2026 तक चिकित्सा में प्रगति: जीन एडिटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अनुप्रयोग

उज़्बेकिस्तान में स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों के उपयोग को बढ़ाया जाएगा। अगले साल से, कार्डियोलॉजी, हेपेटोलॉजी, नेत्र विज्ञान और हेमटोलॉजी में एआई-आधारित दस सिस्टम शुरू किए जाएंगे।

राष्ट्रपति शावकत मिर्ज़ियोयेव ने चिकित्सा और फार्मास्युटिकल क्षेत्रों के कर्मचारियों के साथ बैठक में नए समाधानों को लागू करने की घोषणा की। ये सिस्टम रोगियों की स्थिति की दूरस्थ निगरानी करने, भाषण की विशेषताओं के आधार पर बीमारियों का पता लगाने और दवाओं की सुरक्षा की निगरानी करने की अनुमति देंगे। यह विस्तार स्वास्थ्य सेवा में एआई के अनुप्रयोग के दायरे को बढ़ाएगा, जिससे डॉक्टरों को आधुनिक तकनीकों का अधिक सक्रिय रूप से उपयोग करने के लिए प्रोत्साहन मिलेगा।

डिजिटल मेडिसिन के क्षेत्र में प्रतियोगिताएं और प्रोत्साहन

उल्लिखित प्रत्येक क्षेत्र में 'सर्वश्रेष्ठ आईटी ऑपरेटर' और 'सर्वश्रेष्ठ डिजिटल मेडिसिन डॉक्टर' के चयन के उद्देश्य से प्रतियोगिताएं आयोजित की जाएंगी। इन प्रतियोगिताओं के विजेताओं को 100 मिलियन सम राशि का पुरस्कार मिलेगा।

इससे पहले, राज्य प्रमुख ने बताया था कि अगले साल से, उज़्बेकिस्तान में चिकित्सा कर्मचारियों के बीच क्षेत्रीय चरण की प्रतियोगिता के विजेताओं को इलेक्ट्रिक वाहन दिए जाएंगे। इस वर्ष प्रतियोगिताएं पहली बार आयोजित की जा रही हैं, और विजेताओं के लिए पुरस्कार पूल 30 मिलियन सम है, हालांकि भविष्य के वर्षों में प्रेरक प्रोत्साहनों को मजबूत करने का प्रावधान है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) राष्ट्रीय माध्यमिक शिक्षा परीक्षा (एनईएम) की तैयारी में एक संभावित सहायक के रूप में सामने आता है, जो छात्रों को विषयों की समीक्षा करने, मॉक टेस्ट बनाने और कमजोरियों की पहचान करने में सहायता प्रदान करता है। हालांकि, विशेषज्ञ इन उपकरणों द्वारा प्रदान की गई जानकारी को विश्वसनीय स्रोतों से जांचने की आवश्यकता पर जोर देते हैं।

यूनिनासाउ टेरेसीना में कंप्यूटर साइंस और सिस्टम एनालिसिस एंड डेवलपमेंट के पाठ्यक्रमों के समन्वयक विनीसियस गोंसाल्वेस का सुझाव है कि एक प्रभावी दृष्टिकोण एआई द्वारा उत्पन्न उत्तरों का मार्गदर्शन करने के लिए एनईएम के पिछले संस्करणों के पेपर का उपयोग करना है। उन्होंने समझाया कि छात्रों के लिए सबसे अच्छी रणनीति, विशेष रूप से प्रश्न उत्पन्न करते समय, पिछली परीक्षाओं के मॉडल को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में डालना है, और उसे निर्देश देना है कि वह अपने नए प्रश्नों को विशेष रूप से इन डेटा पर आधारित करे।

यह पद्धति प्रतिभागियों को पिछले वर्षों में पूछे गए समान अभ्यास करने और परीक्षा में बार-बार आने वाले विषयों की समीक्षा करने की अनुमति देती है।

