विशेष निबंध

जब हम अपनी देखभाल एल्गोरिदम के हवाले कर देते हैं तो हम क्या खो देते हैं?

एरिक रेनहार्ट

एआई में एक खतरनाक विश्वास अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा को प्रभावित कर रहा है – जिसके परिणाम स्वयं समाज के आधार पर पड़ रहे हैं

पामेला अभी बोल ही रही थी कि कंप्यूटर में रुकावट आ गई। मैं अपनी प्यारी दोस्त के साथ हाल ही में डॉक्टर के पास अपॉइंटमेंट पर गई थी। वह सत्तर साल की हैं, अकेले रहती हैं और कई पुरानी स्वास्थ्य समस्याओं से जूझ रही हैं, और अपने अपार्टमेंट की मुख्य सीढ़ियाँ चढ़ते समय उन्हें साँस फूलने लगती है। जाँच कक्ष में, वह धीरे-धीरे और संकोच से बोल रही थीं, ठीक वैसे ही जैसे लोग अक्सर अजनबियों को अपने शरीर और चिंताओं के बारे में बताते समय बोलते हैं। अपनी भावनाओं का वर्णन करते हुए बीच में ही डॉक्टर ने माउस क्लिक किया और कंप्यूटर मॉनीटर पर एक टेक्स्ट का ब्लॉक दिखाई देने लगा।

क्लिनिक ने एक कृत्रिम बुद्धि वाला लिपिक नियुक्त किया था, जो वास्तविक समय में बातचीत को लिपिबद्ध और सारांशित कर रहा था। वह कीवर्ड भी हाईलाइट कर रहा था, निदान की संभावनाएँ सुझा रहा था और बिलिंग कोड भी प्रदान कर रहा था। डॉक्टर, जो स्पष्ट रूप से इस बात से संतुष्ट थे कि उनके कंप्यूटर ने पामेला की मुख्य शिकायत और लक्षणों का पर्याप्त विवरण दर्ज कर लिया है, हमसे मुँह मोड़कर स्क्रीन पर लिखे शब्दों को पढ़ने लगे, जबकि पामेला बोलती रही।

जब अपॉइंटमेंट खत्म हुआ, तो एक चिकित्सक और मानवविज्ञानी होने के नाते, जो चिकित्सा की विकसित होती संस्कृति में रुचि रखता है, मैंने पूछा कि क्या मैं एआई द्वारा जनित नोट पर एक नज़र डाल सकता हूँ। सारांश आश्चर्यजनक रूप से प्रवाहपूर्ण और सटीक था। लेकिन उसमें पामेला की आवाज़ में वह तीखापन नहीं था जब उसने सीढ़ियों का ज़िक्र किया, डर की वह झलक जब उसने इशारा किया कि अब वह उनसे और बाहर जाने से बचती है, और पामेला के अपनी माँ की मृत्यु से जुड़े उस दर्दनाक रिश्ते का वह अनकहा संबंध नहीं था जिसे डॉक्टर ने कभी उजागर नहीं किया।

इस तरह के दृश्य तेजी से आम होते जा रहे हैं। पीढ़ियों से, चिकित्सक उन नई तकनीकों का विरोध करते रहे हैं जो उनके अधिकार को खतरा पहुंचाती थीं या स्थापित अभ्यास को अस्थिर करती थीं। लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस परंपरा को तोड़ रही है और इससे पहले किसी भी उपकरण की तुलना में तेजी से नैदानिक ​​अभ्यास में प्रवेश कर रही है। दो-तिहाई अमेरिकी चिकित्सक – पिछले वर्ष की तुलना में 78% की वृद्धि – और 86% स्वास्थ्य प्रणालियाँ 2024 में अपने अभ्यास के हिस्से के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करेंगी। देश के सबसे बड़े चिकित्सक समूहों में से एक, परमानेंट मेडिकल ग्रुप के पूर्व सीईओ डॉ. रॉबर्ट पर्ल की भविष्यवाणी है , “एआई स्वास्थ्य सेवा में स्टेथोस्कोप की तरह ही आम हो जाएगी।” जैसा कि मेरे सहयोगी क्रेग स्पेंसर ने देखा है : “जल्द ही, निदान या उपचार निर्धारित करने में मदद के लिए एआई का उपयोग नहीं करना कदाचार के रूप में देखा जा सकता है।”

नीति निर्माताओं और संबद्ध व्यावसायिक हितों का वादा है कि एआई चिकित्सकों की थकान दूर करेगा , स्वास्थ्य देखभाल की लागत कम करेगा और पहुंच का विस्तार करेगा । उद्यमी इसे महान तुल्यकारक के रूप में बताते हैं, जो मौजूदा प्रणालियों से बाहर किए गए लोगों को उच्च-गुणवत्ता की देखभाल प्रदान करता है। डॉ. एरिक टोपोल जैसे अस्पताल और चिकित्सक नेताओं ने एआई को उस साधन के रूप में सराहा है जिसके द्वारा मानवता अंततः नैदानिक ​​​​अभ्यास में बहाल होगी ; इस व्यापक रूप से स्वीकृत तर्क के अनुसार , यह डॉक्टरों को दस्तावेज़ीकरण की थकान से मुक्त करेगा और उन्हें अंततः अपने कंप्यूटर स्क्रीन से दूर करने और मरीजों की आंखों में देखने की अनुमति देगा। इस बीच, मरीज पहले से ही डॉक्टरों के पूरक – या विकल्प के रूप में एआई चैटबॉट्स का उपयोग कर रहे हैं, जिसे कई लोग चिकित्सा ज्ञान के लोकतंत्रीकरण के रूप में देखते हैं।

