कृत्रिम बुद्धिमत्ता: क्लिनिकल परीक्षणों की सबसे बड़ी चुनौतियों का समाधान

आधुनिक चिकित्सा एक चमत्कार है, जिसमें पहले अकल्पनीय इलाज और उपचार अब व्यापक रूप से उपलब्ध हैं। इम्प्लांटेबल डिफिब्रिलेटर जैसे उन्नत चिकित्सा उपकरणों के बारे में सोचें जो हृदय की लय को नियंत्रित करने और कार्डियक अरेस्ट के जोखिम को कम करने में मदद करते हैं।

ऐसी सफलताएं नैदानिक ​​परीक्षणों के बिना संभव नहीं होतीं - कठोर शोध जो मानव प्रतिभागियों पर चिकित्सा हस्तक्षेप के प्रभावों का मूल्यांकन करता है।

दुर्भाग्य से, समय के साथ नैदानिक ​​परीक्षण प्रक्रिया धीमी और अधिक महंगी हो गई है। वास्तव में, चरण I परीक्षण में प्रवेश करने वाली सात दवाओं में से केवल एक को ही अंततः मंजूरी मिलती है - सुरक्षा के लिए परीक्षण का पहला चरण - वर्तमान में औसतन, लगभग एक अरब डॉलर का वित्तपोषण और एक नए औषधीय उत्पाद को बाजार में लाने के लिए एक दशक का काम।

इस समय और धन का आधा हिस्सा नैदानिक ​​परीक्षणों पर खर्च किया जाता है, जिसमें भर्ती की अक्षमता, सीमित विविधता और रोगी की पहुंच में कमी सहित बढ़ती हुई बाधाओं का सामना करना पड़ता है। नतीजतन, दवा की खोज धीमी हो जाती है, और लागत बढ़ती रहती है। सौभाग्य से, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में हाल की प्रगति में इस प्रवृत्ति को तोड़ने और दवा विकास को बेहतर बनाने की क्षमता है।

जटिल प्रोटीन इंटरैक्शन की असाधारण सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने वाले मॉडल से लेकर नियमित कार्यों को सुव्यवस्थित करने वाले AI-संचालित लैब सहायकों तक, AI-संचालित नवाचार पहले से ही फार्मास्युटिकल परिदृश्य को नया रूप दे रहा है। नैदानिक ​​परीक्षण बाधाओं को दूर करने के लिए नई AI क्षमताओं को अपनाने से रोगियों, चिकित्सकों और बायोफार्मा के लिए परीक्षण प्रक्रिया में सुधार हो सकता है, जिससे नई प्रभावशाली दवाओं और रोगियों के लिए संभावित रूप से बेहतर स्वास्थ्य परिणामों का मार्ग प्रशस्त हो सकता है।

दवा विकास में बाधाएँ

विकास के दौरान दवाओं को नैदानिक ​​परीक्षण प्रक्रिया के दौरान कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिसके परिणामस्वरूप अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन (एफडीए) जैसी नियामक संस्थाओं से अनुमोदन दर बेहद कम हो जाती है। परिणामस्वरूप, कई जांच दवाएं कभी बाजार तक नहीं पहुंच पाती हैं। प्रमुख चुनौतियों में परीक्षण डिजाइन में बाधा, कम रोगी भर्ती, और सीमित रोगी पहुंच और विविधता शामिल हैं - ऐसे मुद्दे जो एक दूसरे को जटिल बनाते हैं और दवा विकास में प्रगति और समानता में बाधा डालते हैं।

1. परीक्षण स्थल चयन की चुनौतियाँ

क्लिनिकल ट्रायल की सफलता काफी हद तक इस बात पर निर्भर करती है कि ट्रायल साइट - आम तौर पर अस्पताल या शोध केंद्र - पर्याप्त योग्य अध्ययन आबादी की भर्ती और नामांकन कर सकते हैं या नहीं। साइट का चयन पारंपरिक रूप से कई ओवरलैपिंग कारकों पर आधारित होता है, जिसमें पिछले परीक्षणों में ऐतिहासिक प्रदर्शन, स्थानीय रोगी आबादी और जनसांख्यिकी, शोध क्षमताएं और बुनियादी ढांचा, उपलब्ध शोध कर्मचारी, भर्ती अवधि की अवधि और बहुत कुछ शामिल है।

