Insilico Medicine ने मुक्त-स्रोत Longevity Grok एआई प्रणाली की घोषणा की

Insilico Medicine ने 6 नवंबर 2026 को Longevity Grok की घोषणा की। यह मुक्त-स्रोत प्रणाली Grok Bot पर अधिकतम 30 एआई एजेंटों का उपयोग करके बिखरे हुए स्वास्थ्य रिकॉर्ड व्यवस्थित करती है, हस्तक्षेपों के सुझाव देती है और बाद में मिले बायोमार्कर परिणामों का आकलन करती है। चिकित्सकीय परीक्षण के चरण में मौजूद इस जनरेटिव एआई औषधि-अन्वेषण कंपनी ने हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के शोधकर्ता David Sinclair के साथ मिलकर यह परियोजना विकसित की और निजी सहायक को उम्र बढ़ने पर शोध के लिए एक ऐसे नेटवर्क से जोड़ा, जिसमें शामिल होना स्वैच्छिक है।

Longevity Grok की उत्पाद वेबसाइट के अनुसार, क्लाइंट और Mothership रिपॉज़िटरी 30 अक्टूबर 2026 को सार्वजनिक किए गए थे और संस्करण 0.2.0 को 5 नवंबर 2026 को जारी किया गया था। उस रिलीज़ में Research Autopilot, Clinic और Lab टीमें, नए नाम वाले बॉट और डिलीवरी रसीदें जोड़ी गईं। इसलिए 6 नवंबर की घोषणा उस उत्पाद को औपचारिक रूप देने के लिए थी जिसका कोड पहले से सार्वजनिक था; यह पहली बार सार्वजनिक किए जाने की घोषणा नहीं थी।

यह सॉफ़्टवेयर MIT लाइसेंस के तहत मुफ़्त है, लेकिन इसके लिए xAI Grok Bot खाते की आवश्यकता होती है। शुरुआत में बॉट को सार्वजनिक plsi.md सेटअप फ़ाइल का पालन करने के लिए कहा जाता है। व्यक्तिगत उपयोग वाला स्तर उपलब्ध है; चिकित्सकों के लिए Clinic टूल और शोधकर्ताओं के लिए Lab टूल शुरुआती पहुँच के अनुरोधों के ज़रिए, आमंत्रण पर उपलब्ध कराए जा रहे हैं।

रिकॉर्ड से लेकर आकलित पूर्वानुमानों तक

इसके केंद्र में PLSI है, जो Personal Longevity Superintelligence का संक्षिप्त रूप है और वह समन्वयक है जिससे उपयोगकर्ता संवाद करते हैं। PLSI रिपॉज़िटरी में आठ हमेशा सक्रिय रहने वाले मुख्य बॉट, 13 वैकल्पिक विशेषज्ञ और Clinic तथा Lab—दोनों के लिए चार-चार बॉट बताए गए हैं। एजेंटों की चैट, स्मृतियाँ और संदर्भ अलग-अलग होते हैं। कुछ सीमित अपवादों—उपकरणों और भोजन के डेटा निर्यात—को छोड़कर, केवल Data Processor ही मूल रिकॉर्ड खोलता है; अन्य एजेंट प्रकाशित अवस्था-दस्तावेज़ों और देखभाल-संदर्भ के आधार पर काम करते हैं।

PLSI, FHIR रिकॉर्ड, मानकीकृत CSV फ़ाइलें, मिथाइलेशन डेटा और Grok से निकाले गए JSON को ग्रहण करता है। यह LOINC, RxNorm और UCUM का उपयोग करके अवलोकनों को सामान्यीकृत कर केवल नई प्रविष्टियाँ जोड़ने योग्य घटना लॉग में दर्ज करता है। संस्करणयुक्त State Maps इस इतिहास को हैशयुक्त अवस्था-दस्तावेज़ों में रूपांतरित करते हैं। इस संरचना में डेटा ग्रहण करने के लिए Life, प्रक्षेपणों के लिए Map और साक्ष्य सत्यापन, जाँच, योजना-द्वार तथा आकलन जैसे कार्यों के लिए Policy को अलग रखा गया है, जिससे पूरी प्रणाली को स्थानीय रूप से तैनात करना संभव रहता है।

किसी प्रस्तावित हस्तक्षेप के लिए PLSI एक पूर्वानुमान कार्ड बनाता है, जिसमें लक्षित बायोमार्कर, विश्वास अंतराल, समय-सीमा और साक्ष्य-श्रेणी का उल्लेख होता है। उपयोगकर्ता को दिखाए जाने से पहले हर योजना Challenger एजेंट के पास जाती है; पूर्वानुमान एजेंट एक बार आपत्तियों के जवाब में योजना संशोधित कर सकता है या उनका खंडन कर सकता है, और दोनों पक्ष दिखाई देते रहते हैं। अनुवर्ती माप मिलने के बाद, परिणाम पूर्वानुमानित अंतराल के भीतर आया या नहीं, इसका आकलन पूर्वानुमान करने वाला बॉट नहीं, बल्कि कोड करता है; साथ ही, समय के साथ पूर्वानुमानों के अंशांकन पर नज़र रखी जाती है। इस प्रक्रिया में हर विकल्प एक ऐसे N-of-1 प्रयोग में बदल जाता है, जिसकी जाँच की जा सकती है।

