वास्तव में AI कितनी तेजी से आगे बढ़ रहा है, और इसका ग्लूकोमा के मरीजों और शोधकर्ताओं के लिए क्या मतलब है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हाल के वर्षों में तेजी से प्रगति कर रही है। नए AI मॉडल अब ऐसे कार्य करते हैं जिन्हें कभी वर्षों दूर माना जाता था, और ये छलांग कई क्षेत्रों में बेंचमार्क, उत्पादों और शोध सफलताओं में परिलक्षित होती हैं - जिसमें नेत्र देखभाल भी शामिल है। यह लेख AI प्रगति के ठोस उपायों की पड़ताल करता है और उन्हें ग्लूकोमा देखभाल और अनुसंधान के लिए उनके अर्थ में अनुवादित करता है। हम AI उपकरणों के वास्तविक उदाहरणों पर प्रकाश डालते हैं जो पहले से ही मरीजों की मदद कर रहे हैं, नए विकासों का सारांश देते हैं जो क्षितिज पर हैं (नैदानिक ​​परीक्षणों से लेकर निकट-भविष्य के नवाचारों तक), और मरीजों और शोधकर्ताओं के लिए उन सवालों का सुझाव देते हैं जिन्हें वे कल की प्रगति के लिए आज ही तलाश सकते हैं।

AI प्रगति को कैसे मापा जाता है (और यह कितनी तेजी से बढ़ रहा है)?

शोधकर्ता चुनौतीपूर्ण कार्यों (बेंचमार्क) पर प्रदर्शन और मॉडल डिजाइन, डेटा और कंप्यूट में सुधारों को ट्रैक करके AI प्रगति को मापते हैं। पिछले कुछ वर्षों में, इन तीनों कारकों में जबरदस्त वृद्धि हुई है। उदाहरण के लिए, एक विश्लेषण में पाया गया कि AI क्षमताओं की “सीमा” लगभग 2024 में तेजी से बढ़ी – पिछले वर्षों की तुलना में इसकी सुधार दर लगभग दोगुनी हो गई (epoch.ai) (epoch.ai)। मूल शब्दों में, AI सिस्टम अब समस्याओं को लगभग दोगुनी तेजी से या उतनी ही अच्छी तरह से हल कर सकते हैं जितना वे कुछ साल पहले कर सकते थे।

ऐसा क्यों हो रहा है? 2010 से, अग्रणी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली कंप्यूटिंग शक्ति लगभग हर छह महीने में दोगुनी हो गई है (medium.com), जिससे प्रति वर्ष 4-5 गुना कंप्यूट वृद्धि हुई है। प्रशिक्षण डेटा सेट (जैसे टेक्स्ट या चित्र) भी तेजी से बढ़े हैं – डेटा सेट लगभग हर साल आकार में तिगुने हो जाते हैं (medium.com)। साथ ही, मॉडल का आकार (पैरामीटर की संख्या) सालाना दोगुना हो रहा है। ये तीनों रुझान – विशाल कंप्यूट, विशाल डेटा, विशाल मॉडल – मिलकर तेजी से AI स्केलिंग का एक “त्रिवेणी” बनाते हैं (medium.com)।

इसका परिणाम यह है कि क्षमताएं अक्सर झुंड में छलांग लगाती हैं। अत्याधुनिक AI मॉडल जो कुछ साल पहले भी बुनियादी तर्क कार्यों के साथ संघर्ष करते थे, अब गणितीय रूप से जटिल समस्याओं को हल कर रहे हैं, मांग पर यथार्थवादी चित्र बना रहे हैं, और यहां तक कि धाराप्रवाह चिकित्सा ज्ञान वार्तालापों में भी संलग्न हो रहे हैं। उदाहरण के लिए, OpenAI की GPT श्रृंखला जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ने विशिष्ट आकार सीमा पर क्षमताओं में अचानक छलांग दिखाई है (medium.com)। प्रत्येक नई पीढ़ी (GPT-3 → GPT-4 → GPT-4.5, आदि) ने बेंचमार्क की एक विस्तृत श्रृंखला पर पिछली पीढ़ी को पछाड़ दिया है। विजन (छवि) कार्यों के लिए विशेष प्रणालियों में भी वृद्धि हुई है, जिसमें डिफ्यूजन मॉडल और न्यूरल नेटवर्क अब अभूतपूर्व सटीकता के साथ यथार्थवादी छवियां उत्पन्न कर रहे हैं या सूक्ष्म पैटर्न का पता लगा रहे हैं। संक्षेप में, सुधार की गति एक धीमी रैखिक चढ़ाई नहीं है - यह कच्चे मेट्रिक्स और वास्तविक दुनिया के प्रभाव दोनों में तेज हो रही है (epoch.ai) (medium.com)।

