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अस्पताल में कुछ दिन रहकर मिर्गी के 13 मरीज़ों को अपने फ़ोन पर दौरे के अलर्ट मिले, और हर अलर्ट का जवाब उन्होंने “हाँ” या “नहीं” में दिया। दो-तिहाई से ज़्यादा अलर्ट का जवाब आया। एल्गोरिदम को इन्हीं छोटे जवाबों पर दोबारा सिखाया गया, और सिमुलेशन में उसके झूठे अलार्म करीब 80% घट गए। अनुभवी विशेषज्ञों के लेबल से इसमें सिर्फ़ 2% और जुड़ा। पर एक पेच है: असली दौरे नया संस्करण पुराने से बेहतर नहीं पकड़ पाया।
सभी प्रतिभागी पेन्सिल्वेनिया विश्वविद्यालय के अस्पताल की एपिलेप्सी मॉनिटरिंग यूनिट में भर्ती थे, और हर एक के पास अपने EEG से जुड़े AI सहायक वाला फ़ोन ऐप था। न्यूरोलॉजिस्ट ब्रायन लिट के समूह का यह काम 13 अक्टूबर 2026 को Nature Medicine में छपा । लेखक इसे प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट कहते हैं: नमूना बहुत छोटा है और सब कुछ अस्पताल की दीवारों के भीतर हुआ। प्लेटफ़ॉर्म लिट की प्रयोगशाला के बायोइंजीनियरिंग डॉक्टरेट छात्रों ज़ैक गोल्डब्लम और हाओअर शी ने बनाया।
वह वार्ड जहाँ सब दौरे का इंतज़ार करते हैं
ऐसी यूनिट में लोग इलाज के लिए नहीं, निगरानी में दौरा पड़वाने के लिए भर्ती होते हैं। मरीज़ कई दिन सिर पर इलेक्ट्रोड लगाए वीडियो निगरानी में रहता है, ताकि डॉक्टर दौरे को रिकॉर्डिंग में पकड़ सकें और देख सकें कि वह कहाँ से शुरू होता है। EEG, यानी इलेक्ट्रोएन्सेफ़ैलोग्राफ़ी, मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि दर्ज करती है, और दौरे के दौरान रेखा की लय ऐसे बदलती है कि अनुभवी डॉक्टर उसे तुरंत पहचान लेता है। खुले डेटासेट के विवरण के अनुसार ग्यारह प्रतिभागियों के इलेक्ट्रोड खोपड़ी पर थे और दो के मस्तिष्क के अंदर।
एक डिटेक्टर प्रोग्राम रिकॉर्डिंग पर नज़र रखता है। वह अक्सर बेवजह अलार्म बजा देता है, जैसे कोई सिर खुजलाए या नींद में करवट ले और हलचल से रेखा पर शोर आ जाए। हर ऐसे अलार्म पर नर्स को बुलाइए तो शाम तक कोई अलार्म पर यक़ीन नहीं करेगा।
आम तौर पर डॉक्टर और इंजीनियर ऐसे डिटेक्टर को किसी ख़ास व्यक्ति के हिसाब से ट्यून करते हैं, और इसमें आमने-सामने की प्रोग्रामिंग के महीने लग जाते हैं। लिट की टीम ने सुझाया कि उसी से पूछ लिया जाए जिसे पक्का पता है कि दौरा पड़ा या नहीं। दाँव दिखने से ज़्यादा ऊँचा है: WHO का अनुमान है कि सही निदान और इलाज मिले तो मिर्गी के 70% तक मरीज़ दौरों से मुक्त जी सकते हैं। दौरों का सटीक रिकॉर्ड उसी निदान की शुरुआत है।
महीनों की ट्यूनिंग की जगह तीन बटन
