क्या AI स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को उनके डेटा को समझने में मदद कर सकता है?

स्वास्थ्य सेवा प्रणालियाँ अस्पतालों, प्रयोगशालाओं, निदान केंद्रों और फार्मेसियों में बड़ी मात्रा में रोगी की जानकारी उत्पन्न करती हैं, फिर भी अधिक डेटा से हमेशा बेहतर स्वास्थ्य देखभाल परिणाम नहीं मिलते हैं। मेडिकल रिकॉर्ड अक्सर कई प्रणालियों में बिखरे हुए होते हैं जिन्हें अनुसंधान या विश्लेषण के बजाय प्रशासनिक कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिससे स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए रोगी इतिहास या जनसंख्या स्वास्थ्य रुझानों में पैटर्न की पहचान करना मुश्किल हो जाता है।

पुणे में डेवस्पार्क्स 2026 में, योरस्टोरी का एक राष्ट्रव्यापी आंदोलन, अगली पीढ़ी की प्रौद्योगिकियों के साथ भारत के डेवलपर पारिस्थितिकी तंत्र को सशक्त बनाने पर केंद्रित था, चर्चा में पता चला कि उभरते एआई आर्किटेक्चर संगठनों को जटिल डेटा वातावरण के साथ काम करने में कैसे मदद कर सकते हैं। एक सत्र में जांच की गई कि कैसे ये प्रौद्योगिकियां संवेदनशील रोगी रिकॉर्ड की सुरक्षा करते हुए खंडित चिकित्सा जानकारी की चुनौती का समाधान कर सकती हैं।

शीर्षक वाली बातचीत में ‘एजेंट एआई इम्पैक्ट केस स्टडी बिल्डिंग सॉवरेन हेल्थकेयर रेजिलिएंस’, गौरव त्रिपाठीपार्टेक्स.एआई के सह-संस्थापक और ग्रुप सीटीओ ने बताया कि कैसे एआई विकास के नए दृष्टिकोण स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों को सिस्टम में स्थानांतरित किए बिना या संवेदनशील जानकारी को उजागर किए बिना चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति दे सकते हैं।

भारत के पहले सॉवरेन हेल्थकेयर फाउंडेशन मॉडल पर पार्टेक्स के काम से प्रेरणा लेते हुए, त्रिपाठी ने बताया कि कैसे फ़ेडरेटेड लर्निंग, नॉलेज ग्राफ़ और एजेंटिक एआई स्वास्थ्य सेवा में सबसे जटिल चुनौतियों में से एक को निजी और सुरक्षित रखते हुए डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करके पाटने में मदद कर सकते हैं।

स्वास्थ्य देखभाल डेटा की खंडित प्रकृति

हेल्थकेयर संगठन रोगी की जानकारी को प्रबंधित करने के लिए कई डिजिटल प्रणालियों पर भरोसा करते हैं, जिनमें इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, अस्पताल सूचना प्रबंधन प्लेटफॉर्म, प्रिस्क्रिप्शन डेटाबेस, प्रयोगशाला रिपोर्टिंग टूल और अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग सिस्टम शामिल हैं। इनमें से प्रत्येक प्रणाली मूल्यवान चिकित्सा जानकारी एकत्र करती है, लेकिन वे अक्सर स्वतंत्र रूप से काम करती हैं, खंडित डेटासेट बनाती हैं जिससे रोगी इतिहास या जनसंख्या स्वास्थ्य रुझानों का एकीकृत दृष्टिकोण विकसित करना मुश्किल हो जाता है।

साथ ही, चिकित्सा अनुसंधान में प्रगति तेजी से बड़े डेटासेट के विश्लेषण पर निर्भर करती है। नैदानिक ​​​​रिपोर्टों, उपचार के परिणामों और रोगी इतिहास में पैटर्न की पहचान करने से चिकित्सकों को पहले बीमारियों का पता लगाने, यह समझने में मदद मिल सकती है कि उपचार आबादी के बीच कैसे काम करते हैं, और अधिक प्रभावी उपचार विकसित करते हैं।

