വാർത്തകൾ

ഓപ്പൺഎഐയുടെ ചാറ്റ്ജിപിടി (ചാറ്റ് ജനറേറ്റീവ് പ്രീട്രെയിൻഡ് ട്രാൻസ്ഫോർമർ) ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) പവർഡ് ചാറ്റ്ബോട്ടാണ്, ഇത് ചരിത്രത്തിലെ ഏറ്റവും വേഗത്തിൽ വളരുന്ന ഇന്റർനെറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ജിപിടി പോലുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ജനറേറ്റീവ് എഐ, മനുഷ്യർ സൃഷ്ടിച്ചതിന് സമാനമായ വാചകം സൃഷ്ടിക്കുകയും മനുഷ്യ ചിന്തയെ അനുകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇന്റേണുകളും ക്ലിനിക്കുകളും ഇതിനകം തന്നെ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്, മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസത്തിന് വേലിയിൽ നിൽക്കാൻ കഴിയില്ല. മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസ മേഖല ഇപ്പോൾ എഐയുടെ സ്വാധീനവുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം.

വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിൽ AI യുടെ സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ച് ന്യായമായ നിരവധി ആശങ്കകളുണ്ട്, അതിൽ വിവരങ്ങൾ കെട്ടിച്ചമച്ച് വസ്തുതയായി അവതരിപ്പിക്കാനുള്ള AI യുടെ സാധ്യത ("മിഥ്യ" എന്നറിയപ്പെടുന്നു), രോഗിയുടെ സ്വകാര്യതയിൽ AI യുടെ സ്വാധീനം, ഉറവിട ഡാറ്റയിൽ പക്ഷപാതം ഉൾപ്പെടുത്താനുള്ള സാധ്യത എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ ഈ അടിയന്തര വെല്ലുവിളികളിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത് മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ AI ഉണ്ടാക്കിയേക്കാവുന്ന വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെ മറയ്ക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ ആശങ്കപ്പെടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ഭാവി തലമുറയിലെ ഇന്റേണുകളുടെയും ഫിസിഷ്യൻമാരുടെയും ചിന്താ ഘടനകളെയും പരിചരണ രീതികളെയും സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തും.

ചരിത്രത്തിലുടനീളം, സാങ്കേതികവിദ്യ ഡോക്ടർമാർ ചിന്തിക്കുന്ന രീതിയെ മാറ്റിമറിച്ചു. പത്തൊൻപതാം നൂറ്റാണ്ടിലെ സ്റ്റെതസ്കോപ്പിന്റെ കണ്ടുപിടുത്തം ഒരു പരിധിവരെ ശാരീരിക പരിശോധനയുടെ പുരോഗതിയും പൂർണതയും പ്രോത്സാഹിപ്പിച്ചു, തുടർന്ന് ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഡിറ്റക്ടീവിന്റെ സ്വയം-സങ്കൽപ്പം ഉയർന്നുവന്നു. അടുത്തിടെ, വിവരസാങ്കേതികവിദ്യ ക്ലിനിക്കൽ യുക്തിയുടെ മാതൃകയെ പുനർനിർമ്മിച്ചു, പ്രശ്നാധിഷ്ഠിത മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകളുടെ ഉപജ്ഞാതാവായ ലോറൻസ് വീഡ് ഇങ്ങനെ പറയുന്നു: ഡോക്ടർമാർ ഡാറ്റ രൂപപ്പെടുത്തുന്ന രീതി നമ്മുടെ ചിന്താഗതിയെ ബാധിക്കുന്നു. ആധുനിക ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ബില്ലിംഗ് ഘടനകൾ, ഗുണനിലവാര മെച്ചപ്പെടുത്തൽ സംവിധാനങ്ങൾ, നിലവിലെ ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ (അവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ദോഷങ്ങൾ) എന്നിവയെല്ലാം ഈ റെക്കോർഡിംഗ് സമീപനത്താൽ ആഴത്തിൽ സ്വാധീനിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.

