नई दिल्ली: पल्मोनोलॉजिस्ट और क्रिटिकल-केयर विशेषज्ञ डॉ. साई प्रवीण हरनाथ अक्सर गंभीर बीमारियों से ग्रसित रहने वाले मरीजों का इलाज करते हैं.
लेकिन इस साल फरवरी से, वह एक नए टूल – एक चैटबॉट – की मदद से उनका त्वरित निदान और उपचार करने में सक्षम हो गए हैं – जो अपोलो 24/7 प्लेटफॉर्म पर सभी भारतीय डॉक्टरों के लिए उपलब्ध है.
अपोलो हॉस्पिटल्स – भारत में एक अग्रणी निजी स्वास्थ्य देखभाल श्रृंखला – ने क्लिनिकल इंटेलिजेंस इंजन (CIE), एक क्लिनिकल निर्णय समर्थन उपकरण लॉन्च किया, जो अपोलो हॉस्पिटल्स के ज्ञान आधार से लाखों क्लिनिकल डेटा बिंदुओं से सीखने के लिए आर्टीफीशियल इंटेलीजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है और हर दिन के रियल डेटा के आधार पर.
दिप्रिंट से बात करते हुए, हैदराबाद के अपोलो अस्पताल में काम करने वाले हरनाथ ने कहा कि सीआईई डॉक्टरों और मरीजों को तीन महत्वपूर्ण तरीकों से मदद करता है.
उन्होंने बताया, “सबसे पहले, यह सुनिश्चित करता है कि डॉक्टरों को मरीज के हर लक्षण और स्वास्थ्य संबंधी मुद्दे को टाइप नहीं करना पड़ेगा क्योंकि इंजन में पहले से ही जानकारी उपलब्ध है. दूसरा, यह सुनिश्चित करता है कि हम कुछ भी महत्वपूर्ण चूकते नहीं हैं, जैसे कि संभावित टेस्ट, और तीसरा, यह स्पेसिफिक और रेलीवेंट प्रश्न पूछकर रोगी के अनुभव को बेहतर बनाता है. ”
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अपोलो के प्रवक्ता के अनुसार, यदि सीआईई नहीं होती, तो डॉक्टरों को हर दिन सामने आने वाली नई दवा खोजों और उपचारों से जुड़े रहने के लिए प्रतिदिन 17 घंटे पढ़ना पड़ता. उन्होंने कहा, “सीआईई के साथ, अस्पताल समूह का लक्ष्य डॉक्टरों को रोगी परामर्श के दौरान यह जानकारी प्रदान करना है जब उन्हें इसकी जरूरत होती है.”
यह चैटबॉट कई उदाहरणों में से एक है कि कैसे एआई भारतीय हेल्थ केयर सिस्टम के इको सिस्टम को बदल रहा है और डॉक्टरों के लिए एक हथियार के रूप में आया है.
इस महीने की शुरुआत में, अग्रणी ई-टेक कंपनी ग्रेट लर्निंग के शोधकर्ताओं ने आईईईई एक्सप्लोर पत्रिका में एक वैज्ञानिक पेपर प्रकाशित किया था जिसमें दिखाया गया था कि कैसे एआई छाती के एक्स-रे छवियों में निमोनिया का सटीक और कुशलता से पता लगाने में मदद कर सकता है.
पूर्व-प्रशिक्षित एआई एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने छवियों को “फेफड़ों की अस्पष्टता/सामान्य” जैसी श्रेणियों में तेजी से वर्गीकृत किया, जिससे बीमारी के बारे में शीघ्र पता लगाने और डॉक्टरों को तेजी से निर्णय लेने में मदद मिली.
यह काम, जो अमेरिका में तपेदिक (टीवी) और कोविड का पता लगाने के लिए भी किया गया था, ने दिखाया है कि एआई कैसे मेडिकल इमेज का विश्लेषण कर सकता है, असामान्यताओं का पता लगा सकता है, इसके निदान में मदद कर सकता है और निदान में सटीकता और दक्षता में सुधार ला सकता है.
एआई का बढ़ता प्रभाव केवल निदान तक ही सीमित नहीं है, बल्कि इसने रोग निगरानी, इन-विट्रो फर्टिलाइजेशन और दवा वितरण जैसे क्षेत्रों में भी जगह बना ली है.