सामग्री समीक्षा में एआई का उपयोग कैसे करें

इस तकनीक का उपयोग सारांश, माइंड मैप्स और मॉक टेस्ट बनाने के लिए किया जा सकता है, साथ ही वैचारिक संदेहों को दूर करने के लिए भी किया जा सकता है। छात्रों के पास विशिष्ट विषयों पर प्रश्न पूछने और अध्ययन के दौरान अपनी प्रगति की निगरानी करने का विकल्प भी है। विनीसियस के अनुसार, सीखने का अनुकूलन प्रदर्शन की निरंतर निगरानी पर निर्भर करता है। विभिन्न कार्यों में अपनी सफलताओं और कठिनाइयों को दर्ज करके, छात्र अगले समीक्षा फोकस को परिभाषित करने के लिए इन डेटा का उपयोग कर सकता है।

हालांकि, प्रोफेसर चेतावनी देते हैं कि एआई उपकरण झूठा या मनगढ़ंत डेटा उत्पन्न कर सकते हैं, जिसे एआई की 'मतिभ्रम' कहा जाता है। इस कारण से, वह छात्रों को हमेशा उत्तरों को मान्य करने और जानकारी की उत्पत्ति की पुष्टि के लिए संदर्भ मांगने की सलाह देते हैं। उन्होंने मार्गदर्शन दिया: 'यह सरल है, हमेशा स्रोत मांगें। जब आप कोई ऐसा उत्तर देखते हैं जिससे आपको बहुत अधिक परेशानी नहीं होती है या आपके पास अध्ययन सामग्री है और एआई जो कह रहा है वह अध्ययन सामग्री से मेल नहीं खाता है, तो उससे स्रोत की पहचान करने के लिए कहें, ताकि आप उस स्रोत को सत्यापित कर सकें जहां से यह जानकारी आ रही है।'

केंद्रीय सिफारिश प्राप्त उत्तरों को आधिकारिक सामग्रियों और विश्वसनीय उत्तर पुस्तिकाओं के साथ मिलाना है, क्योंकि एआई प्रश्नों की व्याख्या में सहायता करता है, लेकिन इसे अचूक सूचना स्रोत के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए।

एनईएम से पहले अंतिम चरण में सावधानियां

एनईएम की तैयारी के अंतिम चरण में, प्रोफेसर सलाह देते हैं कि एक बार में बड़ी मात्रा में नई सामग्री को अवशोषित करने की कोशिश करने के बजाय अभ्यास हल करने को प्राथमिकता दी जानी चाहिए। इस अवधि में, एआई पुराने पेपरों पर आधारित अभ्यास बनाने में उपयोगी हो सकता है, जिससे उम्मीदवारों को मूल्यांकन की संरचना के साथ सहज होने में मदद मिलती है।

विनीसियस बताते हैं कि नियमित अभ्यास छात्र को पाठ्यक्रम की मांगों के पैटर्न की पहचान करने और प्रश्नों को हल करने के लिए कुशल तरीके विकसित करने में मदद करता है। इस उपकरण में अक्सर परीक्षा में उठाए जाने वाले विषयों के लिए नए परिदृश्य प्रस्तुत करने की क्षमता भी है। हालांकि, समन्वयक चेतावनी देते हैं कि प्रौद्योगिकी का उपयोग छात्र की आलोचनात्मक सोच का स्थान नहीं लेना चाहिए। यदि इसका उपयोग केवल तैयार समाधान देने के लिए किया जाता है, तो एआई निर्भरता को बढ़ावा दे सकता है और स्वायत्तता के विकास से समझौता कर सकता है।

उन्होंने चेतावनी दी: 'आप एक उपकरण के बजाय एक छड़ी बना सकते हैं, जिस पर छात्र पूरी तरह से इस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उत्तरों पर निर्भर रहता है।'

इसलिए, मार्गदर्शन यह है कि छात्र उपकरण से परामर्श करने से पहले अभ्यास हल करने का प्रयास करे और फिर सुरक्षित स्रोतों में उत्तरों की जांच करे। इस प्रकार, एआई सीखने में एक समर्थन के रूप में कार्य करता है, बिना एनईएम के लिए आवश्यक प्रयास और अभ्यास को प्रतिस्थापित किए।

