क्या एआई रेडियोलॉजिस्ट की जगह ले लेगा?

जब भी कोई नया एआई मॉडल शानदार प्रदर्शन के साथ सामने आता है, तो वही चिंता फिर से उभर आती है - क्या एआई रेडियोलॉजिस्टों की जगह ले लेगा? यह एक वाजिब चिंता है। रेडियोलॉजी में छवियों और पैटर्नों का भरपूर उपयोग होता है, और कंप्यूटर को पैटर्न उतने ही पसंद होते हैं जितने छोटे बच्चों को बटन।

इसका स्पष्ट उत्तर यह है: एआई रेडियोलॉजी को तेजी से बदल रहा है... और यह मुख्य रूप से इस पेशे के स्वरूप को बदल रहा है, न कि इसे पूरी तरह से मिटा रहा है। कुछ कार्य कम हो जाएंगे। कुछ कार्यप्रणालियाँ उलट जाएंगी। जो रेडियोलॉजिस्ट खुद को इसके अनुरूप नहीं ढाल पाएगा, वह हाशिए पर जा सकता है। लेकिन नैदानिक ​​देखभाल की जटिल वास्तविकता में पूर्ण रूप से एआई का प्रतिस्थापन एक अलग ही चुनौती है।

इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:

🔗 क्या एआई डॉक्टरों की जगह ले लेगा: चिकित्सा का भविष्य
आधुनिक चिकित्सा पद्धति में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका का यथार्थवादी विश्लेषण।

🔗 एआई कृषि में कैसे मदद करता है
कृत्रिम बुद्धिमत्ता से पैदावार, योजना और कृषि संबंधी निर्णय लेने की प्रक्रिया में कैसे सुधार होता है।

🔗 समाज के लिए एआई क्यों हानिकारक है?
पक्षपात, नौकरी छूटना, निगरानी और गलत सूचना जैसे जोखिम नुकसान पहुंचाते हैं।

🔗 एआई विसंगतियों का पता कैसे लगाता है
मॉडल डेटा और सिस्टम में असामान्य व्यवहार को कैसे चिह्नित करते हैं।

वास्तविकता का सीधा सामना: एआई इस समय क्या कर रहा है ✅

आज रेडियोलॉजी में एआई मुख्य रूप से कुछ विशिष्ट कार्यों में ही मजबूत है:

• अत्यंत महत्वपूर्ण निष्कर्षों को चिह्नित करना ताकि भयावह अध्ययनों को प्राथमिकता मिल सके (प्राथमिकता निर्धारण) 🚨

• गांठें, रक्तस्राव, फ्रैक्चर, एम्बोली आदि जैसे "ज्ञात पैटर्न" का पता लगाना।

• उन चीजों को मापना जिन्हें मनुष्य माप सकते हैं लेकिन मापना नापसंद करते हैं (आयतन, आकार, समय के साथ परिवर्तन) 📏

• स्क्रीनिंग कार्यक्रमों को लोगों को थकाए बिना काम के बोझ को संभालने में मदद करना

और यह महज़ चर्चा का विषय नहीं है: विनियमित, क्लिनिक में रेडियोलॉजी एआई पहले से ही क्लिनिकल एआई डिवाइस परिदृश्य का एक बड़ा हिस्सा बना चुका है 20 दिसंबर, 2024 तक एफडीए द्वारा सूचीबद्ध प्राधिकरणों को कवर करते हुए ) में पाया गया कि अधिकांश उपकरण छवियों का , और रेडियोलॉजी अधिकांश के लिए प्रमुख समीक्षा पैनल था। यह इस बात का स्पष्ट संकेत है कि "क्लिनिकल एआई" सबसे पहले कहाँ प्रवेश कर रहा है। [1]

लेकिन "उपयोगी" और "स्वायत्त डॉक्टर प्रतिस्थापन" एक ही बात नहीं हैं। अलग मापदंड, अलग जोखिम, अलग दायित्व...