समस्या यह है कि जब इसे स्वास्थ्य क्षेत्र में स्थापित किया जाता है, जो दक्षता, निगरानी और लाभ निष्कर्षण को महत्व देता है, तो एआई देखभाल और समुदाय के लिए एक उपकरण नहीं रह जाता, बल्कि मानव जीवन को वस्तु बनाने का एक और साधन मात्र बन जाता है।

यह सच है कि बड़े भाषा मॉडल चिकित्सा साहित्य के ढेरों को छान सकते हैं, सुव्यवस्थित सारांश तैयार कर सकते हैं, और कुछ अध्ययनों में नैदानिक ​​तर्क कार्यों में मानव चिकित्सकों से भी बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। पिछले महीने, ओपनएविडेंस का एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम संयुक्त राज्य अमेरिका की मेडिकल लाइसेंसिंग परीक्षा में 100% अंक प्राप्त करने वाला पहला AI बन गया । शोध बताते हैं कि AI मानव विशेषज्ञों से भी अधिक सटीकता से रेडियोलॉजिकल छवियों को पढ़ सकता है, स्मार्टफोन की तस्वीरों से त्वचा कैंसर का पता लगा सकता है, और अस्पताल में भर्ती मरीजों में सेप्सिस के शुरुआती लक्षणों को क्लिनिकल टीमों की तुलना में तेज़ी से पहचान सकता है। कोविड-19 महामारी के दौरान, AI मॉडल का उपयोग संक्रमण में वृद्धि की भविष्यवाणी करने और सीमित संसाधनों के आवंटन के लिए किया गया था, जिससे यह उम्मीद जगी कि इसी तरह के सिस्टम ICU बेड से लेकर दवा आपूर्ति श्रृंखलाओं तक, हर चीज़ को अनुकूलित कर सकते हैं।

एआई को इतना सम्मोहक बनाने वाली बात केवल प्रौद्योगिकी में विश्वास नहीं है, बल्कि यह है कि यह सुझाव देता है कि हम रोग पैदा करने वाली असमानता, कॉर्पोरेट हितों और कुलीनतंत्रीय शक्ति का सामना करने के लिए संरचनात्मक परिवर्तन के कठिन कार्य को आसान बनाकर चिकित्सा में सुधार कर सकते हैं।

अमेरिका पृथ्वी पर सबसे अधिक चिकित्सा-प्रधान देश है। लाभ के लालच में, यह अन्य उच्च-आय वाले देशों की तुलना में स्वास्थ्य सेवा पर प्रति व्यक्ति लगभग दोगुना खर्च करता है, जबकि लाखों लोग इससे वंचित हैं और सभी आय वर्गों के लोग रोके जा सकने वाली बीमारियों, विकलांगता और मृत्यु की कहीं अधिक दरों से पीड़ित हैं। साथ ही, जन स्वास्थ्य के विद्वान लंबे समय से यह तर्क देते रहे हैं कि केवल दवा ही जनसंख्या स्तर पर हमारी बीमारियों का इलाज नहीं कर सकती । इसके बजाय, गैर-चिकित्सीय सामाजिक देखभाल पर अधिक ध्यान और सार्वजनिक निवेश केंद्रित किया जाना चाहिए, जो बीमारियों की रोकथाम, रोके जा सकने वाली स्वास्थ्य सेवा की ज़रूरतों और लागतों को कम करने और चिकित्सा हस्तक्षेपों को प्रभावी बनाने के लिए आवश्यक है।

कई लोगों के लिए, अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा की विकृतियों से निपटना पहुँच से बाहर लगता है क्योंकि अमेरिका निरंकुशता की ओर और तेज़ी से बढ़ रहा है। इस संदर्भ में, एआई को एक मरहम के रूप में पेश किया जाता है, इसलिए नहीं कि यह अमेरिका की बदहाल सार्वजनिक स्वास्थ्य सेवा के मूल कारणों को संबोधित करता है, बल्कि इसलिए कि यह नीति निर्माताओं और निगमों को उन्हें नज़रअंदाज़ करने का मौका देता है।

