क्या AI को डॉक्टर के क्लिनिक में प्रवेश की अनुमति दी जानी चाहिए? डॉक्टर बताते हैं "जहां इसका उपयोग करना चाहिए/जहां इससे बचना चाहिए"

1) डॉक्टर AI के खिलाफ नहीं हैं। समस्या "मरीज से सीधे बात करने वाले AI" की है

TechCrunch ने "डॉक्टर VS AI" के संघर्ष को नहीं दर्शाया है। बल्कि, डॉक्टर और निवेशक दोनों ही मानते हैं कि "स्वास्थ्य सेवा की अक्षमता को AI से सुधारा जा सकता है"। चिंता तब होती है जब AI **मरीज के साथ इंटरफेस** बन जाता है, जिससे जिम्मेदारी और सुरक्षा के मुद्दे अचानक गंभीर हो जाते हैं।

LinkedIn पर TechCrunch पोस्ट में भी, चिंता "AI खुद" नहीं थी, बल्कि "जब AI मरीजों के साथ बातचीत करना शुरू करता है, तो जिम्मेदारी की जगह अस्पष्ट हो जाती है" इस बिंदु पर केंद्रित थी। स्वास्थ्य सेवा एक ऐसा क्षेत्र है जहां अगर परिणाम खराब होते हैं, तो किसी को कानूनी, नैतिक और नैदानिक रूप से जिम्मेदार ठहराया जाता है।

2) "45% फेफड़ों के एम्बोलिज्म" जैसे मजबूत आंकड़े, चिकित्सा को विकृत कर सकते हैं

सर्जन और चिकित्सा AI क्षेत्र के नेता Sina Bari डॉक्टर ने एक अनुभव साझा किया जब एक मरीज ने AI द्वारा उत्पन्न उत्तर प्रस्तुत किया। सुझाई गई दवा के साथ "फेफड़ों के एम्बोलिज्म की संभावना 45%" का आंकड़ा था, लेकिन जांच करने पर यह पाया गया कि यह एक सीमित समूह के अध्ययन से था और उस मरीज पर लागू नहीं होता था।

यही चिकित्सा चैटबॉट्स की खतरनाक बात है।
चिकित्सा आंकड़े, जब लक्ष्य समूह, शर्तें, और पूर्वानुमान बदलते हैं, तो उनके अर्थ बदल जाते हैं। फिर भी **"संख्याएं मजबूत होती हैं"**। मरीज चिंतित हो जाते हैं, और डॉक्टर को "गलतफहमी को सुधारने" से चिकित्सा शुरू करनी पड़ती है। जितनी अधिक आत्मविश्वास से गलतियाँ बताई जाती हैं (जिसे भ्रम कहा जाता है), संचार लागत और जोखिम उतना ही बढ़ जाता है।

3) फिर भी Bari डॉक्टर ने "ChatGPT Health" से उम्मीद क्यों की

आश्चर्य की बात यह है कि Bari डॉक्टर ने इस अनुभव के बावजूद, OpenAI के ChatGPT Health में "चिंता से अधिक उम्मीद" दिखाई। कारण सरल है,मरीज पहले से ही AI से स्वास्थ्य परामर्श कर रहे हैं। इसलिए, अधिक निजी स्थान और सुरक्षा उपाय प्रदान करना और वास्तविकता के अनुसार इसे सुरक्षित रूप से "संस्थागत" करना बेहतर है।

ChatGPT Health स्वास्थ्य क्षेत्र की बातचीत को एक विशेष स्थान में विभाजित करता है और (OpenAI के अनुसार) इसे आधार मॉडल के प्रशिक्षण में उपयोग नहीं करने की नीति अपनाता है। इसके अलावा, चिकित्सा रिकॉर्ड अपलोड करने और Apple Health या MyFitnessPal जैसे ऐप्स के साथ एकीकरण के माध्यम से व्यक्तिगतता बढ़ाने की योजना भी बताई गई है।

4) "खतरनाक है इसलिए उपयोग न करें" का कोई मतलब नहीं है - 3 से 6 महीने की प्रतीक्षा की वास्तविकता

स्टैनफोर्ड के Nigam Shah डॉक्टर ने दिखाया कि चिकित्सा AI की चर्चा को केवल "सटीकता" तक सीमित नहीं किया जा सकता। प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल (प्राइमरी केयर) के लिए 3 से 6 महीने की प्रतीक्षा असामान्य नहीं है, और सवाल यह है कि "क्या आप असली डॉक्टर का छह महीने इंतजार करेंगे, या किसी गैर-डॉक्टर से बात करेंगे जो कुछ कर सकता है?"

यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है। अगर स्वास्थ्य सेवा की पहुंच पर्याप्त है, तो "AI खतरनाक है इसलिए उपयोग न करें" का विकल्प हो सकता है। लेकिन जिनके लिए चिकित्सा सेवा उपलब्ध नहीं है, या बहुत देर से है, AI **"शून्य से बेहतर"** के रूप में प्रवेश करता है। इसलिए चर्चा का केंद्र "क्या AI को प्रतिबंधित किया जा सकता है" नहीं है, बल्किदुर्घटनाओं को कम करने के लिए डिज़ाइन और प्रणाली कैसे बनाई जाएकी ओर बढ़ता है।

5) चिकित्सा AI का शॉर्टकट "मरीज के विकल्प" से अधिक "डॉक्टर के समय को पुनः प्राप्त करना" है

Shah डॉक्टर द्वारा सुझाया गया व्यावहारिक मार्ग, मरीजों के लिए चैट के बजाय **स्वास्थ्य सेवा प्रदाता (प्रदाता पक्ष)** के लिए AI का उपयोग है। प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल में, प्रशासनिक कार्य डॉक्टर के समय का लगभग आधा हिस्सा लेते हैं, और अगर इसे स्वचालित किया जा सके, तो अधिक मरीजों को देखा जा सकता है और मरीजों को "वैकल्पिक डॉक्टर AI" की ओर धकेलने का दबाव कम किया जा सकता है।

स्टैनफोर्ड द्वारा विकसित ChatEHR का उद्देश्य इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड्स में जानकारी की खोज को संवादात्मक बनाना है, जिससे डॉक्टर "खोजने के समय" को घटाकर "मरीज से बात करने के समय" में बदल सकें।

इसी संदर्भ में, Anthropic का Claude for Healthcare भी, पूर्व प्राधिकरण (prior authorization) जैसे "झंझट भरे लेकिन आवश्यक" कार्यों को कम करने में सक्षम होने की बात करता है। हितधारकों के लिए स्पष्टीकरण में, प्रति केस 20 से 30 मिनट की बचत की संभावना का उल्लेख किया गया है, जो समय की बचत में बड़ा योगदान दे सकता है।

6) गोपनीयता: HIPAA के बाहर जाते ही क्या होता है

जब मरीज अपने चिकित्सा रिकॉर्ड को चैटबॉट को सौंपते हैं, तो डेटा अस्पताल के प्रबंधन क्षेत्र से बाहर चला जाता है और सुरक्षा का ढांचा बदल सकता है। डेटा लीक रोकथाम कंपनी के सह-संस्थापक Itai Schwartz इस बात पर ध्यान देते हैं कि कैसे चिकित्सा डेटा HIPAA अनुपालन संगठनों से गैर-अनुपालन विक्रेताओं की ओर स्थानांतरित होता है और नियामक अधिकारियों की प्रतिक्रिया पर नजर रखते हैं।

यह चिंता सोशल मीडिया पर भी प्रबल है। Hacker News की चर्चा में, "स्वास्थ्य डेटा HIPAA के बाहर है और भविष्य में मुद्रीकरण (बीमा, रोजगार आदि) से जुड़ सकता है" जैसी चिंताएं और "सेटिंग्स जटिल हैं और 'अनजाने में साझा कर सकते हैं'" जैसी शिकायतें देखी गईं।

दूसरी ओर, OpenAI ने कहा है कि Health चिकित्सा का विकल्प नहीं बल्कि समर्थन है और यह विशेष सुरक्षा डिज़ाइन अपनाता है। यहां "कंपनी के वादे" के अलावा, इसे "सत्यापन योग्य" बनाने के लिए ऑडिट, विनियमन और पारदर्शिता के माध्यम से विश्वास का निर्माण करना आवश्यक होगा।

7) सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया: राय विभाजित है, लेकिन मुद्दे लगभग समान हैं

**LinkedIn (TechCrunch पोस्ट के आसपास)** में, "निदान सहायता और दस्तावेज़ीकरण जैसे डॉक्टरों की सहायता करने वाले AI का स्वागत किया जाता है, लेकिन मरीजों के साथ सीधे बातचीत करने वाले AI में जिम्मेदारी की अस्पष्टता होती है" इस विश्लेषण को समर्थन मिला। संक्षेप में, यह "सुविधा" से अधिक "जिम्मेदारी की जगह" के बारे में चिंता है।

