स्वास्थ्य देखभाल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल डेटा पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के अनुप्रयोग को संदर्भित करती है, जिसमें रोग निदान, उपचार योजना, रोगी निगरानी, दवा विकास और नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणाली जैसे क्षेत्र शामिल हैं। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाकर, एआई प्रणालियाँ बड़ी मात्रा में नैदानिक जानकारी का विश्लेषण कर सकती हैं, पैटर्न की पहचान कर सकती हैं, और चिकित्सकों को अधिक सटीक और समय पर निर्णय लेने में सहायता कर सकती हैं। स्वास्थ्य देखभाल में एआई के एकीकरण में रोगी परिणामों में सुधार, प्रशासनिक बोझ कम करने और चिकित्सा अनुसंधान में तेजी लाने की क्षमता है, लेकिन यह महत्वपूर्ण नैतिक, तकनीकी और नियामक चुनौतियाँ भी पेश करता है जिन्हें संबोधित किया जाना चाहिए।
स्वास्थ्य देखभाल में एआई के उपयोग ने डेटा गोपनीयता, कुछ नैदानिक नौकरियों के स्वचालन और मौजूदा एल्गोरिथ्म पूर्वाग्रहों के प्रवर्धन के बारे में चिंताएँ उठाई हैं। अध्ययनों ने जाँच की है कि मरीज़, स्वास्थ्य पेशेवर और आम जनता एआई से जुड़ी देखभाल में विश्वास और सहानुभूति को कैसे देखते हैं, जिसमें कई लोग पारदर्शिता और मानवीय निगरानी की आवश्यकता पर जोर देते हैं। जैसे-जैसे एआई उपकरण अधिक प्रचलित होते जा रहे हैं, स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को समान और सुरक्षित कार्यान्वयन सुनिश्चित करने के लिए नवाचार और सुरक्षा उपायों के बीच संतुलन बनाना होगा।
रोग निदान
रोगों का सटीक और प्रारंभिक निदान स्वास्थ्य देखभाल में एक चुनौती बना हुआ है। चिकित्सा स्थितियों और उनके लक्षणों को पहचानना एक जटिल समस्या है जिसके लिए अक्सर कई स्रोतों से जानकारी को संश्लेषित करने की आवश्यकता होती है। एआई डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं के साथ चिकित्सकों की सहायता कर सकता है ताकि समय की बचत हो और सटीकता में सुधार हो। मशीन लर्निंग के उपयोग के माध्यम से, एआई बड़े पैमाने पर इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) का विश्लेषण करके रोगी निदान में डॉक्टरों की काफी सहायता कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई बड़ी संख्या में समान मामलों और संभावित उपचारों की जाँच करके अल्जाइमर रोग और मनोभ्रंश की प्रारंभिक भविष्यवाणी में मदद कर सकता है।
2023 में, एक अध्ययन ने रेडिट के r/AskDocs पर पोस्ट किए गए चिकित्सा प्रश्नों के लिए चिकित्सकों की तुलना में ChatGPT-जनित प्रतिक्रियाओं के साथ उच्च संतुष्टि दर की सूचना दी। मूल्यांकनकर्ताओं ने 585 मूल्यांकनों में से 78.6% में चिकित्सकों की प्रतिक्रियाओं की तुलना में ChatGPT की प्रतिक्रियाओं को प्राथमिकता दी, बेहतर गुणवत्ता और सहानुभूति का हवाला देते हुए। लेखकों ने नोट किया कि ये एक ऑनलाइन फोरम से लिए गए अलग-थलग प्रश्न थे, न कि स्थापित रोगी-चिकित्सक संबंध के संदर्भ में। इसके अलावा, प्रतिक्रियाओं को चिकित्सा जानकारी की सटीकता पर वर्गीकृत नहीं किया गया था, और कुछ ने तर्क दिया कि प्रयोग ठीक से अंधा नहीं था, मूल्यांकनकर्ता अध्ययन के सह-लेखक थे।
स्वास्थ्य देखभाल से संबंधित बड़े डेटा वेयरहाउस, जिनमें कभी-कभी सैकड़ों मिलियन मरीज़ होते हैं, एआई मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग किए गए हैं। PLOS One में 2025 के एक मेटा-विश्लेषण ने पाया कि दाँतों की सड़न का पता लगाने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग नैदानिक रूप से उचित था, जो एआई-सहायता प्राप्त निदान के लिए बढ़ते साक्ष्य आधार को प्रदर्शित करता है।
इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड
व्यक्तिगत रोगियों के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का मूल्यांकन करने और रिकॉर्ड और पारिवारिक इतिहास के आधार पर रोगों के जोखिमों की भविष्यवाणी करने के लिए एआई एल्गोरिदम बनाए गए हैं। एक सामान्य दृष्टिकोण एक नियम-आधारित प्रणाली है जो उसी तरह निर्णय लेती है जैसे मनुष्य फ्लो चार्ट का उपयोग करते हैं। यह प्रणाली बड़ी मात्रा में डेटा लेती है और नियमों का एक सेट बनाती है जो विशिष्ट अवलोकनों को निष्कर्षित निदान से जोड़ता है। इस प्रकार, एल्गोरिदम एक नए रोगी का डेटा ले सकता है और यह भविष्यवाणी करने का प्रयास कर सकता है कि उन्हें कोई विशेष स्थिति या बीमारी होने की संभावना है या नहीं।
चूंकि ये एल्गोरिदम सामूहिक डेटा के आधार पर रोगी की जानकारी का मूल्यांकन कर सकते हैं, वे चिकित्सक के ध्यान में लाने के लिए उत्कृष्ट मुद्दों की पहचान कर सकते हैं और समय बचा सकते हैं। सेंटरस्टोन रिसर्च इंस्टीट्यूट द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि ईएचआर डेटा की भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग ने व्यक्तिगत उपचार प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी में 70-72% सटीकता हासिल की। ये विधियाँ सहायक हैं क्योंकि ऑनलाइन स्वास्थ्य रिकॉर्ड की मात्रा हर पाँच साल में दोगुनी हो जाती है। चिकित्सकों के पास इस सभी डेटा को मैन्युअल रूप से संसाधित करने की क्षमता नहीं है, और एआई रोगियों के इलाज में चिकित्सकों की सहायता के लिए इस डेटा का लाभ उठा सकता है। एआई नैदानिक निर्णय लेने में चिकित्सकों का समर्थन करने के लिए पैटर्न की पहचान करने और साक्ष्य-आधारित अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण कर सकता है।
नैदानिक दस्तावेज़ीकरण
जनरेटिव एआई उपकरणों का उपयोग, जो एआई का एक उपसमुच्चय है, नैदानिक दस्तावेज़ीकरण के समर्थन के रूप में बढ़ रहा है, मुख्य रूप से परामर्श के प्रतिलेखन और चिकित्सा नोट्स के मसौदे के लिए। प्रारंभिक अध्ययनों से पता चला है कि ऐसे उपकरण चिकित्सकों को दस्तावेज़ीकरण कार्यों में सहायता कर सकते हैं, प्रशासनिक बोझ को कम कर सकते हैं जो बर्नआउट के ज्ञात कारण हैं। ये उपकरण जटिल डेटा को संश्लेषित करके और वांछित संवादी शैली या साक्षरता स्तर में प्रतिक्रियाएँ लिखकर रोगियों के लिए पहुँच में भी सुधार कर सकते हैं, अंततः स्वास्थ्य देखभाल सेवाओं की समग्र दक्षता में सुधार कर सकते हैं।
AlphaFold और दवा खोज
गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित AlphaFold, घटक अमीनो एसिड अनुक्रम के आधार पर प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने की क्षमता रखता है, जिससे जीवन विज्ञान में लाभ होने की उम्मीद है, दवा खोज में तेजी आएगी और बीमारियों की बेहतर समझ संभव होगी। नोबेल पुरस्कार विजेता वेंकी रामकृष्णन ने परिणाम को "प्रोटीन फोल्डिंग समस्या पर एक आश्चर्यजनक प्रगति" कहा, और कहा कि "यह क्षेत्र के कई लोगों की भविष्यवाणी से दशकों पहले हुआ है। यह देखना रोमांचक होगा कि यह किस तरह से जैविक अनुसंधान को मौलिक रूप से बदल देगा।"
2023 में, डेमिस हसाबिस और जॉन जम्पर ने AlphaFold परियोजना के प्रबंधन के लिए ब्रेकथ्रू प्राइज़ इन लाइफ साइंसेज के साथ-साथ अल्बर्ट लास्कर अवार्ड फॉर बेसिक मेडिकल रिसर्च जीता। हसाबिस और जम्पर ने प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी पर अपने काम के लिए 2024 में रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार जीता, वाशिंगटन विश्वविद्यालय के डेविड बेकर के साथ।
दवा पारस्परिक क्रिया
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में सुधार ने चिकित्सा साहित्य में दवा-दवा पारस्परिक क्रियाओं की पहचान करने के लिए एल्गोरिदम के विकास को जन्म दिया। दवा-दवा पारस्परिक क्रियाएँ उन लोगों के लिए खतरा पैदा करती हैं जो एक साथ कई दवाएँ ले रहे हैं, और दवाओं की संख्या बढ़ने के साथ खतरा बढ़ जाता है। सभी ज्ञात या संदिग्ध दवा-दवा पारस्परिक क्रियाओं पर नज़र रखने की कठिनाई को संबोधित करने के लिए, चिकित्सा साहित्य से परस्पर क्रिया करने वाली दवाओं और उनके संभावित प्रभावों पर जानकारी निकालने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाए गए हैं।
