एलोन मस्क का कहना है कि उन्होंने एमआरआई स्कैन को सत्यापित करने के लिए ग्रोक का उपयोग किया, क्या लोग डॉक्टर के परिणामों की दोबारा जांच करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं?

आखरी अपडेट:13 जनवरी, 2026, 21:49 IST

प्रौद्योगिकी के स्वयं के प्रचार में, मस्क ने सुझाव दिया है कि ग्रोक का चिकित्सा विश्लेषण “काफी सटीक” है और समय के साथ इसमें सुधार होगा, जिससे स्वास्थ्य देखभाल में एआई के बारे में बहस छिड़ गई है।

एलोन मस्क ने हाल ही में खुलासा किया कि उन्होंने अपने स्वयं के एमआरआई स्कैन के परिणामों को उनकी कंपनी xAI द्वारा विकसित कृत्रिम-बुद्धि चैटबॉट ग्रोक पर अपलोड किया था, और उनके डॉक्टर और ग्रोक दोनों एक ही “स्वच्छ” मूल्यांकन के साथ वापस आए थे। पीटर डायमेंडिस के साथ मूनशॉट्स पॉडकास्ट पर साझा किए गए मस्क के खाते को विश्वास मत के रूप में तैयार किया गया था, यह एक संकेत था कि लोग अपने मेडिकल स्कैन और परीक्षण परिणामों को दोबारा जांचने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं।

स्पेसएक्स और टेस्ला के संस्थापक की क्लिप तब फिर से सामने आई, जब उन्होंने टेस्ला ओनर्स सिलिकॉन वैली की एक पोस्ट को रीट्वीट किया, जिसमें ग्रोक से जुड़े एक उल्लेखनीय मामले पर प्रकाश डाला गया था। पोस्ट में दावा किया गया है कि 2025 के अंत में, एक्स पर एक 49 वर्षीय नॉर्वेजियन व्यक्ति ने गलत निदान के बाद अपनी जान बचाने का श्रेय एक्सएआई के ग्रोक को दिया।

मस्क ने जून 2025 के वीडियो में उपयोगकर्ताओं को प्रोत्साहित करते हुए आगे कहा, “मुझे लगता है कि एआई चिकित्सा सामग्री में बहुत मददगार होगा। अभी आप अपनी एक्स-रे या एमआरआई छवियां ग्रोक पर अपलोड कर सकते हैं और यह आपको एक चिकित्सा निदान देगा। मैंने ऐसे मामले देखे हैं जहां यह वास्तव में डॉक्टरों द्वारा आपको बताए गए से बेहतर है।”

अपने पोस्ट में, उन्होंने सुझाव दिया है कि ग्रोक की व्याख्या डॉक्टरों द्वारा प्रदान की गई व्याख्या के प्रतिद्वंद्वी या उससे भी आगे हो सकती है, उन वास्तविक मामलों की ओर इशारा करते हुए जहां चैटबॉट ने कुछ ऐसा चिह्नित किया था जिसे चिकित्सक चूक गए थे।

क्या AI एक विश्वसनीय दूसरी राय पेश कर सकता है?

मेडिकल डेटा का विश्लेषण करने वाले एआई उपकरण नए नहीं हैं। रेडियोलॉजी विभागों ने स्कैन में चिंता के क्षेत्रों को उजागर करने, मेडिकल रिपोर्ट में काम के बोझ को कम करने और विसंगतियों को चिह्नित करने में मदद करने के लिए वर्षों से मशीन लर्निंग का उपयोग किया है, लेकिन ग्रोक और उसके साथी एक बहुत ही अलग डोमेन में काम करते हैं, वे सामान्य प्रयोजन के चैटबॉट हैं, न कि सावधानीपूर्वक क्यूरेटेड क्लिनिकल डेटासेट पर प्रशिक्षित समर्पित मेडिकल सिस्टम।

प्रौद्योगिकी के स्वयं के प्रचार में, मस्क ने सुझाव दिया है कि ग्रोक का चिकित्सा विश्लेषण “काफी सटीक” है और समय के साथ इसमें सुधार होगा। वह एक नॉर्वेजियन व्यक्ति सहित ऐसे मामलों की ओर इशारा करते हैं जिनके अपेंडिक्स मुद्दे को एआई द्वारा चिह्नित किया गया था जब उनके डॉक्टरों ने शुरू में इसे नजरअंदाज कर दिया था, सबूत के तौर पर कि ये उपकरण मूल्य जोड़ सकते हैं।

