દવા શોધમાં AI ક્રાંતિ: કોડથી ઉપચાર સુધી

સદીઓથી, નવી દવાઓની શોધ એ એક ભગીરથ કાર્ય રહ્યું છે, જે આકસ્મિક શોધ, 엄청 ખર્ચ અને નિષ્ફળતાના આશ્ચર્યજનક દર દ્વારા વર્ગીકૃત થયેલ છે. એક આશાસ્પદ પૂર્વધારણાથી બજાર-મંજૂર દવા સુધીની સફર એ દાયકા-લાંબી મેરેથોન છે, જેમાં અબજો ડોલરનો ખર્ચ થાય છે, અને ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ દરમિયાન 90% થી વધુ ઉમેદવારો નિષ્ફળ જાય છે. પરંતુ આજે, આપણે એક નવા યુગની ટોચ પર ઊભા છીએ, જ્યાં આ કઠિન પ્રક્રિયાને આપણા સમયની સૌથી શક્તિશાળી તકનીકોમાંની એક: આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ દ્વારા મૂળભૂત રીતે ફરીથી આકાર આપવામાં આવી રહ્યો છે.

AI હવે વિજ્ઞાન સાહિત્ય પૂરતું સીમિત ભવિષ્યવાદી ખ્યાલ નથી. તે એક વ્યવહારુ અને શક્તિશાળી સાધન છે જે દવા શોધના પરંપરાગત અવરોધોને વ્યવસ્થિત રીતે તોડી રહ્યું છે. વિશાળ ડેટાસેટ્સ પર પ્રક્રિયા કરીને, માનવ આંખને અદ્રશ્ય પેટર્નને ઓળખીને, અને અકલ્પનીય ગતિ સાથે મોલેક્યુલર ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની આગાહી કરીને, AI માત્ર નવી સારવારો માટેની દોડને વેગ આપી રહ્યું નથી - તે દોડના નિયમોને જ બદલી રહ્યું છે. આ લેખ સમગ્ર દવા શોધ પાઇપલાઇન પર AI ની ઊંડી અસરની શોધ કરે છે, જેમાં નવીન રોગ લક્ષ્યોને ઓળખવાથી માંડીને બુદ્ધિશાળી ઉપચારની નવી પેઢીની ડિઝાઇન કરવા સુધીનો સમાવેશ થાય છે.

એક ભગીરથ કાર્ય: પરંપરાગત દવા શોધ પાઇપલાઇનને સમજવું

AI ની અસરના સ્તરને સમજવા માટે, આપણે પહેલા પરંપરાગત માર્ગની જટિલતાને સમજવી જોઈએ. પરંપરાગત દવા શોધ પ્રક્રિયા એ તબક્કાઓનો એક રેખીય, સંસાધન-સઘન ક્રમ છે:

• લક્ષ્યની ઓળખ અને માન્યતા: વૈજ્ઞાનિકોએ સૌપ્રથમ એક જૈવિક લક્ષ્ય—સામાન્ય રીતે પ્રોટીન અથવા જનીન—ઓળખવું જોઈએ જે રોગમાં સામેલ હોય. આમાં તેની ભૂમિકા સમજવા અને તેનુ નિયમન કરવાથી રોગનિવારક અસર થશે તે માન્ય કરવા માટે વર્ષોના સંશોધનનો સમાવેશ થાય છે.
• હિટની શોધ: સંશોધકો પછી લાખો રાસાયણિક સંયોજનો ધરાવતી વિશાળ લાઇબ્રેરીઓની તપાસ કરે છે, જેથી એક "હિટ"—એક અણુ જે લક્ષ્ય સાથે જોડાઈ શકે અને તેની પ્રવૃત્તિમાં ફેરફાર કરી શકે—શોધી શકાય. આ પ્રક્રિયા, જેને હાઇ-થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગ (HTS) તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે લાખો રેન્ડમ ચાવીઓથી ભરેલા વેરહાઉસમાં એક વિશિષ્ટ ચાવી શોધવા જેવી છે.
• લીડ ઓપ્ટિમાઇઝેશન: "હિટ" ભાગ્યે જ એક સંપૂર્ણ દવા હોય છે. તેને રાસાયણિક રીતે "લીડ" સંયોજનમાં રૂપાંતરિત કરવું આવશ્યક છે, તેની અસરકારકતા (શક્તિ) શ્રેષ્ઠ બનાવવી, તેની ઝેરી અસર ઘટાડવી, અને તે શરીરમાં યોગ્ય રીતે શોષાઈ અને પ્રક્રિયા કરી શકે તેની ખાતરી કરવી (ADMET ગુણધર્મો: શોષણ, વિતરણ, ચયાપચય, ઉત્સર્જન, અને ઝેરીતા). આ પ્રયત્ન અને ભૂલની એક કઠોર, પુનરાવર્તિત પ્રક્રિયા છે.
• પૂર્વ-ક્લિનિકલ અને ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ: ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ લીડ સંયોજન પ્રયોગશાળાઓ અને પ્રાણીઓમાં સખત પરીક્ષણમાંથી પસાર થાય છે (પૂર્વ-ક્લિનિકલ) અને પછી મલ્ટિ-ફેઝ માનવ ટ્રાયલ્સ (ક્લિનિકલ) માં પ્રવેશ કરે છે. આ અંતિમ, સૌથી મોંઘો તબક્કો છે જ્યાં મોટાભાગની દવાઓ અણધારી ઝેરી અસર અથવા અસરકારકતાના અભાવને કારણે નિષ્ફળ જાય છે.

