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भारत में हेल्थकेयर का AI पर जोर
भारत एक महत्वाकांक्षी लक्ष्य की ओर बढ़ रहा है, जहां 2047 तक सस्ती, सुलभ और सभी के लिए समान हेल्थकेयर सुविधाएँ मुहैया कराने में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) अहम भूमिका निभाएगा। केंद्रीय मंत्री अनुप्रिया पटेल ने इस विजन को सामने रखते हुए कहा कि AI देश की स्वास्थ्य चुनौतियों का समाधान करने और प्रगति को तेज़ करने का एक ज़रूरी टूल है। AI को सिर्फ एक तकनीकी उन्नति के तौर पर नहीं, बल्कि हेल्थकेयर सेवाओं में कमी को पूरा करने, जांच की क्षमताओं को बेहतर बनाने और व्यक्तिगत इलाज प्रदान करने के एक रणनीतिक कदम के रूप में देखा जा रहा है। अनुमान है कि भारतीय हेल्थकेयर में AI का बाज़ार 2024 में करीब $333.16 मिलियन से बढ़कर 2033 तक $4.1 बिलियन से अधिक हो सकता है, जो लगभग 30% की सालाना चक्रवृद्धि दर (CAGR) दर्शाता है। बेंगलुरु, हैदराबाद और मुंबई जैसे बड़े शहर अपनी मज़बूत IT इंफ्रास्ट्रक्चर और टेक टैलेंट की वजह से इस बदलाव में सबसे आगे हैं।
महत्वाकांक्षी योजनाएं और बढ़ता एडॉप्शन (Adoption)
इस AI-संचालित परिवर्तन में सरकारी पहलें सबसे आगे हैं। मार्च 2024 में लॉन्च किए गए इंडिया AI मिशन का लक्ष्य टेक्नोलॉजी तक सबकी पहुंच को आसान बनाना और हेल्थकेयर सहित समाज के फायदे के लिए AI का इस्तेमाल करना है। इसके अलावा, भारत की हेल्थकेयर के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की रणनीति (SAHI) और हेल्थ AI के लिए बेंचमार्किंग ओपन डेटा प्लेटफॉर्म (BODH), जो फरवरी 2026 में लॉन्च होने वाले हैं, AI समाधानों के नैतिक और साक्ष्य-आधारित एडॉप्शन के लिए गवर्निंग फ्रेमवर्क प्रदान करेंगे। नीति आयोग की 2018 की नेशनल स्ट्रेटेजी फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भी हेल्थकेयर में क्रांति लाने पर जोर देती है।
डॉक्टरों (clinicians) द्वारा AI का एडॉप्शन तेजी से बढ़ा है; 2025 की एक रिपोर्ट के अनुसार, अब 41% भारतीय डॉक्टर AI टूल्स का इस्तेमाल कर रहे हैं, जो 2024 में सिर्फ 12% से तीन गुना ज़्यादा है। यह दर अमेरिका और यूके से भी आगे है। हालांकि, यह उत्साह अभी सीधे तौर पर क्लिनिकल निर्णय लेने में उतनी तब्दीली नहीं ला पाया है। डॉक्टरों द्वारा AI का इस्तेमाल ज़्यादातर एडमिनिस्ट्रेटिव काम, डॉक्यूमेंटेशन और रिसर्च में हो रहा है, और केवल लगभग 16% डॉक्टर ही सीधे तौर पर क्लिनिकल डायग्नोसिस या इलाज की प्लानिंग के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं।
रेगुलेटरी (Regulatory) और विश्वास की कमी को दूर करना
हेल्थकेयर में AI के तेजी से विस्तार के साथ-साथ रेगुलेटरी सिस्टम भी परिपक्व हो रहा है। जनवरी 2026 से, भारत ने मेडिकल डायग्नोसिस के लिए इस्तेमाल होने वाले AI सॉफ्टवेयर को सेंट्रल ड्रग्स स्टैंडर्ड कंट्रोल ऑर्गनाइजेशन (CDSCO) द्वारा क्लास C मेडिकल डिवाइस के तौर पर वर्गीकृत करके अपने रेगुलेटरी सिस्टम को मज़बूत किया है। इस री-क्लासिफिकेशन के तहत AI डायग्नोस्टिक टूल्स को पारंपरिक मेडिकल डिवाइसेस की तरह सख्त प्री-मार्केट अप्रूवल और पोस्ट-मार्केट मॉनिटरिंग की ज़रूरत होगी। यह रेगुलेटरी गैप को दूर करेगा, लेकिन डेवलपर्स के लिए नई कंप्लायंस की बाधाएं भी खड़ी कर सकता है।