डेलॉइट इंडिया – लाइफ साइंस एंड हेल्थकेयर के पार्टनर जॉयदीप घोष के अनुसार, एआई अंततः रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए दक्षता, सटीकता और पहुंच को बढ़ाकर भारत में स्वास्थ्य देखभाल वितरण में क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है.
घोष ने कहा, एआई की क्षमताओं का लाभ उठाकर, भारत स्वास्थ्य देखभाल की पहुंच में सुधार कर सकता है,प्रतिदिन होने वाले इलाज की सटीकता को भी बढ़ा सकता है, उपचार के परिणामों को अनुकूलित कर सकता है और स्वास्थ्य देखभाल वितरण में समग्र दक्षता बढ़ा सकता है.
उन्होंने कहा, “इससे बेहतर स्वास्थ्य सेवाएं और परिणाम सुनिश्चित करके लाखों लोगों के जीवन पर सकारात्मक प्रभाव डालने की क्षमता है.”
घोष की बात दोहराते हुए, हेल्थप्लिक्स टेक्नोलॉजीज के कार्यकारी निदेशक, चैतन्य राजू, जो डॉक्टरों को उनकी सेवाओं को डिजिटल बनाने में मदद कर रहे हैं, ने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे एआई अस्पतालों और डॉक्टरों को उपचार की गुणवत्ता से समझौता किए बिना अधिक रोगियों का इलाज करने में सक्षम बनाकर राष्ट्रीय स्वास्थ्य देखभाल वितरण की प्रभावशीलता को बढ़ा रहा है.
लेकिन किसी भी प्रगति की तरह, एआई का उपयोग भी कुछ चुनौतियों के साथ आया है, विशेष रूप से इस बात को लेकर चिंताएं कि क्या उन सेटिंग्स में एआई टूल का उपयोग करने में पर्याप्त सावधानी बरती जा रही है जहां उनका उपयोग किया जा रहा है.
इस तथ्य को देखते हुए कि एआई उपकरण वर्तमान में सार्वजनिक और निजी दोनों क्षेत्रों में उपयोग किए जा रहे हैं, जबकि कुछ सरकारी संस्थाओं ने एआई उपकरणों का लाभ उठाने के लिए निजी खिलाड़ियों के साथ भी सहयोग किया है, “एआई और अन्य पारा मेडिकल और नर्सिंग कॉलेजों में अधिक जागरूकता फैलाने की जरूरत है.” केंद्रीय इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय के तहत राष्ट्रीय सूचना विज्ञान केंद्र (एनआईसी) के एक अधिकारी ने कहा, “प्रौद्योगिकी को सक्षम करना ताकि डॉक्टर और स्वास्थ्य कर्मचारी नियमित काम में प्रौद्योगिकी को अपनाने के लिए तैयार हो सकें.”
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रोग की निगरानी में भूमिका
यदि एआई समाधान डॉक्टरों को क्लीनिकल डिसीजन में सहायता कर रहे हैं, तो रोग निगरानी प्रणालियों की बात आने पर भी वे पीछे नहीं हैं.
2022 से, केंद्रीय स्वास्थ्य मंत्रालय के तहत राष्ट्रीय रोग नियंत्रण केंद्र (एनसीडीसी) वाधवानी इंस्टीट्यूट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ साझेदारी कर रहा है – भारत का पहला एआई अनुसंधान संस्थान जो 2018 में अमेरिका स्थित परोपकारी भाइयों रोमेश और सुनील वाधवानी द्वारा स्थापित किया गया था. जिसका उद्घाटन प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी ने किया था.
एनसीडीसी के तहत एकीकृत रोग निगरानी कार्यक्रम का एक मुख्य उद्देश्य “वास्तविक समय डेटा के संग्रह, मिलान, संकलन, विश्लेषण और प्रसार के लिए सूचना संचार प्रौद्योगिकी का विकास और रखरखाव करना” है.
वाधवानी एआई द्वारा रोग निगरानी की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए उपकरण प्रदान करने से यह काम एक नए स्तर पर पहुंच गया है.