अक्सर "प्रतिस्थापन" की अवधारणा गलत मानसिक मॉडल क्यों होती है 🧠

रेडियोलॉजी का मतलब सिर्फ "पिक्सेल को देखो, बीमारी का नाम बताओ" नहीं है।

व्यवहार में, रेडियोलॉजिस्ट निम्नलिखित कार्य करते हैं:

• यह तय करना कि नैदानिक ​​प्रश्न निर्धारित परीक्षा से मेल खाता है या नहीं।

• पूर्व धारणाओं, शल्य चिकित्सा इतिहास, कलाकृतियों और जटिल सीमांत मामलों का आकलन करना

• रेफर करने वाले चिकित्सक को फोन करके यह स्पष्ट करना कि वास्तव में क्या हो रहा है।

• निष्कर्ष को मात्र नाम देने के बजाय आगे के कदमों की सिफारिश करना।

• रिपोर्ट के लिए चिकित्सा-कानूनी जिम्मेदारी स्वीकार करना

यहां एक छोटा सा दृश्य है, जो सुनने में उबाऊ लगता है, क्या सब कुछ उबाऊ ही होता है?

समय 2:07 है। सीटी स्कैन (सिर का स्कैन)। गति के कारण कुछ गड़बड़ी दिख रही है। मेडिकल हिस्ट्री में "चक्कर आना" लिखा है, नर्स के नोट में "गिर जाना" लिखा है, और एंटीकोएगुलेंट दवाओं की सूची में "गड़बड़" लिखा है।
काम सिर्फ "खून के धब्बे ढूंढना" नहीं है। काम है प्राथमिक उपचार, संदर्भ, जोखिम और अगले कदम की स्पष्टता।

इसीलिए नैदानिक ​​उपयोग में सबसे आम परिणाम यह होता है: एआई रेडियोलॉजिस्टों का समर्थन करता है न कि उन्हें खत्म कर देता है।

और कई रेडियोलॉजी सोसाइटियों ने मानवीय पहलू के बारे में स्पष्ट रूप से कहा है: एक बहु-सोसायटी नैतिकता वक्तव्य (एसीआर/ईएसआर/आरएसएनए/एसआईआईएम और अन्य) एआई को ऐसी चीज के रूप में परिभाषित करता है जिसे रेडियोलॉजिस्ट को जिम्मेदारी से प्रबंधित करना चाहिए - जिसमें यह वास्तविकता भी शामिल है कि रोगी देखभाल के लिए रेडियोलॉजिस्ट अंततः जिम्मेदार रहते हैं । [2]

रेडियोलॉजी के लिए एआई का एक अच्छा संस्करण कैसा होना चाहिए? 🔍

यदि आप किसी एआई सिस्टम का मूल्यांकन कर रहे हैं (या यह तय कर रहे हैं कि उस पर भरोसा करना है या नहीं), तो "अच्छा संस्करण" वह नहीं है जिसका डेमो सबसे आकर्षक हो। बल्कि वह है जो व्यावहारिक वास्तविकताओं से जूझने में सफल होता है।

एक अच्छे रेडियोलॉजी एआई टूल में आमतौर पर निम्नलिखित विशेषताएं होती हैं:

• स्पष्ट दायरा - यह एक काम को अच्छी तरह से करता है (या चीजों के एक सुव्यवस्थित समूह को)।

• मजबूत सत्यापन - विभिन्न साइटों, स्कैनरों और आबादी पर परीक्षण किया गया

• वर्कफ़्लो अनुकूलता - बिना किसी को परेशानी में डाले PACS/RIS में एकीकृत हो जाता है

• कम शोर - कम अनावश्यक अलर्ट और गलत सकारात्मक परिणाम (वरना आप उन्हें अनदेखा कर देंगे)

• ऐसी व्याख्यात्मकता जो सहायक हो - पूर्ण पारदर्शिता नहीं, लेकिन सत्यापन के लिए पर्याप्त।

• शासन - विचलन, विफलताओं और अप्रत्याशित पूर्वाग्रहों की निगरानी

• जवाबदेही - इस बात की स्पष्टता कि कौन हस्ताक्षर करता है, गलतियों की जिम्मेदारी किसकी है, और कौन मामले को आगे बढ़ाता है।

