यूएई के छात्रों ने अस्पतालों में प्रतीक्षा समय कम करने और ऑपरेशन थिएटरों की निष्क्रियता को रोकने के लिए एआई-आधारित उपकरण विकसित किए

संयुक्त अरब अमीरात के तीन युवा नवप्रवर्तकों ने अस्पतालों में कई व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के उद्देश्य से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित उपकरण बनाए हैं। इन समस्याओं में ऐसे मामले शामिल हैं जब मरीज गलत विभागों में आते हैं, साथ ही ऐसी स्थितियां भी हैं जब ऑपरेशन थिएटर खाली रहते हैं और बुजुर्ग स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में नेविगेट करने में कठिनाई का सामना करते हैं।

उनकी परियोजनाओं ने बुरजेल ट्रेनिंग अकादमी द्वारा आयोजित उद्घाटन AI बिल्डर्स समिट 2026 में तीन पुरस्कार स्थान जीते। 100 से अधिक आवेदनों और 19 फाइनलिस्टों में से विजेताओं का चयन किया गया।

विजेता परियोजना, जिसे 21 वर्षीय हमदान बशीर ने विकसित किया है, एक एआई-आधारित छँटाई और रूटिंग प्रणाली है। इसका उद्देश्य मरीजों को अपने लक्षणों की गंभीरता निर्धारित करने, उन्हें सही विशेषज्ञ के पास निर्देशित करने और मरीज के आने से पहले डॉक्टरों को परामर्श के लिए तैयार करने में मदद करना है।

बशीर ने बताया कि यह प्रणाली आपातकालीन विभागों में अनावश्यक दौरों की संख्या को कम करने के लिए डिज़ाइन की गई है, साथ ही वास्तव में गंभीर लक्षणों वाले रोगियों की त्वरित पहचान सुनिश्चित करती है। उपकरण एआई के साथ बातचीत से शुरू होता है, जिसके दौरान मरीज मौखिक रूप से अपनी बीमारियों का वर्णन करते हैं। मानक प्रश्नों के सेट के बजाय, सिस्टम उत्तरों का विश्लेषण करता है और लक्षणों के आधार पर विशेष एआई एजेंट उत्पन्न करता है।

उदाहरण के लिए, सीने में दर्द की सूचना मिलने पर सिस्टम कार्डियोलॉजी और पल्मोनोलॉजी के अलग-अलग एआई एजेंटों को सक्रिय कर सकता है जो सबसे उपयुक्त चिकित्सा मार्ग पर 'चर्चा' करते हैं, जैसा कि बशीर ने बताया। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि चैटजीपीटी जैसे सामान्य चैटबॉट का उपयोग सही उत्तर नहीं देगा क्योंकि वे सामान्य प्रकृति के होते हैं।

यदि सिस्टम निर्धारित करता है कि मामला आपातकालीन नहीं है, तो यह उपयुक्त विशेषज्ञ की सिफारिश कर सकता है और अपॉइंटमेंट बुक करने में मदद कर सकता है। एक बार जब मरीज अस्पताल पहुंच जाता है, तो सिस्टम दूसरा कार्य करता है: यह डॉक्टर के लिए एक रिपोर्ट बनाने हेतु बताए गए लक्षणों को पिछले चिकित्सा और स्वास्थ्य रिकॉर्ड के साथ जोड़ता है। यह डॉक्टर को परामर्श शुरू होने से पहले ही रोगी के दौरे के कारण की जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।