मुख्य बात: AI प्रगति ठोस और मापने योग्य है, और पिछले 2-3 वर्षों में मानक बेंचमार्क और व्यावहारिक कार्यों पर प्रदर्शन लगभग दोगुना हो गया है। इसका मतलब है कि एक दशक पहले जो उपकरण विज्ञान कथा थे, वे कई लोगों की उम्मीद से कहीं ज्यादा तेजी से आ रहे हैं।

आज ग्लूकोमा देखभाल में AI

ग्लूकोमा दुनिया भर में अपरिवर्तनीय दृष्टि हानि का एक प्रमुख कारण है, और यह तेजी से स्पष्ट हो रहा है कि AI हमें इसे पहचानने और प्रबंधित करने में मदद कर सकता है। कई AI-संचालित उपकरण पहले से ही अभ्यास में या उसके करीब अपना रास्ता बना रहे हैं:

• AI-संवर्धित फंडस (रेटिनल) फोटोग्राफी: AI सॉफ्टवेयर से लैस स्मार्टफोन और हैंडहेल्ड कैमरे ग्लूकोमा की जांच कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक 2023 के नैदानिक ​​अध्ययन में ऑनबोर्ड ऑफलाइन AI मॉडल (Medios AI-Glaucoma) के साथ एक स्मार्टफोन फंडस कैमरा (PMC+5 नामक) का उपयोग किया गया और पाया गया कि इसने रेफर करने योग्य ग्लूकोमा का पता लगाने के लिए 93.7% संवेदनशीलता और 85.6% विशिष्टता हासिल की (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। उस अध्ययन में, AI ने देखे गए वास्तविक ग्लूकोमा मामलों में से 94% की सही पहचान की, जबकि समान छवियों को देखने वाले ग्लूकोमा विशेषज्ञों ने केवल 60% की पहचान की। यह सुझाव देता है कि AI के साथ एक सामान्य शक्ति वाला स्मार्टफोन कैमरा भी प्रारंभिक ग्लूकोमा को फ्लैग करने में अत्यंत अच्छा प्रदर्शन कर सकता है (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)।

• AI के माध्यम से विजुअल फील्ड विश्लेषण: एक और स्मार्टफोन-आधारित उदाहरण है iGlaucoma, एक ऐप जो डीप लर्निंग का उपयोग करके विजुअल फील्ड परीक्षण डेटा (Humphrey Field Analyzer चार्ट) का विश्लेषण करता है। npj Digital Medicine में प्रकाशित एक बड़े अध्ययन में, iGlaucoma प्रणाली ने हजारों मरीजों के विजुअल फील्ड का मूल्यांकन किया और ग्लूकोमा का पता लगाने के लिए 0.966 का एरिया अंडर कर्व (AUC) हासिल किया (95.4% संवेदनशीलता और 87.3% विशिष्टता के साथ) (www.nature.com)। सरल शब्दों में, यह AI एक मानक ग्लूकोमा विजुअल फील्ड परीक्षण के परिणामों को ले सकता है और विशेषज्ञों के लगभग उतनी ही अच्छी तरह से ग्लूकोमा की पहचान कर सकता है, जिससे उन बीमारियों को पहचानने में मदद मिलती है जो छूट सकती थीं। यह एक स्मार्टफोन ऐप और क्लाउड प्रोसेसिंग के माध्यम से संचालित होता है, जिससे ग्लूकोमा विश्लेषण अधिक सुलभ हो जाता है।

