संदर्भ:

भारत जैव प्रौद्योगिकी और स्वास्थ्य सेवाओं को बदलने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। बायोई3 नीति और इंडिया एआई मिशन जैसी प्रमुख नीतियों के साथ, देश ने एआई-आधारित बायोमैन्युफैक्चरिंग में वैश्विक नेता बनने की मजबूत दृष्टि दिखाई है। इसका अर्थ केवल उत्पादन की गति बढ़ाना नहीं है, बल्कि टीकों, दवाओं और डायग्नोस्टिक्स जैसे जैविक उत्पादों को डिज़ाइन, विकसित और डिलीवर करने के तरीके को पूरी तरह से बदलना है।

• हालांकि, इस महत्वाकांक्षा के साथ-साथ भारत एक बड़ी चुनौती का सामना कर रहा है। इसके नियामक और सुरक्षा ढांचे बायोटेक्नोलॉजी क्षेत्र में एआई की तेज़ी से बढ़ोतरी की गति से मेल नहीं खा पाए हैं। यदि इन अंतरालों को जल्दी नहीं सुलझाया गया, तो यह प्रगति को धीमा कर सकते हैं और एआई-आधारित नवाचारों में सार्वजनिक विश्वास को भी कम कर सकते हैं।

भारत में बायोमैन्युफैक्चरिंग: एक नया अध्याय
भारत को लंबे समय से "दुनिया की फार्मेसी" के रूप में जाना जाता है। यह वैश्विक टीका मांग का 60% से अधिक आपूर्ति करता है और किफायती जेनेरिक दवाओं का एक प्रमुख निर्यातक है। यह सफलता बड़े पैमाने पर उत्पादन, कम लागत और लगातार गुणवत्ता पर आधारित है। लेकिन अब वैश्विक जैव प्रौद्योगिकी परिदृश्य बदल रहा है। देश बल्क मैन्युफैक्चरिंग से परे जाकर अधिक उन्नत, एआई-आधारित प्रणालियों की ओर बढ़ रहे हैं जो दक्षता, सटीकता और अनुकूलनशीलता में सुधार लाते हैं।

आधुनिक बायोमैन्युफैक्चरिंग सुविधाओं में, एआई पहले से ही कई तरीकों से उपयोग में है:
• रोबोट बिना किसी मानवीय त्रुटि के सटीक, दोहराए जाने वाले कार्य करते हैं।
• सेंसर हर सेकंड हजारों डेटा पॉइंट्स एकत्र करते हैं।
• एआई एल्गोरिद्म इस डेटा का वास्तविक समय में विश्लेषण करके प्रक्रियाओं का अनुकूलन करते हैं।

एआई यह सुनिश्चित करता है कि उत्पादन वातावरण स्थिर बना रहे। यदि कुछ गलत होने लगे — जैसे पीएच का बदलना या तापमान का बढ़ना — तो एआई सिस्टम पहले ही इसका अनुमान लगाकर सिस्टम को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकता है। इससे त्रुटियाँ कम होती हैं, अपशिष्ट घटता है और उत्पादों की गुणवत्ता बेहतर होती है।

भारतीय कंपनियाँ बदलाव की अगुआई कर रही हैं
कई भारतीय कंपनियाँ पहले से ही अपनी जैव प्रौद्योगिकी संचालन में एआई का उपयोग कर रही हैं:
• बायोकॉन, एक प्रमुख बायोफार्मास्युटिकल कंपनी, अपने बायोलॉजिक्स निर्माण में एआई का उपयोग करती है। एआई ड्रग स्क्रीनिंग और किण्वन प्रक्रियाओं को बेहतर बनाता है, जिससे लागत घटती है और गुणवत्ता बनी रहती है।
• स्ट्रैंड लाइफ साइंसेज, बेंगलुरु आधारित कंपनी, जीनोमिक्स और व्यक्तिगत चिकित्सा में एआई का उपयोग करती है। इनके एआई मॉडल जटिल आनुवंशिक डेटा का विश्लेषण कर बेहतर दवा लक्ष्य खोजने और मरीज की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने में सक्षम हैं।
• विप्रो और टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज (TCS) फार्मास्युटिकल कंपनियों को ड्रग डिस्कवरी, क्लिनिकल ट्रायल और ट्रीटमेंट प्रेडिक्शन में एआई अपनाने में मदद कर रही हैं।

