फार्मा में एआई: प्रगति या लोगों की समस्या?

ऋषि (स्वतंत्र)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) दवा उद्योग में तेज़ी से बदलाव ला रही है, जिससे तेज़ दवा खोज, कुशल आपूर्ति
श्रृंखला और डेटा-आधारित निर्णय लेने के अवसर पैदा हो रहे हैं। एआई को अपनाना अब केवल एक
प्रयोगात्मक प्रवृत्ति नहीं रह गया है, बल्कि यह वैश्विक दवा कंपनियों के साथ-साथ भारतीय बहुराष्ट्रीय
कंपनियों में भी एक मुख्यधारा की रणनीति बन रही है। हालाँकि, किसी भी बड़े तकनीकी बदलाव की तरह,
एआई का प्रभाव बहुआयामी है और इसकी क्षमता और कमियों, दोनों के लिए इसकी गहन जाँच की जानी
चाहिए, खासकर जब यह कार्यबल की गतिशीलता, निवेश प्राथमिकताओं और नैतिक ज़िम्मेदारी से जुड़ा
हो।

दवा खोज और अनुसंधान एवं विकास में एआई:
फार्मास्युटिकल क्षेत्र में एआई के सबसे प्रसिद्ध अनुप्रयोगों में से एक दवा खोज और विकास में इसकी भूमिका
है। पारंपरिक दवा खोज प्रक्रियाओं में 10-15 साल और अरबों डॉलर का निवेश लग सकता है। मशीन
लर्निंग और बिग डेटा एनालिटिक्स द्वारा संचालित एआई उपकरण, संभावित दवा उम्मीदवारों को सीमित
करने, आणविक अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करने, बायोमार्कर की पहचान करने और नैदानिक ​​परीक्षण
डिज़ाइनों को अनुकूलित करने में सहायक रहे हैं।
फाइजर, नोवार्टिस और जीएसके जैसी कंपनियों ने अपने अनुसंधान एवं विकास पाइपलाइनों में एआई
प्लेटफॉर्म को एकीकृत किया है। ये उपकरण लाखों यौगिकों को स्कैन कर सकते हैं, दवा-लक्ष्य अंतःक्रियाओं
का अनुकरण कर सकते हैं, और यहाँ तक कि नए संकेतों के लिए मौजूदा दवाओं का पुन: उपयोग भी कर
सकते हैं। COVID-19 जैसी महामारी की स्थिति में, एआई ने वास्तविक समय में वैश्विक डेटासेट का
विश्लेषण करके वैक्सीन और चिकित्सीय अनुसंधान को गति देने में मदद की।
हालाँकि यह एक महत्वपूर्ण लाभ है, लेकिन यह ध्यान रखना आवश्यक है कि एआई एक उपकरण है, न कि
वैज्ञानिक कठोरता का विकल्प। पर्याप्त मानवीय सत्यापन के बिना एआई पूर्वानुमानों पर अत्यधिक निर्भरता
के परिणामस्वरूप गलत सकारात्मक परिणाम, सुरक्षा संबंधी चिंताओं की अनदेखी और नैदानिक
​​​​अप्रभावकारिता हो सकती है। एफडीए और ईएमए जैसी नियामक संस्थाएँ अभी भी दवा अनुमोदन प्रक्रिया
में एआई-जनित डेटा का मूल्यांकन करने के लिए व्यापक ढाँचे विकसित कर रही हैं, जो दर्शाता है कि
मानवीय निगरानी अभी भी अपरिहार्य है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई: दक्षता बढ़ाना और त्रुटियाँ कम करना

फार्मास्युटिकल आपूर्ति श्रृंखलाओं में एआई का अनुप्रयोग एक और ऐसा क्षेत्र है जहाँ ठोस लाभ दिखाई देते
हैं। एआई एल्गोरिदम का उपयोग अब माँग का पूर्वानुमान लगाने, इन्वेंट्री को अनुकूलित करने, अपव्यय को
कम करने और व्यवधानों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। प्राकृतिक आपदाओं, महामारियों
या भू-राजनीतिक व्यवधानों के दौरान दवाओं की उपलब्धता सुनिश्चित करने में यह पूर्वानुमान क्षमता
महत्वपूर्ण रही है।
उन्नत एआई मॉडल उन विसंगतियों का भी पता लगा सकते हैं जो नकली दवाओं या आपूर्ति में रुकावटों का
संकेत दे सकती हैं। दवा आपूर्ति श्रृंखलाएँ, जो महाद्वीपों में फैली हुई हैं और समय-संवेदनशील रसद पर
निर्भर करती हैं, एआई एकीकरण के माध्यम से अधिक लचीली और पारदर्शी हो गई हैं।
फिर भी, जवाबदेही के बिना स्वचालन नई कमज़ोरियाँ पैदा कर सकता है। उदाहरण के लिए, एआई-
आधारित आपूर्ति श्रृंखला प्रणालियाँ पूर्वानुमानित माँग मॉडल के आधार पर कुछ भौगोलिक क्षेत्रों को
प्राथमिकता से हटा सकती हैं, जिससे अनजाने में आवश्यक दवाओं तक समान पहुँच प्रभावित हो सकती है।
इसके अलावा, इन मॉडलों के लिए निरंतर डेटा इनपुट और रीयल-टाइम सुधारों की आवश्यकता होती है,
कोई भी प्रणालीगत पूर्वाग्रह या डेटा अंतराल त्रुटियों को समाप्त करने के बजाय उन्हें बढ़ा सकता है।