આ સમગ્ર પાઇપલાઇનમાં 10-15 વર્ષ લાગી શકે છે અને $2.5 બિલિયનથી વધુનો ખર્ચ થઈ શકે છે. ઉચ્ચ જોખમ અને સફળતાની ઓછી સંભાવનાએ દુર્લભ રોગોને સંબોધવામાં અને અલ્ઝાઇમર અથવા કેન્સર જેવી જટિલ પરિસ્થિતિઓ માટે નવી સારવાર વિકસાવવામાં નોંધપાત્ર પડકારો ઉભા કર્યા છે.

AI નો પ્રવેશ: ફાર્માસ્યુટિકલ R&D માં એક પેરાડાઈમ શિફ્ટ

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, અને તેના ઉપક્ષેત્રો જેવા કે મશીન લર્નિંગ (ML) અને ડીપ લર્નિંગ (DL), ડેટા, આગાહી અને ઓટોમેશન પર આધારિત એક નવું પેરાડાઈમ રજૂ કરે છે. બ્રુટ-ફોર્સ સ્ક્રિનિંગ અને આકસ્મિક શોધ પર આધાર રાખવાને બદલે, AI-સંચાલિત પ્લેટફોર્મ હાલના જૈવિક, રાસાયણિક અને ક્લિનિકલ ડેટામાંથી શીખી શકે છે અને બુદ્ધિશાળી, લક્ષિત આગાહીઓ કરી શકે છે. અહીં AI પાઇપલાઇનના દરેક તબક્કામાં કેવી રીતે ક્રાંતિ લાવી રહ્યું છે તે દર્શાવ્યું છે.

૧. લક્ષ્ય ઓળખ અને માન્યતાને સુપરચાર્જ કરવું

પ્રથમ પગલું—યોગ્ય લક્ષ્ય પસંદ કરવું—સૌથી નિર્ણાયક છે. એક ખામીયુક્ત લક્ષ્યની પસંદગી શરૂઆતથી જ દવાના કાર્યક્રમને નિષ્ફળ બનાવી શકે છે. AI આ મૂળભૂત તબક્કાને ઘણી રીતે બદલી રહ્યું છે:

• સાહિત્ય અને ડેટા માઇનિંગ: AI એલ્ગોરિધમ્સ, ખાસ કરીને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) મોડેલ્સ, મિનિટોમાં લાખો વૈજ્ઞાનિક લેખો, પેટન્ટ્સ અને ક્લિનિકલ ટ્રાયલ ડેટાબેઝને સ્કેન અને સમજી શકે છે. તે માહિતીના જુદા જુદા ટુકડાઓને જોડીને નવા જનીન-રોગ સબંધો પ્રસ્તાવિત કરી શકે છે અથવા જૈવિક માર્ગો ઓળખી શકે છે જે માનવ સંશોધકોએ કદાચ ચૂકી ગયા હોય.
• જીનોમિક અને પ્રોટીઓમિક વિશ્લેષણ: 'ઓમિક્સ' ડેટા (જીનોમિક્સ, પ્રોટીઓમિક્સ, ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમિક્સ) ના વિસ્ફોટ સાથે, AI મોડેલ્સ આ વિશાળ ડેટાસેટ્સનું વિશ્લેષણ કરીને આનુવંશિક પરિવર્તનો અથવા પ્રોટીન અભિવ્યક્તિઓને નિર્ધારિત કરી શકે છે જે રોગ માટે કારણભૂત છે, આમ વધુ મજબૂત અને વ્યવહારુ લક્ષ્યોને ઓળખી શકાય છે.
• 'ડ્રગેબિલિટી'ની આગાહી: બધા લક્ષ્યો સમાન બનાવવામાં આવતા નથી. કેટલાક પ્રોટીનમાં એવી રચનાઓ હોય છે જે નાના-અણુ દવા માટે બંધનકર્તા બનવું મુશ્કેલ હોય છે. AI મોડેલ્સ પ્રોટીનની રચના અને ગુણધર્મોનું વિશ્લેષણ કરીને તેની "ડ્રગેબિલિટી" ની આગાહી કરી શકે છે, જે સંશોધકોને ઉચ્ચ સફળતાની સંભાવનાવાળા લક્ષ્યો પર તેમના પ્રયત્નો કેન્દ્રિત કરવામાં મદદ કરે છે.

બેનેવોલેન્ટ AI (યુકે) અને બર્ગ હેલ્થ (યુએસએ) જેવી વૈશ્વિક કંપનીઓ આ ક્ષેત્રમાં અગ્રણી છે, જે તેમના AI પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ બાયોમેડિકલ ડેટાને ચકાસવા અને નવીન રોગનિવારક પૂર્વધારણાઓ બનાવવા માટે કરે છે.

૨. હાઇ-થ્રુપુટથી હાઇ-ઇન્ટેલિજન્સ સ્ક્રિનિંગ સુધી

હાઇ-થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગ (HTS) નો બ્રુટ-ફોર્સ અભિગમ AI-સંચાલિત વર્ચ્યુઅલ સ્ક્રિનિંગ દ્વારા પૂરક બની રહ્યો છે અને કેટલાક કિસ્સાઓમાં તેને બદલી રહ્યો છે. લાખો સંયોજનોનું ભૌતિક રીતે પરીક્ષણ કરવાને બદલે, AI મોડેલ્સ લક્ષ્ય પ્રોટીન સાથે અણુની બંધનકર્તા એફિનિટીની કમ્પ્યુટેશનલ આગાહી કરી શકે છે.

જાણીતી મોલેક્યુલર ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓના વિશાળ ડેટાસેટ્સ પર તાલીમ પામેલા ડીપ લર્નિંગ મોડેલ્સ, સંભવિત દવા ઉમેદવારની રચનાનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે અને નોંધપાત્ર ચોકસાઈ સાથે તેની પ્રવૃત્તિની આગાહી કરી શકે છે. આ સંશોધકોને અબજો વર્ચ્યુઅલ સંયોજનોની તપાસ કરવા અને ભૌતિક પરીક્ષણ માટે ખૂબ નાના, વધુ આશાસ્પદ સમૂહને પ્રાથમિકતા આપવા દે છે, જેનાથી ઘણો સમય, સંસાધનો અને ખર્ચ બચે છે.

૩. ડી નોવો ડ્રગ ડિઝાઇન: જનરેટિવ AI વડે અણુઓની શોધ

કદાચ AI નો સૌથી ઉત્તેજક ઉપયોગ ડી નોવો ડ્રગ ડિઝાઇન છે - એટલે કે શરૂઆતથી તદ્દન નવા અણુઓ ડિઝાઇન કરવા. જનરેટિવ એડવર્સેરિયલ નેટવર્ક્સ (GANs) અથવા વેરિએશનલ ઓટોએનકોડર્સ (VAEs) જેવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને, જનરેટિવ AI ને ચોક્કસ ઇચ્છિત ગુણધર્મોના સમૂહ સાથે નવીન મોલેક્યુલર સ્ટ્રક્ચર્સ બનાવવા માટે સૂચના આપી શકાય છે.