वाधवानी एआई के सीईओ शेखर शिवसुब्रमण्यम ने दिप्रिंट को बताया, “हमारा एआई-संचालित प्रकोप निगरानी समाधान भारत में मौजूदा रोग निगरानी प्रणाली को स्वचालित करता है, जिससे बीमारी के प्रकोप को रोकने में सरकार को मदद मिलती है.”
पहले, इस कार्य में 1,00,000 से अधिक समाचार पत्रों और डिजिटल मीडिया आउटलेट्स की मैन्युअल निगरानी शामिल थी.
उन्होंने बताया, “अब, हमारा एआई मॉडल आगामी बीमारी के आउटब्रेक का संकेत देने वाली घटनाओं को ट्रैक करने के लिए अंग्रेजी और कई भारतीय भाषाओं में बड़ी मात्रा में डिजिटल मीडिया को स्कैन करता है. यह इन घटनाओं का एक व्यापक डेटाबेस रखता है, सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों के लिए सक्रिय उपाय करने और महामारी और महामारियों को रोकने के लिए अलर्ट उत्पन्न करता है. ”
एआई अनुसंधान केंद्र ने एक क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट सिस्टम (सीडीएसएस) भी विकसित किया है, जिसमें एआई-संचालित उपकरणों का एक सूट शामिल है जो टेलीमेडिसिन सेवाओं द्वारा संचालित ईसंजीवनी पर 1.5-2 लाख परामर्शों का देश भर में स्वास्थ्य मंत्रालय द्वारा- प्रति दिन टेलीमेडिसिन द्वारा निदान किया जाता है.
दूर दराज के क्षेत्रों में परामर्श और भी बहुत कुछ
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में भारत की विभिन्न समस्याओं के लिए उपकरण विकसित करने के लिए सरकारी एजेंसियां भी काम कर रही हैं.
एनआईसी के सूत्रों ने दिप्रिंट को बताया कि वे टेलीमेडिसिन और रिमोट मॉनिटरिंग के क्षेत्र में देश भर के लगभग 1,100 अस्पतालों के साथ काम कर रहे हैं.
एक सूत्र ने कहा, “एआई-संचालित प्रौद्योगिकियां दूर दराज के क्षेत्रों में परामर्श, महत्वपूर्ण संकेतों की निगरानी और स्वास्थ्य समस्याओं का शीघ्र पता लगाने, विशेष रूप से दूरदराज के क्षेत्रों में स्वास्थ्य देखभाल तक पहुंच बढ़ाने में सक्षम बनाती हैं.”
उदाहरण के लिए, कोविड-19 महामारी के दौरान, एनआईसी ने नागरिकों को वर्चुअल आउट-पेशेंट डिपार्टमेंट (ओपीडी) के माध्यम से डॉक्टरों तक पहुंचने में मदद करने के लिए दिल्ली के लेडी हार्डिंग मेडिकल कॉलेज में टेलीफोन पर वॉयस सपोर्ट सेवाएं शुरू कीं.
यह कॉलेज के सहयोग से किया गया था और एआई-संचालित सेवा ने यह सुनिश्चित किया कि मरीज ऑनलाइन पंजीकरण और अपॉइंटमेंट लेने जैसी भ्रमित करने वाली और जटिल प्रक्रियाओं की परेशानी के बिना ओपीडी कतार में शामिल हो सकें.
एम्स अधिकारियों ने कहा कि रोगी के अनुभव को बढ़ाने के लिए
अखिल भारतीय आयुर्विज्ञान संस्थान (एम्स), नई दिल्ली में, जिसे इस वर्ष सरकार द्वारा स्वास्थ्य सेवा में एआई उत्कृष्टता केंद्र घोषित किया गया था, डॉक्टरों को नैदानिक सहायता और रोगी शिकायत निवारण जैसे क्षेत्रों के लिए उपकरण विकसित करने के लिए काम पहले से ही चल रहा है.
जॉयदीप घोष ने एआई की व्यापक पहुंच पर भी प्रकाश डाला. उन्होंने डायबिटिक रेटिनोपैथी की पहचान करना, एआई मॉडल का उपयोग करके कार्डियक रिस्क की भविष्यवाणी, चैटबॉट-आधारित लक्षण मूल्यांकन, जहां चैटबॉट मरीजों के साथ बातचीत करते हैं और प्रारंभिक मूल्यांकन और सिफारिशें प्रदान करते हैं, और अस्पताल संसाधन प्रबंधन के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण, जहां एआई का व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है, जैसे उदाहरणों का हवाला दिया.
