नए स्वास्थ्य सेवा बाज़ारों में विस्तार: चिकित्सा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बढ़ता प्रभाव

चिकित्सा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का संबंध आमतौर पर मेडिकल इमेज में असामान्यताओं का पता लगाने, जाँच के नतीजों का विश्लेषण करने और डॉक्टरों को निदान करने में मदद देने से जोड़ा जाता है। लेकिन हाल के दिनों में मुझे ऐसे नए विकास देखने को मिल रहे हैं जो इन अनुप्रयोगों से कहीं आगे जाते हैं और चिकित्सा प्रौद्योगिकी क्या हासिल कर सकती है, इस बारे में हमारी सोच को चुनौती देते हैं। इनमें से कुछ इतने महत्वाकांक्षी हैं कि उनका संभावित प्रभाव स्वास्थ्य सेवा से बहुत आगे तक जा सकता है—हमारे जीवन के बिल्कुल अलग क्षेत्रों को प्रभावित करते हुए और ऐसी नई प्रौद्योगिकियों, कारोबारी मॉडल तथा यहाँ तक कि ऐसे बाज़ारों को जन्म देते हुए, जिनका अभी अस्तित्व ही नहीं है।

चिकित्सा स्टार्टअप के लिए दुर्लभ बीमारियाँ क्यों आकर्षक बन रही हैं

हाल के दिनों में जिन सबसे दिलचस्प क्षेत्रों पर मेरी नज़र रही है, उनमें दवा की खोज शामिल है—कम्प्यूटेशनल तरीकों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से नए औषधीय यौगिकों की खोज और उनका विकास। DeepMind के AlphaFold पर किए गए काम ने इस क्षेत्र को आगे बढ़ाने में अहम भूमिका निभाई है। 200 मिलियन से अधिक अनुमानित प्रोटीन संरचनाओं वाले इसके डेटाबेस ने शोधकर्ताओं को संभावित आणविक अंतःक्रियाओं की पड़ताल के लिए ढेरों जानकारी दी है और विशिष्ट चिकित्सीय स्थितियों पर काम करने वाले स्टार्टअप के लिए नए अवसर भी खोले हैं।

मान लीजिए कि कोई व्यक्ति एक ऐसा स्टार्टअप शुरू करना चाहता है जो किसी अपेक्षाकृत दुर्लभ बीमारी का उपचार विकसित करे। यह बीमारी एक खास आयु-वर्ग की महिलाओं के केवल एक छोटे प्रतिशत को प्रभावित करती है। पहला सवाल यह है: इतने सीमित बाज़ार को क्यों चुना जाए, जबकि इसके बजाय कहीं अधिक आम बीमारी पर काम किया जा सकता है? फिर भी, दुनिया की आबादी को इस खास समूह तक सीमित करने के बाद भी, संभावित मरीज़ों की संख्या हज़ारों में हो सकती है। और अगर उपचार के लिए मरीज़ों को दस वर्षों तक या जीवन भर रोज़ाना दवा लेनी पड़े, तो मरीज़ों की यह अपेक्षाकृत छोटी आबादी भी एक बड़ा बाज़ार बन सकती है।

व्यावसायिक रूप से सफल दवा कंपनी के लिए ज़रूरी नहीं कि उसके दसियों मिलियन ग्राहक हों। बेशक, संभावित बाज़ार का अनुमान लगाने और वास्तविक आय अर्जित करने के बीच बहुत बड़ा अंतर है; इसमें अनुसंधान, क्लिनिकल परीक्षण, विनिर्माण और नियामकीय मंज़ूरी की लागत भी शामिल है। फिर भी, कोई स्टार्टअप ऐसी एक बीमारी पर ध्यान केंद्रित कर सकता है जिसके लिए पर्याप्त सेवाएँ उपलब्ध नहीं हैं, और उसके इर्द-गिर्द पूरा अनुसंधान कार्यक्रम बना सकता है।