• प्राथमिक देखभाल में नैदानिक ​​परीक्षण के प्रमाण: 2025 में, शोधकर्ताओं ने ऑस्ट्रेलिया में सामान्य चिकित्सक (GP) कार्यालयों में AI-संचालित रेटिना स्क्रीनिंग प्रणाली के एक संभावित परीक्षण (“वास्तविक दुनिया” अध्ययन) की रिपोर्ट दी (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। यहां, एक GP से मिलने वाले 50 से अधिक उम्र के मरीजों के स्वचालित कैमरे द्वारा गैर-माइड्रियाटिक फंडस फोटो लिए गए, जिनका फिर ग्लूकोमा जोखिम के लिए एक AI एल्गोरिथम द्वारा विश्लेषण किया गया। AI प्रणाली ने 0.80 का AUROC (समग्र सटीकता का एक अच्छा माप) हासिल किया, जिसमें 65% संवेदनशीलता और 94.6% विशिष्टता थी (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। व्यवहार में, इसका मतलब था कि 161 मरीजों में से जिन्हें ग्लूकोमा था लेकिन वे नहीं जानते थे, AI ने 18 को विशेषज्ञ समीक्षा की आवश्यकता के रूप में सही ढंग से चिह्नित किया (11%)। मरीजों और क्लिनिक कर्मचारियों ने इस प्रणाली को स्वीकार्य पाया। यद्यपि संवेदनशीलता में सुधार हो सकता है, अध्ययन ने दिखाया कि AI स्क्रीनिंग एक प्राथमिक-देखभाल सेटिंग में बड़े पैमाने पर काम करती है (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)।

• आने वाले स्क्रीनिंग उपकरण और अनुमोदन: एक यूके-आधारित कंपनी, iHealthScreen ने एक AI-आधारित ग्लूकोमा स्क्रीनिंग उपकरण (iPredict-Glaucoma नामक) का पेटेंट भी कराया है जो मानक रंग फंडस छवियों का विश्लेषण करता है। उनकी घोषणा के अनुसार, AI एक मिनट से भी कम समय में एक रिपोर्ट तैयार करता है और मरीजों को रेफर करने योग्य ग्लूकोमा बनाम नहीं के रूप में वर्गीकृत कर सकता है। वे ग्लूकोमा की पहचान करने में लगभग 94.3% सटीकता की रिपोर्ट करते हैं (eyewire.news)। (यह अभी तक FDA-अनुमोदित नहीं है, लेकिन यह दिखाता है कि कंपनियां अभी व्यावहारिक उत्पादों को कैसे विकसित कर रही हैं।) इसके अतिरिक्त, संबंधित नेत्र स्थितियों के लिए मौजूदा AI चिकित्सा उपकरण – जैसे कि डायबिटिक रेटिनोपैथी स्क्रीनिंग के लिए FDA-अनुमोदित IDx-DR प्रणाली – भविष्य के ग्लूकोमा AI उपकरणों के लिए नियामक मार्ग प्रशस्त करते हैं।

कुल मिलाकर, पहले से क्या मौजूद है? शुरुआती अपनाने वाले (ज्यादातर अनुसंधान और पायलट कार्यक्रम) के पास ऐसे AI उपकरण हैं जो आंखों की तस्वीरों या विजुअल फील्ड परीक्षणों का विश्लेषण करते हैं। ये नेत्र देखभाल पेशेवरों के लिए ग्लूकोमा के संदिग्धों को तेजी से उजागर कर सकते हैं। क्लिनिक में, कुछ डॉक्टर अब व्यावसायिक OCT (ऑप्टिकल कोहरेन्स टोमोग्राफी) उपकरणों का उपयोग करते हैं जिनमें अंतर्निहित AI एनालिटिक्स (उदाहरण के लिए, रेटिनल तंत्रिका फाइबर परत पतलेपन के लिए) शामिल हैं। और नेत्र अस्पताल चिंताजनक परिवर्तनों के लिए रोगी स्कैन की जांच करने वाले AI कार्यक्रमों का परीक्षण कर सकते हैं।

मरीजों के लिए निचोड़: AI पहले से ही शुरुआती ग्लूकोमा स्क्रीनिंग और निदान में सहायता करना शुरू कर रहा है। आपको कार्यालय में “AI” नहीं दिख सकता है, लेकिन यदि आपका डॉक्टर डिजिटल इमेजिंग का उपयोग करता है, तो एक AI एल्गोरिथम आपकी रेटिना या विजन परीक्षण का पृष्ठभूमि में चुपचाप विश्लेषण कर रहा होगा। कम संसाधन वाले क्षेत्रों या स्क्रीनिंग कार्यक्रमों में, स्मार्टफोन-आधारित AI परीक्षण शाब्दिक रूप से ग्लूकोमा जांच को एक चिकित्सक के हाथ में रख रहे हैं (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। यदि आप नई ग्लूकोमा स्क्रीनिंग (जैसे आपके फार्मासिस्ट या प्राथमिक देखभाल में) के बारे में सुनते हैं, तो पूछें कि क्या वे AI-संवर्धित कैमरे या ऐप्स का उपयोग करते हैं। सबूत बताते हैं कि ये उपकरण ऐसे मामले ढूंढ सकते हैं जिन्हें इंसान शायद चूक जाएं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com)।

