A Bibliometric Analysis of Artificial Intelligence Applications in Infectious Diseases: A Decade of Research (2016–2025)
2016 से 2025 तक के 1,252 लेखों का यह बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण संक्रामक रोगों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुप्रयोगों पर अनुसंधान में एक घातांकीय वृद्धि को प्रकट करता है, जो मुख्य रूप से कोविड-19 महामारी द्वारा संचालित है और तेजी से एंटीमाइक्रोबियल प्रतिरोध निगरानी और सेप्सिस भविष्यवाणी जैसे नैदानिक हॉटस्पॉट पर केंद्रित हो रहा है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://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 संक्रामक रोगों (जैसे फ्लू, तपेदिक, या सेप्सिस) की दुनिया एक विशाल, अराजक पुस्तकालय है। वर्षों से, डॉक्टर और वैज्ञानिक मरीजों को ठीक करने के लिए सही किताबें खोजने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन यह पुस्तकालय हर दिन बड़ा होता जा रहा है, और किताबें जटिल भाषाओं में लिखी जा रही हैं।
यह शोध पत्र एक मानचित्रकार (mapmaker) की तरह है जिसने इस पुस्तकालय का एक दशक लंबा दौरा (2016 से 2025 तक) करने का निर्णय लिया ताकि यह देख सके कि एक नया उपकरण—आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)—उत्तरों की खोज करने के हमारे तरीके को कैसे बदल रहा है। हर एक किताब को पढ़ने के बजाय, लेखकों ने एक "गिनती करने वाली मशीन" (बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषण) का उपयोग किया ताकि 1,252 विशिष्ट शोध पत्रों के माध्यम से बड़ी तस्वीर को समझा जा सके।
यहाँ उन्होंने क्या पाया, जिसे सरल भाषा में समझाया गया है:
1. रुचि का विस्फोट
दौरे के पहले कुछ वर्षों के दौरान (2016-2018), पुस्तकालय का AI अनुभाग शांत था। लेकिन फिर, कुछ हुआ: COVID-19 महामारी। यह ऐसा था जैसे अचानक आए एक तूफान ने पुस्तकालय के दरवाजे उखाड़ दिए हों।
- विकास: तूफान से पहले, यहाँ बहुत कम शोध पत्र थे। 2025 तक, शोध पत्रों की संख्या 2016 की तुलना में 30 गुना अधिक हो गई है।
- दौड़: इस पूरे दशक के लगभग 85% शोध पिछले पांच वर्षों में ही हुए हैं। यह ऐसा है जैसे अचानक सभी को एहसास हुआ हो, "हमें इन बीमारियों से लड़ने के लिए AI का उपयोग करने की आवश्यकता है, और हमें इसे अभी करना होगा।"
2. काम कौन कर रहा है?
यदि यह शोध एक वैश्विक रिले रेस होती, तो दो धावक स्पष्ट रूप से आगे चल रहे हैं:
- संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन: ये दोनों देश सबसे तेज़ दौड़ रहे हैं। इन्होंने सबसे अधिक शोध पत्र लिखे हैं और ये अन्य देशों के साथ विचार साझा करने के लिए सबसे अधिक हाथ मिला रहे हैं।
- शीर्ष संस्थान: हार्वर्ड यूनिवर्सिटी वह टीम है जिसके पास सबसे अधिक धावक हैं, लेकिन जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी के पास वे धावक हैं जिन्हें उनके काम के लिए सबसे अधिक ध्यान (साइटेशन) मिल रहा है।
- सरप्राइज स्टार: हालांकि भारत ने सबसे अधिक शोध पत्र नहीं लिखे, लेकिन उनके शोध पत्रों को प्रति पेपर सबसे अधिक ध्यान मिला। यह ऐसा है जैसे उन्होंने कम किताबें लिखीं, लेकिन जो भी लिखीं, वे 'बेस्टसेलर' रहीं।
3. अनुसंधान के नौ "पड़ोस" (Neighborhoods)
लेखकों ने शोध को नौ अलग-अलग "पड़ोसों" या समूहों में वर्गीकृत करने के लिए एक विशेष लेंस का उपयोग किया। कल्पना कीजिए कि ये पुस्तकालय के अलग-अलग कमरे हैं जहाँ लोग विशिष्ट समस्याओं पर काम कर रहे हैं:
- "प्रारंभिक चेतावनी" वाला कमरा (The "Early Warning" Room): यह सबसे बड़ा कमरा है। यहाँ लोग बीमारियों के फैलने का पता लगाने से पहले ही सोशल मीडिया और बिग डेटा की निगरानी करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं, जो वायरस के लिए मौसम के पूर्वानुमान जैसा है।
- "सुपरबग्स" वाला कमरा (The "Superbugs" Room): यह अभी बहुत चर्चित क्षेत्र है। वैज्ञानिक AI का उपयोग यह समझने के लिए कर रहे हैं कि बैक्टीरिया एंटीबायोटिक दवाओं के प्रति कैसे प्रतिरोधी (resistant) हो रहे हैं (जैसे जब एक ताले का आकार बदल जाता है और चाबी अब फिट नहीं बैठती)। वे उन तालों को खोलने के नए तरीके खोजने की कोशिश कर रहे हैं।
- "सेप्सिस" वाला कमरा (The "Sepsis" Room): सेप्सिस संक्रमण के प्रति एक जानलेवा प्रतिक्रिया है। शोधकर्ता AI "गार्ड डॉग्स" बना रहे हैं जो मरीजों में सेप्सिस को मानव डॉक्टर के नोटिस करने से घंटों पहले सूंघ सकते हैं, जिससे संभावित रूप से जीवन बचाया जा सकता है।
- "महामारी" वाला कमरा (The "Pandemic" Room): यह कमरा COVID-19 संकट के दौरान बनाया गया था। यह मॉडलों से भरा है जो यह अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं कि वायरस कितनी तेजी से फैलेगा, जैसे जंगल में आग की लपटों को ट्रैक करना।
- "क्लासिक बीमारियाँ" वाला कमरा (The "Classic Diseases" Room): इस कमरे में HIV, तपेदिक (Tuberculosis) और मलेरिया पर निरंतर कार्य चल रहा है। ये नई समस्याएँ नहीं हैं, लेकिन AI उन्हें तेजी से निदान करने में मदद कर रहा है, खासकर उन जगहों पर जहाँ डॉक्टरों की कमी है।
- "एक्स-रे" वाला कमरा (The "X-Ray" Room): यहाँ, कंप्यूटर चेस्ट एक्स-रे देखकर तपेदिक (Tuberculosis) का पता लगाना सीख रहे हैं, जो एक ऐसे सुपर-रेडियोलॉजिस्ट की तरह काम करते हैं जो कभी थकता नहीं।
- "व्याख्यात्मक" वाला कमरा (The "Explainable" Room): एक नया क्षेत्र जहाँ वैज्ञानिक AI को "मानव भाषा" बोलना सिखाने की कोशिश कर रहे हैं। केवल उत्तर देने के बजाय, वे चाहते हैं कि AI यह भी समझाए कि उसने वह निर्णय क्यों लिया, ताकि डॉक्टर उस पर भरोसा कर सकें।
4. आगे क्या है?
यह मानचित्र दिखाता है कि यह क्षेत्र तेजी से आगे बढ़ रहा है। वर्तमान में सबसे बड़े रुझान हैं:
- सुपरबग्स से लड़ना: एंटीबायोटिक प्रतिरोध को संभालने के बेहतर तरीके खोजना।
- ICU में जीवन बचाना: सेप्सिस का जल्दी पता लगाने के लिए AI का उपयोग करना।
निष्कर्ष (The Bottom Line)
यह शोध पत्र हमें यह नहीं बताता कि AI ने पहले ही सभी को ठीक कर दिया है। इसके बजाय, यह दिखाता है कि नींव रखी जा रही है। दुनिया ने महसूस किया है कि संक्रामक रोगों के लिए AI एक शक्तिशाली उपकरण है। यह मानचित्र हमें दिखाता है कि निर्माता कहाँ काम कर रहे हैं, निर्माण दल का नेतृत्व कौन कर रहा है, और किन कमरों (जैसे सेप्सिस और एंटीबायोटिक प्रतिरोध) पर सबसे अधिक ध्यान दिया जा रहा है।
लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि अभी भी बहुत काम किया जाना बाकी है, लेकिन AI अब केवल एक विज्ञान प्रयोग नहीं है; यह भविष्य में संक्रमणों से लड़ने के लिए डॉक्टरों द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूलकिट का एक स्थायी और आवश्यक हिस्सा बनता जा रहा है।
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