मानव मस्तिष्क को समझने में एआई और न्यूरोसाइंस की बढ़ती संगति

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हाल ही में चर्चा का विषय बन गई है, जिसमें OpenAI के ChatGPT, Google के Bard, और Elon Musk के Grok जैसे चैटबॉट्स ने बहुत लोकप्रियता हासिल की है। हालांकि, AI नई नहीं है; बल्कि, AI में रुचि दशकों पहले 1950 में शुरू हुई जब वैज्ञानिक एलन ट्यूरिंग ने अपने पेपर “Computer Machinery and Intelligence” में मशीन इंटेलिजेंस का परीक्षण करने के लिए इमिटेशन गेम का प्रस्ताव रखा।

“क्या मशीनें सोच सकती हैं?” ट्यूरिंग अपने पेपर में पूछते हैं, और एक “ट्यूरिंग टेस्ट” पेश करते हैं, जिसमें एक मानव पूछताछकर्ता कंप्यूटर और मानव के लिखित उत्तरों में अंतर पहचानने की कोशिश करता है। 

तब से, प्रौद्योगिकी में प्रगति ने अधिक परिष्कृत AI सिस्टम विकसित किए हैं, जिन्हें विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया गया है, जिसमें स्वास्थ्य देखभाल और सबसे जटिल मानव अंग, मस्तिष्क, की समझ और उपचार शामिल हैं। 

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AI और न्यूरोसाइंस की प्रगति

सामान्यतः, AI सिस्टम तर्क करते हैं, सीखते हैं, और उन कार्यों को निष्पादित करते हैं जो आमतौर पर मानव संज्ञानात्मक कार्यों से जुड़े होते हैं, जैसे पैटर्न की पहचान करना और बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस करके भाषण की व्याख्या करना।

AI मूलतः तकनीकों का एक समूह है जो कंप्यूटरों को विभिन्न उन्नत कार्य करने में सक्षम बनाता है। आधुनिक कंप्यूटिंग में नवाचार की रीढ़, AI विभिन्न अनुशासनों को सम्मिलित करता है, जिसमें:

• डेटा विश्लेषण
• हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग
• भाषाविज्ञान
• न्यूरोसाइंस
• मनोविज्ञान

ये AI मॉडल जो संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का अनुकरण करते हैं और भाषा अनुवाद तथा छवि पहचान जैसे जटिल संज्ञानात्मक कार्यों में सहायता करते हैं, जैविक न्यूरल नेटवर्क पर आधारित होते हैं, जो परस्पर जुड़े न्यूरॉनों की जटिल प्रणालियाँ हैं और मशीनों को भाषण, छवियों और पैटर्न को समझने के लिए ‘प्रशिक्षित’ करने में मदद करती हैं।

जटिल और बुद्धिमान मानव मस्तिष्क ने वैज्ञानिकों के लिए मानव संवर्धन की संभावनाओं को खोलने में चुनौती पेश की है। हालांकि, जबकि AI का उपयोग Apple के Siri, Amazon के Alexa, और IBM के Watson जैसे सिस्टम बनाने में किया गया है, वास्तविक परिवर्तनकारी प्रभाव तभी प्राप्त होगा जब कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क को मानव मूलभूत बुद्धिमत्ता द्वारा बढ़ाया जाएगा, जो सदियों की जीवित रहने की प्रक्रिया का परिणाम है।

हालांकि कंप्यूटर अभी भी मानव की पूरी लचीलापन से मेल नहीं खा सकते, कुछ प्रोग्राम विशिष्ट कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम हैं, और AI के अनुप्रयोगों का दायरा प्रतिदिन विस्तारित हो रहा है। यह तकनीकी प्रगति, विज्ञान में उन्नति के साथ मिलकर, विशेष रूप से चिकित्सा निदान और उपचार में AI के उपयोग को बढ़ावा दिया है।

रोगी डेटा के बड़े मात्रा को विभिन्न स्रोतों से विश्लेषण करके स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं की सहायता करने के लिए, AI रोगी के स्वास्थ्य की पूरी तस्वीर प्रदान करता है, जिससे अधिक सटीक भविष्यवाणी और रोगी देखभाल के बारे में अधिक सूचित निर्णय संभव होते हैं। यह संभावित स्वास्थ्य समस्याओं को पहले पहचानने में मदद करता है, इससे पहले कि वे जीवन-धमकी बनें। इसके अलावा, AI का उपयोग करके स्वास्थ्य सेवा प्रदाता नियमित कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, जिससे वे अधिक जटिल रोगी देखभाल पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