एआई में यह विश्वास देखभाल की अपनी गलतफहमी को भी दर्शाता है, एक गलतफहमी जो दशकों से एक ऐसे विचार की सेवा में बन रही है जिसे अब निर्विवाद रूप से अच्छा माना जाता है: साक्ष्य-आधारित चिकित्सा (ईबीएम)। देखभाल में सुधार के अजेय लक्ष्य के साथ 1990 के दशक में उभरते हुए , ईबीएम ने कठोर शोध, आदर्श रूप से यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों पर आधारित निर्णयों पर जोर देकर आदत और परंपरा के आधार पर प्रथाओं को चुनौती दी। मैकमास्टर विश्वविद्यालय में चिकित्सकों डेविड सैकेट और गॉर्डन गायत द्वारा पहली बार समर्थित, ईबीएम जल्दी ही रूढ़िवादी हो गया, पाठ्यक्रम, मान्यता मानकों और प्रदर्शन मेट्रिक्स में अंतर्निहित हो गया जिसने नैदानिक ​​निर्णय को सांख्यिकीय औसत और विश्वास अंतराल के अनुपालन में बदल दिया। लाभ वास्तविक थे: प्रभावी उपचार तेजी से फैल गए,

लेकिन जैसे-जैसे इस मॉडल ने चिकित्सा को रूपांतरित किया, इसने नैदानिक ​​​​मुलाकातों के दायरे को संकुचित कर दिया। देखभाल के अव्यवस्थित, संबंधपरक और व्याख्यात्मक आयाम—जिस तरह चिकित्सक सुनते हैं, अनुमान लगाते हैं और मरीज़ों की बातें जो शायद शुरू में न कह पाएँ—को मानकीकृत प्रोटोकॉल के मुकाबले गौण माना जाने लगा। डॉक्टर अब विशिष्ट लोगों का नहीं, बल्कि आँकड़ों का इलाज करने लगे। दक्षता के दबाव में, ईबीएम एक विचारधारा में बदल गया: “सर्वोत्तम अभ्यास” वह सब बन गया जिसे मापा, सारणीबद्ध और प्रतिपूर्ति किया जा सके। मरीज़ों के जीवन की जटिलताएँ मेट्रिक्स, चेकबॉक्स और एल्गोरिदम के आगे दब गईं। चिकित्सा के पूर्वाग्रहों के सुधार के रूप में जो शुरू हुआ, उसने एक नए निकटदृष्टि का मार्ग प्रशस्त किया: यह विश्वास कि चिकित्सा को संख्याओं तक सीमित किया जा सकता है और किया जाना चाहिए ।

अनकही बातों का नुकसान

एआई का उपयोग न केवल हमारी सुनने की क्षमता को प्रभावित करता है, बल्कि यह भी कि हम अपने बारे में कैसे सोचते और बोलते हैं, खासकर एक मरीज के रूप में। कुछ समय पहले, एक युवती, एक मनोचिकित्सक के रूप में, मुझसे मिलने आई थी, जो पुरानी थकान और उससे जुड़ी उदासी, चिंता और नुकसान के अनुभवों के लिए आई थी। उसने जिन डॉक्टरों से मदद की गुहार लगाई थी, उन्होंने उसे कई बार खारिज किया था। इस दौरान, उसने डॉक्टरों के कार्यालयों में होने वाले अपमान के अनुभवों से बचने के लिए रणनीतियाँ विकसित कीं। उन रणनीतियों में से एक: चैटजीपीटी का उपयोग करके अपने बारे में अपनी कहानी को परिष्कृत करना। मेरे साथ अपनी नियुक्ति से पहले वाले सप्ताह में, उसने अपने फ़ोन में इंस्टॉल किए गए चैटजीपीटी ऐप पर कम से कम 10 बार अपनी कहानी सुनाई थी। उसने अपने सिरदर्द, सुबह-सुबह अपने तेज़ दिल की धड़कन और आराम से कम न होने वाली थकान का वर्णन किया था। हर बार, बॉट ने शांत, धाराप्रवाह चिकित्सा भाषा में जवाब दिया, निदान की संभावनाओं का नाम लिया और अगले कदम सुझाए। उसने हर प्रयास के साथ अपने उत्तरों को परिष्कृत किया, यह सीखते हुए कि कौन से शब्द किस उत्तर को दर्शाते हैं, मानो वह किसी परीक्षा की तैयारी कर रही हो।

जब उसने मुझसे बात की, तो उसने वही शब्दावली इस्तेमाल की जो चैटजीपीटी ने उसे दी थी: सटीक, चिकित्सीय, सपाट भाषा जिसमें उसके व्यक्तिगत इतिहास, रिश्तों और इच्छाओं का कोई प्रभाव या संदर्भ नहीं था। उसके गहरे डर अब उधार के वाक्यांशों में समाहित थे, जिन्हें एक ऐसे रूप में अनुवादित किया गया था जिसे उसने सोचा था कि मैं वैध चिकित्सा चिंताओं के रूप में पहचानूँगा, गंभीरता से लूँगा और संबोधित करूँगा।

