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यहां तक कि भारत की स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली ने पिछले कुछ वर्षों में अत्यधिक प्रगति की है, लेकिन बीमारी का देर से पता चलने के कारण अधिकांश रोगियों की मृत्यु हो जाती है। यह एक चुनौती है जिसका देश अभी भी सामना कर रहा है। नेशनल एकेडमी ऑफ मेडिकल साइंसेज (एनएएमएस) की रिपोर्ट के अनुसार, भारत में ज्यादातर लोग केवल अस्पताल जाते हैं या डॉक्टर को देखते हैं जब बीमारी एक उन्नत चरण में बढ़ जाती है या जब बहुत देर हो चुकी होती है। मेरा मानना है कि यह भारत के लिए स्वास्थ्य देखभाल में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की शक्ति को पूरी तरह से अपनाने का एक बहुत ही महत्वपूर्ण समय है- विशेष रूप से बीमारियों की शुरुआती पहचान और निदान में।
नीति आयोग के आंकड़ों के अनुसार, एआई व्यय में पर्याप्त वृद्धि के साथ भारत सही रास्ते पर है, 2018 में 665 मिलियन डॉलर तक पहुंच गया और 2025 तक 11.78 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है। एआई कंपनियों और स्वास्थ्य देखभाल विभाग के बीच सफल सहयोग इस प्रवृत्ति पर और जोर देते हैं।
नीति आयोग मधुमेह की जटिलताओं का जल्द पता लगाने के लिए प्राथमिक देखभाल में एआई की खोज कर रहा है। वे रेटिना विशेषज्ञों के साथ इसकी सटीकता की तुलना करते हुए एआई को आंखों की देखभाल में एक स्क्रीनिंग टूल के रूप में मान्य कर रहे हैं। एआई को 3नेथ्रा जैसे पोर्टेबल स्क्रीनिंग उपकरणों के साथ एकीकृत करके, आंखों की जांच और शुरुआती पहचान का विस्तार किया जा सकता है, जिससे भारत में दूरस्थ क्षेत्रों को लाभ होगा।
2019 में Google डेवलपर्स द्वारा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और फेफड़ों के कैंसर की जांच में इसकी भविष्य की क्षमता ने एक एआई एल्गोरिदम दिखाया जो उच्च सटीकता के साथ सीटी स्कैन से फेफड़ों के कैंसर का पता लगा सकता है। एल्गोरिदम ने घातक फेफड़ों के नोड्यूल की पहचान करने में रेडियोलॉजिस्ट से बेहतर प्रदर्शन किया, संभावित रूप से प्रारंभिक पहचान और हस्तक्षेप को सक्षम किया।
इसी तरह, नेचर मेडिसिन में 2020 में प्रकाशित एक अध्ययन ने कम खुराक वाले सीटी स्कैन से फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने में एआई की प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया। एआई मॉडल ने कैंसर के पिंडों का पता लगाने में 94% की संवेदनशीलता हासिल की, जो शुरुआती निदान के लिए इसकी क्षमता को उजागर करता है।
इसके अतिरिक्त, भारतीय चिकित्सा अनुसंधान परिषद (आईसीएमआर) द्वारा किए गए शोध में तपेदिक के निदान में एआई की क्षमता का प्रदर्शन किया गया है। छाती के एक्स-रे और सीटी स्कैन की जांच करके, एआई एल्गोरिदम उच्च सटीकता के साथ तपेदिक का पता लगा सकता है, जिससे प्रारंभिक हस्तक्षेप और बेहतर उपचार परिणाम प्राप्त हो सकते हैं।
एक अन्य नोट पर, नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन में प्रकाशित एक अध्ययन जिसका नाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल्स इन द डायग्नोसिस ऑफ एडल्ट-ऑनसेट डिमेंशिया डिसऑर्डर है, से पता चलता है कि चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई) के साथ एआई का जुड़ाव विशेष रूप से विभिन्न की नैदानिक सटीकता में सुधार के लिए उपयोगी है। डिमेंशिया प्रकार। एमआरआई के संयोजन में एआई तकनीकों के अनुप्रयोग से नैदानिक सटीकता में उल्लेखनीय सुधार हुआ है, जो 73.3% से लेकर 99% तक है। इन निष्कर्षों से संकेत मिलता है कि पारंपरिक एमआरआई तकनीकों के साथ एआई को एकीकृत करने से मनोभ्रंश विकारों का अधिक सटीक और शीघ्र निदान संभव हो सकता है।
शोधकर्ताओं ने एआई मॉडल भी विकसित किए हैं जो व्यक्तियों में दिल की विफलता के जोखिम की भविष्यवाणी कर सकते हैं। ये मॉडल दिल की विफलता के विकास के उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, चिकित्सा इमेजिंग, प्रयोगशाला के परिणाम और रोगी जनसांख्यिकी सहित विभिन्न डेटा स्रोतों का विश्लेषण करते हैं। कार्डियक एमआरआई और सीटी स्कैन जैसे कार्डियक इमेजिंग तौर-तरीकों के विश्लेषण को बढ़ाने के लिए एआई को नियोजित किया गया है।
इन आशाजनक निष्कर्षों के बावजूद, भारत ने अभी तक शुरुआती बीमारी का पता लगाने में एआई की विशाल क्षमता का पूरी तरह से उपयोग नहीं किया है। स्वास्थ्य देखभाल में एआई पर NAMS टास्क फोर्स की रिपोर्ट भारत की स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली के भीतर कई चुनौतियों पर प्रकाश डालती है। इनमें बढ़ती उम्रदराज आबादी, स्वास्थ्य देखभाल तक सीमित पहुंच, पुरानी रिकॉर्ड रखने वाली प्रणालियां, असंगत स्वास्थ्य देखभाल गुणवत्ता और कुशल स्वास्थ्य देखभाल कर्मियों की कमी शामिल हैं। प्रारंभिक बीमारी का पता लगाने में एआई का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए इन चुनौतियों का समाधान किया जाना चाहिए।
मजबूत डिजिटल बुनियादी ढांचे को मजबूत करने के अलावा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए नीति आयोग की राष्ट्रीय रणनीति देश में एआई की शक्ति का पूरी तरह से उपयोग करने की दिशा में काम कर रही है। साथ ही, मेरा मानना है कि अगर सरकार मरीजों की गोपनीयता और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए संस्थानों के बीच स्वास्थ्य देखभाल डेटा साझा करने को प्रोत्साहित करती है तो यह राष्ट्रीय आबादी के सर्वोत्तम हित में होगा। डेटा संग्रह, भंडारण और इंटरऑपरेबिलिटी के लिए मानक स्थापित करने से विविध डेटासेट के एकीकरण की सुविधा मिलेगी, जिससे अधिक व्यापक और प्रतिनिधि एआई मॉडल सक्षम होंगे।
साथ ही, एआई और स्वास्थ्य देखभाल दोनों में अनुभव के साथ एक कार्यबल बनाने के लिए कौशल विकास कार्यक्रमों में निवेश करने का यह सही समय है। कौशल अंतर को पाटने के लिए पहल में प्रशिक्षण कार्यक्रम, कार्यशालाएं और शैक्षणिक संस्थानों और उद्योग भागीदारों के बीच सहयोग शामिल हो सकते हैं। एक कुशल कार्यबल का निर्माण भारत को उसकी एआई यात्रा में एक लंबा रास्ता तय कर सकता है।
सार्वजनिक-निजी भागीदारी नवाचार, ज्ञान साझा करने और एआई-संचालित समाधानों के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। साझा विशेषज्ञता और संसाधनों का लाभ उठाकर, हम प्रगति में तेजी ला सकते हैं और उन बाधाओं को दूर कर सकते हैं जो शुरुआती बीमारी का पता लगाने में बाधा डालती हैं। जी20 स्वास्थ्य देखभाल शिखर सम्मेलन भी, मेरे विचार से, शुरुआती बीमारी का पता लगाने में एआई के उपयोग के मामलों पर चर्चा करने का एक शानदार अवसर है।
मेरा मानना है कि जागरूकता फैलाना यहां महत्वपूर्ण है। सरकार को स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों, नीति निर्माताओं और आम जनता को लक्षित करके जागरूकता अभियान चलाना चाहिए। बीमारी का पता लगाने में एआई के लाभों और सीमाओं के बारे में हितधारकों को शिक्षित करने से स्वीकृति को बढ़ावा मिलेगा और स्वास्थ्य देखभाल पारिस्थितिक तंत्र में इसके एकीकरण की सुविधा होगी।
शुरुआती बीमारी का पता लगाने में एआई की क्षमता काफी आशाजनक है। डेटा एक्सेसिबिलिटी, हेल्थ केयर इंफ्रास्ट्रक्चर, एथिकल फ्रेमवर्क, वर्कफोर्स ट्रेनिंग और वैलिडेशन से संबंधित चुनौतियों का समाधान करके भारत एआई द्वारा लाई गई हेल्थ केयर क्रांति को अपना सकता है। सही दृष्टिकोण के साथ, एआई द्वारा संचालित रोग का शीघ्र पता लगाने से रोगी के परिणामों में सुधार हो सकता है, स्वास्थ्य देखभाल का बोझ कम हो सकता है और भारत के लिए एक स्वस्थ भविष्य हो सकता है।
यह लेख शिबू विजयन, चिकित्सा निदेशक, ग्लोबल हेल्थ, Qure.ai द्वारा लिखा गया है।
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