ਖਬਰਾਂ

ਓਪਨਏਆਈ ਦਾ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ (ਚੈਟ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀਟਰੇਨਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ) ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ) ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਚੈਟਬੋਟ ਹੈ ਜੋ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਇੰਟਰਨੈਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।ਜਨਰੇਟਿਵ AI, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT ਸਮੇਤ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸਮਾਨ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਇੰਟਰਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਾੜ 'ਤੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖ 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 ਇਸ ਨੂੰ ਤੱਥ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ("ਭਰਮ" ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ), ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ 'ਤੇ AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਰੋਤ ਡਾਟਾ.ਪਰ ਅਸੀਂ ਚਿੰਤਤ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਤਤਕਾਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਨਾ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ 'ਤੇ AI ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਤਰੀਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੰਟਰਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਤਿਹਾਸ ਦੌਰਾਨ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।19ਵੀਂ ਸਦੀ ਵਿੱਚ ਸਟੈਥੋਸਕੋਪ ਦੀ ਕਾਢ ਨੇ ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੱਦ ਤੱਕ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਡਿਟੈਕਟਿਵ ਦੀ ਸਵੈ-ਸੰਕਲਪ ਉਭਰ ਕੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ।ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਕ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਸ ਦੇ ਖੋਜੀ, ਲਾਰੈਂਸ ਵੀਡ, ਇਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਾਡੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਆਧੁਨਿਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਬਿਲਿੰਗ ਢਾਂਚੇ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ (ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ) ਸਾਰੇ ਇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਏ ਹਨ।

ChatGPT 2022 ਦੇ ਪਤਝੜ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਹੈ।ChatGPT ਨੇ US ਮੈਡੀਕਲ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਥਿੰਕਿੰਗ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਪਾਸ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੋਚ ਦੇ ਮੋਡ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ।ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਹੁਣ "ਕਾਲਜ ਕੋਰਸ ਦੇ ਲੇਖਾਂ ਲਈ ਸੜਕ ਦੇ ਅੰਤ" ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਜਮ੍ਹਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿੱਜੀ ਬਿਆਨ ਨਾਲ ਜਲਦੀ ਹੀ ਵਾਪਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਹੈ।ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਯੂ.ਐੱਸ. ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਮਾਨਤਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਚੈਟਬੋਟਸ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਆ ਰਹੇ ਹਨ।

ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਂਦ ਵਾਲੀ ਚੋਣ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਅਕ AI ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿਕਿਤਸਕ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ? ?ਜਾਂ ਕੀ ਬਾਹਰੀ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਜੋ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਮੁਨਾਫੇ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਗੀਆਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?ਅਸੀਂ ਪੱਕਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੋਰਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਨੇਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲਾਂ ਨੂੰ ਦੋਹਰੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਕਲਟੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੀ ਪੜ੍ਹਾਈ ਲਈ ਏਆਈ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਬਿਮਾਰੀ ਬਾਰੇ ਰਚਨਾਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਧਿਆਪਨ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।ਅਧਿਆਪਕ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ AI ਪਾਠਾਂ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ 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 ਜਿਸਦੀ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਲਪਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ?ਜੇਕਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਸਕੂਲ ਅਕਾਦਮਿਕ ਮਿਆਰ ਕਿਵੇਂ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ?ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਕੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਹੁਨਰ ਕੋਰਸਾਂ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਤਰਕ ਕੋਰਸਾਂ, ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਵਜੋਂ, ਸਿੱਖਿਅਕ ਸਥਾਨਕ ਅਧਿਆਪਨ ਮਾਹਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ।ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦਾ ਫਿਰ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜੋ ਹੁਣ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈ ਹੈ।

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

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ChatGPT ਉਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੈਂਸਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ 100% ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਜੈਨੇਟਿਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਮੈਡੀਕਲ ਸਲਾਹ ਮਸ਼ਵਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨੇ ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।ਅੱਜ ਦੇ ਨਿਵਾਸੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ 30 ਤੋਂ 40 ਸਾਲ ਅੱਗੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 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, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਗਵਰਨਿੰਗ ਬਾਡੀਜ਼ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਮੈਡੀਕਲ ਐਜੂਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰੀਸ਼ਦ AI ਸਿੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀਆਂ ਰੁਟੀਨ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ AI ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੁਸਾਇਟੀਆਂ ਆਪਣੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

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

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

ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਜੈਕ ਡੇਰਿਡਾ ਨੇ ਫਾਰਮਾਕੋਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ "ਦਵਾਈ" ਜਾਂ "ਜ਼ਹਿਰ" ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਏਆਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮੌਕੇ ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦਾਅ 'ਤੇ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸਾਹਿਤ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਪਰ ਪਾਂਡੋਰਾ ਦਾ ਬਾਕਸ ਖੁੱਲ੍ਹ ਗਿਆ ਹੈ.ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਆਪਣਾ ਭਵਿੱਖ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ, ਤਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੌਕਰੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਖੁਸ਼ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