- Scarborough की फैमिली डॉक्टर Rosemary Lall ने कहा कि मरीजों की विज़िट के बाद जमा होने वाले अनिवार्य रिकॉर्ड के कारण वह लगभग 29 साल का करियर छोड़ने वाली थीं, लेकिन AI नोट-लेखन टूल अपनाने के बाद वह काम जारी रख सकीं
- Ontario Medical Association की डिजिटल टेक्नोलॉजी इकाई OntarioMD द्वारा संचालित AI Scribe क्लिनिकल बातचीत को रियल टाइम में ट्रांसक्राइब करता है और डॉक्टर नोट्स के फ़ॉर्मेट में रिकॉर्ड तैयार करता है
- मरीज की सहमति होने पर यह सामान्य बातचीत और शारीरिक परीक्षण के दौरान डॉक्टर की बातों को रिकॉर्ड कर SOAP नोट के Subjective, Objective, Assessment और Plan सेक्शन में व्यवस्थित करता है
- Lall का प्रशासनिक काम दिन में अधिकतम 2 घंटे तक पहुंच जाता था, और Ontario Medical Association का अनुमान है कि फैमिली डॉक्टर हर हफ्ते 19 घंटे प्रशासनिक काम में लगाते हैं, जिनमें 4 घंटे नोट्स और फ़ॉर्म भरने में जाते हैं
- Ontario की Ford सरकार ने 150 डॉक्टरों के पायलट की घोषणा की है, लेकिन यदि गोपनीयता, सटीकता और दुरुपयोग की संभावना को ठीक से नहीं संभाला गया तो यह स्वास्थ्य व्यवस्था में भरोसे को नुकसान पहुंचा सकता है
विज़िट के बाद का दस्तावेज़ी काम और बर्नआउट
- Scarborough के एक व्यस्त मेडिकल क्लिनिक में काम करने वाली फैमिली डॉक्टर Rosemary Lall 2023 की गर्मियों में अपनी सीमा तक पहुंच गईं
- लगभग 30 साल काम करने के बावजूद, मरीजों से जुड़ा कागजी काम उनके परिवार के साथ बिताए जाने वाले समय में दखल देने लगा, जिससे उन्होंने नौकरी छोड़ने के बारे में सोचना शुरू कर दिया
- बोझ का मुख्य कारण मरीजों का इलाज नहीं, बल्कि विज़िट के बाद Ontario के इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड सिस्टम में दर्ज किया जाने वाला अनिवार्य रिकॉर्ड काम था
- डॉक्टरों को मरीजों के चार्ट अपडेट करने, मेडिकल फ़ॉर्म भरने, बीमारी की छुट्टी के प्रमाणपत्र देने और विशेषज्ञों के लिए रेफरल तैयार करने होते हैं
- Lall पर प्रशासनिक बोझ दिन में अधिकतम 2 घंटे तक बढ़ गया था
- Ontario Medical Association का अनुमान है कि फैमिली डॉक्टर हर हफ्ते 19 घंटे प्रशासनिक काम में लगाते हैं, जिनमें 4 घंटे मरीज नोट्स या फ़ॉर्म लिखने में जाते हैं
AI Scribe क्लिनिकल रिकॉर्ड कैसे बनाता है
- Lall को जो समाधान मिला, वह एक AI नोट-लेखन ऐप था, जिसे डॉक्टर के नोट्स की शैली अपनाने और मैन्युअल दस्तावेज़ीकरण कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
- AI Scribe प्रोग्राम, Ontario Medical Association की डिजिटल टेक्नोलॉजी इकाई OntarioMD द्वारा संचालित है
- डॉक्टर मरीज की विज़िट के दौरान नोट-लेखन में मदद करने वाले कई टूल्स में से चुन सकते हैं
- मरीज की सहमति होने पर, मरीज अपने लक्षणों के बारे में डॉक्टर से सामान्य तरीके से बात करता है और डॉक्टर शारीरिक परीक्षण के दौरान अपने अवलोकन बोलकर दर्ज करते हैं
- AI Scribe सॉफ़्टवेयर इलाज के दौरान होने वाली बातचीत को रियल टाइम में ट्रांसक्राइब और प्रोसेस करता है
SOAP नोट में व्यवस्थित होती क्लिनिकल जानकारी
- Lall ने जो लाभ महसूस किया, वह विज़िट खत्म होने के बाद AI Scribe द्वारा जानकारी को SOAP नोट में व्यवस्थित करने की प्रक्रिया से आया
- SOAP नोट, College of Physicians and Surgeons of Ontario द्वारा फैमिली डॉक्टरों के लिए आवश्यक मानक फ़ॉर्मेट है
- AI तकनीक सुनी गई जानकारी को चार हिस्सों में बांटती है
- Subjective: मरीज द्वारा बताई गई व्यक्तिपरक जानकारी
- Objective: डॉक्टर द्वारा कही गई वस्तुनिष्ठ जानकारी
- Assessment: शारीरिक परीक्षण के दौरान डॉक्टर द्वारा व्यक्त मूल्यांकन
- Plan: मरीज के उपचार के लिए कार्ययोजना
- AI Scribe को जानकारी व्यवस्थित करने में कुछ मिनट लगते हैं, और इस दौरान डॉक्टर अगले मरीज के पास जा सकते हैं
- अगर तैयार किया गया नोट पसंद न आए, तो डॉक्टर AI मॉडल से उसे दोबारा जनरेट करने या किसी खास हिस्से में अधिक विवरण जोड़ने के लिए कह सकते हैं
