जॉन वीडर्सपैन, यूडब्ल्यू मेडिसिन में सिएटल में एक नर्स एनेस्थेटिस्ट हैं, जिन्हें उच्च-दबाव वाले ऑपरेशन रूम में गलतियों के होने की संभावना का बखूबी पता है, खासकर तब जब आपातकालीन स्थितियों में एड्रेनालिन और आपातकालीनता के कारण गंभीर दवाओं का जल्दबाजी में प्रशासन किया जाता है। चल रहे रोगी सुरक्षा प्रयासों के बावजूद, दवा की गलतियाँ अक्सर होती हैं, जो कम से कम 20 में से 1 रोगी को प्रभावित करती हैं, और विश्व स्वास्थ्य संगठन के अनुसार, अमेरिका में रोजाना लगभग 13 लाख चोटें और एक मौत हो जाती है। दवा की गलतियाँ अक्सर गलत दवा या गलत मात्रा में देने से होती हैं। अस्पतालों ने गलतियों को रोकने के लिए रंग-कोडित लेबल और बारकोड स्कैनर जैसी सुरक्षा उपायें लागू की हैं, फिर भी गलतियाँ रुक नहीं रही हैं। डॉ. केली माइकेलसन, यूडब्ल्यू मेडिसिन और वाशिंगटन विश्वविद्यालय की एक एनेस्थेसियोलॉजिस्ट और इंजीनियर हैं, जिन्होंने कहा कि 90% एनेस्थेसियोलॉजिस्ट अपने करियर में कभी न कभी दवा की गलतियों को स्वीकार करते हैं। उन्होंने कल्पना की थी कि एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) मदद कर सकता है, जैसे कि एक दूसरी नजर हो जो वास्तविक समय में गलतियों का पता लगा सके, क्योंकि लगभग 99% दवाएं 10-20 सीमित प्रकार की दवाओं से संबंधित हैं। उनका ध्यान वायल बदलाव की गलतियों पर था, जो लगभग 20% दवा गलतियों के लिए जिम्मेदार हैं, जब गलत वायल या सुई के लेबल के कारण मरीजों को गलत दवाइयां दी जाती हैं। वेंडरबिल्ट यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर में एक 75 वर्षीय महिला की मौत का एक दुखद उदाहरण है, जिसे शांत करने वाली दवा की बजाय लकवानाशक दवा दी गई। ऐसी गलतियों से बचाने के लिए, माइकेलसन ने एआई-संचालित “स्मार्ट चश्मा” विकसित किया, जिसमें ऑपरेशन के दौरान पहने जाने वाले सुरक्षात्मक चश्मों में एक कैमरा शामिल है। यह प्रणाली वायल और सुई के लेबल्स को स्कैन, पढ़ और तुलना करती है, और यदि मेल नहीं खाता तो चिकित्सकों को चेतावनी देती है। इस प्रणाली को विकसित करने और प्रशिक्षण देने में तीन साल से अधिक समय लगा, जिसमें दवाओं की तैयारी का रेकॉर्डेड वीडियो और प्रशिक्षण के लिए अनुकरणात्मक गलती परिदृश्यों के उपयोग की अनुमति प्राप्त करना भी शामिल था, क्योंकि नैतिक प्रतिबंधों के कारण असली मरीजों में जानबूझकर गलतियां करना वर्जित है। इस एआई ने वायल स्वाप गलतियों का 99. 6% सटीकता से पता लगाने में सफलता पाई। आगे के कदम में चेतावनी देने के तरीकों का निर्धारण करना है, जिसमें श्रवण चेतावनियों को प्राथमिकता दी जाएगी, अभी एफडीए की मंजूरी का इंतजार है। इस अध्ययन का वित्तपोषण स्वतंत्र रूप से किया गया था। वुडर्सपैन, जिन्होंने इस उपकरण का परीक्षण किया है, इसका मरीज की सुरक्षा बढ़ाने की क्षमता को लेकर आशावान हैं, लेकिन उनका कहना है कि वर्तमान गोप्रो-स्टाइल हेडसेट बड़ा है, जिससे अधिक छोटे आकार का संस्करण स्वीकृति बढ़ा सकता है। डॉ.

