An Analysis of Artificial Intelligence Adoption in NIH-Funded Research
यह शोध पत्र 2025 के 58,746 एनआईएच (NIH)-वित्तपोषित बायोमेडिकल प्रोजेक्ट्स का एक ह्यूमन-इन-द-लूप एलएलएम (LLM) पद्धति के माध्यम से विश्लेषण करता है जो यह प्रकट करता है कि जबकि एआई (AI) पोर्टफोलियो का 15.9% हिस्सा है और इसमें फंडिंग प्रीमियम है, यह अनुसंधान-से-परिनियोजन अंतराल (research-to-deployment gap) से ग्रस्त है और स्वास्थ्य विषमताओं के अनुसंधान का गंभीर रूप से कम प्रतिनिधित्व करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि नेशनल インスティट्यूट्स ऑफ हेल्थ (NIH) एक विशाल, हलचल भरी निर्माण कंपनी (construction company) है, जो मानव स्वास्थ्य के भविष्य का निर्माण करने के लिए जिम्मेदार है। हर साल, वे हजारों अलग-अलग टीमों (शोधकर्ताओं) को नए उपकरण बनाने, इलाज खोजने और बीमारियों को समझने के लिए अरबों डॉलर देते हैं।
काफी समय से, इस कंपनी ने एक नए, अत्यंत बुद्धिमान फोरमैन (foreman): आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को काम पर रखा है।
यह शोध पत्र उस निर्माण कंपनी के एक विशाल ऑडिट (audit) की तरह है। लेखकों ने एक विशेष प्रकार के AI (जिसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल कहा जाता है) का उपयोग किया ताकि 58,746 विभिन्न परियोजनाओं के ब्लूप्रिंट को पढ़ा जा सके और यह पता लगाया जा सके कि AI का उपयोग कितना किया जा रहा है, कहाँ किया जा रहा है, और कहाँ इसे अनदेखा किया जा रहा है।
उनके निष्कर्षों का विवरण यहाँ दिया गया है, जिसमें रोजमर्रा के उदाहरणों का उपयोग किया गया है:
1. "AI प्रीमियम" (यह लोकप्रिय और महंगा है)
निष्कर्ष: सभी NIH परियोजनाओं में से लगभग 16% में अब AI शामिल है।
उदाहरण: कल्पना कीजिए कि आप एक किराने की दुकान पर जाते हैं और पाते हैं कि शेल्फ पर मौजूद हर 6 वस्तुओं में से 1 वस्तु "स्मार्ट फूड" है। इससे भी दिलचस्प बात यह है कि "स्मार्ट फूड" वाली वस्तुओं की कीमत सामान्य भोजन की तुलना में 13% अधिक है।
इसका अर्थ है: AI एक हॉट कमोडिटी है। NIH इसके लिए अतिरिक्त भुगतान करने को तैयार है क्योंकि उनका मानना है कि यह कठिन समस्याओं को हल करने की कुंजी है। यह अब कोई छोटा प्रयोग नहीं रह गया है; यह बजट का एक प्रमुख हिस्सा है।
2. "शानदार मोहल्ले" बनाम "भूले हुए रास्ते"
निष्कर्ष: AI का पैसा मुख्य रूप से कैंसर, बुढ़ापा (Aging), और मानसिक स्वास्थ्य में केंद्रित है। हालांकि, स्वास्थ्य असमानताओं (Health Disparities) (वंचित समुदायों, अल्पसंख्यकों और ग्रामीण क्षेत्रों की मदद करने) पर शोध को केवल 5.7% AI फंडिंग मिलती है।
उदाहरण: NIH के बजट को एक शहर के योजनाकार (city planner) के रूप में सोचें जो हाई-टेक, सेल्फ-ड्राइविंग बस लेन बनाने का निर्णय ले रहा है।
- उन्होंने समृद्ध और अच्छी तरह से जुड़े मोहल्लों (कैंसर और बुढ़ापा अनुसंधान) में विशाल, चमकदार बस लेन बनाईं।
- लेकिन वे गरीब, ग्रामीण या अल्पसंख्यक मोहल्लों (स्वास्थ्य असमानता) में कोई लेन बनाना पूरी तरह से भूल गए।
समस्या: भले ही NIH कहता है, "हम सभी की समान रूप से मदद करना चाहते हैं," लेकिन AI उपकरण मुख्य रूप से उन लोगों के लिए बनाए जा रहे हैं जिनके पास पहले से ही सबसे अच्छा डेटा और बुनियादी ढांचा है। जिन लोगों को मदद की सबसे अधिक आवश्यकता है, उन्हें पीछे छोड़ दिया गया है।
3. "खिलौना फैक्ट्री" बनाम "असली दुनिया"
निष्कर्ष: 79% AI परियोजनाएं अभी भी "अनुसंधान और विकास" (R&D) के चरण में हैं। केवल 14.7% वास्तव में अस्पतालों या क्लीनिकों में उपयोग की जा रही हैं।
उदाहरण: एक खिलौना फैक्ट्री की कल्पना करें जो अद्भुत, भविष्य के रोबोट बना रही है।
