COVID-19 महामारी के दौरान, देश भर के अस्पताल अत्यधिक दबाव में काम कर रहे थे। रोगियों की संख्या बढ़ने के साथ चिकित्सकों में थकान बढ़ रही थी, और लंबे समय से सहन की जा रही अक्षमताओं के अचानक तत्काल परिणाम सामने आने लगे।
हालांकि इन कई परिचालन चुनौतियों, विशेष रूप से क्लिनिकल दस्तावेज़ीकरण से संबंधित, को संबोधित करने के लिए उपकरण और तकनीकें पहले से मौजूद थीं, स्वास्थ्य सेवा की प्रकृति यह जटिल बना देती है कि नई तकनीक कब और कैसे शुरू की जाए। ZyDoc Medical Transcription के मुख्य तकनीकी अधिकारी Nick F. Hernandez के लिए, संकट ने स्वास्थ्य सेवा में नवाचार पर एक मौलिक बाधा को उजागर किया। यहां तक कि जब सिद्ध तकनीक राहत का वादा करती है, तब भी इसे शुरू करने के कार्य में जोखिम होता है, जो अक्सर पहले चिकित्सकों द्वारा और अंततः रोगियों द्वारा वहन किया जाता है।
"समय को अक्सर एक तकनीकी या परिचालन चिंता के रूप में माना जाता है जबकि यह वास्तव में एक नैतिक मुद्दा है," Hernandez कहते हैं। "सही क्षण की प्रतीक्षा करके, हम अनजाने में उन प्रणालियों को संरक्षित कर सकते हैं जो पहले से ही उन लोगों को विफल कर रही हैं जो उन पर निर्भर हैं।"
महामारी के दौरान स्वास्थ्य पेशेवरों का समर्थन करने के लिए, ZyDoc, एक प्रारंभिक चरण की कंपनी जो क्लिनिकल दस्तावेज़ीकरण और वर्कफ़्लो दक्षता पर केंद्रित है, ने दुर्लभ क्लिनिकल समय का उपभोग करने वाले दस्तावेज़ीकरण के बोझ को कम करने में मदद के लिए अपनी तकनीक बिना किसी लागत के पेश की। "यह उत्पाद अपनाने या राजस्व के बारे में नहीं था," Hernandez कहते हैं। "यह इस बारे में था कि क्या सिद्ध तकनीक संकट के दौरान चिकित्सकों को अधिक रोगियों की देखभाल करने में सार्थक रूप से मदद कर सकती है।"
कई अस्पतालों ने संकट के बीच में नए उपकरण शुरू करने के बजाय मौजूदा प्रणालियों को जारी रखने का विकल्प चुना। एक समझने योग्य और परिचालन रूप से बचाव योग्य निर्णय, यह Hernandez के लिए शिक्षाप्रद साबित हुआ। इसने उनके दृष्टिकोण को स्पष्ट किया कि स्वास्थ्य सेवा में प्रभावी तकनीकी नेतृत्व के लिए यह अनुमान लगाना आवश्यक है कि नई तकनीक कैसे उतरेगी, और इसका प्रभाव पहले कौन महसूस करेगा।
"मैं सिर्फ यह नहीं पूछता, क्या यह तकनीकी रूप से सही है या क्या यह कम जोखिम वाला है?" वे कहते हैं। "मैं पूछता हूं, कुछ न करने की कीमत क्या है और वह कीमत कौन चुकाता है?"
स्वचालन और निर्णय के बीच रेखा खींचना
यह सवाल तेजी से जरूरी हो गया है क्योंकि स्वास्थ्य संगठन स्वचालन के लाभों और जोखिमों पर विचार करते हैं। कम के साथ अधिक करने के दबाव में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अक्सर अपने आप में एक समाधान के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। Hernandez इस प्रस्तुति को अत्यधिक सरलीकृत और संभावित रूप से जोखिम भरा मानते हैं।
"सबसे कठिन निर्णय इस बारे में नहीं हैं कि क्या स्वचालित किया जा सकता है," वे कहते हैं। "वे इस बारे में हैं कि क्या स्वचालित किया जाना चाहिए।" AI प्रणालियां संज्ञानात्मक भार को कम करने और दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालने में प्रभावी हैं, लेकिन वे संदर्भ, जवाबदेही, या नैतिक परिणामों को उस तरह से नहीं समझती हैं जैसे मनुष्य करते हैं। सॉफ्टवेयर विकास और क्लिनिकल समर्थन दोनों में, प्रभावशाली AI आउटपुट छोटी त्रुटियों को छुपा सकते हैं जो अनियंत्रित छोड़ दिए जाने पर प्रणालीगत जोखिम में बदल जाती हैं।
"AI को संज्ञानात्मक भार और प्रशासनिक बोझ को कम करना चाहिए," Hernandez कहते हैं, "लेकिन मानव निर्णय को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए जहां जवाबदेही, नैतिकता और विश्वास आवश्यक हैं।"
प्रतिभा पाइपलाइन का संरक्षण
स्वचालन की ओर धक्का ने एक कम दिखाई देने वाली समस्या भी पैदा की है। जैसे-जैसे संगठन AI द्वारा संवर्धित वरिष्ठ पेशेवरों पर अधिक भरोसा कर रहे हैं, कनिष्ठ और प्रवेश स्तर की भूमिकाएं गायब हो रही हैं।