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मानव मस्तिष्क की बेहतर समझ में AI की भूमिका

न्यूरोसाइंस में क्रांतिकारी शोध ने उन्नत मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों के विकास को प्रेरित किया है, जिसमें:

• इलेक्ट्रोएन्सेफैलोग्राफी (EEG)
• फ़ंक्शनल मैग्नेटिक रेज़ोनेंस इमेजिंग (fMRI)

साथ ही, जैसे-जैसे AI एल्गोरिदम, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग, अधिक परिष्कृत होते गए हैं, दोनों क्षेत्रों का संगम हुआ है। यह समन्वय वैज्ञानिकों को मस्तिष्क डेटा का अभूतपूर्व पैमाने पर विश्लेषण और समझने में सक्षम बना रहा है।

AI और न्यूरोसाइंस का संगम, जो तंत्रिका तंत्र और मस्तिष्क पर केंद्रित है, विशेष रूप से डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में स्पष्ट है। वर्तमान में, AI वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं को अभूतपूर्व सटीकता के साथ मस्तिष्क क्षेत्रों को मानचित्रित करने में सक्षम बनाता है। यह AI में तकनीकी उन्नति के कारण संभव हुआ है, जो जटिल मस्तिष्क डेटा पैटर्न को वर्गीकृत करने और फिर संबंध स्थापित करने की अनुमति देता है। इस सहयोग ने शोधकर्ताओं को न्यूरल पाथवे को बेहतर समझने का मार्ग भी प्रशस्त किया है।  

AI की मदद से, चिकित्सा निदान को बेहतर बनाया जा सकता है, जिससे भविष्यवाणी की सटीकता, गति और दक्षता में सुधार होता है। AI-संचालित मस्तिष्क इमेज अध्ययन ने मस्तिष्क संरचनाओं में सूक्ष्म परिवर्तन पाए हैं, जो उनके क्लिनिकल लक्षणों के प्रकट होने से पहले दिखाई देते हैं, जिससे प्रारंभिक पहचान और हस्तक्षेप की बड़ी संभावनाएँ उत्पन्न होती हैं, और न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों के प्रति हमारे दृष्टिकोण में क्रांति लाने की संभावना है।

उदाहरण के लिए, पिछले महीने के अंत में, शोधकर्ताओं ने AI का उपयोग करकेविशेषीकृत मस्तिष्क MRI स्कैन का विश्लेषण करने के लिए ध्यान-अभाव/अधिक सक्रियता विकार (ADHD) वाले व्यक्तियों के। ADHD एक सामान्य विकार है, जिसमें अनुमानित 5.7 मिलियन बच्चे और किशोर (आयु 6 से 17) संयुक्त राज्य में इसका निदान हुआ है। 

स्मार्टफ़ोन की बढ़ती प्रवृत्ति के कारण यह विकार अधिक प्रचलित हो रहा है और यह रोगी के जीवन की गुणवत्ता पर बड़ा प्रभाव डाल सकता है, क्योंकि ADHD वाले बच्चे ध्यान केंद्रित करने और गतिविधियों को नियंत्रित करने में कठिनाई का सामना करते हैं। यहाँ, प्रारंभिक निदान और हस्तक्षेप इस रोग को प्रबंधित करने की कुंजी हैं, लेकिन जैसा कि अध्ययन के सह-लेखक जस्टिन हुयन्ह ने कहा:

“इसे निदान करना अत्यंत कठिन है।”

अध्ययन ने फ्रैक्शनल एनीसोट्रॉपी (FA) मानों को इनपुट के रूप में उपयोग करके एक डीप-लर्निंग AI मॉडल को प्रशिक्षित किया, जिससे ADHD को “एक मात्रात्मक, वस्तुनिष्ठ निदान ढाँचा” में निदान किया जा सके। 

जैसा कि हमने देखा, मस्तिष्क स्कैन और रोगी इतिहास से संबंधित बड़े डेटासेट को फीड करके, एल्गोरिदम सूक्ष्म संकेतकों को पहचान सकते हैं जो मनुष्यों के लिए संभव नहीं हो सकते। यह बदले में निदान की सटीकता बढ़ाता है, जिससे प्रारंभिक हस्तक्षेप और बेहतर रोगी परिणाम प्राप्त होते हैं। 

