जब एआई और बिग डेटा चिकित्सा उद्योग के नए हथियार बनेंगे

(डैन ट्राई) - केवल पूर्वानुमान ही नहीं, बल्कि एआई अब टीकाकरण की योजना बनाने, संसाधनों का आवंटन करने और महामारी प्रतिक्रिया मॉडल बनाने में भी स्वास्थ्य क्षेत्र का समर्थन करता है।

मनुष्यों और सूक्ष्मजीवों के बीच कभी न ख़त्म होने वाला युद्ध

हो ची मिन्ह सिटी के उष्णकटिबंधीय रोगों के अस्पताल में संक्रामक रोगों के नैदानिक ​​अभ्यास में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बिग डेटा के अनुप्रयोग पर आयोजित वैज्ञानिक सम्मेलन में, हो ची मिन्ह सिटी स्वास्थ्य विभाग के उप निदेशक - एसोसिएट प्रोफेसर, डॉ. गुयेन वान विन्ह चाऊ - ने संक्रामक रोगों के खिलाफ दीर्घकालिक लड़ाई में नवाचार के महत्व पर जोर दिया।

संक्रामक रोग हमेशा से वैश्विक जन स्वास्थ्य के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक रहे हैं। वियतनाम जैसे उष्णकटिबंधीय देशों में, जहाँ सूक्ष्मजीवों के विकास के लिए अनुकूल वातावरण है, यह लड़ाई और भी भयंकर और लगातार जारी है।

पूरे इतिहास में, विश्व को गंभीर बीमारियों का सामना करना पड़ा है, जिनसे करोड़ों लोग मारे गए हैं।

आज, मनुष्य संक्रामक रोगों से नए खतरों का सामना कर रहा है, विशेष रूप से वे जो जानवरों से मनुष्यों में फैलते हैं जैसे एवियन इन्फ्लूएंजा, सार्स, मर्स और हाल ही में कोविड-19।

प्राचीन काल से ही मनुष्य को लगातार विकसित होते सूक्ष्मजीवों के कारण होने वाले संक्रामक रोगों के नए खतरों का सामना करना पड़ता रहा है।

संक्रामक रोगों की खासियत यह है कि उन्हें पैदा करने वाले रोगाणुओं की जटिलता और अप्रत्याशितता होती है। सूक्ष्मजीव लगातार उत्परिवर्तन के माध्यम से विकसित होते रहते हैं, जिससे उन्हें प्रतिरक्षा प्रणाली या एंटीबायोटिक दवाओं के हमले से बचने में मदद मिलती है। चिंताजनक बात यह है कि एंटीबायोटिक प्रतिरोध - उत्परिवर्तन का एक अपरिहार्य परिणाम - तेजी से आम होता जा रहा है।

एंटीबायोटिक्स की खोज लगभग 100 साल पहले हुई थी और इनका उत्पादन स्वर्णिम काल (1940-1960) रहा था, लेकिन अब नई दवाओं की संख्या लगातार कम होती जा रही है। इस बीच, एकल, एकाधिक, और यहाँ तक कि सभी एंटीबायोटिक्स के प्रति प्रतिरोधी बैक्टीरिया के प्रकार सामने आए हैं, जिससे दवा निष्क्रिय अवस्था में पहुँच गई है।

सूक्ष्मजीवों के विकास का अर्थ है कि कोई भी दवा या टीका समय के साथ अप्रभावी हो सकता है। इसके लिए मनुष्यों को न केवल उपलब्ध साधनों पर निर्भर रहना होगा, बल्कि दृष्टिकोणों, निदान विधियों, उपचारों से लेकर दीर्घकालिक रोकथाम रणनीतियों तक, निरंतर नवाचार और सृजन भी करना होगा।

उनके अनुसार, वर्तमान दृष्टिकोण के लिए एक व्यवस्थित रणनीति की आवश्यकता है, जिसमें जीनोमिक विश्लेषण, मेटाबोलोमिक्स, इम्यूनोलॉजी से लेकर वैक्सीन विकास (वैक्सीनोमिक) तक कई क्षेत्रों को एकीकृत किया जाए।

विशेष रूप से, mRNA टीकों का जन्म चिकित्सा इतिहास में एक अभूतपूर्व सफलता है, क्योंकि मनुष्यों को वायरस अनुक्रमण से लेकर सामुदायिक टीकाकरण तक पहुंचने में केवल 12 महीने लगे।