अपने आप में, प्रत्येक मानदंड काफी सीधा है, लेकिन प्रत्येक के बारे में डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया चुनौतियों से भरी हुई है और परिणाम विश्वसनीय रूप से यह संकेत नहीं दे सकते हैं कि साइट परीक्षण के लिए उपयुक्त है या नहीं। कुछ मामलों में, डेटा बस पुराना या अधूरा हो सकता है, खासकर अगर अध्ययनों के केवल एक छोटे से नमूने पर मान्य किया गया हो।

साइट चयन में मदद करने वाला डेटा भी यहीं से आता है विभिन्न स्रोतोंजैसे कि आंतरिक डेटाबेस, सदस्यता सेवाएँ, विक्रेता या अनुबंध अनुसंधान संगठन, जो नैदानिक ​​परीक्षण प्रबंधन सेवाएँ प्रदान करते हैं। इतने सारे अभिसारी कारकों के साथ, इस जानकारी को एकत्र करना और उसका मूल्यांकन करना भ्रामक और जटिल हो सकता है, जो कुछ मामलों में परीक्षण स्थलों पर उप-इष्टतम निर्णयों को जन्म दे सकता है। परिणामस्वरूप, प्रायोजक - नैदानिक ​​परीक्षण आयोजित करने वाले संगठन - अपनी क्षमता को अधिक या कम आंकना परीक्षणों में मरीजों को भर्ती करने में कठिनाई होती है, जिसके परिणामस्वरूप संसाधनों की बर्बादी होती है, देरी होती है और प्रतिधारण दर कम होती है।

तो, परीक्षण स्थल के चयन में एआई किस प्रकार मदद कर सकता है?

संभावित साइटों के ऐतिहासिक और वास्तविक समय के डेटा के साथ एआई मॉडल को प्रशिक्षित करके, परीक्षण प्रायोजक रोगी नामांकन दरों और साइट के प्रदर्शन की भविष्यवाणी कर सकते हैं - साइट आवंटन को अनुकूलित करना, अधिक या कम नामांकन को कम करना, और समग्र दक्षता और लागत में सुधार करना। ये मॉडल साइट विशेषताओं और कारकों के सर्वोत्तम संयोजन की पहचान करके संभावित साइटों को रैंक भी कर सकते हैं जो अध्ययन के उद्देश्यों और भर्ती रणनीतियों के साथ संरेखित होते हैं।

नैदानिक ​​परीक्षण मेटाडेटा, चिकित्सा और फार्मेसी दावों के डेटा और सदस्यता (प्राथमिक देखभाल) सेवाओं से रोगी डेटा के मिश्रण से प्रशिक्षित एआई मॉडल भी नैदानिक ​​परीक्षण स्थलों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं जो विविध, प्रासंगिक रोगी आबादी तक पहुँच प्रदान करेंगे। ये साइटें कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के लिए केंद्रीय रूप से स्थित हो सकती हैं या समुदाय के भीतर लोकप्रिय साइटों जैसे कि नाई की दुकानों, या आस्था-आधारित और सामुदायिक केंद्रों में भी हो सकती हैं, जिससे रोगी की पहुँच और विविधता की कमी दोनों बाधाओं को दूर करने में मदद मिलती है।