मुख्य खोज सबसे साधारण क्रिया में छिपी है। जब भी डिटेक्टर को संभावित दौरे का शक होता, फ़ोन पूछता: क्या यह सच में हुआ? मरीज़ “हाँ”, “नहीं” या “पक्का नहीं पता” में जवाब दे सकता था। MedicalXpress के मुताबिक़ मरीज़ों ने दो-तिहाई से ज़्यादा सवालों के जवाब दिए।
ये जवाब एल्गोरिदम के लिए संकेत बन गए, कुछ वैसे ही जैसे तस्वीरों के नीचे लिखे कैप्शन न्यूरल नेटवर्क को बिल्ली पहचानना सिखाते हैं। इन पर दोबारा सिखाने के बाद डिटेक्टर ने अस्पताल में रहने के दौरान करीब 80% कम फ़ालतू अलार्म दिए। यह आँकड़ा सिमुलेशन का है: टीम ने बाद में रिकॉर्डिंग दोबारा री-ट्रेन किए मॉडल से गुज़ारीं और गिना कि वह कितने अलार्म बजाता। इसलिए असली समय में सिस्टम कैसे चलेगा, यह सवाल अभी खुला है।
नया संस्करण ज़्यादा शांत हुआ, ज़्यादा तेज़ नहीं। उसने बेवजह शोर करना बंद कर दिया, पर असली दौरे उतने ही चूकता रहा जितने पहले चूकता था।
लोग अपने ही मस्तिष्क से क्या पूछते हैं
ऐप दोनों तरफ़ चलता है। मरीज़ सवाल टाइप करता है, और AI एजेंट जीवित EEG रिकॉर्डिंग के आधार पर जवाब देता है, कभी-कभी चार्ट के साथ। बातचीत के पीछे OpenAI के GPT-4o-mini का एक संस्करण था, जो एक निजी चैनल के ज़रिए जुड़ा था, जिसे अनुबंध के तहत मरीज़ का डेटा रखने या उस पर ट्रेनिंग करने की मनाही है। Medical Economics लिखता है कि दोनों दिशाओं का हर संदेश एक स्वचालित सुरक्षा जाँच से गुज़रता था।
ज़्यादातर बातचीत दौरों, नींद, मूड और ऊर्जा के बारे में थी। एक आम सवाल: क्या कल रात मुझे दौरा पड़ा? ज़्यादातर बात सिस्टम ने ही की, करीब 69% संदेश उसी के थे: अलर्ट, दिन में तीन बार के सर्वे और जवाब। सीधा जवाब करीब 2 सेकंड में आ जाता था, नर्स के कमरे तक पहुँचने से भी तेज़। जिस सवाल पर सिस्टम को EEG के रिकॉर्ड खंगालने पड़ते, जैसे “मैं कितना सोया?”, उसमें करीब 9 सेकंड लगते। तेरह में से पाँच ने ख़ुद पूछा कि क्या वे सिस्टम को घर ले जा सकते हैं। टीम का जवाब था कि अभी नहीं, पर काम उसी दिशा में बढ़ रहा है, गोल्डब्लम ने Medical Economics को दिए इंटरव्यू में याद किया। उपयोगिता प्रश्नावली केवल पाँच प्रतिभागियों ने भरी, और औसतन उन्होंने ऐप को 100 में से 83 अंक दिए।
// ट्रायल आँकड़ों में
चिकित्सा उपकरण चुप क्यों रहते हैं
लिट बात सीधी रखते हैं: मरीज़ अक्सर अपनी बीमारी के ऐसे पहलू समझते हैं जिन्हें सेंसर सीधे नहीं माप सकते। ये उनके शब्द यूनिवर्सिटी ऑफ़ पेन्सिल्वेनिया की घोषणा में हैं। इंसान को पता होता है कि दौरे से पहले वह ख़राब सोया था या गोली छूट गई थी। उपकरण को सिर्फ़ रेखा दिखती है।
