अनुसंधान एवं नवाचार

मरीज़ों के लिए डिजिटल ट्विन

मेडिकल नेटवर्क प्रा. लि. भारत में व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा को रूपांतरित करने के लिए डिजिटल ट्विन तकनीक में उन्नत अनुसंधान एवं विकास कर रही है। डिजिटल ट्विन किसी मरीज़ की एक गतिशील, वर्चुअल प्रतिकृति है जो वास्तविक समय के शारीरिक डेटा, चिकित्सा इतिहास, प्रयोगशाला जाँचों, डायग्नोस्टिक इमेजिंग, पहनने योग्य उपकरणों की जानकारी, जीनोमिक्स (जहाँ उपलब्ध हो), जीवनशैली मापदंडों और पर्यावरणीय प्रभावों को एकीकृत करके निरंतर उनकी स्वास्थ्य स्थिति को प्रतिबिंबित करती है।

कंपनी का दृष्टिकोण प्रत्येक मरीज़ का एक बुद्धिमान डिजिटल प्रतिनिधित्व बनाना है जो उनके पूरे जीवनकाल में विकसित होता रहे। यह वर्चुअल मॉडल चिकित्सकों को वास्तविक दुनिया में हस्तक्षेप लागू करने से पहले रोग की प्रगति का अनुकरण करने, उपचार विकल्पों का मूल्यांकन करने, स्वास्थ्य जोखिमों का पूर्वानुमान लगाने और नैदानिक निर्णयों को अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है।

हमारा डिजिटल ट्विन प्लेटफ़ॉर्म IoT-सक्षम चिकित्सा उपकरणों, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHR), टेलीमेडिसिन परामर्श, पैथोलॉजी रिपोर्ट, फार्मेसी रिकॉर्ड, AI-संचालित एनालिटिक्स और रिमोट पेशेंट मॉनिटरिंग सिस्टम से डेटा को एकीकृत करता है। उन्नत AI, मशीन लर्निंग और प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स लगातार मरीज़-विशिष्ट डेटा का विश्लेषण करके प्रारंभिक चेतावनी संकेतों की पहचान करेंगे, रोग की दिशा का पूर्वानुमान लगाएँगे और सटीक चिकित्सा का समर्थन करेंगे।

मेडिकल नेटवर्क प्रा. लि. का मानना है कि डिजिटल ट्विन तकनीक स्वास्थ्य सेवा का भविष्य है, जो ध्यान को प्रतिक्रियात्मक उपचार से सक्रिय, पूर्वानुमानित, निवारक और व्यक्तिगत देखभाल की ओर स्थानांतरित करती है — चिकित्सकों, अस्पतालों, सरकारों, शोधकर्ताओं और मरीज़ों को ऐसे बुद्धिमान निर्णय-सहायक उपकरण प्रदान करती है जो परिणामों में सुधार करते हैं और बड़े पैमाने पर स्वास्थ्य सेवा लागत को कम करते हैं।

क्रोनिक किडनी रोग की शुरुआती पहचान

क्रोनिक किडनी रोग (CKD) भारत में सबसे तेज़ी से बढ़ती सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौतियों में से एक बनकर उभरा है, विशेष रूप से ग्रामीण, आदिवासी और वंचित समुदायों में जहाँ नेफ्रोलॉजिस्ट, डायग्नोस्टिक सुविधाओं और नियमित स्वास्थ्य जाँच तक पहुँच सीमित है। कई क्षेत्रों में मरीज़ तब तक अनिदान रहते हैं जब तक रोग उन्नत अवस्था तक नहीं पहुँच जाता, जिससे उच्च रुग्णता, मृत्यु दर और भारी स्वास्थ्य सेवा लागत होती है।

मेडिकल नेटवर्क प्रा. लि. एक AI-संचालित बुद्धिमान CKD पूर्वानुमान एवं प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली विकसित करने के लिए उन्नत अनुसंधान कर रही है, जिसे अपरिवर्तनीय किडनी क्षति होने से पहले जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्लेटफ़ॉर्म बहु-मॉडल स्वास्थ्य डेटा — जिसमें मरीज़ की जनसांख्यिकी, चिकित्सा इतिहास, IoT-सक्षम उपकरणों से प्राप्त महत्वपूर्ण संकेत, पैथोलॉजी एवं बायोकेमिस्ट्री रिपोर्ट, रेडियोलॉजी निष्कर्ष, दवा इतिहास, आहार पैटर्न, जीवनशैली कारक और सामुदायिक स्वास्थ्य संकेतक शामिल हैं — को एकीकृत करके प्रत्येक व्यक्ति के लिए एक व्यापक जोखिम प्रोफ़ाइल बनाता है।