बशीर के अनुसार, इससे डॉक्टरों द्वारा बुनियादी जानकारी एकत्र करने में लगने वाले समय में कमी आ सकती है और वे अधिक रोगियों को देख सकते हैं। यह विचार तब आया जब बशीर ने नैदानिक कर्मचारियों से उन लोगों के बारे में सुना जो गैर-आपातकालीन लक्षणों के साथ आपातकालीन विभागों में आते हैं, जिससे भीड़भाड़ होती है और जरूरी मदद की जरूरत वाले मरीजों में देरी हो सकती है। हालांकि सिस्टम बनाया गया है, इसे अभी तक अस्पताल में लागू नहीं किया गया है; बशीर ने दोस्तों के साथ अनौपचारिक परीक्षण किए, जिसमें एक दोस्त का परीक्षण शामिल था जिसे त्वचा पर चकत्ते के कारण कार्डियोलॉजिस्ट की आवश्यकता थी, लेकिन सिस्टम ने अतिरिक्त प्रश्नों के बाद उसे त्वचा विशेषज्ञ के पास भेजा। बशीर के अनुसार अगला कदम वास्तविक चिकित्सा वातावरण में इस तकनीक को लागू करने के लिए अस्पताल के साथ सहयोग करना है।

दूसरे स्थान पर बिलाल फेरोज खान थे, जिन्होंने अस्पतालों की एक महंगी समस्या - अंतिम मिनट में प्रक्रियाओं को रद्द करना और ऑपरेशन थिएटरों का अप्रयुक्त समय - के लिए एक अन्य समाधान विकसित किया। उनकी परियोजना एआई-आधारित सर्जिकल ऑपरेशन प्लेटफॉर्म है जो नियंत्रित करता है कि क्या निर्धारित मरीज प्रक्रियाओं के लिए तैयार हैं। यदि कोई मरीज अचानक उपचार जारी नहीं रख सकता है, तो सिस्टम कारण निर्धारित करता है और खाली हुए स्लॉट को भरने के लिए अन्य निर्धारित रोगियों में से उपयुक्त व्यक्ति की तलाश करता है।

खान ने समझाया कि मुख्य लक्ष्य अस्पताल के समय, संसाधनों और धन के नुकसान को रोकना है। उन्होंने एक ऐसे मरीज का उदाहरण दिया जिसे घुटने बदलने की सर्जरी होनी थी, जो ऑपरेशन के दिन सुबह पहुंचा, लेकिन उसे एनेस्थीसिया की मंजूरी नहीं मिली। प्रक्रिया को रद्द करने और ऑपरेशन थिएटर को खाली छोड़ने के बजाय, एआई अस्पताल के रोगी सूची में एक अन्य उपयुक्त मामला खोजेगा। खान ने उल्लेख किया कि यह विचार तब आया जब एक मरीज अचानक योजनाओं में बदलाव के कारण सर्जरी चूक गया, जिससे अस्पताल को जल्दी से प्रतिस्थापन खोजने के लिए मजबूर होना पड़ा। हालांकि उन्होंने अभी तक अस्पताल में सिस्टम का परीक्षण नहीं किया है, उन्होंने एक काम करने वाला डेमो बनाया है जिसमें एआई तब रोगी सूची से प्रतिस्थापन ढूंढता है जब नियोजित मामला नहीं हो पाता है। कंप्यूटर विज्ञान के चौथे वर्ष के एक छात्र, 21 वर्षीय, उम्मीद करते हैं कि इस प्रणाली को अस्पताल में लागू किया जाएगा और भविष्य में चिकित्सा शिक्षा सहित चिकित्सा के विभिन्न क्षेत्रों के लिए अन्य प्रौद्योगिकियां विकसित की जाएंगी।

तीसरा स्थान हादीजा अल खज़राजी, 20 वर्षीय, ने जीता, जिन्होंने सनेडी एआई (Sanedi AI) विकसित किया - एक मल्टी-एजेंट मेडिकल कंपेनियन, जो विशेष रूप से बुजुर्गों, बच्चों, अंग विच्छेदन रोगियों और विकलांग व्यक्तियों के लिए डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम का उद्देश्य विभिन्न चरणों के रोगी यात्रा को एक ही स्थान पर समेकित करना है, जिससे कई अलग-अलग ऐप्स का उपयोग करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

