Intelligent Healthcare: AI and Machine Learning in Diagnosis, Precision Medicine, and the Pursuit of Explainable, Trustworthy Clinical Systems

आज के अस्पतालों में सूचनाओं की एक चौंका देने वाली मात्रा उत्पन्न होती है। हर बार जब कोई मरीज आता है, तो एक रिकॉर्ड बनाया जाता है, एक स्कैन लिया जाता है, या एक रक्त परीक्षण किया जाता है। इस डेटा में शरीर के आंतरिक भाग की छवियां, दवाओं की सूची, डॉक्टरों द्वारा लिखे गए नोट्स और यहाँ तक कि हार्ट मॉनिटरों से मिलने वाले नंबरों की धाराएं भी शामिल हैं। दशकों तक, मानव विशेषज्ञ ही इस जानकारी को छाँटने और उन पैटर्नों को खोजने में सक्षम एकमात्र लोग रहे हैं जो बीमारी का संकेत देते हैं या भविष्य की स्वास्थ्य समस्याओं की भविष्यवाणी करते हैं। लेकिन डेटा की मात्रा इतनी बढ़ गई है कि मैन्युअल समीक्षा अब पर्याप्त नहीं है। यहीं पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) की भूमिका आती है। ये ऐसे कंप्यूटर सिस्टम हैं जिन्हें कठोर नियमों का पालन करने के बजाय उदाहरणों से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्हें एक रेडियोलॉजिस्ट की तरह एक्स-रे में ट्यूमर को पहचानने या किसी मरीज के इतिहास में एक सूक्ष्म परिवर्तन को पकड़ने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है जो दिल के दौरे के आने का संकेत देता है। वादा यह है कि ये उपकरण डॉक्टरों को अधिक स्पष्ट रूप से देखने और शीघ्र कार्य करने में मदद कर सकते हैं। हालाँकि, प्रश्न अभी भी बना हुआ है: क्या इन सिस्टम्स पर इतने विश्वास के साथ उपयोग किया जा सकता है, जहाँ एक गलती जीवन की कीमत वसूल सकती है?

शोधकर्ताओं एक्ता आर. कनेरिया, मौलिक के. शाह और कृष्णा एच. सापरिया द्वारा की गई एक हालिया समीक्षा ठीक यही जांच करती है कि आज ये प्रौद्योगिकियाँ कहाँ खड़ी हैं। लेखकों ने मरीजों के साथ कोई नया प्रयोग नहीं किया; इसके बजाय, उन्होंने पिछले कुछ वर्षों के सैकड़ों मौजूदा अध्ययनों और रिपोर्टों को एकत्र और विश्लेषित किया। उनका लक्ष्य उन प्रयोगशाला प्रयोगों को अलग करना था जो कागजों पर अच्छे दिखते हैं, उन सिस्टम से जो वास्तव में वास्तविक दुनिया के चिकित्सा परिवेश में परीक्षण किए गए हैं। उन्होंने पांच विशिष्ट क्षेत्रों को देखा जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया जा रहा है: मेडिकल इमेजिंग, इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड्स, ड्रग डिस्कवरी (दवा की खोज), प्रिसिजन मेडिसिन (सटीक चिकित्सा), और रिमोट पेशेंट मॉनिटरिंग (रिमोट पेशेंट मॉनिटरिंग)। उन्होंने पाया कि यह क्षेत्र एक संक्रमण काल से गुजर रहा है। यह तकनीक निर्विवाद रूप से शक्तिशाली है और इसने पहले ही कई मामलों में पारंपरिक तरीकों की तुलना में निदान में सुधार करने और जोखिमों की भविष्यवाणी करने की क्षमता दिखाई है। फिर भी, व्यापक और विश्वसनीय उपयोग का मार्ग महत्वपूर्ण बाधाओं से अवरुद्ध है, जिसमें गोपनीयता की चिंताएं, यह समझने की कठिनाई कि कंप्यूटर अपने निष्कर्षों तक कैसे पहुँचता है, और यह जोखिम शामिल है कि सिस्टम कुछ लोगों के लिए अच्छा काम कर सकता है लेकिन दूसरों के लिए विफल हो सकता है।

