दवाएं और उपचार योजनाएं, AI द्वारा "पूर्व तैयारी" का युग — कैंसर चिकित्सा के क्षेत्र में जो हो रहा है

दवाएं और उपचार योजनाएं, AI द्वारा "पूर्व तैयारी" का युग — कैंसर चिकित्सा के क्षेत्र में जो हो रहा है

AI शब्द सुनते ही, आपके मन में क्या आता है? सुविधा, दक्षता, भविष्य की भावना—और साथ ही, अज्ञात का डर और समाज को हिलाने वाले जोखिम भी आपके मन में आ सकते हैं। वास्तव में, जब से जनरेटिव AI तेजी से लोकप्रिय हुआ है, जनमत में "उम्मीद से अधिक चिंता" की भावना प्रबल है। हथियारों में उपयोग, गलत जानकारी, गोपनीयता का उल्लंघन, रोजगार का प्रतिस्थापन। ये चिंताएँ केवल अतिशयोक्ति नहीं हैं, बल्कि वास्तविक घटनाओं के रूप में भी सामने आ रही हैं।


लेकिन वही AI, एक बिल्कुल अलग जगह पर "मानवता की मदद करने के लिए एक त्वरक" के रूप में काम कर रहा है। मंच है कैंसर चिकित्सा। चमकदार डेमो या भव्य प्रचार से अधिक, चिकित्सा के कठिन परिश्रम वाले क्षेत्र में, डॉक्टरों और शोधकर्ताओं की "समय की कमी", "कर्मचारियों की कमी", "बहुत अधिक मैनुअल काम" की चीखों को AI धीरे-धीरे अवशोषित करने लगा है।


1) दवा की खोज में, AI "खोजता है"

कैंसर उपचार की नई दवाएं, विशेष रूप से एंटीबॉडी दवाएं, "सही विकल्प पाने" तक का रास्ता लंबा होता है। लक्ष्य (टारगेट) खोजें, संभावित अणु बनाएं, यह सुनिश्चित करें कि वे काम करते हैं, और नैदानिक परीक्षणों तक आगे बढ़ें। इस दौरान, विशाल मात्रा में परीक्षण और त्रुटि की आवश्यकता होती है।


लेख में, GV20 Therapeutics का उदाहरण दिया गया है, जिसने AI का उपयोग करके इम्यून चेकपॉइंट IGSF8 को लक्षित करते हुए एंटीबॉडी दवा उम्मीदवार GV20-0251 की खोज की, और इसे उन उन्नत ठोस कैंसर रोगियों पर परीक्षण किया जिनके लिए मानक उपचार समाप्त हो चुके थे। कुछ रोगियों में ट्यूमर के सिकुड़ने और रोग की स्थिरता का प्रारंभिक संकेत देखा गया।


यहाँ महत्वपूर्ण यह है कि, "AI ने जादुई दवा को शून्य से डिजाइन किया" की कहानी नहीं है। लेख में वर्णन इसके विपरीत है, AI रोगियों के ट्यूमर डेटा का विश्लेषण करता है और शरीर में स्वाभाविक रूप से उत्पन्न "प्रतिरोधी इम्यून कोशिकाओं" द्वारा धारण किए गए एंटीबॉडी को खोजने की भूमिका निभाता है। यानी AI स्वाभाविक रूप से हो रही "लड़ाई के निशान" को खोजता है और उन्हें पुनः उपयोग के लिए एकत्र करता है, एक कुशल स्काउट के रूप में चित्रित किया जाता है।


दवा की खोज की दुनिया में, इस तरह का "AI द्वारा खोज → नैदानिक परीक्षण" का प्रवाह प्रतीकात्मक है। लक्ष्य IGSF8 के स्वयं के अनुसंधान और GV20-0251 के परीक्षण की जानकारी भी बाहरी रूप से रिपोर्ट की गई है, और लेख में वर्णित "AI नैदानिक परीक्षण को आगे बढ़ाता है" की धारणा केवल उम्मीदों पर आधारित नहीं है।


2) रेडिएशन थेरेपी में, AI "तैयारी" करता है

कैंसर उपचार का एक और स्तंभ, रेडिएशन थेरेपी। यहाँ भी, AI एक अदृश्य लेकिन अत्यधिक प्रभावी रूप में प्रवेश करता है।