अत्याधुनिक AI, मशीन लर्निंग और नैदानिक निर्णय-सहायक एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, यह प्लेटफ़ॉर्म लगातार रोग जोखिम का मूल्यांकन करता है, सूक्ष्म नैदानिक पैटर्न का पता लगाता है और व्यक्तिगत जोखिम स्कोर एवं प्रारंभिक अलर्ट उत्पन्न करता है। इसका उद्देश्य अग्रिम पंक्ति के स्वास्थ्य कर्मियों, प्राथमिक देखभाल चिकित्सकों, टेलीमेडिसिन प्रदाताओं और विशेषज्ञों को CKD की पहचान उसकी सबसे प्रारंभिक और सबसे उपचार-योग्य अवस्था में करने में सहायता करना है।

यह अनुसंधान गाँवों, हेल्थ एंड वेलनेस सेंटर, PHC, मोबाइल मेडिकल यूनिट और टेलीमेडिसिन नेटवर्क के लिए उपयुक्त एक सहज, बहुभाषी इंटरफ़ेस प्रदान करने पर भी केंद्रित है। दीर्घकालिक दृष्टिकोण एक स्केलेबल जनसंख्या स्वास्थ्य प्लेटफ़ॉर्म है जो प्रारंभिक जाँच, समय पर रेफ़रल, व्यक्तिगत अनुशंसाएँ, दीर्घकालिक निगरानी और सामुदायिक स्तर पर रोग निगरानी के लिए हो।

AI, कनेक्टेड IoT उपकरणों, एकीकृत डायग्नोस्टिक्स और वास्तविक-दुनिया स्वास्थ्य डेटा का लाभ उठाकर, कंपनी का लक्ष्य पहले निदान को सक्षम करना, नैदानिक परिणामों में सुधार करना और भारत के हर समुदाय तक उच्च गुणवत्ता वाली निवारक किडनी देखभाल पहुँचाना है।

किफ़ायती स्तन कैंसर स्क्रीनिंग

स्तन कैंसर भारत में महिलाओं को प्रभावित करने वाले सबसे आम कैंसरों में से एक है और कैंसर-संबंधी मृत्यु का एक प्रमुख कारण बना हुआ है। सीमित जागरूकता, अपर्याप्त स्क्रीनिंग बुनियादी ढाँचे और मैमोग्राफी जैसी पारंपरिक डायग्नोस्टिक तकनीकों की उच्च लागत के कारण — विशेष रूप से ग्रामीण, आदिवासी और वंचित क्षेत्रों में — मामलों का एक बड़ा हिस्सा उन्नत अवस्था में निदान किया जाता है। प्रारंभिक पहचान महत्वपूर्ण है, क्योंकि प्रारंभिक अवस्था में निदान किए गए स्तन कैंसर के उपचार परिणाम और जीवित रहने की दर काफ़ी बेहतर होती है।

मेडिकल नेटवर्क प्रा. लि. संसाधन-सीमित परिवेशों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन की गई एक किफ़ायती, AI-सक्षम स्तन कैंसर स्क्रीनिंग प्रणाली बनाने के लिए उन्नत R&D कर रही है। इसका उद्देश्य एक पोर्टेबल, गैर-आक्रामक और लागत-प्रभावी स्क्रीनिंग समाधान विकसित करना है जिसे प्राथमिक स्वास्थ्य केंद्रों, मोबाइल मेडिकल यूनिट, सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यक्रमों और टेलीमेडिसिन नेटवर्क में तैनात किया जा सके।

यह अनुसंधान कई भौतिक-तरंग मॉडैलिटी पर आधारित उन्नत सेंसिंग तकनीकों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के साथ एकीकृत करने पर केंद्रित है, ताकि स्क्रीनिंग सटीकता में सुधार हो और स्वास्थ्य पेशेवरों को प्रारंभिक अवस्था में संदिग्ध असामान्यताओं की पहचान करने में सहायता मिले। AI प्लेटफ़ॉर्म नैदानिक जानकारी, मरीज़ इतिहास, लक्षणों, जनसांख्यिकीय कारकों और अन्य डायग्नोस्टिक इनपुट के साथ संकेतों का विश्लेषण करके जोखिम मूल्यांकन और नैदानिक निर्णय-निर्माण का समर्थन करता है।

दीर्घकालिक दृष्टिकोण उन महिलाओं के लिए व्यापक, किफ़ायती स्तन कैंसर स्क्रीनिंग को सक्षम करना है जिनकी वर्तमान में पारंपरिक डायग्नोस्टिक सुविधाओं तक सीमित पहुँच है — ऐसे व्यक्तियों की पहचान करना जिन्हें आगे मूल्यांकन की आवश्यकता हो सकती है, समय पर रेफ़रल को सुविधाजनक बनाना और भारत के ग्रामीण एवं वंचित समुदायों में प्रारंभिक नैदानिक हस्तक्षेप तक पहुँच में सुधार करना।