सिस्टम दवा वितरण, अपॉइंटमेंट बुकिंग और डॉक्टरों को खोजने में मदद कर सकता है, और उपयोगकर्ताओं को इसके साथ आवाज के माध्यम से इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है। यह अरबी या अंग्रेजी में स्क्रीन पर जानकारी पढ़ सकता है और इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह जटिल चिकित्सा शब्दावली से बचता है जो मरीजों के लिए समझ में नहीं आती है। अल खज़राजी ने बताया कि उन्हें अपने कैंसर से जूझ रहे दादा की स्थिति और अस्पतालों में जाने, दवाएं लेने और चिकित्सा ऐप्स का उपयोग करने में उनके परिवार द्वारा सामना की गई कठिनाइयों से प्रेरणा मिली। उन्होंने साझा किया कि उन्होंने देखा कि उनके परिवार के लिए अस्पताल जाना और वापस आना कितना कठिन था, और उनके दादा कितने निराश थे क्योंकि वे इन चिकित्सा ऐप्स का उपयोग करना नहीं जानते थे।

सिस्टम एक मेडिकल कंपेनियन के रूप में भी कार्य करता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई मरीज एआई को चक्कर आने की सूचना देता है, तो सिस्टम उसके मेडिकल इतिहास और डॉक्टरों के पिछले दौरों का विश्लेषण कर सकता है, यह आकलन कर सकता है कि क्या लक्षण ध्यान देने योग्य है, उसके अभिभावक से संपर्क कर सकता है और अपॉइंटमेंट बुक करने का सुझाव दे सकता है। एक अन्य सुविधा अभिभावक के कमरे से थोड़े समय के लिए बाहर रहने के दौरान रोगी की निगरानी के लिए फोन कैमरे का उपयोग करती है। यदि सिस्टम किसी गिरावट या रोगी की गति रुकने का पता लगाता है, तो यह अभिभावक को सचेत कर सकता है और पूछ सकता है कि क्या सहायता की आवश्यकता है। अल खज़राजी ने इसे 'साथी' कहा। उन्होंने विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में पांच जोड़े के साथ ऐप का परीक्षण किया और सुधार के लिए उनकी प्रतिक्रिया का उपयोग किया, हालांकि इसका अभी तक नैदानिक सेटिंग में रोगियों के साथ परीक्षण नहीं किया गया है।

बुरजेल मेडिकल सिटी के सीईओ डॉ. मुजताबा अली खान ने कहा कि सबसे मजबूत विचार वे थे जो रोगी परिणामों में सुधार कर सकते हैं, देखभाल की गुणवत्ता बढ़ा सकते हैं या चिकित्सकों पर प्रशासनिक बोझ कम कर सकते हैं। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि 'हर कोई इंतजार करना पसंद नहीं करता है', और जोड़ा कि एआई डॉक्टरों को नैदानिक निर्णय लेने के लिए संसाधित करने की आवश्यकता वाली जानकारी की बढ़ती मात्रा से निपटने में भी मदद कर सकता है। उन्होंने एआई-आधारित रेफरल समन्वय को एक उदाहरण के रूप में उजागर किया जहां सिस्टम डॉक्टर के दस्तावेज़ों से पहचान सकता है कि किसी विशिष्ट बीमारी वाले रोगी को विशेषज्ञ से परामर्श करने की आवश्यकता है, एक उपयुक्त डॉक्टर ढूंढ सकता है और अपॉइंटमेंट को समन्वयित करने में मदद कर सकता है।