नए मस्तिष्क-इमेजिंग तकनीक का अध्ययन करके मस्तिष्क विज्ञान के रहस्यों को समझना और फिर इसे AI के साथ जोड़कर मस्तिष्क का अनुकरण करना, AI और मानव बुद्धिमत्ता के बीच की खाई को पाटने का एक तरीका भी है। पहले ही, Neuralink जैसी कंपनियों द्वारा मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) में कई प्रगति हुई हैं। BCI मस्तिष्क को सीधे बाहरी उपकरणों से जोड़ता है, जिससे विकलांग लोग केवल विचार द्वारा प्रॉस्थेटिक नियंत्रित कर सकते हैं और दुनिया के साथ संवाद कर सकते हैं, जो कई वैज्ञानिक और व्यावहारिक अनुप्रयोगों की संभावनाओं को दर्शाता है।

मानव बुद्धिमत्ता और AI का यह मिलन अंततः ‘सुपरह्यूमन’ बना सकता है, लेकिन इसके लिए ऐसे कंप्यूटिंग मॉडल की आवश्यकता है जो दृश्य और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को एकीकृत करे, जैसे मानव मस्तिष्क करता है, ताकि व्यापक संचार संभव हो सके। इस संदर्भ में, वर्चुअल असिस्टेंट सरल और जटिल दोनों कार्यों को संभाल सकते हैं, लेकिन मशीनों को मानव-समान संचार कौशल के लिए समृद्ध संदर्भों को समझना सीखना होगा।

मानव मस्तिष्क के उपचार में AI की बढ़ती भूमिका

स्वास्थ्य देखभाल में, निदान का अर्थ है लक्षणों, चिकित्सा इतिहास और परीक्षण परिणामों का विश्लेषण करके रोग या स्थितियों का मूल्यांकन करना। इसका लक्ष्य इमेजिंग टेस्ट, रक्त परीक्षण आदि जैसे परीक्षणों का उपयोग करके चिकित्सा समस्या का कारण निर्धारित करना और सटीक निदान करके प्रभावी उपचार प्रदान करना है। इसके अतिरिक्त, निदान का उपयोग स्थिति की प्रगति की निगरानी और उपचार की प्रभावशीलता का आकलन करने के लिए भी किया जा सकता है।

उपचार में AI की संभावनाएँ काफी आकर्षक हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता व्यक्ति के मस्तिष्क विशेषताओं के साथ-साथ उनके चिकित्सा इतिहास, जीनetics, जीवनशैली डेटा और अन्य कारकों का विश्लेषण कर सकती है, जिसके आधार पर यह व्यक्तिगत दवा प्रदान कर सकती है। इस प्रकार, AI प्रत्येक रोगी के मस्तिष्क की अनूठी जटिलताओं को ध्यान में रखते हुए अनुकूलित उपचार योजनाओं का वादा करता है। 

डेटा में अनोखे, पक्षपात रहित पैटर्न की पहचान करके, AI संभावित रूप से नए बायोमार्कर या हस्तक्षेप विधियों की खोज भी कर सकता है। AI-आधारित सिस्टम मैन्युअल प्रक्रियाओं की तुलना में तेज़ और अधिक कुशल होते हैं और मानव त्रुटियों को काफी हद तक कम करते हैं।

एक शोध टीम ने हाल ही में AI का उपयोग करकेभविष्यवाणी करने के लिए दवा अणुओं के संश्लेषण के लिए सर्वोत्तम विधि की भविष्यवाणी की। इस विधि, पेपर के प्रमुख लेखक डेविड निप्पा के अनुसार, आवश्यक प्रयोगशाला प्रयोगों की संख्या को “महत्वपूर्ण रूप से” कम करने की क्षमता रखती है, जिससे “रासायनिक संश्लेषण की दक्षता और स्थिरता दोनों में वृद्धि” होगी। 

