कल्पना कीजिए कि आप मौसम की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। आप पूरे ग्रह के औसत तापमान को देख सकते हैं और अनुमान लगा सकते हैं कि कल आपके शहर में मौसम कैसा रहेगा। आज डॉक्टर हृदय रोग का इलाज इसी तरह करते हैं: वे यह अनुमान लगाने के लिए हजारों लोगों पर आधारित बड़े चार्टों का उपयोग करते हैं कि आपके साथ क्या हो सकता है। लेकिन आप एक औसत व्यक्ति नहीं हैं; आपका हृदय एक अद्वितीय, जटिल मशीन है जिसकी अपनी विशिष्टताएं, इतिहास और शैली है। अब, कल्पना कीजिए कि यदि आप अपने दिल की एक सटीक, आभासी प्रतिलिपि कंप्यूटर के भीतर बना सकें। यह प्रतिलिपि केवल वहां बैठी नहीं रहेगी; यह आपके वास्तविक हृदय से सीखेगी, और हर बार जब आप अपनी नाड़ी या एमआरआई (MRI) लेते हैं, तो खुद को अपडेट करेगी। यह एक "डिजिटल ट्विन" (Digital Twin) का सपना है। यह एक वीडियो गेम पात्र की तरह है जो वास्तव में आप है, जिससे डॉक्टरों को वास्तविक हृदय को छूने से पहले आभासी संस्करण पर उपचारों का परीक्षण करने की अनुमति मिलती है। बड़ा सवाल जो वैज्ञानिक पूछ रहे हैं वह यह है: हम इस आभासी हृदय को कैसे बनाएं ताकि यह उपयोगी होने के लिए पर्याप्त तेज़, विश्वसनीय होने के लिए पर्याप्त सटीक और मानव जीव विज्ञान की जटिल वास्तविकता को समझने के लिए पर्याप्त स्मार्ट हो?

यह शोध पत्र, जिसे इमैनुएल ल्वेले और फ्रांसिस चिकवेटो द्वारा लिखा गया है, इन आभासी हृदों को बनाने के लिए एक मार्गदर्शिका है। लेखक इन डिजिटल ट्विन को चलाने के लिए उपयोग किए जाने वाले विभिन्न "इंजनों" का अन्वेषण करते हैं, जिसमें पुराने भौतिकी-आधारित (physics-based) मॉडलों की तुलना नए चमकदार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उपकरणों से की गई है। वे केवल विकल्पों की सूची नहीं बनाते; वे एक मैकेनिक की तरह कार्य करते हैं जो अलग-अलग कारों से भरे गैरेज का निरीक्षण कर रहा है, यह बताते हुए कि कौन सी तेज़ लेकिन नाजुक है, कौन सी धीमी लेकिन विश्वसनीय है, और कौन सी काम के लिए एक आदर्श हाइब्रिड हो सकती है।

पत्र में पाया गया है कि जबकि पुराने "भौतिकी-आधारक" मॉडल एक कुशल घड़ीसाज़ की तरह हैं—वे समझते हैं कि हर गियर और स्प्रिंग कैसे काम करता है—वे अविश्वसनीय रूप से धीमे हैं और उन्हें चलाने के लिए सटीक जानकारी की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, नए "डेटा-संचालित" AI मॉडल एक रेस कार की तरह हैं: वे बहुत तेज़ हैं और अनुभव से सीख सकते हैं, लेकिन कभी-कभी वे सड़क से उतर जाते हैं क्योंकि वे भौतिकी के नियमों को वास्तव में नहीं समझते हैं। लेखक सुझाव देते हैं कि आगे का रास्ता एक को चुनने में नहीं है, बल्कि "हाइब्रिड" ट्विन बनाने में है। ये नए मॉडल AI की गति को भौतिकी के सुरक्षा नियमों के साथ मिलाने का प्रयास करते हैं। वे यह भी रेखांकित करते हैं कि हमारे पास बेहतरीन विचार हैं, फिर भी हमें इन डिजिटल ट्विन को हर अस्पताल में उपयोग करने योग्य बनाने से पहले एक लंबा रास्ता तय करना है, क्योंकि हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि वे सुरक्षित, निष्पक्ष और वास्तविक मानव शरीर के जटिल, शोर वाले डेटा को संभालने में सक्षम हों।

पुराना तरीका: द मास्टर क्लॉकमेकर (कुशल घड़ीसाज़)

लंबे समय तक, वैज्ञानिकों ने शुद्ध भौतिकी का उपयोग करके डिजिटल हृदय बनाने का प्रयास किया। इसे एक घड़ीसाज़ के रूप में सोचें जो जानता है कि घड़ी में प्रत्येक गियर, स्प्रिंग और पेंडुलम कैसे परस्पर क्रिया करता है। ये मॉडल जटिल गणितीय समीकरणों (जैसे तरल प्रवाह और बिजली के नियम) का उपयोग करते हैं ताकि यह सिम्युलेट किया जा सके कि रक्त कैसे बहता है या हृदय की मांसपेशियां कैसे सिकुड़ती हैं।

