मेडिकल टेक्नोलॉजी सेक्टर (Medical Technology Sector) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और उन्नत कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म (Advanced Computing Platform) के एकीकरण से एक महत्वपूर्ण परिवर्तन से गुजर रहा है। कई अग्रणी कंपनियां स्वास्थ्य सेवा के विभिन्न पहलुओं में क्रांति लाने के लिए NVIDIA के AI कंप्यूटिंग क्षमताओं का लाभ उठा रही हैं, जिसमें रोबोटिक सर्जरी (Robotic Surgery) और स्वायत्त इमेजिंग (Autonomous Imaging) से लेकर ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (Brain-Computer Interfaces) और सर्जिकल रोबोटिक्स (Surgical Robotics) शामिल हैं। यह पैराडाइम शिफ्ट (Paradigm Shift) सटीकता, दक्षता और रोगी परिणामों को बढ़ाने का वादा करता है, जो चिकित्सा नवाचार के एक नए युग का मार्ग प्रशस्त करता है।
एआई-पावर्ड रोबोटिक्स के साथ सर्जिकल सटीकता बढ़ाना
रोबोटिक सर्जरी में अग्रणी Moon Surgical ने हाल ही में अपने ScoPilot सिस्टम के लिए FDA की मंजूरी हासिल की है, जो कंपनी के Maestro सिस्टम की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन की गई एक बुद्धिमान स्कोप नियंत्रण तकनीक है। ScoPilot सर्जनों को उन उपकरणों का उपयोग करके लैप्रोस्कोप (Laparoscope) को कमांड करने का अधिकार देता है जो वे पहले से ही पकड़े हुए हैं, जिससे उनके हाथ मुक्त हो जाते हैं और उपयोग में बेहतर आसानी, परिचालन दक्षता और एर्गोनॉमिक (Ergonomic) आराम को बढ़ावा मिलता है।
ScoPilot: लैप्रोस्कोपिक सर्जरी में एक छलांग
ScoPilot के केंद्र में NVIDIA Holoscan है, जो एक वास्तविक समय संवेदन प्लेटफॉर्म (Real-Time Sensing Platform) है जिसे ऑपरेटिंग रूम (Operating Room) के मांग वाले वातावरण के भीतर AI-संचालित अनुप्रयोगों के विकास और तैनाती को सुविधाजनक बनाने के लिए सावधानीपूर्वक इंजीनियर किया गया है। यह AI-पावर्ड सुविधा Maestro सिस्टम के साथ मूल रूप से एकीकृत है, जो पूरी प्रक्रिया के दौरान लगातार स्थिर और अनुकूलित सर्जिकल दृश्य सुनिश्चित करती है। लैप्रोस्कोप, जो Maestro सिस्टम से जटिल रूप से जुड़ा हुआ है, सर्जन के वांछित उपकरण टिप (Instrument Tip) के सटीक आंदोलनों का पालन करने के लिए बुद्धिमानी से निर्देशित होता है।
एम्बिएंट सेंसिंग और NVIDIA-एक्सलेरेटेड कंप्यूटिंग: एक सहक्रियात्मक दृष्टिकोण
सिस्टम की एम्बिएंट सेंसिंग (Ambient Sensing) क्षमताएं, NVIDIA-एक्सलेरेटेड कंप्यूटिंग (NVIDIA-Accelerated Computing) और AI एल्गोरिदम के साथ सामंजस्यपूर्ण रूप से युग्मित, मल्टीमॉडल सेंसिंग (Multimodal Sensing) और कीनेमेटिक्स (Kinematics) को शामिल करते हुए एक व्यापक सर्जिकल डेटासेट (Surgical Dataset) उत्पन्न करती हैं। यह समृद्ध डेटासेट अगली पीढ़ी की भौतिक AI क्षमताओं की नींव के रूप में कार्य करता है, जिसमें न केवल ऑपरेटिंग रूम के भीतर बल्कि पेरिऑपरेटिव वर्कफ़्लो (Perioperative Workflow) के व्यापक स्पेक्ट्रम में भी सर्जिकल देखभाल को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने की क्षमता है।
