स्वास्थ्य देखभाल तेज़ी से बदलने वाली है क्योंकि एआई नई संभावनाएँ लाता है

AI प्रणालियाँ विभिन्न उद्योगों में नए अवसर कैसे बना रही हैं, इसके उदाहरण हर जगह हैं। स्वास्थ्य सेवा भी इससे अछूती नहीं है। आज की उन्नत प्रणालियाँ रोगों की रोकथाम, निदान और उपचार के तरीके बदल रही हैं। यहाँ बताया गया है कि AI स्वास्थ्य क्षेत्र में नए अवसर कैसे पैदा करती है और अधिक स्वस्थ समाज बनाने में कैसे मदद कर सकती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता

AI क्रांति आगे बढ़ रही है। ये प्रणालियाँ स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को लागत बढ़ाए बिना अधिक कुशल और प्रभावी सेवाएँ देने में सक्षम बनाती हैं। इससे दुनिया में अधिक सुलभ और न्यायसंगत स्वास्थ्य व्यवस्था बन सकती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई रूप हैं। कुछ प्रणालियाँ मानव मस्तिष्क की तरह सीख सकती हैं, जबकि अन्य ऐसे पैटर्न खोज सकती हैं जिन्हें मनुष्य पहचान नहीं पाते। डीप लर्निंग नेटवर्क तेज़ और भरोसेमंद स्वास्थ्य सेवाएँ संभव बनाते हैं, जिनसे सभी की सुरक्षा बेहतर हो सकती है।

एआई निदान में सुधार

स्वास्थ्य क्षेत्र में AI का शुरुआती प्रभाव निदान में दिखाई दिया। ये प्रणालियाँ वास्तविक समय का डेटा दर्ज करके उसकी तुलना पहले सीखे गए मॉडलों से कर सकती हैं। इससे संबंधों और विशिष्ट विशेषताओं का पता लगाया जा सकता है। AI-आधारित निदान प्रणालियाँ स्थानीय समुदायों तक पहुँचने लगी हैं।

एआई नेत्र देखभाल निदान

निदान बेहतर बनाने का एक उदाहरण हाल ही में eClinicalMedicine में प्रकाशित हुआ। बर्मिंघम विश्वविद्यालय के डॉ. डैरेन टिंग के अध्ययन¹ में विशेष रूप से विकसित डीप लर्निंग प्रणाली का उपयोग जीवाणु संक्रमण और केराटाइटिस जैसी आँखों की समस्याएँ पहचानने और उनका निदान करने के लिए किया गया है।

केराटाइटिस जैसी कॉर्नियल अल्सर केवल साधारण असुविधा से अधिक हो सकती हैं। वे दृष्टि में कमी और यहाँ तक कि अंधेपन का कारण बन सकती हैं। यह वर्तमान में विश्व स्तर पर कॉर्नियल अंधेपन का प्रमुख कारण है और विश्लेषकों का अनुमान है कि यह भविष्य में और फैल सकता है। इसलिए, इस रोग का शीघ्र निदान और उपचार अत्यावश्यक है।

स्रोत – Webeye Cornea Scan

टिंग की टीम ने सफलतापूर्वक एक उन्नत एआई एल्गोरिद्म बनाया और प्रदर्शित किया जो मिनटों में केराटाइटिस और आँख की अन्य समस्याओं की भविष्यवाणी कर सकता है। इस एल्गोरिद्म को 1,36,000 से अधिक कॉर्नियल छवियों और अन्य महत्वपूर्ण डेटा पॉइंट्स के साथ प्रोग्राम किया गया था। अतिरिक्त रूप से, इस दृष्टिकोण के हिस्से के रूप में 35 अन्य नेत्र‑आधारित डीप‑लर्निंग मॉडल का विश्लेषण किया गया।

नतीजे प्रभावशाली थे। AI ने लगातार विशेषज्ञ समीक्षकों के बराबर प्रदर्शन किया। विशेष रूप से, प्रणाली की सटीकता 89.2% रही, जो पेशेवरों की औसत 82.2% सटीकता से अधिक थी। आँखों की समस्याओं का निदान करने में AI एल्गोरिदम ने नेत्र-देखभाल पेशेवरों से कम समय भी लिया।

इस अध्ययन के परिणाम AI-आधारित निदान के लाभ दिखाते हैं। उदाहरण के लिए, इन प्रणालियों को ऐसे दूरदराज़ क्षेत्रों में भेजा जा सकता है जहाँ नेत्र-देखभाल विशेषज्ञ उपलब्ध नहीं हैं। वहाँ ये समान या कुछ बेहतर नतीजे दे सकती हैं, जिससे सभी के लिए बेहतर स्वास्थ्य सेवा की संभावना बनती है।

