कैंसर-अल्जाइमर के इलाज में AI लाएगा क्रांति? 10 साल की भविष्यवाणी पर छिड़ी बहस

नई दिल्ली. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आने वाले वर्षों में चिकित्सा विज्ञान की तस्वीर बदल सकता है. दवाओं की खोज, बीमारियों की पहचान और जटिल जैविक प्रक्रियाओं को समझने में AI की भूमिका तेजी से बढ़ रही है. इसी बीच Anthropic के CEO डारियो अमादेई ने दावा किया है कि AI की मदद से अगले एक दशक में कैंसर, अल्जाइमर, हृदय रोग और गंभीर मानसिक बीमारियों जैसी समस्याओं का समाधान संभव हो सकता है.

अमादेई का यह बयान तकनीक और चिकित्सा जगत में नई चर्चा का विषय बन गया है. हालांकि, दवा उद्योग के कई विशेषज्ञ इस तरह की भविष्यवाणियों को लेकर सतर्क हैं. उनका मानना है कि AI अनुसंधान की गति जरूर बढ़ा सकता है, लेकिन किसी बीमारी का प्रभावी और सुरक्षित इलाज विकसित करना अभी भी लंबी वैज्ञानिक प्रक्रिया है.

डारियो अमादेई ने 10 साल में बीमारी के इलाज की जताई उम्मीद

Anthropic के प्रमुख डारियो अमादेई ने एक निवेशक प्रस्तुति के दौरान कहा कि AI की प्रगति से कैंसर, अल्जाइमर, हृदय रोग और मानसिक बीमारियां अगले 10 वर्षों में अतीत की बात बन सकती हैं.

कंपनी भी अब बायोटेक्नोलॉजी और दवा अनुसंधान के क्षेत्र में अपनी गतिविधियां बढ़ा रही है. इसका उद्देश्य AI की मदद से जैविक प्रक्रियाओं को बेहतर तरीके से समझना और नई दवाओं की खोज में तेजी लाना है.

हालांकि, अमादेई का यह बयान भविष्य की संभावनाओं से जुड़ा अनुमान है. इसका अर्थ यह नहीं है कि इन सभी बीमारियों का इलाज अगले 10 वर्षों में निश्चित रूप से उपलब्ध हो जाएगा.

एलन मस्क और डेमिस हसाबीस को भी AI से बड़ी उम्मीदें

टेस्ला और अन्य तकनीकी कंपनियों से जुड़े एलन मस्क भी AI के माध्यम से स्वास्थ्य सेवाओं में बड़े बदलाव की संभावना जता चुके हैं. उनका मानना है कि भविष्य में AI की मदद से आम लोगों को भी बेहतर और अधिक सुलभ चिकित्सा सुविधाएं मिल सकेंगी.

वहीं, Google DeepMind के CEO डेमिस हसाबीस ने दवा खोजने की प्रक्रिया में AI की क्षमता पर जोर दिया है. उनका मानना है कि वर्तमान में किसी नई दवा को विकसित करने में औसतन करीब 10 साल लगते हैं. AI की मदद से इस अवधि को महीनों और भविष्य में कुछ हफ्तों तक लाने की संभावना पर काम किया जा सकता है.

हसाबीस ने अपने चर्चित AI सिस्टम AlphaFold का उदाहरण भी दिया. इस तकनीक ने 20 करोड़ से अधिक प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है. इससे वैज्ञानिकों को प्रोटीन की संरचना और जैविक प्रक्रियाओं को समझने में मदद मिली है.

दवा कंपनियों ने दावों पर उठाए सवाल

जहां तकनीकी कंपनियां AI को चिकित्सा क्षेत्र में बड़े बदलाव का माध्यम मान रही हैं, वहीं फार्मा उद्योग के विशेषज्ञों का नजरिया अधिक सावधानी भरा है.

Vertex Pharmaceuticals के कार्यकारी अध्यक्ष जेफ लेडेन ने AI के जरिए कुछ ही वर्षों में अधिकांश बीमारियों का इलाज खोज लेने के दावों पर कड़ी असहमति जताई है. उन्होंने बताया कि उनकी कंपनी ने करीब 50 AI कंपनियों के साथ लगभग 10 हजार ड्रग कंपाउंड्स का विश्लेषण किया, लेकिन इस प्रक्रिया से कोई ऐसी कारगर दवा तैयार नहीं हुई जिसे सीधे उपयोग में लाया जा सके.

उनका कहना है कि AI अकेले दवा विकसित करने की जटिल प्रक्रिया को पूरा नहीं कर सकता. इसके लिए जैविक अनुसंधान, प्रयोगशाला परीक्षण और वैज्ञानिक विशेषज्ञता की जरूरत बनी रहेगी.

क्लिनिकल ट्रायल के बिना मरीजों को नहीं दी जा सकती नई दवा

AI किसी बीमारी के लिए संभावित दवा का फॉर्मूला तैयार करने या नए ड्रग कंपाउंड की पहचान करने में मदद कर सकता है. लेकिन किसी दवा को मरीजों तक पहुंचाने से पहले उसकी सुरक्षा और प्रभावशीलता साबित करना जरूरी होता है.

नई दवाओं को पहले प्रयोगशाला और प्री-क्लिनिकल परीक्षणों से गुजरना पड़ता है. इसके बाद इंसानों पर क्लिनिकल ट्रायल के अलग-अलग चरण आयोजित किए जाते हैं. इनमें दवा की सुरक्षा, सही खुराक, प्रभाव और संभावित साइड इफेक्ट्स की जांच होती है.

कई बार शुरुआती परीक्षणों में सफल दिखने वाली दवाएं भी आगे के चरणों में असफल हो जाती हैं. इसलिए केवल AI द्वारा किसी दवा की पहचान कर लेना उसके बाजार में उपलब्ध होने की गारंटी नहीं है.

चिकित्सा क्षेत्र में AI से बढ़ सकती है अनुसंधान की रफ्तार

विशेषज्ञों के मुताबिक, AI का सबसे बड़ा योगदान दवा अनुसंधान में लगने वाला समय और लागत कम करने में हो सकता है. इसके जरिए वैज्ञानिक बड़ी मात्रा में मेडिकल डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, संभावित दवाओं की पहचान कर सकते हैं और प्रयोगों के लिए बेहतर विकल्प चुन सकते हैं.

फिलहाल AI को चिकित्सा विज्ञान का विकल्प नहीं, बल्कि वैज्ञानिकों की क्षमता बढ़ाने वाले उपकरण के रूप में देखा जा रहा है. आने वाले वर्षों में इसकी वास्तविक उपयोगिता इस बात से तय होगी कि AI की मदद से विकसित दवाएं इंसानी परीक्षणों में कितनी सफल होती हैं और मरीजों को कितना लाभ पहुंचाती हैं.

Source : palpalindia ये भी पढ़ें :-