- इन रोबोटों में से 79% एक गोदाम में रखे हुए हैं, लैब में परीक्षण किए जा रहे हैं, या उनकी बैटरी चार्ज की जा रही है। वे शानदार हैं, लेकिन वे अभी बच्चों के साथ खेल नहीं रहे हैं।
- केवल 15% रोबोट वास्तव में वास्तविक काम करने के लिए स्कूलों और घरों में भेजे गए हैं।
समस्या: यहाँ एक बहुत बड़ा "ट्रांसलेशन गैप" (translation gap) है। हम AI बनाने में तो माहिर हैं, लेकिन हम इसे लैब से निकालकर डॉक्टर के पास पहुँचाने में बहुत खराब हैं, जहाँ यह वास्तव में जीवन बचा सके।
4. "क्लबहाउस" और "कनेक्टर्स"
निष्कर्ष: शोधकर्ताओं ने पाया कि विश्वविद्यालय आपस में मिलकर बहुत करीबी समूहों में काम कर रहे हैं। कुछ बड़े विश्वविद्यालय (जैसे जॉन्स हॉपकिन्स और यूनिवर्सिटी ऑफ मिनेसोटा) वे "क्लबहाउस" हैं जहाँ अधिकांश काम होता है। कुछ अन्य स्कूल "कनेक्टर्स" (पुल) के रूप में कार्य करते हैं जो इन समूहों को आपस में जोड़ते हैं।
उदाहरण: अनुसंधान की दुनिया को एक विशाल पार्टी में सोशल नेटवर्क की तरह सोचें।
- अधिकांश लोग अपने सबसे अच्छे दोस्तों के साथ छोटे, घनिष्ठ समूहों में घूम रहे हैं (द "क्लबहाउस")।
- केवल कुछ ही लोग ("कनेक्टर्स") हैं जो अलग-अलग समूहों के बीच हाथ मिलाते हुए घूम रहे हैं।
समस्या: यदि आप "क्लबहाउस" के लोकप्रिय बच्चों में से नहीं हैं या "कनेक्टर्स" में से नहीं हैं, तो पार्टी में आमंत्रित होना बहुत कठिन है। छोटे विश्वविद्यालय या कम समृद्ध क्षेत्रों के विश्वविद्यालयों के लिए इन महत्वपूर्ण AI सहयोगों में शामिल होना मुश्किल हो सकता है।
5. "जादुई जासूस" (इंसान + AI टीम वर्क)
निष्कर्ष: लेखकों ने केवल AI को अनुमान लगाने के लिए नहीं छोड़ा। उन्होंने एक "ह्यूमन-इन-द-लूप" (Human-in-the-Loop) पद्धति का उपयोग किया।
उदाहरण: कल्पना कीजिए कि आप मेल (चिट्ठियों) के एक विशाल ढेर को छाँटने की कोशिश कर रहे हैं।
- यदि आप केवल एक रोबोट से छाँटने के लिए कहते हैं, तो वह भ्रमित होकर "क्रोनिक पेन" (पुरानी पीड़ा) के बारे में एक पत्र को एक सामान्य "अन्य" (Other) ढेर में डाल सकता है।
- इस अध्ययन में, AI ने भारी काम किया (58,000 पत्रों को छाँटना), लेकिन एक मानव जासूस ने "अन्य" ढेर की जाँच करने के लिए हस्तक्षेप किया।
- परिणाम: मानव जासूस को छिपे हुए रत्न मिले! उन्होंने महसूस किया कि "क्रोनिक पेन", "अल्कोहल उपयोग विकार" और "ऑटोइम्यून रोग" वास्तव में बहुत बड़ी श्रेणियाँ थीं जिन्हें मानक प्रणाली ने "अन्य" लेबल के नीचे छिपा दिया था।
सबक: AI तेज़ है, लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI महत्वपूर्ण और सूक्ष्म कहानियों को न चूक जाए, मनुष्यों की आवश्यकता होती है।
मुख्य निष्कर्ष (The Big Takeaway)
यह शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि जबकि NIH AI उपकरणों को खरीदने में बहुत अच्छा काम कर रहा है, उन्हें तीन चीजों को ठीक करने की आवश्यकता है:
- धन का प्रसार करें: केवल कैंसर और बुढ़ापे के लिए AI बनाना बंद करें; उन समुदायों के लिए भी इसे बनाएं जिन्हें वर्तमान में अनदेखा किया जा रहा है।
- काम पूरा करें: केवल लैब में रोबोट बनाना बंद करें; उन्हें अस्पतालों में पहुँचाएँ ताकि वे वास्तव में मरीजों की मदद कर सकें।
- दरवाजे खोलें: यह सुनिश्चित करें कि छोटे विश्वविद्यालय और विविध समूह "क्लबहाउस" में शामिल हो सकें ताकि बेहतरीन विचार केवल कुछ ही जगहों तक सीमित न रह जाएं।
संक्षेप में: हमारे पास तकनीक है, लेकिन हमें इस बारे में अधिक स्मार्ट होने की आवश्यकता है कि इसका उपयोग कौन कर सकता है और कहाँ।
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