Large Language Models Across the Clinical Trial Lifecycle: A Scoping Review of Applications, Methodologies, and Validation Gaps
2023 और 2025 के बीच प्रकाशित 71 अध्ययनों का यह स्कोपिंग रिव्यू दर्शाता है कि जहाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग क्लिनिकल ट्रायल भर्ती और डेटा विश्लेषण के लिए तेजी से किया जा रहा है, वहीं खंडित साक्ष्यों, तुलनात्मक बेंचमार्क की कमी और अपर्याप्त प्रोस्पेक्टिव वैलिडेशन के कारण उन्हें नियमित अभ्यास में बदलने में बाधा आ रही है।
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नैदानिक परीक्षण (क्लिनिकल ट्रायल्स) वे कठोर, महंगी और समय लेने वाली प्रयोग हैं जो यह निर्धारित करते हैं कि क्या कोई नई दवा या उपचार लोगों के लिए सुरक्षित और प्रभावी है। किसी दवा के फार्मेसी तक पहुँचने से पहले, उसे सावधानीपूर्वक नियंत्रित चरणों की एक श्रृंखला से गुजरना पड़ता है: शोधकर्ता प्रयोग के नियम तैयार करते हैं, भाग लेने के लिए सही स्वयंसेवकों को खोजते हैं, उन्हें अध्ययन के माध्यम से मार्गदर्शन करते हैं, और अंत में उनके द्वारा उत्पन्न डेटा के विशाल ढेर का विश्लेषण करते हैं। दशकों से, ये चरण काफी हद तक मानवीय प्रयास पर निर्भर रहे हैं, जिसमें विशेषज्ञों की टीमों को हजारों पृष्ठों के मेडिकल रिकॉर्ड पढ़ने, जटिल कानूनी दस्तावेज लिखने और मरीजों को सही अध्येशनों के साथ मिलाने की आवश्यकता होती है। हाल ही में, इस दुनिया में एक नए प्रकार के कंप्यूटर प्रोग्राम ने प्रवेश किया है। इन कार्यक्रमों को 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स' (बड़े भाषा मॉडल) के रूप में जाना जाता है, जिन्हें टेक्स्ट की विशाल मात्रा पर प्रशिक्षित किया गया है और वे मानव भाषा के साथ इस तरह से पढ़, लिख और तर्क कर सकते हैं जो पहले के सॉफ्टवेयर के लिए असंभव था। वे नैदानिक अनुसंधान के धीमे, श्रम-साध्य हिस्सों को तेज करने का वादा करते हैं, लेकिन चूंकि यह तकनीक इतनी नई है, इसलिए यह स्पष्ट नहीं था कि इन उपकरणों का उपयोग वास्तव में कहाँ किया जा रहा है, वे वास्तव में कितने प्रभावी हैं, और क्या वे वास्तविक दुनिया के उपयोग के लिए तैयार हैं।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने जनवरी 2023 और अगस्त 2025 के बीच नैदानिक परीक्षणों में इन भाषा मॉडलों को लागू करने वाले प्रत्येक अध्ययन की समीक्षा करके इस तेजी से बदलते परिदृश्य का मानचित्रण करने का लक्ष्य रखा। उन्होंने 71 विशिष्ट अध्ययनों की जांच की ताकि यह देखा जा सके कि परीक्षण के पहले विचार से लेकर इसके परिणामों के अंतिम विश्लेषण तक इस तकनीक का उपयोग कैसे किया जा रहा है। उनकी जांच से पता चला कि इन मॉडलों का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है, लेकिन यह असमान भी है। यह तकनीक वर्तमान में दो विशिष्ट क्षेत्रों में सबसे अधिक सक्रिय है: परीक्षण समाप्त होने के बाद डेटा का विश्लेषण करना, और परीक्षण शुरू होने से पहले प्रतिभागियों की भर्ती में मदद करना। डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में, इन मॉडलों का उपयोग हजारों मेडिकल पेपर्स से विशिष्ट तथ्यों को निकालने, जटिल निष्कर्षों का सारांश बनाने और यह जाँचने के