आगे क्या? ग्लूकोमा के लिए अनुसंधान और नैदानिक ​​परीक्षणों में AI

क्योंकि AI विकास इतनी तेजी से बढ़ रहा है, ग्लूकोमा देखभाल के लिए नए उपकरणों की एक पाइपलाइन उभर रही है। यहां कुछ ऐसे क्षेत्र दिए गए हैं जिन पर ध्यान देना चाहिए:

• प्रगति की भविष्यवाणी: शोधकर्ता यह अनुमान लगाने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं कि कौन से मरीज तेजी से बिगड़ेंगे। उदाहरण के लिए, एक 2023 के अध्ययन ने वर्षों के रोगी रिकॉर्ड (EHR डेटा) का उपयोग करके “सर्वाइवल” AI मॉडल बनाए। इन मॉडलों ने भविष्यवाणी की कि क्या और कब एक ग्लूकोमा मरीज को सर्जरी की आवश्यकता होगी। शीर्ष मॉडल (डीप लर्निंग और ट्री-आधारित AI) ने लगभग 0.77-0.80 का कॉनकॉर्डेंस इंडेक्स हासिल किया (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov), पुराने सांख्यिकीय तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया। इसका मतलब है कि AI एक दिन एक मरीज और डॉक्टर को बता सकता है: “आपकी बीमारी अगले कुछ वर्षों में तेजी से बढ़ने की संभावना है, इसलिए आइए पहले हस्तक्षेप पर विचार करें।” ऐसे AI जोखिम स्कोर फॉलो-अप को व्यक्तिगत कर सकते हैं: उच्च जोखिम वाले मरीजों के लिए अधिक बार जांच या पूर्व-खाली उपचार।

• परीक्षण की गुणवत्ता में सुधार: AI का उपयोग इमेजिंग को ही बढ़ाने के लिए भी किया जा रहा है। कुछ समूह पुराने या निम्न-गुणवत्ता वाले OCT स्कैन (या फंडस फोटो) पर “अपस्केल” और डी-नोइज करने के लिए डीप लर्निंग लागू करते हैं, प्रभावी ढंग से खोए हुए विवरण को पुनर्प्राप्त करते हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। यह क्लीनिकों को तेजी से या सस्ते स्कैन का उपयोग करने और फिर भी तंत्रिका पतलेपन का सटीक पता लगाने की अनुमति दे सकता है। यहां तक कि AI भी है जो समय के साथ छवियों की एक श्रृंखला को संरेखित कर सकता है ताकि ऑप्टिक तंत्रिका सिर में बहुत धीमी गति से होने वाले परिवर्तनों को उजागर किया जा सके जिन्हें इंसान अनदेखा कर सकते हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)।

• अन्य डेटा के साथ एकीकरण: हाइब्रिड मॉडल विकसित किए जा रहे हैं जो इमेजिंग को आनुवंशिक या नैदानिक ​​डेटा के साथ जोड़ते हैं। उदाहरण के लिए, अध्ययन रेटिनल स्कैन और रोगी के जोखिम कारकों (उम्र, आंख का दबाव, पारिवारिक इतिहास) दोनों पर AI को प्रशिक्षित कर रहे हैं ताकि भविष्यवाणी शक्ति में सुधार हो सके (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। यदि सफल होता है, तो एक भविष्य का उपकरण रोगी के सभी डेटा को एक साथ संसाधित करके एक “ग्लूकोमा जोखिम स्कोर” उत्पन्न कर सकता है।

