ਡਾਕਟਰ ਤਸ਼ਖੀਸ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਨੁਸਖ਼ੇ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਰੁਝਾਨ ਵਿਰੁੱਧ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ

ਨਵੀਂ ਦਿੱਲੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ 45 ਸਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਆਈ ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ‘ਤੇ ਐੱਚਆਈਵੀ ਪੋਸਟ-ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲੈਕਸਿਸ (ਪੀਈਪੀ) ਦਵਾਈ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗੰਭੀਰ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰਵਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਆਦਮੀ ਨੇ ਸਟੀਵਨਸ-ਜਾਨਸਨ ਸਿੰਡਰੋਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਾਤਕ ਡਰੱਗ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਜੋ ਦਰਦਨਾਕ ਧੱਫੜ, ਛਾਲੇ ਅਤੇ ਚਮੜੀ ਦੇ ਛਿੱਲਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਆਦਮੀ ਨੇ ਕਾਊਂਟਰ ਤੋਂ ਡਰੱਗ ਦਾ ਪੂਰਾ 28-ਦਿਨਾਂ ਦਾ ਕੋਰਸ ਖਰੀਦਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਸੈਕਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੱਤ ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਲਿਆ ਸੀ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਡਾ: ਰਾਮ ਮਨੋਹਰ ਲੋਹੀਆ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

ਇੱਥੇ ਡਾਕਟਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ AI ਚੈਟਬੋਟ ਆਮ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਜਾਂ ਦਵਾਈ ਲਿਖ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ।

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੇਸ ਡਾਕਟਰੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿਰੁੱਧ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਨੁਸਖ਼ੇ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਦਵਾਈ ਲੈਣ ਨਾਲ ਗੰਭੀਰ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ, ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਨ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਪੀਈਪੀ ਜਾਂ ਪੀਈਪੀ ਸਮੇਤ ਐੱਚਆਈਵੀ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦੇ 72 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅੰਦਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸੀਤਾਰਾਮ ਭਾਰਤੀ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ ਸਾਇੰਸ ਐਂਡ ਰਿਸਰਚ ਦੇ ਡਿਪਟੀ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਜਤਿੰਦਰ ਨਾਗਪਾਲ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੇ ਯੁੱਗ ‘ਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦਵਾਈ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

“ਪਰ ਹੁਣ, ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਸਦੀ ਮਦਦ ਲੈਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਫ਼ੀ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਓਵਰ-ਦ-ਕਾਊਂਟਰ ਦਵਾਈ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਜੋਖਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਗੰਭੀਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਦੇਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਨਲੇਵਾ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਵਾਰ ਅਜਿਹੇ ਮਰੀਜ਼ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਡਾਕਟਰ ਮੰਨਣ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।”

ਡਾਕਟਰਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਡਾਕਟਰਾਂ ਕੋਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹਾਲਤ ਬਹੁਤ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

“ਮਰੀਜ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਸਿਗਨਲ ਅਨੁਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਜਾਂ ਪਿਛਲੇ ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਕੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਇਤਿਹਾਸ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਰਫ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਰੀਰਕ ਜਾਂਚ ਲਈ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੇ ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਨਾਗਪਾਲ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਉਹ ਉਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਾਕਟਰ, ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।

AI ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਸਵੈ-ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਨੁਸਖ਼ੇ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਵ ਸਿਹਤ ਸੰਗਠਨ (WHO) ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਨੁੱਖੀ ਭਲਾਈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ AI ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਸੀ।

AI ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਹਤ, ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਵੇਸ਼ ਲਈ ਖਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ LLM ਅਜਿਹੇ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, WHO ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਜਵਾਬ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸਿਹਤ-ਸਬੰਧਤ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ।

ਡਬਲਯੂਐਚਓ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਐਲਐਲਐਮ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਅਜਿਹੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਹਿਮਤੀ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਲਐਲਐਮ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਸਮੇਤ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

WHO ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ LLM ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜਨਤਾ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਹਤ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਹਤ ਸਮੇਤ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, WHO ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ LLM ਦਾ ਵਪਾਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।