ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ AIಗಾಗಿ ICMR ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು: ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ವಿವರಣೆ

2023ರಲ್ಲಿ ಭಾರತೀಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಮಂಡಳಿ (Indian Council of Medical Research, ICMR), ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅನ್ವಯಕ್ಕಾಗಿ ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು (Ethical Guidelines for Application of Artificial Intelligence in Biomedical Research and Healthcare) ಪ್ರಕಟಿಸಿತು. ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸಬೇಕು, ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದೇ ಮುಖ್ಯ ಭಾರತೀಯ ಆಧಾರ; AI ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ನೈತಿಕ ಸಮಿತಿಗಳು (ethics committees) ಇದನ್ನೇ ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತವೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿವೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವೇ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಇದನ್ನು ಓದಿವೆ. ಇದು ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಲೇಖನ ಸರಳ ಮಾತುಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಒಂದು ಆಸ್ಪತ್ರೆ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರಬಹುದಾದ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ (checklist) ಅದನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ಸಾರಾಂಶ ಮಾತ್ರ, ಕಾನೂನು ಸಲಹೆಯಲ್ಲ.

ಹತ್ತು ತತ್ವಗಳು

ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಹತ್ತು ತತ್ವಗಳನ್ನು ಈ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ನೀಡಿರುವ ಒಂದು ಸಾಲಿನ ವಿವರಣೆ ನಮ್ಮ ಅರ್ಥೈಸುವಿಕೆ, ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಸ್ವಂತ ಪದಗಳಲ್ಲ:

1. ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ (Autonomy). ತಮ್ಮ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಜನರ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲೇ ಇರುತ್ತವೆ; AI ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವಿವೇಚನೆಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ ಹೊರತು ಅದರ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ತುಂಬುವುದಿಲ್ಲ.
2. ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ (Safety and risk minimisation). ಬಳಕೆಗೆ ತರುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ, ಹಾನಿಯನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಊಹಿಸಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ (Trustworthiness). ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ನಂಬಲು ಸಾಕಾಗುವಷ್ಟು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಿರುತ್ತವೆ.
4. ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ (Data privacy). ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲ ಹಂತಗಳಲ್ಲೂ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
5. ಉತ್ತರದಾಯಿತ್ವ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ (Accountability and liability). ಒಂದು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರು ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
6. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉತ್ತಮೀಕರಣ (Optimisation of data quality). ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಬಳಸಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾ ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
7. ಲಭ್ಯತೆ, ಸಮಾನತೆ ಮತ್ತು ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ (Accessibility, equity and inclusiveness). ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಜನರನ್ನು ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿ ತಲುಪುತ್ತವೆ.
8. ಸಹಯೋಗ (Collaboration). ವೈದ್ಯರು, ತಂತ್ರಜ್ಞರು, ರೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರರು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
9. ತಾರತಮ್ಯರಹಿತತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ (Non-discrimination and fairness). ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಯಾವುದೇ ಜನಸಮೂಹಕ್ಕೆ ಅನನುಕೂಲ ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.
10. ಸಿಂಧುತ್ವ (Validity). ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆಯಾಗುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲೇ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿಕೊಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಓದಬೇಕಾದ ಮೂರು ಭಾಗಗಳು

ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ. ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ (training data) “ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತ (sampling bias) ಇರಬಾರದು” ಎಂದು, ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು “ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬೇಕು” ಎಂದು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಹೇಳುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಸ್ಥಳದಲ್ಲೂ “ಬಳಕೆಗೂ ಮುನ್ನದ ಪರೀಕ್ಷೆ” (pre-deployment testing) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅವು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತವೆ; ಪಕ್ಷಪಾತದ ಆರೋಪ ಬಂದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಎಂದೂ ಹೇಳುತ್ತವೆ.