फेफड़े के कैंसर निदान

फेफड़ों का कैंसर एक और बड़ी स्वास्थ्य समस्या है, जिससे हर वर्ष लगभग 13 लाख से अधिक लोगों की मृत्यु होती है। यह रोग पीड़ितों पर भारी असर डालता है और कुछ मामलों में उपचार भी उतना ही कठिन होता है। कोलोन विश्वविद्यालय के चिकित्सा संकाय और यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल कोलोन का नया अध्ययन, “अगली पीढ़ी की फेफड़ों के कैंसर की पैथोलॉजी: निदान और रोग-पूर्वानुमान एल्गोरिदम का विकास तथा सत्यापन”, एक गैर-आक्रामक निदान पद्धति प्रस्तुत करता है जो लाखों रोगियों का जीवन बेहतर बना सकती है।

अध्ययन में AI-संचालित प्रणाली प्रस्तुत की गई है जो फेफड़ों के कैंसर का निदान करने से पहले रोगी की कई विशेषताओं का मूल्यांकन करती है। यह पूरी तरह स्वचालित है और परीक्षण में 89% सटीक रही। इसकी वहनीयता और इससे मदद पा सकने वाले संभावित रोगियों की बड़ी संख्या को देखते हुए, यह मौजूदा मानकों में महत्वपूर्ण सुधार है।

दवा त्रुटियों का पता लगाना

दुर्भाग्य से गलत निदान या मानवीय भूल के कारण लाखों लोग दवा संबंधी त्रुटियों से प्रभावित होते हैं। इनमें एनेस्थीसिया से जुड़े मामले सबसे अधिक होते हैं। गलत दवा से अतिरिक्त जटिलताएँ हो सकती हैं या उपचार निष्प्रभावी रह सकता है, जिससे रोगी को तकलीफ होती है।

किसी विशेषज्ञ का गलत दवा देना लापरवाह या गैर-पेशेवर लग सकता है, लेकिन यह समझना आवश्यक है कि कई बार दवाएँ बेहद समय-संवेदनशील और तनावपूर्ण परिस्थितियों में दी जाती हैं। कुछ स्थितियों में रोशनी पर्याप्त नहीं होती या स्थान स्थिर और सुरक्षित नहीं होता, जैसे युद्धक्षेत्र में।

वॉशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं का नया अध्ययन AI-संचालित कैमरा व्यवस्था प्रस्तुत करता है जो इन गलतियों को काफी घटा सकती है। इसमें कई कारकों के आधार पर दवाओं को पहचानने के लिए बनाई गई पहली पहनने योग्य कैमरा प्रणाली शामिल है।

एआई स्वास्थ्य देखभाल

पुरानी प्रणालियों में पेशेवर को केवल लेबल जाँचना पड़ता था। नई AI प्रणाली शीशी और सिरिंज के आकार तथा आकृति, ढक्कन के रंग, लेबल पर छपाई के आकार और अन्य कारकों का मूल्यांकन करती है। इसे पृष्ठभूमि की दवाएँ अनदेखी करके केवल सामने की सिरिंज पर ध्यान देने के लिए बनाया गया है।

शोधकर्ताओं ने एनेस्थीसिया सेवाएँ देने वाले 13 स्वास्थ्यकर्मियों द्वारा दवा निकालने की 418 प्रक्रियाओं के एचडी वीडियो इस्तेमाल किए। इन नमूनों में अलग-अलग परिवेश और प्रकाश की स्थितियाँ शामिल थीं, ताकि एल्गोरिदम विभिन्न परिस्थितियों में दवा पहचान सके। उल्लेखनीय रूप से, प्रणाली ने गलत शीशी चुनने की त्रुटियों का पता लगाने में 99.6% संवेदनशीलता और 98.8% विशिष्टता दिखाई।

अध्ययन दिखाता है कि AI प्रणालियाँ कितनी अधिक सटीकता दे सकती हैं। यह भी दर्शाता है कि तनावपूर्ण परिस्थितियों में वे मानवीय कामकाज बेहतर बना सकती हैं। भविष्य में इस एल्गोरिदम को अन्य विकल्पों के साथ जोड़कर पूरी प्रक्रिया स्वचालित की जा सकती है। फिलहाल यह स्वास्थ्य व्यवस्था में बड़ा सुधार है जो अनेक जीवन बचा सकता है।