2022 ലെ ശരത്കാലത്തിലാണ് ChatGPT ആരംഭിച്ചത്, അതിനുശേഷമുള്ള മാസങ്ങളിൽ, പ്രശ്നാധിഷ്ഠിത മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ പോലെ തന്നെ ഇത് തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നതാണെന്ന് അതിന്റെ സാധ്യതകൾ തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ChatGPT യുഎസ് മെഡിക്കൽ ലൈസൻസിംഗ് പരീക്ഷയിലും ക്ലിനിക്കൽ തിങ്കിംഗ് പരീക്ഷയിലും വിജയിച്ചു, കൂടാതെ ഫിസിഷ്യൻമാരുടെ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ചിന്താ രീതിയോട് അടുത്തു. ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസം ഇപ്പോൾ "കോളേജ് കോഴ്‌സ് ഉപന്യാസങ്ങൾക്കുള്ള പാതയുടെ അവസാനവുമായി" മല്ലിടുകയാണ്, കൂടാതെ മെഡിക്കൽ സ്‌കൂളിലേക്ക് അപേക്ഷിക്കുമ്പോൾ വിദ്യാർത്ഥികൾ സമർപ്പിക്കുന്ന വ്യക്തിഗത പ്രസ്താവനയിലും ഇത് ഉടൻ സംഭവിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പാണ്. ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകളിലേക്കും വോയ്‌സ് റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലേക്കും സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടെ, യുഎസ് ഹെൽത്ത്കെയർ സിസ്റ്റത്തിലുടനീളം AI വ്യാപകമായി വേഗത്തിലും വിന്യസിക്കുന്നതിനായി പ്രധാന ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ കമ്പനികൾ സാങ്കേതിക കമ്പനികളുമായി സഹകരിക്കുന്നു. ഡോക്ടർമാരുടെ ചില ജോലികൾ ഏറ്റെടുക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകൾ വിപണിയിലേക്ക് വരുന്നു.

വ്യക്തമായും, മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസത്തിന്റെ ഭൂപ്രകൃതി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു, മാറിയിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസം ഒരു അസ്തിത്വപരമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു: മെഡിക്കൽ അധ്യാപകർ ഫിസിഷ്യൻ പരിശീലനത്തിൽ AI സംയോജിപ്പിക്കാൻ മുൻകൈയെടുക്കുന്നുണ്ടോ, കൂടാതെ മെഡിക്കൽ ജോലിയിൽ ഈ പരിവർത്തന സാങ്കേതികവിദ്യ സുരക്ഷിതമായും കൃത്യമായും ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഫിസിഷ്യൻ തൊഴിലാളികളെ ബോധപൂർവ്വം തയ്യാറാക്കുന്നുണ്ടോ? അതോ പ്രവർത്തന കാര്യക്ഷമതയും ലാഭവും തേടുന്ന ബാഹ്യശക്തികൾ രണ്ടും എങ്ങനെ സംയോജിക്കുന്നുവെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുമോ? കോഴ്‌സ് ഡിസൈനർമാർ, ഫിസിഷ്യൻ പരിശീലന പരിപാടികൾ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ നേതാക്കൾ, അതുപോലെ തന്നെ അക്രഡിറ്റിംഗ് ബോഡികൾ എന്നിവരും AI-യെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാൻ തുടങ്ങണമെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉറച്ചു വിശ്വസിക്കുന്നു.

മെഡിക്കൽ സ്കൂളുകൾ ഇരട്ട വെല്ലുവിളി നേരിടുന്നു: ക്ലിനിക്കൽ ജോലികളിൽ AI എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കണമെന്ന് അവർ വിദ്യാർത്ഥികളെ പഠിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്, കൂടാതെ അക്കാദമിക് മേഖലകളിൽ AI പ്രയോഗിക്കുന്ന മെഡിക്കൽ വിദ്യാർത്ഥികളെയും ഫാക്കൽറ്റികളെയും അവർ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു രോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നിർമ്മിതികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും അധ്യാപന പോയിന്റുകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മെഡിക്കൽ വിദ്യാർത്ഥികൾ ഇതിനകം തന്നെ അവരുടെ പഠനങ്ങളിൽ AI പ്രയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. പാഠങ്ങളും വിലയിരുത്തലുകളും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ AI എങ്ങനെ സഹായിക്കുമെന്ന് അധ്യാപകർ ചിന്തിക്കുന്നു.