मानवीय लागत: कार्यबल में कमी और नैतिक चिंताएँ
अपनी दक्षताओं के बावजूद, एआई अपनाने ने एक ऐसी प्रवृत्ति को जन्म दिया है जिसकी तत्काल जाँच की
आवश्यकता है, डिजिटलीकरण के नाम पर कार्यबल में कटौती। वैश्विक दवा कंपनियाँ तेज़ी से आईटी क्षेत्र के
दृष्टिकोण को अपना रही हैं, उत्पादन, नियामक मामलों, विपणन और व्यावसायिक विकास में मानवीय
भूमिकाओं में आक्रामक रूप से कटौती कर रही हैं, अक्सर बिना किसी पर्याप्त औचित्य या परिवर्तन समर्थन
के।
यह बदलाव नैतिक नेतृत्व, कर्मचारी कल्याण और ऐसी रणनीति की दीर्घकालिक स्थिरता को लेकर चिंताएँ
पैदा करता है। अनुसंधान एवं विकास या रसद में एआई के विपरीत, नियामक अनुपालन, व्यावसायिक
वार्ता या नैतिक विपणन जैसे क्षेत्रों में मानवीय बुद्धिमत्ता का स्थान लेना न केवल अव्यावहारिक है, बल्कि
संभावित रूप से खतरनाक भी है। इन भूमिकाओं के लिए सूक्ष्म निर्णय, संदर्भ समझ और पारस्परिक
गतिशीलता की आवश्यकता होती है, जिसमें एआई प्रणालियों को अभी तक महारत हासिल नहीं हुई है।
इसके अलावा, वास्तविक और देखे गए रुझान बताते हैं कि कुछ वैश्विक दवा बहुराष्ट्रीय कंपनियाँ, विशेष
रूप से भारत में, अपने परिचालनों के पुनर्गठन के बहाने एआई का उपयोग कर रही हैं, जबकि रणनीतिक
निवेश अमेरिका या अन्य पश्चिमी बाजारों में स्थानांतरित कर रही हैं। इसे भविष्योन्मुखी, एआई-नेतृत्व
वाले विकास के रूप में प्रस्तुत किया जा रहा है, लेकिन वास्तविकता में, यह वास्तविक डिजिटल परिवर्तन
की तुलना में भू-राजनीति से अधिक प्रेरित हो सकता है।

विपरीत मॉडल: भारतीय फार्मा कंपनियों का संतुलित दृष्टिकोण
दिलचस्प बात यह है कि भारतीय दवा कंपनियाँ भी एआई को अपना रही हैं, लेकिन एक अलग ही दर्शन के
साथ। सन फार्मा, डॉ. रेड्डीज़, सिप्ला और बायोकॉन जैसी कंपनियाँ उत्पादकता बढ़ाने और लागत कम करने
के लिए डिजिटल उपकरणों में निवेश कर रही हैं, लेकिन आकार घटाने के लिए एआई को एक सामान्य
बहाने के रूप में इस्तेमाल करने में संयम बरत रही हैं।

भारतीय बहुराष्ट्रीय कंपनियाँ प्रौद्योगिकी एकीकरण और मानव पूंजी विकास के बीच संतुलन बनाने का
प्रयास कर रही हैं। नौकरियों में कटौती करने के बजाय, कुछ कंपनियाँ मौजूदा कर्मचारियों को फिर से
प्रशिक्षित करने, क्रॉस-फ़ंक्शनल डिजिटल टीम बनाने और एआई प्रशिक्षण के लिए उत्कृष्टता केंद्रों में निवेश
करने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। यह दृष्टिकोण न केवल दक्षता को बढ़ावा देता है, बल्कि 'मेक इन इंडिया' और 'डिजिटल इंडिया' जैसी राष्ट्रीय पहलों के साथ तालमेल बिठाते हुए, समावेशिता और अनुकूलनशीलता की भावना को भी बढ़ावा देता है।
मानव-केंद्रित इस अपनाने से आजीविका या संगठनात्मक संस्कृति को बाधित किए बिना भविष्य के लिए
तैयार कार्यबल का निर्माण करके दीर्घकालिक लाभ मिल सकता है। यह एक व्यापक नैतिक दृष्टिकोण की भी
बात करता है, जिसमें कर्मचारियों को कम की जाने वाली लागत के रूप में नहीं, बल्कि सशक्त बनाने वाली
संपत्ति के रूप में मान्यता दी जाती है।

