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जीवा क्लिनिकल ट्रायल्स के सीईओ का AI आधारित क्लिनिकल इंफ्रास्ट्रक्चर में बदलाव का आग्रह
सीईओ ने कहा कि यह सुनिश्चित करने के लिए आधुनिकीकरण महत्वपूर्ण है कि AI नैदानिक परीक्षणों के संचालन को प्रभावी ढंग से संचालित कर सके और दवा विकास में तेजी ला सके।
जीवा क्लिनिकल ट्रायल्स का लोगो और (चित्र में) हर्षा के. राजसिम्हा, जीवा क्लिनिकल ट्रायल्स के संस्थापक और सीईओ। / Courtesy: Jeeva Clinical Trials
वर्जीनिया स्थित हेल्थ-टेक कंपनी जीवा क्लिनिकल ट्रायल्स के संस्थापक और सीईओ हर्षा के. राजसिम्हा ने फार्मास्युटिकल और क्लिनिकल रिसर्च संगठनों से अपने आईटी बुनियादी ढांचे को आधुनिक बनाने का आह्वान दोहराया है। उन्होंने तर्क दिया कि बुनियादी सिस्टम अपग्रेड के बिना कृत्रिम बुद्धिमत्ता दवा विकास में कोई सार्थक बदलाव नहीं ला सकती।
राजसिम्हा ने कहा कि AI बाधा नहीं है। बाधा बुनियादी ढांचा है। यदि आप उन्नत बुद्धिमत्ता को अलग-थलग, पुराने सिस्टम पर तैनात करते हैं, तो आप अक्षमता को बढ़ाते हैं। यदि आप एआई को एक एकीकृत, क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर पर तैनात करते हैं, तो आप गति, अनुपालन और रोगी पर प्रभाव को बढ़ाते हैं।
राजसिम्हा द्वारा हाल ही में लिखे गए एक विचार-नेतृत्व लेख में पहली बार व्यक्त किया गया यह संदेश, भारत में हाल ही में आयोजित एआई इम्पैक्ट समिट 2026, जेपी मॉर्गन हेल्थकेयर कॉन्फ्रेंस 2026 और कैलिफोर्निया में आयोजित बायो बायोटेक शोकेस 2026 में हुई चर्चाओं के बाद और भी महत्वपूर्ण हो गया है। इन वैश्विक मंचों पर, उद्योग जगत के नेताओं ने इस बात पर जोर दिया कि एआई की क्षमताएं तेजी से आगे बढ़ रही हैं, लेकिन बुनियादी ढांचे का आधुनिकीकरण पिछड़ रहा है।
अब इसके अनुप्रयोगों में भविष्यसूचक नामांकन मॉडलिंग, प्रोटोकॉल अनुकूलन और वास्तविक समय वित्तीय पूर्वानुमान शामिल हैं। हालांकि, सम्मेलन में हुई चर्चाओं में खंडित विरासत प्रणालियों, डेटा सामंजस्य की कमियों और सत्यापन की जटिलता सहित कई लगातार चुनौतियों पर प्रकाश डाला गया।
जेपी मॉर्गन में, निवेशकों के साथ बातचीत पूंजी दक्षता और परीक्षण में तेजी लाने पर केंद्रित थी, जबकि बायो बायोटेक शोकेस में, अधिकारियों ने विकास समयसीमा को कम करने और जोखिम को घटाने पर जोर दिया।
राजसिम्हा के अनुसार, संगठनों के सामने दो रणनीतिक रास्ते हैं। एक तरीका खंडित पुरानी प्रणालियों पर एआई को लागू करना है, जो व्यवधान को सीमित कर सकता है लेकिन डेटा साइलो, मैन्युअल मिलान, तकनीकी ऋण और महंगी सिस्टम एकीकरण को बढ़ावा देता है। दूसरा विकल्प एकीकृत, एआई-आधारित, क्लाउड-आधारित प्लेटफार्मों में संक्रमण करना है जो वास्तविक समय डेटा दृश्यता, मान्य वर्कफ़्लो में अंतर्निहित एआई, स्वचालित अनुपालन ट्रैकिंग, बहु-साइट स्केलेबिलिटी और गतिशील पूर्वानुमान को सक्षम बनाते हैं।
राजसिम्हा ने कहा कि अंतर संरचनात्मक है। एआई आपके परिचालन ढांचे से बाहर नहीं रह सकता। इसे पहले दिन से ही बुद्धिमत्ता के लिए डिज़ाइन की गई एकीकृत प्रणाली में अंतर्निहित होना चाहिए।
राजसिम्हा ने तर्क दिया कि बुनियादी ढांचे से संबंधित निर्णयों के तत्काल वित्तीय और मानवीय प्रभाव होते हैं। उन्होंने कहा कि दवा विकास में देरी का हर महीना भारी वित्तीय और मानवीय लागत का प्रतिनिधित्व करता है। जब बुनियादी ढांचा एकीकृत और AI आधारित होता है, तो आप साइट के स्टार्टअप समय को कम कर सकते हैं, जोखिमों का पहले ही पता लगा सकते हैं, राजस्व का सटीक पूर्वानुमान लगा सकते हैं और परीक्षणों के क्रियान्वयन में तेजी ला सकते हैं। यह सैद्धांतिक नहीं है—यह एक व्यावहारिक परिवर्तन है।
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