നിർമ്മിത ബുദ്ധി
ഡോക്ടർക്ക്
പകരമാവുമോ?

നിർമിത ബുദ്ധിയെക്കുറിച്ച് (Artificial Intelligence: AI) സംസാരിക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉയരുന്ന ചോദ്യങ്ങളിലൊന്നാണ്: “AI ഡോക്ടർമാർക്ക് പകരമാവുമോ?”

രോഗികളെ പരിശോധിക്കുന്നതും രോഗനിർണയം നടത്തുന്നതും ശസ്ത്രക്രിയകൾ ചെയ്യുന്നതുമെല്ലാം ഭാവിയിൽ യന്ത്രങ്ങളായിരിക്കുമോ എന്ന ആശങ്ക പലർക്കുമുണ്ട്. ഈ ചോദ്യത്തിനുള്ള വ്യക്തമായ ഉത്തരം “ഇല്ല” എന്നതാണ്. എന്നാൽ അതോടൊപ്പം മറ്റൊരു യാഥാർഥ്യവുമുണ്ട്. AI ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡോക്ടർമാർ, അത് ഉപയോഗിക്കാത്ത ഡോക്ടർമാരെക്കാൾ കാര്യക്ഷമരാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അതുകൊണ്ടുതന്നെ ഇന്ന് വ്യാപകമായി ഉദ്ധരിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു വാചകമുണ്ട്: “AI will not replace doctors; doctors using AI may replace doctors who do not.”

വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിൽ AI- യുടെ ഏറ്റവും വലിയ സംഭാവനകളിലൊന്ന് രോഗനിർണയത്തെ സഹായിക്കുക എന്നതാണ്. രോഗിയുടെ ലക്ഷണങ്ങൾ, രോഗചരിത്രം, ലബോറട്ടറി പരിശോധനാഫലങ്ങൾ, മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ, ശാസ്ത്രീയ പഠനങ്ങൾ എന്നിവ ഒരുമിച്ച് വിശകലനം ചെയ്ത് സാധ്യതയുള്ള രോഗങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ AI സഹായിക്കുന്നു. അന്തിമ രോഗനിർണയം ഡോക്ടറുടേതായിരിക്കുമെങ്കിലും, കൂടുതൽ വേഗത്തിലും കൃത്യതയോടെയും തീരുമാനമെടുക്കാൻ AI ഒരു മികച്ച സഹായിയായി മാറുകയാണ്.

AI ഏറ്റവും കൂടുതൽ മുന്നേറ്റം കൈവരിച്ചിരിക്കുന്ന മേഖലകളിലൊന്നാണ് റേഡിയോളജി. എക്‌സ്- റേ, സി.ടി. സ്കാൻ, എം.ആർ.ഐ., മാമോഗ്രാം തുടങ്ങിയ ചിത്രങ്ങളിൽ മനുഷ്യന്റെ കണ്ണിൽ എളുപ്പത്തിൽ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെടാത്ത ചെറിയ വ്യതിയാനങ്ങൾ പോലും തിരിച്ചറിയാൻ AI സഹാ യിക്കുന്നു. അതുപോലെ പതോളജിയിൽ ടിഷ്യു സ്ലൈഡുകളും സൂക്ഷ്മദർശിനിചിത്രങ്ങളും വിശകലനം ചെയ്ത് ചില രോഗങ്ങളുടെ പ്രാരംഭ ലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലും ശ്രദ്ധേയമാ യ പുരോഗതി കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ട്.

ഔഷധഗവേഷണവും മരുന്നുകളുടെ കണ്ടെത്തലും (Drug Discovery) അതിവേഗം വളരുന്ന മറ്റൊരു മേഖലയാണ്. ലക്ഷക്കണക്കിന് രാസസംയുക്തങ്ങൾ വളരെ കുറഞ്ഞ സമയത്തിനുള്ളിൽ വിശകലനം ചെയ്ത് ഏതാണ് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാകാൻ സാധ്യതയുള്ളതെന്ന് കണ്ടെത്താൻ AI ഗവേഷകരെ സഹായിക്കുന്നു. പുതിയ മരുന്നുകളും വാക്സിനുകളും വികസിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കുന്നതിലും ഇതിന് പ്രധാന പങ്കുണ്ട്.

