क्या आपने कभी सोचा है कि आज सुबह ली गई गोली आप तक पहुँचने में कितना समय लगा? सबसे पहले, प्रयोगशालाओं में इस पर व्यापक शोध किया जाता है। फिर जानवरों पर इसका परीक्षण किया जाता है। लेकिन मनुष्यों पर उपयोग के लिए मंजूरी मिलने से पहले, इसका मनुष्यों पर परीक्षण करना आवश्यक है। इसे ही हम नैदानिक परीक्षण कहते हैं। यह एक बहुत ही जटिल और खर्चीली प्रक्रिया है।
सरल शब्दों में कहें तो, क्लिनिकल ट्रायल क्या होता है?
सरल शब्दों में कहें तो, एक क्लिनिकल ट्रायल इस प्रकार काम करता है: शोधकर्ता उस बीमारी से पीड़ित मरीजों को भर्ती करते हैं, जिस पर नई विकसित दवा लक्षित है। फिर इन स्वयंसेवकों को यादृच्छिक रूप से दो समूहों में विभाजित किया जाता है।
1. पहले समूह को परीक्षण के लिए नई दवा दी जाती है।
2. दूसरे समूह , जिसे "नियंत्रण समूह" कहा जाता है, को एक प्लेसीबो दिया जाता है जिसमें कोई सक्रिय तत्व नहीं होता और जो देखने में बिल्कुल दवा जैसा होता है। हम इसे "प्लेसीबो" कहते हैं।
यदि इस परीक्षण के अंत में, नई दवा लेने वाले लोगों के लक्षणों में प्लेसीबो लेने वालों की तुलना में अधिक सुधार होता है, तो यह साबित करता है कि नई दवा प्रभावी है।
इस तरह के परीक्षणों में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है परीक्षण के लिए बिल्कुल उपयुक्त पर्याप्त रोगियों को ढूंढना। कई बार तो डॉक्टरों को भी यह नहीं पता होता कि उनके मरीजों के लिए कौन से परीक्षण सही हैं। साथ ही, परीक्षण में भाग लेने के इच्छुक मरीजों की विशेषताएं भी परीक्षण की आवश्यकताओं से मेल नहीं खा सकती हैं। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) इस कार्य को काफी आसान बना सकती है।
अपने "डिजिटल ट्विन" से मिलें
कल्पना कीजिए कि आपके पास अपना खुद का कंप्यूटर मॉडल है, यानी आपकी एक डिजिटल कॉपी। इसे ही "डिजिटल ट्विन" कहा जाता है। ये असल में "कंप्यूटर मॉडल" होते हैं जो कंप्यूटर पर किसी वास्तविक वस्तु या सिस्टम का अनुकरण करते हैं। लेकिन जब इन्हें संख्यात्मक रूप से देखा जाता है, तो ये बिल्कुल वास्तविक वस्तु की तरह व्यवहार करते हैं। इसका सबसे अच्छा उदाहरण अपोलो 13 अंतरिक्ष यान में ऑक्सीजन टैंक के फटने का है, जब नासा ने पृथ्वी पर निर्मित उसी अंतरिक्ष यान के "डिजिटल ट्विन" की मदद से इसकी मरम्मत की थी।
अब वैज्ञानिक पर्याप्त डेटा मिलने पर किसी मनुष्य का डिजिटल ट्विन बना सकते हैं। इसके लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक तकनीक का उपयोग किया जाता है जिसे मशीन लर्निंग कहते हैं। सरल शब्दों में कहें तो, इसमें एक कंप्यूटर प्रोग्राम को बड़ी मात्रा में डेटा दिया जाता है और उसे उससे सीखने दिया जाता है।
पिछले नैदानिक परीक्षणों के डेटा और प्रत्येक रोगी के व्यक्तिगत चिकित्सा रिकॉर्ड का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करके रोगियों के डिजिटल ट्विन बनाए जाते हैं। इसके बाद मॉडल यह अनुमान लगा सकता है कि यदि किसी रोगी को प्लेसीबो दिया जाता है तो परीक्षण के दौरान उसके स्वास्थ्य में क्या परिवर्तन आएगा।अर्थात्, उसी रोगी के लिए कंप्यूटर द्वारा निर्मित एक नियंत्रण समूह (सिम्युलेटेड कंट्रोल ग्रुप) बनाया जाता है।