उदाहरण के लिए, Recursion Pharmaceuticals अमेरिका स्थित एक जैव-प्रौद्योगिकी कंपनी है, जो उन बीमारियों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित उपचार विकसित कर रही है जिनकी चिकित्सा ज़रूरतें अभी बड़े पैमाने पर पूरी नहीं हुई हैं। इसकी जाँच के दौर से गुजर रही दवाओं में से एक, REC-4881, फैमिलियल एडेनोमैटस पॉलीपोसिस को लक्षित करती है। यह एक दुर्लभ आनुवंशिक बीमारी है, जिसके अमेरिका और यूरोप के पाँच प्रमुख देशों में अनुमानित 50,000 लोग प्रभावित हैं। कंपनी ने चरण 1b/2 के परीक्षण के उत्साहजनक नतीजे बताए हैं, जिनमें मरीज़ों में असामान्य ऊतक-वृद्धि में कमी भी शामिल है।

नए कारोबारी मॉडल के रूप में वर्चुअल प्रयोगशालाएँ

किसी खास बीमारी से जुड़े प्रोटीन को लक्षित कर सकने वाला अणु खोजना वास्तव में चुनौतीपूर्ण है। इसके लिए बड़ी संख्या में रासायनिक यौगिकों की जाँच करनी पड़ती है, ताकि उन यौगिकों की पहचान हो सके जो लक्ष्य प्रोटीन से जुड़ सकते हैं, उसकी गतिविधि बदल सकते हैं या संबंधित जैविक प्रक्रियाओं को प्रभावित कर सकते हैं। इसमें सिर्फ रासायनिक संरचना ही मायने नहीं रखती। हर अणु की त्रि-आयामी संरचना यह तय करने में अहम भूमिका निभाती है कि ये अंतःक्रियाएँ किस तरह होती हैं।

प्रयोगशाला में हर संभव संयोजन की जाँच करना व्यावहारिक रूप से असंभव है। पर्याप्त वित्तीय संसाधन होने पर भी इतने सारे प्रयोग करने में बहुत अधिक समय लगेगा। इसीलिए अनुसंधान प्रक्रिया का एक हिस्सा वर्चुअल परिवेशों में जा रहा है, जहाँ कम्प्यूटेशनल मॉडल और सिमुलेशन आणविक अंतःक्रियाओं का पूर्वानुमान लगा सकते हैं और आगे की जाँच के लिए सबसे आशाजनक यौगिकों की पहचान कर सकते हैं। इस तरीके से प्रयोगशाला में आवश्यक प्रयोगों की संख्या घटती है, हालाँकि इन पूर्वानुमानों की पुष्टि भौतिक परीक्षणों के ज़रिए करनी होती है।

इन प्रौद्योगिकियों के इर्द-गिर्द अलग-अलग कारोबारी मॉडल वाले स्टार्टअप का पूरा पारितंत्र उभर रहा है। कुछ स्टार्टअप आणविक सिमुलेशन का बुनियादी ढाँचा तैयार करते हैं और उसे दवा कंपनियों तथा शोध दलों के लिए उपलब्ध कराते हैं। दूसरे, मौजूदा उपकरणों का इस्तेमाल करके अपने दवा उम्मीदवार विकसित करते हैं। यह इसका दिलचस्प उदाहरण है कि किस तरह एक ही तकनीकी प्रगति बाज़ार के कई स्तरों पर कारोबारी अवसर पैदा कर सकती है। कोई कंपनी अपनी दवा बाज़ार में उतारे बिना भी व्यावसायिक रूप से सफल कारोबार खड़ा कर सकती है—बशर्ते उसकी प्रौद्योगिकी दूसरे डेवलपरों के लिए उपयोगी साबित हो।

Isomorphic Labs इसका एक बेहतरीन उदाहरण है। यह दवा की खोज और आणविक डिज़ाइन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियाँ विकसित करती है। कंपनी ने Novartis और Eli Lilly के साथ अनुसंधान साझेदारियाँ की हैं और 2025 में, Novartis के साथ अपना सहयोग बढ़ायाताकि इसमें दवा की खोज के अतिरिक्त कार्यक्रम भी शामिल किए जा सकें। यह दिखाता है कि अणुओं की खोज और डिज़ाइन के लिए इस्तेमाल की जाने वाली प्रौद्योगिकी खुद भी बड़ी दवा कंपनियों के साथ काम करने वाले कारोबार की नींव बन सकती है।

