AI as a Triage Tool: Redefining Doctor-Machine Collaboration in Healthcare
AI in healthcare acts as a filter and triage tool, assisting doctors without replacing their final decision-making.
त्वरित संशोधन
डॉ. एम. श्रीनिवास AIIMS दिल्ली के निदेशक हैं।
स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक 'फ़िल्टर' या 'ट्राइएज टूल' के रूप में काम कर रहा है।
डॉक्टर अंतिम निदान या उपचार संबंधी निर्णय मशीनों को नहीं सौंप रहे हैं।
AI की भूमिका चिकित्सा पेशेवरों की क्षमताओं को बढ़ाना और दक्षता में सुधार करना है।
मानवीय विशेषज्ञता और नैतिक विचार रोगी देखभाल के केंद्र में बने हुए हैं।
दृश्य सामग्री
स्वास्थ्य सेवा में AI का प्रभाव: मुख्य आँकड़े (मार्च 2026 तक)
यह डैशबोर्ड AI के स्वास्थ्य सेवा में वर्तमान प्रभाव और भारत सरकार की प्रमुख पहलों से जुड़े महत्वपूर्ण आँकड़ों को दर्शाता है, जो AIIMS दिल्ली के निदेशक के बयान के संदर्भ में है।
- ई-संजीवनी पर AI-सहायता प्राप्त निदान
- 12 मिलियन
- टीबी के प्रतिकूल परिणामों में कमी
- 27%
- इंडियाAI मिशन के लिए बजट
- ₹10,371.92 करोड़
यह दर्शाता है कि AI ने दूरदराज के क्षेत्रों में टेलीमेडिसिन के माध्यम से स्वास्थ्य सेवाओं तक पहुँच बढ़ाने में कैसे मदद की है।
राष्ट्रीय टीबी उन्मूलन कार्यक्रम में AI उपकरणों के प्रत्यक्ष और सकारात्मक प्रभाव को दर्शाता है, जिससे सार्वजनिक स्वास्थ्य परिणामों में सुधार हुआ है।
यह स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न क्षेत्रों में AI के विकास और अपनाने के लिए भारत सरकार की मजबूत वित्तीय प्रतिबद्धता को उजागर करता है।
भारत में AI स्वास्थ्य सेवा के प्रमुख केंद्र और पहलें
यह मानचित्र भारत में AI स्वास्थ्य सेवा के प्रमुख केंद्रों और महत्वपूर्ण पहलों के भौगोलिक विस्तार को दर्शाता है, जिसमें AIIMS दिल्ली के निदेशक के बयान का संदर्भ भी शामिल है।
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मुख्य परीक्षा और साक्षात्कार फोकस
इसे ज़रूर पढ़ें!
The integration of Artificial Intelligence into India's healthcare system, particularly as a triage tool, represents a significant policy shift towards leveraging technology for public health. Dr. M Srinivas's clarification from AIIMS Delhi is crucial; it firmly establishes AI's role as an augmentative force, not a replacement for human medical judgment. This perspective is vital for building trust among medical professionals and the public, ensuring that ethical considerations remain paramount.
India's vast population and often-strained healthcare infrastructure make AI-powered triage a compelling solution. It can significantly reduce the burden on doctors, especially in primary healthcare settings, by rapidly sifting through patient data to identify urgent cases or suggest preliminary diagnoses. This efficiency gain is not merely administrative; it translates directly into faster patient care and potentially better outcomes, particularly in remote areas with limited specialist access.
However, the successful deployment of AI in this capacity hinges on robust data governance and interoperability. The Ayushman Bharat Digital Mission (ABDM), launched in 2021, aims to create a unified digital health ecosystem, which is foundational for AI tools to access and process patient data effectively. Without standardized data formats and secure exchange protocols, AI's potential will remain largely untapped, leading to fragmented and inefficient systems.
Furthermore, substantial investment in skill development for healthcare professionals is indispensable. Doctors and paramedical staff must be trained not just to use AI tools, but to critically evaluate their outputs and understand their limitations. This requires a curriculum overhaul in medical education and continuous professional development programs. Simply deploying technology without adequate human capacity building risks creating new bottlenecks and potentially compromising patient safety.
