AI के 3 क्रांतिकारी तरीके जो चिकित्सा देखभाल को बदल रहे हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अन्य अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों के आधुनिक चिकित्सा में प्रगति को समझना रुझानों को पहचानने की आपकी क्षमता को गहरा करने का एक शानदार तरीका है। यहाँ वह सब है जो आपको जानना चाहिए। जैसे-जैसे चिकित्सा क्षेत्र में एआई का उपयोग अधिक सामान्य हो रहा है, यह आज के उपचारों को बेहतर बनाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता रहता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ अब चिकित्सा बाजार के सभी पहलुओं को कवर करती हैं, रोगी डेटा को ट्रैक करने से लेकर प्रिस्क्रिप्शन की सिफारिश करने और सर्जरी में सहायता करने तक। यह सभी प्रगति भविष्य में जो संभावनाएँ हैं, उसकी तुलना में केवल एक बूंद है। अगली पीढ़ी की एआई प्रणालियाँ सटीकता में सुधार, शोध समय को कम करने और दुष्प्रभावों को घटाने में सक्षम होंगी।

उन्नत एआई एल्गोरिदम डॉक्टरों को बेहतर उपकरण प्रदान करके अंतर बनाने में सक्षम बनाते हैं। इन प्रणालियों ने पहले ही प्रयोग लागत को कम करने, मानव त्रुटियों को न्यूनतम करने और मानव हस्तक्षेप के बिना कठिन-से-उपचार योग्य और समय‑सापेक्ष रोगों का निदान करने में मदद की है। आज चिकित्सा क्षेत्र में एआई के सबसे सामान्य उपयोग यहाँ दिए गए हैं।

• Prevention: कृत्रिम बुद्धिमत्ता निदान में विशेष रूप से सहायक है। इन प्रणालियों को ऐसे पैटर्न और संबंध पहचानने के लिए सेट किया जा सकता है जो मनुष्य कभी नहीं देख पाते। इस प्रकार, एआई प्रणालियों को धीरे‑धीरे चिकित्सा प्रणालियों में एकीकृत किया जा रहा है ताकि चिकित्सा छवियों, रोगियों और अन्य महत्वपूर्ण डेटा में रोग के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाया जा सके।
• Drug Development: दवा विकास दवा खोज एआई के द्वारा भारी कार्य करने वाले प्रमुख क्षेत्रों में से एक है। आज उपयोग में मौजूद एआई प्रणालियाँ दवा निर्माताओं को वास्तविक रोगी की आवश्यकता के बिना मानव प्रतिक्रियाओं का सिमुलेशन करने में सक्षम बनाती हैं। ये प्रणालियाँ लाखों परिदृश्यों का सिमुलेशन कर सकती हैं, जिससे दवा विकास समय, दुष्प्रभावों को काफी हद तक कम किया जा सकता है और दवा डिज़ाइन को अनुकूलित किया जा सकता है।
• Tailored Treatment Plans: कई स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं ने अपने समग्र उपचार योजनाओं को सुधारने के लिए एआई की ओर रुख किया है। ये प्रणालियाँ चिकित्सा उपचारों के निर्माण, कार्यान्वयन, निगरानी और व्यक्तिगत बनाने में मदद कर सकती हैं। परिणामस्वरूप, कई लोग मानते हैं कि भविष्य की एआई प्रणालियाँ निदान, शोध, प्रिस्क्रिप्शन और यहाँ तक कि दवाओं को साइट पर बनाना भी संभव बना देंगी। यहाँ 3 नए तरीके हैं जिनसे एआई आज आधुनिक चिकित्सा को आगे बढ़ा रहा है।

एआई एल्गोरिदम ट्यूमर को मानचित्रित करता है कैंसर उपचार के लिए

Northwestern Medicine के इंजीनियरों ने एक सहज एआई प्रणाली बनाने में सफलता पाई जो ट्यूमर को सटीक रूप से मानचित्रित कर सकती है। ट्यूमर का मानचित्रण रेडिएशन थेरेपी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो लोगों द्वारा कैंसर से लड़ने का सबसे लोकप्रिय तरीका है। उल्लेखनीय है कि संयुक्त राज्य में आधे कैंसर रोगियों को रेडिएशन उपचार मिलता है।

यह प्रणाली ट्यूमर विभाजन की समस्या को हल करने में मदद करती है। यह मैन्युअल प्रक्रिया समय‑साध्य होती है और परीक्षण करने वाले पेशेवर के आधार पर देरी, असंगतता और विभिन्न सटीकता का कारण बनती है। कैंसर की खतरनाक प्रकृति को देखते हुए, ये समस्याएँ रोगी की मृत्यु का कारण बन सकती हैं।