इसके अलावा: “यह एफडीए द्वारा स्वीकृत है” (या समकक्ष) एक सार्थक संकेत है - लेकिन यह अचूक नहीं है। यहां तक ​​कि एफडीए की अपनी एआई-सक्षम उपकरण सूची को भी एक पारदर्शिता संसाधन जो व्यापक नहीं , और इसकी समावेशन विधि आंशिक रूप से इस बात पर निर्भर करती है कि उपकरण सार्वजनिक सामग्री में एआई का वर्णन कैसे करते हैं। अनुवाद: आपको अभी भी स्थानीय मूल्यांकन और निरंतर निगरानी की आवश्यकता है। [3]

ये तो उबाऊ लग रहा है... और चिकित्सा में उबाऊ होना अच्छा है। उबाऊ होना सुरक्षित है 😬

तुलनात्मक तालिका: रेडियोलॉजिस्टों द्वारा अक्सर सामना किए जाने वाले सामान्य एआई विकल्प 📊

कीमतें अक्सर कोटेशन पर आधारित होती हैं, इसलिए मैं उस हिस्से को बाजार के हिसाब से अस्पष्ट रख रहा हूं (क्योंकि ऐसा ही होता है)।

फॉर्मेटिंग से जुड़ी एक अजीब सी बात: "कीमत" शब्द अस्पष्ट ही रहता है क्योंकि विक्रेताओं को अस्पष्ट कीमतें पसंद होती हैं। ये मैं टालमटोल नहीं कर रहा, ये तो बाज़ार की ही देन है 😅

जहां संकरी गलियों में एआई औसत इंसान से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है 🏁

एआई तब सबसे अधिक उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है जब कार्य हो:

• अत्यधिक दोहराव

• पैटर्न-स्थिर

• प्रशिक्षण डेटा में अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व किया गया है

• संदर्भ मानक के आधार पर स्कोर करना आसान है

कुछ स्क्रीनिंग-शैली वर्कफ़्लो में, AI एक बहुत ही सुसंगत अतिरिक्त दृष्टि की तरह काम कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक स्तन स्क्रीनिंग AI प्रणाली के एक बड़े पूर्वव्यापी मूल्यांकन में बेहतर औसत पाठक-तुलना प्रदर्शन (एक पाठक अध्ययन में AUC द्वारा) और यहां तक ​​कि यूके-शैली के दोहरे पठन सेटअप में नकली कार्यभार में कमी की सूचना मिली। यही वह "संकीर्ण मार्ग" जीत है: बड़े पैमाने पर सुसंगत पैटर्न कार्य। [4]

लेकिन फिर से... यह वर्कफ़्लो सहायता है, न कि "एआई उस रेडियोलॉजिस्ट की जगह ले लेगा जो परिणाम का मालिक है।"

जहां एआई को अभी भी चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है (और यह कोई छोटी बात नहीं है) ⚠️

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रभावशाली हो सकती है, लेकिन फिर भी चिकित्सकीय दृष्टि से महत्वपूर्ण मामलों में विफल हो सकती है। सामान्य समस्याएं:

• वितरण से बाहर के मामले : दुर्लभ बीमारियाँ, असामान्य शारीरिक संरचना, ऑपरेशन के बाद की विचित्रताएँ

• संदर्भ अंधता : "पूरी कहानी" के बिना इमेजिंग निष्कर्ष भ्रामक हो सकते हैं।

• आर्टिफैक्ट संवेदनशीलता : गति, धातु, स्कैनर की अजीब सेटिंग्स, कंट्रास्ट टाइमिंग... मजेदार चीजें

• गलत सकारात्मक परिणाम : एक खराब एआई दिन समय बचाने के बजाय अतिरिक्त काम पैदा कर सकता है।

• खामोश नाकामियां : खतरनाक किस्म की - जब कोई चीज चुपचाप चूक जाती है

• डेटा ड्रिफ्ट : प्रोटोकॉल, मशीन या जनसंख्या में बदलाव होने पर प्रदर्शन में परिवर्तन