• दृष्टि-बहाली अनुसंधान: निदान से परे, AI अत्याधुनिक उपचारों के साथ प्रतिच्छेद करता है। हालांकि ग्लूकोमा के लिए अभी उपलब्ध नहीं है, ऑप्टोजेनेटिक्स/न्यूरोनल प्रोस्थेसिस और जीन थेरेपी में AI के प्रयास हैं जो एक दिन दृष्टि को बहाल करने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, टीमें “स्मार्ट बायोनिक आंखें” विकसित कर रही हैं जो रेटिनल या मस्तिष्क प्रत्यारोपण पर उत्तेजना पैटर्न को अनुकूलित करने के लिए AI का उपयोग करती हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। एक हालिया प्रयोगशाला सफलता में एक मस्तिष्क प्रत्यारोपण शामिल था जो विजुअल कॉर्टेक्स के साथ दोनों तरह से संचार करता है: प्रयोगों में, अंधे स्वयंसेवकों ने वास्तविक समय में आकृतियों और अक्षरों को पहचाना क्योंकि AI-नियंत्रित प्रत्यारोपण उनकी तंत्रिका प्रतिक्रियाओं के अनुकूल था (neurosciencenews.com)। यह बहुत शुरुआती चरण का अनुसंधान है (किसी भी कारण से गंभीर दृष्टि हानि के लिए, ग्लूकोमा के लिए विशिष्ट नहीं), लेकिन यह दिखाता है कि AI-सक्षम दृष्टि प्रोस्थेटिक्स अंततः ग्लूकोमा के मरीजों को कुछ कार्यात्मक दृष्टि वापस दे सकते हैं यदि ऑप्टिक तंत्रिका बहुत क्षतिग्रस्त हो गई है। इसके अलावा, AI का उपयोग जीन थेरेपी डिजाइन में किया जाता है – उदाहरण के लिए रेटिनल कोशिकाओं में इष्टतम वायरल वितरण मार्ग या उपन्यास आणविक लक्ष्यों को खोजने के लिए – जो अगली पीढ़ी के ऑप्टिक तंत्रिका संरक्षण के उपचारों के विकास में तेजी ला सकता है।

• देखभाल वितरण के लिए नए उपकरण: बाजार में आने वाले नए उत्पादों पर नजर रखें। कंपनियां AI-संचालित कॉन्टैक्ट लेंस या चश्मे को परिष्कृत कर रही हैं जो देखने के क्षेत्र के लिए फोकस को समायोजित कर सकते हैं, संभावित रूप से परिधीय दृष्टि हानि में मदद कर सकते हैं। टेलीमेडिसिन उपकरण AI का उपयोग करेंगे ताकि विशेषज्ञ ग्लूकोमा मरीजों का दूर से मूल्यांकन कर सकें (उदाहरण के लिए, एक मरीज टैबलेट पर घर पर फील्ड टेस्ट लेता है, AI परिणामों की पूर्व-स्क्रीनिंग करता है)। AI द्वारा निर्देशित रोबोटिक सर्जिकल उपकरण भी एक उभरता हुआ विचार है, जो भविष्य में कुछ ग्लूकोमा सर्जरी को सुरक्षित या अधिक सटीक बना सकता है।

संक्षेप में, AI के कई ग्लूकोमा अनुप्रयोगों के लिए देर-चरण का विकास और परीक्षण पहले से ही चल रहा है। शोधकर्ताओं को ध्यान देना चाहिए कि कुछ वर्षों के भीतर हम AI-आधारित ग्लूकोमा उपकरणों के लिए FDA (या समकक्ष) अनुमोदन देख सकते हैं, जैसा कि हमने डायबिटिक रेटिनोपैथी के लिए पहले देखा था। ग्लूकोमा विशेषज्ञों और चिकित्सकों को जल्द ही इन उपकरणों को अभ्यास में एकीकृत करने की आवश्यकता होगी - उदाहरण के लिए, किसी भी नए AI के प्रदर्शन को अपने रोगी आबादी पर निर्भर करने से पहले मान्य करके।

दृष्टि बहाली और क्षितिज पर सफलता प्रौद्योगिकी

आगे देखते हुए, यदि वर्तमान AI और न्यूरोइंजीनियरिंग के रुझान जारी रहते हैं, तो ग्लूकोमा उपचार का एक बहुत ही आशावादी दृष्टिकोण उभरता है: उन मरीजों के लिए दृष्टि की रक्षा करना और संभावित रूप से बहाल करना जो अन्यथा अंधे हो जाएंगे। यहां कुछ संभावनाएं हैं:

• न्यूरोप्रोस्थेटिक दृष्टि: जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, अत्याधुनिक मस्तिष्क और रेटिनल प्रत्यारोपण में है। पहले से ही रेटिनल प्रत्यारोपण (जैसे आर्गस II) हैं जो रेटिना को विद्युत रूप से उत्तेजित करके कच्ची दृष्टि उत्पन्न करते हैं। नया शोध ऐसे प्रत्यारोपणों को AI के साथ जोड़ रहा है। उदाहरण के लिए, 2025 की एक समीक्षा में कहा गया है कि बायोनिक आंखों में AI को एकीकृत करने से डिवाइस न्यूरॉन्स को कैसे उत्तेजित करता है इसे अनुकूलित किया जा सकता है और उपयोगकर्ता के लिए विजुअल आउटपुट में सुधार हो सकता है (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। एक हालिया सफलता में अंधे स्वयंसेवकों के विजुअल कॉर्टेक्स में सीधे इलेक्ट्रोड लगाए गए, जिसमें बंद-लूप AI था जिसने वास्तविक समय में उत्तेजना को समायोजित किया। स्वयंसेवक पैटर्न और अक्षरों को पहचान सकते थे, जो छोटे प्रकाश के चमक के अलावा किसी भी उपकरण के लिए पहली बार था (neurosciencenews.com)। यदि ऐसे “दो-तरफा” AI-संचालित प्रत्यारोपण आगे बढ़ते रहते हैं, तो यह कल्पना करना संभव है कि अगले दशक में हमारे पास ऐसे उपकरण हो सकते हैं जो अंत-चरण ग्लूकोमा के मरीजों को भी आंशिक कार्यात्मक दृष्टि प्रदान करते हैं (हालांकि नैदानिक ​​उपयोग के लिए बहुत अधिक परीक्षण की आवश्यकता होगी)।

• स्मार्ट दवा विकास: AI मॉडल नए ग्लूकोमा उपचारों को खोजने में नाटकीय रूप से तेजी ला सकते हैं। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग आनुवंशिक डेटा और रेटिनल सेल बायोलॉजी का विश्लेषण करके न्यूरोप्रोटेक्टिव कारकों (ऐसे पदार्थ जो ऑप्टिक तंत्रिका कोशिकाओं को जीवित रखते हैं) की पहचान कर सकता है। एक अध्ययन ने ग्लूकोमा दवा के लिए एक आशाजनक आणविक लक्ष्य चुनने के लिए AI का उपयोग किया (www.thebrighterside.news)। यदि शोध की यह पंक्ति सफल होती है, तो हम AI-त्वरित न्यूरोप्रोटेक्टिव उपचार के विकास में देख सकते हैं, जिसका उद्देश्य दृष्टि हानि होने से पहले तंत्रिका क्षति को रोकना है।

• AI द्वारा निर्देशित पुनर्योजी उपचार: ग्लूकोमा के लिए जीन थेरेपी और सेल थेरेपी (रेटिनल गैन्ग्लियन कोशिकाओं को पुनर्जीवित या मजबूत करने का लक्ष्य) भी ऐसे क्षेत्र हैं जहां AI मदद कर सकता है। AI जीन संपादन या स्टेम सेल उपचारों को डिजाइन करने में सहायता कर सकता है जो प्राकृतिक रेटिनल सिग्नलिंग की नकल करते हैं। हालांकि ग्लूकोमा के लिए अभी भी सट्टा है, सामान्य प्रवृत्ति यह है कि AI-संचालित बायोमेडिकल अनुसंधान तंत्रिकाओं को ठीक करने और ऊतकों को पहले से कहीं ज्यादा तेजी से बहाल करने के नए तरीके खोज रहा है।

संक्षेप में, विज्ञान कथा जैसी सफलताएं - जैसे प्रत्यारोपण या अनुकूलित जीन थेरेपी के माध्यम से आंशिक रूप से दृष्टि बहाल करना - विचारणीय हो रही हैं। हालांकि, हमें सावधान रहना चाहिए: प्रत्येक कदम के लिए सावधानीपूर्वक नैदानिक ​​परीक्षणों की आवश्यकता होती है। ये उन्नत उपचार अभी उपलब्ध नहीं हैं, लेकिन AI उनके पीछे की सक्षम तकनीकों में से एक है।

वास्तविक दुनिया के परिदृश्य: मरीजों और वैज्ञानिकों को क्या देखना चाहिए

इसे ठोस बनाने के लिए, कुछ परिदृश्यों पर विचार करें:

• मरीज का परिदृश्य: 58 वर्षीय एलिस को हाल ही में शुरुआती ग्लूकोमा का पता चला है। अपनी अगली मुलाकात में, उनके नेत्र रोग विशेषज्ञ एक AI-समर्थित OCT स्कैन का उपयोग करते हैं जो तंत्रिका फाइबर परत के संदिग्ध पतलेपन को उजागर करता है। डॉक्टर बताते हैं कि एक AI एल्गोरिथम ने प्रगतिशील बीमारी के अनुरूप एक पैटर्न को चिह्नित किया है, इसलिए एलिस को अपनी आई ड्रॉप्स का परिश्रमपूर्वक उपयोग करना चाहिए और 6 महीने में वापस आना चाहिए (एक साल इंतजार करने के बजाय)। बाद में, एलिस पढ़ती है कि पास के सामुदायिक क्लीनिकों में एक स्मार्टफोन स्क्रीनिंग ऐप का परीक्षण किया जा रहा है; वह अपने डॉक्टर से पूछती है कि क्या वह घर से अपनी स्थिति पर नज़र रखने के लिए इसे आजमा सकती है। डॉक्टर बताते हैं कि ऐप (अध्ययनों में मान्य) विजुअल फील्ड या आंखों की तस्वीरें रिकॉर्ड कर सकता है और ग्लूकोमा के लिए तत्काल जोखिम स्कोर दे सकता है। एलिस अध्ययन में शामिल होती है और अपने फोन पर मासिक परीक्षण अपलोड करती है – ऐप का AI पुष्टि करता है कि उसकी बीमारी स्थिर बनी हुई है, जिससे उसे मन की शांति मिलती है।

• शोधकर्ता का परिदृश्य: डॉ. चेन ग्लूकोमा प्रगति पर एक अध्ययन विकसित कर रही हैं। यह जानते हुए कि AI तेजी से बढ़ रहा है, वह OCT स्कैन और रोगी परिणामों के एक बड़े सार्वजनिक डेटासेट पर डीप लर्निंग का उपयोग करने के लिए कंप्यूटर वैज्ञानिकों के साथ सहयोग करती है। वे यह भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं कि कौन से मरीज सबसे तेजी से दृष्टि खो देंगे, नए इमेजिंग बायोमार्कर की पहचान करने की उम्मीद में। वे साथ ही नए AI ऑप्थेल्मोलॉजी ऐप्स को ट्रैक करते हैं। जब ग्लूकोमा स्क्रीनिंग के लिए एक नया FDA-अनुमोदित AI डिवाइस जारी किया जाता है, तो डॉ. चेन अपने क्लिनिक में मानक परीक्षणों के खिलाफ इसकी तुलना करने के लिए एक छोटा परीक्षण की योजना बनाती हैं। वह नेत्र विज्ञान में AI पर सम्मेलनों में भी भाग लेती हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उनके अनुदान प्रस्ताव स्वचालित उपकरणों पर विचार करते हैं। सूचित रहकर, डॉ. चेन अपने शोध को तेजी से खोजों के लिए AI उपकरणों का लाभ उठाने के लिए तैयार करती हैं।

इन उदाहरणों से, क्या देखना चाहिए:

• मरीजों को स्क्रीनिंग विकल्पों के बारे में पूछना चाहिए। आपके क्लिनिक या फार्मेसी में नए AI-सक्षम स्क्रीनिंग कितने सुलभ हैं? यदि आप AI नेत्र परीक्षणों के विज्ञापन देखते हैं, तो पूछताछ करें कि क्या वे चिकित्सकीय रूप से मान्य हैं। अपने डॉक्टर से पूछें कि क्या AI उपकरण (जैसे स्मार्टफोन फंडस इमेजिंग) आसान निगरानी के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।
• मरीजों को भी यदि संभव हो तो परीक्षणों या डेटा रजिस्ट्रियों में भाग लेना चाहिए। ग्लूकोमा शोधकर्ताओं को AI मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए विविध रोगी डेटा की आवश्यकता होती है। एक अध्ययन में शामिल होना (उचित सहमति के साथ) नए AI उपकरणों को बाजार में लाने में मदद कर सकता है।
• शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को AI साहित्य और दिशानिर्देशों के साथ अपडेट रहना चाहिए। उदाहरण के लिए, ग्लूकोमा में AI पर समीक्षा लेख पढ़ें या मेडिकल AI पर कार्यशालाओं में भाग लें। अपने डेटा का विश्लेषण करने के लिए AI विशेषज्ञों के साथ सहयोग करने पर विचार करें – जो तकनीकें अन्य बीमारियों में छवियों या आनुवंशिकी पर काम करती थीं, वे अक्सर ग्लूकोमा अनुसंधान में भी स्थानांतरित होती हैं।
• मरीजों और प्रदाताओं दोनों को सीमाओं के बारे में पता होना चाहिए। AI उपकरण तब सबसे अच्छा काम करते हैं जब वे आप जैसे मरीजों पर मान्य होते हैं (समान पृष्ठभूमि, इमेजिंग उपकरण, आदि)। हमेशा पूछें, “क्या इस AI का मुझ जैसे लोगों पर परीक्षण किया गया है?” या “झूठी सकारात्मक दर क्या है?” समझें कि कोई भी उपकरण सही नहीं है – AI एक सहायता है, विशेषज्ञ के निर्णय का प्रतिस्थापन नहीं।