जीई हेल्थकेयर NVIDIA के साथ स्वायत्त इमेजिंग का बीड़ा उठा रहा है
जीई हेल्थकेयर ने स्वायत्त इमेजिंग में नवाचार का नेतृत्व करने के लिए NVIDIA के साथ अपने सहयोग का विस्तार किया है। यह साझेदारी स्वायत्त एक्स-रे तकनीक (Autonomous X-ray Technology) और अल्ट्रासाउंड (Ultrasound) में स्वायत्त अनुप्रयोगों के विकास पर केंद्रित है।
स्वायत्त एक्स-रे और अल्ट्रासाउंड का वादा
स्वायत्त एक्स-रे और अल्ट्रासाउंड मेडिकल छवियों को कैप्चर और विश्लेषण करने के लिए AI-सक्षम सॉफ़्टवेयर (AI-enabled Software) का लाभ उठाते हैं, जिससे तकनीशियनों और रेडियोलॉजिस्टों पर वर्कलोड (Workload) कम होता है। जीई हेल्थकेयर भौतिक AI अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किए गए NVIDIA के तीन विशेष कंप्यूटरों पर निर्मित NVIDIA के Isaac for Healthcare प्लेटफॉर्म का उपयोग करके AI-संचालित एक्स-रे और अल्ट्रासाउंड सिस्टम बनाने की योजना बना रहा है। इसमें रोबोटिक सिमुलेशन वर्कफ़्लो (Robotic Simulation Workflow) के लिए NVIDIA Omniverse शामिल है।
एक वर्चुअल वातावरण में प्रशिक्षण और परीक्षण
जीई हेल्थकेयर सिंथेटिक डेटा पीढ़ी (Synthetic Data Generation), भौतिकी-आधारित सेंसर सिमुलेशन (Physics-based Sensor Simulation), इमिटेशन लर्निंग (Imitation Learning) और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning) के लिए NVIDIA Cosmos प्लेटफॉर्म का उपयोग करके तैनाती से पहले एक वर्चुअल वातावरण के भीतर स्वायत्त उपकरणों को प्रशिक्षित, परीक्षण और परिष्कृत करने का इरादा रखता है। यह दृष्टिकोण एक सुरक्षित और नियंत्रित वातावरण में कठोर परीक्षण और अनुकूलन को सक्षम बनाता है।
दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना और रोगी संपर्क को बढ़ाना
सहयोग का प्रारंभिक फोकस स्वायत्त एक्स-रे सिस्टम पर है, विशेष रूप से NVIDIA Isaac for Healthcare और Jetson प्लेटफॉर्म के संभावित उपयोग पर। जीई हेल्थकेयर का लक्ष्य एक परीक्षा कक्ष में टेक्नोलॉजिस्ट द्वारा किए गए दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए Isaac का उपयोग करके विभिन्न परिदृश्यों को अनुकरण करना है। सहयोग मशीन-टू-पेशेंट इंटरैक्शन (Machine-to-Patient Interactions) के विकास का भी पता लगाएगा ताकि रोगियों को स्कैनिंग प्रक्रिया के माध्यम से स्वायत्त रूप से मार्गदर्शन किया जा सके।
सिंक्रोन संज्ञानात्मक एआई के साथ ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस को आगे बढ़ाता है