उलटी दिशा का रास्ता भी लगभग नहीं है। अमेरिका में मिर्गी के लिए तीन इम्प्लांट वाले उपकरण मंज़ूर हैं: वेगस नर्व स्टिमुलेशन, रिस्पॉन्सिव न्यूरोस्टिमुलेशन (RNS) और डीप ब्रेन स्टिमुलेशन। लेखक लिखते हैं कि इनमें से कोई भी मरीज़ों के साथ असली समय में जानकारी साझा नहीं कर सकता। यानी इंसान अपने ही उपकरण से कुछ जान सकता है तो केवल डॉक्टर के ज़रिए। लिट सीधे कहते हैं: डेटा में इसके कई सुराग़ छिपे हैं कि व्यवहार सेहत को कैसे प्रभावित करता है, पर मरीज़ों के पास फ़िलहाल उन्हें उसी पल जानने का कोई तरीक़ा नहीं है, जैसा NIH उन्हें उद्धृत करता है ।
सिस्टम कैसे बना है
सिस्टम के तीन हिस्से हैं। सॉफ़्टवेयर EEG इलेक्ट्रोड से सिग्नल लगातार पकड़ता है। अमेरिकी चिकित्सा गोपनीयता नियमों का पालन करने वाला एक सुरक्षित क्लाउड वातावरण रिकॉर्डिंग का लगभग असली समय में विश्लेषण करता है। तीसरा हिस्सा स्मार्टफ़ोन ऐप है, जिसके ज़रिए मरीज़ AI एजेंट को संदेश भेजता है; एजेंट सवालों के जवाब देता है और अपनी ओर से सूचनाएँ भी भेजता है। प्रतिभागियों की रिकॉर्डिंग अन्य शोधकर्ताओं के लिए खुले तौर पर उपलब्ध हैं। काम को NIH के 56 लाख डॉलर के पायनियर अवॉर्ड से धन मिला है, और इसका शुरुआती संस्करण जनवरी 2026 में medRxiv पर प्रीप्रिंट के रूप में और भी साहसी शीर्षक से आया था: “An Implantable Device that Converses with Patients and Learns to Co-Manage Epilepsy”।
ट्रायल ने अभी क्या नहीं दिखाया
WHO के अनुसार दुनिया भर में करीब 5 करोड़ लोगों को मिर्गी है। इसलिए इस काम को इलाज की ख़बर समझ लेना लुभावना है। यह किसी और चीज़ के बारे में है। तेरह मरीज़ों ने एक अस्पताल में कुछ दिन स्टाफ़ की निगरानी में बिताए, और ट्रायल यह दिखाने के लिए बना ही नहीं था कि लोगों को कम दौरे पड़ेंगे या नहीं।
यह अगले आउटपेशेंट ट्रायल तय करेंगे, जिनमें कम चीरे वाले EEG और पहनने वाले सेंसर होंगे। वे वह गिनेंगे जो रोज़मर्रा में मायने रखता है: दौरे कितनी बार और कितने गंभीर पड़ते हैं, लोगों को कितनी बार एम्बुलेंस और अस्पताल जाना पड़ता है। उसके बाद लेखक ऐसे संवाद से पार्किंसन रोग के लिए डीप ब्रेन स्टिमुलेशन को अपने-आप ट्यून करना चाहते हैं। उनका मानना है कि यह पेसमेकर और इंसुलिन पंप वालों के भी काम आ सकता है। उन्हें उम्मीद है कि नियामक ऐसी प्रणालियों को चरणों में मंज़ूरी देंगे, शुरुआत उनसे जो केवल सलाह देती हैं और ख़ुद कोई फ़ैसला नहीं करतीं।
ऐसे उपकरण बरसों तक चुपचाप शरीर के बारे में डेटा जमा करते रहते हैं। इस ट्रायल में एक उपकरण ने अपने मालिक से पूछा कि क्या हो रहा है, और मालिक के जवाबों ने उसे ज़्यादा सटीक बना दिया।