AI के साथ दृष्टि की रक्षा: अपनी देखभाल टीम से पूछने के लिए प्रश्न

इन प्रगतियों के साथ, यहां प्रश्न हैं जो मरीज पूछ सकते हैं और कदम उठा सकते हैं:

• “क्या मेरे लिए कोई AI-आधारित ग्लूकोमा स्क्रीनिंग परीक्षण उपलब्ध हैं? वे कितने सटीक हैं?”
• “क्या मेरे नेत्र चिकित्सक रेटिनल स्कैन या फील्ड का कोई स्वचालित विश्लेषण करते हैं? उन्होंने मेरे मामले में क्या पाया है?”
• “क्या कोई नैदानिक ​​परीक्षण या नए उपचार (जैसे न्यूरोप्रोटेक्शन दवाएं) हैं जिनके लिए मैं पात्र हो सकता हूं, खासकर AI उपकरणों से संबंधित?”
• “क्या मुझे किसी मोबाइल ऐप के साथ अपने विजुअल फील्ड या आंख के दबाव पर नज़र रखनी चाहिए? यदि मैं ऐसी स्वयं-निगरानी करता हूं, तो क्या AI विश्लेषण मेरे डॉक्टर की मदद कर सकता है?”

शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए:

• “मैं अपनी रोगी देखभाल में AI भविष्यवाणियों को कैसे शामिल कर सकता हूं? क्या मुझे नए उपकरण या प्रशिक्षण की आवश्यकता है?”
• “ग्लूकोमा के लिए कौन से डेटासेट उपलब्ध हैं जिनका उपयोग मैं AI मॉडल को प्रशिक्षित या परीक्षण करने के लिए कर सकता हूं?”
• “नियामक निकाय ग्लूकोमा के लिए AI उपकरणों को कितनी जल्दी अनुमोदित कर सकते हैं, और बीमा उन्हें कैसे संभालेगा?”

सक्रिय रहना - विश्वसनीय चिकित्सा समाचार पढ़ना, नेत्र स्वास्थ्य वेबिनार में भाग लेना, या रोगी वकालत समूहों में शामिल होना - हम सभी को पीछे छूटे बिना AI प्रगति का लाभ उठाने में मदद करेगा।

निष्कर्ष

AI प्रौद्योगिकी अविश्वसनीय रूप से तेजी से प्रगति कर रही है, हाल के वर्षों में स्पष्ट बहु-गुना लाभ दिखाए गए हैं। ग्लूकोमा के लिए, हम पहले से ही इसका प्रभाव देखना शुरू कर रहे हैं: अधिक सुलभ स्क्रीनिंग, नैदानिक ​​परीक्षणों का स्वचालित विश्लेषण, और रोग की प्रगति की स्मार्ट भविष्यवाणियां। आने वाले वर्षों में, हम उम्मीद कर सकते हैं कि AI उपकरण नियमित ग्लूकोमा देखभाल का हिस्सा बन जाएंगे, जिससे अलगाव को पकड़ने और उपचार को अनुकूलित करने में मदद मिलेगी। आगे देखते हुए, AI दृष्टि बहाली (प्रोस्थेटिक्स या जीन थेरेपी के माध्यम से) में अनुसंधान को भी सक्षम कर रहा है जो गंभीर बीमारी वाले मरीजों के लिए दृष्टिकोण को नाटकीय रूप से बदल सकता है।

मरीजों के लिए, इसका मतलब है ग्लूकोमा का जल्द पता लगाने और इसे करीब से निगरानी करने के अधिक शक्तिशाली तरीके। शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए, इसका मतलब है बीमारी को समझने और लड़ने के लिए नए उपकरण। सूचित रहना और सही प्रश्न पूछना सभी को – मरीजों और प्रदाताओं – को इन सफलताओं से लाभ उठाने के लिए खुद को तैयार करने में मदद करेगा। नेत्र देखभाल में AI का युग आ गया है, और ग्लूकोमा के लिए यह निदान, उपचार को बदलने, और भविष्य में दृष्टि बहाल करने से कम कुछ भी नहीं का वादा करता है।

स्रोत: हाल के अध्ययन और समीक्षाएं इन रुझानों और प्रौद्योगिकियों का दस्तावेजीकरण करते हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (neurosciencenews.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (epoch.ai) (medium.com), अन्य के बीच में।