ਏਆਈ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸੋਚਣਾ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਸਾਨ ਜਵਾਬਾਂ ਬਾਰੇ ਸ਼ੱਕੀ ਹੋਣਾ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੱਛਣ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।

ਪਰ AI ਉਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਇਹ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਅਹਿਸਾਸ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ AI ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਸੰਭਵ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਤਿਆਰ-ਕੀਤੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੁਤੰਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਕ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਜਾਣੂ ਨਿਦਾਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਰਜ਼ੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਕਰਕੇ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਬਚਾਅ ਕਰਕੇ, ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਸੋਧ ਕੇ ਇਹਨਾਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ AI ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਮ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, “ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕੀ ਸਮਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?”, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੁਣ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਹੈ, “ਕੀ ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਜਾਇਜ਼ ਜਾਪਦੀ ਹੈ?” ਦੂਜਾ ਕੰਮ ਸੌਖਾ ਹੈ, ਪਰ ਸੁਤੰਤਰ ਤਰਕ ਦੀ ਉਸੇ ਡੂੰਘਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਧੁਨਿਕ AI ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝੇ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਲਤ ਸਿੱਟੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੂਝਵਾਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਜੋ ਕਿ ਸੁਮੇਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਨਾਦਾਇਕ ਜਾਪਦਾ ਹੈ।

ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਕੁਦਰਤੀ ਇਲਾਜ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰੀ ਮੁਹਾਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲੋਕ ਗਲਤ AI ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰੇਰਕ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਔਖਾ ਲੱਗਿਆ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਤੇ ਡਿੱਗ ਗਏ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ “ਬੋਧਾਤਮਕ ਫਾਇਰਵਾਲ” ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ, ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਜਿਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਰਾਹ ਅੱਗੇ

ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਨ। ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਜਾਣਨ ਲਈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਕਦੋਂ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਤੰਤਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਮਝ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਜਾਵੇ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਆਪਣੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ। ਕੁਝ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ AI ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਨਿਦਾਨ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣਾ ਸਿੱਟਾ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁੰਮ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਤੇ AI ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ, ਸਿਰਫ਼ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ।

ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। AI ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਦੋਵੇਂ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਉਤਪਾਦਕ ਰਗੜ ਹੈ. ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹਮੇਸ਼ਾ ਔਖੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਦੌਰਾਂ ਦੌਰਾਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਨਿਦਾਨਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਬਚਾਅ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਮਰਥਤਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ।

AI ਉਸ ਰਗੜ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੁਭਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਵਿਦਿਅਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਦਿਅਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਹੀ ਉੱਤਰ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੇ ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੁਆਰਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਵੀ ਇੱਕ ਮਾੜਾ ਅਧਿਆਪਨ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਟਰੱਸਟ

ਇਸ ਲਈ ਟੀਚਾ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ‘ਤੇ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅੰਧ ਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ ਅੰਨ੍ਹੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡਾਕਟਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਡਾਕਟਰ ਜੋ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਕਦੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਕਦੋਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਜਾਂਚ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ ਖੁੰਝ ਗਈ ਹੈ।

AI ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਕਈ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦੇਵੇਗਾ। ਮੈਡੀਕਲ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ‘ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਸਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਉਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਦੱਸੀ ਗਈ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਜਾਣ ਕੇ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮੁੱਲ ਇਹ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਪਿਆ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਇੱਕ ਠੋਸ ਜਵਾਬ ਅਜੇ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ.

ਲੇਖਕ CLIRNET ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਧਿਕਾਰੀ, myMD ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਹਨ।