AI | आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ कैंसर की देखभाल को व्यक्तिगत बनाना

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और बड़ा डेटा कैंसर के निदान और उपचार के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने के लिए तैयार है। एक समय में पर्दे के पीछे दवा विकास में सहायता करने तक सीमित, AI अब वास्तव में व्यक्तिगत देखभाल को सक्षम कर रहा है जो प्रत्येक व्यक्तिगत रोगी के लिए उपचार योजनाओं, खुराक और यहां तक कि सेल और दवा उपचारों को भी अनुकूलित कर सकता है। हालांकि, इस वादे को साकार करने के लिए इन नई तकनीकों को सुरक्षित रूप से नैदानिक अभ्यास में लाने के लिए प्रमुख नियामक बाधाओं को पार करना होगा।

एआई का इस्तेमाल पहले से ही सटीक ऑन्कोलॉजी में किया जा रहा है, लेकिन ज़्यादातर इसका इस्तेमाल बेडसाइड के बजाय दवा के विकास के दौरान सहायता के रूप में किया जाता है। सिस्टम नए ड्रग टारगेट और बायोमार्कर की खोज करने के लिए विशाल बायोकेमिकल और जीनोमिक डेटासेट में पैटर्न का विश्लेषण करते हैं। डीप लर्निंग ने CAR T-सेल थेरेपी जैसी व्यक्तिगत इम्यूनोथेरेपी के लिए नियोएंटीजन पहचान में सुधार किया है। लेकिन हाल ही तक, सच्चा वैयक्तिकरण केवल डॉक्टरों द्वारा केस-दर-केस मानक प्रोटोकॉल तैयार करने या रोगी की संशोधित कोशिकाओं से अनुकूलित ऑटोलॉगस सेल थेरेपी विकसित करने पर केंद्रित था।

यह तेजी से बदल रहा है क्योंकि डिजिटल तकनीकें वास्तविक वैयक्तिकरण को तेजी से शक्ति प्रदान कर रही हैं। AI अकेले मनुष्यों की तुलना में कैंसर के निदान को बेहतर बनाने के लिए चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करता है। रोगियों के स्व-रिपोर्ट किए गए लक्षणों और जीवन की गुणवत्ता की निगरानी करने वाली प्रणालियों ने अंतिम चरण के फेफड़ों के कैंसर में जीवित रहने की दर को बढ़ाया है और दुष्प्रभावों को कम किया है। ऐसे डिजिटल उपचार स्वचालित रूप से अलर्ट ट्रिगर करते हैं यदि लक्षण पूर्व-निर्धारित सीमा से अधिक हो जाते हैं, जिससे डॉक्टरों द्वारा देखरेख में स्वचालित वैयक्तिकृत खुराक समायोजन सक्षम होता है। जैसे-जैसे अधिक रोगी डेटा जमा होता है, बेहतर व्यक्तिगत देखभाल के लिए नियम-आधारित प्रणालियों को मशीन लर्निंग मॉडल से बदला जा रहा है।

डिजिटल तकनीकें वास्तविक समय के वैयक्तिकरण की ओर भी बढ़ रही हैं। डिजिटल जुड़वाँ - नैदानिक, जीनोमिक और शारीरिक डेटा धाराओं को एकीकृत करने वाले रोगियों के गतिशील आभासी प्रतिनिधित्व - अत्यधिक अनुकूलित निदान, उपचार योजना और खुराक निगरानी दृष्टिकोणों का अनुकरण कर सकते हैं। और सामान्यवादी एआई दृष्टिकोण जो संकीर्ण विशेषज्ञता के बिना किसी भी चिकित्सा डेटा का लचीले ढंग से विश्लेषण करते हैं, वे आशाजनक हैं। विशाल स्वास्थ्य सेवा डेटासेट पर प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल सटीक ऑन्कोलॉजी के लिए महत्वपूर्ण एकीकृत तरीके से नई जानकारी की व्याख्या कर सकते हैं और व्यक्तिगत संयोजन चिकित्सा का प्रस्ताव कर सकते हैं।

