हम रक्तचाप की जाँच करते हैं, लेकिन "मन के परिवर्तन" की जाँच क्यों नहीं करते - AI युग में मानसिक स्वास्थ्य की प्रारंभिक पहचान की आवश्यकता

जब हम स्वास्थ्य जांच के लिए जाते हैं, तो रक्तचाप की जाँच करते हैं, रक्त परीक्षण कराते हैं, और रक्त शर्करा और कोलेस्ट्रॉल स्तर की पुष्टि करते हैं।

इसमें संदेह करने वाले लोग बहुत कम होते हैं।

यदि रक्तचाप उच्च होता है, तो जीवनशैली की समीक्षा की जाती है। यदि रक्त शर्करा में असामान्यता होती है, तो पुनः परीक्षण किया जाता है। गंभीर बीमारी होने से पहले लक्षणों को पहचानकर, आवश्यकता पड़ने पर उपचार से जोड़ा जाता है।

आधुनिक चिकित्सा में "लक्षण गंभीर होने से पहले पहचानने" की सोच सामान्य हो गई है।

हालांकि, जब मानसिक स्वास्थ्य की बात आती है, तो स्थिति काफी बदल जाती है।

नींद न आने के दिन लगातार होते हैं। स्कूल या कार्यालय जाने का मन नहीं करता। लोगों से संपर्क से बचते हैं। पहले जिन चीज़ों में आनंद आता था, उनमें रुचि नहीं रहती। भविष्य के बारे में अत्यधिक निराशावादी हो जाते हैं।

ऐसे परिवर्तन होने पर भी, अक्सर लोग समस्या को तब पहचानते हैं जब प्रदर्शन में गिरावट आ चुकी होती है, लंबी अनुपस्थिति शुरू हो चुकी होती है, या काम की प्रदर्शन में बड़ी गिरावट आ चुकी होती है।

अर्थात्, शरीर के मामले में "रोकथाम" पर जोर दिया जाता है, लेकिन मन के मामले में अब भी "समस्या के सतह पर आने के बाद समाधान" की संरचना बनी हुई है।

इस अंतर को पाटने के साधन के रूप में नियमित मानसिक स्वास्थ्य स्क्रीनिंग और AI का संयोजन चर्चा में आ रहा है।

क्या स्कूल की सुरक्षा उपाय "अंतिम कुछ मिनटों" पर केंद्रित हैं

यह समस्या विशेष रूप से स्कूलों में गंभीरता से ली जा रही है।

जब स्कूल में कोई गंभीर घटना होती है, तो सबसे पहले चर्चा होती है भौतिक सुरक्षा उपायों की।

स्कूल के गेट पर सामान की जांच को मजबूत किया जाता है। सुरक्षा गार्ड की संख्या बढ़ाई जाती है। स्कूल परिसर में खतरनाक वस्तुओं के प्रवेश को रोकने की व्यवस्था की जाती है।

ऐसे उपाय आवश्यक हो सकते हैं।

लेकिन केवल यही उपाय पर्याप्त नहीं होते।

स्कूल के गेट पर खतरनाक वस्तुओं की पहचान करने का तरीका, दूसरे शब्दों में, संकट के उत्पन्न होने से ठीक पहले समस्या को रोकने का प्रयास है।

क्या पहले के चरण में, व्यक्ति ने अत्यधिक अकेलापन महसूस किया था? क्या स्कूल जीवन में गंभीर समस्याएं थीं? क्या लंबे समय तक बदमाशी, पारिवारिक समस्याएं, पढ़ाई का दबाव, नींद की कमी, निराशा जैसी समस्याएं बनी रहीं?

यहां महत्वपूर्ण यह है कि "मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं वाले व्यक्ति को खतरनाक" के रूप में नहीं जोड़ा जाए।

मानसिक अस्वस्थता और हिंसा को सरलता से नहीं जोड़ा जा सकता, और अधिकांश मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं वाले लोग दूसरों को नुकसान नहीं पहुंचाते।

चर्चा का विषय खतरनाक व्यक्तियों की पहचान नहीं है।

"क्या हम उन लोगों को, जिन्हें मदद की जरूरत है, जल्दी पहचान सकते हैं?"