Finally, a clear regulatory framework for AI in medicine is urgently needed. This framework must address issues of accountability for AI-assisted errors, data privacy under the upcoming Digital Personal Data Protection Bill, and the certification of AI algorithms for clinical use. Without such clarity, innovation could be stifled, or worse, lead to unregulated deployment with unforeseen consequences for patient care and public trust. India must learn from global best practices while tailoring regulations to its unique healthcare landscape.
पृष्ठभूमि संदर्भ
वर्तमान प्रासंगिकता
The statement from Dr. M Srinivas, Director of AIIMS Delhi, underscores the practical and ethical framework for AI integration in India's healthcare system.
It highlights a pragmatic approach where AI is seen as an augmentation tool, crucial for managing the high patient load and improving diagnostic speed, especially in a country with significant healthcare disparities. This perspective is vital for guiding policy and public perception, ensuring that technological advancements serve to enhance, rather than diminish, human-centric care.
मुख्य बातें
- •AI's primary role in healthcare is supportive, acting as a 'filter' or 'triage tool' to assist doctors.
- •AI does not make final diagnostic or treatment decisions; human expertise remains central.
- •The technology helps streamline processes, improve efficiency, and potentially reduce wait times.
- •It augments medical professionals' capabilities by processing large volumes of data quickly.
- •Ethical considerations and human oversight are paramount in AI-integrated healthcare.
- •This approach fosters collaboration between doctors and machines, leveraging the strengths of both.
परीक्षा के दृष्टिकोण
GS Paper 2: Issues relating to development and management of Social Sector/Services relating to Health.
GS Paper 3: Science and Technology- developments and their applications and effects in everyday life. Awareness in the fields of IT, Computers, Robotics, Nano-technology, Bio-technology and issues relating to Intellectual Property Rights.
Potential for questions on ethical implications of AI, doctor-patient relationship in the age of AI, and government policies for AI adoption in healthcare.
विस्तृत सारांश देखें
सारांश
Artificial Intelligence in hospitals is being used to help doctors quickly sort patients and identify urgent cases, acting like a smart assistant. It helps streamline the process and makes healthcare more efficient, but doctors always make the final decisions about treatment, ensuring human care is at the center.
एम्स दिल्ली के निदेशक डॉ. एम.
श्रीनिवास ने हाल ही में स्पष्ट किया है कि स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का प्राथमिक उद्देश्य डॉक्टरों से अंतिम निदान या उपचार संबंधी निर्णय लेने के बजाय मुख्य रूप से एक "फ़िल्टर" या "ट्राइएज टूल" के रूप में कार्य करना है। यह आधिकारिक दृष्टिकोण डॉक्टरों की क्षमताओं को बढ़ाने में AI की महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करता है, जिससे विभिन्न स्वास्थ्य सेवा प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित किया जा सके और रोगी देखभाल में समग्र दक्षता में सुधार हो सके। जोर इस बात पर बना हुआ है कि मानव विशेषज्ञता, नैदानिक निर्णय और नैतिक विचार रोगी प्रबंधन के हर पहलू के केंद्र में रहें। डॉ. श्रीनिवास का बयान अत्याधुनिक तकनीक और पारंपरिक चिकित्सा के बीच सहयोग के एक विकसित होते प्रतिमान को उजागर करता है, जहाँ AI एक शक्तिशाली सहायक के रूप में कार्य करता है, बड़ी मात्रा में डेटा को छानकर तत्काल मामलों की पहचान करता है, संभावित मुद्दों को इंगित करता है, और कार्यप्रवाह को अनुकूलित करता है, जिससे डॉक्टरों को जटिल निर्णय लेने और व्यक्तिगत रोगी बातचीत पर ध्यान केंद्रित करने का अवसर मिलता है। यह दृष्टिकोण भारत के लिए महत्वपूर्ण है, जहाँ AI स्वास्थ्य सेवा के बुनियादी ढांचे और पेशेवरों पर भारी बोझ को कम करने, समय पर देखभाल तक पहुंच में सुधार करने और विशेष रूप से दूरदराज के क्षेत्रों में नैदानिक सटीकता को बढ़ाने में मदद कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा में AI का नैतिक परिनियोजन और विनियमन इसके सफल एकीकरण के लिए महत्वपूर्ण है, जिससे यह विषय UPSC GS पेपर 2 (स्वास्थ्य, शासन) और GS पेपर 3 (विज्ञान और प्रौद्योगिकी, AI अनुप्रयोग) के लिए अत्यधिक प्रासंगिक हो जाता है।
पृष्ठभूमि
नवीनतम घटनाक्रम
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. AIIMS दिल्ली के निदेशक डॉ. एम. श्रीनिवास ने AI की भूमिका को 'ट्राइएज टूल' के रूप में, न कि अंतिम निर्णय लेने वाले के रूप में, अभी विशेष रूप से क्यों स्पष्ट किया है?