हालाँकि, इस जानकारी को संस्थानों में साझा करने से गोपनीयता संबंधी गंभीर चिंताएँ पैदा होती हैं। हेल्थकेयर डेटा व्यक्तिगत जानकारी की सबसे संवेदनशील श्रेणियों में से एक है, और संगठनों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि अनुसंधान या विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने पर भी रोगी के रिकॉर्ड सुरक्षित रहें। त्रिपाठी ने इस चुनौती का सीधे तौर पर वर्णन करते हुए कहा कि “स्वास्थ्य सेवा में डेटा गोपनीयता पर समझौता नहीं किया जा सकता है”।

डेटा स्थानीयकरण से परे संप्रभुता

डिजिटल संप्रभुता के इर्द-गिर्द होने वाली चर्चाएँ अक्सर इस बात पर केंद्रित होती हैं कि डेटा कहाँ संग्रहीत किया जाता है। कई देश नियामक निगरानी बनाए रखने और दुरुपयोग के जोखिम को कम करने के लिए संवेदनशील डेटा को राष्ट्रीय सीमाओं के भीतर रखने पर जोर देते हैं।

त्रिपाठी ने तर्क दिया कि स्वास्थ्य सेवा में संप्रभुता में केवल यह नियंत्रित करने से कहीं अधिक शामिल है कि डेटा कहां मौजूद है। स्वास्थ्य सेवा प्रणालियाँ विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से भिन्न हैं, और मुख्य रूप से अंतरराष्ट्रीय डेटासेट पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम स्थानीय स्वास्थ्य देखभाल वास्तविकताओं को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं कर सकते हैं।

भारत का स्वास्थ्य देखभाल बुनियादी ढांचा, रोगी जनसांख्यिकी और रोग पैटर्न यूरोप या संयुक्त राज्य अमेरिका से काफी भिन्न है। परिणामस्वरूप, वैश्विक बाजारों के लिए डिज़ाइन किए गए एआई मॉडल भारतीय स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों की बारीकियों को पकड़ने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

त्रिपाठी ने बताया कि संप्रभु स्वास्थ्य देखभाल मॉडल को इन अंतरों को ध्यान में रखना चाहिए, बहुभाषी वातावरण का समर्थन करना, क्षेत्रीय नैदानिक ​​​​वर्कफ़्लो को अपनाना और भारत के डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून जैसे नियामक ढांचे का अनुपालन करना चाहिए।

विश्वास भी संप्रभुता का एक महत्वपूर्ण घटक है। हेल्थकेयर पारिस्थितिकी तंत्र में मरीज़, अस्पताल, अनुसंधान संस्थान, दवा कंपनियां और नियामक शामिल हैं, जिनमें से सभी को आश्वस्त होना चाहिए कि संवेदनशील चिकित्सा डेटा को जिम्मेदारी से संभाला जा रहा है।

डेटा को स्थानांतरित किए बिना एआई मॉडल का प्रशिक्षण

एक तकनीक जो इस दृष्टिकोण को सक्षम बनाती है वह फ़ेडरेटेड लर्निंग है। पारंपरिक एआई विकास के लिए अक्सर कई संगठनों से डेटा एकत्र करने और इसे केंद्रीकृत रिपॉजिटरी में संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है जहां मॉडल को प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण कई उद्योगों में प्रभावी हो सकता है, लेकिन स्वास्थ्य देखभाल पर लागू होने पर इसमें जोखिम हैं क्योंकि रोगी रिकॉर्ड स्थानांतरित करने से संवेदनशील जानकारी उजागर होने की संभावना बढ़ जाती है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग उन मॉडलों को प्रशिक्षित करने की अनुमति देकर इस प्रक्रिया को बदल देती है जहां डेटा पहले से मौजूद है। रोगी के रिकॉर्ड को केंद्रीय प्रणाली में भेजने के बजाय, एआई मॉडल अस्पताल नेटवर्क या अनुसंधान वातावरण में तैनात किए जाते हैं, जहां वे अंतर्निहित जानकारी को सुरक्षित रखते हुए स्थानीय डेटासेट से सीख सकते हैं।

