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चर्चा में क्यों?

भारतीय शोधकर्त्ताओं ने ‘गर्भिणी-GA2‘ नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल विकसित किया है, जो अल्ट्रासाउंड छवियों के माध्यम से भ्रूण की आयु का केवल आधे दिन की त्रुटि सीमा के साथ अनुमान लगाता है। यह वर्तमान में प्रचलित उन विधियों से कहीं अधिक सटीक है, जिनमें 7 दिन तक की त्रुटि हो सकती है। यह विकास भारत में स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में AI द्वारा संचालित प्रगति की अपार संभावनाओं को रेखांकित करता है।

स्वास्थ्य सेवा में AI  के अनुप्रयोग क्या हैं?

• प्रारंभिक रोग का पता लगाना और निदान: AI उपकरण डॉक्टरों को एक्स-रे, सीटी स्कैन और अल्ट्रासाउंड जैसी चिकित्सा छवियों का त्वरित व सटीक विश्लेषण करने में सहायता करते हैं – जो सीमित विशेषज्ञों वाले देशों के लिये महत्त्वपूर्ण है ।
  • AIIMS दिल्ली ने iOncology.ai नामक एक AI प्लेटफॉर्म लॉन्च किया है, जिसे स्तन और डिम्बग्रंथि कैंसर के प्रारंभिक अवस्था का पता लगाने हेतु विकसित किया गया है।
  • इसी प्रकार, मुंबई स्थित Qure.ai छाती के एक्स-रे के माध्यम से तपेदिक (TB), निमोनिया और फेफड़ों के कैंसर का पता लगाता है, जबकि बंगलूरू स्टार्टअप NIRAMAI विकिरण मुक्त, AI-संचालित थर्मल इमेजिंग तकनीक का उपयोग करके प्रारंभिक अवस्था में स्तन कैंसर की पहचान करता है।
• टेलीमेडिसिन और दूरस्थ परामर्श में AI: AI-संचालित टेलीमेडिसिन पहुँच और दक्षता में सुधार करके  ग्रामीण स्वास्थ्य सेवा में अंतराल को कम कर रहा है ।
  • प्रैक्टो के AI  चैटबॉट और अपोलो के “आस्क अपोलो” सहायक जैसे उपकरण लक्षण-आधारित मार्गदर्शन, तत्काल चिकित्सा सलाह और अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग प्रदान करते हैं, जिससे अनावश्यक रूप से अस्पताल जाने की आवश्यकता कम हो जाती है।
• औषधि खोज के लिये AI : भारतीय स्टार्टअप और अनुसंधान प्रयोगशालाएँ किफायती, रोगी-विशिष्ट उपचार बनाने हेतु AI का उपयोग कर रही हैं।
  • उदाहरण के लिये, बंगलूरू स्थित इनएक्सेल ने SAANS नामक एक बुद्धिमान, बुनियादी ढाँचे से मुक्त, बहु-चिकित्सा प्रणाली विकसित की है, जो नवजात और बाल रोगियों के लिये गैर-आक्रामक श्वास सहायता प्रदान करती है, जिससे ग्रामीण क्लीनिकों में शिशु मृत्यु दर को कम करने में मदद मिलती है।
• पहनने योग्य उपकरणों में AI: AI -संचालित पहनने योग्य उपकरण और एप्स भारतीयों को मधुमेह और उच्च रक्तचाप जैसी दीर्घकालिक बीमारियों का अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधन करने में सक्षम बना रहे हैं।
  • उदाहरण के लिये, दिल्ली स्थित बीट O एक AI-सक्षम ग्लूकोमीटर प्रदान करता है जो रक्त शर्करा के स्तर पर नज़र रखता है और वास्तविक समय पर आहार एवं दवा संबंधी सुझाव देता है।
• अस्पताल की दक्षता के लिये AI: अस्पताल प्रशासनिक कार्यभार को कम करने और परिचालन दक्षता में सुधार करने के लिये AI  का उपयोग कर रहे हैं।
  • उदाहरण: हेल्थकेयर के लिये माइक्रोसॉफ्ट के AI नेटवर्क ने मधुमेह रेटिनोपैथी की प्रगति की भविष्यवाणी करने हेतु भारत में नेत्र अस्पतालों के साथ साझेदारी की है, जिससे उच्च जोखिम वाले रोगियों में अंधेपन को रोकने में मदद मिलेगी।
• चिकित्सा शिक्षा और प्रशिक्षण को बढ़ाना: AI  व्यक्तिगत शिक्षा और जटिल नैदानिक परिदृश्यों के अनुकरण के माध्यम से चिकित्सा शिक्षा एवं प्रशिक्षण को बदल रहा है।
  • फंडामेंटल VR जैसे प्लेटफॉर्म यथार्थवादी सर्जिकल अभ्यास हेतु AI -संचालित VR और हैप्टिक सिस्टम का उपयोग करते हैं, जबकि अनुकूली शिक्षण उपकरण पाठ्यक्रम को अनुकूलित करते हैं, जिससे प्रशिक्षण दक्षता एवं योग्यता बढ़ती है।