यह स्पष्टीकरण AI में तेजी से हो रहे विकास और स्वास्थ्य सेवा में इसकी क्षमताओं के बारे में बढ़ती सार्वजनिक चर्चा और कभी-कभी गलतफहमियों के बीच आया है। यह एक स्पष्ट मिसाल कायम करना महत्वपूर्ण है कि जबकि AI चिकित्सा पेशेवरों की क्षमताओं को काफी बढ़ा सकता है, रोगी प्रबंधन में मानवीय विशेषज्ञता, नैदानिक निर्णय और नैतिक विचार केंद्रीय बने रहेंगे। यह बयान डॉक्टरों की अपरिहार्य भूमिका की पुष्टि करता है।
2. डॉ. एम. श्रीनिवास के बयान का कौन सा विशिष्ट पहलू प्रीलिम्स में पूछे जाने की सबसे अधिक संभावना है, और UPSC क्या सामान्य गलती करवा सकता है?
UPSC AIIMS जैसे प्रमुख संस्थान द्वारा स्पष्ट की गई स्वास्थ्य सेवा में AI की भूमिका की *प्रकृति* का परीक्षण कर सकता है। मुख्य अंतर यह है कि AI एक 'फ़िल्टर' या 'ट्राइएज टूल' के रूप में कार्य करता है और अंतिम निदान या उपचार के निर्णय *नहीं* लेता है। एक सामान्य गलती यह होगी कि एक ऐसा कथन दिया जाए जो यह सुझाव दे कि AI अंतिम निर्णय लेने में डॉक्टरों की *जगह लेता है* या निदान के लिए पूरी तरह जिम्मेदार है।
परीक्षा युक्ति
मुख्य शब्द याद रखें: AI की भूमिका के लिए 'फ़िल्टर' और 'ट्राइएज टूल', और डॉक्टरों की भूमिका के लिए 'मानवीय विशेषज्ञता केंद्रीय'। UPSC अक्सर भूमिकाओं और जिम्मेदारियों में सूक्ष्म अंतर का परीक्षण करता है, खासकर जब नई तकनीकें शामिल हों।
3. 'ट्राइएज टूल' के रूप में AI, डॉक्टरों की क्षमताओं को बढ़ाने में एक्स-रे या इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (EMR) जैसी मौजूदा चिकित्सा तकनीकों से कैसे अलग है?
जबकि एक्स-रे और EMR डेटा प्रदान करते हैं और सूचना प्रबंधन को सुव्यवस्थित करते हैं, 'ट्राइएज टूल' के रूप में AI उस डेटा को सक्रिय रूप से संसाधित, विश्लेषण और व्याख्या करके कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने में एक कदम आगे जाता है। यह पैटर्न की पहचान कर सकता है, संभावित मुद्दों को चिह्नित कर सकता है, और तात्कालिकता या जटिलता के आधार पर मामलों को प्राथमिकता दे सकता है, जिससे डॉक्टरों को केवल कच्ची जानकारी प्रस्तुत करने के बजाय निर्णय लेने में सहायता मिलती है।
4. यह 'ट्राइएज टूल' दृष्टिकोण भारत की स्वास्थ्य सेवा में AI के लिए व्यापक रणनीति, विशेषकर ग्रामीण और दूरदराज के क्षेत्रों के लिए, कैसे फिट बैठता है?
