SGH और A*STAR एआई-आधारित एंटीबायोटिक टेस्ट को व्यावसायिक स्तर तक ले जा रहे हैं

सिंगापुर जनरल हॉस्पिटल (SGH) और A*STAR के डायग्नोस्टिक्स डेवलपमेंट हब (DxD Hub) ने Individualised Antibiotic Combination Test यानी iACT को अस्पताल की विशेषीकृत सेवा से एक ऐसे डायग्नोस्टिक उत्पाद में बदलने की दिशा में कदम बढ़ाया है, जिसे कई प्रयोगशालाओं में इस्तेमाल किया जा सके। लक्ष्य है—मुश्किल और दवा-प्रतिरोधी संक्रमणों में एंटीबायोटिक का चुनाव अधिक सटीक बनाना और सिंगापुर में विकसित इस तकनीक को आगे चलकर विदेशों तक पहुंचाना।

iACT क्या करता है?

ड्रग-रेजिस्टेंट संक्रमणों में डॉक्टरों के सामने अक्सर ऐसे विकल्प बचते हैं जो काम न करें, जहरीले हों या दूसरे एंटीबायोटिक के साथ मिलाना कठिन हो। iACT मरीज से मिले बैक्टीरियल आइसोलेट को केवल एक-एक दवा के साथ नहीं, बल्कि अलग-अलग एंटीबायोटिक संयोजनों के साथ जांचता है। इसके शुरुआती विकास में विशेष रूप से extensively drug-resistant Gram-negative बैक्टीरिया पर ध्यान दिया गया और दवाओं को चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक सांद्रता पर परखा गया।

इस प्लेटफॉर्म में 180 मालिकाना एंटीबायोटिक संयोजन बताए गए हैं। एक प्रेडिक्टिव सॉफ्टवेयर परत बैक्टीरिया की वृद्धि रुकने से जुड़े परीक्षण-नतीजों का विश्लेषण करती है और उस खास जीवाणु के लिए संभावित उपचार-योजनाओं की रैंकिंग में डॉक्टरों की मदद करती है।

इसका मतलब यह नहीं है कि सॉफ्टवेयर अपने-आप किसी मरीज के लिए दवा लिख देता है। iACT पारंपरिक सेंसिटिविटी टेस्ट, संक्रामक रोग विशेषज्ञों और माइक्रोबायोलॉजी टीमों की राय, मरीज की स्थिति तथा चिकित्सकीय निर्णय के साथ एक अतिरिक्त प्रमाण उपलब्ध कराता है।

एंटीमाइक्रोबियल स्ट्यूवर्डशिप के लिए क्यों अहम?

जब सामान्य एंटीबायोटिक विकल्प सीमित हो जाते हैं, तब किसी खास बैक्टीरियल आइसोलेट पर प्रभावी संयोजन पहचानना डॉक्टरों को अधिक तर्कसंगत उपचार चुनने में मदद कर सकता है। इससे polymyxins या colistin जैसी अंतिम विकल्प वाली दवाओं पर निर्भरता घटाने की संभावना है। इन दवाओं के इस्तेमाल में किडनी को नुकसान पहुंचने की चिंता रहती है।

हालांकि यह संभावित लाभ है, हर मरीज के लिए गारंटी नहीं। iACT की वास्तविक उपयोगिता इस बात पर निर्भर करेगी कि इसके नतीजे समय पर मिलते हैं या नहीं, क्या वे उपचार का निर्णय बदलते हैं, क्या मरीजों के परिणाम बेहतर होते हैं और क्या अस्पताल इसकी लागत वहन कर सकते हैं।

2026 के एक आर्थिक विश्लेषण में निष्कर्ष निकाला गया कि सिंगापुर में carbapenem-resistant Pseudomonas aeruginosa संक्रमणों के लिए iACT अपनाना लागत-प्रभावी होने की संभावना रखता है। लेकिन यह निष्कर्ष हर रोगाणु, अस्पताल या स्वास्थ्य-व्यवस्था में इसके नैदानिक लाभ का सार्वभौमिक प्रमाण नहीं है।