स्टार्टअप भारत में स्वास्थ्य सेवा वितरण को बेहतर बनाने के लिए समाधान विकसित कर रहे हैं, जिसमें बीमारियों का शीघ्र पता लगाने और दूरस्थ निगरानी के लिए उपकरण शामिल हैं, जो जमीनी स्तर पर स्वास्थ्य कर्मियों को अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करते हैं। हालांकि, मुख्य चुनौती इन प्रौद्योगिकियों को भारत की मौजूदा सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणाली में एकीकृत करना और उनकी पहुंच सुनिश्चित करना है।

TechSparks 2026 कार्यक्रम में, डॉ. गीता मंजुनाथ, Niramai Health Analytix की संस्थापक और सीईओ; देब्रज बनर्जी, फंडामेंटम फ्रंटियर एडवाइजर्स के वैश्विक प्रौद्योगिकी निवेशक और जन भागीदार; और शेखर शिवसुब्रमण्यन, वधवानी एआई के प्रमुख ने स्वास्थ्य सेवा में नवाचारों और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका पर चर्चा की, साथ ही उन कारणों पर भी बात की जिनकी वजह से आशाजनक विकास अक्सर व्यापक रूप से लागू नहीं हो पाते हैं।

पैनल के सदस्यों के अनुसार, स्टार्टअप तीन परस्पर जुड़ी चुनौतियों का सामना करते हैं: गहन नैदानिक सत्यापन की आवश्यकता, मौजूदा सार्वजनिक स्वास्थ्य बुनियादी ढांचे के साथ एकीकरण, और भारत की विविध स्वास्थ्य पारिस्थितिकी तंत्र में समाधानों को बढ़ाने के लिए पूंजी के धैर्य की आवश्यकता।

वधवानी एआई के प्रमुख शेखर शिवसुब्रमण्यन ने कहा कि 'सिस्टम में कोई अंतराल नहीं है', यह तर्क देते हुए कि नवप्रवर्तकों को बाधाओं के रूप में देखने के बजाय वास्तविक सीमाओं को ध्यान में रखते हुए समाधान बनाना सीखना चाहिए। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि डेवलपर्स को इंटरनेट कनेक्टिविटी की अस्थिरता, डेटा की अपूर्णता, और विभिन्न भाषाओं और सांस्कृतिक संदर्भों में काम करने की आवश्यकता जैसी वास्तविकताओं को ध्यान में रखना चाहिए।

गीता मंजुनाथ ने उल्लेख किया कि प्रौद्योगिकियों को अपनाने में मुख्य बाधाओं में से एक उत्पाद के नैदानिक परीक्षण पर तेजी से निर्माण को प्राथमिकता देना है। हालांकि एआई उपकरणों को तैयार डेटासेट का उपयोग करके कुछ ही दिनों में बनाया जा सकता है, प्रयोगशाला में अच्छा प्रदर्शन करने वाला मॉडल वास्तविक चिकित्सा अभ्यास में विश्वसनीय परिणाम की गारंटी नहीं देता है।

उन्होंने स्पष्ट किया: 'सवाल यह नहीं है कि आप अपना मॉडल बनाते हैं या नहीं। वास्तविक समस्या यह देखना है कि आपका एल्गोरिथम वास्तविक लोगों पर काम करता है या नहीं।' प्रारंभिक मूल्यांकन के लिए मौजूदा अस्पताल डेटा पर आधारित रेट्रोस्पेक्टिव अध्ययन का उपयोग किया जा सकता है, जबकि प्रॉस्पेक्टिव अध्ययन तकनीक का परीक्षण जीवित नैदानिक सेटिंग में करते हैं, जिससे इसके पूर्वानुमान उपचार को प्रभावित नहीं करते हैं, और फिर परिणामों की तुलना स्थापित नैदानिक डेटा से की जाती है।

