चिकित्सा और स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तेजी से विश्वभर में चिकित्सा और स्वास्थ्य सेवा को बदल रही है। लगभग 4.5 अरब लोग आवश्यक स्वास्थ्य सेवा से वंचित हैं और 2030 तक 11 मिलियन स्वास्थ्य कर्मियों की कमी होने का अनुमान है, AI ऐसे उपकरण प्रदान करता है जो दक्षता बढ़ाने, पहुंच बढ़ाने और देखभाल में अंतर को कम करने में मदद करते हैं।

विश्व आर्थिक मंच (WEF) के अनुसार, “AI डिजिटल स्वास्थ्य समाधान वैश्विक स्तर पर दक्षता बढ़ाने, लागत कम करने और स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करने की क्षमता रखते हैं”।

व्यवहार में, AI-संचालित सॉफ़्टवेयर कुछ निदान कार्यों में पहले से ही मानवों से बेहतर प्रदर्शन कर रहा है। उदाहरण के लिए, स्ट्रोक रोगी के स्कैन पर प्रशिक्षित AI ने मस्तिष्क स्ट्रोक की पहचान और समय निर्धारण में विशेषज्ञ चिकित्सकों की तुलना में दोगुनी सटीकता दिखाई।

आपातकालीन देखभाल में, AI ट्रायज सहायता कर सकता है: एक यूके अध्ययन में AI मॉडल ने 80% एम्बुलेंस मामलों में सही ढंग से भविष्यवाणी की कि किन रोगियों को अस्पताल स्थानांतरित करने की आवश्यकता थी। और रेडियोलॉजी में, AI उपकरणों ने हड्डी के फ्रैक्चर या घावों को पहचाना जो डॉक्टर अक्सर चूक जाते हैं – NICE (यूके स्वास्थ्य प्राधिकरण) ने AI आधारित छाती के एक्स-रे स्क्रीनिंग को सुरक्षित और लागत-कुशल पाया, और एक AI प्रणाली ने रेडियोलॉजिस्टों की तुलना में 64% अधिक मिर्गी के मस्तिष्क घाव पहचाने।

AI पहले से ही चिकित्सा छवियों (जैसे CT स्कैन और एक्स-रे) को मनुष्यों से तेज़ी से पढ़ रहा है। AI उपकरण मिनटों में असामान्यताएं पहचान सकते हैं – स्ट्रोक स्कैन से लेकर टूटी हड्डियों तक – जिससे डॉक्टरों को तेज़ और अधिक सटीक निदान में मदद मिलती है।
उदाहरण के लिए, हजारों स्कैन पर प्रशिक्षित AI ने छोटे मस्तिष्क घावों की पहचान की और स्ट्रोक के शुरू होने का समय अनुमानित किया, जो समय पर उपचार के लिए महत्वपूर्ण जानकारी है।

इसी तरह, फ्रैक्चर खोजने जैसे सरल इमेजिंग कार्य AI के लिए आदर्श हैं: आपातकालीन देखभाल के डॉक्टर 10% तक ब्रेक्स चूक जाते हैं, लेकिन AI समीक्षा इन्हें जल्दी पहचान सकती है। एक "दूसरी जोड़ी आंखों" के रूप में कार्य करते हुए, AI चूके हुए निदान और अनावश्यक परीक्षणों से बचाता है, जिससे संभावित रूप से परिणाम बेहतर और लागत कम होती है।

AI क्लिनिकल निर्णय समर्थन और रोगी प्रबंधन को भी बढ़ावा दे रहा है। उन्नत एल्गोरिदम रोगी डेटा का विश्लेषण कर देखभाल का मार्गदर्शन कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, नए AI मॉडल वर्षों पहले बीमारियों (जैसे अल्जाइमर या गुर्दे की बीमारी) के संकेत पहचान सकते हैं, इससे पहले कि लक्षण प्रकट हों।

क्लिनिकल चैटबॉट और भाषा मॉडल डिजिटल सहायक के रूप में उभर रहे हैं: जबकि सामान्य LLMs (जैसे ChatGPT या Gemini) अक्सर अविश्वसनीय चिकित्सा सलाह देते हैं, विशेषीकृत सिस्टम जो LLMs को चिकित्सा डेटाबेस के साथ जोड़ते हैं (जिसे रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन कहा जाता है) ने हाल ही में एक अमेरिकी अध्ययन में 58% क्लिनिकल प्रश्नों का उपयोगी उत्तर दिया।

डिजिटल रोगी प्लेटफॉर्म भी एक विकासशील क्षेत्र हैं। उदाहरण के लिए, Huma प्लेटफॉर्म AI-संचालित निगरानी और ट्रायज का उपयोग करके अस्पताल पुनः प्रवेश को 30% तक कम करता है और चिकित्सक समीक्षा समय को 40% तक घटाता है।

रिमोट मॉनिटरिंग उपकरण (जैसे पहनने योग्य और स्मार्ट ऐप्स) AI का उपयोग करके निरंतर जीवन संकेतों को ट्रैक करते हैं – हृदय ताल में समस्या या ऑक्सीजन स्तर का वास्तविक समय में पूर्वानुमान लगाते हैं – जिससे डॉक्टरों को जल्दी हस्तक्षेप करने के लिए डेटा मिलता है।

प्रशासनिक और परिचालन कार्यों में, AI कार्यभार को कम कर रहा है। प्रमुख तकनीकी कंपनियां अब स्वास्थ्य सेवा के लिए “AI सह-पायलट” प्रदान करती हैं: Microsoft का Dragon Medical One डॉक्टर–रोगी परामर्श सुनकर स्वचालित रूप से विजिट नोट्स तैयार कर सकता है, जबकि Google और अन्य के पास कोडिंग, बिलिंग और रिपोर्ट जनरेशन के लिए उपकरण हैं।

जर्मनी में, Elea नामक AI प्लेटफॉर्म ने प्रयोगशाला परीक्षण समय को हफ्तों से घंटों तक घटा दिया, जिससे अस्पताल तेजी से काम कर सके। ये AI सहायक डॉक्टरों और नर्सों को कागजी कार्य से मुक्त करते हैं ताकि वे अधिक रोगियों को देख सकें।

सर्वेक्षण दिखाते हैं कि चिकित्सक पहले से ही नियमित दस्तावेज़ीकरण और अनुवाद सेवाओं के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं: 2024 के AMA सर्वे में, 66% डॉक्टरों ने AI उपकरणों का उपयोग रिपोर्ट किया (जो 2023 के 38% से बढ़ा है) जैसे चार्टिंग, कोडिंग, देखभाल योजनाओं या प्रारंभिक निदान के लिए।
रोगी भी AI के साथ बातचीत कर रहे हैं: उदाहरण के लिए, AI-संचालित लक्षण जांचकर्ता बुनियादी ट्रायज कर सकते हैं, हालांकि केवल लगभग 29% लोग ऐसे उपकरणों पर चिकित्सा सलाह के लिए भरोसा करते हैं।

अनुसंधान, दवा विकास और जीनोमिक्स में AI

क्लिनिक से परे, AI चिकित्सा अनुसंधान और दवा विकास को भी नया आकार दे रहा है। AI दवा खोज को तेज करता है, यह अनुमान लगाकर कि अणु कैसे व्यवहार करेंगे, जिससे वर्षों की प्रयोगशाला मेहनत बचती है। (उदाहरण के लिए, DeepMind का AlphaFold लाखों प्रोटीन संरचनाओं की सटीक भविष्यवाणी करता है, जो लक्ष्य खोज में मदद करता है)। जीनोमिक्स और व्यक्तिगत चिकित्सा भी लाभान्वित होती हैं: AI विशाल आनुवंशिक डेटा का विश्लेषण कर व्यक्तिगत रोगियों के लिए उपचार तैयार कर सकता है।

ऑन्कोलॉजी में, Mayo Clinic के शोधकर्ता AI का उपयोग इमेजिंग (जैसे CT स्कैन) पर करते हैं ताकि पैनक्रियाटिक कैंसर का 16 महीने पहले नैदानिक निदान से पूर्वानुमान लगाया जा सके – जो इस बीमारी के लिए समय पर हस्तक्षेप की संभावना बढ़ाता है, जिसकी जीवित रहने की दर बहुत कम होती है।

मशीन लर्निंग जैसी तकनीकें महामारी विज्ञान को भी बेहतर बनाती हैं: AI के साथ खांसी की आवाज़ों का विश्लेषण (जैसे Google और साझेदारों ने भारत में किया) टीबी का सस्ता निदान करने में मदद कर सकता है, जिससे विशेषज्ञों की सीमित पहुंच वाले क्षेत्रों में वैश्विक स्वास्थ्य में सुधार होता है।

वैश्विक स्वास्थ्य और पारंपरिक चिकित्सा

AI का प्रभाव विश्वव्यापी है। कम संसाधन वाले क्षेत्रों में, स्मार्टफोन AI देखभाल के अंतर को पाट सकता है: उदाहरण के लिए, AI-संचालित ECG ऐप हृदय रोग जोखिम को चिन्हित करता है, यहां तक कि जहां कार्डियोलॉजिस्ट कम हैं।
AI पारंपरिक और पूरक चिकित्सा का भी समर्थन करता है: हाल ही में WHO/ITU की रिपोर्ट में दिखाया गया है कि AI उपकरण स्वदेशी उपचारों को सूचीबद्ध कर सकते हैं और हर्बल यौगिकों को आधुनिक बीमारियों से मेल खिला सकते हैं, साथ ही सांस्कृतिक ज्ञान का सम्मान सुनिश्चित करते हैं।

भारत ने आयुर्वेदिक ग्रंथों की AI-संचालित डिजिटल लाइब्रेरी शुरू की है, और घाना तथा कोरिया में परियोजनाएं AI का उपयोग औषधीय पौधों को वर्गीकृत करने के लिए कर रही हैं। ये प्रयास – WHO के एजेंडे का हिस्सा – पारंपरिक चिकित्सा को वैश्विक स्तर पर अधिक सुलभ बनाने का लक्ष्य रखते हैं बिना स्थानीय समुदायों का शोषण किए।

कुल मिलाकर, AI को सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज (2030 तक एक UN लक्ष्य) प्राप्त करने का एक तरीका माना जाता है, जो दूरस्थ या सेवा-वंचित क्षेत्रों तक सेवाएं बढ़ाता है।

स्वास्थ्य सेवा में AI के लाभ

चिकित्सा में AI के प्रमुख लाभ हैं:

• तेज़ और अधिक सटीक निदान: AI बड़े पैमाने पर छवियों और डेटा को संसाधित कर सकता है, अक्सर वह पकड़ता है जो मनुष्य चूक जाते हैं।
• व्यक्तिगत देखभाल: एल्गोरिदम रोगी के डेटा (आनुवंशिकी, इतिहास, जीवनशैली) से उपचार योजनाएं तैयार कर सकते हैं।
• दक्षता में वृद्धि: कागजी कार्य और नियमित कार्यों का स्वचालन चिकित्सकों के थकान को कम करता है। (WEF रिपोर्ट करता है कि डिजिटल प्लेटफॉर्म प्रदाता के कार्यभार को काफी कम करते हैं।)
• लागत बचत: McKinsey का अनुमान है कि व्यापक AI उपयोग से उत्पादकता और रोकथाम में सुधार के माध्यम से वार्षिक सैकड़ों अरबों की बचत हो सकती है। रोगी बेहतर स्वास्थ्य परिणाम और कम लागत का लाभ उठाते हैं।
• पहुंच का विस्तार: AI-संचालित टेलीमेडिसिन और ऐप्स ग्रामीण या गरीब क्षेत्रों के लोगों को विशेषज्ञ स्तर की स्क्रीनिंग और निगरानी बिना दूर यात्रा किए उपलब्ध कराते हैं।