ആശുപത്രികളുടെ ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങളിലും AI യുടെ ഉപയോഗം വർധിച്ചുവരുന്നു. രോഗികളുടെ മെഡിക്കൽ രേഖകൾ ക്രമീകരിക്കുക, ഡോക്ടർമാരുടെ ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ തയ്യാറാക്കാൻ സഹായിക്കുക, ഡിസ്ചാർജ് സമ്മറികൾ സൃഷ്ടിക്കുക, പരിശോധനാഫലങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുക, അപ്പോയിന്റ്മെന്റുകളും ആശുപത്രി വിഭവങ്ങളും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ AI സഹായിക്കുന്നു. ഇതിലൂടെ ഡോക്ടർമാർക്ക് രോഗികളുമായി കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കാൻ അവസരം ലഭിക്കുന്നു.

റോബോട്ടിക് ശസ്ത്രക്രിയ മറ്റൊരു പ്രധാന മേഖലയാണ്. ഇവിടെ യന്ത്രമല്ല, മറിച്ച് ഡോക്ടറുടെ പൂർണ്ണ നിയന്ത്രണത്തിലാണ് ശസ്ത്രക്രിയ നടക്കുന്നത്. അതീവ സൂക്ഷ്മതയും കൃത്യതയും ഉറപ്പാക്കാൻ ഈ സംവിധാനം സഹായിക്കുന്നു. ചെറിയ മുറിവുകൾ, കുറഞ്ഞ രക്തസ്രാവം, ട്യൂമറുകൾ പൂർണ്ണമായി നീക്കം ചെയ്യൽ, വേഗത്തിലുള്ള രോഗമുക്തി എന്നിവയാണ് പ്രധാന നേട്ടങ്ങൾ. എന്നാൽ കൂടിയ ചെലവ്, എല്ലാ രോഗങ്ങൾക്കും ശസ്ത്രക്രിയകൾക്കും ഇത് അനുയോജ്യമാകാതിരിക്കൽ, ഉയർന്ന സാങ്കേതികവൈദഗ്ധ്യത്തിന്റെ ആവശ്യം എന്നിവ ഇതിന്റെ പരിമിതികളാണ്.

വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഭാവിയെ മാറ്റിമറിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള രണ്ട് പരസ്പരബന്ധമുള്ള സമീപനങ്ങളാണ് നിഷ്കൃഷ്ടവൈദ്യശാസ്ത്രവും (Precision Medicine), വ്യക്തിഗതചികിത്സയും (Personalized/Individualized Medicine). നിഷ്കൃഷ്ട വൈദ്യശാസ്ത്രം എന്നത് രോഗിയുടെ ജനിതകഘടന, ജൈവസൂചകങ്ങൾ (Biomarkers), പരിശോധനാഫലങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ശാസ്ത്രീയ വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്ത് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ചികിത്സ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന രീതിയാണ്.

വ്യക്തിഗതചികിത്സ അതിലും വിശാലമായ ആശയമാണ്. രോഗിയുടെ ജീവിതശൈലി, കുടുംബസാഹചര്യം, സാമ്പത്തികസ്ഥിതി, വ്യക്തിപരമായ മുൻഗണനകൾ, സാമൂഹിക പശ്ചാത്തലം എന്നിവയും പരിഗണിച്ചാണ് ചികിത്സ തീരുമാനിക്കുന്നത്. ഈ രണ്ട് സമീപനങ്ങളെയും കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാക്കാൻ AI ഇന്ന് വലിയ സഹായം നൽകുന്നു. അതായത്, AI രോഗത്തെ മാത്രമല്ല, രോഗിയെയും കൂടുതൽ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ വൈദ്യശാസ്ത്രത്തെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ ഘട്ടത്തിലേക്കാണ് നമ്മെ നയിക്കുന്നത്. അതായത് “ഒരേ ചികിത്സ എല്ലാവർക്കും” എന്ന സമീപനത്തിൽ നിന്ന് “ഓരോ രോഗിക്കും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ചികിത്സ” എന്ന സമീപനത്തിലേക്കുള്ള മാറ്റമാണിത്.