- Lall का कहना है कि टूल में कमियां हैं, लेकिन इस्तेमाल शुरू करने के बाद 10 महीनों में इसमें स्पष्ट सुधार दिखा है
Ford सरकार का 150 डॉक्टरों वाला पायलट
- Ford सरकार ने इस तकनीक पर सकारात्मक प्रतिक्रिया दिखाई है और 150 फैमिली डॉक्टरों के लिए AI Scribe को क्लिनिक में आज़माने वाला पायलट प्रोग्राम घोषित किया है
- Ontario की Deputy Premier और स्वास्थ्य मंत्री Sylvia Jones ने कहा कि शुरुआती संकेत उत्साहजनक हैं, लेकिन सरकार सावधानी से आगे बढ़ेगी
- सरकार नतीजों को देखकर यह जांचना चाहती है कि इसका वास्तविक प्रभाव है या नहीं, इसलिए वह बहुत संतुलित तरीके से आगे बढ़ना चाहती है
- मरीज अनौपचारिक रूप से इसे सकारात्मक बता रहे हैं, और क्लिनिशियन भी इसके फ़ायदे देख रहे हैं
गोपनीयता, सटीकता और भरोसे की शर्तें
- AI Scribe द्वारा एकत्र किए जाने वाले डेटा, गोपनीयता सुरक्षा, और दुरुपयोग की संभावना को लेकर अब भी सवाल बने हुए हैं
- Liberal स्वास्थ्य समीक्षक और डॉक्टर Adil Shamji का मानना है कि अगर इसे सही तरीके से लागू नहीं किया गया, तो गंभीर चिंताएं पैदा हो सकती हैं
- मरीज की गोपनीयता और सटीकता सुनिश्चित करनी होगी, और यदि यह न्यूनतम निगरानी में चलने वाली स्वायत्त प्रणाली बनती है, तो इसका कार्यान्वयन बहुत सावधानी से करना होगा
- Ontario NDP की स्वास्थ्य समीक्षक France Gélinas ने कहा कि AI, Ontario की स्वास्थ्य व्यवस्था के भविष्य का एक हिस्सा बनेगा, लेकिन इसका प्रबंधन सावधानी से होना चाहिए
- स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं और मरीजों के बीच भरोसे का रिश्ता बनाए रखने के लिए गोपनीयता का सम्मान करना होगा और पायलट पूरा होने के बाद उससे मिली सीख की समीक्षा करनी होगी
- Lall ने कहा कि AI नोट-लेखन सॉफ़्टवेयर की वजह से 29 साल के फैमिली डॉक्टर करियर में पहली बार पिछले क्रिसमस पर उन्हें मरीज नोट्स अपडेट करने के कारण बाधित नहीं होना पड़ा
- Lall के मुताबिक इस टूल ने उन्हें फिर से खुश किया है, और वह पुराने तरीके पर वापस नहीं जाना चाहतीं
1 टिप्पणियां
Hacker News राय
ER डॉक्टरों के लिए human scribe के तौर पर काम कर चुके व्यक्ति के रूप में, लेख में बताया गया अनुभव ER डॉक्टरों ने भी बिल्कुल वैसा ही झेला है
जो डॉक्टर रिटायरमेंट के करीब थे या keyboard input में सहज नहीं थे, उनके लिए scribe किसी रक्षक जैसा था; डॉक्टर documentation का बोझ कम करके मरीजों की care पर ज्यादा ध्यान दे पाते थे
बेशक admission orders, prescriptions, nursing orders जैसी चीजें अभी भी डॉक्टर ही लिखते थे, और scribes को आम तौर पर ऐसे कामों से बचने की training दी जाती थी, लेकिन कभी-कभी डॉक्टर अनुमति दे देते थे। निजी तौर पर, मुझे लगता था कि कानूनी जिम्मेदारी दोनों तरफ बहुत ज्यादा है, इसलिए मैं डॉक्टर से ही सीधे करने को कहता था
HPI, past history, review of systems, physical examination, procedures और medical decision-making तक, मरीज की visit के दौरान सभी details दर्ज करना बहुत समय लेता है; जटिल cases या कई procedures होने पर और भी ज्यादा समय लगता है
सही तरीके से billing हो सके, इसके लिए documentation भी अहम है। कहा जाता है कि scribes से पहले डॉक्टर shift खत्म होने पर notes लिखना ही छोड़ देते थे और अगले दिन या अगली shift में लिखते थे
स्वाभाविक रूप से record की quality खराब होती थी और कानूनी समस्याओं की गुंजाइश बढ़ती थी; वकील doctor notes, patient outcomes और nursing records के बीच mismatches आसानी से पकड़ सकते हैं। साथ ही cases गलत तरीके से bill हो जाते या downcoding हो जाती
private companies को निजी health information तक unlimited और unregulated access देने से मैं सहमत नहीं हूं, लेकिन data और access rights पर उचित controls और पूरी transparency हो तो यह physical burnout कम करने में मददगार हो सकता है