કલ્પના કરો કે તમે AI ને કહો છો: "એક એવો અણુ ડિઝાઇન કરો જે લક્ષ્ય X સાથે મજબૂત રીતે જોડાય, ઓછી ઝેરી અસર ધરાવતો હોય, સરળતાથી સંશ્લેષિત કરી શકાય, અને બ્લડ-બ્રેન બેરિયરને પાર કરી શકે." AI પછી હજારો અનન્ય, વ્યવહારુ રાસાયણિક સ્ટ્રક્ચર્સ જનરેટ કરી શકે છે જે આ બહુ-પરિમાણીય મર્યાદાઓને પૂર્ણ કરે છે. આ ઘાસની ગંજીમાંથી સોય શોધવાથી પણ આગળ વધે છે; તે એક વિશિષ્ટ તાળા માટે સંપૂર્ણ ચાવી બનાવવા માટે AI ને પૂછવા જેવું છે.

હોંગકોંગ સ્થિત ઇન્સિલિકો મેડિસિન એ તેના જનરેટિવ AI પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરીને ઇડિયોપેથિક પલ્મોનરી ફાઇબ્રોસિસ (IPF) માટે એક નવું લક્ષ્ય ઓળખવા અને નવી દવા ડિઝાઇન કરવા માટે હેડલાઇન્સ બનાવી હતી, જેણે શોધથી તેના પ્રથમ માનવ ક્લિનિકલ ટ્રાયલ સુધી 30 મહિનાથી ઓછા સમયમાં પ્રગતિ કરી - જે ઉદ્યોગની સરેરાશનો એક નાનો અંશ છે.

૪. આલ્ફાફોલ્ડ સાથે પ્રોટીન ફોલ્ડિંગમાં ક્રાંતિ

દવાનું કાર્ય તેના પ્રોટીન લક્ષ્યની 3D રચના સાથે ગાઢ રીતે જોડાયેલું છે. દાયકાઓથી, પ્રોટીનની રચના નક્કી કરવી એ એક મુશ્કેલ અને ખર્ચાળ પ્રાયોગિક પ્રક્રિયા હતી. 2020 માં, ગૂગલના ડીપમાઇન્ડ એ આલ્ફાફોલ્ડનું અનાવરણ કર્યું, એક ડીપ લર્નિંગ સિસ્ટમ જે પ્રોટીનની 3D રચનાની તેના એમિનો એસિડ ક્રમ પરથી આશ્ચર્યજનક ચોકસાઈ સાથે આગાહી કરી શકે છે.

વૈશ્વિક વૈજ્ઞાનિક સમુદાયને જીવનના વૃક્ષમાંથી 200 મિલિયનથી વધુ પ્રોટીનની રચનાઓ મુક્તપણે ઉપલબ્ધ કરાવીને, આલ્ફાફોલ્ડે માળખાકીય જીવવિજ્ઞાનનું લોકશાહીકરણ કર્યું છે. વિશ્વમાં ગમે ત્યાંના સંશોધકો હવે અત્યંત સચોટ પ્રોટીન રચનાઓને ત્વરિતપણે ઍક્સેસ કરી શકે છે, જે રચના-આધારિત દવા ડિઝાઇન અને રોગની પદ્ધતિઓને સમજવાની પ્રક્રિયાને નાટકીય રીતે વેગ આપે છે.

૫. ભવિષ્યની આગાહી: ADMET અને લીડ ઓપ્ટિમાઇઝેશન

ઘણા આશાસ્પદ દવા ઉમેદવારો અંતિમ તબક્કાના ટ્રાયલ્સમાં અણધારી ઝેરી અસર અથવા નબળી ચયાપચય પ્રોફાઇલ્સને કારણે નિષ્ફળ જાય છે. AI એક પ્રારંભિક ચેતવણી પ્રણાલી પ્રદાન કરી રહ્યું છે. મશીન લર્નિંગ મોડેલોને ઐતિહાસિક ADMET ડેટા પર તાલીમ આપી શકાય છે જેથી આગાહી કરી શકાય કે નવો અણુ માનવ શરીરમાં ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ સુધી પહોંચે તે પહેલાં કેવી રીતે વર્તશે.