कैंसर आँकड़े

कैंसर अभी भी जनसंख्या में मृत्यु के प्रमुख कारणों में से एक है, और दुख की बात है कि सभी आँकड़े दर्शाते हैं कि यह बढ़ रहा है। विशेषज्ञ भविष्यवाणी करते हैं कि इस वर्ष +2 मिलियन नए कैंसर रोगी होंगे। इससे भी बदतर, +600,000 लोग उनके जटिलताओं के कारण मरेंगे।

Northwestern Medicine के वैज्ञानिकों ने पेपर¹ शीर्षक “Deep Learning study for automated, motion-resolved tumor segmentation in radiotherapy” जारी किया। इस शोध ने iSeg नामक एक उच्च‑प्रदर्शन एआई टूल प्रस्तुत किया जो ट्यूमर पहचान को बेहतर बनाता है। यह प्रणाली पहले निदान और यहां तक कि वैश्विक स्तर पर मानकीकृत ट्यूमर विभाजन की ओर ले जा सकती है, जिससे निदान को कठिन बनाने वाले विविधताओं को समाप्त किया जा सके।

ट्यूमर मानचित्रण एल्गोरिदम का प्रशिक्षण

एआई प्रणाली को कई चिकित्सा संस्थानों से एकत्रित हजारों सीटी स्कैन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया। दिलचस्प बात यह है कि डॉक्टरों ने प्रभावित क्षेत्र के चारों ओर ट्यूमर की रूपरेखा खींची ताकि प्रणाली की पहचान क्षमता को बढ़ाया जा सके। दो अस्पताल, प्रतिष्ठित Northwestern Medicine और Cleveland Clinic, ने एआई डेटा सेट के लिए स्कैन प्रदान करके इस अध्ययन में भाग लिया।

स्रोत – Northwestern Medicine

iSeg अद्वितीय है क्योंकि यह कैंसरयुक्त ट्यूमर खोजने के लिए पहला एआई‑संचालित 3D डीप लर्निंग प्रोटोकॉल है। यह प्रणाली 3D स्कैनिंग का उपयोग करके ट्यूमर को विभाजित करती है और प्रत्येक सांस के दौरान उनकी गतिविधियों को ट्रैक करती है, जिससे उन्हें बड़े होने से पहले पहचानना आसान हो जाता है।

ट्यूमर मानचित्रण एल्गोरिदम अध्ययन लाभ

यह एआई प्रणाली एक स्वचालित खोज प्रणाली की ओर ले जा सकती है, क्योंकि एआई ने अत्यधिक दक्षता सिद्ध की है। यह डॉक्टर‑प्रदान निदान से मेल खाने और उससे आगे जाने में सक्षम थी। अब, टीम इस दृष्टिकोण का उपयोग उपचार प्रक्रियाओं को सुधारने और प्रारंभिक चेतावनी पहचान को बढ़ाने के लिए करना चाहती है।

पार्किंसन रोग का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग

एआई के आधुनिक चिकित्सा को आगे बढ़ाने का एक और हालिया उदाहरण ACS के Analytical Chemistry विभाग के शोधकर्ताओं से आया है। इस टीम ने एक एआई एल्गोरिदम विकसित किया है जो आपके कान की मोम में मौजूद वाष्पशील कार्बनिक यौगिक (VOCs) का पता लगाकर पार्किंसन रोग का निर्धारण करता है। यह नया तरीका गैर‑आक्रामक और लागत‑प्रभावी है, जिससे कई लोग इसे पार्किंसन रोग के खिलाफ लड़ाई में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर मानते हैं।

पार्किंसन रोग का पता लगाने की पारंपरिक विधियाँ

नई प्रणाली डॉक्टरों को पारंपरिक विधियों की तुलना में बहुत पहले पार्किंसन रोग का पता लगाने में सक्षम बनाती है, जो त्वचा पर सेबम की निगरानी पर निर्भर करती हैं। पारंपरिक विधि आसानी से तब समझौता हो जाती है जब त्वचा प्रदूषकों, आर्द्रता या अन्य संदूषकों के संपर्क में आती है। इसके अलावा, यह प्रक्रिया महंगी है, जिससे रोगियों के लिए वित्तीय बाधाएँ उत्पन्न होती हैं।

