एक नए अध्ययन में प्रकाशित क्षेत्रीय संज्ञाहरण एवं दर्द चिकित्सा कॉर्पमैन एट अल. (2025) द्वारा किया गया यह शोध, क्षेत्रीय एनेस्थिसियोलॉजी में नैदानिक निर्णय समर्थन उपकरण के रूप में, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा संचालित एआई चैटबॉट्स की क्षमता का आलोचनात्मक मूल्यांकन करता है। स्वास्थ्य सेवा में एआई के बढ़ते उपयोग के साथ, यह शोध वास्तविक दुनिया में परिचालन संबंधी निर्णय लेने की इसकी तत्परता का एक सामयिक परीक्षण प्रस्तुत करता है।

पृष्ठभूमि: एनेस्थीसिया में एआई की बढ़ती भूमिका

एआई तकनीकें पहले ही अल्ट्रासाउंड-आधारित छवि पहचान और क्षेत्रीय संज्ञाहरण में ब्लॉक प्लेसमेंट में अपनी उपयोगिता साबित कर चुकी हैं। हालाँकि, ये कार्य आवश्यक व्यापक नैदानिक निर्णय लेने की प्रक्रिया का केवल एक अंश ही दर्शाते हैं। अध्ययन इस बात की जाँच करता है कि क्या जनरेटिव एआई एनेस्थेसियोलॉजिस्टों को ब्लॉक चयन, खुराक और जोखिम-लाभ संचार जैसे जटिल निर्णय लेने में मदद कर सकता है।

अध्ययन योजना

• एलएलएम का मूल्यांकन: ChatGPT-4o, जेमिनी 2.0 फ़्लैश, Microsoft CoPilot, और OpenEvidence
  
• दृष्टिकोणवास्तविक दुनिया के नैदानिक निर्णय लेने के अनुकरण के लिए दो परिदृश्यों (मूलभूत और जटिल) का शून्य-शॉट संकेत
  
• मूल्यांकन: अभ्यास दिशानिर्देशों और समकक्ष-समीक्षित साहित्य का उपयोग करते हुए अनुभवी क्षेत्रीय एनेस्थेसियोलॉजिस्ट द्वारा गुणात्मक विश्लेषण

परिदृश्य-आधारित परीक्षण

परिदृश्य 1: उच्च जोखिम वाले रोगी का संपूर्ण कंधा प्रतिस्थापन किया जा रहा है

• रोगी प्रोफ़ाइल: एपिक्साबैन पर एट्रियल फ़िब्रिलेशन, हेमोडायलिसिस पर ईएसआरडी और सीओपीडी सहित कई सह-रुग्णताएँ
  
• निर्णयक्या तंत्रिका ब्लॉक सुरक्षित है, और यदि हां, तो किस प्रकार, खुराक और अवधि?

मुख्य निष्कर्ष:

• सभी एलएलएम ने हेमिडियाफ्रामेटिक पक्षाघात जैसे ज्ञात जोखिमों के बावजूद इंटरस्केलीन ब्लॉक की सिफारिश की।
  
• किसी भी मॉडल ने ब्लॉक की उपयुक्तता पर सवाल नहीं उठाया या स्पष्टीकरण के लिए विवरण नहीं मांगा।
  
• एंटीकोएगुलेशन दिशानिर्देशों की गलत व्याख्याएं आम थीं।
• सुझाई गई सूचित सहमति की सामग्री भिन्न थी और अक्सर उसमें प्रमुख जोखिम और विकल्प छोड़ दिए गए थे।

परिदृश्य 2: स्वस्थ रोगी को उसी दिन डिस्चार्ज कर दिया जाता है और संपूर्ण घुटने की आर्थ्रोप्लास्टी की जाती है

• फोकस: शीघ्र गतिशीलता के साथ दर्द निवारण को संतुलित करने के लिए इष्टतम परिधीय तंत्रिका ब्लॉक चयन
  

एलएलएम अनुशंसाएँ:

• सामान्य चयन: ACB+iPACK या ACB+पोप्लिटल साइटिक
  
• आम तौर पर यह अच्छी सलाह है, लेकिन कुछ उल्लेखनीय अपवादों के साथ:
  
  • मिथुन राशि वालों की साइटिक ब्लॉक से चलने-फिरने में दिक्कत हो सकती है
    
  • केवल कुछ मॉडलों ने साहित्य का हवाला दिया, और जब उन्होंने ऐसा किया, तो उसमें एनेस्थिसियोलॉजी-विशिष्ट गहराई का अभाव था

आगे बढ़ने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

नैदानिक ​​स्थितियों में एलएलएम का सुरक्षित उपयोग कैसे करें

1. एलएलएम अनुशंसाओं को हमेशा मान्य करें वर्तमान दिशा-निर्देशों और नैदानिक निर्णय के साथ।
   
2. एआई को विचार-मंथन उपकरण के रूप में उपयोग करें, निश्चित सलाह का स्रोत नहीं है।
   
3. शीघ्र इंजीनियरिंग लागू करें प्रश्नों को परिष्कृत करने और समझ का परीक्षण करने के लिए।
   
4. टीम चर्चाओं में AI आउटपुट को शामिल करें, कभी भी एक स्वतंत्र निर्देश के रूप में नहीं।
   
5. AI त्रुटियों की रिपोर्ट करें डेवलपर्स या शोधकर्ताओं को सुरक्षा सुधार में योगदान करने के लिए।

भविष्य की दिशाएँ और अंतिम विचार

एनेस्थिसियोलॉजी में एआई का भविष्य आशाजनक है। एजेंटिक एआई, जो लक्ष्य-संचालित और संदर्भ-जागरूक है, मैन्युअल सटीकता पर निर्भरता को कम कर सकता है। ईएमआर डेटा के साथ एकीकरण, व्यक्तिगत शिक्षा और वास्तविक समय जोखिम आकलन रोगी देखभाल में क्रांति ला सकते हैं।

संदर्भ: कॉर्पमैन डी एट अल. रेग एनेस्थ दर्द मेड3 जुलाई 2025 को ऑनलाइन प्रकाशित। 

चिकित्सा संदर्भ में एआई पर अधिक जानकारी के लिए, एनेस्थीसिया अपडेट देखें। NYSORA एनेस्थीसिया मैनुअल ऐप. 

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