फिर भी, मंजुनाथ ने जोड़ा कि ये चरण भी सार्वजनिक स्वास्थ्य में कार्यान्वयन के लिए अपर्याप्त हो सकते हैं। अस्पताल में परखी गई तकनीक का मूल्यांकन उन परिस्थितियों में भी किया जाना चाहिए जहां इसका उपयोग किया जाना है, जिसमें सीमित नैदानिक बुनियादी ढांचे वाले ग्रामीण क्षेत्र शामिल हैं। किसी तकनीक की व्यापक प्रयोज्यता की सिफारिश करने से पहले, कार्यान्वयन की लागत, तैनाती की व्यवहार्यता और नैदानिक प्रभावकारिता पर विचार करना आवश्यक है। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि 'स्वास्थ्य सेवा को अधिक धैर्य की आवश्यकता है', और संस्थापकों को दृढ़ता और दीर्घकालिक प्रतिबद्धता की आवश्यकता है।

नैदानिक परीक्षण के अलावा, नई तकनीकों को मौजूदा सरकारी प्रणालियों में शामिल करना एक बड़ी चुनौती बनी हुई है। वधवानी एआई के शिवसुब्रमण्यन ने सार्वजनिक स्वास्थ्य क्षेत्र में काम करने वाली कंपनियों को केंद्रीय और राज्य दोनों सरकारी निकायों द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रणालियों को समझने की सलाह दी। उनका संगठन 17 राज्यों के स्वास्थ्य कार्यालयों में काम करने वाली टीमें रखता है, जहां पांच से सात लोगों के समूह काम करते हैं।

इस दृष्टिकोण की आवश्यकता है क्योंकि प्रौद्योगिकी को लागू करने के लिए केवल एक कार्यात्मक उत्पाद विकसित करने से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। टीमों को उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित करना चाहिए, स्थानीय आवश्यकताओं को समझना चाहिए और अपने समाधानों को मौजूदा कार्यप्रवाहों के अनुकूल बनाना चाहिए। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि प्रत्येक एप्लिकेशन को प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल के बुनियादी ढांचे के साथ एकीकृत होने की आवश्यकता है। शिवसुब्रमण्यन ने उल्लेख किया कि भारत में लगभग 150,000 प्राथमिक स्वास्थ्य केंद्र हैं, और नवप्रवर्तकों को इस पैमाने पर काम करने के लिए तैयार रहना चाहिए। धैर्य, दृढ़ता और पर्याप्त वित्तीय संसाधनों के बिना, कंपनी रास्ते के मध्य में पहुँच सकती है, निराश हो सकती है और परियोजना को छोड़ सकती है। उन्होंने जोड़ा कि सरकारी अधिकारी इन समाधानों को लागू करते हैं, जबकि नवप्रवर्तक सुविधाप्रदाता के रूप में कार्य करते हैं, और तकनीकी कंपनियों को उनके साथ काम करना चाहिए, न कि यह मान लेना चाहिए कि वे अकेले परिवर्तन ला सकते हैं।

ताकि चिकित्सा प्रौद्योगिकियां वंचित आबादी तक पहुंच सकें, उनके डिजाइन में पहुंच और स्वीकार्यता का प्रावधान होना चाहिए। गीता मंजुनाथ ने Niramai की स्तन कैंसर स्क्रीनिंग तकनीक का उदाहरण दिया। कंपनी गैर-आक्रामक स्क्रीनिंग प्रक्रिया के माध्यम से स्तन कैंसर के जोखिम का आकलन करने के लिए थर्मल इमेजिंग और एआई का उपयोग करती है। कंपनी का लक्ष्य बड़े पैमाने पर स्क्रीनिंग की लागत को 50 रुपये से नीचे लाना है। इस तकनीक को महिलाओं के लिए जांच में आने वाली बाधाओं को दूर करने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है, जिसमें शारीरिक संपर्क या स्तन संपीड़न की आवश्यकता वाली प्रक्रियाओं से असुविधा शामिल है।