स्वास्थ्य सेवा में एआई लाने की दौड़ में ग्रोक अकेला नहीं है। इस सप्ताह, OpenAI ने ChatGPT हेल्थ पेश किया, जो चैटबॉट के भीतर एक नई सुविधा है जो उपयोगकर्ताओं को अपने मेडिकल रिकॉर्ड और MyFitnessPal और Apple हेल्थ जैसे वेलनेस ऐप्स को सुरक्षित रूप से लिंक करने की सुविधा देती है। ओपनएआई ने कहा कि इस सुविधा के माध्यम से साझा किए गए डेटा का उपयोग उसके मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं किया जाएगा, इस कदम का उद्देश्य एआई-संचालित स्वास्थ्य उपकरणों में गोपनीयता और विश्वास के बारे में बढ़ती चिंताओं को संबोधित करना है।

एआई हेल्थकेयर गोपनीयता पर कैसे हमला करता है?

सटीकता से परे, डेटा गोपनीयता का प्रश्न है। जब उपयोगकर्ता सोशल प्लेटफॉर्म पर चैटबॉट पर मेडिकल स्कैन अपलोड करते हैं, तो वे अनजाने में संवेदनशील स्वास्थ्य जानकारी को उन तरीकों से उजागर कर सकते हैं, जिनकी सुरक्षा के लिए पारंपरिक स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को डिज़ाइन किया गया है। कड़े नियमों के तहत संग्रहीत मेडिकल रिकॉर्ड के विपरीत, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर साझा किया गया डेटा समान गोपनीयता सुरक्षा उपायों के अधीन नहीं है। विशेषज्ञों ने चेतावनी दी है कि यदि एआई के प्रशिक्षण के लिए छवियों या संबंधित मेटाडेटा का उपयोग किया जाता है या उपयोगकर्ताओं की समझ से अधिक व्यापक रूप से साझा किया जाता है तो इससे अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं।

चिकित्सा नैतिकतावादी भी समानता और पूर्वाग्रह के बारे में चिंता जताते हैं। उपयोगकर्ताओं के एक उपसमूह से स्व-प्रस्तुत स्कैन पर प्रशिक्षण मॉडल एल्गोरिदम का उत्पादन कर सकते हैं जो दूसरों की तुलना में कुछ आबादी के लिए बेहतर काम करते हैं, खासकर यदि अंतर्निहित डेटासेट व्यापक जनसांख्यिकीय विविधता का प्रतिनिधि नहीं है।

इन चेतावनियों के बावजूद, कई लोग पहले से ही स्वास्थ्य संबंधी प्रश्नों के लिए एआई की ओर रुख कर रहे हैं। लाखों लोग लक्षणों को देखने या उन मेडिकल रिपोर्टों पर स्पष्टता पाने के लिए चैटबॉट का उपयोग करते हैं जो अपारदर्शी या तकनीकी लग सकती हैं। उद्योग के आंकड़े बताते हैं कि अकेले पिछले वर्ष में लाखों उपयोगकर्ताओं ने बड़े भाषा मॉडलों से स्वास्थ्य संबंधी जानकारी मांगी है।

हेल्थकेयर में एआई: जिम्मेदारी कहां है?

मई 2025 में प्रकाशित एक अध्ययन में पाया गया कि जबकि कोई भी AI मॉडल मेडिकल डेटा की व्याख्या करने में सीमा के बिना नहीं है, ग्रोक ने 35,711 मस्तिष्क एमआरआई स्लाइस में रोग संबंधी संकेतों की पहचान करने में Google के जेमिनी और ChatGPT-4o को पीछे छोड़ दिया।

चिकित्सा व्याख्या के लिए एक उपकरण के रूप में मस्क द्वारा ग्रोक को बढ़ावा देने से स्वास्थ्य सेवा में एआई की सीमाओं के बारे में बहस छिड़ गई है। जबकि वह इसकी क्षमता के लिए तर्क देते हैं, अन्य लोग चेतावनी देते हैं कि लोगों को चैटबॉट को मेडिकल सेकेंड ओपिनियन के रूप में मानने के लिए प्रोत्साहित करने से जोखिम होता है यदि उपयोगकर्ता गलत व्याख्या करते हैं या इसके आउटपुट पर अधिक भरोसा करते हैं।

डॉक्टर प्रौद्योगिकी की क्षमता से अनभिज्ञ नहीं हैं। नियंत्रित सेटिंग्स में, एआई रेडियोलॉजिस्ट की सहायता कर सकता है, मामलों को प्राथमिकता देने में मदद कर सकता है और यहां तक ​​​​कि सूक्ष्म पैटर्न भी उठा सकता है जिसे मनुष्य अनदेखा कर सकते हैं, लेकिन चिकित्सकों के बीच व्यापक सहमति है कि एआई को मानव विशेषज्ञता को बढ़ाना चाहिए, न कि इसे दरकिनार करना चाहिए।