रेडिएशन थेरेपी एक "सटीक कार्य" है जिसमें ट्यूमर को अधिकतम खुराक दी जाती है, जबकि आसपास के सामान्य अंगों की विकिरण से बचाव किया जाता है। इस सटीकता को बनाए रखने की पहली प्रक्रिया CT छवियों के आधार पर ट्यूमर और अंगों को रूपरेखा से अलग करना और 3D एनाटॉमिकल मानचित्र बनाना है (ऑटो सेगमेंटेशन/स्वचालित रूपरेखा निष्कर्षण)। परंपरागत रूप से, चिकित्सा पेशेवरों ने सैकड़ों छवि स्लाइस पर प्रत्येक अंग के लिए मैन्युअल रूप से रेखाएं खींची हैं। यह समय लेने वाला है और डॉक्टरों के बीच भिन्नता भी हो सकती है। यहाँ AI रूपरेखा निर्माण में सहायता और स्वचालन करता है, बोझ को कम करने और मानकीकरण का लक्ष्य रखता है।


"AI से समय बचता है" सुनकर यह हल्का लग सकता है। लेकिन चिकित्सा में, वह "बचा हुआ समय" मरीज की व्याख्या, निर्णय समर्थन, सुरक्षा की पुष्टि में जाता है। यह समय उपचार की गुणवत्ता और सुरक्षा से सीधे जुड़ा होता है।


3) जवाब देने की समस्या को AI "ड्राफ्ट" के जरिए हल करता है

कैंसर उपचार केवल उपचार तक ही सीमित नहीं होता। मरीजों की पूछताछ, लक्षणों की सलाह, दवाओं के सेवन का तरीका, परीक्षण परिणामों की चिंता... संदेशों का जवाब देने में ही चिकित्सा पेशेवर थक सकते हैं।


लेख में, एक बड़े संस्थान में रेडिएशन ऑन्कोलॉजी विभाग में हर दिन बड़ी संख्या में मरीज संदेश आते हैं, और जवाब देने में 24 से 48 घंटे लगते हैं। यहाँ AI को जवाब के ड्राफ्ट बनाने के लिए लगाया गया, जिसे डॉक्टर ने पुष्टि कर भेजा। एक संदेश पर कुछ मिनट की बचत भी, जब संख्या बड़ी हो, तो लागत और बोझ को काफी कम कर सकती है।


इस प्रकार की प्रणाली "AI डॉक्टरों को प्रतिस्थापित करता है" की बात नहीं है, बल्कि "AI डॉक्टरों के लिखने से पहले के खाली पृष्ठ को भरता है" की बात के करीब है। खाली पृष्ठ से लेखन की तुलना में, ड्राफ्ट को सुरक्षित रूप से संशोधित करना तेज होता है। और जितना तेज होता है, मरीज उतनी जल्दी आश्वस्त हो सकते हैं।


4) "खोजने" वाली चिकित्सा की ओर: जटिलताओं को उठाने वाला AI

चिकित्सा रिकॉर्ड मोटे होते हैं। एक मरीज के साथ विशाल मात्रा में नैदानिक रिकॉर्ड जुड़े होते हैं, जटिल जटिलताएं और दुष्प्रभाव एक चेक बॉक्स में नहीं सहेजे जा सकते। अतीत में, विशेष जटिलता वाले मरीजों को निकालने के लिए, डॉक्टरों ने हजारों पृष्ठों के रिकॉर्ड पढ़े, और एक वर्ष के प्रयास में "सही डेटा" बनाया। लेख में बताया गया है कि इसी तरह के कार्य को विशेष AI ने कम समय में पूरा किया, और कभी-कभी यह पारंपरिक मानव डेटा से अधिक सटीक हो सकता है।


यहाँ जो दिखाई देता है, वह यह है कि AI की भूमिका "निदान देने वाला" नहीं है, बल्कि "छूटने को कम करने और खोज को बढ़ाने वाला" है। मानव के "निर्णय" लेने से पहले की स्थिति में, जानकारी को उभारता है। चिकित्सा क्षेत्र के लिए, यह एक मजबूत स्थिति है।


5) फिर भी बनी रहती हैं दीवारें: "ब्लैक बॉक्स" और विश्वास

बेशक, AI के चिकित्सा में प्रवेश से सब कुछ हल नहीं होता—ऐसा नहीं है। लेख बार-बार जोर देता है कि चिकित्सा में कड़े नियम होते हैं, FDA की मंजूरी जैसी प्रक्रियात्मक दीवारें ऊँची होती हैं, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि "क्यों उस निष्कर्ष पर पहुँचा गया" की व्याख्या न कर पाने की ब्लैक बॉक्स प्रकृति विश्वास को नुकसान पहुँचा सकती है।


