Read Time:13 Minute
നിതിൻ ലാലച്ചൻ
സൈക്കോളജിസ്റ്റ്
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) ആധുനിക വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിന്റെ പ്രധാന ഭാഗമായി മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന കാലഘട്ടമാണല്ലോ ഇത്. മാനസികാരോഗ്യ മേഖലയിലും AI-യുടെ സാധ്യതകൾ വിപുലമാണ്. മാനസികാരോഗ്യ സേവനങ്ങളുടെ ലഭ്യത, ചികിത്സകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി, രോഗനിർണയത്തിലെ കൃത്യത എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ AI സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് സാധിക്കുന്നു. ഒപ്പം തന്നെ മികച്ച സേവനം നൽകാൻ മാനസികാരോഗ്യ വിദഗ്ദ്ധരെ പിന്തുണയ്ക്കാനും സഹായിക്കാനും ഇത്തരം സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് കഴിയുന്നു എന്നത് പ്രതീക്ഷാജനകമാണ്. എങ്കിലും, ഇതിൻ്റെ ഉപയോഗത്തിലെ ധാർമ്മിക സവിശേഷതകൾ ഗൗരവത്തോടെ നാം പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്., ഇതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി ധാർമ്മിക വെല്ലുവിളികളെ കുറിച്ചുള്ള പ്രധാനപ്പെട്ട ചർച്ചകൾക്ക് യുകെ പാർലമെന്റിൻ്റെ സമീപകാല ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ട് (POST-PN-0738) വാതിൽ തുറന്നിടുന്നുണ്ട്.
AI-യുടെ സാധ്യതകൾ: ചികിത്സയും പ്രവചനവും
മാനസികാരോഗ്യ മേഖലയിൽ AI സാങ്കേതികവിദ്യ വിവിധ രീതികളിൽ ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു. മാനസികരോഗ വിഭാഗീകരണം, ചികിത്സാ രീതികളുടെ നിർദ്ദേശം, രോഗിയുടെ ലക്ഷണങ്ങളുടെ നിരീക്ഷണം തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ മാറ്റം സൃഷ്ടിക്കുന്നതായി നമുക്ക് കാണാം. രോഗികളുടെ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്ത് മാനസിക അസ്വസ്ഥതകൾ കണ്ടെത്താനും, അവരുടെ അവസ്ഥ വഷളാകാനുള്ള സാധ്യതകൾ മുൻകൂട്ടി പ്രവചിക്കാനും കഴിയുക എന്നത് വിപ്ലവകരമായ ഒരു മാറ്റം തന്നെയാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, AI-ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ സൈക്കോതെറാപ്പി സെഷനുകൾ നടത്താനും, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മാതൃകകൾ വഴി വിഷാദം, ഉത്കണ്ഠ അല്ലെങ്കിൽ ആത്മഹത്യാപ്രവണത പോലുള്ളവ പ്രവചിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.
രോഗികളുടെ എഴുത്തു രീതി, സംസാരരീതി, ശബ്ദം, മുഖഭാവം എന്നിവയിലൂടെ അവരുടെ മാനസികാവസ്ഥ വിലയിരുത്തുന്ന തരത്തിൽ ഭാഷാ പഠനവും (Language Learning) വികാര വിശകലനവും (Sentimental Analysis) നടത്താൻ AI-ക്ക് മികച്ച രീതിയിൽ സാധിക്കുന്നു. ഓരോ രോഗിയുടെയും ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് ചികിത്സാ പദ്ധതികൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുവാനും മാനസികാരോഗ്യ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കായുള്ള സിമുലേഷനുകളും പരിശീലന ഉപകരണങ്ങളും നിർമ്മിക്കുവാനും ഇന്നത്തെ കാലത്ത് സാധിക്കുന്നു എന്നത് പ്രതീക്ഷ നൽകുന്ന കാര്യമാണ്. എന്നാൽ, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ പിന്നിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ധാർമ്മിക പ്രശ്നങ്ങളും ഇക്കൂട്ടത്തിൽ നാം ചർച്ച ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
1. സ്വകാര്യതയും ഡാറ്റാ സുരക്ഷയും
AI-യുടെ കാര്യക്ഷമതയ്ക്ക് രോഗികളുടെ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ (ഉദാ: മാനസികാരോഗ്യ ചരിത്രം, ജനിതക വിവരങ്ങൾ) ആവശ്യമാണ്. എന്നാൽ, ഈ ഡാറ്റ സൈബർ ആക്രമണങ്ങൾക്കോ ദുരുപയോഗത്തിനോ ഇരയാകുന്നുവെങ്കിൽ, രോഗികളുടെ സ്വകാര്യതയും വിശ്വാസ്യതയും തകരും എന്നത് വലിയൊരു പ്രശ്നമാണ്. ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും ഷെയർ ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള നിയമാനുസൃത നിയന്ത്രണങ്ങളാണ് ഇവക്കൊരു സാധ്യമായ പരിഹാരം എങ്കിലും നൽകുന്നത്.
