Divya Chinta 
16 अगस्त QuickBlox की एक रिपोर्ट के अनुसार, दुनिया भर में हेल्थकेयर सिस्टम में कर्मचारियों की कमी का सामना करते हुए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) डॉक्टरों पर काम का बोझ कम करने में मदद कर सकता है। यह बार-बार किए जाने वाले कागजी काम और एडमिनिस्ट्रेटिव कामों को संभाल सकता है, जिनमें डॉक्टरों का कीमती समय खर्च होता है।
रिपोर्ट में हेल्थकेयर कर्मचारियों की उपलब्धता और देखभाल की मांग के बीच बढ़ते अंतर पर प्रकाश डाला गया है। विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) ने भी चेतावनी दी है कि 2030 तक दुनिया को 10 मिलियन हेल्थकेयर कर्मचारियों की कमी का सामना करना पड़ सकता है। यह समस्या उन क्षेत्रों में विशेष रूप से गंभीर होने की उम्मीद है जहां हेल्थकेयर सिस्टम पहले से ही दबाव में हैं।
इस पृष्ठभूमि में, रिपोर्ट में कहा गया है कि टेक्नोलॉजी मौजूदा हेल्थकेयर स्टाफ को अधिक मरीजों को संभालने में मदद कर सकती है। यह उन कामों को कम करके किया जा सकता है जिनमें डॉक्टरों के सीधे क्लिनिकल ध्यान की आवश्यकता नहीं होती है। रिपोर्ट में डॉक्यूमेंटेशन और कोडिंग को उन क्षेत्रों के रूप में उजागर किया गया है जहां AI बदलाव ला सकता है। नोट-टेकिंग और कोडिंग को क्लिनिशियन के काम के सबसे थकाऊ हिस्सों में से एक बताया गया है। AI टूल्स डॉक्टरों के लिए क्लिनिकल डॉक्यूमेंटेशन तैयार करके उनकी मदद कर सकते हैं, ताकि वे उन्हें रिव्यू कर सकें। इससे उन्हें हर नोट को मैन्युअल रूप से बनाने की आवश्यकता नहीं होगी।
QuickBlox के CEO, नेट मैकलीच ने कहा, “हेल्थकेयर में अक्षमता अकेले मौजूद नहीं होती है – यह एक बड़ी समस्या से टकराती है: वर्कफोर्स गैप (कर्मचारियों की कमी)।” उन्होंने कहा, “सीधे शब्दों में कहें तो, आंकड़े मेल नहीं खाते हैं। मौजूदा सिस्टम टिक नहीं सकता। टेलीमेडिसिन प्लेटफॉर्म के बिना, जो मरीजों को सही समय पर सही क्लिनिशियन से जुड़ने में मदद करते हैं, सुधार – चाहे वे कितने भी अच्छे इरादे से क्यों न किए जाएं – अधूरे रह जाएंगे। और अगर हम ऐसे टूल्स नहीं लाते हैं जो कागजी कार्रवाई और एडमिनिस्ट्रेटिव बोझ को कम करें, तो बचे हुए स्टाफ पर काम का दबाव बढ़ता रहेगा और वे बर्नआउट (अत्यधिक थकान और तनाव) का शिकार होते रहेंगे।”
रिपोर्ट में हेल्थकेयर सिस्टम के दूसरे पहलू से भी इस समस्या को देखा गया। इसमें कहा गया है कि मरीज़ों को अक्सर सिस्टम के गलत हिस्से में भेज दिया जाता है, जिससे बिना ज़रूरत के अपॉइंटमेंट लेने पड़ते हैं, बार-बार जांच करानी पड़ती है और क्लिनिशियन पर अतिरिक्त दबाव पड़ता है। इसका मुख्य तर्क यह है कि AI दोनों तरफ़ मदद कर सकता है — मरीज़ों को सही इलाज तक पहुँचने में मदद करके और इलाज के दौरान हेल्थकेयर प्रोफेशनल्स पर डॉक्यूमेंटेशन का बोझ कम करके।