पहले से मौजूद "20 सेकंड की स्क्रीनिंग"

जब हम मन की स्थिति को समझने की बात करते हैं, तो शायद एक व्यापक मानसिक मूल्यांकन की कल्पना करते हैं।

हालांकि, प्रारंभिक चरण की स्क्रीनिंग अनिवार्य रूप से जटिल नहीं होती।

अमेरिकी राष्ट्रीय मानसिक स्वास्थ्य संस्थान (NIMH) द्वारा प्रदान की गई "Ask Suicide-Screening Questions (ASQ)" चार प्रश्नों से बनी होती है और लगभग 20 सेकंड में की जा सकती है।

NIMH के अध्ययन में, 10-21 वर्ष के युवाओं को लक्षित कर, चार में से एक या अधिक प्रश्नों के सकारात्मक उत्तर देने पर, आत्महत्या के जोखिम वाले 97% युवाओं की पहचान की गई।

हालांकि, यहां एक बहुत महत्वपूर्ण चेतावनी है।

सकारात्मक स्क्रीनिंग का मतलब यह नहीं है कि मानसिक रोग का निदान हो गया है।

और न ही AI या स्कूल को यह निर्णय लेने का अधिकार है कि "यह व्यक्ति खतरनाक है" या "आत्महत्या की संभावना अधिक है"।

यह केवल "विशेषज्ञ द्वारा अतिरिक्त मूल्यांकन की आवश्यकता हो सकती है" का एक प्रवेश द्वार है।

यह "निदान नहीं बल्कि प्रवेश द्वार" की सोच ही है, जो AI को मानसिक स्वास्थ्य क्षेत्र में उपयोग करने का एक महत्वपूर्ण सिद्धांत बनता है।

AI की ताकत "आज का स्कोर" नहीं बल्कि "छह महीने का परिवर्तन" में है

AI का उपयोग करने का अर्थ केवल एकल प्रश्नों का उत्तर देने के लिए नहीं है।

बल्कि समय के साथ बदलते पैटर्न को पकड़ने में बड़ी संभावना है।

उदाहरण के लिए, छात्र महीने में एक बार, लगभग 3 मिनट की एक सरल जाँच करते हैं।

पहले कुछ महीनों में कोई बड़ी समस्या नहीं होती।

लेकिन धीरे-धीरे नींद का समय कम होता जाता है।

फिर "दोस्तों के साथ समय बिताना कम हो गया" के उत्तर बढ़ते हैं।

फिर वे पढ़ाई को लेकर अत्यधिक चिंता व्यक्त करने लगते हैं, और "भविष्य में आशा नहीं है" के उत्तर बढ़ते जाते हैं।

एक-एक उत्तर को देखकर, यह जरूरी नहीं कि एक आपातकालीन स्थिति हो।

लेकिन छह महीने के परिवर्तन को देखकर, एक स्पष्ट गिरावट का रुझान दिखाई दे सकता है।

हजारों छात्रों या कर्मचारियों के बारे में इस तरह के सूक्ष्म परिवर्तनों को लगातार ट्रैक करना मानव के लिए कठिन है।

AI इस हिस्से में सहायक हो सकता है।

अर्थात् AI "मनोचिकित्सक" नहीं बनता, बल्कि मौसम पूर्वानुमान में रडार की तरह एक भूमिका निभाता है।

यह असामान्यता की पुष्टि नहीं करता।

यह "पहले की तुलना में कुछ अलग हो रहा है" की सूचना देता है।

फिलीपींस में, वास्तव में स्कूलों में स्क्रीनिंग पहले से ही शुरू हो चुकी है

दिलचस्प बात यह है कि फिलीपींस में मानसिक स्वास्थ्य स्क्रीनिंग पूरी तरह से भविष्य की योजना नहीं है।