यह दृष्टिकोण भारत की रणनीति के साथ पूरी तरह से मेल खाता है, जैसा कि नीति आयोग की 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए राष्ट्रीय रणनीति' और 'डिजिटल स्वास्थ्य मिशन' द्वारा रेखांकित किया गया है। इसका लक्ष्य विशेष रूप से वंचित क्षेत्रों में किफायती और सुलभ स्वास्थ्य सेवा के लिए AI का लाभ उठाना है। 'ट्राइएज टूल' के रूप में AI ये कर सकता है:
- •दूर से रोगियों की स्क्रीनिंग और प्राथमिकता तय करके प्राथमिक देखभाल की पहुंच बढ़ाना।
- •ग्रामीण क्षेत्रों में सीमित चिकित्सा पेशेवरों पर बोझ कम करना।
- •विशेषज्ञ देखभाल के लिए शीघ्र पता लगाने और रेफरल को सक्षम करना, जिससे परिणामों में सुधार हो।
- •हर प्रारंभिक मूल्यांकन के लिए डॉक्टर की आवश्यकता के बिना स्वास्थ्य सेवा को अधिक कुशल और न्यायसंगत बनाना।
5. जबकि 'ट्राइएज टूल' के रूप में AI दक्षता बढ़ाता है, इसके कार्यान्वयन में डॉक्टरों और नीति निर्माताओं के लिए कौन सी महत्वपूर्ण नैतिक चिंताएँ सर्वोपरि रहती हैं?
भले ही AI एक सहायक उपकरण के रूप में कार्य करता हो, फिर भी कई नैतिक विचार सर्वोपरि हैं:
- •डेटा गोपनीयता और सुरक्षा: यह सुनिश्चित करना कि AI द्वारा उपयोग किए जाने वाले संवेदनशील रोगी डेटा को उल्लंघनों से बचाया जाए।
- •एल्गोरिथम पूर्वाग्रह: AI मॉडल को स्वास्थ्य सेवा में मौजूदा पूर्वाग्रहों को बनाए रखने या बढ़ाने से रोकना, जिससे असमान उपचार हो सकता है।
- •जवाबदेही: यह स्पष्ट रूप से परिभाषित करना कि यदि AI-सहायता प्राप्त ट्राइएज गलत निदान या विलंबित उपचार की ओर ले जाता है तो कौन जिम्मेदार है।
- •पारदर्शिता: यह समझना कि AI अपनी सिफारिशें कैसे करता है (व्याख्या योग्य AI) ताकि विश्वास बनाया जा सके और मानवीय निरीक्षण की अनुमति मिल सके।
- •मानवीय सहानुभूति बनाए रखना: यह सुनिश्चित करना कि प्रौद्योगिकी चिकित्सा में आवश्यक मानवीय स्पर्श और सहानुभूतिपूर्ण देखभाल को कम न करे।
6. यदि मेन्स में AI की भूमिका पर 'समालोचनात्मक परीक्षण' का प्रश्न आता है, तो 'ट्राइएज टूल' की अवधारणा को मैं अपने उत्तर में कैसे शामिल करूँ?
