मई 2026 में लंदन के National Hospital for Neurology and Neurosurgery के सर्जनों ने University College London Hospitals के अनुसार, लाइव और रियल-टाइम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सहायता से ब्रेन ट्यूमर निकालने की दुनिया की पहली सफल सर्जरी की। मरीज 48 वर्षीय Rhys Hibbert थे, जिनकी पिट्यूटरी ग्रंथि पर 11 मिमी का ट्यूमर था और वह उनकी दृष्टि को प्रभावित कर रहा था। 125
इस उपलब्धि का मतलब यह नहीं है कि AI ने खुद ऑपरेशन किया। इसकी अहमियत इस बात में है कि AI ने बेहद नाजुक एंडोस्कोपिक सर्जरी के दौरान सर्जनों को लाइव दृश्य जानकारी की एक अतिरिक्त परत दी। ऑपरेशन से जुड़े सभी फैसले और नियंत्रण चिकित्सा टीम के पास ही रहे।
ऑपरेशन के दौरान क्या हुआ?
सर्जनों ने खोपड़ी के आधार तक पहुंचने के लिए एंडोस्कोप का इस्तेमाल किया। UCL के Hawkes Institute से जुड़े शोध के तहत विकसित AI सिस्टम ने ऑपरेशन के लाइव कैमरा फीड का विश्लेषण किया और सर्जिकल क्षेत्र में दिखाई देने वाली महत्वपूर्ण संरचनाओं को हाइलाइट या अलग-अलग रंगों में दिखाया। इनमें वे नसें और रक्त वाहिकाएं भी शामिल थीं, जिन्हें सर्जनों को पहचानकर सुरक्षित रखना था। 56
पिट्यूटरी ग्रंथि के आसपास का क्षेत्र बेहद चुनौतीपूर्ण होता है, क्योंकि यहां महत्वपूर्ण संरचनाएं एक-दूसरे के बहुत करीब होती हैं। ऑप्टिक नसें और बड़ी रक्त वाहिकाएं ग्रंथि के पास मौजूद रहती हैं। इसलिए ऑपरेशन के दौरान ट्यूमर और सामान्य शारीरिक संरचनाओं में सही अंतर करना गंभीर जटिलताओं का जोखिम घटाने के लिए जरूरी है। UCL और UCLH ने पहले भी अपने व्यापक शोध प्रयास का उद्देश्य पिट्यूटरी ग्रंथि के आसपास छोटे ट्यूमर और महत्वपूर्ण संरचनाओं की पहचान करना बताया है। 19
मरीज कौन थे और कौन-सा ट्यूमर हटाया गया?
Rhys Hibbert बेडफोर्डशायर के रहने वाले 48 वर्षीय कस्टमर-सर्विस मैनेजर हैं। रिपोर्टों के अनुसार, उनकी पिट्यूटरी ग्रंथि पर बढ़ रहा 11 मिमी का गैर-कैंसरकारी ट्यूमर उनकी दृष्टि को तेजी से प्रभावित कर रहा था और आगे चलकर गंभीर दृष्टि-समस्या का खतरा था। 367
ऑपरेशन के बाद Hibbert ने बताया कि जागने पर उन्हें कमरा साफ दिखाई दे रहा था। रिपोर्टों के मुताबिक, एक सप्ताह के भीतर वे बिना सहायता के चलने लगे, बाद में अपने काम पर लौटे और उन्होंने अपने देखने के क्षेत्र में काफी विस्तार महसूस किया। 5
AI ने वास्तव में क्या किया?
यह सिस्टम ऑपरेशन के दौरान सर्जिकल वीडियो को लगातार समझने के लिए बनाया गया था। इसके बताए गए कामों में शामिल थे:
- नसों और रक्त वाहिकाओं जैसी महत्वपूर्ण शारीरिक संरचनाओं को पहचानना
- सर्जिकल उपकरणों की पहचान करना
- ऊतक और उपकरणों के बीच होने वाली गतिविधियों को समझना
- लाइव डिस्प्ले पर संबंधित संरचनाओं को अलग-अलग रंगों में दिखाना 5614
इसलिए इसे रोबोटिक सर्जन कहना सही नहीं होगा। AI ने स्वतंत्र रूप से कोई सर्जिकल फैसला नहीं लिया, उपकरणों को नियंत्रित नहीं किया और न्यूरोसर्जनों की जगह नहीं ली। पूरी प्रक्रिया के दौरान टीम ही नियंत्रण में रही। 5
इस तकनीक को समझने का सबसे आसान तरीका है—इसे विशेषज्ञों की ‘दूसरी जोड़ी आंखें’ मानना। सॉफ्टवेयर कैमरे के फीड को लगातार देखता है और ऐसे अंगों या संरचनाओं की ओर ध्यान दिलाता है, जिन्हें सीमित और बदलते हुए सर्जिकल क्षेत्र में तुरंत पहचानना मुश्किल हो सकता है।
सिस्टम को कितने समय में विकसित किया गया?