इस बीच, हेल्थप्लिक्स टेक्नोलॉजीज के राजू, जो ज्यादातर स्टैंडअलोन क्लीनिकों में काम करने वाले निजी डॉक्टरों के साथ काम करते हैं, ने इस बात पर प्रकाश डाला कि उनका एआई-आधारित स्वास्थ्य तकनीक उपकरण, जैसे कि इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड्स, चिकित्सकों को कम संज्ञानात्मक तनाव वाले रोगियों को महत्वपूर्ण और प्रासंगिक जानकारी देकर इलाज करने में मदद करता है.
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आईवीएफ में एआई का उपयोग
इंदिरा आईवीएफ के प्रबंध निदेशक और सह-संस्थापक नितिज़ मुर्डिया के अनुसार, सहायक प्रजनन तकनीक (एआरटी) के क्षेत्र में भी, उभरती प्रौद्योगिकियों ने पिछले कुछ वर्षों में महत्वपूर्ण विकास किया है और प्रजनन उपचार के तरीके को नया आकार दिया है.
उन्होंने कहा, भ्रूण चयन, जो इन-विट्रो फर्टिलाइजेशन (आईवीएफ) जैसी प्रक्रियाओं में एक महत्वपूर्ण चरण है, एआई और मशीन लर्निंग द्वारा बदल दिया गया है.
उन्होंने बताया कि पहले, भ्रूणविज्ञानियों को व्यवहार्यता और नैदानिक गर्भावस्था की संभावना के लिए भ्रूण का दृश्य मूल्यांकन करना पड़ता था, लेकिन अब एआई-संचालित सॉफ्टवेयर, हजारों भ्रूण छवियों पर प्रशिक्षित, अधिक गति और सटीकता के साथ भ्रूण का मूल्यांकन कर सकता है, मानव पूर्वाग्रह को खत्म कर सकता है और स्टैंड्रड ग्रेडिंग प्रदान कर सकता है. .
मर्डिया ने कहा, “हजारों भ्रूण छवियों का उपयोग मशीन लर्निंग का उपयोग करके एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है – गुणवत्ता, आनुवंशिक कारकों और आरोपण क्षमता का आकलन करने की इसकी क्षमता को बढ़ाता है.”
उन्होंने कहा कि यह उन्नत तकनीक भ्रूण चयन में क्रांतिकारी बदलाव लाती है, जिससे सफल आईवीएफ परिणामों के लिए अधिक सुसंगत और सटीक मूल्यांकन सुनिश्चित होता है.
मुर्डिया ने प्रकाश डाला, “इसके अलावा, आनुवंशिक स्क्रीनिंग तकनीक, जैसे कि प्रीइम्प्लांटेशन आनुवंशिक परीक्षण, संभावित आनुवंशिक विसंगतियों का पता लगाकर भ्रूण चयन को और बढ़ाता है जिससे गर्भपात हो सकता है.”
एआई और दवा की खोज
एआई-संचालित टेक्नोलॉजी दवा खोज के क्षेत्र में भी लाभान्वित हो रही हैं.
बेंगलुरु स्थित सिनजीन इंटरनेशनल के मुख्य परिचालन अधिकारी महेश भालगट – एक बायोकॉन सहायक कंपनी जो एकीकृत अनुसंधान, विकास और विनिर्माण सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करती है और वैश्विक दवा और जैव प्रौद्योगिकी कंपनियों को सेवा प्रदान करती है – ने कहा कि एआई इसका उपयोग करके दवा की खोज और विकास में महत्वपूर्ण योगदान दे रहा है. बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने, पैटर्न ढूंढने और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की क्षमता को बढ़ावा दे रहा है.
उन्होंने कहा, “एक दवा की खोज करना एक जटिल प्रक्रिया है जिसमें एक जैविक इकाई को ढूंढना शामिल है, जिसे बीमारी को कम करने के लिए लक्षित किया जा सकता है, और एक अणु को डिजाइन करना जो सही औषधीय गतिविधि और सुरक्षा प्रोफ़ाइल के साथ लक्ष्य को नियंत्रित कर सके.”