स्वास्थ्य सेवा में AI की भूमिका का समालोचनात्मक परीक्षण करते समय, 'ट्राइएज टूल' की अवधारणा को इसके व्यावहारिक, फिर भी सहायक, अनुप्रयोग को उजागर करने के लिए शामिल करें। अपने उत्तर को पहले AI के संभावित लाभों (दक्षता, शीघ्र पता लगाना, डेटा विश्लेषण) पर चर्चा करके संरचित करें और फिर इसके *बढ़ाने वाले* उपकरण के रूप में, न कि *बदलने वाले* उपकरण के रूप में, इसकी भूमिका पर जोर देकर समालोचनात्मक परीक्षण पर ध्यान केंद्रित करें। यह आपको परिवर्तनकारी क्षमता और आवश्यक मानवीय निरीक्षण और नैतिक सीमाओं दोनों को संबोधित करने की अनुमति देता है।
परीक्षा युक्ति
'समालोचनात्मक परीक्षण' वाले प्रश्नों के लिए, हमेशा सकारात्मक और नकारात्मक/चुनौतीपूर्ण दोनों पहलुओं को प्रस्तुत करें। 'ट्राइएज टूल' की अवधारणा आपको AI की भूमिका को फायदेमंद लेकिन सीमित के रूप में प्रस्तुत करने में मदद करती है, जिसमें मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है। डॉ. श्रीनिवास के बयान का उल्लेख करने से अधिकार और समसामयिक आयाम जुड़ता है।
बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)
1. स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की भूमिका के संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. AI का प्राथमिक उद्देश्य चिकित्सा पेशेवरों की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए एक 'फ़िल्टर' या 'ट्राइएज टूल' के रूप में कार्य करना है। 2. दक्षता में सुधार के लिए AI से डॉक्टरों से अंतिम निदान और उपचार के निर्णय लेने की उम्मीद है। 3. AI एकीकरण के साथ भी मानव विशेषज्ञता और नैतिक विचारों को रोगी देखभाल के केंद्र में माना जाता है। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1
- B.केवल 2 और 3
- C.केवल 1 और 3
- D.1, 2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: C
कथन 1 सही है: एम्स दिल्ली के निदेशक डॉ. एम. श्रीनिवास ने स्पष्ट रूप से कहा है कि स्वास्थ्य सेवा में AI मुख्य रूप से चिकित्सा पेशेवरों की क्षमताओं को बढ़ाने, प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और दक्षता में सुधार करने के लिए एक "फ़िल्टर" या "ट्राइएज टूल" के रूप में कार्य कर रहा है। कथन 2 गलत है: सारांश स्पष्ट रूप से बताता है कि AI का उद्देश्य डॉक्टरों से अंतिम निदान या उपचार के निर्णय लेना नहीं है। इसकी भूमिका मानव निर्णय को सहायता देना है, उसे प्रतिस्थापित करना नहीं। कथन 3 सही है: यह दृष्टिकोण इस बात पर जोर देता है कि मानव विशेषज्ञता और नैतिक विचार रोगी देखभाल के केंद्र में बने रहते हैं, भले ही प्रौद्योगिकी और चिकित्सा के बीच सहयोग विकसित हो रहा हो। यह सुनिश्चित करता है कि मानवीय तत्व और नैतिक जिम्मेदारियों को तकनीकी प्रगति द्वारा दरकिनार नहीं किया जाता है।
2. निम्नलिखित में से कौन सा कथन चिकित्सा संदर्भ में 'ट्राइएज' की अवधारणा का सबसे अच्छा वर्णन करता है? A) रोबोटिक सहायता का उपयोग करके जटिल सर्जिकल प्रक्रियाएं करना। B) रोगियों की स्थिति की गंभीरता के आधार पर उनका प्रारंभिक मूल्यांकन और प्राथमिकता निर्धारण। C) मानव हस्तक्षेप के बिना नैदानिक प्रक्रियाओं को पूरी तरह से स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग। D) रिमोट मॉनिटरिंग प्रौद्योगिकियों के माध्यम से पुरानी बीमारियों का दीर्घकालिक प्रबंधन।
- A.रोबोटिक सहायता का उपयोग करके जटिल सर्जिकल प्रक्रियाएं करना।
- B.रोगियों की स्थिति की गंभीरता के आधार पर उनका प्रारंभिक मूल्यांकन और प्राथमिकता निर्धारण।
- C.मानव हस्तक्षेप के बिना नैदानिक प्रक्रियाओं को पूरी तरह से स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग।