Hacker News में तापमान का अंतर और भी बड़ा है।
कुछ लोग परीक्षण परिणामों की समझ और डॉक्टर के साथ संवाद की तैयारी में AI की मदद की कहानियां साझा करते हैं और "विनियमन आवश्यक है, लेकिन मूल्य गायब नहीं होना चाहिए" का समर्थन करते हैं।

दूसरी ओर, कुछ लोग इस बात की चिंता करते हैं कि AI "सहमति देने" की दिशा में ले जा सकता है (जैसे कि बातचीत को दोहराना और इच्छित उत्तर प्राप्त करना) और आत्म-निदान, अत्यधिक सप्लीमेंट्स और चिकित्सा अविश्वास को बढ़ा सकता है। इसके अलावा, "सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराने से पहले स्वतंत्र सुरक्षा प्रमाणीकरण होना चाहिए" जैसी मजबूत राय भी व्यक्त की गई है।

यह संघर्ष अंततः निम्नलिखित तीन बिंदुओं पर समाप्त होता है।

1. जितनी खराब चिकित्सा पहुंच होगी, AI की मांग उतनी ही बढ़ेगी (रोकना मुश्किल)

2. गलत जानकारी का नुकसान "कमजोर स्थिति" में केंद्रित होता है (जितना अधिक परेशानी में हो, उतना ही अधिक भरोसा)

3. जिम्मेदारी और गोपनीयता की अस्पष्टता के साथ विस्तार सबसे खराब है (इसलिए प्रणाली की आवश्यकता है)
   
   
   

8) तो, मरीजों के लिए चिकित्सा चैटबॉट्स का उपयोग कैसे करें ताकि "दुर्घटनाएं कम हों"

निष्कर्ष के रूप में, चिकित्सा AI का उपयोग "निदान के विकल्प" के बजाय पहलेस्वास्थ्य सेवा की गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए सहायक के रूप में करना सुरक्षित है।

• लक्षणों और प्रगति का संगठन, स्वास्थ्य सेवा के समय बताने के लिए मुख्य बिंदुओं का नोट्स बनाना

• परीक्षण परिणामों, दवाओं, बीमारियों की सामान्य व्याख्या की समझ (हालांकि अंतिम निर्णय डॉक्टर का)

• अगली चिकित्सा यात्रा में पूछने के लिए प्रश्नों की सूची बनाना

और समाज के लिए, मरीजों के लिए AI से पहले **स्वास्थ्य सेवा प्रदाता AI (रिकॉर्ड खोज, प्रशासन, पूर्व प्राधिकरण आदि)** को स्थापित करना और "छह महीने की प्रतीक्षा" को कम करने की दिशा में निवेश करना अधिक समझदारी है।

जैसा कि Bari डॉक्टर ने कहा, मरीजों की सुरक्षा के लिए स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं का "रूढ़िवादी और सतर्क" होना आवश्यक है। चिकित्सा AI को उस सतर्कता को तोड़ने का उपकरण नहीं, बल्कि समर्थन करने का उपकरण होना चाहिए।

संदर्भ URL

• LinkedIn (TechCrunch पोस्ट): https://www.linkedin.com/posts/techcrunch_doctors-think-ai-has-a-place-in-healthcare-activity-7416915999834263552-rIAj

• OpenAI (ChatGPT Health की घोषणा): https://openai.com/index/introducing-chatgpt-health/

• Reuters (ChatGPT Health का अवलोकन): https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/openai-launches-chatgpt-health-connect-medical-records-wellness-apps-2026-01-07/

• TechCrunch (Claude for Healthcare): https://techcrunch.com/2026/01/12/anthropic-announces-claude-for-healthcare-following-openais-chatgpt-health-reveal/

• Hacker News (ChatGPT Health चर्चा): https://news.ycombinator.com/item?id=46531280

• Hacker News (ChatGPT Health "मूल्य बड़ा है" की आवाज वाली थ्रेड): https://news.ycombinator.com/item?id=46541533

• TIME (चिकित्सा रिकॉर्ड्स सौंपने के पक्ष और विपक्ष): https://time.com/7344997/chatgpt-health-medical-records-privacy-open-ai/