मंजुनाथ ने सार्वजनिक स्वास्थ्य में एआई के सफल कार्यान्वयन के लिए पहुंच, स्वीकार्यता, उपयुक्तता और सटीकता को प्रमुख आवश्यकताओं के रूप में परिभाषित किया। परिणामों की समयबद्धता और स्पष्ट जवाबदेही भी महत्वपूर्ण हैं। निवेशकों के लिए कार्य केवल तकनीक की कार्यक्षमता निर्धारित करने से परे है; उन्हें यह आकलन करना होगा कि क्या व्यवसाय नियामक अनुमोदन प्राप्त कर सकता है, वित्तीय आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है और ग्राहकों को आकर्षित करने की जटिलताओं से निपट सकता है।

फंडामेंटल फ्रंटियर एडवाइजर्स के जन भागीदार देब्रज बनर्जी ने कहा कि उच्च तकनीक वाली कंपनियों को एक ऐसे पारिस्थितिकी तंत्र की आवश्यकता है जो उत्पाद विकास से व्यावसायीकरण तक के संक्रमण का समर्थन करे। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि 'चिकित्सा नवाचारों को बढ़ाने के लिए कोई एक सूत्र नहीं है'। एआई-आधारित उत्पादों का मूल्यांकन करते समय, उनके अनुसार, मूल सिद्धांतों और वे उत्पाद पर कितने लागू होते हैं, इस पर ध्यान दिया जाता है। उत्पाद को ठीक से खंडित, उचित प्रणाली में एकीकृत और स्थानीयकृत होना चाहिए। ये कारक निवेश की सफलता की संभावना का आकलन करने में मदद करते हैं।

बनर्जी ने यह भी उल्लेख किया कि उद्यम पूंजी पूरी पारिस्थितिकी तंत्र का केवल एक हिस्सा है, और चिकित्सा सेवा प्रदाताओं, नियामकों, निवेशकों और वाणिज्यिक भागीदारों के एक व्यापक नेटवर्क के विकास की आवश्यकता है। उनके विचार में, बड़ी समस्या केवल बेहतर तकनीक बनाने की नहीं है, बल्कि ऐसी प्रणालियाँ बनाने की है जो इसे उपयोगकर्ताओं तक पहुंचा सकें।

Niramai के लिए सीमाएं भारत से परे हैं, क्योंकि कंपनी ने लगभग सात लाख महिलाओं की स्क्रीनिंग की है और अपनी तकनीक तक पहुंच का विस्तार करने पर काम कर रही है। गीता मंजुनाथ ने कहा कि कंपनी का लक्ष्य हर महिला तक पहुंचना है, यह स्वीकार करते हुए कि इसके लिए कई वर्षों तक निरंतर प्रयास की आवश्यकता होगी। कंपनी अंतरराष्ट्रीय बाजारों में भी निकली है। वही तकनीक विकसित बाजारों में भी प्रासंगिक हो सकती है, जहां स्वास्थ्य प्रणालियाँ खर्चों के प्रबंधन के तरीके खोज रही हैं। Niramai अमेरिका में अपने समाधान का उपयोग करने वाले छह केंद्रों के पास है और संयुक्त स्क्रीनिंग विधियों के साथ अमेरिकी FDA अनुमोदन प्राप्त किया है। हालांकि, जैसा कि उन्होंने जोड़ा, विस्तार के लिए प्रत्येक बाजार में एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, क्योंकि नियामक आवश्यकताएं, प्रतिपूर्ति संरचनाएं और मूल्य निर्धारण मॉडल भिन्न होते हैं, और समाधान हमेशा हर जगह समान रूप से तैनात नहीं किया जा सकता है। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि भारतीय स्वास्थ्य नवप्रवर्तकों को स्थानीय जरूरतों के लिए समाधान बनाने की आवश्यकता के कारण अंतरराष्ट्रीय अवसरों को नहीं छोड़ना चाहिए।