कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) चिकित्सा को महत्वपूर्ण रूप से बदलने के लिए तैयार है, एक दृष्टिकोण जिसे मैंने अपनी पुस्तक, *मास्टरिंग एआई: ए सर्वाइवल गाइड टू अवर सुपरपावर्ड फ्यूचर* में विस्तार से बताया है। हालांकि, इसके पूर्ण संभावनाओं का दोहन करने के लिए, हमें स्वास्थ्य सेवा में एआई को डिजाइन, कार्यान्वित और विनियमित करते समय सतर्क रहना होगा। **एआई मेडिसिन में गुणवत्ता का महत्व** एआई के जोखिम अक्सर खराब या पक्षपाती डेटा से उत्पन्न होते हैं। चिकित्सा अनुसंधान ने आमतौर पर महिलाओं और रंग के लोगों को कम प्रतिनिधित्व दिया है, जिसके कारण एआई मॉडल होते हैं जो इन समूहों के लिए प्रभावी रूप से प्रदर्शन नहीं कर सकते। उदाहरण के लिए, एक कंप्यूटर विजन सिस्टम जिसे चेस्ट एक्स-रे में निमोनिया का पता लगाने के लिए डिजाइन किया गया था, ने फेफड़े के स्वास्थ्य से असंबंधित मार्करों को गलत तरीके से प्राथमिकता दी। यहां तक ​​कि प्रतीत होता है कि उच्च सटीकता दरें भी भ्रामक हो सकती हैं यदि एआई अक्सर विशिष्ट, आक्रामक ट्यूमर को याद करता है या बहुत अधिक झूठी सकारात्मक उत्पन्न करता है, जो चिकित्सकों को निराश कर सकता है और गलत निदान में योगदान कर सकता है। **विनियामक चुनौतियाँ** जबकि एफडीए जैसी नियामक इकाइयां सुरक्षित चिकित्सा एआई नवाचारों को सुनिश्चित करने का प्रयास करती हैं, उनके वर्तमान रूपरेखा अपर्याप्त हैं। यू. एस. में, लगभग सभी एआई चिकित्सा उपकरणों को मौजूदा उपकरणों के साथ उनकी समानता के आधार पर शीघ्रता से अनुमोदित किया जाता है, एक ऐसी प्रक्रिया जो एआई प्रौद्योगिकी में तेजी से प्रगति को ध्यान में नहीं रखती है। खतरनाक तरीके से, एक अध्ययन से पता चला कि एफडीए द्वारा अनुमोदित 43% एआई उपकरणों में नैदानिक ​​​​सत्यापन की कमी है, जिनमें से केवल कुछ ही रैंडमाइज्ड कंट्रोल ट्रायल्स पर आधारित हैं। एफडीए के विनियम हार्डवेयर के लिए तैयार किए गए थे और सॉफ्टवेयर की चुस्त विकास प्रक्रियाओं को समायोजित नहीं करते हैं, कुछ को यू. के. -आधारित स्कारलेट जैसे संगठनों में समाधान खोजने का आग्रह करते हैं, जो एआई चिकित्सा सॉफ़्टवेयर के लिए अनुमोदन प्रक्रिया को तेज करता है। **स्कारलेट की नवाचार** स्कारलेट ने एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है जो एआई विक्रेताओं के लिए आवेदन प्रक्रिया को सरल बनाता है, अनुमोदन समय को काफी कम करता है। हालाँकि सटीकता के लिए इसकी समीक्षा मानव-केंद्रित बनी हुई है, उपसमूह प्रदर्शन विश्लेषण की आवश्यकता की अनुपस्थिति एआई उत्पादों में पूर्वाग्रह की निगरानी के बारे में चिंता बढ़ाती है। स्कारलेट की हाल की $17. 5 मिलियन की फंडिंग इसे यू. एस. में विस्तारित करने और संभावित रूप से एआई विनियमन की आवश्यकता वाले अन्य क्षेत्रों में मदद करेगी, जो कठोर जोखिम मूल्यांकन करने में सक्षम संगठनों की आवश्यकता को दर्शाती है। **आगे देखते हुए** जैसे-जैसे चिकित्सा एआई की दुनिया विकसित हो रही है, यह महत्वपूर्ण है कि बेहतर विनियम स्थापित करें जो नवाचार को बढ़ावा देते हुए निष्पक्षता सुनिश्चित करें। यह संतुलन चिकित्सा में एआई से जुड़े जोखिमों को कम करने में मदद करेगा और इसे विभिन्न रोगी समूहों के लिए अनुकूलित करेगा। एआई के भविष्य के प्रभाव पर अधिक जानकारी के लिए, मेरी पुस्तक *मास्टरिंग एआई: ए सर्वाइवल गाइड टू अवर सुपरपावर्ड फ्यूचर* पढ़ने पर विचार करें। यह वर्तमान में यू. एस.

और यू. के. में उपलब्ध है। **एआई उद्योग समाचार में** एआई विकास सुर्खियों में बना रहता है, जिसमें ओपनएआई का खुलासा किया गया मॉडल ओ1, एक मॉडल जो जटिल गणित और तर्क को हल करने में सक्षम है, साथ ही निवेश आकर्षित करने के उद्देश्य से कंपनी में परिचालन बदलाव। इसके अतिरिक्त, इंटेल ने एडब्ल्यूएस के साथ एक चिपमेकिंग साझेदारी को सफलतापूर्वक सुरक्षित किया, और माइक्रोसॉफ्ट ने ऑफिस एप्लिकेशन में अपने एआई टूलसेट का विस्तार किया। **एआई अनुसंधान हाइलाइट्स** गूगल डीपमाइंड का नया मॉडल, अल्फाप्रोटियो, लक्ष्य अणुओं से बंधने वाले प्रोटीन डिज़ाइन करके ड्रग डिस्कवरी को बढ़ाने का वादा करता है, संभावित रूप से नए चिकित्सीय विकास में तेजी लाने का। सारांश में, जबकि एआई चिकित्सा में क्रांति लाने के लिए तैयार है, इसके विकास और विनियमन के सावधान प्रबंधन यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि रोगी देखभाल निष्पक्ष और प्रभावी हो।