उपचार की प्रभावशीलता की निगरानी

AI का एक महत्वपूर्ण लाभ यह है कि शोधकर्ता और स्वास्थ्य पेशेवर उपचार की प्रभावशीलता बेहतर ढंग से देख और दर्ज कर सकते हैं। पारिवारिक इतिहास और पर्यावरणीय कारकों सहित विशाल डेटा को ध्यान में रखकर प्रणालियाँ अधिक सटीक निदान और दवा चयन में मदद करती हैं।

दवा देने के बाद ये प्रणालियाँ हर खुराक का प्रभाव दर्ज कर सकती हैं। AI दवाओं और उन्हें देने के तरीकों की तुलना करके परिणाम सुधारने के पैटर्न खोज सकती है। कई प्रोग्राम अंतिम परिणाम समझने के लिए सिमुलेशन भी चला सकते हैं, जिससे प्रक्रिया के अंतिम चरणों तक रोगियों पर परीक्षण की आवश्यकता टाली जा सकती है।

एआई पहनने योग्य उपकरण

पहनने योग्य उपकरण एक और क्षेत्र है जहाँ AI की प्रगति बदलाव ला रही है। हालिया विकास ने इन्हें अधिक स्मार्ट, सस्ता, सुविधाजनक और आरामदायक बनाया है। व्यायाम तथा नींद दर्ज करने वाली घड़ियों से लेकर विशेष बायोसेंसर तक, इस बाज़ार का विस्तार हो रहा है।

पहनने योग्य उपकरणों के क्षेत्र की वृद्धि में AI का समावेश एक प्रमुख कारक है। AI-संचालित पहनने योग्य उपकरण अधिक स्मार्ट होते हैं और अधिक काम उपकरण पर ही कर सकते हैं। वर्तमान में अधिकांश ऐसे उपकरणों को प्रक्रिया पूरी करने के लिए इंटरनेट के माध्यम से नेटवर्क से जुड़ना पड़ता है।

स्रोत – Scnsoft

AI-संचालित पहनने योग्य उपकरण गणना उपकरण पर ही कर सकते हैं। वे गतिविधियों और डेटा की बेहतर निगरानी कर सकते हैं तथा वास्तविक समय में स्वास्थ्य का सटीक आकलन दे सकते हैं। बड़े भाषा मॉडलों जैसी प्रगति से ये छोटे, लचीले और उपयोग में आसान हुए हैं; अब आवाज़ या लिखित निर्देशों से भी उनसे संवाद किया जा सकता है।

एआई स्वास्थ्य देखभाल

Nature Electronics में प्रकाशित “खींचे जा सकने वाले जैविक विद्युत-रासायनिक ट्रांजिस्टरों पर आधारित पहनने योग्य इन-सेंसर कंप्यूटिंग मंच” नामक अध्ययन उपकरण निर्माण में महत्वपूर्ण प्रगति दर्शाता है। इसमें मोड़े जा सकने वाले लचीले इलेक्ट्रॉनिक उपकरण बनाने की नई प्रक्रिया बताई गई है। ये उपकरण अधिक आरामदायक और टिकाऊ हैं तथा निर्माण लागत घटाते हैं।

शोधकर्ताओं ने संवेदन, गणना और खिंचाव की क्षमता को जोड़ने वाला लचीला माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक मंच बनाया। इससे वास्तविक समय में विद्युत-शारीरिक संकेत मापे गए। सटीक रीडिंग ने दिखाया कि लचीले इलेक्ट्रॉनिक्स पर आधारित पहनने योग्य उपकरण जल्द उपलब्ध हो सकते हैं।

नई उपचार प्रक्रियाएँ

नैनोकणों और नैनोबॉट के उपयोग में भी AI महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रही है। ये छोटे उपकरण दवा पहुँचाने की प्रणालियों में इस्तेमाल होते हैं। नैनोबॉट की चौड़ाई मानव बाल से भी कम हो सकती है, जिससे वे शरीर के कठिन पहुँच वाले हिस्सों में दवा देने के लिए उपयुक्त हैं।

हाल ही में दवा देने वाले इन उपकरणों के मार्गदर्शन और परीक्षण में AI प्रणालियाँ इस्तेमाल हुई हैं। कुछ परिस्थितियों में नैनोकण और नैनोबॉट उपयुक्त होते हैं क्योंकि वे यकृत जैसे अंग के हर हिस्से तक दवा पहुँचा सकते हैं। इससे दवा अधिक प्रभावी ढंग से दी जा सकती है।

एआई स्वास्थ्य देखभाल क्रांति से कौन सी कंपनियों को लाभ होगा?

