कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्राथमिक स्वास्थ्य में बदलावCEFR B2
5 फ़र॰ 2026
आधारित: Guest Contributor, Global Voices • CC BY 3.0
फोटो: Dieuvain Musaghi, Unsplash
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही सब-सहारा अफ्रीका में प्राथमिक स्वास्थ्य सेवाओं को बदल रही है और कई तरह के लाभ दिखा रही है। केन्या के Siaya County में 2024 का एक मामला बताता है कि एक 28 वर्षीय मक्का किसान को बुखार पर नब्बे सेकंड में निदान मिला जब सामान्य स्मार्टफोन से पोर्टेबल USD 50 माइक्रोस्कोप पर लिया गया मोटा रक्त स्मीयर फोटो एक एल्गोरिथ्म ने "Plasmodium falciparum ++" के रूप में पहचाना; एल्गोरिथ्म की सटीकता 98.5 प्रतिशत मापी गई और यह पायलट अब आठ काउंटियों में 420 से अधिक सुविधाओं में चल रहा है।
प्रकाशित परिणामों (The Lancet Digital Health, March 2025) ने दिखाया कि हस्तक्षेप क्षेत्रों में अनुचित एंटीबायोटिक प्रिस्क्रिप्शन 31 प्रतिशत कम और गंभीर मलेरिया जटिलताएँ 19 प्रतिशत कम हुईं। घाना की Chestify AI ने 25 सुविधाओं में निदान समय घटाने और इमेजिंग रिपोर्ट तीन घंटे के भीतर देने की रिपोर्ट दी, जबकि WHO-निरीक्षित सत्यापन में संवेदनशीलता लगभग 94.7 प्रतिशत पाई गई। रवांडा के ड्रोन रूटिंग एल्गोरिद्म ने औसत वितरण समय घटाकर तेज किया है।
संसाधन असमानता स्पष्ट है: विश्व की जनसंख्या का 11 प्रतिशत और वैश्विक रोगभार का 24 प्रतिशत होने पर भी स्वास्थ्य कर्मियों का हिस्सा केवल 3 प्रतिशत है और वैश्विक स्वास्थ्य व्यय 1 प्रतिशत से कम है। नाइजीरिया में एक पैथोलॉजिस्ट प्रति 500,000 लोगों के अनुपात की तुलना में वैश्विक औसत एक प्रति 25,000 है।
तकनीकी और वित्तीय पहलू भी बदल रहे हैं: 2022 में उच्च प्रदर्शन वाले मलेरिया माइक्रोस्कोपी LLM का प्रशिक्षण लगभग USD 180,000 पड़ा, और लेट 2025 तक बड़े पैमाने पर तैनाती में प्रति परीक्षण सीमांत लागत USD 0.30 से कम बताई गई है। नियमन, डेटा निवास, सतत वित्तपोषण और मानवीय निरीक्षण महत्वपूर्ण हैं। Kenya’s Pharmacy and Poisons Board और Nigeria’s National Agency for Food and Drug Administration and Control ने पिछले 18 months में मेडिकल AI के लिए दिशानिर्देश जारी किए हैं।
- जोखिम में hallucination और bias शामिल हैं।
- कमज़ोर संदर्भ समझ और गोपनीयता मुद्दे हैं।
- सावधानी से शासन और मानवीय निगरानी जरूरी है।
सही नियमन और निवेश के साथ, 2030 तक USD 120 स्मार्टफोन और 5G पर LLM के साथ एक सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यकर्ता मिनटों में मदद दे सकता है, बजाय 200 kilometre की यात्रा करने के।
कठिन शब्द
- एल्गोरिथ्म — निर्धारित नियमों पर काम करने वाला कम्प्यूटर प्रोग्राम
- संवेदनशीलता — रोग पहचान में सही सकारात्मक परिणाम देने की क्षमता
- हस्तक्षेप — किसी समस्या के समाधान के लिये उठाया गया कदम
- माइक्रोस्कोपी — सूक्ष्म जीव देखने की तकनीक या उपकरण
- गोपनीयता — व्यक्तिगत जानकारी को सुरक्षित रखने की स्थिति
- नियमन — कानून या नियम बनाकर चीजों को नियंत्रित करना
- वित्तपोषण — किसी काम के लिये नियमित आर्थिक सहायता या पैसा
- अनुचित — जो सही या आवश्यक न हो
- डेटा निवास — डेटा कहाँ संग्रहीत और रखा जाता है
युक्ति: जब आप किसी भी भाषा में कहानी पढ़ें या ऑडियो सुनें, तो लेख में हाइलाइट किए गए शब्दों पर होवर/फ़ोकस/टैप करें और तुरंत छोटी-सी परिभाषा देखें।
चर्चा के प्रश्न
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्राथमिक स्वास्थ्य सेवाओं में किस तरह के लाभ दे रही है? लेख से दो उदाहरण लिखिए।
- लेख में जिन जोखिमों का जिक्र है (जैसे गोपनीयता, संदर्भ समझ, पक्षपात), उनमें से किन पर स्थानीय प्रशासन को प्राथमिकता देनी चाहिए और क्यों? अपने कारण बताइए।
- संसाधन असमानता और लागत को कम करने के लिये आप कौन से नीतिगत या वित्तीय कदम सुझाएँगे, खासकर ग्रामीण या दूरस्थ क्षेत्रों के लिए? लेख की जानकारी पर आधारित सुझाव दीजिए।