वह आखिरी बिंदु सैद्धांतिक नहीं है। उच्च-प्रदर्शन वाले इमेज मॉडल भी इमेज प्राप्त करने के तरीके में बदलाव (स्कैनर हार्डवेयर की अदला-बदली, सॉफ्टवेयर अपडेट, पुनर्निर्माण में बदलाव) होने पर विचलित हो सकते हैं, और यह विचलन चिकित्सकीय रूप से महत्वपूर्ण संवेदनशीलता/विशिष्टता को इस तरह से बदल सकता है जो नुकसान के लिए मायने रखता है। यही कारण है कि "उत्पादन में निगरानी" केवल एक प्रचलित शब्द नहीं है - यह एक सुरक्षा आवश्यकता है। [5]

इसके अलावा - और यह बहुत महत्वपूर्ण है - नैदानिक ​​जिम्मेदारी एल्गोरिदम पर स्थानांतरित नहीं होती है । कई जगहों पर, रेडियोलॉजिस्ट ही उत्तरदायी हस्ताक्षरकर्ता रहता है, जो इस बात को सीमित करता है कि आप व्यावहारिक रूप से कितने निष्क्रिय हो सकते हैं। [2]

रेडियोलॉजिस्ट का वो पेशा जो सिकुड़ने के बजाय बढ़ता ही जा रहा है 🌱

एक चौंकाने वाली बात यह है कि एआई रेडियोलॉजी को कम नहीं बल्कि अधिक "डॉक्टर जैसा" बना सकता है।

स्वचालन के विस्तार के साथ, रेडियोलॉजिस्ट अक्सर अपना अधिक समय इन कार्यों में व्यतीत करते हैं:

• कठिन मामले और बहु-समस्याग्रस्त रोगी (वे रोगी जिनसे एआई नफरत करता है)

• प्रोटोकॉल निर्धारण, उपयुक्तता और मार्ग डिजाइन

• चिकित्सकों, ट्यूमर बोर्ड और कभी-कभी रोगियों को निष्कर्षों की व्याख्या करना 🗣️

• इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी और इमेज-गाइडेड प्रक्रियाएं (बहुत हद तक गैर-स्वचालित)

• गुणवत्तापूर्ण नेतृत्व: एआई के प्रदर्शन की निगरानी करना, सुरक्षित उपयोग सुनिश्चित करना

एक "मेटा" भूमिका भी है: मशीनों की निगरानी के लिए किसी को होना पड़ता है। यह कुछ हद तक ऑटोपायलट जैसा है - फिर भी आपको पायलटों की ज़रूरत होती है। शायद यह उपमा थोड़ी त्रुटिपूर्ण है... लेकिन आप बात समझ गए होंगे।

एआई द्वारा रेडियोलॉजिस्टों की जगह लेना: सीधा जवाब 🤷♀️🤷♂️

• निकट भविष्य में: यह काम के कुछ हिस्सों (माप, छँटाई, कुछ द्वितीय-पाठक पैटर्न) को प्रतिस्थापित करता है, और सीमांत स्तर पर कर्मचारियों की आवश्यकताओं को बदलता है।

• दीर्घकालिक दृष्टि से: यह कुछ स्क्रीनिंग कार्यप्रवाहों को काफी हद तक स्वचालित कर सकता है, लेकिन अधिकांश स्वास्थ्य प्रणालियों में अभी भी मानवीय निगरानी और हस्तक्षेप की आवश्यकता है।

• सबसे संभावित परिणाम: रेडियोलॉजिस्ट और एआई मिलकर अकेले किसी भी एक से बेहतर प्रदर्शन करेंगे, और काम की दिशा निगरानी, ​​संचार और जटिल निर्णय लेने की ओर बदल जाएगी।

यदि आप मेडिकल छात्र या जूनियर डॉक्टर हैं: भविष्य के लिए खुद को तैयार कैसे करें (बिना घबराए) 🧩

कुछ व्यावहारिक तरीके जो मददगार साबित हो सकते हैं, भले ही आप तकनीक में रुचि न रखते हों:

• जानें कि एआई कैसे विफल होता है (पूर्वाग्रह, विचलन, गलत सकारात्मक) - यह अब नैदानिक ​​साक्षरता है [5]

• वर्कफ़्लो और सूचना विज्ञान की बुनियादी बातों (PACS, संरचित रिपोर्टिंग, QA) से अच्छी तरह परिचित हो जाएं।