बीस मिनट में तैयार होने वाली व्यक्तिगत दवा

कुछ स्टार्टअप दवा की खोज के विचार को और आगे ले जा रहे हैं। हाल ही में मेरी मुलाकात एक ऐसी टीम से हुई जो त्वचा कैंसर से जुड़ी प्रौद्योगिकियों पर काम कर रही है। उनकी दिलचस्पी इस बीमारी की आनुवंशिक प्रवृत्तियों की पहचान करने और डीएनए के स्तर पर इसके उपचार के तरीकों की पड़ताल करने में है। मरीज़ों के बड़े समूह के लिए दवा विकसित करने के बजाय, वे यह जाँच रहे हैं कि क्या उपचार किसी व्यक्ति की आनुवंशिक रूपरेखा के अनुरूप बनाए जा सकते हैं।

संस्थापकों ने भविष्य की एक बेहद महत्वाकांक्षी कल्पना का वर्णन किया। सोचिए, आप किसी क्लिनिक में जाते हैं, लार का नमूना देते हैं और एक उपकरण आपके डीएनए का विश्लेषण करके खास आपके लिए बनाई गई दवा तैयार करता है। उनकी कल्पना के अनुसार, एक दिन पूरी प्रक्रिया में करीब बीस मिनट लग सकते हैं और इसकी लागत केवल $100 तक हो सकती है। बेशक, यह अभी उपलब्ध चिकित्सा सेवा नहीं, बल्कि एक तकनीकी महत्वाकांक्षा है। इसे हकीकत में बदलने के लिए विज्ञान, विनिर्माण और नियमन से जुड़ी बड़ी चुनौतियों से पार पाना होगा।

फिर भी, इस तरह की बातचीत से पता चलता है कि चिकित्सा क्षेत्र के उद्यमियों की महत्वाकांक्षाएँ कितनी बदल रही हैं। मौजूदा निदान प्रक्रियाओं को महज़ बेहतर बनाने के बजाय, वे पूछ रहे हैं कि क्या उपचार विकसित करने की प्रक्रिया को ही बुनियादी तौर पर नए सिरे से तैयार किया जा सकता है। मुझे यह देखना दिलचस्प लगता है कि कंप्यूटिंग तकनीक में प्रगति संस्थापकों को उन प्रक्रियाओं पर फिर से विचार करने के लिए प्रेरित कर रही है, जो दशकों से बड़े पैमाने पर अपरिवर्तित रही हैं।

सर्जिकल रोबोटिक्स स्टार्टअप अक्सर अधिग्रहित होने की दिशा में काम क्यों करते हैं

जहाँ कंप्यूटिंग तकनीक छोटी टीमों को दवा खोज में बड़ी संख्या में संभावनाएँ तलाशने देती है, वहीं सर्जिकल रोबोटिक्स के लिए बिल्कुल अलग स्तर के संसाधनों की जरूरत होती है। शल्य प्रक्रियाएँ करने में सक्षम प्रणाली बनाने के लिए उन्नत यांत्रिक इंजीनियरिंग, गति पर सटीक नियंत्रण, व्यापक परीक्षण और नैदानिक ​​परिवेश तक पहुँच आवश्यक है। भरोसेमंद रोबोटिक सर्जिकल आर्म विकसित करने में दस से पंद्रह साल लग सकते हैं, जबकि एक ही स्थापना पर लाखों डॉलर खर्च हो सकते हैं। संभावित ग्राहकों का दायरा भी सीमित है, और निर्माताओं को वर्षों तक रखरखाव और तकनीकी सहायता देनी होती है। छोटे स्टार्टअप के लिए सर्जिकल रोबोटिक्स का व्यवसाय बेहद जटिल और पूँजी-गहन होता है।