एआई पार्किंसन रोग अध्ययन

यह An Artificial Intelligence Olfactory-Based Diagnostic Model for Parkinson’s Disease Using Volatile Organic Compounds from Ear Canal Secretions अध्ययन² वर्णन करता है कि वैज्ञानिकों ने कैसे एआई प्रणाली को चार महत्वपूर्ण बायोमार्करों की निगरानी के लिए प्रशिक्षित किया ताकि पार्किंसन निदान को सरल बनाया जा सके। विशेष रूप से, टीम ने निर्धारित किया कि एथाइलबेंज़ीन, 4‑एथाइलटोल्यून, पेंटानाल, और 2‑पेंटाडेसिल‑1,3‑डायोक्सोलैन रोग की उपस्थिति के सटीक बायोमार्कर थे।

पार्किंसन रोग

पार्किंसन रोग एक तंत्रिका तंत्र विकार है जो व्यक्ति की बुनियादी मोटर कौशल को प्रभावित कर सकता है। यह रोग प्रभावित लोगों को तबाह कर देता है। कुछ वर्षों में, अधिकांश रोगियों को अधिक व्यापक न्यूरोलॉजिकल समस्याओं का सामना करना पड़ेगा। दुख की बात है कि आज +8.5 मिलियन लोग इस रोग से पीड़ित हैं।

एआई पार्किंसन रोग एल्गोरिदम का प्रशिक्षण – आधुनिक चिकित्सा को आगे बढ़ाना

टीम ने एआई डेटा सेट को प्रशिक्षित करने के लिए कान की मोम VOC डेटा की बड़ी मात्रा एकत्र की। उन्होंने यह डेटा 209 मानव परीक्षण विषयों से प्राप्त किया। दिलचस्प बात यह है कि केवल 108 रोगियों को पार्किंसन रोग था। इस दृष्टिकोण ने इंजीनियरों को एआई प्रणाली को स्वस्थ और पार्किंसन‑प्रभावित क्षेत्रों के बीच क्रॉस‑रेफ़रेंस करने का तरीका प्रदान किया।

एआई पार्किंसन रोग अध्ययन लाभ

इस प्रारंभिक चेतावनी पार्किंसन रोग पहचान प्रणाली के कई लाभ हैं। सबसे पहले, यह उन सैकड़ों हज़ार लोगों के जीवन बचाने में मदद करेगा जिन्हें यह बीमारी है, क्योंकि उपचार विकल्प सीमित हैं। उल्लेखनीय है कि यह प्रारंभिक गैर‑आक्रामक पहचान विधि विकल्पों की तुलना में कम महंगी है और अधिक सुलभ है।

भविष्य में, ये प्रणालियाँ कुछ ही मिनटों में विश्वसनीय परिणाम प्रदान कर सकती हैं और एक मानकीकृत एवं स्वायत्त निदान रणनीति बनाने में मदद कर सकती हैं, जिससे लागत कम होगी और पहुंच में सुधार होगा।

वसायुक्त यकृत रोग से लड़ने के लिए एआई का उपयोग

ओसाका मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी के ग्रेजुएट स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं ने एक नया एआई एल्गोरिदम प्रशिक्षित और परीक्षण किया है जो विशेष रूप से वसायुक्त यकृत रोग का पता लगाने के लिए बनाया गया है। यह अत्यधिक सामान्य रोग विश्व जनसंख्या के लगभग एक चौथाई को प्रभावित करता है और यकृत कैंसर जैसी गंभीर स्वास्थ्य जटिलताओं का कारण बन सकता है।

वसायुक्त यकृत रोग का पता लगाने की वर्तमान विधियाँ

वसायुक्त यकृत रोग का वर्तमान निदान तरीका अल्ट्रासाउंड, सीटी और एमआरआई के माध्यम से है। सीटी और एमआरआई अत्यधिक महंगे प्रक्रियाएँ हैं, और अल्ट्रासाउंड के लिए एक पेशेवर की आवश्यकता होती है जो ध्वनि तरंगों द्वारा प्रदर्शित जानकारी को सटीक रूप से समझ सके।

आज के वसायुक्त यकृत रोग निदान विकल्पों की समस्याएँ

दुर्भाग्यवश, ये विधियाँ रोगियों के लिए लागत बाधाएँ और समय प्रतिबंध बनाती हैं। सबसे पहले, इन्हें विशेष स्थानों की आवश्यकता होती है। आपके स्थानीय डॉक्टर के कार्यालय में आप एमआरआई मशीन नहीं पाएंगे। इन उपकरणों की लागत +$100K तक हो सकती है और अक्सर इन्हें विशेष रूप से निर्मित सुविधाओं में स्थापित करना पड़ता है, जिससे कुल लागत बढ़ती है और अन्य कारक रोगी पहुंच को सीमित करते हैं।