શરૂઆતમાં સંભવિત સમસ્યાઓને ફ્લેગ કરીને, આ આગાહી મોડેલો ઔષધીય રસાયણશાસ્ત્રીઓને વધુ બુદ્ધિપૂર્વક લીડ સંયોજનોને સંશોધિત અને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે આગળ વધતા ઉમેદવારોની ગુણવત્તામાં વધારો કરે છે અને ખર્ચાળ અંતિમ તબક્કાની નિષ્ફળતાઓની સંભાવના ઘટાડે છે.

૬. દવાને વ્યક્તિગત કરવી અને ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

AI ની અસર ક્લિનિકલ તબક્કામાં પણ વિસ્તરે છે. દર્દીના ડેટા—જેમાં જીનોમિક્સ, જીવનશૈલીના પરિબળો અને તબીબી છબીઓ શામેલ છે—નું વિશ્લેષણ કરીને, AI સૂક્ષ્મ બાયોમાર્કર્સને ઓળખી શકે છે જે આગાહી કરે છે કે વિવિધ દર્દી પેટાજૂથો સારવાર પર કેવી પ્રતિક્રિયા આપશે.

આ દર્દી સ્તરીકરણને સક્ષમ કરે છે: સ્માર્ટ ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ ડિઝાઇન કરવી જે દવાથી સૌથી વધુ લાભ થવાની સંભાવના ધરાવતા દર્દીઓની નોંધણી કરે છે. આ માત્ર ટ્રાયલની સફળતાની તકને જ વધારતું નથી પરંતુ વ્યક્તિગત દવાનો પાયાનો પથ્થર પણ છે, જે સુનિશ્ચિત કરે છે કે યોગ્ય સમયે યોગ્ય દર્દીને યોગ્ય દવા મળે.

આગામી પડકારો

અપાર સંભાવનાઓ હોવા છતાં, દવા શોધમાં AI નું એકીકરણ પડકારો વિનાનું નથી. આગળનો માર્ગ ઘણા મુખ્ય મુદ્દાઓ પર કાળજીપૂર્વક નેવિગેશનની જરૂર છે:

• ડેટા ગુણવત્તા અને ઍક્સેસ: AI મોડેલો તેટલા જ સારા હોય છે જેટલો સારો ડેટા જેના પર તેમને તાલીમ આપવામાં આવી હોય. 'કચરો અંદર, કચરો બહાર' નો સિદ્ધાંત લાગુ પડે છે. ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા, માનકીકૃત અને સુલભ બાયોમેડિકલ ડેટા નિર્ણાયક છે, પરંતુ તે ઘણીવાર માલિકીના ડેટાબેઝમાં અથવા અસંગઠિત ફોર્મેટમાં સિલોમાં હોય છે.
• 'બ્લેક બોક્સ' સમસ્યા: ઘણા જટિલ ડીપ લર્નિંગ મોડેલ્સ 'બ્લેક બોક્સ' હોઈ શકે છે, જેનો અર્થ છે કે તેમની નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયા સરળતાથી સમજી શકાતી નથી. દવા શોધ માટે, જ્યાં સલામતી અને ક્રિયાની પદ્ધતિ સર્વોપરી છે, AI મોડેલે ચોક્કસ આગાહી શા માટે કરી તે સમજવું નિર્ણાયક છે. વધુ સમજાવી શકાય તેવા AI (XAI) નો વિકાસ એ સંશોધનનું મુખ્ય ક્ષેત્ર છે.
• નિયમનકારી સ્વીકૃતિ: યુ.એસ. ફૂડ એન્ડ ડ્રગ એડમિનિસ્ટ્રેશન (FDA) અને યુરોપિયન મેડિસિન એજન્સી (EMA) જેવી વૈશ્વિક નિયમનકારી સંસ્થાઓ હજુ પણ AI નો ઉપયોગ કરીને શોધાયેલ અને ડિઝાઇન કરાયેલી દવાઓનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે માળખા વિકસાવી રહી છે. માન્યતા અને સબમિશન માટે સ્પષ્ટ માર્ગદર્શિકા સ્થાપિત કરવી વ્યાપક સ્વીકૃતિ માટે આવશ્યક છે.
• માનવ કુશળતા અને સહયોગ: AI એક સાધન છે, વૈજ્ઞાનિકોનો વિકલ્પ નથી. દવા શોધનું ભવિષ્ય AI પ્લેટફોર્મ અને જીવવિજ્ઞાનીઓ, રસાયણશાસ્ત્રીઓ, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને ચિકિત્સકોની આંતરશાખાકીય ટીમો વચ્ચેના સહયોગી સંબંધમાં રહેલું છે, જેઓ AI-જનરેટેડ પૂર્વધારણાઓને માન્ય કરી શકે છે અને સંશોધન પ્રક્રિયાને માર્ગદર્શન આપી શકે છે.