2. അൽഗോരിതമിക്ക് ബയസും അസമത്വവും
AI അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എന്നതിനാൽ തന്നെ ഈ ഡാറ്റ വൈവിധ്യമില്ലാത്തതോ പക്ഷപാതങ്ങൾ (Bias) നിറഞ്ഞതോ ആയാൽ, AI-യുടെ വിശകലനങ്ങൾ വംശീയ, ലിംഗ, സാമ്പത്തിക പശ്ചാത്തലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അസമത്വങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കും എന്നതിൽ സംശയമില്ല. പ്രത്യേകിച്ച് സാമൂഹിക സാംസ്കാരിക ഘടകങ്ങൾ എല്ലാ കാലത്തും മാനസിക രോഗ നിർണ്ണയത്തിൽ വലിയ പങ്ക് വഹിക്കുന്ന ഒന്നാകുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ. യൂറോപ്യൻ രാജ്യങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം നേടിയ AI, ഇന്ത്യൻ രോഗികളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ തെറ്റായി വിലയിരുത്തിയേക്കാം എന്നുള്ളത് ഒരു ഉദാഹരണമാണ്.
3. അദൃശ്യമായ യുക്തി
പല AI മാതൃകകളും “ബ്ലാക്ക് ബോക്സ്” പോലെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. അതായത്, അവയുടെ നിർണ്ണയങ്ങൾക്ക് പിന്നിലെ യുക്തി വ്യക്തമാക്കാൻ അതിന് പരിമിതികൾ ഉണ്ടാകാം. മാനസികാരോഗ്യ വിഷയത്തിൽ, ഒരു തെറ്റായ നിർണ്ണയം വ്യക്തിയുടെ ജീവിതത്തെ ബാധിക്കുകയും സാമൂഹിക സ്റ്റിഗ്മയെ വളർത്തി ആളുകളുടെ സഹായം തേടുന്ന സ്വഭാവത്തിന് ഭംഗം വരുത്താനും സാധ്യതയുണ്ട്. ആയതിനാൽ, AI-യുടെ തീരുമാനങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനാവുന്നതും വിമർശനാത്മകമായി വിലയിരുത്താനാവുന്നതുമായ രീതിയിൽ വികസിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
4. മാനുഷിക സമ്പർക്കത്തിന്റെ അഭാവം
മാനസികാരോഗ്യ ചികിത്സയിൽ സാമൂഹ്യബന്ധങ്ങൾക്കും സഹാനുഭൂതിക്കുമുള്ള പങ്ക് വളരെ വലുതാണ്. AI സാങ്കേതികവിദ്യകൾ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് ചികിത്സയെ യാന്ത്രികമാക്കാനും വ്യക്തികളുടെ വളർച്ചക്കുതകുന്ന മാനുഷിക-സാമൂഹിക സാഹചര്യങ്ങളിലൂന്നി രോഗിയുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിൽ നിന്ന് പിന്നോട്ട് വലിക്കാനുമുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്.
5. സമ്മതവും സ്വയം നിർണ്ണയാവകാശവും
രോഗികൾക്ക് തങ്ങളുടെ ചികിത്സയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട തീരുമാനങ്ങളിൽ പൂർണ്ണമായ അറിവോടെ പങ്കാളികളാകാനുള്ള അവകാശമുണ്ട്. അതുമാത്രമല്ല തൻ്റെ വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ എന്തിനൊക്കെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു എന്നതിൻ്റെ പരിപൂർണ്ണ നിയന്ത്രണവും ഉടമസ്ഥതയും അതാത് വ്യക്തികളിൽ നിഷിപ്തമാകേണ്ടതുണ്ട് . AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് രോഗികൾക്ക് വ്യക്തമായ ധാരണകളുണ്ടോ?, അവർക്കാവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ നൽകണോ? AI-അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റങ്ങളുമായി സംവദിക്കുമ്പോൾ രോഗികൾ അവരുടെ പങ്കാളിത്തം മനസ്സിലാക്കുന്നുണ്ടോ? മാനസിക പ്രശ്നങ്ങളുള്ളവരുടെ സമ്മതത്തിന്റെ പരിധി എത്രത്തോളമാണ്? ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റെലിജൻസിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചികിത്സ നിരസിക്കാനുള്ള അവകാശം രോഗികൾക്കുണ്ടോ? തുടങ്ങി നിരവധി ചോദ്യങ്ങൾ സ്വയം ഭരണാധികാരത്തെ (Autonomy) സംബന്ധിച്ച് നിലനിൽക്കുന്നുണ്ട്.