फिलीपींस शिक्षा विभाग Learners’ Health Assessment and Screening के माध्यम से, सरकारी स्कूलों के बच्चों और छात्रों के लिए एक व्यापक स्वास्थ्य मूल्यांकन को आगे बढ़ा रहा है।

इसमें शारीरिक जांच, पोषण स्थिति, दंत चिकित्सा जांच के साथ-साथ मानसिक स्वास्थ्य स्क्रीनिंग भी शामिल है।

10-19 वर्ष के युवाओं के लिए, उम्र के अनुसार स्क्रीनिंग विधियों का उपयोग किया जाता है, और आवश्यकता पड़ने पर उन्हें पेशेवर सहायता से जोड़ा जाता है।

इसके अलावा, फिलीपींस के नियमित स्वास्थ्य जांच के लिए नैदानिक दिशानिर्देशों में, बच्चों और युवाओं के लिए अवसाद और चिंता की स्क्रीनिंग, वयस्कों के लिए चिंता, तनाव, नींद विकारों की जाँच की सिफारिश की गई है।

इस प्रकार, भविष्य की चर्चा का विषय केवल "मानसिक स्वास्थ्य जांच करना है या नहीं करना है" नहीं है।

पहले से मौजूद प्रणाली में AI को किस हद तक शामिल किया जाए।

कौन परिणाम देखेगा।

यह व्यक्ति को कैसे बताया जाए।

डेटा को किस हद तक संग्रहीत किया जाए।

और सकारात्मक पाए गए लोगों को वास्तव में विशेषज्ञों से जोड़ने की व्यवस्था की जा सकती है या नहीं।

ऐसी प्रणाली की डिजाइनिंग अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है।

SNS पर "जल्दी पहचान की उम्मीद" की आवाजें

इस विषय पर SNS की चर्चा में, सबसे पहले जो बात ध्यान आकर्षित करती है वह है प्रारंभिक पहचान की उम्मीद।

स्कूल में नियमित मानसिक स्वास्थ्य स्क्रीनिंग को लागू करने के बारे में, विदेशी Reddit जैसी साइटों पर, यह राय है कि यह घरेलू समस्याओं, दुर्व्यवहार, गंभीर चिंता, अवसाद जैसी समस्याओं को स्कूल द्वारा पहचाने जाने का एक अवसर हो सकता है, जिन्हें व्यक्ति स्वयं से साझा करने में कठिनाई महसूस करता है।

"मुश्किल में पड़े बच्चे हमेशा खुद से मदद नहीं मांगते" की सोच है।

AI द्वारा मानसिक स्वास्थ्य सहायता के बारे में भी, उपयोगकर्ता पक्ष से मूल्यांकन किए गए बिंदु हैं।

यह 24 घंटे उपलब्ध है।

इसे इंसानों से बात करने जितनी मानसिक बाधा नहीं होती।

यह मन में उलझे हुए भावनाओं को लेख में व्यवस्थित करता है।

ऐसी समस्याएं जिन्हें परामर्श के लायक नहीं समझा जाता, उन्हें बाहर निकालने का अवसर मिलता है।

ऐसी "सुलभता" AI द्वारा प्रदान की जा सकने वाली एक विशेषता हो सकती है।

विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहां विशेषज्ञों की कमी है या जहां मानसिक परामर्श के प्रति पूर्वाग्रह मजबूत है, डिजिटल उपकरण एक प्रारंभिक प्रवेश द्वार के रूप में कार्य कर सकते हैं।

दूसरी ओर "स्कूल या कंपनी द्वारा मन की निगरानी नहीं चाहिए"

लेकिन SNS पर उतनी ही मजबूत है गोपनीयता के प्रति सतर्कता।

"कौन उत्तर देखेगा"

"क्या यह स्कूल द्वारा संग्रहीत किया जाएगा"