लेकिन Syn.AITM, Syngene का स्वामित्व प्लेटफ़ॉर्म, डेटा-संचालित दवा खोज में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है.
भालगट के अनुसार, यह प्लेटफ़ॉर्म बेहतर और तेज़ परिणाम प्रदान करने के लिए विविध रासायनिक, जैविक और नैदानिक डेटा को एकीकृत करता है और सीखता है और रोग क्षेत्र के लिए प्रभावी लक्ष्यों की पहचान करने में मदद करता है और प्रभावकारिता या सुरक्षा कारणों से बाद के चरण की विफलता के जोखिम को कम करता है.
उन्होंने कहा, “यह एक सफल दवा के लिए आवश्यक गुणों के इष्टतम संतुलन के साथ अणुओं को डिजाइन करने के लिए गुणों का अनुकूलन करता है और विषाक्तता का आकलन करता है.”
आगे की चुनौतियां
हालांकि AI में दक्षता, सटीकता और पहुंच में सुधार करके भारतीय स्वास्थ्य सेवा उद्योग को बदलने की क्षमता है, फिर भी इसकी पूरी क्षमता का एहसास करने के लिए अभी भी कई बाधाएं और जोखिम हैं जिन्हें दूर करने की आवश्यकता है.
प्रदीप कुमार जैन, चीफ कस्टमर ऑफिसर, हेल्थईएम.एआई के अनुसार – एक डेटा प्लेटफ़ॉर्म कंपनी जो रोगी परिणामों को बढ़ाने और देखभाल की लागत को अनुकूलित करने के लिए डेटा विज्ञान और वर्टिकल-फर्स्ट दृष्टिकोण का उपयोग करती है – निर्विवाद लाभों के बावजूद, एआई को अपनाना भारतीय स्वास्थ्य सेवा उद्योग पीछे कर रहा है.
उन्होंने कहा, “इस स्थिति को बदलना आवश्यक है. सरकार, प्रदाताओं, स्टार्टअप, स्वास्थ्य-तकनीक बहुराष्ट्रीय कंपनियों और स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों सहित सभी हितधारकों को अपनी भूमिका निभानी चाहिए.”
वैश्विक स्थिति की ओर इशारा करते हुए, जैन ने कहा कि वैश्विक स्वास्थ्य-तकनीक कंपनियां वैश्विक बाजारों के लिए समाधान विकसित करने के लिए भारत की एआई प्रतिभा पूल का उपयोग कर रही हैं.
उन्होंने कहा, “सरकार को इन कंपनियों को भारत को स्वास्थ्य सेवा में एआई इनोवेशन का केंद्र बनाने, स्थानीय चुनौतियों का समाधान करने और वैश्विक बाजारों के लिए समाधान अपनाने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए.”
फिर चिंताएं हैं कि क्या उन सेटिंग्स में एआई टूल का उपयोग करने में पर्याप्त सावधानी बरती जा रही है जहां उनका उपयोग किया जा रहा है.
इस साल मई में, विश्व स्वास्थ्य संगठन ने एक बयान जारी कर “मानव कल्याण, मानव सुरक्षा और स्वायत्तता की रक्षा और बढ़ावा देने और सार्वजनिक स्वास्थ्य को संरक्षित करने के लिए एआई-जनित बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) टूल का उपयोग करने में सावधानी बरतने का आह्वान किया.”
बयान में कहा गया है कि एलएलएम में चैटजीपीटी, बार्ड, बर्ट और कई अन्य जैसे सबसे तेजी से विस्तार करने वाले प्लेटफॉर्म शामिल हैं जो समझ, प्रसंस्करण और मानव संचार का उत्पादन करते हैं.
लेकिन इस मामले में डब्ल्यूएचओ ने चेतावनी देते हुए कहा है कि, ” यह जरूरी है कि एलएलएम का उपयोग निर्णय-समर्थन उपकरण के रूप में, स्वास्थ्य जानकारी तक पहुंच में सुधार के लिए, या यहां तक कि लोगों के स्वास्थ्य की रक्षा और असमानता को कम करने के लिए कम संसाधन वाली सेटिंग्स में नैदानिक क्षमता बढ़ाने के लिए करते समय जोखिमों की सावधानीपूर्वक जांच की जाए.”
(संपादन: पूजा मेहरोत्रा )
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