एआई वसायुक्त यकृत रोग अध्ययन

सौभाग्य से, ओसाका मेट्रोपॉलिटन यूनिवर्सिटी के ग्रेजुएट स्कूल ऑफ मेडिसिन के वैज्ञानिकों की एक टीम ने रेडियोलॉजी व्याख्या को बेहतर बनाने की एक उन्नत विधि विकसित की है। उनका पेपर³ Performance of a Chest Radiograph–based Deep Learning Model for Detecting Hepatic Steatosis छाती की एक्स‑रे का उपयोग करके वसायुक्त यकृत रोग का पता लगाने की एक नई विधि प्रस्तुत करता है।

यह प्रणाली इस कार्य को छाती में बायोमार्करों को पंजीकृत करके पूरा कर सकती है, जो केवल तब पाए जाते हैं जब रोगी वसायुक्त यकृत रोग से पीड़ित होते हैं। यह दृष्टिकोण निदान लागत को कम करता है और स्वास्थ्य पेशेवरों को एक साथ कई निदान करने में सक्षम बनाता है।

वसायुक्त यकृत रोग एआई का प्रशिक्षण – आधुनिक चिकित्सा को आगे बढ़ाना

अपने एआई प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए, टीम ने 4,414 रोगियों की 6,599 छाती एक्स‑रे छवियों को शामिल करते हुए एक डेटा सेट बनाया। इन रोगियों की एक्स‑रे ली गई, और स्वस्थ रोगियों की स्कैन को वसायुक्त यकृत रोग वाले रोगियों की स्कैन से तुलना की गई। यह जानकारी टीम को नियंत्रित एटेन्यूएशन पैरामीटर (CAP) स्कोर बनाने में मदद करती है, जिससे सटीकता बढ़ती है।

वसायुक्त यकृत रोग अध्ययन लाभ

वसायुक्त यकृत रोग एआई एल्गोरिदम चिकित्सा पेशेवरों को अतिरिक्त चरणों की आवश्यकता के बिना रोगियों पर अतिरिक्त निदान करने में सक्षम बनाता है। उल्लेखनीय है कि पहले ही हजारों रोगियों की छाती की एक्स‑रे ली जा चुकी है। परिणामस्वरूप, इन व्यक्तियों ने यह सुनिश्चित करने के लिए सभी आवश्यक जानकारी प्रदान की कि उन्हें वसायुक्त यकृत रोग नहीं है, भले ही उन्हें इसका पता न हो।

एआई – दक्षता और नवाचार के माध्यम से आधुनिक चिकित्सा को आगे बढ़ाना

जब आप आधुनिक चिकित्सा में एआई प्रणालियों के प्रभावों की जांच करते हैं, तो यह स्पष्ट हो जाता है कि बाजार उपचार की प्रभावशीलता और उपयोगिता के एक नए युग में प्रवेश करने के लिए तैयार है। जैसे-जैसे एआई प्रणालियाँ अधिक सामान्य और चिकित्सा क्षेत्र में अंतर्संबंधित होती हैं, एआई‑एकीकृत चिकित्सा विकल्पों के समर्थन में वृद्धि होगी। ये सभी कारक दर्शाते हैं कि एआई में चिकित्सा क्षेत्र और उससे आगे क्रांति लाने की क्षमता है।

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संदर्भित अध्ययन:

<sup>1. Sarkar, S., Teo, P.T. & Abazeed, M.E. Deep learning for automated, motion-resolved tumor segmentation in radiotherapy. npj Precis. Onc. 9, 173 (2025). https://doi.org/10.1038/s41698-025-00970-1
2. Sun, C., Zhu, Y., Wang, Q., Zeng, Y., Yu, Y., & Zhang, W. (2025). An artificial intelligence olfactory-based diagnostic model for Parkinson’s disease using volatile organic compounds from ear canal secretions. Analytical Chemistry, 97(23), 8230–8237. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c00908
3. Matsuo, H., Matsumura, T., Inoue, Y., Tanaka, R., Ito, T., & Tatsumi, M. (2024). Performance of a chest radiograph–based deep learning model for detecting hepatic steatosis. Radiology: Cardiothoracic Imaging, 6(3), e240402. https://doi.org/10.1148/ryct.240402</sup>