पत्र बताता है कि ये मॉडल इसलिए अच्छे हैं क्योंकि वे "व्याख्या योग्य" (interpretable) हैं। यदि मॉडल कुछ अजीब भविष्यवाणी करता है, तो आप इसे गणित के किसी विशिष्ट गियर या स्प्रिंग तक ट्रैक कर सकते हैं। हालाँकि, वे अविश्वसनीय रूप से धीमे भी हैं। केवल एक परिदृश्य के लिए सिमुलेशन चलाने में घंटों या दिनों लग सकते हैं। यह हर मरीज के लिए हाथ से घड़ी बनाने की कोशिश करने जैसा है; यह व्यस्त अस्पताल में उपयोगी होने के लिए बहुत धीमा है। इसके अलावा, इन मॉडलों को काम करने के लिए सटीक, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। यदि डेटा अव्यवस्थित है या उसके हिस्से गायब हैं, तो घड़ीसाज़ भ्रमित हो जाता है और मॉडल टूट जाता है।

नया तरीका: द फास्ट लर्नर (तेज़ शिक्षार्थी)

फिर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आया। यदि भौतिकी मॉडल सावधान घड़ीसाज़ हैं, तो AI मॉडल एक सुपर-फास्ट प्रशिक्षु की तरह हैं जो हजारों घड़ियों को बनते हुए देखकर सीखता है। ये मॉडल, जिन्हें अक्सर "मशीन लर्निंग" या "डीप लर्निंग" कहा जाता है, भौतिकी के नियमों को जानने की आवश्यकता नहीं रखते; वे बस भारी मात्रा में डेटा देखते हैं और पैटर्न का पता लगाते हैं।

पत्र नोट करता है कि ये AI मॉडल गति के मामले में शानदार हैं। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, वे पलक झपकते ही भविष्यवाणियां कर सकते हैं। वे अव्यवस्थित डेटा को संभालने में भी बहुत अच्छे हैं। लेकिन एक पेंच है: वे "ब्लैक बॉक्स" हैं। आप हमेशा यह नहीं बता सकते कि उन्होंने भविष्यवाणी क्यों की। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि वे कभी-कभी भौतिकी के नियमों को तोड़ देते हैं। एक AI यह भविष्यवाणी कर सकता है कि रक्त उल्टा बह रहा है या हृदय बिना बिजली के धड़क रहा है, सिर्फ इसलिए क्योंकि उसने डेटा में एक अजीब पैटर्न देखा था। लेखक चेतावनी देते हैं कि केवल इन मॉडलों पर भरोसा करना जोखिम भरा है क्योंकि वे तब विफल हो सकते हैं जब वे ऐसे मरीज को देखते हैं जिसे उन्होंने पहले नहीं "देखा" है।

स्वीट स्पॉट: द हाइब्रिड इंजन (हाइब्रिड इंजन)

तो, समाधान क्या है? पत्र सुझाव देता है कि भविष्य "हाइब्रिड" मॉडलों में निहित है। कल्पना कीजिए कि एक कार है जिसमें एक शक्तिशाली इंजन (AI) है लेकिन उसे एक सख्त जीपीएस सिस्टम द्वारा निर्देशित किया जाता है जो भौतिकी के नियमों (नियमों) को जानता है।

लेखक इन हाइब्रिड्स के दो मुख्य प्रकारों पर चर्चा करते हैं:

1. फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स (PINNs): ये AI मॉडल हैं जिन्हें सीखते समय भौतिकी के नियमों का पालन करने के लिए मजबूर किया जाता है। यह प्रशिक्षु को यह सिखाने जैसा है कि वे जो कुछ भी देखें, पानी ऊपर की ओर नहीं बह सकता। यह उन्हें डेटा कम होने पर भी सटीक रहने में मदद करता है।
2. ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs): हृदय और रक्त वाहिकाएं सड़कों और चौराहों के एक विशाल नेटवर्क की तरह हैं। GNNs इन नेटवर्कों को समझने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। पूरे हृदय को एक द्रव्यमान (blob) के रूप में देखने के बजाय, वे देखते हैं कि विभिन्न भाग (नोड्स) एक दूसरे से कैसे जुड़ते हैं (एजेस)। यह इस बात को मॉडल करने के लिए एकदम सही है कि एक धमनी में रुकावट दूसरी धमनी के प्रवाह को कैसे प्रभावित करती है।

