जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग प्रारंभिक रोग पहचान में बढ़ता जा रहा है, हाल ही में एक अध्ययन से पता चला है कि मानसिक स्वास्थ्य संकट का सामना करने में भी AI में विशाल संभावनाएँ हैं। 'JAMA नेटवर्क ओपन जर्नल' में प्रकाशित इस अध्ययन ने दिखाया है कि AI आत्महत्या के जोखिम वाले रोगियों की प्रभावी पहचान कर सकता है, जिससे दैनिक चिकित्सा सेटिंग्स में एक निवारक उपकरण प्रदान किया जा सकता है।
छवि स्रोत नोट: छवि AI द्वारा उत्पन्न, छवि लाइसेंस सेवा प्रदाता Midjourney
अध्ययन में आत्महत्या के जोखिम पर डॉक्टरों का ध्यान आकर्षित करने के लिए दो तरीकों पर चर्चा की गई: एक सक्रिय "पॉप-अप" चेतावनी, जो तात्कालिक ध्यान देने की मांग करती है; दूसरी एक निष्क्रिय विधि है, जिसमें रोगी के इलेक्ट्रॉनिक चिकित्सा रिकॉर्ड में जोखिम जानकारी प्रदर्शित की जाती है। परिणामों ने दिखाया कि सक्रिय चेतावनी का प्रभाव स्पष्ट रूप से निष्क्रिय विधि से बेहतर था, जिससे 42% मामलों में डॉक्टरों को आत्महत्या के जोखिम का आकलन करने के लिए प्रेरित किया गया, जबकि निष्क्रिय प्रणाली में केवल 4% मामलों में ऐसा हुआ। इस अध्ययन ने आत्महत्या के जोखिम पर संवाद शुरू करने के लिए सटीक उपकरणों के उपयोग के महत्व पर भी जोर दिया।
स्वचालित जोखिम पहचान और सावधानीपूर्वक डिज़ाइन की गई चेतावनी तंत्र के संयोजन के माध्यम से, यह नवाचार उन व्यक्तियों की पहचान और समर्थन के लिए आशा प्रदान करता है जिन्हें आत्महत्या रोकने वाली सेवाओं की आवश्यकता है। वेंडरबिल्ट यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर के बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स, मेडिसिन और साइकियाट्री के सहायक प्रोफेसर कॉलिन वॉश ने इस नवाचार की तात्कालिकता पर जोर दिया। उन्होंने कहा: "ज्यादातर आत्महत्या करने वाले एक वर्ष पहले चिकित्सा प्रदाता से मिले थे, अक्सर मानसिक स्वास्थ्य से संबंधित अन्य कारणों से।"
अध्ययन ने यह भी उल्लेख किया कि 77% आत्महत्या करने वालों ने आत्महत्या से एक वर्ष पहले प्राथमिक देखभाल प्रदाता से संपर्क किया था, यह खोज सामान्य चिकित्सा देखभाल और मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप के बीच के अंतर को भरने में AI की महत्वपूर्ण भूमिका को उजागर करती है। अध्ययन ने वेंडरबिल्ट के AI- संचालित सिस्टम "आत्महत्या प्रयास और इरादे की संभावना मॉडल" (VSAIL) का परीक्षण किया, जो इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में सामान्य डेटा का विश्लेषण करके रोगी के अगले 30 दिनों में आत्महत्या का प्रयास करने के जोखिम का अनुमान लगाता है। उच्च जोखिम वाले रोगियों को चिह्नित करने के बाद, डॉक्टरों को लक्षित मानसिक स्वास्थ्य संवाद शुरू करने के लिए प्रेरित किया जाता है।
वॉश ने कहा: "सर्वव्यापी स्क्रीनिंग हर जगह व्यवहारिक नहीं है, लेकिन VSAIL हमें उच्च जोखिम वाले रोगियों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है और सार्थक स्क्रीनिंग संवाद को प्रोत्साहित करता है।" हालांकि परिणाम उत्साहजनक हैं, शोधकर्ताओं ने सक्रिय चेतावनियों के लाभ और इसके संभावित कार्यप्रवाह बाधाओं के बीच संतुलन बनाए रखने पर भी जोर दिया। लेखकों ने सुझाव दिया कि समान सिस्टम अन्य चिकित्सा पेशेवरों के लिए अनुकूलित किए जा सकते हैं ताकि उनकी पहुंच और प्रभाव को बढ़ाया जा सके।
2022 में, कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी ने PRISMA मानकों (सिस्टमेटिक रिव्यू और मेटा-एनालिसिस के लिए प्रिफर्ड रिपोर्टिंग आइटम) का उपयोग करके उच्च जोखिम आत्महत्या रोगियों की स्थिति का आकलन करने के लिए एक पेपर जारी किया था।
पेपर लिंक: https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2828654?#google_vignette
मुख्य बिंदु:
🌟 AI आत्महत्या के जोखिम वाले रोगियों की प्रभावी पहचान कर सकता है, सक्रिय चेतावनी निष्क्रिय प्रणाली की तुलना में बेहतर है।
👥 अधिकांश आत्महत्या करने वाले एक वर्ष पहले चिकित्सा सेवाएँ प्राप्त कर चुके हैं, मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप महत्वपूर्ण है।
💬 VSAIL सिस्टम स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण करके डॉक्टरों को लक्षित मानसिक स्वास्थ्य संवाद में मदद करता है।
