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कृत्रिम बुद्धिमत्ता...क्या यह सभी बीमारियों का इलाज कर सकेगी?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता...क्या यह सभी बीमारियों का इलाज कर सकेगी?
08:13
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49 वर्षीय ब्रिटिश नागरिक हसबिस, गूगल की कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी डीपमाइंड के सीईओ हैं। उन्होंने और उनके एक सहयोगी ने अल्फाफोल्ड2 एआई मॉडल विकसित किया है, जो मानव कोशिकाओं को बनाने वाले लगभग सभी 200 मिलियन ज्ञात प्रोटीनों की संरचनाओं की भविष्यवाणी कर सकता है। इस उपलब्धि के लिए दोनों शोधकर्ताओं को पिछले वर्ष रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार मिला।

प्रोटीन मानव शरीर में महत्वपूर्ण एवं आवश्यक जैविक भूमिका निभाते हैं। यदि उनके उत्पादन, संरचना या कार्य में कोई दोष हो तो रोग हो सकता है। तदनुसार, हसबिस का मानना ​​है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता आज की तुलना में कहीं अधिक तेजी से दवाइयां विकसित करने में सक्षम होगी, जिसमें संभवतः महीनों या कुछ सप्ताह का समय लगेगा।

60 मिनट्स पर सीबीएस न्यूज के प्रस्तोता स्कॉट पेले द्वारा सभी बीमारियों के इलाज की संभावना के बारे में पूछे गए प्रश्न के उत्तर में हसबिस ने कहा, "यह संभव है, संभवतः अगले दशक में भी। मुझे ऐसा कोई कारण नहीं दिखता कि ऐसा क्यों नहीं हो सकता।"

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बदौलत चिकित्सा क्रांति

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से सभी बीमारियों को ठीक करने की डेमिस हसबिस की उम्मीदें दूर की कौड़ी नहीं हैं। एआई प्रौद्योगिकियों ने पहले ही कई बीमारियों के उपचार और कुछ दवाओं के विकास में योगदान दिया है।

जैव रसायनज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक तथा कैसरस्लॉटर्न-लैंडाऊ स्थित राइनलैंड-पैलेटिनेट यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी में एल्गोरिथमिक क्वेश्चनिंग प्रयोगशाला की निदेशक कैथरीना ज़ीग ने डीडब्ल्यू को बताया कि प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचना को जानने से अक्सर उसके कार्य के बारे में अनुमान लगाया जा सकता है, क्योंकि हम अभी तक यह नहीं जानते हैं कि अधिकांश प्रोटीन मानव शरीर में क्या करते हैं।

उन्होंने कहा कि यदि हम प्रोटीन की संरचना को समझ सकें और कुछ बीमारियों में इसके संरचनात्मक परिवर्तनों पर नजर रख सकें, तो हम एक ऐसी दवा विकसित कर सकते हैं जो प्रोटीन को असामान्य संरचना अपनाने से रोकती है जो बीमारी का कारण बनती है।

त्साइग के अनुसार, यद्यपि मनुष्य प्रोटीन संरचना और उसमें होने वाले परिवर्तनों का अध्ययन करने में सक्षम हैं, लेकिन इसके लिए डॉक्टरेट शोध प्रबंध की आवश्यकता होती है, जिसमें लगभग तीन से पांच वर्ष का समय लगता है। उन्होंने कहा, "हसबिस द्वारा आविष्कृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक सच्ची क्रांति है।"

फ्रॉनहोफर इंस्टीट्यूट फॉर कॉग्निटिव सिस्टम्स के शोधकर्ता फ्लोरियन गीस्लर रोग निदान में सुधार के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका पर जोर देते हैं, लेकिन डीडब्ल्यू को बताते हैं कि रोगों के कारणों को अक्सर एक ही घटक: प्रोटीन तक सीमित नहीं किया जा सकता है।

त्साइग और गीस्लर इस बात पर भी सहमत हैं कि कम से कम निकट भविष्य में चिकित्सा संबंधी निर्णय लेना मानव के अधिकार क्षेत्र में ही रहेगा, विशेषकर तब जब एआई प्रणालियां रहस्यमय और समझने में कठिन बनी हुई हैं।

आनुवंशिक उत्परिवर्तन कृत्रिम बुद्धि के कार्य को जटिल बनाते हैं।

प्रोफेसर त्साइग का मानना ​​है कि दस वर्षों के भीतर सभी बीमारियों का इलाज संभव नहीं होगा, क्योंकि प्रत्येक बीमारी का कारण बनने वाले प्रोटीन की पहचान करना कठिन होगा। वह आगे कहती हैं: "ऐसे उत्परिवर्तन होते हैं जो असामान्य त्रि-आयामी संरचनाओं को जन्म देते हैं जो सांख्यिकीय रूप से लक्षणों का कारण प्रतीत हो सकते हैं, लेकिन वास्तव में हानिरहित होते हैं।"

यदि यह पुष्टि हो भी जाए कि किसी विशेष प्रोटीन संरचना के कारण रोग होता है, तो भी उपयुक्त दवा ढूंढना आसान नहीं है और इसके लिए रोगियों पर लंबे समय तक तथा व्यापक नैदानिक ​​अध्ययन की आवश्यकता होती है।

उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से भी बीमारियों के इलाज के लिए महत्वपूर्ण वित्तीय संसाधनों की आवश्यकता बनी रहेगी।

आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डॉक्टरों की कैसे मदद कर रहा है

आज स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों की महत्वपूर्ण भूमिका को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता। फ्लोरियन गीस्लर के अनुसार, इमेजिंग-आधारित निदान में, एआई अधिक आसानी से रोगात्मक परिवर्तनों की पहचान कर सकता है और कई दवाओं के संयोजन के दौरान अप्रत्याशित प्रतिकूल प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है।

एआई रोगियों के साक्षात्कारों का सारांश तैयार करके और स्वास्थ्य बीमा कंपनियों के लिए संरचित रिपोर्ट तैयार करके स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों पर बोझ कम करता है, जिससे समय और धन की बचत होती है।

चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रदान किए गए महत्वपूर्ण समर्थन के बावजूद, त्सेग का मानना ​​है कि रोगों के निदान के लिए पर्याप्त सटीकता और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में उपलब्ध नहीं है, जिनके नैदानिक ​​मानदंडों को सत्यापित नहीं किया जा सकता है। गीस्लर कहते हैं कि निकट भविष्य में उपचार संबंधी निर्णय मनुष्यों के अधिकार क्षेत्र में ही रहेंगे, विशेष रूप से नैतिक और कानूनी कारणों से।

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