ये लाभ सर्वेक्षणों में भी दिखते हैं: कई डॉक्टर रिपोर्ट करते हैं कि AI चार्ट, निदान और संचार में मदद करता है।
जैसा कि WHO की एक रिपोर्ट ने कहा, “AI स्वास्थ्य सेवा और चिकित्सा की आपूर्ति में सुधार के लिए बड़ी उम्मीदें रखता है।”

चुनौतियां, जोखिम और नैतिकता

वादा होने के बावजूद, स्वास्थ्य सेवा में AI को गंभीर चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सर्वोपरि हैं: स्वास्थ्य डेटा अत्यंत संवेदनशील होता है, और खराब पहचान रहितकरण रोगी गोपनीयता को खतरे में डाल सकता है।

AI मॉडलों में पक्षपात एक बड़ी चिंता है। यदि एल्गोरिदम गैर-विविध डेटा (जैसे मुख्य रूप से उच्च-आय वाले देशों के रोगियों पर) पर प्रशिक्षित होते हैं, तो वे अन्य लोगों के लिए खराब प्रदर्शन कर सकते हैं।

WHO के विश्लेषण में पाया गया कि अमीर देशों में प्रशिक्षित सिस्टम निम्न/मध्यम आय वाले क्षेत्रों में विफल हो सकते हैं, इसलिए AI को समावेशी रूप से डिजाइन किया जाना चाहिए। चिकित्सक का विश्वास और प्रशिक्षण भी महत्वपूर्ण है: बिना उचित शिक्षा के AI का तेज़ी से उपयोग गलत उपयोग या त्रुटियों को जन्म दे सकता है।
ऑक्सफ़ोर्ड के एक नैतिक विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि उपयोगकर्ताओं को AI की सीमाओं को “समझना और कम करने का तरीका जानना चाहिए”।

इसके अलावा, AI सिस्टम (विशेषकर LLMs) हैलुसिनेट कर सकते हैं – यानि संभावित लगने वाली लेकिन गलत चिकित्सा जानकारी बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक अध्ययन में पाया गया कि OpenAI का Whisper ट्रांसक्रिप्शन टूल कभी-कभी विवरण गढ़ता है, और लोकप्रिय LLMs अक्सर पूरी तरह से साक्ष्य-आधारित चिकित्सा उत्तर देने में विफल रहते हैं।

नैतिक दिशानिर्देश जोर देते हैं कि देखभाल निर्णयों में मनुष्य नियंत्रण में रहना चाहिए (सूचित सहमति, निगरानी, जवाबदेही)। WHO के मार्गदर्शन में AI स्वास्थ्य उपकरणों के लिए छह सिद्धांत बताए गए हैं: रोगी की स्वायत्तता की रक्षा, कल्याण और सुरक्षा सुनिश्चित करना, पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता की मांग, जवाबदेही बनाए रखना, समानता को बढ़ावा देना, और स्थिरता को प्रोत्साहित करना।

संक्षेप में, AI को डॉक्टरों की सहायता करनी चाहिए—उनकी जगह नहीं—और इसे इस तरह से विनियमित किया जाना चाहिए कि लाभ सभी तक पहुंचे बिना नए नुकसान पहुंचाए।

नियमन और शासन

विश्वभर के नियामक पहले ही कदम उठा रहे हैं। FDA ने मौजूदा मार्गों के माध्यम से 1,000 से अधिक AI-सक्षम चिकित्सा उपकरणों को तेजी से मंजूरी दी है।

जनवरी 2025 में FDA ने AI/ML सॉफ़्टवेयर को चिकित्सा उपकरण के रूप में पूरी जीवनचक्र प्रक्रिया के लिए एक व्यापक मसौदा मार्गदर्शन जारी किया, जिसमें डिजाइन से लेकर बाजार के बाद निगरानी तक शामिल है।

