WHO ठूला बहु-मोडल मोडेलहरू (LMMs) को नैतिकता र शासनमा नयाँ निर्देशन जारी गरेको छ यसको उचित प्रयोगको लागि जनसंख्याको स्वास्थ्यलाई प्रवर्द्धन र सुरक्षा गर्न। LMMs एक प्रकारको द्रुत-बढ्दो उत्पादन हो कृत्रिम बुद्धि (AI) टेक्नोलोजी जसमा स्वास्थ्यको लागि पाँचवटा व्यापक अनुप्रयोगहरू छन् in
1. रोगीहरूको लिखित प्रश्नहरूको जवाफ दिने जस्ता निदान र क्लिनिकल हेरचाह;
2. रोगी-निर्देशित प्रयोग, जस्तै लक्षण र उपचारको अनुसन्धानको लागि;
3. लिपिक र प्रशासनिक कार्यहरू, जस्तै दस्तावेजीकरण र इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड भित्र बिरामी भ्रमणहरू संक्षेप;
4. चिकित्सा र नर्सिङ शिक्षा, प्रशिक्षार्थीहरूलाई सिमुलेटेड बिरामी भेटहरू प्रदान गर्ने सहित, र;
5. नयाँ यौगिकहरू पहिचान गर्न सहित वैज्ञानिक अनुसन्धान र औषधि विकास।
यद्यपि, स्वास्थ्य सेवामा यी अनुप्रयोगहरूले झूटा, गलत, पक्षपाती, वा अपूर्ण कथनहरू उत्पादन गर्ने जोखिमहरू चलाउँछन्, जसले स्वास्थ्य निर्णयहरू गर्दा त्यस्ता जानकारी प्रयोग गर्ने मानिसहरूलाई हानि पुऱ्याउन सक्छ। यसबाहेक, LMMs लाई खराब गुणस्तर वा पक्षपातपूर्ण डेटामा तालिम दिइन्छ, चाहे जाति, जाति, वंश, लिङ्ग, लिङ्ग पहिचान, वा उमेरको आधारमा। त्यहाँ स्वास्थ्य प्रणालीहरूमा पनि फराकिलो जोखिमहरू छन्, जस्तै उत्कृष्ट प्रदर्शन गर्ने LMMहरूको पहुँच र किफायती। LMM ले स्वास्थ्य सेवा पेशेवरहरू र बिरामीहरूद्वारा 'स्वचालित पूर्वाग्रह' लाई पनि प्रोत्साहित गर्न सक्छ, जसमा त्रुटिहरूलाई बेवास्ता गरिन्छ जुन अन्यथा पहिचान गरिएको थियो वा कठिन छनौटहरू गलत रूपमा LMM लाई प्रत्यायोजित गरिन्छ। LMM, को अन्य रूपहरू जस्तै AI, साइबर सुरक्षा जोखिमहरूको लागि पनि जोखिममा छन् जसले बिरामीको जानकारी वा यी एल्गोरिदमहरूको विश्वासयोग्यता र स्वास्थ्य सेवाको प्रावधानलाई अझ व्यापक रूपमा खतरामा पार्न सक्छ।
तसर्थ, सुरक्षित र प्रभावकारी LMMहरू सिर्जना गर्न, WHO ले सरकारहरू र LMMs को विकासकर्ताहरूलाई सिफारिस गरेको छ।
LMM को विकास र परिचालन, र सार्वजनिक स्वास्थ्य र चिकित्सा उद्देश्यका लागि तिनीहरूको एकीकरण र प्रयोगको लागि मापदण्डहरू सेट गर्ने प्राथमिक जिम्मेवारी सरकारहरूको हो। सरकारले सार्वजनिक, निजी र गैर-लाभकारी क्षेत्रहरूमा विकासकर्ताहरूका लागि पहुँचयोग्य कम्प्युटिङ पावर र सार्वजनिक डेटा सेटहरू सहित गैर-नाफा वा सार्वजनिक पूर्वाधारहरूमा लगानी गर्नुपर्छ वा उपलब्ध गराउनु पर्छ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई नैतिक सिद्धान्तहरू र मूल्यहरू पालना गर्न आवश्यक छ। पहुँच को लागी विनिमय।
· स्वास्थ्य सेवा र औषधिमा प्रयोग हुने LMMs र अनुप्रयोगहरू, यससँग सम्बन्धित जोखिम वा लाभको पर्वाह नगरी, कानून, नीति र नियमहरू प्रयोग गर्नुहोस्। AI टेक्नोलोजी, नैतिक दायित्वहरू र मानव अधिकार मापदण्डहरू पूरा गर्दछ जसले असर गर्छ, उदाहरणका लागि, व्यक्तिको मर्यादा, स्वायत्तता वा गोपनीयता।
· स्वास्थ्य हेरचाह वा औषधिमा प्रयोगको लागि लक्षित LMMs र अनुप्रयोगहरू मूल्याङ्कन गर्न र अनुमोदन गर्न अवस्थित वा नयाँ नियामक एजेन्सी नियुक्त गर्नुहोस् - स्रोत अनुमतिको रूपमा।
· एक LMM ठूलो मात्रामा तैनाथ भएको बेला स्वतन्त्र तेस्रो पक्षहरूद्वारा डाटा सुरक्षा र मानव अधिकार सहित अनिवार्य पोस्ट-रिलीज लेखा परीक्षण र प्रभाव मूल्याङ्कनहरू प्रस्तुत गर्नुहोस्। लेखापरीक्षण र प्रभाव मूल्याङ्कन प्रकाशित गर्नुपर्छ
र उदाहरणका लागि उमेर, जाति वा अशक्तता लगायतका प्रयोगकर्ताको प्रकारद्वारा विभाजित परिणामहरू र प्रभावहरू समावेश गर्नुपर्छ।
· LMM हरू वैज्ञानिक र इन्जिनियरहरूले मात्र डिजाइन गरेका होइनन्। सम्भावित प्रयोगकर्ताहरू र चिकित्सा प्रदायकहरू, वैज्ञानिक अनुसन्धानकर्ताहरू, स्वास्थ्य सेवा पेशेवरहरू र बिरामीहरू सहित सबै प्रत्यक्ष र अप्रत्यक्ष सरोकारवालाहरूलाई प्रारम्भिक चरणदेखि नै संलग्न हुनुपर्छ। AI संरचित, समावेशी, पारदर्शी डिजाइनमा विकास र नैतिक मुद्दाहरू, आवाज सरोकारहरू उठाउने र यसका लागि इनपुट प्रदान गर्ने अवसरहरू AI विचाराधीन आवेदन।
LMM हरू स्वास्थ्य प्रणालीको क्षमता सुधार गर्न र बिरामी चासोहरू अगाडि बढाउन आवश्यक सटीकता र विश्वसनीयताका साथ राम्रोसँग परिभाषित कार्यहरू गर्न डिजाइन गरिएको हो। विकासकर्ताहरूले पनि सम्भावित माध्यमिक परिणामहरू भविष्यवाणी गर्न र बुझ्न सक्षम हुनुपर्छ।
***
स्रोत:
WHO 2024. स्वास्थ्यका लागि कृत्रिम बुद्धिमत्ताको नैतिकता र शासन: ठूलो बहु-मोडल मोडेलहरूमा मार्गदर्शन। मा उपलब्ध छ https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/375579/9789240084759-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y
***