भारत में स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की प्रमुख चुनौतियाँ क्या हैं? 

• उच्च गुणवत्ता वाले और मानकीकृत चिकित्सीय डेटा की कमी: AI मॉडल को बड़े, विविध और सुव्यवस्थित डेटा सेट की आवश्यकता होती है, किंतु भारत में खंडित डेटा के कारण इसमें बाधा आती है, क्योंकि अधिकांश अस्पताल अब भी हस्तलिखित पर्चियों और गैर-डिजिटल अभिलेखों पर निर्भर करते हैं।
  • इसके अतिरिक्त, पश्चिमी डेटा पर प्रशिक्षित AI भारत में प्रायः कम प्रभावी होता है क्योंकि जीवनशैली और रोग पैटर्न में भिन्नताएँ पाई जाती हैं।
• ग्रामीण क्षेत्रों में सीमित AI अवसंरचना: उन्नत AI उपकरणों के लिये उच्च गति इंटरनेट, क्लाउड कंप्यूटिंग और डिजिटल स्वास्थ्य प्रणाली की आवश्यकता होती है, जो ग्रामीण भारत में प्रायः अनुपलब्ध रहती है।
  • eSanjeevani (ई-संजीवनी) जैसे प्लेटफॉर्म और Qure.ai के टी.बी. पहचान उपकरण दूर-दराज़ के क्षेत्रों और प्राथमिक स्वास्थ्य केंद्रों (PHC) में सीमित कनेक्टिविटी तथा डिजिटल अवसंरचना (जैसे डिजिटल एक्स-रे मशीनों) की कमी के कारण चुनौतियों का सामना करते हैं।
• विनियामक और नैतिक चिंताएँ: भारत में स्पष्ट AI शासन ढाँचे का अभाव है, जिसके कारण रोगी गोपनीयता, पूर्वाग्रह और उत्तरदायित्व को लेकर चिंताएँ उत्पन्न होती हैं।
  • यद्यपि डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 स्वास्थ्य डेटा के उपयोग पर कड़े नियम निर्धारित करता है, किंतु कमज़ोर प्रवर्तन और AI पूर्वाग्रह के मामलों के कारण सुरक्षित AI के कार्यान्वयन में बाधाएँ उत्पन्न होती हैं।
  • साथ ही, स्वास्थ्य एवं परिवार कल्याण मंत्रालय द्वारा वर्ष 2017 में डिजिटल स्वास्थ्य डेटा को विनियमित करने हेतु प्रस्तावित डिजिटल सूचना सुरक्षा स्वास्थ्य देखभाल अधिनियम (DISHA) अब तक लागू नहीं हो सका है।
• भाषा और स्थानीयकरण की समस्या: भारत की भाषाई विविधता, जिसमें 22 आधिकारिक भाषाएँ और अनेक उपभाषाएँ शामिल हैं, स्वास्थ्य सेवा में AI के कार्यान्वयन के लिये एक प्रमुख चुनौती प्रस्तुत करती है।
  • यह भाषाई बाधा गलत निदान, गलत संचार तथा AI उपकरणों की प्रभावशीलता में कमी का कारण बन सकते है।
• स्वास्थ्य पेशेवरों का प्रतिरोध: डॉक्टर और नर्स प्रायः AI के प्रति अविश्वास व्यक्त करते हैं, क्योंकि उन्हें नौकरी छूटने या संभावित गलत निदान की आशंका रहती है।
  • कई लोग महत्त्वपूर्ण निर्णयों के लिये AI का उपयोग करने के प्रति अनिच्छुक होते हैं और इसके स्थान पर पारंपरिक नैदानिक विधियों को प्राथमिकता देते हैं।