डॉ. चाऊ ने इंपीरियल कॉलेज लंदन (यूके) के वैज्ञानिकों के शोध का भी हवाला दिया, जिसमें दिखाया गया है कि यदि कोविड-19 टीकाकरण अभियान वायरस जीनोम को डिकोड करने के सिर्फ 100 दिन बाद शुरू हो जाता, तो दुनिया 8.3 मिलियन मौतों और 26 मिलियन से अधिक संक्रमणों को रोक सकती थी।

इस व्यवस्थित गणना से, विश्व ने भविष्य की महामारियों की तैयारी के लिए "100-दिवसीय मिशन" की अवधारणा बनाई है।

इस मिशन का उद्देश्य किसी नए महामारी कारक की पहचान के 100 दिनों के भीतर तीव्र नैदानिक ​​समाधान, प्रभावी प्रारंभिक उपचार और व्यापक टीकाकरण के लिए टीके उपलब्ध कराना है।

डॉ. चाऊ ने कहा, "नवाचार वह हथियार है जो मनुष्यों को न केवल महामारी से लड़ने में मदद करता है, बल्कि सूक्ष्मजीवों के साथ स्थायी रूप से रहने और विकसित होने में भी मदद करता है।"

एआई ने हो ची मिन्ह सिटी में खसरे के प्रकोप की भविष्यवाणी की

सम्मेलन में, हो ची मिन्ह सिटी में उष्णकटिबंधीय रोगों के अस्पताल के उप निदेशक डॉ. गुयेन ले नु तुंग ने भी हाल के दिनों में अस्पताल में संक्रामक रोगों के अनुसंधान, निदान और चेतावनी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और बड़े डेटा अनुप्रयोगों के कार्यान्वयन के बारे में विशेष रूप से जानकारी साझा की।

डॉ. तुंग ने कहा कि 2018 से अब तक, अस्पताल ने एआई और बिग डेटा को लागू करते हुए 22 शोध परियोजनाएं की हैं, जिनमें फ्लू और डेंगू बुखार का पूर्वानुमान, मशीन लर्निंग का उपयोग करके मेडिकल रिकॉर्ड में लिखावट को पहचानना, पहनने योग्य उपकरणों के माध्यम से दूर से महत्वपूर्ण संकेतों की निगरानी करना आदि शामिल हैं...

एआई और बिग डेटा अस्पतालों को महामारी की पूर्व भविष्यवाणी करने और चेतावनी देने की उनकी क्षमता में सुधार करने में मदद करते हैं।

उदाहरण के लिए, हो ची मिन्ह सिटी के स्वास्थ्य विभाग की संक्रामक रोग निगरानी प्रणाली ने 2024 में खसरे के मामलों में वृद्धि दर्ज की, जिसके परिणामस्वरूप टीकाकरण अभियान तुरंत लागू किए गए और प्रकोप की घोषणा की गई। विस्तारित टीकाकरण सूचना प्रणाली टीकाकरण दरों पर भी आँकड़े प्रदान करती है, जिससे क्षेत्र और जनसंख्या समूह के अनुसार रोग जोखिमों की भविष्यवाणी करने में मदद मिलती है।

दुनिया भर में, ब्लूडॉट (कनाडा) और फ्लूमैप (यूएसए) जैसी प्रणालियाँ कोविड-19 महामारी से पहले बीमारी के शुरुआती लक्षणों की चेतावनी देने में प्रभावी साबित हुई हैं।

वियतनाम में, एआई का उपयोग रोग चक्रों का विश्लेषण करने, महामारी की अवधि और चरम का पूर्वानुमान लगाने, साथ ही आयु, लिंग और अंतर्निहित रोगों जैसे कारकों के आधार पर प्रसार का आकलन करने के लिए महामारी विज्ञान मॉडल बनाने के लिए भी किया जाता है।

यह तकनीक उच्च जोखिम वाले समूहों की पहचान करने, टीकाकरण रणनीतियों को प्राथमिकता देने और त्वरित प्रतिक्रिया के लिए आपूर्ति, दवाओं और मानव संसाधनों की आवश्यकता का अनुमान लगाने में मदद करती है।

हालाँकि, एआई - बिग डेटा कार्यान्वयन प्रक्रिया अभी भी कई चुनौतियों का सामना कर रही है जैसे असमान डेटा गुणवत्ता, चिकित्सा और प्रौद्योगिकी दोनों की गहन समझ वाले कर्मियों की कमी और बड़े बुनियादी ढांचे के निवेश लागत।

स्रोत: https://dantri.com.vn/suc-khoe/khi-ai-va-big-data-tro-thanh-vu-khi-moi-cua-nganh-y-te-20250529134256420.htm