यह सच है कि उनके प्रयासों ने नौकरशाही दस्तावेज़ीकरण को आसान बना दिया। लेकिन इस प्रक्रिया में बहुत कुछ खो गया। उनकी अपनी अनिश्चितता, अपनी आत्म-धारणा और शरीर के प्रति अविश्वास, और उनका जीवन-इतिहास और अपनी पीड़ा को समझने का उनका अनोखा तरीका, सब कुछ रेत से ढक गया था, और एक सहज, तैयार चिकित्सा विमर्श बनकर रह गया था जिसे फार्मासिस्टों और बीमा कंपनियों को लिखने और प्रसारित करने के लिए तैयार रखा गया था। लक्षण पैमानों पर आधारित ईबीएम का अभ्यास करने वाले एक चिकित्सक के हाथों में, अवसादरोधी या उत्तेजक दवाओं का एक सहज नुस्खा – या अंतःस्रावी या स्व-प्रतिरक्षी रोगों के लिए परीक्षणों की एक श्रृंखला – स्वाभाविक प्रतिक्रिया लग सकती थी।

लेकिन ये हस्तक्षेप, हालांकि बाद में शायद उपयुक्त साबित हुए, उसकी थकावट की गहरी सामाजिक और व्यक्तिगत जड़ों को नज़रअंदाज़ कर देते। इस तरह, मेरी मरीज़ की एआई-विकृत स्वयं की कहानी ने न केवल उसके अनुभव को अस्पष्ट कर दिया, बल्कि उसकी देखभाल को एल्गोरिथम-आधारित छद्म-सुधारों के रास्ते पर ले जाने का जोखिम भी पैदा कर दिया, जिससे अनपेक्षित नुकसान का ख़तरा पैदा हो सकता है।

एआई पीड़ा और देखभाल दोनों को कम्प्यूटेशनल समस्याओं के रूप में देखता है

पिछले साल भर में मैंने जिन कई मरीज़ों से मुलाक़ात की है, उनके साथ भी यह अनुभव अलग-अलग रूपों में हुआ है क्योंकि एआई टूल्स ने रोज़मर्रा की ज़िंदगी में तेज़ी से घुसपैठ की है। 60 के दशक के उत्तरार्ध में एक व्यक्ति, जो एक आकर्षक व्यावसायिक करियर के बाद सेवानिवृत्त हो चुका था, तलाकशुदा था, अपने दो वयस्क बेटों से अलग हो चुका था और एक अपमानजनक रिश्ते में फँसा हुआ था, मेरे पास आया जो गहरे अकेलेपन, पछतावे और शराब की गंभीर लत से जूझ रहा था, साथ ही उसे इतने गंभीर पैनिक अटैक भी आते थे कि उसे डर था कि वह शहर के बीचों-बीच स्थित अपने ऊँचे-ऊँचे अपार्टमेंट में अकेले दिल का दौरा पड़ने से मर जाएगा। उसने मुझे बताया कि मुझसे मिलने से पहले, उसने चैटजीपीटी का एक चिकित्सक के रूप में कई हफ़्तों तक इस्तेमाल किया था और उसका बहुत अच्छा असर हुआ था। वह हर दिन घंटों चैटजीपीटी को अपने लक्षणों और अतीत के बारे में लिखता था, और इसके लगातार प्रशंसात्मक जवाबों से उसे तसल्ली मिलती थी जो उसे यकीन दिलाते थे कि उसके जीवन में दूसरों ने उसके साथ अन्याय किया है।

चैटजीपीटी न केवल उसका परामर्शदाता बन गया था, बल्कि उसके लिए संगति का मुख्य स्रोत भी बन गया था। जब तक हम मिले, तब तक वह अपनी लगाव शैली और चैटजीपीटी द्वारा उसके परिवार के सदस्यों को बताए गए व्यक्तित्व विकारों के बारे में धाराप्रवाह बता रहा था, और बार-बार उपचार के सुझाव दे रहा था – जिनमें से किसी में भी उसकी रोज़ाना पाँचवाँ वोदका पीने की आदत का ज़िक्र नहीं था। जब मैंने उससे पूछा कि वह कैसा महसूस कर रहा है, तो वह थोड़ा हिचकिचाया, फिर अपने हाथ में लिए फ़ोन की ओर देखा मानो यह जाँच रहा हो कि उसके शब्द चैटजीपीटी द्वारा उसके लिए निर्धारित मनोवैज्ञानिक प्रोफ़ाइल से मेल खाते हैं या नहीं। मशीन ने उसकी आवाज़ और उस मानवीय जुड़ाव, दोनों की जगह ले ली थी जिसकी उसे चाहत थी।

हम एक विकृत चक्र में फँसने का जोखिम उठा रहे हैं: मशीनें मरीज़ों को अपनी पीड़ा बताने के लिए भाषा उपलब्ध करा रही हैं, और डॉक्टर उस पीड़ा को रिकॉर्ड करने और उस पर प्रतिक्रिया देने के लिए मशीनों का इस्तेमाल कर रहे हैं। यह मनोवैज्ञानिकों द्वारा “संज्ञानात्मक कंजूसी” कहे जाने वाले व्यवहार को बढ़ावा देता है, यानी आलोचनात्मक जाँच-पड़ताल या आत्म-चिंतन करने के बजाय सबसे आसानी से उपलब्ध उत्तर पर ही निर्भर रहने की प्रवृत्ति। विचारों और अंततः स्वयं की सबसे अंतरंग परिभाषाओं को कृत्रिम बुद्धि (एआई) को सौंपकर, डॉक्टर और मरीज़ एक-दूसरे से और भी अधिक अलग-थलग पड़ने का जोखिम उठाते हैं।