अब आइए देखते हैं कि यह कैसे काम करता है। मान लीजिए कि समाधि नाम के किसी व्यक्ति को एक नई दवा प्राप्त करने वाले समूह में चुना जाता है। समाधि का "डिजिटल ट्विन", एक कंप्यूटर मॉडल, नियंत्रण समूह में है। यह मॉडल भविष्यवाणी करता है कि यदि समाधि को वास्तविक दवा के बजाय "प्लेसीबो" दिया जाए तो क्या होगा। अंततः, दवा के प्रति समाधि की वास्तविक प्रतिक्रिया और मॉडल द्वारा अनुमानित प्रतिक्रिया के बीच का अंतर, समाधि के लिए दवा की प्रभावशीलता का माप है।
इस पद्धति का एक सबसे बड़ा लाभ यह है कि नैदानिक परीक्षण में भाग लेने वाले लगभग सभी लोगों को नई दवा प्राप्त करने का अवसर मिलता है, क्योंकि "प्लेसीबो" उनके डिजिटल ट्विन को दिया जाता है।
आइए इस तालिका को देखें ताकि परंपरागत नियंत्रण टीमों के बजाय "डिजिटल ट्विन्स" का उपयोग करने के लाभों को स्पष्ट रूप से देखा जा सके।
| विशेषता | पारंपरिक विधि | डिजिटल ट्विन विधि |
|---|---|---|
| नियंत्रण समूह | इसमें असली लोग शामिल हैं। उन्हें एक (प्लेसबो) दिया जाता है। | इसमें कंप्यूटर मॉडल (डिजिटल ट्विन्स) शामिल हैं। |
| मरीजों के लिए लाभ | प्लेसीबो मिलने की 50% संभावना है। इसका मतलब है कि आप नई दवा लेने से बच सकते हैं। | बहुत से लोगों को असली दवा आजमाने का अवसर मिलता है। |
| आवश्यक स्वयंसेवकों की संख्या | दोनों टीमों के लिए और अधिक लोगों की आवश्यकता है। | यह परीक्षण कम संख्या में लोगों के साथ किया जा सकता है। |
| समय और लागत | बहुत ऊँचा। | इसे काफी हद तक कम किया जा सकता है। |
हालांकि यह तकनीक अच्छी है, क्या इसमें कुछ समस्याएं नहीं हैं?
हालांकि यह तकनीक भविष्य के लिए अपार संभावनाएं रखती है, फिर भी इसका व्यापक उपयोग नहीं हो पाया है। इसके पीछे कुछ ठोस कारण हो सकते हैं। मशीन लर्निंग के विशेषज्ञ डॉ. डैनियल नील बताते हैं कि ये मॉडल बड़ी मात्रा में डेटा पर निर्भर करते हैं। साथ ही, व्यक्तियों से उच्च गुणवत्ता वाला डेटा प्राप्त करना भी बहुत कठिन है।
"लोग अक्सर अपने खान-पान और व्यायाम की आदतों जैसी चीजों के बारे में खुद ही जानकारी देते हैं। लोग हमेशा सच नहीं बोलते। वे अक्सर अपने द्वारा किए जाने वाले व्यायाम की मात्रा को बढ़ा-चढ़ाकर बताते हैं और जंक फूड की मात्रा को कम करके बताते हैं।"
एक अन्य समस्या दवा के दुर्लभ, अप्रत्याशित दुष्प्रभावों से संबंधित है। ये दुष्प्रभाव अक्सर नियंत्रण समूह के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल में शामिल नहीं होते हैं।
लेकिन डॉ. नील को सबसे बड़ा डर यह है कि यह पूर्वानुमान मॉडल "सामान्य स्थिति" पर आधारित है। कोविड-19 महामारी जैसी किसी बड़ी, अप्रत्याशित घटना की कल्पना कीजिए जो सभी के व्यवहार को बदल देती है और लोगों को बीमार कर देती है। वे कहते हैं, "नियंत्रण मॉडल इसे ध्यान में नहीं रखते हैं।" फिर, नियंत्रण समूह द्वारा ध्यान में न रखी गई इन घटनाओं के कारण, प्रयोग के अंतिम परिणाम पूरी तरह से भिन्न हो सकते हैं।
तो क्या इसका सचमुच उपयोग किया जा सकता है? भविष्य में क्या होगा?