इसीलिए कुछ टीमें किसी बड़ी चिकित्सा प्रौद्योगिकी कंपनी द्वारा अंततः अधिग्रहित किए जाने को ध्यान में रखकर अपनी रणनीति बनाती हैं। उनका लक्ष्य एक विश्वसनीय तकनीकी अवधारणा विकसित करना और उसकी क्षमता दिखाना होता है। उदाहरण के लिए, कोई स्टार्टअप एक ऐसा रोबोटिक आर्म बना सकता है, जो मेडिकल पुतले पर कुछ खास प्रक्रियाएँ कर सके, भले ही वह किसी वास्तविक मरीज पर इस्तेमाल के लिए तैयार होने से बहुत दूर हो। इस बीच, टीम सक्रिय रूप से निवेशकों से जुड़ती है, उद्योग सम्मेलनों में हिस्सा लेती है और संभावित कॉर्पोरेट खरीदारों के साथ संबंध बनाती है—ऐसा हम Scryon के साथ चिकित्सा आयोजनों पर काम करते हुए अक्सर देखते हैं। मूलतः, वे किसी तकनीक के तैयार उत्पाद बनने से पहले ही उसके वादे को बेचने की कोशिश कर रहे होते हैं।

शुरू में मुझे यह तरीका कुछ अजीब लगा। अगर आपका खुद उसे बाज़ार में लाने का इरादा नहीं है, तो चिकित्सा उपकरण क्यों विकसित करें? लेकिन इसके पीछे व्यावसायिक तर्क है। किसी छोटी टीम में प्रतिभाशाली इंजीनियर और एक आशाजनक विचार हो सकता है, लेकिन वर्षों तक परीक्षण करने, अस्पतालों तक पहुँच पाने और बड़े पैमाने पर विनिर्माण करने के लिए जरूरी संसाधन न हों। कोई बड़ी कंपनी शुरुआती चरण में ही स्टार्टअप का अधिग्रहण करके वह बुनियादी ढाँचा उपलब्ध करा सकती है।

यह रणनीति दिखाती है कि छोटी टीमें और बड़ी कंपनियाँ एक-दूसरे की पूरक कैसे हो सकती हैं: एक नई अवधारणाओं को विकसित करने और परखने पर ध्यान देती है, जबकि दूसरी के पास उन्हें व्यवहार्य चिकित्सा उत्पादों में बदलने के संसाधन होते हैं। और किसी कंपनी का आकार जरूरी नहीं कि उसकी तकनीक के पीछे किए गए काम की जटिलता को दर्शाए। 

मैंने इसे प्रत्यक्ष रूप से Keymakr में हुए प्रोजेक्टों के जरिए देखा है, जहाँ हमने छोटे स्टार्टअप से लेकर दुनिया के अग्रणी चिकित्सा उपकरण निर्माताओं में से एक तक के डेवलपरों के साथ काम किया है। कंपनी का आकार चाहे जो हो, इन प्रोजेक्टों में एल्गोरिदम को बेहतर बनाने, चिकित्सा डेटासेट तैयार करने और नैदानिक आवश्यकताओं के अनुरूप एनोटेशन की सटीकता की पुष्टि करने के लिए बारीकी से काम करना पड़ता है। 

मूल विचार से आगे

किसी खास जैविक प्रक्रिया की जाँच करने वाली कंपनी एक दिन ऐसी तकनीक विकसित कर सकती है, जो पूरी तरह असंबंधित उद्योगों को बदल दे। इसके दूरगामी निहितार्थ हो सकते हैं—यहाँ तक कि दीर्घायु में भारी वृद्धि और समाज को, जैसा कि हम जानते हैं, पूरी तरह बदल देने तक।

शायद यही बात आज के चिकित्सा स्टार्टअपों के बारे में मुझे सबसे अधिक आकर्षित करती है। एआई की मदद से छोटी टीमें ऐसी चुनौतियों का सामना कर रही हैं, जिनके लिए हाल तक बड़ी कंपनियों के संसाधनों की जरूरत होती, और वे अक्सर अनपेक्षित तरीकों से इन पर काम करती हैं। इनमें से कई विचार कभी व्यवहार में नहीं आ पाएँगे, लेकिन उद्यमियों के लिए यह पहले से जानना जरूरी नहीं कि सफल तकनीक अंततः कितना बड़ा बाज़ार बना सकती है। कभी-कभी सबसे दिलचस्प अवसर मूल वैज्ञानिक समस्या के हल हो जाने के बाद ही सामने आते हैं।