यह मार्गदर्शन स्पष्ट रूप से पारदर्शिता और पक्षपात को संबोधित करता है, डेवलपर्स को निरंतर अपडेट और जोखिम प्रबंधन की योजना बनाने के लिए प्रोत्साहित करता है। FDA दवा विकास में AI उपयोग के लिए नियम भी तैयार कर रहा है और जनरेटिव AI पर सार्वजनिक प्रतिक्रिया मांग रहा है।

यूरोप में, नया EU AI अधिनियम (2024 में लागू) स्वास्थ्य सेवा AI प्रणालियों को "उच्च जोखिम" के रूप में वर्गीकृत करता है, जिसका अर्थ है कि उन्हें परीक्षण, दस्तावेज़ीकरण और मानव निगरानी के लिए कड़े मानदंडों को पूरा करना होगा।

यूके में, मेडिसिन्स एंड हेल्थकेयर प्रोडक्ट्स रेगुलेटरी एजेंसी (MHRA) मौजूदा चिकित्सा उपकरण कानून के तहत AI-संचालित चिकित्सा उपकरणों को नियंत्रित करती है।

पेशेवर निकाय और सरकारें शिक्षा पर जोर देती हैं: चिकित्सकों को नई डिजिटल कौशल सीखनी होंगी, और रोगियों को यह समझने में मार्गदर्शन चाहिए कि कब AI उपयुक्त है।

जैसा कि WHO के महानिदेशक टेड्रोस ने कहा, AI “करोड़ों लोगों के स्वास्थ्य में सुधार कर सकता है” यदि बुद्धिमानी से उपयोग किया जाए, लेकिन “यह दुरुपयोग भी हो सकता है और नुकसान पहुंचा सकता है”।

इसलिए, अंतरराष्ट्रीय संगठन ऐसे सुरक्षा उपायों की मांग करते हैं जो सुनिश्चित करें कि कोई भी AI उपकरण सुरक्षित, साक्ष्य-आधारित और समान हो।

भविष्य की दृष्टि

आगे देखते हुए, स्वास्थ्य सेवा में AI की भूमिका केवल बढ़ेगी। जनरेटिव AI (जैसे उन्नत LLMs) से उम्मीद है कि वे अधिक रोगी-सामना करने वाले ऐप्स और निर्णय सहायता उपकरणों को संचालित करेंगे – जब तक सटीकता में सुधार होता रहे।

इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और जीनोमिक्स के साथ एकीकरण और भी अधिक व्यक्तिगत देखभाल बनाएगा।

रोबोटिक्स और AI-सहायता प्राप्त सर्जरी उच्च-तकनीकी अस्पतालों में आम हो जाएगी। पहनने योग्य सेंसर और AI एल्गोरिदम स्वास्थ्य मेट्रिक्स की निरंतर निगरानी करेंगे, रोगियों और डॉक्टरों को आपातकाल से पहले समस्याओं के लिए सतर्क करेंगे।

वैश्विक पहलें (जैसे WEF की AI गवर्नेंस एलायंस) सीमाओं के पार जिम्मेदार AI विकास का समन्वय करने का लक्ष्य रखती हैं।

महत्वपूर्ण रूप से, भविष्य AI और मानवों के बीच साझेदारी में निहित है। AI की गति और चिकित्सकों की विशेषज्ञता को मिलाकर "निदान और उपचार दोनों को तेज़ किया जा सकता है," शोधकर्ता कहते हैं।

जैसा कि विशेषज्ञ अक्सर कहते हैं, AI स्वास्थ्य सेवा में "साथी होना चाहिए, बाधा नहीं।"

सावधानीपूर्ण आशावाद के साथ, स्वास्थ्य प्रणालियां बेहतर स्वास्थ्य प्राप्त करने के लिए AI को अपनाना शुरू कर रही हैं – स्मार्ट निदान और सुव्यवस्थित क्लीनिक से लेकर उपचारों में प्रगति और वैश्विक स्वास्थ्य समानता तक।

>>> आप इन विषयों में रुचि ले सकते हैं:

शिक्षा और प्रशिक्षण में एआई

ग्राहक सेवा में एआई