इस प्रक्षेप पथ में हम उस विकास को देख सकते हैं जिसे मिशेल फूको ने “द बर्थ ऑफ़ द क्लिनिक” में “चिकित्सीय दृष्टि” के रूप में वर्णित किया है – रोगग्रस्त शरीर को व्यक्ति के जीवंत अनुभव और उसके सामाजिक परिवेश से अलग और पृथक करना। जहाँ 19वीं सदी की दृष्टि ने रोगी को चिकित्सक को दिखाई देने वाले घावों और चिह्नों में विभाजित कर दिया था, और 20वीं सदी के उत्तरार्ध की साक्ष्य-आधारित दृष्टि ने रोगियों को विषम अनुपातों और उपचार प्रोटोकॉल में बदल दिया था, वहीं 21वीं सदी की एल्गोरिथम दृष्टि रोगी और डॉक्टर, दोनों को स्वचालित डेटा की अंतहीन धाराओं में विलीन कर देती है। एआई पीड़ा और देखभाल, दोनों को ही गणना संबंधी समस्याओं के रूप में देखता है।

क्लिनिक के इस परिवर्तन के समर्थन में तर्क जाने-पहचाने हैं। मानव चिकित्सक गलत निदान करते हैं, जबकि एल्गोरिदम आँखों से दिखाई न देने वाले सूक्ष्म पैटर्न को पकड़ सकते हैं। मनुष्य नवीनतम विज्ञान को भूल जाते हैं; एल्गोरिदम हर नए लेख को प्रकाशित होते ही आत्मसात कर लेते हैं। चिकित्सक थक जाते हैं, लेकिन एल्गोरिदम कभी नहीं थकते। ऐसे दावे एक संकीर्ण अर्थ में सही हैं। लेकिन इन फायदों से लेकर चिकित्सा के भविष्य के रूप में एआई को पूरी तरह अपनाने तक की छलांग खतरनाक रूप से सरलीकृत मान्यताओं पर निर्भर करती है।

पहला यह है कि एआई मानव चिकित्सकों की तुलना में अधिक वस्तुनिष्ठ है। वास्तव में, एआई कम पक्षपाती नहीं है; यह बस अलग तरह से पक्षपाती है, और ऐसे तरीकों से जिन्हें पहचानना कठिन है। मॉडल मौजूदा डेटासेट पर निर्भर करते हैं, जो दशकों से चली आ रही व्यवस्थागत असमानताओं को दर्शाते हैं : गुर्दे और फेफड़ों के कार्य परीक्षणों में व्याप्त नस्लीय पूर्वाग्रहों से लेकर नैदानिक ​​परीक्षणों में महिलाओं और अल्पसंख्यकों के कम प्रतिनिधित्व तक। उदाहरण के लिए, पल्स ऑक्सीमीटर गहरे रंग की त्वचा वाले लोगों में हाइपोक्सिमिया को व्यवस्थित रूप से कम आंकते हैं ; कोविड महामारी के दौरान, ये त्रुटियाँ ट्राइएज एल्गोरिदम में शामिल हो गईं , जिससे अश्वेत रोगियों की देखभाल में देरी हुई। गुर्दे के कार्य के लिए नस्ल-आधारित सुधारों ने देश भर में प्रत्यारोपण पात्रता को लंबे समय तक प्रभावित किया। एक बार जब ऐसे पूर्वाग्रह प्रोटोकॉल में अंतर्निहित हो जाते हैं, तो वे वर्षों तक बने रहते हैं।

ये समस्याएँ इस धारणा से और भी जटिल हो जाती हैं कि ज़्यादा डेटा का मतलब बेहतर देखभाल ही है। लेकिन चाहे कितना भी डेटा क्यों न हो, कम वित्तपोषित क्लीनिकों की मरम्मत नहीं हो सकती, डॉक्टरों की कमी दूर नहीं हो सकती या फिर लुटेरी बीमा कंपनियों से मरीज़ों की रक्षा नहीं हो सकती।

एआई इन समस्याओं को और गहरा करने का ख़तरा पैदा कर रहा है, भेदभावपूर्ण और मुनाफ़े पर केंद्रित नीतियों को कम्प्यूटेशनल तटस्थता की आड़ में छिपा रहा है। उभरते हुए एआई उपकरण अंततः उन अरबपतियों और निगमों द्वारा नियंत्रित होते हैं जो उनके मालिक हैं, उनके प्रोत्साहन निर्धारित करते हैं और उनके उपयोग निर्धारित करते हैं। और जैसा कि ट्रम्प के दूसरे कार्यकाल में तेज़ी से स्पष्ट हो गया है, इनमें से कई एआई वंशज – एलोन मस्क, पीटर थील और अन्य – लैंगिक और नस्लीय अल्पसंख्यकों और विकलांग लोगों के प्रति पूर्वाग्रह से प्रेरित खुले तौर पर सुजननवादी हैं। जो उभर रहा है वह एक प्रकार का टेक्नोफ़ासिज़्म है, क्योंकि यह प्रशासन सहयोगी तकनीकी दिग्गजों के एक छोटे से दल को देश के डेटा पर नियंत्रण मजबूत करने में मदद करता है – और इसके साथ ही, पूरी आबादी पर नज़र रखने और उसे अनुशासित करने की शक्ति भी।