email subject जैसी छोटी entries वे खुद type करते थे, और बड़े खाली text input box में dictation करते थे। मरीज के तौर पर bonus यह था कि मैं care notes real time में सुन पा रहा था
electronic medical record एक accounting tool है, और downcoding तथा legal exposure से बचने का साधन भर है
अमेरिका में डॉक्टर लंबे समय तक electronic medical records अपनाने से बचते रहे, और आखिरकार Medicare से बाहर न हो जाएं इसलिए कानून द्वारा इसे इस्तेमाल करने के लिए मजबूर किए जाने तक टिके रहे
electronic medical records और ज्यादातर clinical notes मरीज या डॉक्टर के लिए value add करने के बजाय, डॉक्टर को payment मिलने का एकमात्र तरीका हैं
भविष्य के electronic medical records कंप्यूटर के अंदर “visit case” जैसे नहीं होंगे, बल्कि computer-less तरीके के ज्यादा करीब होंगे। लगता है AI payer API, doctor billing और patient chart के बीच Zapier की तरह काम करेगा
TV, phones, cars, doorbells, refrigerators तक सब surveillance devices बन गए हैं, यह देखकर समझा जा सकता है
data privacy का कोई जिक्र नहीं है। AI Scribe[0] study Ontario Medical Association की digital technology branch OntarioMD चला रही है, इसलिए शायद ठीक हो, लेकिन इसे स्पष्ट किया जाता तो अच्छा होता
AI Scribe link में यह लिखा है:
“इस project को Ontario Ministry of Health funding दे रहा है और Ontario Health इसकी oversight कर रहा है। research अभी चल रही है, और अलग-अलग demographics, technical backgrounds और regions के 150 primary care providers पहले ही चुने जा चुके हैं। अब research participants नहीं लिए जा रहे हैं। research results इस साल के अंत में साझा किए जाएंगे।”
[0] https://www.ontariomd.ca/ai-scribe
या “अगर doctor या provider यह software चुनता है तो cost support दी जाएगी” जैसा तरीका संभव हो सकता है, लेकिन बुनियादी तौर पर free market efficient है, और taxpayer money खर्च करने वाले unelected लोगों के पास पैसा गलत जगह न खर्च करने का बहुत कम incentive होता है
खासकर आज की governments जिस तरह money print करके सबके पैसों की value घटा रही हैं, और externalities बनाकर वास्तव में लोगों की health और quality of life को नुकसान पहुंचा रही हैं, उस स्थिति में तो और भी
मैं Ontario में रहता हूं और resident doctors को अक्सर देखता हूं; समस्या यह नहीं कि record करने का समय नहीं है, बल्कि यह है कि समय ही नहीं है
supervising physician अंदर आते ही अक्सर सबसे पहले कहते हैं, “हमारे पास ज्यादा समय नहीं है”
आमतौर पर diagnosis process ऐसा होता है कि आप symptoms बताते हैं, resident supervising physician के पास गायब हो जाता है और prescription या recommendation लेकर लौटता है। long-term plan लगभग नहीं होता, अक्सर बस दवा या recommendations मिलती हैं
action पर negotiate करना भी मुश्किल होता है, क्योंकि सामने resident होता है, लेकिन decision supervising physician approve करता है
समस्या structural है, और automatic note-taking इसे हल नहीं करेगी। यह doctor के लिए success story हो सकती है, लेकिन लगता नहीं Ontario के patients को वही success मिलेगी
एक मिलता-जुलता open source project है: https://github.com/josephrmartinez/soapscribe
अभी यह बस starting point जैसा है, लेकिन अगर इस field में interest हो तो इसे fork करके उपयोगी चीज में बढ़ाना अच्छा होगा
निजी तौर पर मुझे लगता है कि current market के tools बहुत महंगे हैं। cost बहुत कम होनी चाहिए, और इसे open source रहना चाहिए। patients को भी अपनी पूरी care audio recording और transcript तक आसानी से access मिलना चाहिए। हो सकता है यह सपना जैसा हो
महंगा software बेचने वाली companies छोटी service provider companies को खरीद लेंगी, अंत में बस कुछ ही बचेंगी, और वे इसे महंगे price tag के साथ bundle करके बेचेंगी