त्रिपाठी ने समझाया: “हम डेटा को मॉडल में नहीं ले जा रहे हैं। हम मॉडल को डेटा में ला रहे हैं।”

इस आर्किटेक्चर में, केवल एन्क्रिप्टेड पैरामीटर या मॉडल अपडेट ही सिस्टम में साझा किए जाते हैं। रोगी डेटा अपने मूल वातावरण में रहता है, जिससे संगठनों को सख्त गोपनीयता सुरक्षा बनाए रखते हुए एआई विकास पर सहयोग करने की अनुमति मिलती है।

मॉडल प्रशिक्षण से पहले ज्ञान की संरचना करना

त्रिपाठी ने हेल्थकेयर एआई सिस्टम में ज्ञान ग्राफ के महत्व पर भी चर्चा की। जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में चर्चा में बड़े भाषा मॉडल पर महत्वपूर्ण ध्यान दिया जाता है, स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों को अक्सर बायोमेडिकल ज्ञान के संरचित प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है।

चिकित्सा प्रणालियों में जीन, प्रोटीन, रोग, दवाओं और उपचार के बीच जटिल संबंध शामिल होते हैं। ज्ञान ग्राफ़ इन संबंधों को मैप करते हैं, जिससे एआई सिस्टम को यह समझने में मदद मिलती है कि विभिन्न बायोमेडिकल इकाइयां एक दूसरे के साथ कैसे बातचीत करती हैं।

त्रिपाठी ने बताया कि यह संरचित प्रतिनिधित्व पार्टेक्स द्वारा विकसित सॉवरेन हेल्थकेयर फाउंडेशन मॉडल में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। प्रयोगशाला रिपोर्ट, चिकित्सा छवियों और रोगी इतिहास जैसे मल्टीमॉडल हेल्थकेयर डेटा के साथ ज्ञान ग्राफ़ को एकीकृत करके, एआई सिस्टम ऐसी अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकते हैं जो नैदानिक ​​​​तर्क के साथ अधिक निकटता से संरेखित होती हैं।

उन्होंने कहा कि हेल्थकेयर एआई की प्रभावशीलता सिस्टम डिजाइन के इस चरण पर काफी हद तक निर्भर करती है, उन्होंने कहा कि “असली ताकत मॉडल में नहीं है। असली ताकत मॉडल से पहले क्या होता है उसमें है”।

डेटा पाइपलाइनों से लेकर एजेंटिक सिस्टम तक

सत्र का एक अन्य प्रमुख विषय स्वास्थ्य देखभाल डेटा पाइपलाइनों के प्रबंधन में एजेंटिक एआई की भूमिका थी। स्वास्थ्य संबंधी जानकारी अक्सर असंगत स्वरूपों में आती है, जिसमें हस्तलिखित नुस्खे और स्कैन किए गए दस्तावेज़ों से लेकर संरचित डिजिटल रिकॉर्ड तक शामिल हैं।

इस जानकारी को विश्लेषण के लिए तैयार करने के लिए पारंपरिक रूप से महत्वपूर्ण मैन्युअल प्रयास की आवश्यकता होती है। मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उपयोग करने से पहले डेटा को साफ, सत्यापित और मानकीकृत किया जाना चाहिए।

एजेंटिक एआई इनमें से कई कार्यों को स्वचालित करने में मदद करता है। एजेंट कई प्रणालियों से डेटा एकत्र करते हैं, त्रुटियों का पता लगाते हैं, डुप्लिकेट प्रविष्टियों को हटाते हैं, और असंरचित इनपुट को संरचित डेटासेट में परिवर्तित करते हैं जिनका एआई मॉडल द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है।