• मजबूत संचार की आदतें विकसित करें - इससे मानवीय पहलू का महत्व और बढ़ जाता है।

• यदि संभव हो, तो अपने अस्पताल में एआई मूल्यांकन या प्रबंधन समूह में शामिल हों।

• उच्च संदर्भ और प्रक्रियाओं वाले क्षेत्रों (आईआर, जटिल न्यूरो, ऑन्कोलॉजिक इमेजिंग) पर ध्यान केंद्रित करें।

और हां, वो व्यक्ति बनें जो कह सके: "यह मॉडल यहां उपयोगी है, वहां खतरनाक है, और हम इसकी निगरानी इस तरह करते हैं।" ऐसे व्यक्ति की जगह लेना मुश्किल हो जाता है।

सारांश + संक्षिप्त टिप्पणी 🧠✨

कृत्रिम बुद्धिमत्ता रेडियोलॉजी को पूरी तरह से बदल देगी, और इससे इनकार करना केवल दिखावा है। लेकिन "रेडियोलॉजिस्टों का भविष्य अंधकारमय है" वाली बात सिर्फ सनसनीखेज प्रचार है।

संक्षिप्त जानकारी

• एआई का उपयोग पहले से ही प्राथमिक उपचार, पहचान में सहायता और माप में मदद के लिए किया जा रहा है।

• यह संकीर्ण, दोहराव वाले कार्यों में बहुत अच्छा है - लेकिन दुर्लभ, उच्च-संदर्भ वाली नैदानिक ​​वास्तविकता के साथ अस्थिर है।

• रेडियोलॉजिस्ट केवल पैटर्न का पता लगाने से कहीं अधिक काम करते हैं - वे संदर्भ प्रदान करते हैं, संवाद करते हैं और जिम्मेदारी निभाते हैं।

• सबसे यथार्थवादी भविष्य यह है कि एआई का उपयोग करने वाले रेडियोलॉजिस्ट, एआई का उपयोग न करने वाले रेडियोलॉजिस्टों की जगह ले लें, न कि एआई पूरे पेशे को ही खत्म कर दे। 😬🩻

संदर्भ

1. सिंह आर. एट अल., एनपीजे डिजिटल मेडिसिन (2025) - 1,016 एफडीए-अधिकृत एआई/एमएल चिकित्सा उपकरण प्राधिकरणों (20 दिसंबर, 2024 तक सूचीबद्ध) की एक वर्गीकरण समीक्षा, जिसमें यह दर्शाया गया है कि चिकित्सा एआई कितनी बार इमेजिंग इनपुट पर निर्भर करता है और कितनी बार रेडियोलॉजी प्रमुख समीक्षा पैनल होती है। और पढ़ें

2. ईएसआर द्वारा आयोजित बहुसोसायटी वक्तव्य - रेडियोलॉजी में एआई के लिए एक अंतर-सोसायटी नैतिक ढांचा, जो शासन, जिम्मेदार तैनाती और एआई-समर्थित कार्यप्रवाहों के भीतर चिकित्सकों की निरंतर जवाबदेही पर जोर देता है। और पढ़ें

3. यूएस एफडीए का एआई-सक्षम चिकित्सा उपकरण पृष्ठ - एआई-सक्षम चिकित्सा उपकरणों के लिए एफडीए की पारदर्शिता सूची और कार्यप्रणाली संबंधी नोट्स, जिसमें दायरे और शामिल किए जाने के तरीके के बारे में सावधानियां शामिल हैं। और पढ़ें

4. मैकिनी एस.एम. एट अल., नेचर (2020) - स्तन कैंसर की स्क्रीनिंग के लिए एक एआई प्रणाली का अंतर्राष्ट्रीय मूल्यांकन, जिसमें रीडर-तुलना विश्लेषण और डबल-रीडिंग सेटअप में कार्यभार प्रभाव के सिमुलेशन शामिल हैं। और पढ़ें

5. रोशेविट्ज़ एम. एट अल., नेचर कम्युनिकेशंस (2023) - मेडिकल इमेज क्लासिफिकेशन में अधिग्रहण शिफ्ट के तहत प्रदर्शन विचलन पर शोध, यह दर्शाता है कि तैनात इमेजिंग एआई में निगरानी और विचलन सुधार क्यों महत्वपूर्ण हैं। और पढ़ें

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