मेडिकल इमेजिंग के क्षेत्र में, जैसे कि एक्स-रे और सीटी स्कैन, इस तकनीक ने सबसे दृश्य प्रगति की है। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि डीप लर्निंग सिस्टम, जो मानव मस्तिष्क के मॉडल पर आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रकार है, तस्वीरों में बीमारियों को पहचानने में असाधारण रूप से कुशल हो गए हैं। उदाहरण के लिए, ये सिस्टम अब मैमोग्राम में स्तन कैंसर की पहचान कर सकते हैं या उच्च सटीकता के साथ मस्तिष्क के ट्यूमर का पता लगा सकते हैं। वैश्विक महामारी के दौरान, चेस्ट स्कैन में विभिन्न प्रकार के निमोनिया के बीच अंतर करने में मदद करने के लिए इन उपकरणों को तेजी से तैनात किया गया था। अध्ययन बताते हैं कि जब इन सिस्टमों का सावधानीपूर्वक चुने गए, पूर्व-मौजूद छवियों पर परीक्षण किया जाता है, तो वे नब्बे प्रतिशत से अधिक की सटीकता दर प्राप्त कर सकते हैं। हालाँकि, समीक्षा एक महत्वपूर्ण अंतर को रेखांकित करती है। एक सिस्टम जो नियंत्रित परीक्षण में पूर्ण प्रदर्शन करता है, वह आवश्यक रूप से एक व्यस्त अस्पताल के लिए तैयार नहीं है। वास्तविक नैदानिक उपयोग में, सबसे सफल उपकरण वे होते हैं जो एक मानव डॉक्टर को प्रक्रिया में शामिल रखते हैं। कंप्यूटर एक संदिग्ध स्थान को चिह्नित कर सकता है, लेकिन रेडियोलॉजिस्ट को अभी भी छवि की समीक्षा करनी चाहिए और परिणाम पर हस्ताक्षर करने चाहिए, इससे पहले कि वह रोगी के रिकॉर्ड का हिस्सा बने। यह मानवीय निरीक्षण आवश्यक बना हुआ है क्योंकि कंप्यूटर को उपकरणों के अंतर या उन रोगी आबादी द्वारा मूर्ख बनाया जा सकता है जिन्हें उसने पहले कभी नहीं देखा है।

तस्वीरों के परे, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग रोगी के इतिहास के विशाल, अक्सर अव्यवस्थित रिकॉर्ड के लिए भी किया जा रहा है जिन्हें इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड कहा जाता है। इन रिकॉर्डों में लैब परिणाम, दवाओं की सूची और डॉक्टरों के हस्तलिखित नोट्स का मिश्रण होता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि मशीन लर्निंग मॉडल हृदय रोग या सेप्सिस (संक्रमण के प्रति एक घातक प्रतिक्रिया) जैसी गंभीर स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए इस डेटा को छान सकते हैं। बीस अध्ययनों की एक प्रमुख समीक्षा में, इन कंप्यूटर मॉडलों को हृदय रोग के जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने में उन मानक स्कोरिंग विधियों से बेहतर दिखाया गया था जिनका डॉक्टर वर्तमान में उपयोग करते हैं। इसी तरह, अस्पताल के रिकॉर्ड की लगातार निगरानी करने वाले सिस्टम स्टाफ को सेप्सिस के शुरुआती संकेतों के प्रति सचेत कर सकते हैं, जिससे संभावित रूप से स्थिति गंभीर होने से पहले ही पकड़ा जा सकता है। इस तकनीक का उपयोग दवाओं के प्रतिकूल प्रभावों की भविष्यवाणी करने या गिरने के जोखिम वाले रोगियों को चिह्नित करने के लिए भी किया जा रहा है। फिर भी, लेखक बताते हैं कि जबकि ये मॉडल शोध पत्रों में अक्सर मजबूत प्रदर्शन दिखाते हैं, वे अक्सर दूसरे अस्पताल में जाने पर संघर्ष करते हैं। एक शहर के डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल दूसरे शहर में विफल हो सकता है क्योंकि डॉक्टर जिस तरह से नोट्स लिखते हैं या उपयोग किए जाने वाले उपकरण के प्रकार में काफी भिन्नता हो सकती है। मूल परीक्षण वातावरण के बाहर विश्वसनीयता की यह कमी विश्वास के लिए एक बड़ा अवरोध है।