ആശുപത്രികൾക്ക് പുറത്തും AI- യുടെ സാധ്യതകൾ വർധിച്ചുവരുന്നു. സ്മാർട്ട് വാച്ചുകൾ, ആരോഗ്യസെൻസറുകൾ, മറ്റ് ധരിക്കാവുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ (Wearables) എന്നിവയിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്ത് ഹൃദയമിടിപ്പിലെ വ്യതിയാനങ്ങൾ, ഉറക്കരീതികൾ, ശാരീരിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ തുടങ്ങിയവ നിരീക്ഷിക്കാനും ചില ആരോഗ്യപ്രശ്നങ്ങൾ നേരത്തേ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കാനും AI യ്ക്ക് കഴിയും. പൊതുജനാരോഗ്യരംഗത്ത് രോഗവ്യാപനപ്രവണതകൾ വിലയിരുത്താനും, ആരോഗ്യവിഭവങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും, മഹാമാരികളെ നേരി ടാനും AI ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നുണ്ട്.

ഡോക്ടർമാരുടെ പഠനത്തിനും വിജ്ഞാനവികസനത്തിനും AI

വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ അറിവ് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. പുതിയ ചികിത്സാരീതികൾ, ഗവേഷണങ്ങൾ, ചികിത്സാമാർഗ്ഗരേഖകൾ, ഔഷധങ്ങൾ, എന്നിവയെല്ലാം നിരന്തരം മാറുന്നു. അതിനാൽ മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസം ബിരുദ- ബിരുദാനന്തര പഠനത്തോടെ അവസാനിക്കുന്നതല്ല; തുടർച്ചയായ വൈദ്യവിദ്യാഭ്യാസവും (Continuing Medical Education – CME) ജീവിതകാല പഠനവും (Lifelong Learning) ഡോക്ടറുടെ പ്രൊഫഷണൽ ജീവിതത്തിന്റെ അനിവാര്യ ഘടകങ്ങളാണ്. ഈ മേഖലയിൽ AI ഒരു ശക്തമായ പഠനസഹായിയായി മാറുകയാണ്.

ChatGPT, Gemini, Claude തുടങ്ങിയ ജനറൽ AI സംവിധാനങ്ങളെ ഒരു ബൗദ്ധിക പഠനസഹായിയായി ഉപയോഗിക്കാം. സങ്കീർണ്ണമായ വൈദ്യശാസ്ത്രാശയങ്ങൾ ലളിതമായി വിശദീകരിക്കാനും, ഒരു വിഷയത്തെ വിവിധ തലങ്ങളിൽ അവതരിപ്പിക്കാനും, ക്ലിനിക്കൽ കേസുകൾ സൃഷ്ടിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യാനും, സ്വയം വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ തയ്യാറാക്കാനും, ഗവേഷണവിഷയത്തെക്കുറിച്ച് ശാസ്ത്രപ്രബന്ധങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും അവ സംഗ്രഹിക്കാനും AI ഉപകരണങ്ങൾ സഹായിക്കും. എന്നാൽ ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ പ്രാഥമിക ഗവേഷണപ്രബന്ധങ്ങളുടെയും അംഗീകൃത മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ ആധികാരികത ഉറപ്പുവരുത്തേണ്ടതാണ്. AI യെ പഠനസഹായിയായി കാണുന്നതാണ് ഉചിതം; ആധികാരിക വിജ്ഞാന സ്രോതസ്സുകളായല്ല കരുതേണ്ടത്. അതിനായി ജേർണലുകളും അംഗീകൃത ഗ്രന്ഥങ്ങളും തന്നെ ആശ്രയിക്കേണ്ടിവരും.

ഇതിനൊപ്പം, വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിനായി പ്രത്യേകം വികസിപ്പിച്ച AI സംവിധാനങ്ങളും വളർന്നുവരുന്നു. UpToDate, Expert AI പോലുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ തെളിവാധിഷ്ഠിതമായ ക്ലിനിക്കൽ വിവരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. ChatGPT for Clinicians പോലുള്ള പുതിയ സംവിധാനങ്ങൾ ക്ലിനിക്കൽ ഗവേഷണം, തെളിവുകളുടെ അവലോകനം, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, തുടർ മെഡിക്കൽ വിദ്യാഭ്യാസം തുടങ്ങിയ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുമുണ്ട്.