മെഡിക്കൽ സ്കൂൾ പാഠ്യപദ്ധതികൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നത് ആളുകളാണെന്ന ആശയം അനിശ്ചിതത്വത്തെ നേരിടുന്നു: ആളുകൾ വിഭാവനം ചെയ്യാത്ത ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം മെഡിക്കൽ സ്കൂളുകൾ എങ്ങനെ നിയന്ത്രിക്കും? വിദ്യാർത്ഥികൾ അസൈൻമെന്റുകൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ AI ഉപയോഗിച്ചാൽ സ്കൂളുകൾക്ക് എങ്ങനെ അക്കാദമിക് നിലവാരം നിലനിർത്താൻ കഴിയും? ഭാവിയിലെ ക്ലിനിക്കൽ ലാൻഡ്‌സ്കേപ്പിനായി വിദ്യാർത്ഥികളെ സജ്ജമാക്കുന്നതിന്, മെഡിക്കൽ സ്കൂളുകൾ AI യുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അദ്ധ്യാപനം ക്ലിനിക്കൽ സ്കിൽസ് കോഴ്സുകൾ, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് റീസണിംഗ് കോഴ്സുകൾ, സിസ്റ്റമാറ്റിക് ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസ് പരിശീലനം എന്നിവയിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള കഠിനാധ്വാനം ആരംഭിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ആദ്യപടിയായി, അധ്യാപകർക്ക് പ്രാദേശിക അധ്യാപന വിദഗ്ധരുമായി ബന്ധപ്പെടാനും പാഠ്യപദ്ധതി പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും പാഠ്യപദ്ധതിയിൽ AI ഉൾപ്പെടുത്താനുമുള്ള വഴികൾ വികസിപ്പിക്കാൻ അവരോട് ആവശ്യപ്പെടാനും കഴിയും. പരിഷ്കരിച്ച പാഠ്യപദ്ധതി പിന്നീട് കർശനമായി വിലയിരുത്തി പ്രസിദ്ധീകരിക്കും, ഇപ്പോൾ ആരംഭിച്ച ഒരു പ്രക്രിയയാണിത്.

ബിരുദാനന്തര മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസ തലത്തിൽ, താമസക്കാരും പരിശീലനത്തിലെ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളും AI അവരുടെ സ്വതന്ത്ര പരിശീലനത്തിന്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമാകുന്ന ഒരു ഭാവിക്കായി തയ്യാറെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്. പരിശീലനത്തിലുള്ള ഡോക്ടർമാർ AI-യിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ സുഖമായിരിക്കണം, അതിന്റെ കഴിവുകളും പരിമിതികളും മനസ്സിലാക്കണം, കാരണം അവരുടെ ക്ലിനിക്കൽ കഴിവുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും അവരുടെ രോഗികൾ ഇതിനകം തന്നെ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാലും.

ഉദാഹരണത്തിന്, ChatGPT-ക്ക് രോഗികൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാകുന്ന ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് കാൻസർ പരിശോധനാ ശുപാർശകൾ നൽകാൻ കഴിയും, എന്നിരുന്നാലും അത് 100% കൃത്യമല്ല. വാണിജ്യ ജനിതക പരിശോധനാ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയും ഓൺലൈൻ മെഡിക്കൽ കൺസൾട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുടെയും വ്യാപനം ഔട്ട്‌പേഷ്യന്റ് ക്ലിനിക്കുകളിലെ സംഭാഷണത്തെ മാറ്റിമറിച്ചതുപോലെ, AI ഉപയോഗിക്കുന്ന രോഗികൾ നടത്തുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ഡോക്ടർ-രോഗി ബന്ധത്തെ അനിവാര്യമായും മാറ്റും. ഇന്നത്തെ താമസക്കാർക്കും പരിശീലനത്തിലെ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്കും 30 മുതൽ 40 വർഷം വരെ മുന്നിലുണ്ട്, അവർ ക്ലിനിക്കൽ മെഡിസിനിലെ മാറ്റങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടേണ്ടതുണ്ട്.

ഭാവിയിലെ മാറ്റങ്ങളുടെ തിരമാലകളെ മറികടക്കാൻ താമസക്കാരെയും സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് പരിശീലകരെയും പ്രാപ്തരാക്കുന്ന പുതിയ പരിശീലന പരിപാടികൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ മെഡിക്കൽ അധ്യാപകർ പ്രവർത്തിക്കണം. അക്രഡിറ്റേഷൻ കൗൺസിൽ ഫോർ ഗ്രാജുവേറ്റ് മെഡിക്കൽ എഡ്യൂക്കേഷൻ പോലുള്ള ഭരണസമിതികൾക്ക് AI വിദ്യാഭ്യാസത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രതീക്ഷകൾ പരിശീലന പരിപാടിയുടെ പതിവ് ആവശ്യകതകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഇത് പാഠ്യപദ്ധതി മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനമായി മാറുകയും പരിശീലന പരിപാടികളെ അവരുടെ പരിശീലന രീതികൾ മാറ്റാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും. അവസാനമായി, ക്ലിനിക്കൽ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ഇതിനകം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡോക്ടർമാർ AI-യുമായി പരിചയപ്പെടേണ്ടതുണ്ട്. പ്രൊഫഷണൽ സൊസൈറ്റികൾക്ക് അവരുടെ അംഗങ്ങളെ മെഡിക്കൽ മേഖലയിലെ പുതിയ സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി സജ്ജമാക്കാൻ കഴിയും.