ये उदाहरण दर्शाते हैं कि भारत केवल वैश्विक रुझानों का अनुसरण नहीं कर रहा, बल्कि एआई आधारित हेल्थकेयर और बायोमैन्युफैक्चरिंग में अपनी खुद की क्षमताएँ विकसित कर रहा है।

सरकारी पहलें: बायोई3 और इंडिया एआई मिशन
जैव प्रौद्योगिकी में एआई की संभावनाओं को पहचानते हुए भारत सरकार ने दो प्रमुख पहलें शुरू की हैं:

1.        बायोई3 नीति (2024)
इस नीति में निम्नलिखित की योजना बनाई गई है:
o उन्नत बायोमैन्युफैक्चरिंग हब
o अनुसंधान और उत्पाद विकास के लिए बायोफाउंड्री
o बायो-एआई हब जो विज्ञान, प्रौद्योगिकी और डेटा एनालिटिक्स के विशेषज्ञों को एकत्र करते हैं

ये हब स्टार्टअप्स, शोधकर्ताओं और बड़ी कंपनियों को बुनियादी ढांचा, फंडिंग और नीति सहायता प्रदान करेंगे ताकि प्रयोगशाला से बाज़ार तक नवाचार लाया जा सके।

2.      इंडिया एआई मिशन
यह मिशन जिम्मेदार और नैतिक तरीके से एआई के विकास को प्रोत्साहित करता है। यह बढ़ावा देता है:
o एक्सप्लेनेबल एआई, जो निर्णय लेने को पारदर्शी बनाता है
o एल्गोरिदमिक पक्षपात को कम करने के प्रयास
o सुरक्षित और विश्वसनीय एआई प्रणालियों के लिए ढाँचों का विकास

इन कार्यक्रमों का संयुक्त उद्देश्य भारत को एआई-संचालित जैव प्रौद्योगिकी में वैश्विक नेता बनाना है — न केवल पैमाने के आधार पर, बल्कि सुरक्षा, नैतिकता और नवाचार में भी।

नियामक चुनौती
इन प्रयासों के बावजूद, भारत का नियामक ढांचा अभी भी पुराने तकनीकी मॉडल के लिए डिज़ाइन किया गया है। नई दवाओं, बायोलॉजिक्स और निर्माण प्रणालियों को मंजूरी देने के नियम एआई के शामिल होने से पहले बनाए गए थे। इससे कई समस्याएँ पैदा होती हैं:
• यह स्पष्ट नहीं है कि एआई मॉडल का परीक्षण और अनुमोदन कैसे किया जाए।
• अगर कोई एआई-संचालित प्रणाली गलती करती है तो ज़िम्मेदारी किसकी होगी, यह अस्पष्ट है।
• एआई को प्रशिक्षण देने के लिए प्रयुक्त डेटा भारत के विविध वातावरण का प्रतिनिधित्व करता है या नहीं — इसके लिए कोई मानक नहीं हैं।

उदाहरण के लिए, बेंगलुरु की एक हाई-टेक फैक्ट्री से लिए गए डेटा पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम शायद बद्दी या इंदौर की किसी छोटी फैक्ट्री में अच्छा प्रदर्शन न करे। स्थानीय जलवायु, पानी की गुणवत्ता और बिजली आपूर्ति जैसे कारक उत्पादन को प्रभावित कर सकते हैं, और यदि एआई विविध डेटा पर प्रशिक्षित नहीं है, तो वह सही ढंग से अनुकूलित नहीं कर पाएगा।

वैश्विक मॉडल जिनसे भारत सीख सकता है
अन्य देश पहले से ही एआई के लिए अधिक स्मार्ट और जोखिम-आधारित नियामक प्रणालियाँ बना रहे हैं:
• यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम (2024) एआई उपकरणों को जोखिम स्तर के आधार पर वर्गीकृत करता है। उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों जैसे जीन एडिटिंग में सख्त ऑडिट और परीक्षण की आवश्यकता होती है।
• अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन (FDA) ने हेल्थकेयर में एआई के मूल्यांकन के लिए सात-चरणीय ढांचा पेश किया है। इसमें प्रीडिटरमाइंड चेंज कंट्रोल प्लान्स जैसे उपकरण शामिल हैं, जो एआई सिस्टम को समय के साथ सुरक्षित रूप से विकसित होने की अनुमति देते हैं और सख्त निगरानी बनाए रखते हैं।

भारत के पास अभी ऐसे सिस्टम नहीं हैं। यदि उपयोग-संदर्भ और लचीले विनियमन को नहीं अपनाया गया, तो एआई नवाचार या तो रुक सकते हैं या असफल हो सकते हैं — विशेषकर स्वास्थ्य और जैव प्रौद्योगिकी जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में।

