आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) दवाइयों की रिसर्च को तेजी से बदल रहा है। नई दवाइयों को बाजार में लाने में लगने वाले सालों और अरबों डॉलर के खर्च को AI कम कर रहा है। भारतीय फार्मा कंपनियों के लिए अब सवाल ये नहीं है कि AI अपनाएं या नहीं, बल्कि ये है कि कैसे AI का इस्तेमाल करके अपनी एफिशिएंसी (efficiency) बढ़ाएं और ग्लोबल मार्केट में अपनी पकड़ मजबूत बनाए रखें।
क्या हुआ है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (Machine Learning) को फार्मा सेक्टर में तेजी से अपनाया जा रहा है। इसका मकसद दवाइयों की खोज (drug discovery) की धीमी और महंगी प्रक्रिया को आसान बनाना है। एक नई दवाई को मार्केट में लाने में आमतौर पर 10 साल से ज्यादा का रिसर्च और $1 अरब (लगभग ₹8,300 करोड़) से ज्यादा का खर्च आता है। अब AI का इस्तेमाल नई संभावित दवाइयों की पहचान करने, बेहतर रिसर्च तरीके बनाने और क्लिनिकल ट्रायल्स (clinical trials) को ज्यादा एफिशिएंट बनाने के लिए किया जा रहा है। इस कदम से मरीजों तक जीवनरक्षक दवाइयां पहुंचाने में लगने वाले समय और लागत में काफी कमी आने की उम्मीद है।
भारतीय फार्मा कंपनियों के लिए बदलाव
भारतीय फार्मा कंपनियां लंबे समय से कम लागत में हाई-क्वालिटी दवाइयां बनाने के लिए जानी जाती हैं। लेकिन, जैसे-जैसे ग्लोबल दवा डेवलपमेंट ज्यादा डेटा-इंटेंसिव (data-intensive) होता जा रहा है, AI को अपनाना अब ऑप्शनल नहीं रहा। कंपनियां अब इन डिजिटल टूल्स को अपनी रिसर्च एंड डेवलपमेंट (R&D) प्रक्रियाओं में इंटीग्रेट (integrate) करने के तरीके खोज रही हैं। लक्ष्य यह है कि AI इंसानों की जगह न ले, बल्कि साइंटिस्ट्स (scientists) की मदद करे, जिससे कंपनियां ज्यादा वैल्यू वाले प्रोडक्ट्स और कॉम्प्लेक्स थेरेपीज (complex therapies) की ओर बढ़ सकें।
एफिशिएंसी निवेशकों के लिए क्यों मायने रखती है?
शेयरहोल्डर्स (shareholders) के लिए AI इंटीग्रेशन का सबसे बड़ा फायदा कैपिटल एलोकेशन (capital allocation) और प्रॉफिट मार्जिन (profit margins) में है। अगर कोई कंपनी दवा डेवलपमेंट साइकिल (drug development cycle) को छोटा कर पाती है, तो फेल हुए प्रोजेक्ट्स पर खर्च होने वाला पैसा बचता है और रेवेन्यू (revenue) जेनरेट करने वाले प्रोडक्ट्स जल्दी मार्केट में आ जाते हैं। चूंकि दवा डेवलपमेंट एक कैपिटल-इंटेंसिव बिजनेस है, इसलिए मॉलिक्यूल डिस्कवरी (molecule discovery) की सक्सेस रेट में कोई भी सुधार कंपनी की कैश फ्लो (cash flow) जेनरेट करने की क्षमता को सीधे तौर पर प्रभावित करता है। निवेशक यह देख सकते हैं कि कंपनियां इन टेक्नोलॉजी-ड्रिवन इन्वेस्टमेंट्स (technology-driven investments) को अपने पारंपरिक मैन्युफैक्चरिंग बिजनेस के साथ कितनी अच्छी तरह बैलेंस कर पाती हैं।
बिजनेस के जोखिम और एग्जीक्यूशन की चुनौतियां
AI में भले ही काफी संभावनाएं हों, लेकिन इसके साथ कुछ खास जोखिम भी जुड़े हैं। सबसे बड़ी चुनौती कॉम्प्लेक्स नई टेक्नोलॉजी को लागू करने से जुड़े डिले (delay) या लागत बढ़ने का जोखिम है। इसके अलावा, यह भी जोखिम है कि AI मॉडल हमेशा सफल क्लिनिकल आउटकम (clinical outcomes) न दें, क्योंकि दवाइयों की खोज स्वाभाविक रूप से अप्रत्याशित (unpredictable) रहती है। भारतीय फर्मों को डेटा प्राइवेसी (data privacy) और रेगुलेटरी कंप्लायंस (regulatory compliance) का भी ध्यान रखना होगा, क्योंकि वे ऐसे डिजिटल टूल्स अपना रही हैं जिनमें भारी मात्रा में सेंसिटिव रिसर्च डेटा की जरूरत होती है। अंत में, इन पहलों की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि कंपनी अपनी मौजूदा साइंटिफिक एक्सपर्टीज (scientific expertise) को नए डिजिटल टैलेंट के साथ कितनी अच्छी तरह जोड़ पाती है।
निवेशक क्या ट्रैक करें?
निवेशक यह देख सकते हैं कि अलग-अलग कंपनियां अपनी एनुअल रिपोर्ट्स (annual reports) और इन्वेस्टर प्रेजेंटेशन्स (investor presentations) में AI-LED ड्रग डिस्कवरी में अपनी प्रगति की रिपोर्ट कैसे करती हैं। महत्वपूर्ण इंडिकेटर्स (indicators) में AI का इस्तेमाल करने वाले स्पेसिफिक रिसर्च प्रोग्राम्स (research programs) पर अपडेट, नई मॉलिक्यूल्स के लिए टाइम-टू-मार्केट (time-to-market) को कम करने की कंपनी की क्षमता, और टेक्नोलॉजी खर्च से होने वाले फाइनेंशियल रिटर्न्स (financial returns) पर मैनेजमेंट की टिप्पणी शामिल हो सकती है। यह ट्रैक करना भी लंबी अवधि के ग्रोथ का मूल्यांकन करने के लिए उपयोगी संदर्भ प्रदान करेगा कि स्थापित कंपटीटर्स (competitors) अपने बजट को पारंपरिक मैन्युफैक्चरिंग विस्तार और डिजिटल रिसर्च में निवेश के बीच कैसे संतुलित कर रहे हैं।