सिंक्रोन, ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) में विशेषज्ञता वाली एक कंपनी, चिरल बनाने के मिशन पर है, जो मानव अनुभूति के लिए एक नींव मॉडल है। यह पहल कॉग्निटिव एआई (Cognitive AI) के उद्भव को चिह्नित करती है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप है जिसे सीधे मानव तंत्रिका गतिविधि पर प्रशिक्षित किया जाता है। कंपनी बड़े पैमाने पर तंत्रिका डेटा को उन्नत NVIDIA AI-पावर्ड कंप्यूटिंग के साथ जोड़कर BCI तकनीक को पर्यवेक्षित शिक्षा (Supervised Learning) से स्व-पर्यवेक्षित शिक्षा (Self-Supervised Learning) में आगे बढ़ाने की योजना बना रही है।
NVIDIA Holoscan द्वारा संचालित मोटर इंफरेंस
मोटर इंफरेंस (Motor Inference), मस्तिष्क संकेतों से आंदोलन के इरादे को कम करने की प्रक्रिया, NVIDIA Holoscan द्वारा संचालित होगी। Holoscan ऑन-डिवाइस एज कंप्यूटेशन (On-Device Edge Computation) को बढ़ाता है, जिससे BCI में तेजी से और अधिक सटीक मोटर इंफरेंस सक्षम होता है। अगला महत्वपूर्ण कदम सिस्टम में पर्यावरण जागरूकता को एकीकृत करना है।
बढ़ी हुई सटीकता के लिए यथार्थवादी वातावरण का अनुकरण
NVIDIA के Omniverse प्लेटफॉर्म और Cosmos वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल समृद्ध लेबल वाले डेटासेट (Labeled Datasets) बनाने के लिए घरेलू वातावरण के भौतिकी-बद्ध, फोटोयथार्थवादी सिमुलेशन (Photorealistic Simulations) उत्पन्न करते हैं। ये डेटासेट मोटर हस्तक्षेप सटीकता, अनुकूलन क्षमता और फाइन-ट्यूनिंग (Fine-tuning) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं, जिससे BCI उपयोगकर्ता के इरादों को बेहतर ढंग से समझ और प्रतिक्रिया दे पाता है।
चिरल: रीयल-टाइम इरादे-से-क्रिया के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित मस्तिष्क मॉडल
सिंक्रोन और NVIDIA डि-आइडेंटिफाइड डेटा (Deidentified Data) का उपयोग करके चिरल को प्रशिक्षित करेंगे। एक पूर्व-प्रशिक्षित मस्तिष्क मॉडल के रूप में, चिरल को बड़े पैमाने पर तंत्रिका डेटा से मानव संज्ञान को निकालने के लिए डिज़ाइन किया जाएगा। जैसे-जैसे अधिक उपकरणों को तैनात किया जाता है और अधिक डेटा एकत्र किया जाता है, मॉडल में लगातार सुधार होगा, जिससे उच्च-आयामी इरादे अनुवाद (Intent Translation) सक्षम होंगे और एक स्व-सुधार, सामान्य-उद्देश्य संज्ञानात्मक एआई में विकसित होगा। यह संक्रमण केवल इरादे की पहचान को पार करता है, रीयल-टाइम इरादे-से-क्रिया क्षमताओं के लिए नींव रखता है।
विचार के साथ डिजिटल वातावरण को नियंत्रित करना
यह तकनीक उपयोगकर्ताओं को केवल अपने विचारों से डिजिटल वातावरण को नियंत्रित करने की अनुमति देती है, जो अधिक उन्नत, उच्च-आयामी इंटरैक्शन और AI सक्षम करने के लिए एक नींव स्थापित करती है। इस तकनीक के संभावित अनुप्रयोग विशाल हैं, जो पक्षाघात वाले व्यक्तियों की सहायता से लेकर मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन को बढ़ाने तक हैं।
Apple Vision Pro पर सिंक्रोन का AI-सक्षम BCI
सिंक्रोन ने GTC 2025 में प्रदर्शित किया कि NVIDIA Holoscan प्लेटफॉर्म द्वारा संचालित उसका AI-सक्षम BCI, Apple Vision Pro पर प्रदर्शित किया जा सकता है। इस प्रदर्शन ने सिंक्रोन की स्टेंटरोड डायरेक्ट थॉट-कंट्रोल तकनीक का उपयोग करके डिजिटल और भौतिक वातावरण को नियंत्रित करने की व्यक्तियों की क्षमता को प्रदर्शित किया।