कई कंपनियाँ AI से अपने उत्पाद और परिणाम बेहतर कर सकती हैं। स्वास्थ्य बाज़ार के विभिन्न हिस्सों में काम करने वाली ये कंपनियाँ राजस्व बढ़ाने के लिए इसे अलग-अलग तरीकों से अपना सकती हैं। निदान सुधारने से लेकर नई उपचार प्रक्रियाएँ विकसित करने तक, AI-आधारित स्वास्थ्य सेवा तेज़ी से बढ़ रही है।

Medtronic

Medtronic एक प्रमुख स्वास्थ्य सेवा कंपनी है जिसने उत्पाद सुधारने के लिए AI के उपयोग में अग्रणी भूमिका निभाई है। यह 1940 से काम कर रही है और वर्तमान में मिनेसोटा तथा आयरलैंड में कार्यालयों के साथ 90,000 से अधिक कर्मचारियों को रोजगार देती है। Medtronic ने 1960 के दशक में सबसे पहले पेसमेकर प्रदान किए। आज भी यह दशकों के अनुभव को नवीनतम AI एल्गोरिदम के साथ जोड़ती है।

MDT मूल्य चार्ट

Medtronic AI के समावेश का बड़ा समर्थक है, और उसके उत्पाद इस विश्वास को दर्शाते हैं कि ये प्रणालियाँ परिणाम सुधार सकती हैं। उसकी AI प्रणालियों में GI Genius Intelligent Endoscopy Module शामिल है, जो कोलोनोस्कोपी के दौरान कोलोरेक्टल पॉलिप पहचानने के लिए बनाया गया है।

कंपनी StealthStation और Mazor X नामक रोबोटिक सर्जिकल सहायक भी प्रदान करती है। इन उपकरणों ने हज़ारों सर्जनों को कठिन प्रक्रियाएँ सफलतापूर्वक पूरी करने में मदद की है। इसलिए उन्होंने ऐसे प्रभावी सर्जिकल सहायकों की प्रतिष्ठा बनाई है जो ठीक होने में लगने वाला समय और मानवीय त्रुटियाँ घटाते हैं।

Medtronic एक लोकप्रिय निवेश विकल्प बना हुआ है। सबसे बड़ी चिकित्सा उपकरण कंपनियों में शामिल होने के कारण इसकी मज़बूत बाज़ार स्थिति है। पेसमेकर, डिफिब्रिलेटर, हृदय वाल्व, स्टेंट और अन्य उत्पादों की बढ़ती माँग से यह स्थिति और मजबूत हो सकती है। ये कारक MDT को ट्रेडरों के लिए समझदारी भरा “खरीद” विकल्प बनाते हैं।

एआई स्वास्थ्य देखभाल का भविष्य

भविष्य में AI स्वास्थ्य प्रणालियाँ होलोग्राफिक त्रि-आयामी मुद्रण जैसी नई तकनीकों से मिलकर विज्ञान-कथा जैसे उपचार बना सकती हैं। उदाहरण के लिए, AI निदान करे और फिर होलोग्राफिक प्रिंटर त्वचा के आर-पार नैनोबॉट बनाए, जो सीधे रोग के स्रोत तक उपचार पहुँचाएँ। उसके बाद AI प्रभावशीलता की निगरानी करे और नए डेटा से आगामी कार्य बेहतर बनाए।

AI का समावेश सभी के लिए बेहतर स्वास्थ्य विकल्प भी दे सकता है। दूरदराज़ क्षेत्रों में, जहाँ पेशेवर या उपचार उपलब्ध नहीं हैं, ये प्रणालियाँ बेहतर देखभाल के अवसर खोल सकती हैं। इसलिए कई लोग स्वास्थ्य सेवा में AI को ऐसी आवश्यकता मानते हैं जो रोगियों को न्यायसंगत और सुलभ वैश्विक व्यवस्था तक पहुँच देगी।

एआई स्वास्थ्य देखभाल – एक उज्ज्वल भविष्य

स्वास्थ्य व्यवस्था में AI का अधिक समावेश लाभकारी हो सकता है। ये प्रणालियाँ डेटा के बीच नए संबंध खोजकर स्वास्थ्य पेशेवरों और शोधकर्ताओं को दिशा दे सकती हैं। अधिक प्रणालियाँ शुरू होने पर उनके प्रभाव स्पष्ट होंगे और समावेश बढ़ेगा। फिलहाल AI स्वास्थ्य सेवा क्रांति जारी है।

AI की अन्य रोचक परियोजनाओं के बारे में अब जानें।

अध्ययन संदर्भ:

^{1. University of Birmingham. (2024, February 8). कॉर्निया के संक्रमणों के निदान में AI नेत्र रोग विशेषज्ञों के बराबर, अध्ययन के निष्कर्ष। https://www.birmingham.ac.uk/news/2024/ai-eye-to-eye-with-ophthalmologists-in-diagnosing-corneal-infections-study-finds}