त्रिपाठी ने बताया कि इस तरह की प्रणालियाँ वैज्ञानिक कार्यप्रवाह में काफी तेजी ला सकती हैं, जिससे अनुसंधान टीमों को डेटा गुणवत्ता में लगातार सुधार करते हुए बड़ी मात्रा में स्वास्थ्य देखभाल डेटा को अधिक कुशलता से संसाधित करने में सक्षम बनाया जा सकता है।

दवा की खोज और नैदानिक ​​अनुसंधान के लिए निहितार्थ

इन प्रौद्योगिकियों का प्रभाव अस्पताल संचालन से परे फार्मास्युटिकल अनुसंधान और दवा विकास तक फैला हुआ है। एक नई थेरेपी विकसित करने में आम तौर पर एक दशक से अधिक समय लगता है और इसके लिए अरबों डॉलर के निवेश की आवश्यकता होती है। वर्षों के शोध के बाद भी, कई नैदानिक ​​​​परीक्षण विफल हो जाते हैं क्योंकि शोधकर्ता सही रोगियों की पहचान करने या सार्थक उपचार संकेतों का शीघ्र पता लगाने के लिए संघर्ष करते हैं।

फ़ेडरेटेड हेल्थकेयर डेटा पर निर्मित AI सिस्टम गोपनीयता को बनाए रखते हुए संस्थानों में रोगी डेटा का विश्लेषण करके इन चुनौतियों का समाधान करने में मदद कर सकता है। ये प्रणालियाँ उपचार के परिणामों, रोग की प्रगति और आनुवंशिक कारकों में पैटर्न की पहचान कर सकती हैं, जिससे शोधकर्ताओं को यह समझने में मदद मिलती है कि विभिन्न आबादी में उपचार कैसे कार्य करते हैं।

इस तरह की अंतर्दृष्टि नैदानिक ​​​​परीक्षण भर्ती में सुधार कर सकती है, दवा की खोज में तेजी ला सकती है और संभावित रूप से रोगियों को प्रयोगात्मक उपचारों से जोड़ सकती है जो नए चिकित्सीय विकल्प प्रदान कर सकते हैं।

वास्तविक दुनिया के लिए AI सिस्टम डिज़ाइन करना

त्रिपाठी ने बातचीत को वापस डेवलपर्स पर स्थानांतरित करके सत्र का समापन किया। जबकि एआई के आसपास की अधिकांश चर्चा व्यक्तिगत मॉडल या उपयोगकर्ता इंटरफेस पर केंद्रित है, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग तेजी से एकीकृत प्रणालियों पर निर्भर होते हैं जो कई प्रौद्योगिकियों को जोड़ते हैं।

आधुनिक एआई आर्किटेक्चर में अक्सर डोमेन-विशिष्ट मॉडल, ज्ञान ग्राफ, फ़ेडरेटेड-लर्निंग फ्रेमवर्क और स्वायत्त एजेंटों सहित कई घटकों को व्यवस्थित करना शामिल होता है। जटिल कार्यों को करने के लिए एकल मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय, ये सिस्टम वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए कई उपकरणों का समन्वय करते हैं।

त्रिपाठी ने कहा कि प्रभावी स्वास्थ्य देखभाल एआई के निर्माण के लिए ऐसे सिस्टम की आवश्यकता होगी जो फ़ेडरेटेड लर्निंग, ज्ञान ग्राफ़ और स्वायत्त एजेंटों को जोड़ती हो। इन आर्किटेक्चर को डिजाइन करने से स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों को गोपनीयता बनाए रखते हुए खंडित चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करने, नैदानिक ​​​​अनुसंधान, दवा खोज और डेटा-संचालित स्वास्थ्य देखभाल निर्णयों के लिए नई संभावनाएं खोलने की अनुमति मिल सकती है।