जब AI स्वास्थ्य सेवाओं तक पहुंच और लिंकेज की खाई को पाटकर वंचितों की सेवा करता है

अगर कोई यह मान ले कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उन लोगों के लिए है जिनके पास पैसे हैं, न कि जिनके पास नहीं हैं, तो आइए इस बात को और गहराई से समझें कि AI कैसे उन लोगों तक पहुंचने में मदद कर रहा है जिन तक अभी तक नई पब्लिक हेल्थ सर्विस नहीं पहुंची हैं। सिर्फ़ ग्लोबल नॉर्थ ही नहीं, बल्कि ग्लोबल साउथ के कई देश भी 'AI अमीरों और ताकतवर लोगों के लिए है' वाली इस सोच को तोड़ रहे हैं। वे AI का इस्तेमाल उन समुदायों की सेवा करने और पहुंच की रुकावटों को दूर करने में कर रहे हैं जिन्हें सबसे ज़्यादा सुविधाएं नहीं मिली हैं। यह तब और भी ज़रूरी हो जाता है जब ऐसे इंसान पर आधारित AI टूल डीपटेक जैसे ग्लोबल साउथ के इनोवेटर्स से आते हैं।

इस साल सबसे बड़ी TB और फेफड़ों की बीमारी की कॉन्फ्रेंस (एशिया पैसिफिक रीजनल कॉन्फ्रेंस ऑफ़ द इंटरनेशनल यूनियन अगेंस्ट ट्यूबरकुलोसिस एंड लंग डिज़ीज़ या APRC 2026) शुरू होने से पहले, आइए इस बात को और गहराई से समझें कि AI का इस्तेमाल इस इलाके के साथ-साथ दुनिया भर में उन लोगों तक पहुंचने के लिए कैसे किया गया है जिन्हें सुविधाएं नहीं मिली हैं।

जब तक हम सभी TB इन्फेक्शन को नहीं रोकते, TB की बीमारी वाले सभी लोगों को ढूंढकर उन्हें इलाज, देखभाल और सपोर्ट के रास्ते से नहीं जोड़ते, तब तक #endTB का लक्ष्य हासिल नहीं हो पाएगा। जब हम TB के मामलों को नज़रअंदाज़ कर देते हैं, तो TB का इंफेक्शन फैलता है, लोगों को तकलीफ़ होती है।

TB का जल्दी और सही पता लगाना हाल तक एक बड़ी चुनौती रही है। जिन लोगों को TB का ज़्यादा खतरा होता है, उनके लिए पहुँच में रुकावटों के साथ-साथ माइक्रोस्कोपी जैसे खराब डायग्नोस्टिक टेस्ट (जिससे TB टेस्ट कराने वालों में से आधे या उससे ज़्यादा TB का पता नहीं चल पाता था) की वजह से, हम सभी TB का पता लगाने में नाकाम रहे (और हैं)। जब तक हम सभी TB का पता नहीं लगा लेते, हम इंफेक्शन को फैलने से नहीं रोक सकते (क्योंकि सही इलाज शुरू होने के तुरंत बाद, फेफड़ों की TB फैलना बंद हो जाती है) और इंसानों की तकलीफ़ और असमय मौतों को कम नहीं कर सकते, जिनसे बचा जा सकता है।

2023 में जब दुनिया के सभी नेता TB पर UN जनरल असेंबली की हाई लेवल मीटिंग में मिले, तो उन्होंने वादा किया कि 2027 तक TB से पीड़ित कम से कम 90% लोगों का पता लगाया जाएगा और उन्हें इलाज, देखभाल और मदद के लिए स्टैंडर्ड सर्विस से जोड़ा जाएगा। इससे पहले, दुनिया के सभी नेताओं ने सस्टेनेबल डेवलपमेंट गोल्स (SDGs) को पूरा करने का वादा किया था, जिनमें से एक टारगेट 2030 तक TB को खत्म करना है। लेकिन यह कहना आसान है, करना मुश्किल। एक बड़ी चुनौती यह है कि हमें TB की बीमारी वाले लोगों को तब ढूंढना पड़ता है, जब उनमें कोई लक्षण न हों। सरकार के कई सर्वे बताते हैं कि लगभग आधे TB के मरीज़ बिना लक्षण वाले होते हैं और उनका पता सिर्फ़ X-Ray से ही लगाया जा सकता है। लेकिन रेडियोलॉजी तक पहुंच सीमित है और रेडियोलॉजिस्ट तो और भी कम हैं। यहीं पर AI से TB का पता लगाना एक बचाव का काम आता है।