AI- യുടെ മറ്റൊരു പ്രധാന സാധ്യത കഠിനമായതോ അപൂർവമായതോ ആയ കേസുകളുടെ പുനർവിശകലനമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, 2026-ൽ പ്രസിദ്ധീകരി ച്ച ഒരു പഠനത്തിൽ AI ഉപയോഗിച്ച് മുമ്പ് പരിഹരിക്കപ്പെടാതെ കിടന്ന അപൂർവ ജനിതകരോഗ കേസുകൾ വീണ്ടും വിശകലനം ചെയ്ത് വിദഗ്ധർക്ക് പുതിയ രോഗനിർണ്ണയ മാർഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിച്ചതായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. എന്നാൽ ആ പഠനത്തിലും AI അന്തിമ രോഗനിർണയം നടത്തിയതല്ല; AI ഉയർത്തിയ സാധ്യതകൾ വിദഗ്ധർ പരിശോധിക്കുകയും ആവശ്യമായ പരിശോധനകൾക്ക് ശേഷം സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യുകയുമാണുണ്ടായത്.

പരിമിതികളും മുന്നറിയിപ്പും

ഡോക്ടർമാരുടെ പഠനത്തിനും അറിവുവികസനത്തിനും AI വളരെ പ്രയോജനകരമാണെ ങ്കിലും, AI യിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ അന്തിമവിവരങ്ങളായി കരുതാൻ പാടില്ല. AI തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ നൽകാനും, പഴയതോ അപൂർണ്ണമോ ആയ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനും സാധ്യതയുണ്ട്. രോഗിയുടെ ചികിത്സ സംബന്ധിച്ച അന്തിമതീരുമാനം ഡോക്ടറുടേതുതന്നെയായിരിക്കണം.

മാത്രമല്ല, രോഗിയുടെ മാനസികാവസ്ഥ, കുടുംബസാഹചര്യം, സാമ്പത്തിക ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ, സാമൂഹികപശ്ചാത്തലം എന്നിവയെ പൂർണമായി ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയില്ല. രോഗിയുമായുള്ള വിശ്വാസബന്ധം, സഹാനുഭൂതി, ആശ്വാസവാക്കുകൾ, ധാർമ്മികമായ തീരുമാനങ്ങൾ, സങ്കീർണമായ ക്ലിനിക്കൽ വിവേചനം എന്നിവ ഇന്നും ചികിത്സകന്റെ പ്രത്യേക കഴിവുകളാണ്.

വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിന്റെ ചരിത്രം പരിശോധിച്ചാൽ ഓരോ പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയും ആദ്യം ആശങ്കയും പിന്നീട് സ്വീകാര്യതയും നേടിയതായി കാണാം. സ്റ്റെതസ്കോപ്പ്, എക്‌സ്-റേ, സി.ടി. സ്കാൻ, എം.ആർ.ഐ., ലാപറോസ്കോപ്പിക് ശസ്ത്രക്രിയ—ഇവയൊന്നും ഡോക്ടറെ മാറ്റാൻ വന്നതല്ല; ചികിത്സകരുടെ കഴി വ് വർധിപ്പിക്കാനാണ് വന്നത്. AI യും ആ ചരിത്രത്തിന്റെ തുടർച്ചയാണ്. ഭാവിയിലെ ആരോഗ്യപരിപാലനം മനുഷ്യനും യന്ത്രവും തമ്മിലുള്ള മത്സരമാവില്ല. അവയുടെ സമന്വയമായിരിക്കും. AI യുടെ വിശകലനശേഷിയും ചികിത്സകന്റെ അറിവും അനുഭവവും സഹാനുഭൂതിയും ഒന്നിച്ചുചേരുമ്പോഴാണ് രോഗിക്ക് ഏറ്റവും മികച്ച പരിചരണം ലഭിക്കുക.

Read: പ്രസവാനന്തരം

സങ്കര ചികിത്സയെന്ന
പൊതുജനാരോഗ്യ പ്രശ്നം

കൺഫ്യൂഷൻ
തീർക്കണമേ! ‘മിക്സോപ്പതി’യുടെ
അപകടങ്ങൾ

ഇതര ചികിത്സകളോടുള്ള
പ്രിയത്തിനു പിന്നിൽ

കൽപിതകഥയല്ല
ശാസ്ത്രം

ഒരു വര്‍ഷത്തെ
സര്‍ട്ടിഫിക്കറ്റ് കോഴ്‌സും
ആധുനിക വൈദ്യശാസ്ത്രവും

‘IMA നമ്മുടെ ആരോഗ്യം’
പത്രാധിപർ സംസാരിക്കുന്നു

▮

‘ IMA നമ്മുടെ ആരോഗ്യം’ മാസികയുടെ വരിക്കാരാകാം