एआई उपकरण उनके सत्तावादी निगरानी परियोजना के लिए पूरी तरह से उपयुक्त हैं , जिसे ट्रम्प प्रशासन अपने ” एआई एक्शन प्लान ” के माध्यम से सक्रिय रूप से आगे बढ़ा रहा है। नियामक सुरक्षा को हटाकर और तकनीकी फर्मों को खुली छूट देकर जब तक वे प्रशासन की विचारधारा के साथ संरेखित होते हैं, योजना पहले से ही सुजननवादी सोच में डूबी निगमों को अभूतपूर्व शक्ति सौंपती है। नवाचार की बयानबाजी के नीचे एक सरल, गंभीर तथ्य छिपा है: एआई केवल मानव डेटा के विशाल भंडार को वैक्यूम करके कार्य कर सकता है – हमारे शरीर, दर्द, व्यवहार, मनोदशा, चिंता, भय, आहार, पदार्थ का उपयोग, नींद के पैटर्न, रिश्ते, काम की दिनचर्या, यौन व्यवहार, दर्दनाक अनुभव, बचपन की यादें, विकलांगता और जीवन प्रत्याशा के बारे में डेटा। इसका मतलब यह है कि एआई-संचालित चिकित्सा की ओर प्रत्येक कदम भी डेटा कैप्चर, निगरानी और सामाजिक नियंत्रण के गहरे, अधिक अपारदर्शी रूपों की ओर एक कदम है।

स्वास्थ्य बीमा कंपनियाँ पहले ही एआई-संचालित “पूर्वानुमान विश्लेषण” का इस्तेमाल करके मरीज़ों को बहुत महँगा बताकर, चुपचाप उनकी देखभाल का स्तर कम करके या सीधे कवरेज देने से इनकार कर रही हैं। यूनाइटेडहेल्थ ने उन बुज़ुर्ग मरीज़ों के पुनर्वास दावों को खारिज कर दिया जिनके जल्दी ठीक होने की संभावना कम थी, जबकि सिग्ना ने स्वचालित समीक्षा प्रणालियों का इस्तेमाल करके हज़ारों दावों को सेकंडों में खारिज कर दिया , और किसी भी चिकित्सक ने उन्हें पढ़ा तक नहीं।

इस सारी कुशलता का परिणाम देखभाल में अधिक उपस्थिति नहीं, बल्कि कम उपस्थिति है

एआई के प्रति आशावाद के पीछे एक और प्रमुख धारणा यह है कि यह चिकित्सकों को मरीजों पर अधिक समय और ध्यान देने के लिए स्वतंत्र करेगा। पिछले कई दशकों में, चिकित्सा में अनगिनत तकनीकी प्रगति – इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से लेकर बिलिंग ऑटोमेशन तक – को चिकित्सकों का बोझ हल्का करने के तरीके के रूप में बेचा गया है। वास्तव में, नियंत्रित परीक्षणों में, जिनमें एआई लेखकों ने डॉक्टरों के लिए मरीज़ों के नोट्स लिखे, समय की बचत हुई और उनके कार्यदिवसों से संतुष्टि में सुधार हुआ – लेकिन केवल उन नियंत्रित प्रयोगों में जिनमें समय की बचत के साथ उत्पादकता में वृद्धि की अपेक्षाएँ नहीं होती हैं।

अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा प्रणाली की वास्तविक दुनिया आमतौर पर इस तरह काम नहीं करती। हर तकनीकी प्रगति जो चिकित्सकों का समय बचा सकती थी, उसने उत्पादकता की सीमा को और कड़ा कर दिया है: इन ” दक्षता लाभों ” का उपयोग बस हर घंटे में ज़्यादा मुलाक़ातें, ज़्यादा बिलिंग और ज़्यादा मुनाफ़ा कमाने के लिए किया गया है। दूसरे शब्दों में, तकनीक जो भी समय और ऊर्जा बचाती है, सिस्टम उसे तुरंत अधिकतम मुनाफ़ा कमाने के लिए वापस ले लेता है। निजी इक्विटी द्वारा स्वास्थ्य सेवा सुविधाओं को ख़तरनाक दर से निगलने के साथ, यह सोचने का कोई कारण नहीं है कि चिकित्सा उद्योग में एआई का उपयोग अलग होगा।

इस सारी कुशलता का नतीजा देखभाल में ज़्यादा उपस्थिति नहीं, बल्कि कम उपस्थिति है। पहले से ही, मरीज़ों की सबसे आम शिकायत यही है कि उनके डॉक्टर उनकी बात नहीं सुनते। वे कहते हैं कि उनके साथ एक पूरे इंसान की बजाय सिर्फ़ लक्षणों और प्रयोगशाला के आंकड़ों का पुलिंदा जैसा व्यवहार किया जा रहा है। अच्छे चिकित्सक जानते हैं कि मरीज़ों के साथ बातचीत में सबसे ज़्यादा मायने रखती हैं झिझक, खामोशी और घबराहट भरी हंसी – जो अनकही रह जाती हैं। इन्हें सिर्फ़ आंकड़ों तक सीमित नहीं किया जा सकता। इसके लिए मरीज़ की भावनात्मक स्थिति, सामाजिक रिश्तों, पारिवारिक गतिशीलता और डर के साथ उपस्थिति, धैर्य और तालमेल की ज़रूरत होती है। मानसिक स्वास्थ्य सेवा के मामले में यह बात बिल्कुल सच है, लेकिन आंतरिक चिकित्सा, ऑन्कोलॉजी या सर्जरी में भी यह कम सच नहीं है, जहाँ मरीज़ अपने जीवन के सबसे नाज़ुक पलों में देखभाल की अपील करते हैं – ऐसे पल जब एक चिकित्सक सिर्फ़ एक तकनीशियन के तौर पर नहीं, बल्कि एक इंसान के तौर पर भी प्रतिक्रिया देता है।

इसके विपरीत, एआई का निर्माण चुप्पी को मिटाने और मरीज़ को एक गणना योग्य जीव के रूप में अलग-थलग करने के लिए किया गया है। यह यह नहीं पहचान पाता कि मरीज़ की कहानी का पहला संस्करण अक्सर उसका असली संस्करण नहीं होता – वह नहीं जो उसे सबसे ज़्यादा परेशान कर रहा होता है। इसके अलावा, डॉक्टरों की एआई पर निर्भरता के अध्ययन इस बात पर ज़ोर देते हैं कि यह अक्सर तेज़ी से नैदानिक ​​कौशल ह्रास का कारण बनता है : जब एल्गोरिदम निदान या प्रबंधन योजनाएँ प्रस्तावित करते हैं, तो चिकित्सकों की तर्क क्षमता क्षीण हो जाती है, जिससे वे मशीनों पर ज़्यादा निर्भर हो जाते हैं और स्वतंत्र निर्णय लेने में कम सक्षम हो जाते हैं। मानवीय त्रुटिपूर्णता को सुधारने के बजाय, एआई चिकित्सकों की सुनने और आलोचनात्मक, सहयोगात्मक और रचनात्मक रूप से सोचने की क्षमता को कम करके उसे और बढ़ा देता है।

अगर एआई चिकित्सा का ख़तरा यह है कि हम असली देखभाल को भूल रहे हैं, तो हमें सामूहिक रूप से देखभाल की उस बुनियाद को याद करना होगा जो अमेरिकी स्वास्थ्य पूंजीवाद के तहत धुंधली पड़ गई है। देखभाल का मतलब सिर्फ़ निदान या नुस्खे नहीं हैं। यह किसी और बुनियादी चीज़ पर निर्भर करती है: दूसरों को सहारा देने के साथ-साथ दूसरों के प्रति चिंता के आंतरिक अनुभव को विकसित करना।

इस प्रकार की देखभाल राजनीति और समुदाय की संभावना से अविभाज्य है। जैसा कि सुकरात से लेकर सोरेन कीर्केगार्ड तक के दार्शनिकों और कैरोल गिलिगन और जोन ट्रोंटो जैसी नारीवादी सिद्धांतकारों ने लंबे समय से तर्क दिया है, देखभाल केवल एक नैदानिक ​​कार्य नहीं है, बल्कि एक नैतिक और राजनीतिक अभ्यास भी है। यह, गहरे अर्थों में, अलगाव की एक प्रक्रिया है – एक-दूसरे के साथ समुदाय में रहने वाले एकल प्राणियों के रूप में स्वयं की भावना को पुनः प्राप्त करने की प्रक्रिया, जिसमें व्यक्तिगत अंतर को मिटाने के बजाय महत्व दिया जाता है।

यही कारण है कि देखभाल में स्वास्थ्य से परे भी परिवर्तनकारी शक्ति होती है। किसी की बात सच में सुनी जाए – उसे एक मामले के रूप में नहीं, बल्कि एक व्यक्ति के रूप में पहचाना जाए – यह न केवल बीमारी के अनुभव को बदल सकता है, बल्कि स्वयं के और दुनिया के अनुभव को भी बदल सकता है। यह विभिन्नताओं के बावजूद दूसरों की देखभाल करने, घृणा और हिंसा का विरोध करने और उन नाज़ुक सामाजिक संबंधों को मज़बूत करने की क्षमता को बढ़ावा दे सकता है जिन पर लोकतंत्र निर्भर करता है।