"यदि कंपनी में चिंता या अवसाद की प्रवृत्ति पाई जाती है, तो क्या यह मानव संसाधन मूल्यांकन को प्रभावित करेगा"

"क्या AI कंपनियां डेटा को प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं करेंगी"

ऐसे सवाल हैं।

मानसिक स्वास्थ्य जानकारी का प्रबंधन सामान्य स्वास्थ्य डेटा से अधिक कठिन होता है।

उदाहरण के लिए, यदि एक कर्मचारी "मुझे अत्यधिक चिंता हो रही है" का उत्तर देता है।

यदि यह परिणाम सीधे प्रबंधक या मानव संसाधन विभाग को बताया जाता है, तो संभावना है कि व्यक्ति अगली बार ईमानदारी से उत्तर नहीं देगा।

क्या यह पदोन्नति को प्रभावित करेगा।

क्या महत्वपूर्ण काम सौंपा नहीं जाएगा।

क्या "मानसिक रूप से अस्थिर व्यक्ति" का लेबल नहीं लगेगा।

ऐसा सोचना स्वाभाविक है।

SNS पर, AI द्वारा थेरेपी या परामर्श के रिकॉर्ड के बारे में भी, ऐसी ही चिंताएं बार-बार व्यक्त की जाती हैं।

जहां एक ओर उपयोगकर्ता इसकी सुविधा की सराहना करते हैं, वहीं "अत्यधिक व्यक्तिगत बातचीत कहां संग्रहीत होती है, यह पता नहीं होता" और "मानव चिकित्सक के साथ बातचीत में AI को तीसरे पक्ष के रूप में शामिल नहीं करना चाहते" जैसी प्रतिक्रियाएं भी कम नहीं हैं।

यह केवल AI के प्रति नापसंदगी नहीं है।

यह मानसिक स्वास्थ्य सहायता के लिए आवश्यक "सुरक्षित और ईमानदारी से बात करने के माहौल" से संबंधित समस्या है।

कार्यस्थल में सबसे खतरनाक है जब "स्वास्थ्य सहायता" "मानव संसाधन मूल्यांकन" में बदल जाती है

कार्यस्थल में AI स्क्रीनिंग को लागू करने पर, यह समस्या और भी महत्वपूर्ण हो जाती है।

कंपनी द्वारा व्यक्तिगत रूप से,

"A व्यक्ति में अवसाद की प्रवृत्ति है"

"B व्यक्ति में चिंता अधिक है"

"C व्यक्ति में बर्नआउट का जोखिम अधिक है"

जैसी जानकारी की पहचान करने वाली प्रणाली बनाई जाती है, तो यह स्वास्थ्य सहायता नहीं बल्कि कर्मचारियों की निगरानी के करीब हो जाती है।

अधिक व्यावहारिक यह है कि व्यक्तिगत प्रतिक्रिया और संगठन को जानकारी देने की प्रक्रिया को अलग किया जाए।

व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी केवल गोपनीयता की शपथ लेने वाले चिकित्सा या मनोवैज्ञानिक विशेषज्ञों द्वारा देखी जा सकती है।

वहीं, कंपनी के प्रबंधन को केवल गुमनाम और संकलित जानकारी दिखाई जाती है।

उदाहरण के लिए,

"एक विभाग में पिछले छह महीनों में बर्नआउट संबंधित संकेतकों में बड़ी वृद्धि हुई है"

जैसी जानकारी से कंपनी व्यक्तिगत को खोजने के बजाय संगठनात्मक समस्याओं पर विचार कर सकती है।

क्या ओवरटाइम बढ़ रहा है।

क्या लक्ष्य सेटिंग अवास्तविक है।

क्या प्रबंधन में समस्या है।

क्या यह क्रोनिक स्टाफ की कमी है।

मानसिक स्वास्थ्य को व्यक्तिगत कमजोरी के बजाय संगठनात्मक वातावरण को दर्शाने वाले सेंसर के रूप में देखा जाता है।

वास्तव में, SNS पर कंपनियों द्वारा