AI से चलने वाले हैंडहेल्ड और अल्ट्रापोर्टेबल X-Ray (बैटरी से चलने वाले) तेज़ी से कम्युनिटीज़ (यहां तक ​​कि दूर-दराज़ के इलाकों में भी) तक पहुंचाए जा रहे हैं और TB के लक्षणों की परवाह किए बिना सभी की स्क्रीनिंग करते हैं।

एशिया और पैसिफिक क्षेत्र के कई देश उन लोगों की स्क्रीनिंग के लिए AI का इस्तेमाल करते हैं जिन्हें TB का ज़्यादा खतरा है, लेकिन जिनके इलाज तक पहुंचने की संभावना सबसे कम है। इनमें बेघर लोग, प्रवासी मज़दूर, जेल में बंद लोग वगैरह शामिल हैं। TB दुनिया भर में सबसे जानलेवा फैलने वाली बीमारी है।

AI टर्निंग पॉइंट

जुलाई 2021 में, WHO ने TB स्क्रीनिंग और डायग्नोसिस के लिए अपनी ऑफिशियल गाइडलाइंस में AI पावर्ड कंप्यूटर-एडेड डिटेक्शन सॉफ्टवेयर को इंटीग्रेट किया था ताकि डिटेक्शन में "मिसिंग मिलियन्स" गैप को कम करने में मदद मिल सके। AI पावर्ड सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल TB स्क्रीनिंग के लिए डिजिटल चेस्ट एक्स-रे को समझने के लिए किया जा सकता है।

यह ऐतिहासिक रूप से पहली बार था जब TB के लिए चेस्ट एक्स-रे को समझने में AI पावर्ड कंप्यूटर-एडेड डिटेक्शन सॉफ्टवेयर के इस्तेमाल की सलाह दी गई थी।

AI की एक्यूरेसी ह्यूमन रेडियोलॉजिस्ट जैसी

कई स्टडीज़ से पता चलता है कि AI-इनेबल्ड कंप्यूटर-एडेड डिटेक्शन सॉफ्टवेयर पॉपुलेशन-बेस्ड स्क्रीनिंग में बहुत सेंसिटिव TB डिटेक्शन कर सकता है और इसकी एक्यूरेसी ह्यूमन रीडर्स के बराबर है।

आम तौर पर, AI उन जगहों पर ह्यूमन एक्सपर्ट रीडर का सब्स्टीट्यूट बन गया जहाँ एक्सपर्ट्स (जैसे, रेडियोलॉजिस्ट या ट्रेंड मेडिकल ऑफिसर) उपलब्ध नहीं थे ताकि TB से जुड़ी असामान्यताओं का पता लगाया जा सके और केयर पाथवे में देरी से बचा जा सके।

यह एक बड़ा गेमचेंजर था क्योंकि कम और मिडिल-इनकम वाले देशों में ह्यूमन एक्सपर्ट्स की अवेलेबिलिटी अक्सर कम होती है। और इससे एक्सपर्ट्स का समय बचता है, जहाँ AI मदद कर सकता है। और सबसे ज़्यादा फ़ायदा किसे हो रहा था? ज़रूरतमंद लोगों को।

भारत, जो दुनिया भर में TB के सबसे ज़्यादा मामलों वाला देश है, ने सबसे आगे बढ़कर दुनिया भर में एक बड़ा बदलाव किया। 7 दिसंबर 2024 को, यह दुनिया का पहला देश बना जिसने हाई-रिस्क जगहों पर सभी की TB के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) वाले हैंडहेल्ड X-Ray से स्क्रीनिंग की और उन्हें पहले से मॉलिक्यूलर टेस्ट Truenat और सही इलाज, देखभाल और सपोर्ट से जोड़ने की सुविधा दी। शुरुआत में यह ड्राइव देश के लगभग आधे ज़िलों में शुरू की गई थी और बाद में इसे पूरे देश में फैला दिया गया (भारत सरकार के कॉन्सेप्ट नोट के अनुसार)।

पहले 100 दिनों के अंदर, भारत ने देश भर में हाई-रिस्क जगहों पर 120 मिलियन से ज़्यादा लोगों की स्क्रीनिंग की - उनमें से ज़्यादातर की स्क्रीनिंग AI वाले X-Ray से की गई।

पहले 100 दिनों में, भारत सरकार के TB प्रोग्राम में 285,000 से ज़्यादा ऐसे लोग मिले जिनमें TB का कोई लक्षण नहीं था (asymptomatic या sub-clinical TB) - AI की वजह से। अगर AI वाले X-Ray लोगों के पास या उनके दरवाज़े पर नहीं ले जाए जाते, तो कोई भी TB का asymptomatic मरीज़ नहीं मिलता। असली गेमचेंजर AI था क्योंकि कुछ ही सेकंड में TB के लक्षण दिखने लगे।