जमे हुए ब्रोथ से ड्राई किट तक का बदलाव

iACT का मौजूदा प्रारूप ब्रोथ-आधारित है और इसे जमे हुए हालात में संभालना पड़ता है। इससे उत्पादन, स्टॉक रखना, परिवहन और उन प्रयोगशालाओं में इस्तेमाल मुश्किल हो सकता है जहां लगातार सख्त कोल्ड-चेन व्यवस्था उपलब्ध नहीं है।

SGH और DxD Hub की साझेदारी का उद्देश्य इसे एक स्थिर ड्राई-फॉर्मेट किट में बदलना है। ऐसा उत्पाद भेजने और रखने में आसान हो सकता है, व्यावहारिक शेल्फ लाइफ बढ़ा सकता है और अलग-अलग प्रयोगशालाओं में तैयारी को अधिक समान बना सकता है।

इसलिए यह बदलाव केवल पैकेजिंग बदलने का मामला नहीं है। यह अस्पताल में विकसित एक पद्धति को विनिर्माण, गुणवत्ता सत्यापन, नियामकीय समीक्षा और नियमित प्रयोगशाला प्रक्रियाओं के अनुकूल बनाने की दिशा में महत्वपूर्ण स्केल-अप कदम है।

तीन साल की साझेदारी और व्यावसायीकरण की योजना

दोनों संस्थाओं ने iACT को उत्पाद के रूप में विकसित और व्यावसायीकृत करने के लिए तीन साल के समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर किए हैं। घोषणा से पहले के तीन वर्षों में SGH में इस टेस्ट का 84 बार इस्तेमाल किया जा चुका था। अब योजना पहले इसे सिंगापुर के अधिक अस्पतालों और प्रयोगशालाओं तक पहुंचाने, फिर विदेशों में तैनात करने की है।

इस उत्पाद का व्यावसायिक प्रस्ताव दो हिस्सों पर आधारित है:

• एंटीबायोटिक संयोजनों का मालिकाना पैनल;
• प्रयोगशाला नतीजों की व्याख्या और उपचार-चयन में मदद करने वाला सॉफ्टवेयर।

यह संयोजन iACT को सटीक संक्रामक-रोग निदान के क्षेत्र में अलग पहचान दे सकता है। फिर भी व्यावसायिक सफलता केवल तकनीकी प्रदर्शन पर निर्भर नहीं होगी। कीमत, टेस्ट का टर्नअराउंड समय, उत्पादन प्रक्रिया, नियामकीय रास्ता, क्लिनिकल वर्कफ्लो और भुगतान या प्रतिपूर्ति की व्यवस्था भी उतनी ही महत्वपूर्ण होंगी। अलग-अलग देशों में बैक्टीरिया के प्रतिरोधी पैटर्न और उपचार पद्धतियां भी अलग हो सकती हैं।

सिंगापुर का व्यापक हेल्थकेयर-एआई कार्यक्रम

iACT की घोषणा SingHealth के AI in Health x ATx26 Symposium में घोषित अन्य पहलों के साथ हुई। ये परियोजनाएं दिखाती हैं कि सिंगापुर क्लिनिकल उपयोग, शोध साझेदारी, एआई गवर्नेंस और क्षेत्रीय विस्तार को एक साथ आगे बढ़ाने की कोशिश कर रहा है।

PENSIEVE-AI: कम बोझ वाली संज्ञानात्मक स्क्रीनिंग

PENSIEVE-AI, SGH ने GovTech, Duke-NUS Medical School और National University of Singapore के साथ मिलकर विकसित किया है। यह टचस्क्रीन पर किए गए ड्रॉइंग टास्क का विश्लेषण करके शुरुआती संज्ञानात्मक समस्याओं से जुड़े संकेतों की पहचान करने में मदद करता है। एक रिपोर्ट किए गए अध्ययन में समुदाय में रहने वाले 1,758 वयस्क शामिल थे और यह आकलन पांच मिनट से कम समय में पूरा करने के लिए बनाया गया है।

यह डायग्नोसिस नहीं, बल्कि स्क्रीनिंग टूल है। इसका उद्देश्य ऐसे लोगों की पहचान में मदद करना है जिन्हें आगे चिकित्सकीय जांच की जरूरत हो सकती है—खासकर उस समय जब सिंगापुर बढ़ती उम्र वाली आबादी की स्वास्थ्य जरूरतों से निपट रहा है।

भूटान में छाती के एक्स-रे वाले एआई मॉडल का स्थानीयकरण

SingHealth और भूटान के Gyalpozhing College of Information Technology ने MerMED-FM पर आधारित एआई-सहायित chest-radiograph मॉडल को भूटानी मरीजों के डेटा के अनुसार ढालने पर सहमति जताई है। इसका उद्देश्य उन जगहों पर फेफड़ों के संक्रमण और कैंसर की पहचान में मदद करना है जहां विशेषज्ञ रेडियोलॉजी सेवाओं तक पहुंच सीमित हो सकती है।

योजना में जिम्मेदार एआई के दिशानिर्देश, स्थानीय क्षमता निर्माण और 2027 तक भूटान के तीन अस्पतालों में तैनाती शामिल है।

इस परियोजना में स्थानीयकरण खास महत्व रखता है। किसी एक स्वास्थ्य-व्यवस्था में विकसित या प्रशिक्षित मेडिकल-एआई मॉडल से यह मान लेना सुरक्षित नहीं कि वह दूसरे देश में भी उसी तरह काम करेगा। आबादी, बीमारी का प्रसार, इमेजिंग उपकरण, चिकित्सकीय प्रक्रियाएं और नियामकीय अपेक्षाएं अलग हो सकती हैं। इसलिए स्थानीय डेटा के साथ मॉडल का परीक्षण और अनुकूलन सुरक्षित तैनाती का जरूरी हिस्सा है।

सिंगापुर की रणनीति क्या बताती है?

इन घोषणाओं से ऐसी व्यावहारिक स्वास्थ्य-और-उद्योग रणनीति का संकेत मिलता है जिसमें एआई को केवल तकनीक के रूप में नहीं, बल्कि वास्तविक स्वास्थ्य समस्याओं के समाधान और आर्थिक मूल्य निर्माण के साधन के रूप में देखा जा रहा है।

पहला, परियोजनाएं स्पष्ट क्लिनिकल समस्याओं से शुरू होती हैं—एंटीमाइक्रोबियल रेजिस्टेंस, शुरुआती संज्ञानात्मक गिरावट, विशेषज्ञ इमेजिंग सेवाओं की कमी और दीर्घकालिक रोगों का जोखिम। दूसरा, इनमें सार्वजनिक अस्पतालों को शोध एजेंसियों, विश्वविद्यालयों और सरकारी तकनीकी साझेदारों से जोड़ा गया है। तीसरा, उत्पाद-फॉर्मेट, स्थानीय सत्यापन, एआई गवर्नेंस और चिकित्सकीय निगरानी को नवाचार की शुरुआत से ही शामिल किया जा रहा है।

iACT के मामले में इसका अर्थ है अस्पताल की आशाजनक परीक्षण सेवा को बड़े पैमाने पर बन सकने वाली किट में बदलना। भूटान की परियोजना में इसका अर्थ है इमेजिंग मॉडल को स्थानीय माहौल के अनुसार ढालना, न कि उसे बिना बदलाव के दूसरे देश में भेज देना। साझा सूत्र है—क्लिनिकल शोध को ऐसे उपकरणों में बदलना जिन्हें जिम्मेदारी के साथ बड़े स्तर पर इस्तेमाल किया जा सके, और इसी प्रक्रिया में बौद्धिक संपदा, उत्पाद तथा क्षेत्रीय साझेदारियां तैयार करना।

मौका बड़ा है, लेकिन उपलब्ध प्रमाणों को सावधानी से पढ़ना होगा। iACT की लागत-प्रभावशीलता का निष्कर्ष एक खास संक्रमण और स्वास्थ्य-व्यवस्था पर आधारित है; व्यापक तैनाती के लिए अभी और सत्यापन तथा नियामकीय काम जरूरी होगा। सिंगापुर का लक्ष्य केवल मेडिकल एआई की घोषणा करना नहीं, बल्कि उसे परखने, नियंत्रित करने, व्यावसायीकृत करने और वास्तविक स्वास्थ्य सेवाओं में सुरक्षित रूप से इस्तेमाल करने का ढांचा तैयार करना है।