6. പരിശീലന മേഖലയിൽ AI
മാനസികാരോഗ്യ വിദ്യാർത്ഥികളെയും പ്രൊഫഷണലുകളെയും പരിശീലിപ്പിക്കാൻ AI സിമുലേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ വളരെയധികം പ്രയോജനപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്. എന്നാൽ, AI-യെ അധികം ആശ്രയിക്കുന്നത് യഥാർത്ഥ രോഗികളുമായുള്ള പ്രായോഗിക അനുഭവത്തിന് കുറവുണ്ടാക്കും. കൂടാതെ, AI പരിശീലന ഉപകരണങ്ങൾ തന്നെ പക്ഷപാതമുള്ളതാണെങ്കിൽ (Biased), ഭാവിയിൽ പ്രൊഫഷണലുകൾ അസമത്വങ്ങളെ (Inequalities) സാധാരണമായി കാണാനുള്ള സാധ്യതയും തള്ളി കളയാനാകില്ല.
പരിഹാരങ്ങൾ: സമതുലിതമായ വഴികൾ
- ഡാറ്റാ ഡൈവേഴ്സിറ്റി: AI മാതൃകകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ വിവിധ സാംസ്കാരിക, സാമൂഹിക, സാമ്പത്തിക പശ്ചാത്തലങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക.
- റെഗുലേറ്ററി ഫ്രേംവർക്ക്: AI-യുടെ ഉപയോഗം നിയന്ത്രിക്കുന്ന കർശനമായ നയങ്ങൾ രൂപീകരിക്കുക. തെറ്റായ നിർണ്ണയങ്ങൾക്കുള്ള ഉത്തരവാദിത്വം വ്യക്തമാക്കുക.
- മാനുഷിക നിയന്ത്രണം: AI-യുടെ നിർണ്ണയങ്ങൾ പ്രൊഫഷണലുകൾ സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു സംവിധാനം ഉറപ്പാക്കുക.
- രോഗിയുടെ സമ്മതം: AI-യുടെ ഉപയോഗത്തിന് മുൻകൂർ രോഗിയുടെ അനുമതി ലഭിക്കേണ്ടത് അനിവാര്യമാക്കുക.
മാനസികാരോഗ്യ മേഖലയിൽ AI-യുടെ സാങ്കേതിക പുരോഗതി അതിവേഗം വികസിക്കുമ്പോൾ, ധാർമ്മികത, നീതി, മാനുഷികത എന്നിവയുടെ അടിത്തറ ശക്തിപ്പെടുത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. സാങ്കേതികവിദ്യയും മനുഷ്യത്വവും തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതമായ ബന്ധമാണ് ഭാവിയിലെ ആരോഗ്യപരിപാലനത്തിൻ്റെ ചവിട്ടുപടി. സാങ്കേതികവിദ്യ മനുഷകുലത്തിന് നൽകുന്ന എല്ലാ നന്മകളെയും ഉൾക്കൊണ്ട് നിതാന്ത ജാഗ്രതയോടും നിരന്തര ഇടപെടലുകളിലൂടെയും നൈതീകമായ ഒരു പ്രവർത്തനരീതി AI യുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് നാം കൈവരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. മാറ്റത്തിൻ്റെ അതിവേഗ യാത്രയിൽ ഇതൊന്നും നാം മറന്നുപോകാതെയിരിക്കട്ടെ.
ഈ ലേഖനം എഴുതാൻ AI, GPT ടൂളുകളുടെ സഹായം തേടിയിട്ടുണ്ട്
അവലംബം: UK Parliament POST Note (PN 0738), “Artificial Intelligence in Mental Health >>>
Happy
0 %
Sad
0 %
Excited
100 %
Sleepy
0 %
Angry
0 %
Surprise
0 %
0
0
