएँ अब भी असंगत हैं और मुख्यतः अधिगम उद्देश्यों तथा ज्ञान क्षेत्रों के रूप में, ज्ञान-केंद्रित (knowledge oriented) दृष्टिकोण से संरचित हैं। प्रस्तावित ढाँचे में आठ एकीकृत दक्षता क्षेत्र शामिल हैं: बुनियादी कृत्रिम बुद्धिमत्ता साक्षरता और मूल अवधारणाएँ; डेटा साक्षरता, पक्षपात और सांख्यिकीय तर्क; नैदानिक संदर्भ में कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का समालोचनात्मक मूल्यांकन; मानव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच सहयोग तथा पेशेवर जवाबदेही; नैतिक, कानूनी और सामाजिक जिम्मेदारी; रोगी के साथ संचार और साझा निर्णय-निर्माण; अंतर्विषयक और प्रणाली-स्तरीय सहयोग; पाठ्यक्रम में एकीकरण, मापन एवं मूल्यांकन और आजीवन विकास। इन क्षेत्रों के साथ तीन नैदानिक भूमिकाएँ परिभाषित की गई हैं: समालोचनात्मक मूल्यांकनकर्ता (critical appraiser), अर्थात नैदानिक उपयुक्तता, अभिप्रेत उपयोग, सीमाओं और बाह्य वैधता (external validity) का मूल्यांकन करने वाली भूमिका; व्याख्याकार और संचारकर्ता (interpreter and communicator), अर्थात संभाव्यतात्मक परिणामों की व्याख्या करने, उन्हें रोगी-विशिष्ट संदर्भ से जोड़ने, अनिश्चितता को संप्रेषित करने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-समर्थित निर्णयों का दस्तावेजीकरण करने वाली भूमिका; सुरक्षा संरक्षक (safety steward), अर्थात स्वचालन पक्षपात (automation bias) और अत्यधिक भरोसे का पता लगाने, प्रणाली-स्तरीय जोखिमों तथा बार-बार होने वाली विफलताओं को पहचानने और समीक्षा तथा मामले को उच्चतर स्तर पर भेजने की प्रक्रियाएँ शुरू करने वाली भूमिका। पोस्टर इस बात पर जोर देता है कि इस ढाँचे को लागू करने के लिए शिक्षकों हेतु संकाय विकास और पर्याप्त प्रशिक्षण, प्रशिक्षण की पूरी अवधि में पाठ्यक्रम का एकीकरण तथा स्नातकोत्तर और सतत शिक्षा आवश्यक हैं। इसके अतिरिक्त, वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों या सिमुलेशन, शासन संरचनाओं, डेटा संरक्षण और जवाबदेही प्रक्रियाओं से युक्त संस्थागत तैयारी भी जरूरी है। मानसिक स्वास्थ्य जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में, जहाँ चिकित्सीय गठबंधन, डिजिटल फीनोटाइपिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-मध्यस्थ जोखिम पूर्वानुमान विशिष्ट नैतिक समस्याएँ उत्पन्न करते हैं, रोगियों की चिंताओं का समाधान करने का भी विशेष उल्लेख किया गया है। निष्कर्षतः, यह तर्क दिया गया है कि चिकित्सकों को वास्तविक नैदानिक और सामाजिक-तकनीकी परिवेशों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता-समर्थित निर्णयों का मूल्यांकन, व्याख्या और संप्रेषण करना चाहिए, आवश्यक होने पर उन्हें निष्प्रभावी करना (override), उनका औचित्य स्पष्ट करना और मामलों को उच्चतर स्तर पर भेजना चाहिए। पोस्टर में किसी नमूने, सांख्यिकीय विश्लेषण या संख्यात्मक परिणाम की जानकारी नहीं दी गई है।

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