ਖ਼ਬਰਾਂ

ਓਪਨਏਆਈ ਦਾ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ (ਚੈਟ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ) ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ) ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਚੈਟਬੋਟ ਹੈ ਜੋ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੀਪੀਟੀ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸਮਾਨ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੰਟਰਨ ਅਤੇ ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਵਾੜ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦੀ। ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਹੁਣ ਏਆਈ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਜੂਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਦਵਾਈ 'ਤੇ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਜਾਇਜ਼ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਦੁਆਰਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਘੜਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤੱਥ ("ਭਰਮ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ 'ਤੇ AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਜੋਖਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਚਿੰਤਤ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਤੁਰੰਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ 'ਤੇ AI ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਤਰੀਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੰਟਰਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਤਿਹਾਸ ਦੌਰਾਨ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਉਲਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। 19ਵੀਂ ਸਦੀ ਵਿੱਚ ਸਟੈਥੋਸਕੋਪ ਦੀ ਕਾਢ ਨੇ ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਡਿਟੈਕਟਿਵ ਦੀ ਸਵੈ-ਸੰਕਲਪ ਉਭਰੀ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਕ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ-ਮੁਖੀ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਖੋਜੀ ਲਾਰੈਂਸ ਵੀਡ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: ਡਾਕਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸਾਡੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਧੁਨਿਕ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਬਿਲਿੰਗ ਢਾਂਚੇ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ (ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ) ਸਾਰੇ ਇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਏ ਹਨ।

ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ 2022 ਦੀ ਪਤਝੜ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਸਮੱਸਿਆ-ਮੁਖੀ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਹੈ। ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੇ ਯੂਐਸ ਮੈਡੀਕਲ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਥਿੰਕਿੰਗ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਪਾਸ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੋਚਣ ਦੇ ਢੰਗ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ। ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਹੁਣ "ਕਾਲਜ ਕੋਰਸ ਲੇਖਾਂ ਲਈ ਰਸਤੇ ਦੇ ਅੰਤ" ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹੀ ਗੱਲ ਯਕੀਨੀ ਹੈ ਕਿ ਜਲਦੀ ਹੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਵਾਏ ਗਏ ਨਿੱਜੀ ਬਿਆਨ ਨਾਲ ਵਾਪਰੇਗੀ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਯੂਐਸ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਪਛਾਣ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਚੈਟਬੋਟ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਆ ਰਹੇ ਹਨ।

ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਂਦਪੂਰਨ ਵਿਕਲਪ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਅਕ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਪਹਿਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਕਾਰਜਬਲ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸੁਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਜਾਂ ਕੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਬਾਹਰੀ ਤਾਕਤਾਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਗੀਆਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ? ਸਾਡਾ ਪੱਕਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ ਕਿ ਕੋਰਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਡਾਕਟਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੇਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲਾਂ ਨੂੰ ਦੋਹਰੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਹ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਕਲਟੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੋ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਿਮਾਰੀ ਬਾਰੇ ਰਚਨਾਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਧਿਆਪਕ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਠ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ ਆਪਣੇ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਗੇ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਲਪਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ? ਜੇਕਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਸਕੂਲ ਅਕਾਦਮਿਕ ਮਿਆਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਲਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਹੁਨਰ ਕੋਰਸਾਂ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਤਰਕ ਕੋਰਸਾਂ, ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਿੱਖਿਅਕ ਸਥਾਨਕ ਅਧਿਆਪਨ ਮਾਹਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਸੋਧੇ ਹੋਏ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦਾ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਹੁਣ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈ ਹੈ।

ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਨਿਵਾਸੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੁਤੰਤਰ ਅਭਿਆਸ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਹੋਵੇਗਾ। ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਦੋਵੇਂ ਆਪਣੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਕੈਂਸਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ 100% ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਵਾਲ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਣਗੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਜੈਨੇਟਿਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਮੈਡੀਕਲ ਸਲਾਹਕਾਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨੇ ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਅੱਜ ਦੇ ਨਿਵਾਸੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਕੋਲ 30 ਤੋਂ 40 ਸਾਲ ਅੱਗੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਵਾਸੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਟ੍ਰੇਨਰਾਂ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ "ਅਨੁਕੂਲ ਮੁਹਾਰਤ" ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰੀਸ਼ਦ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ AI ਸਿੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀਆਂ ਰੁਟੀਨ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਨਗੀਆਂ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ AI ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸਮਾਜ ਆਪਣੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡਾਕਟਰੀ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਮਾਮੂਲੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਅਧਿਆਪਨ ਦਾ ਬੋਧਾਤਮਕ ਅਪ੍ਰੈਂਟਿਸਸ਼ਿਪ ਮਾਡਲ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਚੱਲਿਆ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿੱਥੇ ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਏਆਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ? ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਭਿਆਸ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਬਿਸਤਰੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਦੁਆਰਾ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਡਾਕਟਰ ਜੀਵਨ ਭਰ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਕਿਵੇਂ ਬਣ ਜਾਣਗੇ?

ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਡਾਕਟਰੀ ਅਭਿਆਸ ਦੀ ਨੀਂਹ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਦਵਾਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਦਵਾਈ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ? ਲਗਭਗ 200 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪਛਾਣ ਸਾਡੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਮ ਤੋਂ ਅਟੁੱਟ ਰਹੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਮ AI ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਦਵਾਈ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੋਵੇਗਾ? ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਹੁਣੇ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਪਰ ਸਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਜੈਕ ਡੇਰਿਡਾ ਨੇ ਫਾਰਮਾਕੋਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਕਿ "ਦਵਾਈ" ਜਾਂ "ਜ਼ਹਿਰ" ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮੌਕੇ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰੇ ਦੋਵੇਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦਾਅ 'ਤੇ ਲੱਗਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸਾਹਿਤ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਪਰ ਪੈਂਡੋਰਾ ਦਾ ਡੱਬਾ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਖੁਦ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ, ਤਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੰਮ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਖੁਸ਼ ਹਨ।