इन तकनीकों का प्रभाव प्रयोगशाला तक फैला हुआ है, जहाँ वे नई दवाओं की खोज की गति बढ़ा रही हैं। एक नई दवा खोजने की पारंपरिक प्रक्रिया में एक दशक से अधिक का समय लगता है और अरबों डॉलर खर्च होते हैं, जिसमें अधिकांश उम्मीदवार यौगिक (कंपाउंड्स) रास्ते में ही विफल हो जाते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब इस समय सीमा को कम करने में मदद कर रहा है क्योंकि यह भविष्यवाणी कर सकता है कि विभिन्न अणु शरीर के साथ कैसे परस्पर क्रिया करेंगे। शोधकर्ताओं ने देखा कि ये उपकरण केवल मौजूदा रसायनों के पुस्तकालयों की स्क्रीनिंग करने के बजाय, पूरी तरह से नए ड्रग उम्मीदवारों को डिजाइन कर सकते हैं। कुछ सिस्टम यह भी सिम्युलेट कर सकते हैं कि कोई दवा जानवर पर परीक्षण किए जाने से पहले कैसे दुष्प्रभाव पैदा कर सकती है। इसके बावजूद, समीक्षा चेतावनी देती है कि कम्प्यूटेशनल सफलता जैविक वास्तविकता की गारंटी नहीं देती है। एक अणु जो कंप्यूटर स्क्रीन पर एकदम सही दिखता है, वह जीवित जीव पर परीक्षण किए जाने पर अक्सर विफल हो जाता है। वैज्ञानिक जर्नल्स में प्रकाशित ड्रग-डिस्कवरी कार्य का केवल एक छोटा सा हिस्सा ही वास्तव में जानवरों में सत्यापन के चरण तक पहुँच पाता है, जो हमें याद दिलाता है कि एक डिजिटल सिमुलेशन और एक काम करने वाली दवा के बीच का अंतर अभी भी बहुत बड़ा है।

प्रिसिजन मेडिसिन के क्षेत्र में, लक्ष्य सभी रोगियों के साथ एक जैसा व्यवहार करने के बजाय उपचार को व्यक्ति की विशिष्ट आनुवंशिक और आणविक संरचना के अनुरूप बनाना है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वह इंजन है जो इसे संभव बनाता है, क्योंकि यह रोगी की एक पूर्ण तस्वीर बनाने के लिए डीएनए अनुक्रमण, मेडिकल इमेज और स्वास्थ्य रिकॉर्ड से डेटा को संयोजित कर सकता है। शोधकर्ताओं ने उन उदाहरणों पर प्रकाश डाला है जहाँ ये सिस्टम चेहरे की तस्वीरों से दुर्लभ आनुवंशिक विकारों की पहचान करने में मदद करते हैं या कैंसर के रोगियों को उनकी अनूठी आणविक प्रोफाइल के आधार पर उपचारों से मिलाते हैं। हालाँकि, एक गंभीर चिंता अन्य पृष्ठभूमि के लोगों के प्रति निष्पक्षता को लेकर उत्पन्न होती है। इन सिस्टमों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया गया डेटा ऐतिहासिक रूप से मुख्य रूप से यूरोपीय वंश के लोगों से आया है। फलस्वरूप, मॉडल अन्य पृष्ठभूमि के रोगियों के लिए कम सटीक परिणाम दे सकते हैं, जिससे स्वास्थ्य संबंधी असमानताएं बढ़ सकती हैं। लेखक जोर देते हैं कि यह केवल बेहतर गणित के साथ हल की जाने वाली तकनीकी समस्या नहीं है, बल्कि डेटा की समस्या है जिसके लिए कम प्रतिनिधित्व वाले समुदायों से अधिक विविध जानकारी एकत्र करने की आवश्यकता है।

अंत में, समीक्षा रिमोट पेशेंट मॉनिटरिंग को देखती है, जहाँ पहनने योग्य उपकरण (वेयरेबल डिवाइसेस) अस्पताल के बाहर हृदय गति और ऑक्सीजन स्तर जैसे स्वास्थ्य डेटा को ट्रैक करते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जानकारी की इस निरंतर धारा का विश्लेषण करके गिरावट के शुरुआती चेतावनी संकेतों का पता लगाता है। उदाहरण के लिए, हार्ट फेल्योर देखभाल में, ये सिस्टम डॉक्टरों को उन परिवर्तनों के बारे में सचेत कर सकते हैं जो अस्पताल में भर्ती होने को रोक सकते हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका के खाद्य एवं औषधि प्रशासन (FDA) ने पहले से ही इन AI-संचालित मॉनिटरिंग उपकरणों के दर्जनों को मंजूरी दे दी है, जो यह सुझाव देता है कि यह क्षेत्र अन्य क्षेत्रों की तुलना में विनियमन के मामले में अधिक उन्नत है। फिर भी, शोधकर्ता नोट करते हैं कि इन सिस्टमों को डॉक्टरों को बहुत अधिक गलत अलार्म (फॉल्स अलार्म) देकर परेशान करने से बचने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया जाना चाहिए, जिसे 'अलर्ट फटीग' (अलर्ट थकान) की समस्या कहा जाता है। यदि कोई सिस्टम बहुत बार अलार्म बजाता है, तो चिकित्सक इसे अनदेखा करना शुरू कर सकते हैं, जिससे इसका उद्देश्य ही समाप्त हो जाता है।