മെഡിക്കൽ പ്രാക്ടീസിൽ AI വഹിക്കുന്ന പങ്കിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകൾ നിസ്സാരമല്ല. വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ അധ്യാപനത്തിന്റെ കോഗ്നിറ്റീവ് അപ്രന്റീസ്ഷിപ്പ് മാതൃക ആയിരക്കണക്കിന് വർഷങ്ങളായി നിലനിൽക്കുന്നു. മെഡിക്കൽ വിദ്യാർത്ഥികൾ അവരുടെ പരിശീലനത്തിന്റെ ആദ്യ ദിവസം മുതൽ AI ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങുന്ന ഒരു സാഹചര്യം ഈ മാതൃകയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കും? അറിവിനും നൈപുണ്യ വളർച്ചയ്ക്കും കഠിനാധ്വാനവും ബോധപൂർവമായ പരിശീലനവും അനിവാര്യമാണെന്ന് പഠന സിദ്ധാന്തം ഊന്നിപ്പറയുന്നു. കിടക്കയ്ക്കരികിൽ ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ടിന് തൽക്ഷണമായും വിശ്വസനീയമായും ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയുമ്പോൾ ഡോക്ടർമാർ എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായ ആജീവനാന്ത പഠിതാക്കളായി മാറും?

മെഡിക്കൽ പ്രാക്ടീസിന്റെ അടിസ്ഥാനം ധാർമ്മിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളാണ്. അതാര്യമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ വഴി ധാർമ്മിക തീരുമാനങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്ന AI മോഡലുകൾ വൈദ്യശാസ്ത്രത്തെ സഹായിക്കുമ്പോൾ അത് എങ്ങനെയിരിക്കും? ഏകദേശം 200 വർഷമായി, ഡോക്ടർമാരുടെ പ്രൊഫഷണൽ ഐഡന്റിറ്റി നമ്മുടെ വൈജ്ഞാനിക പ്രവർത്തനത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കാനാവാത്തതാണ്. വൈജ്ഞാനിക പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും AI-ക്ക് കൈമാറാൻ കഴിയുമ്പോൾ ഡോക്ടർമാർ വൈദ്യശാസ്ത്രം പരിശീലിക്കുന്നതിന്റെ അർത്ഥമെന്താണ്? ഈ ചോദ്യങ്ങൾക്കൊന്നും ഇപ്പോൾ ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയില്ല, പക്ഷേ നമ്മൾ അവരോട് ചോദിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

തത്ത്വചിന്തകനായ ജാക്വസ് ഡെറിഡയാണ് ഫാർമക്കോൺ എന്ന ആശയം അവതരിപ്പിച്ചത്, അത് "മരുന്ന്" അല്ലെങ്കിൽ "വിഷം" ആകാം, അതുപോലെ തന്നെ, AI സാങ്കേതികവിദ്യ അവസരങ്ങളും ഭീഷണികളും അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിന്റെ ഭാവിക്ക് വളരെയധികം അപകടസാധ്യതയുള്ളതിനാൽ, മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസ സമൂഹം AI-യെ ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിൽ നേതൃത്വം നൽകണം. പ്രത്യേകിച്ചും വേഗത്തിൽ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാഹചര്യങ്ങളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ സാഹിത്യത്തിന്റെ അഭാവവും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഈ പ്രക്രിയ എളുപ്പമായിരിക്കില്ല, പക്ഷേ പണ്ടോറയുടെ പെട്ടി തുറന്നിരിക്കുന്നു. നമ്മുടെ സ്വന്തം ഭാവി നമ്മൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നില്ലെങ്കിൽ, ശക്തമായ ടെക് കമ്പനികൾ ആ ജോലി ഏറ്റെടുക്കാൻ സന്തുഷ്ടരാണ്.