ऊपर से healthcare providers में यह tendency होती है कि अगर वे ऐसा software खरीदें जिसे कई दूसरे providers इस्तेमाल करते हैं, तो वे खुद को सुरक्षित महसूस करते हैं। क्योंकि वे कह सकते हैं कि यह “industry standard” है
medical malpractice jury के सामने वे यह नहीं कहना चाहेंगे कि “हमने online downloaded parts को मोटे तौर पर जोड़कर बना लिया।” भले ही बड़ी software services भी असल में ऐसे ही बनी हों, outcome अच्छा नहीं होगा
इस दिशा में एक शानदार AquaVoice input method भी है: https://withaqua.com/
क्या कोई इसका open source version बना रहा है? mini-whisper और छोटे स्तर पर fine-tune किए गए GPT-जैसे model से 99% तक पहुँचा जा सकता है, ऐसा लगता है
अभी थोड़ा rough है, लेकिन contribute करने से डरने की ज़रूरत नहीं
एक app भी होनी चाहिए। transcription के दौरान फोन की screen लगातार ऑन रखना परेशान करता है
Privacy और hallucination की चिंता है। ऐसे tools पर निर्भर होने से लगता है कि doctors system output पर “भरोसा” करने लगेंगे, और records सही हैं या नहीं यह check नहीं करेंगे
records check करना अपने-आप में एक और बोझ बन जाएगा
असली समाधान शायद जरूरी administrative work की मात्रा घटाना, या उस काम के लिए लोगों को hire करना नहीं है क्या?
आखिर में सब कुछ cost और service quality के बीच trade-off है। पिछले एक साल में hospitals के काफी चक्कर लगाने के अनुभव से, AI कभी-कभी गलती करे तब भी overall care quality और outcomes में net improvement हो सकता है, ऐसा मुझे लगता है
AI तब hallucinate करता है जब आप उससे उसकी “memory” से data निकालने को कहते हैं, लेकिन जब आप उसे सभी जरूरी inputs देकर सिर्फ task करवाते हैं, तो ऐसा नहीं होता
“doctor notes की नकल करना और doctors को manually इकट्ठा करने वाली paperwork घटाना” — क्या इसका मतलब AI doctor notes गढ़ता है? यह बहुत विवादित है
Ontario में doctors को प्रति patient सालाना fee मिलती है, और visit या procedure के हिसाब से भी पैसे मिलते हैं। यह doctor taxpayer-funded doctor work को AI को outsource कर रहा है
कई मायनों में गलत है, और lazy practitioner जैसा लगता है
check-up करने और concerns को बोलकर समझाने वाला doctor था, और AI ने सिर्फ doctor द्वारा दी गई जानकारी को organize करके bureaucratic style में reframe किया। यह वही काम है जो doctor scribes पिछले कई सदियों से करते आए हैं
यहाँ कोई problem दिखती ही नहीं। “doctor work” outsource नहीं हुआ, सिर्फ record-keeping work outsource हुआ है
मुझे लगता है कि इस data को हमेशा के लिए store न करने और “core product improvement” जैसे privacy policy शब्दों के तहत सोख न लेने की संभावना 0% है
कौन शर्त लगाएगा कि पहला leak क्या होगा?
(1) नाराज़ employee अपने ex की जानकारी देखता है
(2) raw database hack होकर पूरा बिक जाता है
(3) कोई AI के retrieval-augmented generation data को HTML में डाल देता है ताकि कोई भी पढ़ सके
(4) training job का Spark admin portal ngrok से खुले notebook पर चलता है और कोई भी data निकाल सकता है
(5) सभी government websites का mandatory Facebook “Like” button सभी queries scan करने के लिए set होता है
(6) वे कहते हैं “हम personal information नहीं बेचते,” लेकिन अगर आप opt out नहीं करते, और अक्सर करने पर भी, हजारों adtech companies “day-to-day operations support” partners के रूप में पैसे देकर आती हैं और personal information download करके ads दिखाती हैं
(7) अन्य
शायद मैं पुराने खयाल का हूँ, लेकिन आज भी जब patient के साथ उसी room में होता हूँ तो computer पर notes नहीं बनाता
कुछ notes ले सकता हूँ, लेकिन बाकी काम patients के बीच या shift के बाद करता हूँ। वरना patient के प्रति rude लगता है
हालांकि हर visit के बाद लंबा charting time बन जाता है। रोज़ patients देखने वाली practice में यह sustainable नहीं है