बायोटेक और हेल्थकेयर में एआई का व्यापक प्रभाव
एआई की भूमिका केवल निर्माण तक सीमित नहीं है। यह बदलाव ला रहा है:
• ड्रग डिस्कवरी: एआई वर्चुअल रूप से लाखों यौगिकों को स्क्रीन कर सकता है, जिससे समय और पैसा बचता है।
• मॉलिक्यूलर डिज़ाइन: एआई ऐसी दवाएँ विकसित करने में मदद करता है जिनके साइड इफेक्ट्स कम हों और प्रभावशीलता अधिक हो।
• क्लिनिकल ट्रायल्स: एआई उपकरण प्रतिभागियों के बेहतर चयन से ट्रायल्स को तेज़ और अधिक सटीक बनाते हैं।
• हेल्थकेयर डिलीवरी: एआई मरीज की सही पहचान में मदद करता है, बीमारी के जोखिम की भविष्यवाणी करता है और प्रेसिजन मेडिसिन सक्षम करता है।

भारत में एआई आधारित प्रणालियाँ मदद कर सकती हैं:
• दूरदराज़ क्षेत्रों में बीमारी के प्रकोप की भविष्यवाणी
• आनुवंशिक डेटा के आधार पर व्यक्तिगत उपचार योजनाओं का निर्माण
• दवाओं की मांग का पूर्वानुमान लगाकर आपूर्ति श्रृंखला की समस्याओं को कम करना

ये अनुप्रयोग दर्शाते हैं कि एआई भारत की पूरी हेल्थकेयर व्यवस्था को सशक्त बना सकता है।

प्रमुख चुनौतियाँ जिन्हें हल करना आवश्यक है
संभावनाओं के बावजूद, कई चुनौतियाँ हैं जिन्हें तुरंत हल करना होगा:

1.        डेटा गवर्नेंस
एआई मॉडल केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितना अच्छा उनका प्रशिक्षण डेटा होता है। भारत को नियम बनाने होंगे ताकि डाटासेट हों:
o साफ़ और सटीक
o पूर्वाग्रह से मुक्त
o भारत की भौगोलिक और जनसंख्या विविधता को समाहित करने वाले

2.      बौद्धिक संपदा (IP)
जब एआई उपकरण नई दवाओं या प्रक्रियाओं का आविष्कार करते हैं, तब स्वामित्व किसका होगा — यह स्पष्ट होना चाहिए। यदि एआई के लिए स्पष्ट आईपी कानून नहीं होंगे, तो कानूनी विवाद बढ़ सकते हैं।

3.      कुशल जनशक्ति और बुनियादी ढांचा
भारत को एआई, डेटा साइंस और जैव प्रौद्योगिकी में प्रतिभा तैयार करनी होगी — केवल महानगरों में नहीं, बल्कि छोटे शहरों और टियर-2 शहरों में भी। इस विकेंद्रीकृत विकास को सहारा देने के लिए बुनियादी ढांचे में निवेश भी ज़रूरी है।

आगे की राह:
भारत को तीन प्रमुख कदम उठाने होंगे:
• अनुकूली, जोखिम-आधारित नियामक प्रणाली बनाना, जो उपयोग-संदर्भ, मॉडल सत्यापन और निरंतर निगरानी को शामिल करे।
• देशभर में बुनियादी ढांचे और मानव संसाधन में निवेश करना, ताकि क्षेत्रीय समावेश सुनिश्चित हो सके।
• सरकारी निकायों, उद्योगों, अकादमिक संस्थानों और अंतर्राष्ट्रीय संगठनों के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करना, ताकि ज्ञान साझा किया जा सके और वैश्विक मानक तय किए जा सकें।

निष्कर्ष
भारत की किफायती दवा निर्माण में मजबूती पहले से ही स्थापित है। अब एआई के उदय के साथ, देश के पास नवाचार में नेतृत्व करने का अवसर है — केवल उत्पादन में नहीं। यदि यह स्मार्ट नीतियाँ, मजबूत संस्थाएँ और कुशल जनशक्ति तैयार कर सके, तो भारत एआई-संचालित बायोमैन्युफैक्चरिंग में वैश्विक महाशक्ति बन सकता है। स्वास्थ्य और जैव प्रौद्योगिकी का भविष्य शायद भारत में ही आकार ले — लेकिन तभी जब विज्ञान और नीति साथ-साथ आगे बढ़ें।