डैन कौल (यूसीएलए हेल्थ) और मेलीसा शेल्ड्रिक, जिन्होंने अपने बेटे को दवा की गलती में खो दिया, जैसे मरीज सुरक्षा समर्थक भी एआई के वादों का समर्थन करते हैं, लेकिन सतर्क करते हैं कि तकनीक अकेले सभी गलतियों को रोक नहीं सकती। शेल्ड्रिक का कहना है कि गलतियां अक्सर खराब संचार और भंग किए गए अस्पताल प्रणालियों जैसे कई कारणों से होती हैं, और तकनीक को एक सहायक परत माना जाना चाहिए, न कि एक असफलता से सुरक्षित उपाय। विशेषज्ञ बताते हैं कि पारंपरिक उपाय, जैसे सतर्कता बढ़ाना या चेकलिस्ट का उपयोग करना, अक्सर चिकित्सकों के ऊपर अतिरिक्त मानसिक बोझ डालते हैं और सीमित प्रभावी होते हैं। बोस्टन विश्वविद्यालय के डॉ. निकोलस कोरडेला का मानना है कि एआई-सक्षम कैमरे निष्क्रिय निगरानी प्रदान करते हैं, जिससे चिकित्सकों का काम कम नहीं होता और वे व्यस्त वातावरण जैसे ऑपरेशन रूम और आपातकालीन कक्ष में सुरक्षा में सुधार कर सकते हैं। आगे की योजना में, माइकेलसन का लक्ष्य है कि इस एआई की क्षमता को बढ़ाया जाए ताकि यह सुई में दवाओं का मात्रा भी माप सके, ताकि डोज में गलती न हो, जो विशेष रूप से बाल चिकित्सा में महत्वपूर्ण है जहां रोगी का आकार भिन्न-भिन्न होता है और दवाओं का पतला करना सामान्य है। वीडर्सपैन भी सोचते हैं कि इस तकनीक का उपयोग आपातकालीन कक्ष और अस्पताल के फ्लोर पर ओरल दवाइयों की डिलिवरी में किया जा सके, जहां प्रत्येक रोगी को कई दवाइयों का प्रबंधन करना होता है। हालांकि, अस्पतालों में एआई का व्यापक रूप से उपयोग करने से महत्वपूर्ण गोपनीयता और डेटा सुरक्षा संबंधी चिंताएं उठती हैं, खासकर जब इन उपकरणों से रोगियों के चेहरे या संवेदनशील जानकारी भी पकड़ी जा सकती है। माइकेलसन आश्वस्त करती हैं कि उनका सिस्टम केवल सुई के लेबल्स को स्कैन करता है और किसी व्यक्तिगत डेटा को संग्रहित नहीं करता। कोरडेला जोर देते हैं कि गोपनीयता के खतरों से निपटने के लिए स्पष्ट मानक, पारदर्शिता और निगरानी जरूरी है, और वे चेतावनी देते हैं कि चिकित्सक ज्यादा निर्भर हो जाएं, जिससे सतर्कता कम हो सकती है और पारंपरिक सुरक्षा चेक्स की अनदेखी हो सकती है। कुल मिलाकर, एआई-संचालित पहनने योग्य तकनीक में जटिल नैदानिक सेटिंग्स में दवा की गलतियों को कम करने की वादा है, जो मौजूदा सुरक्षा उपायों को पूरक बनाते हुए स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को बेहतर नतीजे प्राप्त करने में मदद कर सकती है, साथ ही नैतिक, व्यावहारिक और गोपनीयता से जुड़े मुद्दों को भी उजागर करती है।