वैकल्पिक Research Autopilot दैनिक शोध के लिए Grok के साप्ताहिक उपयोग-भत्ते का उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित हिस्सा खर्च कर सकता है और कम-से-कम 10% उपयोगकर्ता के लिए बचाकर रखता है। रिपॉज़िटरी में अगले अवस्था के आकलित पूर्वानुमानों और सक्रिय रूप से रोक लगाने वाली जाँचों को ‘कार्यान्वित करके परखा गया’ बताया गया है, जबकि व्यापक समन्वित सहायक को ‘डिज़ाइन किया गया’ कहा गया है। ये स्थिति-लेबल व्यापक ‘सुपरइंटेलिजेंस’ नाम के दायरे को स्पष्ट करते हैं: वे उन कार्यों में अंतर बताते हैं जिन्हें परखकर लागू किया गया है और उन क्षमताओं में, जिन्हें डिज़ाइन किया गया या प्रणाली में शामिल किया गया बताया गया है।

स्वैच्छिक शोध और गोपनीयता नियंत्रण

सामुदायिक घटक Longevity Mothership वैकल्पिक है और PLSI के सामान्य उपयोग को नहीं बदलता। इसमें भाग लेने वाले लोग गणना से तैयार स्वास्थ्य-अवस्थाओं, कूटबद्ध जीवन-घटनाओं और पूर्वानुमान-आकलन के सारांश साझा करने के लिए अलग से सहमति देते हैं। फ़ाइलों में व्यक्ति की पहचान केवल लिंग, पाँच-वर्षीय आयु-समूह और वैकल्पिक व्यापक जातीयता-समूह से होती है; स्वास्थ्य-अवस्थाओं की तारीख़ महीने तक और जीवन-घटनाओं की तारीख़ साल तक दर्ज होती है। नाम, संपर्क विवरण, पते, नियोक्ता, रिकॉर्ड पहचान-संकेतक, सटीक तारीख़ें, अपलोड किए गए दस्तावेज़ और मुक्त-पाठ शामिल नहीं किए जाते; अपलोड सप्ताह में अधिकतम एक बार होता है।

योगदानकर्ता के लिए एक यादृच्छिक कोड उपयोगकर्ता के कंप्यूटर पर बनाया जाता है। दस्तावेज़ में वर्णित डिज़ाइन के अनुसार, Cloudflare रिले इंस्टॉल कोड के बिना फ़ाइलें आगे भेजता है और IP लॉग नहीं रखता; Insilico का फ़ाइलें प्राप्त करने वाला Mother bot हर फ़ाइल की दोबारा जाँच करता है और यदि किसी पूरी प्रस्तुति में मुक्त-पाठ, कोई सटीक तारीख़ या कोई अन्य निषिद्ध फ़ील्ड हो, तो उसे संपादित करने के बजाय पूरी प्रस्तुति अस्वीकार कर देता है। उपयोगकर्ता साझा करना रोक सकते हैं या अपने योगदानकर्ता कोड के तहत संग्रहीत सभी सामग्री मिटाने का अनुरोध कर सकते हैं। सामग्री अपने-आप मिट जाती है, इसके लिए किसी की मंज़ूरी नहीं चाहिए और इसकी रसीद दी जाती है।

सत्यापित शोधकर्ताओं को व्यक्तिगत मानों के बजाय समेकित औसत और फैलाव के आँकड़े मिलते हैं; 10 से कम लोगों वाले समूह शामिल नहीं किए जाते। निष्कर्षों का पूर्व-पंजीकरण करना और प्रकाशन से पहले किसी संरक्षक की मंज़ूरी लेना आवश्यक है। दस्तावेज़ व्यापक ‘पहचान-रहित डेटा’ के लेबल से अधिक सटीक विवरण देता है: साझा किए गए पैकेज को ‘छद्मनामयुक्त’ कहता है, ‘गुमनाम’ नहीं; और बताता है कि क्लाइंट की पहचान-रहित करने वाली प्रोफ़ाइल में घटना की तारीख़ें बनी रहती हैं। इसलिए यह सीमित डेटा-समुच्चय है, HIPAA Safe Harbor के तहत पहचान-रहित किया गया डेटा नहीं।

चिकित्सा संबंधी सीमाएँ

दस्तावेज़ में स्पष्ट रूप से Longevity Grok को शोध और शिक्षा तक सीमित बताया गया है। यह निदान नहीं करता, उपचार नहीं देता और दवा लिखने की सलाह नहीं देता; इसके नतीजे अपने-आप तैयार होते हैं, भेजे जाने से पहले किसी चिकित्सक या वैज्ञानिक द्वारा उनकी समीक्षा नहीं की जाती और वे गलत हो सकते हैं। स्वास्थ्य या दीर्घायु से जुड़े किसी परिणाम की गारंटी नहीं दी जाती। औपचारिक निदान और नुस्खे देना लाइसेंसधारी चिकित्सकों का काम है, मरीज़ों को भेजे जाने वाले संदेशों के लिए चिकित्सक की मंज़ूरी आवश्यक है और अंतिम निर्णय उपयोगकर्ता के चिकित्सक का रहता है।

इस लॉन्च की केंद्रीय कसौटी यह है कि क्या अंक-आधारित व्यक्तिगत पूर्वानुमान और डेटा का कड़ाई से नियंत्रित एकत्रीकरण उपयोगी वृद्धावस्था अनुसंधान को संभव बना सकते हैं, जबकि Longevity Grok इन गैर-चिकित्सीय सीमाओं के भीतर बना रहे।