ऑपरेशन थिएटर के समन्वय ने भी उनका ध्यान आकर्षित किया, क्योंकि अस्पतालों को सर्जनों, ऑपरेशन थिएटरों और रोगियों के बीच के समय का अधिकतम कुशलता से उपयोग करना चाहिए। खान ने बताया कि विजेताओं को बुरजेल मेडिकल सिटी में आमंत्रित किया जाएगा ताकि वे स्वास्थ्य सेवा को 'वास्तविक समय' में देख सकें और उनके विचारों को मौजूदा प्रणालियों में एकीकृत करने की संभावना का अध्ययन कर सकें। जब उनसे रेफरल समाधान की संभावित कार्यान्वयन के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने जवाब दिया, 'क्यों नहीं?' उन्होंने जोड़ा कि लक्ष्य ऐसी तकनीकों को खोजना है जो प्रक्रियाओं को अनुकूलित करें, दक्षता बढ़ाएं और संभावित रूप से लागत कम करें, जबकि रोगी परिणामों और अनुभव पर ध्यान केंद्रित किया जाए।

बुरजेल ट्रेनिंग अकादमी की उपाध्यक्ष डॉ. ताहानी अल कदरी ने उल्लेख किया कि प्रतियोगिता जानबूझकर उन लोगों के लिए खुली है जिनके पास जरूरी नहीं कि स्वास्थ्य सेवा या आईटी में अनुभव हो। उनका लक्ष्य युवाओं को स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र को एक प्रणाली के दृष्टिकोण से देखने के लिए प्रेरित करना था। उन्होंने कहा कि 'हम लंबे समय से स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में हैं और लंबे समय से चीजों को अपने तरीके से कर रहे हैं।' इस प्रकार, प्रतियोगिता ने प्रतिभागियों को स्थापित प्रक्रियाओं, जिसमें रोगियों के लंबे समय तक इंतजार करना, कतार प्रबंधन, रोगी की पहचान और अस्पताल रोगियों की भावनाओं को कैसे समझते हैं और उनकी देखभाल करते हैं, पर सवाल उठाने के लिए प्रेरित किया।

फाइनलिस्टों में विभिन्न शैक्षणिक पृष्ठभूमि के छात्र थे, और प्रतिभागियों की आयु 20 से 28 वर्ष के बीच होनी चाहिए। अल कदरी ने उल्लेख किया कि कई मजबूत विचार रोगी के पथ पर केंद्रित थे, जिसमें प्रतीक्षा समय कम करना, अनुवर्ती कार्रवाई में सुधार और चिकित्सा रिकॉर्ड रखना शामिल था। एक परियोजना ने उनका ध्यान आकर्षित किया क्योंकि यह रोगी की बीमारी के कारण नहीं, बल्कि अस्पताल से उत्पन्न तनाव, संतुष्टि, असंतोष या निराशा जैसे रोगी की भावनाओं को मापने से संबंधित थी। उन्होंने एक ऐसे मरीज का उदाहरण दिया जिसे पहले सिरदर्द का निदान किया गया था, लेकिन बाद में मस्तिष्क ट्यूमर का पता चला। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि केवल उसे इसके बारे में संदेश भेजना पर्याप्त नहीं है; अस्पताल को इस बात पर विचार करना चाहिए कि निदान कैसे संप्रेषित किया जाता है, संभवतः एक सलाहकार और मनोवैज्ञानिक को शामिल करके, और कुछ मामलों में खबर देने से पहले परीक्षण दोहराना चाहिए। उनका मानना है कि यह दर्शाता है कि चिकित्सा एआई को केवल व्यक्तिगत कार्यों को स्वचालित करने के बजाय पूरे रोगी पथ पर विचार करना चाहिए।

अकादमी अगले साल फिर से प्रतियोगिता आयोजित करने और इसे अंतरराष्ट्रीय स्तर पर विस्तारित करने की योजना बना रही है, जिसका उद्देश्य बहुत अलग स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों और समस्याओं वाले देशों के छात्रों को आकर्षित करना है। अल कदरी ने कहा: 'हमें जानना होगा कि भारत क्या करता है? अफ्रीका क्या करता है? उत्तरी अमेरिका क्या करता है?' आप एक ऐसा विचार सोचेंगे जिसके बारे में आपने कभी नहीं सोचा होगा।