पत्र पाता है कि ये हाइब्रिड दृष्टिकोण सबसे आशाजनक हैं क्योंकि वे दोनों तरफ का सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करने का प्रयास करते हैं: AI की गति और भौतिकी की विश्वसनीयता। हालाँकि, वे अभी भी प्रगति पर हैं। लेखक बताते हैं कि इन मॉडलों का अभी भी सिमुलेशन में परीक्षण किया जा रहा है और उन्होंने अभी तक हर अस्पताल में वास्तविक समय के उपयोग के लिए पर्याप्त तेज़ होने की समस्या को पूरी तरह से हल नहीं किया है।

बाधाएं: हम अभी इनका उपयोग क्यों नहीं कर सकते

इन शानदार नए उपकरणों के बावजूद, पत्र बहुत स्पष्ट है कि हम अभी वहां नहीं पहुंचे हैं। कई बड़ी बाधाएं हैं:

• "ब्लैक बॉक्स" की समस्या: डॉक्टरों को कंप्यूटर पर भरोसा करने की आवश्यकता है। यदि एक AI कहता है, "इस मरीज को सर्जरी की आवश्यकता है," लेकिन यह नहीं समझा सकता कि क्यों, तो डॉक्टर शायद उनकी बात नहीं सुनेंगे। पत्र इस बात पर जोर देता है कि हमें ऐसे मॉडलों की आवश्यकता है जो अपने तर्क को समझा सकें।
• डेटा की समस्या: इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए, हमें बहुत सारे डेटा की आवश्यकता है। लेकिन रोगी का डेटा अक्सर अव्यवस्थित, अधूरा या निजी होता है। पत्र नोट करता है कि यदि हम केवल एक प्रकार के अस्पताल के डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, तो यह दूसरे प्रकार के अस्पताल के मरीजों के लिए काम नहीं कर सकता है।
• सुरक्षा जांच: इससे पहले कि एक डिजिटल ट्विन का उपयोग वास्तविक व्यक्ति पर किया जा सके, इसे सख्त सुरक्षा परीक्षणों से गुजरना होगा। पत्र उल्लेख करता है कि हमें यह साबित करने की आवश्यकता है कि ये मॉडल न केवल औसत व्यक्ति के लिए, बल्कि आपके लिए भी सटीक हैं। इसमें यह जांचना शामिल है कि क्या मॉडल विभिन्न उम्र, शरीर के प्रकार और बीमारियों के लिए काम करता है।
• "अनिश्चितता" का कारक: पत्र इस बात पर जोर देता है कि हमें यह जानने की आवश्यकता है कि मॉडल कितना निश्चित है। यदि कोई मॉडल दिल के दौरे की भविष्यवाणी करता है, तो उसे यह भी कहना चाहिए, "मैं 90% निश्चित हूँ," या "मैं केवल 50% निश्चित हूँ।" यदि वह ऐसा नहीं करता है, तो डॉक्टर खतरनाक गलतियाँ कर सकते हैं।

भविष्य: क्लिनिक के लिए एक रोडमैप

पत्र एक पथ रूपरेखा प्रस्तुत करते हुए समाप्त होता है। यह सुझाव देता है कि हमें "मॉड्यूलर" ट्विन बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए—जहाँ हृदय के विभिन्न हिस्सों को विभिन्न उपकरणों द्वारा मॉडल किया जाता है, और वे सभी एक दूसरे से बात करते हैं। उदाहरण के लिए, रक्त प्रवाह वाला हिस्सा एक तेज़ AI मॉडल का उपयोग कर सकता है, जबकि हृदय की मांसपेशी वाला हिस्सा एक सावधान भौतिकी मॉडल का उपयोग कर सकता है।

लेखक बेहतर नियमों और विनियमों की आवश्यकता पर भी प्रकाश डालते हैं। जिस तरह हमारे पास पुलों और विमानों के निर्माण के लिए नियम हैं, हमें डिजिटल हृदय बनाने के लिए भी नियमों की आवश्यकता है। वे इंजीनियरों, डॉक्टरों और नियामकों के बीच अधिक सहयोग का आह्वान करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि ये उपकरण सुरक्षित, निष्पक्ष और वास्तविक दुनिया के लिए तैयार हैं।

संक्षेप में, यह पत्र कार्डियोवैस्कुलर डिजिटल ट्विन्स के वर्तमान परिदृश्य का एक मानचित्र है। यह हमें बताता है कि जबकि हमारे पास AI और भौतिकी मॉडल जैसे अद्भुत उपकरण हैं, असली जादू तब होता है जब हम उन्हें मिलाते हैं। एक शानदार कंप्यूटर सिमुलेशन से लेकर अस्पताल में जीवन बचाने वाले उपकरण तक की यात्रा लंबी और चुनौतियों से भरी है, लेकिन लेखकों का मानना है कि यह एक ऐसी यात्रा है जो की जानी चाहिए। लक्ष्य केवल एक बेहतर कंप्यूटर मॉडल बनाना नहीं है; यह हर अद्वितीय मानव हृदय की देखभाल करने का एक बेहतर तरीका बनाना है।