इन सफलताओं के बावजूद, शोधकर्ता कई गहरी चुनौतियों की पहचान करते हैं जिन्हें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के चिकित्सा देखभाल का मानक हिस्सा बनने से पहले हल किया जाना चाहिए। सबसे बड़ी समस्याओं में से एक गोपनीयता है। इन सिस्टम्स को संवेदनशील रोगी डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है, और नाम हटा दिए जाने के बाद भी, डेटा को कभी-कभी फिर से पहचाना जा सकता है। "ब्लैक बॉक्स" की समस्या भी है। कई सबसे शक्तिशाली AI मॉडल इतने जटिल हैं कि उनके निर्माता भी पूरी तरह से यह नहीं समझा सकते कि वे एक विशिष्ट निष्कर्ष तक कैसे पहुँचे। चिकित्सा में, जहाँ एक गलत निर्णय गलत निदान या हानिकारक उपचार का कारण बन सकता है, डॉक्टर ऐसे सिस्टम पर भरोसा करने में संकोच करते हैं जिसे वे समझ नहीं सकते। यह अपारदर्शिता कानूनी और नैतिक जोखिम पैदा करती है। इसके अलावा, इन सिस्टमों को चलाने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति बहुत अधिक है, जिससे छोटे अस्पताल पीछे छूट सकते हैं, जो आवश्यक तकनीक का खर्च उठाने में असमर्थ हों।

इन चिंताओं को दूर करने के लिए, समीक्षा 'एक्सप्लेनेबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस' (व्याख्यात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के बढ़ते क्षेत्र की ओर इशारा करती है। इस दृष्टिकोण का लक्ष्य कंप्यूटर के तर्क को दृश्यमान बनाना है, जैसे कि एक्स-रे के उस विशिष्ट हिस्से को हाइलाइट करना जिसने निदान किया या उन लैब मानों को सूचीबद्ध करना जिन्होंने चेतावनी दी। शोधकर्ताओं ने पाया कि हालांकि ये स्पष्टीकरण विश्वास बनाने में मदद कर सकते हैं, लेकिन वे पूर्ण समाधान नहीं हैं। एक सिस्टम एक स्पष्ट स्पष्टीकरण प्रदान कर सकता है जो फिर भी गलत साबित हो सकता है, या स्पष्टीकरण तकनीकी रूप से सटीक हो सकता है लेकिन एक व्यस्त डॉक्टर के लिए उपयोगी नहीं हो सकता है। आगे का रास्ता बेहतर नियमों, अधिक विविध डेटा और इन उपकरणों को डिजाइन करने के तरीके में बदलाव के संयोजन की मांग करता है। चिकित्सा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य डॉक्टरों को बदलने के बारे में नहीं है, बल्कि एक ऐसी साझेदारी बनाने के बारे में है जहाँ कंप्यूटर भारी डेटा प्रोसेसिंग संभालता है और मानव निर्णय, संदर्भ और सहानुभूति प्रदान करता है।

लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रायोगिक प्रयोगशालाओं से व्यावहारिक उपयोग की ओर बढ़ रहा है, विश्वसनीय अपनाना के लिए केवल उच्च सटीकता से अधिक की आवश्यकता है। इसके लिए विभिन्न अस्पतालों में मजबूत परीक्षण, पारदर्शी मॉडल जिन्हें डॉक्टर समझ सकें, और रोगी की गोपनीयता के लिए सख्त सुरक्षा की आवश्यकता है। इस तकनीक में स्वास्थ्य सेवा को बदलने की क्षमता है, जिससे निदान अधिक सटीक और उपचार अधिक व्यक्तिगत हो सकते हैं। लेकिन इस क्षमता को साकार करने के लिए, आसपास के बुनियादी ढांचे को यह सुनिश्चित करने के लिए बनाया जाना चाहिए कि ये सिस्टम निष्पक्ष, सुरक्षित और भरोसेमंद हों। अगले कुछ वर्ष यह निर्धारित करेंगे कि क्या यह क्षेत्र इन बाधाओं को पार कर प्रत्येक रोगी तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लाभ पहुँचाने में सक्षम होगा, चाहे वे कहीं भी रहते हों या उनकी पृष्ठभूमि कुछ भी हो।