स्वास्थ्य क्षेत्र में AI के उपयोग हेतु ICMR दिशा-निर्देश:

मार्च 2023 में भारतीय आयुर्विज्ञान अनुसंधान परिषद (ICMR) ने “जैवचिकित्सा अनुसंधान और स्वास्थ्य सेवा में AI के अनुप्रयोग हेतु नैतिक दिशा-निर्देश” जारी किये, जिसमें स्वास्थ्य सेवा में AI के उपयोग के लिये 10 प्रमुख रोगी-केंद्रित नैतिक सिद्धांतों को रेखांकित किया गया है।

10 मार्गदर्शक सिद्धांत:

• जवाबदेही और दायित्व: AI के सर्वोत्तम प्रदर्शन को सुनिश्चित करने हेतु नियमित ऑडिट, जिनके निष्कर्ष सार्वजनिक किये जाएँ।
• स्वायत्तता: अनिवार्य मानवीय निगरानी और रोगी की सूचित सहमति, जिसमें जोखिम का प्रकटीकरण शामिल हो।
• डेटा गोपनीयता: AI के उपयोग के प्रत्येक चरण में गोपनीयता और व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा।
• सहयोग: ज़िम्मेदार AI विकास हेतु अंतर-अनुशासनात्मक और अंतर्राष्ट्रीय साझेदारियों को प्रोत्साहन।
• सुरक्षा और जोखिम न्यूनतमकरण: दुरुपयोग की रोकथाम, डेटा सुरक्षा, तथा समितियों द्वारा नैतिक समीक्षा पर विशेष बल।
• सुलभता, समानता और समावेशिता: सभी के लिये AI अवसंरचना की सुलभता सुनिश्चित करना और डिजिटल विभाजन को कम करना।
• डेटा अनुकूलन: खराब डेटा गुणवत्ता या प्रतिनिधित्व की कमी से उत्पन्न पूर्वाग्रहों और त्रुटियों को न्यूनतम करना।
• गैर-भेदभाव और निष्पक्षता: पूर्वाग्रह रहित AI तकनीकों तक सार्वभौमिक पहुँच को बढ़ावा देना।
• विश्वसनीयता: उपयोगकर्त्ता के विश्वास के निर्माण हेतु AI को वैध, विश्वसनीय, नैतिक और वैधानिक बनाना।
• पारदर्शिता: चिकित्सकों को AI की वैधता और विश्वसनीयता का परीक्षण करने हेतु स्पष्ट पद्धतियाँ उपलब्ध कराना।

रूपरेखाएँ: भारत में स्वास्थ्य सेवा में AI का समर्थन करने वाले ढाँचों में राष्ट्रीय स्वास्थ्य नीति (2017) के तहत डिजिटल स्वास्थ्य प्राधिकरण, DISHA 2018 और चिकित्सा उपकरण नियम, 2017 शामिल हैं।

भारत स्वास्थ्य सेवा में AI का प्रभावी रूप से एकीकरण कैसे कर सकता है?