"हम AI द्वारा संवर्धित वरिष्ठ प्रतिभा पर तेजी से निर्भर हो रहे हैं, जबकि उन भूमिकाओं को समाप्त कर रहे हैं जो भविष्य की वरिष्ठ प्रतिभा बनाती हैं," Hernandez कहते हैं। "यह सिर्फ एक कार्यबल समस्या नहीं है। यह एक सुरक्षा और लचीलापन समस्या है।" जिम्मेदार नवाचार का मतलब है ऐसी प्रणालियां डिजाइन करना जो सीखने के मार्गों को संरक्षित करती हैं।
स्वास्थ्य सेवा प्रणालियां समय के साथ विकसित निर्णय और वास्तविक दुनिया की जटिलता के संपर्क पर निर्भर करती हैं। AI अनुभवी पेशेवरों को तेज कर सकता है, लेकिन यह सीखने की प्रक्रिया या यह समझने की प्रक्रिया को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता कि प्रणालियां जिस तरह से व्यवहार करती हैं वे क्यों करती हैं। मानव विकास में जानबूझकर निवेश के बिना, संगठन अल्पकालिक रूप से उत्पादक बनने का जोखिम उठाते हैं जबकि विशेषज्ञता को खोखला करते हैं जो पेशे और समाज की भलाई दोनों के लिए महत्वपूर्ण है।
वास्तविकता में जीवित रहने वाला नवाचार
नियामक और क्लिनिकल दबावों के तहत नवाचार प्रदान करने के लिए स्वास्थ्य तकनीक प्रदाताओं से सर्वोत्तम की मांग होती है। Hernandez नवाचार को सुरक्षा, कठोरता और उन क्लिनिकल वातावरणों के लिए सम्मान के साथ संतुलित करने के लिए तीन प्रथाओं पर निर्भर करते हैं जहां तकनीक तैनात की जाती है।
एक है अति-इंजीनियरिंग का प्रतिरोध करना। स्वास्थ्य सेवा में, हर किनारे के मामले के लिए डिजाइन करना प्रगति को रोक सकता है इससे पहले कि चिकित्सक कभी मूल्य देखें। Hernandez सीमित शुरुआती संस्करणों का समर्थन करते हैं जो स्पष्ट रूप से असुरक्षित व्यवहार को अवरुद्ध करते हैं और आगे बढ़ते हैं, इस समझ के साथ कि प्रणालियां वास्तविक दुनिया की जरूरतों के उभरने पर विकसित हो सकती हैं।
"पूर्णता को अच्छे का दुश्मन न बनने दें," वे कहते हैं। "चिकित्सकों को अभी मूल्य चाहिए, महीनों बाद सैद्धांतिक पूर्णता नहीं।"
एक अन्य सर्वोत्तम अभ्यास है इस बात पर पूरा ध्यान देना कि कौन नहीं बोल रहा है। इंजीनियर और चिकित्सक अक्सर जोखिमों को जल्दी देखते हैं, लेकिन हमेशा उन्हें उठाने के लिए सुरक्षित या आमंत्रित महसूस नहीं करते हैं। उन आवाजों के लिए स्थान बनाने से उन अंधे धब्बों को सामने लाने में मदद मिलती है जो दैनिक वर्कफ़्लो में आसानी से अनदेखी की जाती हैं।
Hernandez टीमों को इस अपेक्षा के साथ बनाते हैं कि जटिल समस्याओं का कोई एक सही उत्तर नहीं होता है। जल्दी असहमति को प्रोत्साहित करके और विचारों को कई कोणों से दबाव-परीक्षण करके, टीमें व्यापार-बंद को जल्दी सामने लाती हैं और आगे के रास्ते के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले झूठी निश्चितता से बचती हैं।
CTO एक प्रणाली प्रबंधक के रूप में
जैसे-जैसे तकनीकी चक्र तेज होते हैं, Hernandez देखते हैं कि CTO की भूमिका मुख्य वास्तुकार से प्रणाली प्रबंधक में बदल रही है। उपकरण लगातार बदलते हैं, टीमें संकुचित होती हैं, और अपेक्षाएं बढ़ती हैं। जोखिम तत्काल उत्पादकता के लिए अनुकूलन करना है जबकि उन नींवों को नष्ट करना है जो दीर्घकालिक लचीलापन बनाए रखती हैं।
"AI अनुभवी पेशेवरों को तेज कर सकता है, लेकिन यह सीखने, निर्णय निर्माण, या यह समझने को प्रतिस्थापित नहीं करता कि प्रणालियां जिस तरह से व्यवहार करती हैं वे क्यों करती हैं," Hernandez कहते हैं।
प्रभावी तकनीकी नेता पहचानेंगे कि मानव क्षमता को संरक्षित करना अब एक मुख्य जिम्मेदारी है। जो संगठन निर्णय, संदर्भ और नैतिक तर्क में निवेश करते हैं वे उपकरणों के विकसित होने के साथ लचीले बने रहेंगे। जो नहीं करते हैं वे खुद को अत्यधिक स्वचालित प्रणालियों के साथ पा सकते हैं और कोई भी नहीं बचा है जो वास्तव में उन्हें समझता है।
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