2013 में DDIExtraction चैलेंज में प्रयासों को समेकित किया गया था, जिसमें कार्लोस III विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने ऐसे एल्गोरिदम के लिए एक मानकीकृत परीक्षण बनाने के लिए दवा-दवा पारस्परिक क्रियाओं पर साहित्य का एक कोष एकत्र किया था। प्रतियोगियों का परीक्षण पाठ से सटीक रूप से यह निर्धारित करने की उनकी क्षमता पर किया गया था कि कौन सी दवाएँ परस्पर क्रिया करती दिखाई गईं और उनकी पारस्परिक क्रियाओं की विशेषताएँ क्या थीं। शोधकर्ता अपने एल्गोरिदम की प्रभावशीलता के मापन को मानकीकृत करने के लिए इस कोष का उपयोग करना जारी रखते हैं।
अन्य एल्गोरिदम उपयोगकर्ता-जनित सामग्री, विशेष रूप से इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और प्रतिकूल घटना रिपोर्टों में पैटर्न से दवा-दवा पारस्परिक क्रियाओं की पहचान करते हैं। FDA प्रतिकूल घटना रिपोर्टिंग प्रणाली (FAERS) और विश्व स्वास्थ्य संगठन के VigiBase जैसे संगठन डॉक्टरों को दवाओं के प्रति संभावित नकारात्मक प्रतिक्रियाओं की रिपोर्ट प्रस्तुत करने की अनुमति देते हैं। इन रिपोर्टों को पार्स करने और उन पैटर्नों का पता लगाने के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं जो दवा-दवा पारस्परिक क्रियाओं का संकेत देते हैं।
टेलीहेल्थ
टेलीहेल्थ रोगियों का दूर से उपचार है। पिवोवारोव और एल्हादा (2015) ने रोगी की निरंतर निगरानी और एआई के माध्यम से परिवर्तनों को नोटिस करने की क्षमता की अनुमति देने के लिए पहनने योग्य उपकरणों के उपयोग का प्रस्ताव रखा, जो मनुष्यों द्वारा कम भिन्न हो सकते हैं। 2025 के एक व्यवस्थित समीक्षा और 15 अध्ययनों के मेटा-विश्लेषण में पाठ-आधारित परामर्श में एआई चैटबॉट्स की तुलना मानव स्वास्थ्य पेशेवरों से की गई, जिसमें पाया गया कि अधिकांश अध्ययनों में, एआई चैटबॉट्स ने रोगी संतुष्टि और नैदानिक सटीकता के मामले में तुलनीय या बेहतर प्रदर्शन किया, हालाँकि लेखकों ने सुरक्षा और दीर्घकालिक परिणामों पर आगे के शोध की आवश्यकता पर जोर दिया।
नैतिक और नियामक विचार
स्वास्थ्य देखभाल में एआई की तैनाती महत्वपूर्ण नैतिक और नियामक मुद्दों को उठाती है। डेटा गोपनीयता एक प्राथमिक चिंता है, क्योंकि एआई प्रणालियों को अक्सर संवेदनशील रोगी जानकारी तक पहुँच की आवश्यकता होती है। कुछ कार्यों का स्वचालन स्वास्थ्य कर्मियों के बीच नौकरी विस्थापन का कारण बन सकता है, और एल्गोरिथ्म पूर्वाग्रह मौजूदा स्वास्थ्य असमानताओं को कायम या खराब कर सकता है। नियामक निकाय ऐसे ढाँचे स्थापित करने के लिए काम कर रहे हैं जो यह सुनिश्चित करें कि एआई उपकरण सुरक्षित, प्रभावी और न्यायसंगत हैं। उदाहरण के लिए, अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन ने चिकित्सा उपकरणों में एआई के उपयोग पर मार्गदर्शन जारी किया है, और यूरोपीय संघ के प्रस्तावित एआई अधिनियम में स्वास्थ्य देखभाल में उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों के लिए विशिष्ट प्रावधान शामिल हैं।
भविष्य की दिशाएँ
जैसे-जैसे एआई विकसित होता रहता है, स्वास्थ्य देखभाल में इसका एकीकरण विस्तारित होने की उम्मीद है। बड़े भाषा मॉडल और ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर में प्रगति अधिक परिष्कृत नैदानिक निर्णय समर्थन और रोगी संपर्क को सक्षम कर रही है। हालाँकि, इन तकनीकों की सफलता डेटा गुणवत्ता, व्याख्यात्मकता और विश्वास की चुनौतियों को संबोधित करने पर निर्भर करेगी। वैश्विक स्वास्थ्य परिणामों में सुधार के लिए एआई की पूरी क्षमता का एहसास करने के लिए एआई शोधकर्ताओं, चिकित्सकों और नीति निर्माताओं के बीच सहयोग आवश्यक होगा।