• उच्च गुणवत्ता वाले, स्थानीयकृत स्वास्थ्य सेवा डेटा सेट का निर्माण: भारत को आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन (ABDM) का विस्तार कर अस्पतालों में इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य अभिलेखों (EHR) का मानकीकरण करना चाहिये तथा गुमनाम AI प्रशिक्षण डेटा के लिये राष्ट्रीय डेटा एवं विश्लेषिकी मंच (NDAP) जैसे प्लेटफॉर्म का उपयोग करना चाहिये।
  • AIIMS, अपोलो और टाटा मेमोरियल जैसे प्रमुख अस्पताल AI स्टार्टअप्स (जैसे Qure.ai, SigTuple) के साथ पहचान रहित डेटा साझा कर सकते हैं, जिससे डेटा सेट में ग्रामीण जनसंख्या, महिलाओं और जातीय अल्पसंख्यकों का समुचित प्रतिनिधित्व सुनिश्चित कर पूर्वाग्रह को कम किया जा सके।
• ग्रामीण स्वास्थ्य सेवा में AI अवसंरचना को सुदृढ़ करना: ई-संजीवनी में कम कनेक्टिविटी वाले क्षेत्रों में उपयोग हेतु ऑफलाइन-सक्षम AI लक्षण जाँचकर्त्ताओं का एकीकरण किया जा सकता है।
  • आशा कार्यकर्त्ताओं को AI उपकरणों (जैसे- Butterfly Network, पोर्टेबल अल्ट्रासाउंड डिवाइस) से सुसज्जित किया जा सकता है, जबकि भारतनेट और जियो का 5G ज़िला अस्पतालों में क्लाउड-आधारित AI रेडियोलॉजी का समर्थन कर सकते हैं।
• स्पष्ट AI विनियमन और नैतिक दिशा-निर्देश स्थापित करना: CDSCO (केंद्रीय औषधि मानक नियंत्रण संगठन) को AI-आधारित निदान के लिये स्पष्ट अनुमोदन प्रक्रियाएँ स्थापित करनी चाहिये, जैसे अमेरिका की AI/ML एक्शन प्लान में है, जबकि नीति आयोग के उत्तरदायी AI दिशा-निर्देशों को स्वास्थ्य क्षेत्र में लागू किया जाना चाहिये।
  • जाति/लिंग पूर्वाग्रह के लिये अनिवार्य एल्गोरिदम ऑडिट और सुदृढ़ डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 रोगी डेटा की सुरक्षा तथा नैतिक AI उपयोग सुनिश्चित करने के लिये आवश्यक हैं।
• डॉक्टरों को प्रशिक्षित करना और AI जागरूकता बढ़ाना: MBBS और नर्सिंग पाठ्यक्रमों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और डिजिटल स्वास्थ्य से संबंधित मॉड्यूल शामिल किये जाएँ तथा राष्ट्रीय स्वास्थ्य प्राधिकरण (National Health Authority) डॉक्टरों को पूर्वानुमान विश्लेषण (predictive analytics) जैसे AI उपकरणों के उपयोग में प्रशिक्षित करे।
  • AI डेवलपर्स को एल्गोरिथम संबंधी निर्णयों के लिये स्पष्ट स्पष्टीकरण प्रदान करना चाहिये, ताकि नैदानिक विश्वास और पारदर्शिता सुनिश्चित की जा सके।
• जन जागरूकता अभियान शुरू करना: रोगियों का विश्वास और स्वीकृति बढ़ाने के लिये, भारत को स्वास्थ्य सेवा में AI  के लाभों और सीमाओं को सुगम, समझने योग्य शब्दों में समझाते हुए जन जागरूकता अभियान शुरू करना चाहिये। 
  • सोशल मीडिया, टी.वी. और सामुदायिक आउटरीच जैसे मीडिया चैनलों का उपयोग करके तथा पल्स पोलियो अभियान जैसे मॉडलों का अनुसरण करके, AI  के प्रति जागरूकता और इसके उपयोग को प्रभावी ढंग से प्रोत्साहित किया जा सकता है।

निष्कर्ष

भारतीय स्वास्थ्य क्षेत्र में AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) में रूपांतरण की अपार संभावनाएँ हैं, जिससे निदान, टेलीमेडिसिन और औषधि अनुसंधान में उल्लेखनीय सुधार हो सकता है। हालाँकि इसे डेटा पूर्वाग्रह, बुनियादी ढाँचे की कमी और नियामकीय बाधाओं जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। इसके प्रभावी एकीकरण के लिये सशक्त डेटा सेट (robust datasets), ग्रामीण क्षेत्रों में AI को अपनाना (rural AI adoption), स्पष्ट नियम (clear regulations) तथा चिकित्सकों को प्रशिक्षण देना आवश्यक है। ICMR जैसे नैतिक ढाँचे ज़िम्मेदार AI उपयोग को सुनिश्चित करते हैं, जो नवाचार, रोगी सुरक्षा एवं समानता के बीच संतुलन बनाए रखते हैं।