- D.रिमोट मॉनिटरिंग प्रौद्योगिकियों के माध्यम से पुरानी बीमारियों का दीर्घकालिक प्रबंधन।
उत्तर देखें
सही उत्तर: B
विकल्प B सही है: चिकित्सा संदर्भ में ट्राइएज, रोगियों की चिकित्सा ध्यान की आवश्यकता की तात्कालिकता निर्धारित करने के लिए उनका त्वरित मूल्यांकन करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इसमें उनकी चोटों या बीमारी की गंभीरता के आधार पर रोगियों को प्राथमिकता देना शामिल है, यह सुनिश्चित करना कि सबसे गंभीर स्थिति वाले लोगों को पहले देखभाल मिले। यह AI के लिए वर्णित 'फ़िल्टर' भूमिका है, जहाँ यह मामलों की पहचान करने और उन्हें प्राथमिकता देने में मदद करता है। विकल्प A रोबोटिक सर्जरी का वर्णन करता है, जो प्रौद्योगिकी का एक अलग अनुप्रयोग है। विकल्प C पूर्ण स्वचालन का वर्णन करता है, जो AI की भूमिका को मानव निर्णय लेने के प्रतिस्थापन के बजाय एक संवर्द्धन उपकरण के रूप में बताता है, उसके विपरीत है। विकल्प D टेलीमेडिसिन या दूरस्थ रोगी निगरानी का वर्णन करता है, जो स्वास्थ्य सेवा में प्रौद्योगिकी के अन्य अनुप्रयोग हैं लेकिन विशेष रूप से 'ट्राइएज' नहीं हैं।
3. स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के नैतिक निहितार्थों के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. AI प्रणालियों में एल्गोरिथम पूर्वाग्रह कुछ रोगी समूहों के लिए भेदभावपूर्ण परिणाम दे सकता है। 2. कुछ AI मॉडलों की 'ब्लैक बॉक्स' प्रकृति यह समझना मुश्किल बना सकती है कि निर्णय कैसे लिए जाते हैं। 3. स्वास्थ्य सेवा में AI का एकीकरण स्वाभाविक रूप से मानवीय सहानुभूति और नैतिक निरीक्षण की आवश्यकता को कम करता है। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1
- B.केवल 2 और 3
- C.केवल 1 और 2
- D.1, 2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: C
कथन 1 सही है: एल्गोरिथम पूर्वाग्रह AI में एक महत्वपूर्ण नैतिक चिंता है। यदि AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा अप्रतिनिधि या पक्षपाती है (उदाहरण के लिए, रोगी जनसांख्यिकी में विविधता की कमी), तो AI प्रणाली कुछ रोगी समूहों के लिए भेदभावपूर्ण या गलत परिणाम उत्पन्न कर सकती है, जिससे मौजूदा स्वास्थ्य असमानताएं बढ़ सकती हैं। कथन 2 सही है: कई उन्नत AI मॉडल, विशेष रूप से डीप लर्निंग नेटवर्क, 'ब्लैक बॉक्स' के रूप में काम करते हैं, जिसका अर्थ है कि उनकी आंतरिक निर्णय लेने की प्रक्रियाएं जटिल और अपारदर्शी होती हैं। व्याख्या की इस कमी से मानव डॉक्टरों के लिए AI की सिफारिश के पीछे के तर्क को समझना मुश्किल हो जाता है, जो विश्वास, जवाबदेही और नैदानिक सत्यापन के लिए महत्वपूर्ण है। कथन 3 गलत है: समाचार सारांश स्वयं, और व्यापक नैतिक चर्चाएं, इस बात पर जोर देती हैं कि AI एकीकरण के साथ भी मानव विशेषज्ञता और नैतिक विचार रोगी देखभाल के केंद्र में बने रहते हैं। AI का उद्देश्य मानव डॉक्टरों को प्रतिस्थापित करना नहीं, बल्कि उनकी सहायता करना है, और इसलिए, AI के जिम्मेदार और रोगी-केंद्रित उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए मानवीय सहानुभूति, नैतिक निरीक्षण और नैदानिक निर्णय की आवश्यकता और भी महत्वपूर्ण हो जाती है।
Source Articles
AIIMS Delhi director: ‘Doctors are not handing over final decisions to machines. AI is functioning as a filter, a triage tool’ | Idea Exchange News - The Indian Express
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लेखक के बारे में
Richa SinghScience Policy Enthusiast & UPSC Analyst
Richa Singh GKSolver पर Science & Technology विषयों पर लिखते हैं।
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