2. कम मरीज भर्ती

क्लिनिकल परीक्षणों में मरीज़ों की भर्ती सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है, जो अध्ययन की अवधि का एक तिहाई हिस्सा ले लेती है। पाँच में से एक परीक्षण प्रतिभागियों की आवश्यक संख्या की भर्ती करने में विफल। जैसे-जैसे परीक्षण अधिक जटिल होते जाते हैं - अतिरिक्त रोगी टचपॉइंट, सख्त समावेशन और बहिष्करण मानदंड, और तेजी से परिष्कृत अध्ययन डिजाइन के साथ - भर्ती चुनौतियां बढ़ती रहती हैं। आश्चर्य की बात नहीं है, अनुसंधान प्रोटोकॉल जटिलता में वृद्धि को रोगी नामांकन और प्रतिधारण दर में गिरावट से जोड़ा गया है।

इसके अलावा, सख्त और अक्सर जटिल पात्रता मानदंड, जो प्रतिभागियों की सुरक्षा और अध्ययन की अखंडता सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, अक्सर उपचार तक पहुंच को सीमित करते हैं और अनुपातहीन रूप से बाहर कर देते हैं कुछ रोगी आबादी, जिसमें वृद्ध वयस्क और नस्लीय, जातीय और लैंगिक अल्पसंख्यक शामिल हैं। अकेले ऑन्कोलॉजी परीक्षणों में, अनुमानित 17–21% मरीज़ प्रतिबंधात्मक पात्रता आवश्यकताओं के कारण नामांकन करने में असमर्थ हैं।

एआई रोगी पात्रता मानदंड और भर्ती को अनुकूलित करने के लिए तैयार है। जबकि भर्ती के लिए पारंपरिक रूप से चिकित्सकों को मैन्युअल रूप से रोगियों की जांच करने की आवश्यकता होती है - जो अविश्वसनीय रूप से समय लेने वाला है - एआई कुशलतापूर्वक और प्रभावी रूप से उपयुक्त परीक्षणों के साथ रोगी प्रोफाइल का मिलान कर सकता है।

उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और चिकित्सा साहित्य जैसे बड़े डेटासेट में सार्थक पैटर्न को स्वचालित रूप से पहचान सकते हैं, जिससे रोगी भर्ती दक्षता में सुधार हो सकता है। शोधकर्ताओं ने एक ऐसा उपकरण भी विकसित किया है जो बड़े पैमाने पर उम्मीदवारों की तेजी से समीक्षा करने और रोगी की पात्रता का अनुमान लगाने में मदद करने के लिए बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करता है, जिससे रोगी की जांच का समय कम हो जाता है 40% से अधिक.

एआई को अपनाने वाली स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी कंपनियाँ ऐसे उपकरण भी विकसित कर रही हैं जो चिकित्सकों को रोगियों के लिए योग्य परीक्षणों को जल्दी और सटीक रूप से निर्धारित करने में मदद करते हैं। यह भर्ती में तेजी लाने में मदद करता है, संभावित रूप से परीक्षणों को जल्दी शुरू करने की अनुमति देता है और इसलिए रोगियों को नए जांच उपचारों तक पहले पहुँच प्रदान करता है।

3. रोगी की पहुंच और सीमित विविधता

एआई नैदानिक ​​परीक्षणों तक पहुँच को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, खासकर कम प्रतिनिधित्व वाले जनसांख्यिकीय समूहों के रोगियों के लिए। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि दुर्गमता और सीमित विविधता न केवल कम रोगी भर्ती और प्रतिधारण दरों में योगदान करती है, बल्कि असमान दवा विकास को भी जन्म देती है।

इस बात पर विचार करें कि नैदानिक ​​परीक्षण स्थल आम तौर पर शहरी क्षेत्रों और बड़े शैक्षणिक केंद्रों में होते हैं। इसका परिणाम यह होता है कि ग्रामीण या वंचित क्षेत्रों में रहने वाले समुदाय अक्सर इन परीक्षणों तक पहुँच पाने में असमर्थ होते हैं। उपचार लागत, परिवहन, बच्चों की देखभाल और काम से अनुपस्थित रहने की लागत जैसे वित्तीय बोझ परीक्षण में भागीदारी की बाधाओं को और बढ़ा देते हैं और जातीय और नस्लीय अल्पसंख्यकों और औसत से कम सामाजिक आर्थिक स्थिति वाले समूहों में यह अधिक स्पष्ट होता है।