AI मॉडल को विश्वसनीय वैज्ञानिक कार्यों और स्वचालित प्रयोगशाला के प्रयोगों के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था और यह किसी भी अणु के बोरिलेशन की स्थिति की भविष्यवाणी करने और रासायनिक परिवर्तन के लिए इष्टतम स्थितियों को प्रदान करने में सक्षम है। यह पहले से ही मौजूदा सक्रिय घटकों में उन स्थितियों की पहचान करने के लिए उपयोग किया जा रहा है जहाँ अतिरिक्त सक्रिय समूह जोड़े जा सकते हैं, जिससे ज्ञात दवा सक्रिय घटकों के नए और अधिक प्रभावी वैरिएंट्स को तेज़ी से विकसित करने में मदद मिलेगी।

AI को एकीकृत करने के लिए काम करने वाली शीर्ष फार्मास्यूटिकल कंपनियां

अब, आइए उन सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध कंपनियों में से कुछ को देखें जो इस प्रौद्योगिकी का उपयोग कर रही हैं।

1. Novartis (NVS) 

यह फार्मा दिग्गज बायोमेडिकल डेटा विश्लेषण और दवा खोज व विकास के लिए AI में निवेश कर रहा है। $223.48 बिलियन के बाजार पूंजीकरण के साथ, Novartis के शेयर वर्तमान में $98.27 पर ट्रेड हो रहे हैं, इस वर्ष 8.17% बढ़े हैं। कंपनी की पिछले बारह महीनों (TTM) की राजस्व $47.88 बिलियन रही है, जबकि EPS (TTM) 3.59, P/E (TTM) 27.30, और ROE (TTM) 14.94% है। इस बीच, डिविडेंड यील्ड 3.57% रही है।

कंपनी ने अपने संचालन में AI को एकीकृत किया है, जिसमें सार्वजनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, प्रिस्क्रिप्शन डेटा, आंतरिक डेटा और चिकित्सा बीमा दावों को कवर करने वाले विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके संभावित परीक्षण रोगियों की पहचान करना शामिल है, जिससे क्लिनिकल ट्रायल डिजाइन को अनुकूलित किया जा सके। AI टूल के उपयोग से परीक्षणों में रोगियों को भर्ती करना तेज़, सस्ता और अधिक कुशल हो गया है, जैसा कि Novartis ने कहा।

2. Pfizer (PFE)

यह अनुसंधान-आधारित बायोफार्मास्यूटिकल कंपनी का बाजार पूंजीकरण $163.238 बिलियन है और इसके शेयर वर्तमान में $28.97 पर ट्रेड हो रहे हैं, इस वर्ष 43.58% गिरावट के साथ। कंपनी की पिछले बारह महीनों (TTM) की राजस्व $68.53 बिलियन रही है, जबकि EPS (TTM) 1.82, P/E (TTM) 15.88, और ROE (TTM) 11.05% है। इस बीच, डिविडेंड यील्ड 5.67% रही है।

Pfizer (PFE ) ने AI का उपयोग करके अपनी दवा खोज प्रयासों को बढ़ाने में बड़ी रुचि दिखाई है। कंपनी ने कई AI कंपनियों, जैसे CytoReason, Tempus, Gero, और Truveta, के साथ साझेदारी की है। इसी बीच, अपनी ऑन्कोलॉजी क्लिनिकल ट्रायल्स को सुधारने के लिए, Pfizer ने ऑन्कोलॉजी AI कंपनी Vysioneer के साथ डेटा-शेयरिंग समझौता किया है, जिसके पास FDA-स्वीकृत AI-संचालित ब्रेन ट्यूमर ऑटो-कॉन्टूरिंग समाधान VBrain भी है।

एक ML रिसर्च हब बनाकर नए भविष्यवाणी मॉडल और टूल विकसित करने के अलावा, Pfizer ने Amazon Web Services जैसे बड़े क्लाउड प्रदाता के साथ साझेदारी की है, ताकि दवा खोज और निर्माण में क्लाउड कंप्यूटिंग का उपयोग किया जा सके। यह साझेदारी विशेष रूप से “COVID-19 महामारी के दौरान… वैक्सीन के विकास के विभिन्न पहलुओं में, निर्माण से लेकर क्लिनिकल ट्रायल्स तक” बहुत मूल्यवान रही है।

3. AstraZeneca (AZN)

यह बायोफार्मास्यूटिकल कंपनी का बाजार पूंजीकरण $200.8 बिलियन है, और इसके शेयर वर्तमान में $64.86 पर ट्रेड हो रहे हैं, इस वर्ष 4.44% गिरावट के साथ। कंपनी की पिछले बारह महीनों (TTM) की राजस्व लगभग $45 बिलियन रही है, जबकि EPS (TTM) 1.89, P/E (TTM) 34.29, और ROE (TTM) 16.30% है। इस बीच, डिविडेंड यील्ड 2.22% रही है।

