ਆਕਸਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਡਾਕਟਰੀ ਸਲਾਹ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਵੱਲ ਮੁੜਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਸਿਹਤ ਸਲਾਹ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਨੇਚਰ ਮੈਡੀਸਨ ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 1,300 ਔਨਲਾਈਨ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡਾਕਟਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਕੋਰਸ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ-ਸੰਪਰਕ ਅੰਤਰ ਪਾਇਆ ਗਿਆ। ਨਾਲ ਹੀ, AI ਜਵਾਬ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈਟ ਖੋਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਵਾਬਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ ਸਨ।

ਪੂਰੀ ਕਹਾਣੀ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਐਨ ‘ਤੇ ਡਾਕਟਰ ਰੇਬੇਕਾ ਪੇਨ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਚਾਰ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਏਆਈ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।”

ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਕੀ ਪਾਇਆ?

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਅਧਿਐਨ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਕੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ। ਹਰੇਕ ਭਾਗੀਦਾਰ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦਸ ਮੈਡੀਕਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ ਨੂੰ ਦੋਸਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰਾਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਸਿਰ ਦਰਦ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਮਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਾਹ ਅਤੇ ਥਕਾਵਟ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕੋਰਸ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ।

ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ AI ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਢੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਗਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਇੰਟਰਨੈਟ ਖੋਜ।

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਫਿਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕੀ ਲੋਕ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲਏ ਜੋ ਔਨਲਾਈਨ ਖੋਜਾਂ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਵਰਗੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਸਨ।

ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਫਰੇਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤੇ ਹਨ। ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸ ਨੇ ਚੰਗੀ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਪਿਆ।

ਆਕਸਫੋਰਡ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਲੇਖਕ ਅਤੇ ਐਸੋਸੀਏਟ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਐਡਮ ਮਹਿਦੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਜਿਵੇਂ ਸਾਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਅਸਲ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ, ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਖ਼ਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਗੈਪਸ ਹਨ

ਭਾਗੀਦਾਰ LLM ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਲਾਹ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਸਨ। ਅਧਿਐਨ ਇਸ ਤੱਥ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਮਿਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਲੱਛਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।

ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਬਿਮਾਰ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣ ‘ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਚੈਟਬੋਟ ਤੋਂ ਸਲਾਹ ਲਈ ਸੀ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਪਰੋਕਤ ਅਧਿਐਨ ਇਸ ਤੱਥ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸਲਾਹ ਲਈ AI ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਉਸ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਕਿਉਂ ਪੁੱਛਿਆ।

ਡਾ: ਪਾਖੇ ਅਗਰਵਾਲ, ਅਪੋਲੋ ਹਸਪਤਾਲ, ਨਵੀਂ ਦਿੱਲੀ ਦੇ ਗਾਇਨੀਕੋਲੋਜੀਕਲ ਔਨਕੋਲੋਜਿਸਟ, ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਨੇ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਐਂਡੋਮੈਟਰੀਓਸਿਸ ਹੈ। ਉਸਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੇ ਉਸਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਡਾਕਟਰ ਅਗਰਵਾਲ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਇਹ ਨਿਦਾਨ ਕੁਝ ਲੱਛਣਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਹਵਾਰੀ ਦੇ ਦਰਦ ਨਾਲ ਪੀੜਤ ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ ਔਰਤ।

“ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਉਸ ਬਿੰਦੂ ‘ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ChatGPT ਜਾਂ ਕੋਈ AI ਕੁਝ ਲੱਛਣਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਲੱਛਣ ਕਈ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ, ਖਾਸ ਲੱਛਣਾਂ ਅਤੇ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ,” ਡਾ. ਪਾਖੀ ਨੇ ਕਿਹਾ।

ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਵਾਂਗ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਕੀ ਦੱਸਣਾ ਹੈ ਚੁਣਿਆ। ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਨਾਲ ਹੀ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ।

ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲੇ ਸਨ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਹੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਅਧੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਦੇਣ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ ‘ਪਿੱਤ ਦੀ ਪੱਥਰੀ’ ਸੀ। ਇੱਥੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਰਦ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਤੀਬਰਤਾ ਅਤੇ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ। ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਚੈਟਬੋਟ ਨੇ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਨਿਦਾਨ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਚੈਟਬੋਟਸ ਲਈ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਲੇਖਕ ਐਂਡਰਿਊ ਬੀਨ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਸਾਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਉਪਯੋਗੀ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਵੇਗਾ।”

ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਸੁਚੇਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਬਾਰੇ ChatGPT ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗਲਤ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਫੌਰੀ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਣ ‘ਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋਣਾ।

ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਿਆ, “ਕੋਈ ਵੀ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਿੱਧੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਸੀ।”

– ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