ಒಂದು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ಇದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅರ್ಥ ಇಷ್ಟು: ಬೇರೆ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ರೂಪಿಸಿದ ಸಾಧನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ರೋಗಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತಡೆಹಿಡಿಯಲು ಒಂದು ದಾರಿ ಇರಬೇಕು.

ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ (Validation). AI “ರೋಗಿಗಳು/ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಮೇಲೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಕಠಿಣ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗಬೇಕು”, ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ “ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು” ಬಳಸಬೇಕು. ಒಬ್ಬ ಮಾರಾಟಗಾರ ತನ್ನದೇ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಳೆದ ನಿಖರತೆಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಅಲ್ಲ.

ನೈತಿಕ ಸಮಿತಿಗಳು. AI ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಮೂಲ, ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸುರಕ್ಷತೆ, ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ (anonymisation) ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಆಯ್ಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ನೈತಿಕ ಸಮಿತಿಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತವೆ. AI ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಮಿತಿಗಳು ಕಾನೂನು ತಜ್ಞರು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪರಿಶೀಲನಾ ವರ್ಗಗಳು (ವಿನಾಯಿತಿ, ತ್ವರಿತ ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣ) ICMRನ 2017ರ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ; ಅವುಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಒಬ್ಬ ಸಂಶೋಧಕರು ವರ್ಗವನ್ನು ತಾವೇ ನಿರ್ಧರಿಸುವಂತಿಲ್ಲ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯೂ ಸಮಿತಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ.

ಇತರ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನಗಳೊಂದಿಗೆ ಇದು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ

• ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಇರುವ ICMRನ 2017ರ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು (National Ethical Guidelines), AI ಇರಲಿ ಇಲ್ಲದಿರಲಿ, ರೋಗಿಗಳು ಅಥವಾ ಅವರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಯಾವುದೇ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.
• ಡಿಜಿಟಲ್ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾಯ್ದೆ, 2023 (Digital Personal Data Protection Act), ನವೆಂಬರ್ 2025ರಲ್ಲಿ ಅಧಿಸೂಚಿಸಲಾದ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ, ಯಾವುದೇ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳು ಮೇ 2027ರ ಸುಮಾರಿಗೆ ಜಾರಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ.
• ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕಾಗಿ AIನ ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ (governance) ಕುರಿತ WHOನ 2021ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಆರು ತತ್ವಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅವು ICMRನ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹುಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ; ದೊಡ್ಡ ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳ (large multi-modal models) ಕುರಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು WHO 2024ರಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿತು.
• ನೀತಿ ಆಯೋಗದ Responsible AI ದಾಖಲೆಗಳು (2021) ಎಲ್ಲ ವಲಯಗಳಿಗೂ ಅನ್ವಯವಾಗುವಂತೆ ಭಾರತದಲ್ಲಿ AIಗಾಗಿ ಏಳು ತತ್ವಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
• ISO/IEC 42001:2023 ಎಂಬುದು AI ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಇರುವ ಒಂದು ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾನದಂಡ; ಔಪಚಾರಿಕ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಯಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ.

ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿ

1. ಒಬ್ಬ ಹೊಣೆಗಾರರನ್ನು ನೇಮಿಸಿ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ ಅಥವಾ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಮಿತಿ AI ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರದಾಯಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
2. ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಬರೆದಿಡಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನಕ್ಕೂ: ಅದು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ, ಅದನ್ನು ಯಾರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಅದು ಎಂದಿಗೂ ಏನು ಮಾಡಬಾರದು.
3. ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿ. ಆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಯಾವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ, ಯಾವುದರಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ? ಅದು ನಿಮ್ಮ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
4. ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮದೇ ರೋಗಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಮೊದಲೇ, ಅದಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡದ ಡೇಟಾ ಬಳಸಿ.
5. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ ಇರಲಿ (human in the loop). ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆದ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯ ರೋಗಿಗೆ ಅಥವಾ ಅವರ ದಾಖಲೆಗೆ ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಒಬ್ಬ ವೈದ್ಯರು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
6. ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ಅವರ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ AI ಎಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸಿ, ಮತ್ತು ಸಮಾಲೋಚನೆಯನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಡೆ ಸಮ್ಮತಿಯನ್ನು (consent) ದಾಖಲಿಸಿ.
7. ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಿ. ಅದು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಭಾರತದಿಂದ ಹೊರಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆಯೇ, ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಮಾರಾಟಗಾರ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (models) ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ.
8. ಬಳಕೆ ಆರಂಭವಾದ ನಂತರವೂ ನಿಗಾ ಇಡಿ. ನಿಗದಿತ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ, ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
9. ತಪ್ಪು ಉತ್ತರವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಿ, ಮತ್ತು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಏನು ಮಾಡಲಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ.
10. ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ. ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾದರೆ ಒಂದು ಸಾಧನವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ತಡೆಹಿಡಿಯಬೇಕು ಎಂದು ತಿಳಿದಿರಲಿ.
11. ಸಂಶೋಧನೆಗಾದರೆ, ಆರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲೇ ನೈತಿಕ ಸಮಿತಿಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ, ಡೇಟಾದ ಮೂಲ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.

ಇದರಲ್ಲಿ 92healthನ ಸ್ಥಾನ

92health ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ಗಳು, ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು, ಔಷಧಾಲಯಗಳು, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಕನ್ನಡಕದ ಅಂಗಡಿಗಳು ಬಳಸುವ ಒಂದು EMR ಮತ್ತು AI ವೇದಿಕೆ. ಇದರ AI ಸೌಲಭ್ಯಗಳನ್ನು ಈ ತತ್ವಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ:

• AI ಕರಡು ಬರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಓದುತ್ತದೆ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ: ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಸಾರಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳು ಕರಡುಗಳಾಗಿ ಬರುತ್ತವೆ, ಅವನ್ನು ವೈದ್ಯರು ತಿದ್ದಿ ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ;
• ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕುರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ AI ಏಜೆಂಟ್ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಓದಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಹೊರಡುವ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅನುಮೋದನೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತದೆ;
• ಸಮಾಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ರೋಗಿಯ ಸಮ್ಮತಿಯೊಂದಿಗೆ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ;
• ಪ್ರವೇಶ ಪಾತ್ರದ (role) ಆಧಾರದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ, ಬದಲಾವಣೆಗಳು ದಾಖಲಾಗುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾ ಭಾರತದಲ್ಲೇ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.

ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ತಾನಾಗಿಯೇ ಒಂದು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯನ್ನು ನಿಯಮಪಾಲಕವನ್ನಾಗಿ (compliant) ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಆಡಳಿತ ಎಂಬುದು ಆಸ್ಪತ್ರೆ ಮಾಡುವ ಕೆಲಸ, ಖರೀದಿಸುವ ವಸ್ತುವಲ್ಲ. ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಪದ್ಧತಿಯನ್ನೇ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಸಾಧ್ಯ, ಮತ್ತು ಉಳಿದದ್ದನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಲು ನಮ್ಮ AI ಸಿದ್ಧತೆಯ ಕೆಲಸದ ಭಾಗವಾಗಿ ನಾವು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತೇವೆ.

ಆಧಾರಗಳು

• ICMR. Ethical Guidelines for Application of Artificial Intelligence in Biomedical Research and Healthcare, 2023.
• ICMR. National Ethical Guidelines for Biomedical and Health Research Involving Human Participants, 2017.
• WHO. Ethics and governance of artificial intelligence for health, 2021, ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳ ಕುರಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, 2024.
• ನೀತಿ ಆಯೋಗ. Responsible AI #AIforAll, Part 1: Principles for Responsible AI, 2021.
• MeitY. DPDP Rules, 2025.
• ISO/IEC 42001:2023. IEC ವೆಬ್‌ಸ್ಟೋರ್.