यह एंग्लो-स्वीडिश दवा निर्माता AI में निवेश करके जटिल जैविक डेटा का विश्लेषण कर दवा खोज को आगे बढ़ा रहा है और AI कंपनियों के साथ सहयोग करके अपनी शोध क्षमताओं को बढ़ा रहा है। सबसे हाल में, AstraZeneca (AZN ) ने AI-आधारित बायोलॉजिक दवा खोज कंपनी Absci के साथ $247 मिलियन तक के समझौते पर हस्ताक्षर किए हैं, ताकि कैंसर से लड़ने के लिए एंटीबॉडी डिजाइन की जा सके। बायोलॉजिक फर्म जेनरेटिव AI का उपयोग करके एफ़िनिटी, निर्माणीयता, सुरक्षा आदि जैसे गुणों के आधार पर इष्टतम दवा उम्मीदवार प्राप्त करती है।

पिछले महीने, AstraZeneca ने एक हेल्थ-टेक्नोलॉजी यूनिट जिसका नाम Evinova है, स्थापित की ताकि नवाचार को तेज़ किया जा सके और क्लिनिकल ट्रायल्स में AI लाया जा सके। कंपनी ने AI-ड्रिवेन ‘डिजिटल ट्विन्स’ तक प्रारंभिक पहुंच भी प्राप्त की और अपनी दुर्लभ रोग डिवीजन के माध्यम से Verge Genomics के साथ AI-संचालित दवा खोज समझौते पर हस्ताक्षर किए, Alexion.

4. BenevolentAI SA (BAI.AS)

यह AI-सक्षम दवा खोज और विकास कंपनी का बाजार पूंजीकरण $86.45 बिलियन है, और इसके शेयर वर्तमान में $0.545 पर ट्रेड हो रहे हैं, इस वर्ष 84.43% गिरावट के साथ। कंपनी का EPS (TTM) 0.75 है, और P/E (TTM) 0.72 है।

BenevolentAI एक क्लिनिकल-स्टेज कंपनी है जो एटॉपिक डर्मेटाइटिस के साथ-साथ दीर्घकालिक रोगों और कैंसर के संभावित उपचारों पर काम करती है। यह उपलब्ध डेटा और वैज्ञानिक साहित्य से आवश्यक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए भविष्यवाणी AI एल्गोरिदम का उपयोग करती है। इस साल मई में, AI के नए युग के लिए खुद को स्थापित करने की रणनीतिक योजना के हिस्से के रूप में, कंपनी ने बताया कि वह खर्च को कम करेगी और शुद्ध नकदी को मुक्त करेगी ताकि वित्तीय लचीलापन बढ़े।

कंपनी की GSK और Novartis जैसी बड़ी फार्मास्यूटिकल कंपनियों के साथ स्थापित साझेदारी है, जबकि AstraZeneca के साथ उसका सहयोग फाइब्रोसिस और क्रोनिक किडनी डिजीज के लिए दवाओं के विकास के लिए है। कुछ महीने पहले, BenevolentAI ने Merck KGaA (MRK.DE ) के साथ भी साझेदारी की, ताकि ऑन्कोलॉजी और न्यूरोइन्फ्लेमेशन में उनकी विशेषज्ञता का उपयोग करके कंपनी की AI-ड्रिवेन दवा खोज योजनाओं को समर्थन दिया जा सके, और छोटे अणु उम्मीदवारों की खोज पर ध्यान केंद्रित किया जा सके।

निष्कर्षात्मक विचार

जैसा कि हमने देखा, AI के पास मस्तिष्क रोगों के निदान और उपचार को सुधारने की विशाल क्षमता है। यह मामूली मस्तिष्क गतिविधि में विचलनों के आधार पर मस्तिष्क विकारों की भविष्यवाणी करने में भी मदद कर सकता है, जिससे रोगी परिणामों में सुधार और एक अधिक कुशल और प्रभावी स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली बनती है। हालांकि, यह उल्लेखनीय है कि AI और मानव मस्तिष्क का यह संगम नैतिक चिंताओं से मुक्त नहीं है और इसलिए कड़े गोपनीयता सुरक्षा की मांग करता है।