परिणामस्वरूप, नस्लीय और जातीय अल्पसंख्यक समूह मात्र 2% मरीज़ों में अमेरिका में नैदानिक ​​परीक्षणों में, राष्ट्रीय जनसंख्या का 39% हिस्सा होने के बावजूद। विविधता की यह कमी आनुवंशिकी के संबंध में एक महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करती है, जो नस्लीय और जातीय आबादी में भिन्न होती है और प्रतिकूल दवा प्रतिक्रियाओं को प्रभावित कर सकती है। उदाहरण के लिए, एशियाई, लैटिनो और अफ्रीकी अमेरिकी एट्रियल फाइब्रिलेशन (हृदय संबंधी जटिलताओं से संबंधित असामान्य हृदय ताल) के साथ जो वारफेरिन लेते हैं, एक दवा जो रक्त के थक्कों को रोकती है, उनमें मस्तिष्क रक्तस्राव का उच्च जोखिम यूरोपीय वंश की तुलना में।

इसलिए नैदानिक ​​परीक्षणों में अधिक प्रतिनिधित्व आवश्यक है, ताकि शोधकर्ताओं को ऐसे उपचार विकसित करने में मदद मिल सके जो विविध आबादी के लिए प्रभावी और सुरक्षित हों, तथा यह सुनिश्चित हो कि चिकित्सा प्रगति से सभी को लाभ मिले - न कि केवल चुनिंदा जनसांख्यिकीय समूहों को।

एआई विकेन्द्रीकृत परीक्षणों की सुविधा प्रदान करके नैदानिक ​​परीक्षण प्रायोजकों को इन चुनौतियों से निपटने में मदद कर सकता है - पारंपरिक नैदानिक ​​परीक्षण स्थल पर डेटा एकत्र करने के बजाय परीक्षण गतिविधियों को दूरस्थ और वैकल्पिक स्थानों पर ले जाना।

विकेंद्रीकृत परीक्षणों में अक्सर पहनने योग्य उपकरणों का उपयोग किया जाता है, जो डिजिटल रूप से डेटा एकत्र करते हैं और परीक्षण प्रतिभागियों के बारे में प्रासंगिक अनाम जानकारी को सारांशित करने के लिए एआई-संचालित विश्लेषण का उपयोग करते हैं। इलेक्ट्रॉनिक चेक-इन के साथ संयुक्त, नैदानिक ​​परीक्षण अधिनियमन के लिए यह संकर दृष्टिकोण भौगोलिक बाधाओं और परिवहन बोझ को समाप्त कर सकता है, जिससे रोगियों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए परीक्षण सुलभ हो सकते हैं।

बेहतर परीक्षण से बेहतर उपचार संभव

क्लिनिकल ट्रायल एक और ऐसा क्षेत्र है जिसे एआई द्वारा बदला जा सकता है। बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने, पैटर्न की पहचान करने और प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की अपनी क्षमता के साथ, एआई आज की बाधाओं के लिए समग्र और मजबूत समाधान प्रदान कर सकता है - परीक्षण डिजाइन को अनुकूलित करना, रोगी विविधता को बढ़ाना, भर्ती और प्रतिधारण को सुव्यवस्थित करना और पहुंच संबंधी बाधाओं को तोड़ना।

यदि स्वास्थ्य सेवा उद्योग एआई-संचालित समाधानों को अपनाना जारी रखता है, तो नैदानिक ​​परीक्षणों का भविष्य अधिक समावेशी, रोगी-केंद्रित और अभिनव बनने की क्षमता रखता है। इन तकनीकों को अपनाना केवल आधुनिक रुझानों के साथ बने रहने के बारे में नहीं है - यह एक नैदानिक ​​अनुसंधान पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के बारे में है जो दवा विकास को गति देता है और सभी के लिए अधिक न्यायसंगत स्वास्थ्य सेवा परिणाम प्रदान करता है।