लिए किया जा रहा है कि रिपोर्ट आवश्यक नियमों का पालन करती है या नहीं। भर्ती के मामले में, मॉडल जटिल चिकित्सा पात्रता नियमों को सरल सूचियों में अनुवाद करने और मरीज के रिकॉर्ड को सही अध्येशनों के साथ मिलाने में मदद कर रहे हैं। हालांकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि परीक्षण के दौरान वास्तविक संचालन के समय, जैसे कि मरीजों के साथ सीधे संवाद करने या अध्ययन की दैनिक गतिविधियों के प्रबंधन के दौरान, इन मॉडलों का उपयोग बहुत कम किया जाता है।
समीक्षा ने इन कंप्यूटर प्रोग्रामों के परीक्षण पर भी बारीकी से नज़र डाली। लगभग आधे अध्ययनों में, शोधकर्ताओं ने नए मॉडलों की तुलना पुराने कंप्यूटर तरीकों से की और पाया कि भाषा मॉडल बेहतर प्रदर्शन करते हैं। फिर भी, लगभग उतने ही अध्ययनों में, ऐसा कोई तुलनात्मक अध्ययन नहीं किया गया था, जिससे यह स्पष्ट नहीं हो सका कि क्या नए उपकरण वास्तव में एक सुधार थे। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि शोधकर्ताओं ने पाया कि कंप्यूटर कागजों पर कितना अच्छा प्रदर्शन करते हैं और वास्तविक अस्पताल या क्लिनिक में वे कितने प्रभावी होंगे, इसके बीच एक बड़ा अंतर है। जबकि लगभग एक-तिहाई अध्ययनों में मानव मूल्यांकन का कुछ रूप शामिल था, जहाँ लोगों ने कंप्यूटर के काम की जाँच की, लेकिन ये जाँच अक्सर पुराने रिकॉर्डों को देखकर बाद में की गई थी। बहुत कम अध्ययनों ने वास्तविक समय में वास्तविक मरीजों या डॉक्टरों के साथ मॉडलों का परीक्षण किया ताकि यह देखा जा सके कि कंप्यूटर द्वारा दी गई सलाह सुरक्षित और उपयोगी है या नहीं। जब मानव विशेषज्ञों ने परिणामों को देखा, तो उन्होंने कभी-कभी पाया कि मॉडल महत्वपूर्ण विवरणों को छोड़ देते हैं या ऐसे सुझाव देते हैं जो पूरी तरह से सही नहीं होते।
एक अन्य महत्वपूर्ण निष्कर्ष उन डेटा से संबंधित था जिस पर ये मॉडल प्रशिक्षित किए गए थे। अधिकांश अध्ययन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी पर आधारित थे, जैसे कि इंटरनेट पर उपलब्ध मेडिकल जर्नल्स और ट्रायल रजिस्ट्रियां। केवल कुछ ही अध्ययनों ने अस्पतालों के निजी, संवेदनशील मरीज रिकॉर्ड का उपयोग किया। जब निजी डेटा का उपयोग किया गया, तो शोधकर्ता अक्सर यह स्पष्ट करने में विफल रहे कि उन्होंने मरीज की गोपनीयता की रक्षा कैसे की या क्या उनके पास इस जानकारी का उपयोग करने के लिए आधिकारिक अनुमति थी। रिपोर्टिंग की इस कमी के कारण यह जानना कठिन हो जाता है कि क्या इस तकनीक का उपयोग जिम्मेदारी से किया जा रहा है। समीक्षा के लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि ये भाषा मॉडल शक्तिशाली उपकरण हैं जो तेजी से विस्तार कर रहे हैं, लेकिन वे अभी तक नैदानिक परीक्षण प्रक्रिया के मानक हिस्से के रूप में भरोसेमंद नहीं हैं। उनके नियमित उपयोग से पहले, उन्हें सुरक्षित साबित करने के लिए, वास्तविक दुनिया के परिवेश में परीक्षण करने के लिए, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा को अत्यंत सावधानी से संभाला जाए, अधिक कार्य करने की आवश्यकता है। तकनीक तेजी से आगे बढ़ रही है, लेकिन इसके उपयोग का समर्थन करने वाला साक्ष्य अभी भी पीछे है।
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