रेगुलेशन के अलावा, मरीजों का विश्वास (patient trust) एक बड़ी चुनौती बनी हुई है। 2024 के एक सर्वे में पाया गया कि केवल 37% मरीज हेल्थकेयर में AI पर भरोसा करते हैं। इस विश्वास की खाई को पाटने के लिए पारदर्शिता, डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन एक्ट जैसे मज़बूत डेटा सुरक्षा उपाय और AI की क्षमताओं व सीमाओं के बारे में स्पष्ट संचार की आवश्यकता है।
सेक्टर की झलक और वित्तीय पहलू
स्थापित हेल्थकेयर प्रोवाइडर्स भी इस बदलते परिदृश्य में कदम बढ़ा रहे हैं। फोर्टिस हेल्थकेयर (Fortis Healthcare), जो एक प्रमुख एकीकृत हेल्थकेयर प्रोवाइडर है, का फाइनेंशियल ईयर 2025 में मार्केट कैपिटलाइजेशन लगभग ₹68,814 करोड़ था और रेवेन्यू ₹8,770 करोड़ रहने का अनुमान है। हालांकि, हाल की तिमाही में इसके नेट प्रॉफिट में गिरावट देखी गई है। डायग्नोस्टिक्स सेक्टर में, महाजन इमेजिंग एंड लैब्स (Mahajan Imaging & Labs) ने FY25 में ₹156 करोड़ का रेवेन्यू दर्ज किया, लेकिन FY23 में इसके प्रॉफिट में काफी कमी आई थी। ग्लोबल लेवल पर, हेल्थ टेक्नोलॉजी में अग्रणी रॉयल फिलिप्स (Royal Philips) ने 2025 में लगभग €18 बिलियन की बिक्री की। मार्जिन दबाव का सामना करने के बावजूद, फिलिप्स AI-एनेबल्ड डायग्नोस्टिक्स पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, खासकर उभरते बाजारों के लिए, जो इस तकनीक के महत्व को दर्शाता है।
इम्प्लीमेंटेशन (Implementation) की चुनौतियाँ
इन सकारात्मक संभावनाओं के बावजूद, भारत के हेल्थकेयर सिस्टम में AI के व्यापक और सुचारू डिप्लॉयमेंट (deployment) में कई व्यावहारिक चुनौतियां हैं। इकोनॉमिक सर्वे 2024-25 ने तकनीकी विशेषज्ञता और डोमेन नॉलेज दोनों में विशेष AI टैलेंट की गंभीर कमी को उजागर किया है। AI सिस्टम को लागू करने की उच्च लागत, खासकर ग्रामीण और छोटे हेल्थकेयर सेंटरों के लिए, एक बड़ी बाधा है। इसके अलावा, विशाल और अक्सर खंडित हेल्थकेयर डेटा को इंटीग्रेट करने की जटिलता, इंटरऑपरेबिलिटी (interoperability) सुनिश्चित करना और डेटा प्राइवेसी कानूनों का पालन करना, भारत जैसे विविध परिदृश्य में समाधानों को स्केल करने के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियां पेश करता है। कई हेल्थकेयर संस्थान अपने कर्मचारियों के लिए पर्याप्त AI ट्रेनिंग और गवर्नेंस प्रदान करने में पिछड़ रहे हैं।
आगे का रास्ता
भारत के हेल्थकेयर इकोसिस्टम में AI के सफल एकीकरण के लिए इन बहुआयामी चुनौतियों का समाधान करना महत्वपूर्ण है। डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर में निरंतर निवेश, एकीकृत मेडिकल शिक्षा के माध्यम से प्रतिभा विकास और मज़बूत नीतिगत ढाँचे आवश्यक हैं। विश्वास पैदा करने, नैतिक डिप्लॉयमेंट सुनिश्चित करने और AI एप्लीकेशन्स को मानकीकृत करने के लिए सरकारी निकायों, निजी क्षेत्र के नवप्रवर्तकों, अनुसंधान संस्थानों और हेल्थकेयर प्रदाताओं के बीच सहयोगात्मक प्रयास महत्वपूर्ण होंगे। जैसे-जैसे भारत अपने 2047 के विजन की ओर बढ़ रहा है, SAHI और BODH जैसे फ्रेमवर्क द्वारा निर्देशित AI का रणनीतिक कार्यान्वयन, रोगी देखभाल में क्रांति लाने का वादा करता है, बशर्ते कि लागत, प्रतिभा, विश्वास और रेगुलेशन की व्यावहारिक बाधाओं को व्यवस्थित रूप से दूर किया जाए।