इसके विपरीत, जब चिकित्सा को आँकड़ों और लेन-देन तक सीमित कर दिया जाता है, तो यह न केवल मरीज़ों को निराश करता है और डॉक्टरों का मनोबल गिराता है। यह लोकतंत्र को भी कमज़ोर करता है। एक ऐसी व्यवस्था जो लोगों को उनकी सबसे कमज़ोरी के क्षणों में अलग-थलग कर देती है—उन्हें दिवालिया बना देती है, उन्हें गुमराह करती है, उनकी बात अनसुनी कर देती है—निराशा और क्रोध को जन्म देती है। यह ऐसी परिस्थितियाँ पैदा करती है जिनमें सत्तावादी ताकतें आगे बढ़ती हैं।

सच्ची देखभाल कोई ऐसा लेन-देन नहीं है जिसे अनुकूलित किया जाना चाहिए; यह एक अभ्यास और एक रिश्ता है जिसे संरक्षित किया जाना चाहिए

इस दृष्टि से, स्वास्थ्य सेवा को स्वचालित करने की होड़ राजनीतिक रूप से तटस्थ नहीं है। चिकित्सा की उपस्थिति और मान्यता की क्षमता को खोखला करना, उन अंतिम नागरिक संस्थाओं में से एक को खोखला करना है जिनके माध्यम से लोग खुद को दूसरे इंसान के लिए महत्वपूर्ण महसूस कर सकते हैं – समाज के मूल आधार का ही दम घोंटना है।

चिकित्सा जगत में एआई के उदय के पीछे शायद सबसे खतरनाक धारणा यह है कि इसका वर्तमान प्रक्षेपवक्र और निजी स्वामित्व संरचना अपरिहार्य है। जब हम इस अपरिहार्यता के आख्यान को अस्वीकार करते हैं, तो हम अंततः यह समझ सकते हैं कि हमारे वर्तमान का वास्तविक विकल्प तकनीकी नहीं, बल्कि राजनीतिक है। इसके लिए देखभाल करने वाले कार्यबल में निवेश, चिकित्सा और सामाजिक देखभाल, दोनों के लिए सार्वजनिक स्वामित्व वाली प्रणालियों को मज़बूत करना, बढ़ती असमानता से निपटने के लिए कल्याणकारी राज्य का विस्तार करना, और चिकित्सकों के लिए ऐसी परिस्थितियाँ बनाना आवश्यक है जहाँ वे मरीज़ों की देखभाल डेटा के बजाय इंसान के रूप में करें।

एआई सहित तकनीक, स्वाभाविक रूप से अमानवीय या अलगावकारी नहीं होनी चाहिए। वास्तविक देखभाल पर केंद्रित एक राष्ट्रीय स्वास्थ्य प्रणाली में, चिकित्सा में एआई दवा सुरक्षा पर नज़र रखने, गहन सामाजिक और वित्तीय सहायता के लिए सबसे कमज़ोर व्यक्तियों की पहचान करने, असमानताओं को दूर करने को प्राथमिकता देने, या अत्यधिक बोझ से दबे चिकित्सकों और सहायक कर्मचारियों को उनके हर कदम पर पैसा लगाए बिना सहायता प्रदान करने में मदद कर सकता है। लेकिन ऐसे उपयोग देखभाल पर आधारित एक राजनीतिक अर्थव्यवस्था पर निर्भर करते हैं, न कि शोषण और मानव जीवन के अंतहीन वस्तुकरण पर – एक ऐसी अर्थव्यवस्था जो डेटा संग्रह, मानकीकरण और लाभ की तुलना में मानव विविधता, सामूहिक समृद्धि और प्रत्येक व्यक्ति की अद्वितीय जीवन क्षमता का समर्थन करने को महत्व देती है।

अगर कॉर्पोरेट ज़रूरतों की पूर्ति के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) चिकित्सा की मार्गदर्शक शक्ति बन जाती है, तो इन आयामों की न सिर्फ़ उपेक्षा की जाएगी। इन्हें सक्रिय रूप से मिटा दिया जाएगा, अक्षमताओं के रूप में दर्ज किया जाएगा, और देखभाल की परिभाषा से बाहर कर दिया जाएगा।

एआई के प्रति आशावाद का विरोध करना अक्सर प्रगति-विरोधी या नासमझी भरा पागलपन माना जाता है। लेकिन सार्थक प्रगति के लिए इस भ्रम को त्यागना ज़रूरी है कि तेज़, सस्ता और मानकीकृत होना बेहतर होने के समान ही है। सच्ची देखभाल कोई ऐसा लेन-देन नहीं है जिसे अनुकूलित किया जाना है; यह एक अभ्यास और एक ऐसा रिश्ता है जिसकी रक्षा की जानी है – सुनने, उपस्थिति और विश्वास का नाज़ुक काम। अगर हम देखभाल को एल्गोरिदम के हवाले कर देते हैं, तो हम न केवल चिकित्सा की कला खो देंगे, बल्कि वह मानवीय जुड़ाव और एकजुटता भी खो देंगे जिसकी हमें अपने जीवन को उन लोगों से वापस पाने के लिए ज़रूरत है जो हमें आंकड़ों और मुनाफ़े तक सीमित कर देते हैं। द गार्जियन से साभार

एरिक रेनहार्ट एक राजनीतिक मानवविज्ञानी, मनोचिकित्सक और मनोविश्लेषक हैं