उपलब्ध रिपोर्टिंग के अनुसार, यह AI करीब एक दशक से चल रहे UCL-नेतृत्व वाले विकास कार्य का परिणाम है। इसका लक्ष्य जटिल एंडोस्कोपिक सर्जरी के वीडियो को रियल टाइम में समझना था। सिस्टम को सर्जिकल वीडियो डेटा पर प्रशिक्षित किया गया, ताकि वह ऑपरेशन के दौरान संबंधित शारीरिक संरचनाओं, उपकरणों और उनके बीच होने वाली गतिविधियों को पहचान सके। 2
हालांकि, उपलब्ध साक्ष्य में सिस्टम के हार्डवेयर—जैसे किसी खास NVIDIA Clara IGX कॉन्फिगरेशन—का सटीक विवरण या UK National Institute for Health and Care Research (NIHR) और Google से मिली फंडिंग का सत्यापित ब्योरा नहीं दिया गया है। इसलिए इन बातों को यहां पुष्ट तथ्य के रूप में नहीं माना जाना चाहिए।
सर्जनों का नियंत्रण में रहना क्यों जरूरी है?
ब्रेन सर्जरी में ऑटोमेशन का जोखिम बहुत अधिक होता है। AI किसी पैटर्न को तेजी से पहचान सकता है, लेकिन मरीज की व्यक्तिगत शारीरिक बनावट, ऑपरेशन के बदलते हालात और संभावित जोखिमों को देखते हुए अंतिम फैसला सर्जिकल टीम को ही करना होता है। इस प्रक्रिया में AI को निर्णय-सहायक तकनीक के रूप में इस्तेमाल किया गया, न कि चिकित्सा विशेषज्ञता या जवाबदेही के विकल्प के रूप में। 56
यही अंतर इस उपलब्धि को महत्वपूर्ण बनाता है। यह मामला दिखाता है कि AI लाइव ऑपरेटिव इमेजरी का पर्याप्त तेजी से विश्लेषण कर सकता है और मानव सर्जरी के दौरान उपयोगी जानकारी दे सकता है। लेकिन केवल इस एक मामले से यह साबित नहीं होता कि AI-सहायता प्राप्त सर्जरी हर मरीज या हर प्रक्रिया में पारंपरिक सर्जरी से अधिक सुरक्षित है।
आगे क्या होगा?
टीम की दीर्घकालिक परिकल्पना ऐसे उन्नत सर्जिकल सहायक की है, जो ऑपरेशन के दौरान विशेषज्ञ ज्ञान तक पहुंच उपलब्ध करा सके। कुछ रिपोर्टों में इसे सर्जनों के लिए ‘ChatGPT’ जैसी सहायता के रूप में बताया गया है—हालांकि निर्णय, जवाबदेही और नियंत्रण चिकित्सकों के पास ही रहेंगे। 13
उपलब्ध साक्ष्य किसी बड़े नियोजित क्लिनिकल ट्रायल के आकार, समय-सारणी या मूल्यांकन मानकों की पुष्टि नहीं करते। यह जानने के लिए आगे संभावित और बड़े अध्ययनों की जरूरत होगी कि सिस्टम अलग-अलग सर्जनों, मरीजों और प्रक्रियाओं में कितनी विश्वसनीयता से काम करता है और क्या इसकी सहायता से मरीजों के नतीजों में वास्तविक सुधार होता है।
फिलहाल, लंदन की यह सर्जरी एक शुरुआती लेकिन महत्वपूर्ण प्रदर्शन के रूप में देखी जानी चाहिए: रियल-टाइम AI ब्रेन ट्यूमर प्रक्रिया के दौरान नाजुक शारीरिक संरचनाओं का नक्शा समझने में मदद कर सकता है, जबकि ऑपरेशन की जिम्मेदारी सर्जनों के पास रहती है। Hibbert की रिकवरी उत्साहजनक है, लेकिन AI-सहायता प्राप्त सर्जरी का व्यापक भविष्य एकल ऐतिहासिक मामले से नहीं, बल्कि बड़े पैमाने पर क्लिनिकल सत्यापन से तय होगा।