ये तीव्र प्रगति बड़ी विनियामक चुनौतियाँ पेश करती हैं। सेल थेरेपी, दवाएँ और AI-आधारित डिवाइस प्रत्येक अपने-अपने रास्ते का सामना करते हैं। लेकिन उभरते डिजिटल/AI-दवा युग्मन पारंपरिक श्रेणियों को चुनौती देते हैं। जीन और सेल थेरेपी के कारण विनियामकों की बाढ़ आने से स्वीकृति में देरी बढ़ रही है। वर्तमान ढाँचे बहु-विषयक अवधारणाओं को इष्टतम रूप से विनियमित नहीं कर सकते हैं जो AI, डेटा और नई चिकित्सीय पद्धतियों को मिलाते हैं।

कई रणनीतियाँ विनियामकों को गति बनाए रखने में मदद कर सकती हैं। यूएस एफडीए के गैर-डिवाइस पदनाम ने कुछ नैदानिक निर्णय समर्थन उपकरणों को चिकित्सा उपकरण आवश्यकताओं से छूट दी है, जिससे विकास में तेज़ी आई है। स्वतंत्र एआई परीक्षण प्लेटफ़ॉर्म और सिमुलेशन-आधारित मूल्यांकन पारंपरिक साक्ष्य मार्गों को बढ़ा सकते हैं। विनियामक पूर्वनिर्धारित परिवर्तन नियंत्रण योजनाओं की खोज कर रहे हैं जो बिना किसी पुनः स्वीकृति के एआई को ऑन-मार्केट अपडेट की अनुमति देते हैं। और "नियामक सैंडबॉक्स" सुरक्षित रूप से अभिनव दृष्टिकोणों का परीक्षण कर सकते हैं।

हालाँकि, परिवर्तनकारी बदलाव की आवश्यकता है। मौजूदा कानून एकीकृत डिजिटल स्वास्थ्य अवधारणाओं का अनुमान लगाने में विफल रहे। दवा और उपकरण प्राधिकरणों के बीच विखंडन विरोधाभास और देरी का कारण बनता है। क्षेत्रों के बीच विसंगतियां अन्यत्र सुलभ नवाचारों को रोकती हैं। और सावधानी को जोखिम-लाभ प्रोफाइल के अनुसार उभरती प्रौद्योगिकियों को लाभकारी रूप से विनियमित करने में बाधा नहीं डालनी चाहिए।

अधिक चुस्त सोच इन चिंताओं को हल कर सकती है। स्वतंत्र एआई अनुशंसाओं को चिकित्सक की निगरानी के साथ जोड़ना, पूर्ण साक्ष्य मौजूद होने से पहले ही व्यक्तिगत उपचारों को सुरक्षित रूप से तेज़ कर सकता है। डिजिटल उपकरणों के साथ-साथ उन दवाओं को भी स्वीकृति देने से उन तक पहुँच में तेज़ी आ सकती है जो उन पर निर्भर हैं। और पेशेवर ज़िम्मेदारियों को परिभाषित करने वाली निगरानी परतें बहु-विषयक देखभाल टीमों के भीतर एआई को लचीले ढंग से विनियमित कर सकती हैं।

नैतिक मुद्दों पर भी विचार करने की आवश्यकता है। मरीजों को उनकी देखभाल और रिश्तों में एआई की भूमिका के लिए सहमति देनी चाहिए। सिस्टम को अब बढ़े हुए ऐतिहासिक पूर्वाग्रहों का मुकाबला करना चाहिए। डॉक्टरों, मरीजों और एआई के बीच साझा निर्णय लेने से व्यक्तिगत चिकित्सा के रोगी-केंद्रित लक्ष्यों को अनुकूलित किया जा सकता है।

यदि विनियामक प्रक्रिया, संचार और दार्शनिक चुनौतियों का समाधान कर सकते हैं, तो AI कैंसर देखभाल में क्रांति लाने का वादा करता है। डिजिटल तकनीकें वास्तविक समय में रोगी की अनूठी आणविक प्रोफ़ाइल से अनुरूपित सेल थेरेपी डिज़ाइन कर सकती हैं। सामान्यवादी AI के समग्र दृष्टिकोणों के साथ संयुक्त, यह किसी भी विशेषज्ञ द्वारा अकेले प्रदान किए जाने वाले उपचार से कहीं अधिक व्यक्तिगत उपचार को अनुकूलित कर सकता है। बुद्धिमत्ता और चपलता के साथ, विनियमन AI-संचालित सटीक चिकित्सा के जीवन-रक्षक वादे को उन सभी तक पहुँचाने में मदद कर सकते हैं जिन्हें इसकी आवश्यकता है।

संदर्भ

1. https://doi.org/10.1038/s41698-024-00517-w

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