ભવિષ્ય સહયોગાત્મક છે: રોગ સામે માણસ અને મશીન

ફાર્માસ્યુટિકલ R&D માં AI નું એકીકરણ એક એવા ભવિષ્યનું નિર્માણ કરી રહ્યું છે જે એક સમયે અકલ્પનીય હતું. આપણે એક એવા વિશ્વ તરફ આગળ વધી રહ્યા છીએ જેમાં:

• ડિજિટલ બાયોલોજી: AI, પ્રયોગશાળાઓમાં રોબોટિક ઓટોમેશન સાથે મળીને, પૂર્વધારણા, ડિઝાઇન, પરીક્ષણ અને વિશ્લેષણના ઝડપી, બંધ-લૂપ ચક્રોને સક્ષમ કરશે, જે શોધની ગતિને મોટા પ્રમાણમાં વેગ આપશે.
• 'અનડ્રગેબલ'નો સામનો કરવો: ઘણા રોગો એવા પ્રોટીનને કારણે થાય છે જે પરંપરાગત પદ્ધતિઓથી 'અનડ્રગેબલ' માનવામાં આવતા હતા. વિશાળ રાસાયણિક જગ્યાઓનું અન્વેષણ કરવાની અને જટિલ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની આગાહી કરવાની AI ની ક્ષમતા આ પડકારરૂપ લક્ષ્યોનો સામનો કરવા માટે નવી શક્યતાઓ ખોલે છે.
• વૈશ્વિક આરોગ્ય કટોકટી માટે ઝડપી પ્રતિસાદ: AI ની ગતિ મહામારીમાં એક નિર્ણાયક સંપત્તિ બની શકે છે. નવા રોગાણુની રચનાનું ઝડપથી વિશ્લેષણ કરવાની, લક્ષ્યોને ઓળખવાની, અને સંભવિત ઉપચારાત્મક ડિઝાઇન કરવાની અથવા હાલની દવાઓનો પુનઃઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા પ્રતિભાવ સમયને નાટકીય રીતે ઘટાડી શકે છે.

નિષ્કર્ષ: દવા માટે એક નવો સૂર્યોદય

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ માત્ર એક વૃદ્ધિશીલ સુધારો નથી; તે એક વિક્ષેપકારક બળ છે જે દવા શોધની પ્લેબુકને મૂળભૂત રીતે ફરીથી લખી રહ્યું છે. ઐતિહાસિક રીતે તક અને બ્રુટ ફોર્સ દ્વારા વ્યાખ્યાયિત પ્રક્રિયાને ડેટા અને આગાહી દ્વારા સંચાલિત પ્રક્રિયામાં રૂપાંતરિત કરીને, AI દવાના વિકાસને વધુ ઝડપી, સસ્તું અને વધુ ચોક્કસ બનાવી રહ્યું છે.

કોડથી ઉપચાર સુધીની સફર હજી પણ જટિલ છે અને દરેક પગલે સખત વૈજ્ઞાનિક માન્યતાની જરૂર છે. જો કે, માનવ બુદ્ધિ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વચ્ચેનો સહયોગ એક નવા સૂર્યોદયને ચિહ્નિત કરે છે. તે રોગોના વિશાળ સ્પેક્ટ્રમ માટે નવીન ઉપચારો પહોંચાડવાનું, વ્યક્તિગત દર્દીઓ માટે સારવારને વ્યક્તિગત કરવાનું, અને આખરે સમગ્ર વિશ્વના લોકો માટે સ્વસ્થ ભવિષ્ય બનાવવાનું વચન ધરાવે છે.