रणनीतिक निहितार्थ: विनिवेश और निवेश पुनर्गठन
वैश्विक दवा कंपनियों द्वारा भारत में विनिवेश और अमेरिका या यूरोपीय संघ में परिचालन केंद्रित करने की
प्रवृत्ति – और यह सब कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एकीकरण के नाम पर – व्यापक रणनीतिक प्रश्न उठाती है।
क्या वैश्विक आपूर्ति और प्रतिभा रणनीतियों में व्यापक बदलावों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का
इस्तेमाल एक आवरण के रूप में किया जा रहा है? क्या हम वैश्विक दवा मूल्य श्रृंखला में भारत की भूमिका
को जानबूझकर कमतर आंकते हुए देख रहे हैं?
यदि वास्तव में ऐसा है, तो इसका असर न केवल नौकरियों पर बल्कि स्थानीय नवाचार पारिस्थितिकी तंत्र,
नैदानिक ​​अनुसंधान परिदृश्य और दवाओं तक सस्ती पहुँच पर भी पड़ सकता है, जो पारंपरिक रूप से भारत
की ताकत रही हैं। विनिवेश के बाद, आयातित नवाचार पर अचानक अत्यधिक निर्भरता, स्वास्थ्य सेवा में
भारत की आत्मनिर्भरता की महत्वाकांक्षाओं को भी चुनौती दे सकती है।

भविष्य पर नज़र रखने लायक - सावधानी और आशावाद के साथ
किसी भी परिवर्तनकारी तकनीक की तरह, दवा उद्योग पर एआई का वास्तविक प्रभाव समय के साथ
सामने आएगा। अल्पावधि में, दक्षता में वृद्धि का जश्न मनाया जा सकता है। लेकिन नैतिक सुरक्षा, पारदर्शी
संचार और समावेशी कार्यबल नीतियों के बिना, दीर्घकालिक परिणाम विषम हो सकते हैं।
इस बात से इनकार नहीं किया जा सकता कि दवाओं की खोज, विकास और वितरण में क्रांति लाने में एआई
की महत्वपूर्ण भूमिका है। लेकिन उद्योग को यह सुनिश्चित करना होगा कि यह क्रांति मानव-केंद्रित, वैश्विक
रूप से समावेशी और नैतिक रूप से सुदृढ़ हो। बिना किसी संदर्भ या परवाह के, तकनीकी क्षेत्र के
विघटनकारी मॉडलों की अंधी नकल, फायदे से ज़्यादा नुकसान कर सकती है।
भारतीय दवा क्षेत्र, अपने रोगी-प्रथम सिद्धांत और जन-केंद्रित प्रबंधन शैली के साथ, वास्तव में यह दिखाने
का मार्ग प्रशस्त कर सकता है कि कैसे एआई का लाभ लोगों के साथ मिलकर उठाया जा सकता है, न कि
उनके बजाय।

भविष्य की दिशा

एआई स्वाभाविक रूप से अच्छा या बुरा नहीं है, यह एक उपकरण है। इसका प्रभाव पूरी तरह से इस बात
पर निर्भर करता है कि इसे कैसे लागू किया जाता है, नियंत्रित किया जाता है और व्यापक मानव एवं
व्यावसायिक पारिस्थितिकी तंत्र में कैसे एकीकृत किया जाता है। दवा उद्योग के लिए, चुनौती यह नहीं है
कि एआई को अपनाया जाए या नहीं, बल्कि यह है कि इसे जिम्मेदारी से, नैतिक रूप से और स्थायी रूप से
कैसे अपनाया जाए।
नीति निर्माताओं, उद्योग जगत के नेताओं और कर्मचारी संघों को अब ऐसे ढाँचे बनाने के लिए सहयोग
करना होगा जो नवाचार को बढ़ावा देते हुए मानव पूँजी की रक्षा करें। भारत, अपने मजबूत दवा आधार
और कुशल कार्यबल के साथ, एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। एआई के संतुलित, समावेशी और रणनीतिक
उपयोग को अपनाकर, भारतीय दवा उद्योग वर्तमान व्यवधानों को दीर्घकालिक लाभों में बदल सकता है
और वैश्विक मंच पर उदाहरण प्रस्तुत कर सकता है।

लेखक का नोट: यह लेख एक स्वतंत्र विशेषज्ञ का दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। यह निष्पक्ष है और किसी बाहरी पक्ष या संगठन से प्रभावित नहीं है।