AI इनाम डिज़ाइन के माध्यम से सीखता है, और कभी-कभी "अच्छा दिखने" की दिशा में अनुकूलित होने का खतरा भी होता है। चिकित्सा में, वह "अच्छा दिखना" घातक हो सकता है। इसलिए, AI के आउटपुट को बिना सोचे-समझे स्वीकार नहीं करना चाहिए, और चिकित्सा पेशेवरों को इसकी पुष्टि करनी चाहिए और जिम्मेदारी लेनी चाहिए, यही एक यथार्थवादी समाधान बनता है।


SNS की प्रतिक्रिया (वास्तविक पोस्ट में देखी गई प्रवृत्तियों का सारांश)

इस लेख के विषय के करीब के विषयों (RadOnc-GPT, रेडिएशन थेरेपी में AI, GV20-0251/IGSF8 आदि) के बारे में, SNS पर मुख्य रूप से निम्नलिखित प्रतिक्रियाएँ देखी जाती हैं।

 


A. "यही है जो हम चाहते थे AI" समूह (चिकित्सा पेशेवरों के बोझ को कम करने की उम्मीद)

रेडिएशन थेरेपी क्षेत्र में LLM और स्वचालन के बारे में पोस्ट में, "यदि सटीकता और गति दोनों संतुलित हो सकते हैं, तो क्षेत्र को राहत मिलेगी" जैसी टोन अधिक है। विशेष रूप से, मरीज संदेश के ड्राफ्ट और रिकॉर्ड से परिणाम निकालने जैसे "समय लेने वाले कामों" में AI का उपयोग करने का विचार सकारात्मक रूप से लिया जाता है।


B. "अद्भुत लेकिन डरावना" समूह (व्याख्या की क्षमता, जिम्मेदारी, चिकित्सा सुरक्षा)

दूसरी ओर, "जब यह सही होता है तो अद्भुत होता है, लेकिन जब यह गलत होता है तो जिम्मेदारी कौन लेगा", "चिकित्सा डेटा का प्रबंधन वास्तव में सुरक्षित है या नहीं", "निष्कर्ष के आधार का पता नहीं लगाना मुश्किल है" जैसी सतर्कता की धारणाएँ भी प्रबल हैं। यह चिकित्सा तक सीमित नहीं है, बल्कि AI के प्रति सामान्य अविश्वास से जुड़ा है।


C. दवा खोजने वाले "क्लिनिकल डेटा की प्रतीक्षा" समूह (शांतिपूर्वक मूल्यांकन)

GV20-0251 जैसी AI का उपयोग करने वाली दवा खोज की चर्चा में, कंपनियों और शोधकर्ताओं के संचार (ASCO में प्रस्तुति की घोषणा, परीक्षण की प्रगति आदि) के प्रति, "दिलचस्प", "नए लक्ष्य गर्म हैं" जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्साहजनक होती हैं, जबकि निवेश और शोध समुदाय में "प्रथम चरण सुरक्षा पर केंद्रित है। असली मूल्यांकन अभी बाकी है" जैसी शांतिपूर्ण दृष्टिकोण भी अधिक हैं।


D. क्षेत्रीय समुदाय "कार्यान्वयन कठिन है" समूह (संचालन, डेटा, जिम्मेदारी की सीमाएँ)

Reddit आदि के तकनीकी और चिकित्सा समुदायों में, ऑटो सेगमेंटेशन "पहले से ही एक बड़ा क्षेत्र" है, लेकिन वास्तविक संचालन में डेटा प्रबंधन, संस्थानों के बीच भिन्नता, गुणवत्ता आश्वासन (QA), विक्रेता चयन जैसी समस्याएँ हैं, यह "वास्तविकता की आवाज़" अधिक है।


सारांश: AI "मुख्य भूमिका" नहीं है, बल्कि चिकित्सा का सहकारी कार्यकर्ता है

इस लेख की दिलचस्पी यह है कि AI को सर्वशक्तिमान नायक के रूप में नहीं दर्शाया गया है, बल्कि "कष्टप्रद और समय लेने वाले पूर्व-प्रक्रिया" को चुपचाप संभालने वाले के रूप में दर्शाया गया है। नई दवाओं की खोज, रूपरेखा निर्माण, जवाब के ड्राफ्ट, रिकॉर्ड की खोज। ये सभी "मानव निर्णय" से पहले की विशाल कार्य हैं।


चिकित्सा का भविष्य शायद "AI डॉक्टरों को प्रतिस्थापित करेगा" से अधिक "AI डॉक्टरों का समय वापस लाएगा" की दिशा में आगे बढ़ेगा। इसके लिए आवश्यक है, व्याख्या की क्षमता, नियामक अनुपालन, और "मानव जिम्मेदारी ले सके" का डिज़ाइन—यानी सहयोग का रूप बनाना।


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