मेडटेक कंपनियां NVIDIA की रोबोटिक्स विशेषज्ञता का उपयोग करती हैं
कई मेडटेक फर्म विभिन्न चिकित्सा अनुप्रयोगों के लिए स्वायत्त मोबाइल रोबोट (AMR), हथियार और मैनिपुलेटर (Manipulator) और ह्यूमनॉइड (Humanoid) जैसे AI रोबोटिक्स के विकास को तेज करने के उद्देश्य से NVIDIA की रोबोटिक्स विशेषज्ञता, विशेष रूप से Isaac for Healthcare प्लेटफॉर्म का लाभ उठा रही हैं।
नेप्च्यून मेडिकल NVIDIA के साथ GI रोबोटिक सिस्टम को आगे बढ़ाता है
नेप्च्यून मेडिकल अपने GI रोबोटिक सिस्टम को और आगे बढ़ाने के लिए NVIDIA के साथ अपने सहयोग का विस्तार कर रहा है। यह गहरा जुड़ाव भौतिक AI पर NVIDIA के फोकस के अनुरूप है, जो AI की एक परिवर्तनकारी लहर है जो स्वायत्त चिकित्सा उपकरणों को वास्तविक दुनिया के वातावरण में जटिल कार्यों को समझने, योजना बनाने और निष्पादित करने का अधिकार देती है। Isaac for Healthcare को एकीकृत करके, नेप्च्यून मेडिकल को एक उन्नत डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क (Digital Twin Framework) तक पहुंच प्राप्त होती है।
XCath एंडोवास्कुलर रोबोट के लिए डिजिटल ट्विन बनाता है
XCath अपने एंडोवास्कुलर रोबोट (Endovascular Robot), उपचार उपकरणों और मानव संवहनी प्रणाली (Human Vasculature) के व्यापक डिजिटल ट्विन बनाने के लिए Isaac for Healthcare का लाभ उठा रहा है। ऐसा करके, XCath भविष्य की रोबोटिक पीढ़ियों के लिए प्रोटोटाइप (Prototype) और परीक्षण चक्रों को तेज कर सकता है, सर्जनों और मेडिकल प्रशिक्षुओं के लिए वर्चुअल प्रशिक्षण वातावरण बना सकता है और रोगी-विशिष्ट प्रक्रियात्मक योजनाएं बना सकता है। यह दृष्टिकोण तेजी से नवाचार और बेहतर रोगी परिणामों को सक्षम बनाता है।
वर्चुअल इनसिशन अगली पीढ़ी के सर्जिकल रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म का पता लगाता है
वर्चुअल इनसिशन अगली पीढ़ी के सर्जिकल रोबोटिक्स प्लेटफॉर्म विकसित करने के लिए Isaac for Healthcare की खोज कर रहा है। रोबोटिक लर्निंग टूल (Robotic Learning Tools) के साथ एकीकृत डिजिटल ट्विन फ्रेमवर्क क्षमताएं वर्चुअल इनसिशन के डेवलपर्स (Developers) को सर्जिकल विवरण और शारीरिक प्रक्रियाओं को अनुकरण करने के लिए अत्यधिक यथार्थवादी वर्चुअल वातावरण बनाने में सक्षम करेंगी। यह नई सर्जिकल तकनीकों और प्रौद्योगिकियों के अधिक कुशल विकास और परीक्षण की अनुमति देगा।
NVIDIA की AI कंप्यूटिंग शक्ति का एकीकरण मेडटेक उद्योग में क्रांति ला रहा है। Moon Surgical, GE HealthCare, Synchron, Neptune Medical, XCath और Virtual Incision जैसी कंपनियां अभिनव समाधान विकसित करने में सबसे आगे हैं जो रोगी परिणामों में सुधार, सर्जिकल सटीकता को बढ़ाने और स्वास्थ्य सेवा वितरण को बदलने का वादा करते हैं।