स्वास्थ्य सेवा में डिजिटल तकनीक के उपयोग के विशेषज्ञ एरिक टोपोल का मानना है कि यह विचार बहुत अच्छा है, लेकिन अभी समय इसके लिए उपयुक्त नहीं है। "मुझे नहीं लगता कि निकट भविष्य में नैदानिक परीक्षणों में कोई बदलाव आएगा। क्योंकि इसके लिए स्वास्थ्य रिकॉर्ड के अलावा कई स्तरों के डेटा की आवश्यकता होती है, जैसे कि जीनोम अनुक्रम, आंत माइक्रोबायोम, पर्यावरणीय डेटा।"
इस तकनीक के अग्रणी अनलर्न.एआई के संस्थापक चार्ल्स फिशर के अनुसार, डेटा गोपनीयता और पूर्वाग्रह की समस्याओं के समाधान पहले से ही मौजूद हैं। "गोपनीयता आसान है। हम केवल ऐसे डेटा के साथ काम करते हैं जिसे पहले ही गुमनाम कर दिया गया है।"
पूर्वाग्रह के बारे में बात करते हुए, वे कहते हैं कि यद्यपि यह मुद्दा पूरी तरह से हल नहीं हुआ है, लेकिन यह अध्ययन के परिणामों से संबंधित नहीं है। क्योंकि अध्ययन यादृच्छिक हैं, इसलिए यदि डेटा में कुछ पूर्वाग्रह है भी, तो यह परिणामों को प्रभावित नहीं करता है। हालांकि, कुछ विशेषज्ञ इस विचार से असहमत हैं। वे कहते हैं,क्योंकि आप एक वास्तविक व्यक्ति की तुलना कंप्यूटर मॉडल से कर रहे हैं, इसलिए यदि उस मॉडल में कोई त्रुटि है, तो यह सीधे परिणामों को प्रभावित कर सकती है।
हालांकि, अनलर्न.एआई पहले से ही अल्ज़ाइमर, पार्किंसंस और मल्टीपल स्केलेरोसिस जैसी तंत्रिका संबंधी बीमारियों के लिए नैदानिक परीक्षणों को डिज़ाइन करने हेतु दवा कंपनियों के साथ काम कर रही है। उन्होंने इन बीमारियों को शुरुआती बिंदु के रूप में चुना क्योंकि इनके बारे में अन्य बीमारियों की तुलना में अधिक डेटा उपलब्ध है। फिशर का कहना है कि यदि इस पद्धति को एक दिन सभी बीमारियों पर लागू किया जा सके, तो इससे नई दवाओं के बाज़ार में आने में लगने वाले समय में काफी कमी आ सकती है।
मुख्य संदेश
- डिजिटल ट्विन एक वास्तविक रोगी का कंप्यूटर मॉडल होता है जिसका उपयोग नई दवाओं के परीक्षण के लिए नैदानिक परीक्षणों में किया जाता है।
- इससे नियंत्रण समूह के लिए वास्तविक लोगों के बजाय इन डिजिटल मॉडलों का उपयोग करना संभव हो जाता है।
- इस विधि का एक प्रमुख लाभ यह है कि परीक्षण में भाग लेने वाले अधिक प्रतिभागियों को परीक्षण की जा रही वास्तविक दवा प्राप्त करने का अवसर मिलता है।
- हालांकि, चुनौतियां अभी भी बनी हुई हैं, जैसे कि उच्च गुणवत्ता वाले डेटा प्राप्त करने में कठिनाई और अप्रत्याशित घटनाओं को मॉडल करने में असमर्थता।
- हालांकि यह तकनीक चिकित्सा के भविष्य के लिए अपार संभावनाएं रखती है, फिर भी यह अभी प्रारंभिक अवस्था में है। यदि आपके मन में कोई चिंता या शंका है, तो अपने डॉक्टर से बात करना महत्वपूर्ण है।
💬 Comments (0)
अभी तक कोई टिप्पणी पोस्ट नहीं की गई है। पहली बार यहां अपनी टिप्पणी जोड़ें.
अपनी टिप्पणी जोड़ें