बुद्धिमान कुपोषण आकलन प्रणाली

कुपोषण भारत में बच्चों को प्रभावित करने वाली सबसे महत्वपूर्ण सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौतियों में से एक बना हुआ है, विशेष रूप से ग्रामीण, आदिवासी और वंचित समुदायों में। बड़े पैमाने पर पोषण स्क्रीनिंग कार्यक्रमों में अक्सर मिड-अपर आर्म सर्कमफ़्रेंस (MUAC), ऊँचाई, वज़न, आयु सत्यापन और कई स्वास्थ्य मापदंडों की मैन्युअल माप की आवश्यकता होती है। ये प्रक्रियाएँ समय लेने वाली, मानवीय त्रुटि की संभावना वाली और हज़ारों बच्चों को शामिल करने वाले सामुदायिक स्क्रीनिंग अभियानों के दौरान कुशलतापूर्वक लागू करने में कठिन होती हैं।

मेडिकल नेटवर्क प्रा. लि. एक AI-संचालित बुद्धिमान कुपोषण आकलन प्रणाली विकसित करने के लिए उन्नत अनुसंधान कर रही है जो बच्चों के विकास आकलन और पोषण जोखिम मूल्यांकन को स्वचालित करती है। प्रस्तावित प्रणाली AI को डिजिटल माप तकनीकों, कंप्यूटर विज़न, मोबाइल एप्लिकेशन, IoT-सक्षम उपकरणों और बाल स्वास्थ्य डेटा के साथ एकीकृत करके प्रमुख मानवमिति एवं नैदानिक मापदंडों — जिनमें MUAC, ऊँचाई, वज़न, आयु, विकास संकेतक, आहार इतिहास और नैदानिक लक्षण शामिल हैं — के संग्रह और विश्लेषण को स्वचालित करती है।

इस समाधान का उद्देश्य आँगनवाड़ी कार्यकर्ताओं, आशा, ANM, स्कूल स्वास्थ्य टीमों, NGO और सरकारी स्वास्थ्य कार्यक्रमों के उपयोग के लिए एक बहुभाषी, उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस प्रदान करना है। मैन्युअल माप और कागज़-आधारित रिकॉर्ड पर निर्भरता को कम करके, यह प्लेटफ़ॉर्म स्क्रीनिंग दक्षता, निरंतरता और डेटा गुणवत्ता में सुधार करने के साथ-साथ वास्तविक-समय रिपोर्टिंग और जनसंख्या-स्तर पोषण निगरानी को सक्षम करना चाहता है।

मेडिकल नेटवर्क प्रा. लि. इस तकनीक को एक स्केलेबल डिजिटल स्वास्थ्य समाधान के रूप में देखती है जो बाल पोषण कार्यक्रमों को मज़बूत कर सकती है, जोखिम वाले बच्चों की प्रारंभिक पहचान को सुविधाजनक बना सकती है और भारत भर में साक्ष्य-आधारित सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों का समर्थन कर सकती है।

AI-संचालित फंडस कैमरा

मेडिकल नेटवर्क प्रा. लि. नवीन ऑप्टिकल इमेजिंग और कम्प्यूटेशनल इमेजिंग तकनीकों का उपयोग करते हुए एक किफ़ायती AI-संचालित रेटिनल एवं नेत्र इमेजिंग कैमरा विकसित करने के लिए उन्नत अनुसंधान कर रही है। लक्ष्य एक पोर्टेबल, उच्च-सटीक और कम-लागत वाला उपकरण बनाना है जो रेटिनल एवं नेत्र रोगों की प्रारंभिक जाँच का समर्थन करने में सक्षम हो, विशेष रूप से ग्रामीण और वंचित समुदायों में।

उन्नत इमेजिंग तकनीक को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ मिलाकर, यह प्रणाली स्वास्थ्य पेशेवरों को ऐसे व्यक्तियों की पहचान करने में सहायता करना चाहती है जिन्हें आगे नेत्र मूल्यांकन की आवश्यकता हो सकती है — भारत भर में समय पर नेत्र देखभाल तक पहुँच में सुधार और रोकथाम योग्य दृष्टि हानि को कम करना।

स्वास्थ्य सेवा वहाँ, जहाँ लोग रहते हैं

अनुसंधान तभी मायने रखता है, जब वह पहुँचे। यह तकनीक उन्हीं जगहों के लिए बनी है, जहाँ तक पारंपरिक स्वास्थ्य सेवा सबसे बाद में पहुँचती है: गाँव, हेल्थ एंड वेलनेस सेंटर, PHC, मोबाइल मेडिकल यूनिट, सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यक्रम, खनन प्रभावित इलाके और दूसरी वंचित जगहें।

टेलीमेडिसिन कियोस्क, ई-क्लिनिक और मोबाइल हेल्थकेयर मॉडल के ज़रिये नेटवर्क उन समुदायों को डॉक्टरों, जाँच और डिजिटल स्वास्थ्य ढाँचे से जोड़ता है — लंबा सफ़र माँगे बिना।

इसी से यह एक ऐसा मॉडल बनता है, जिस पर दूसरे भी खड़े हो सकते हैं: सरकारी विभाग, अस्पताल, CSR कार्यक्रम, NGO, सार्वजनिक क्षेत्र के संगठन और स्वास्थ्य संस्थाएँ।