स्वास्थ्य सेक्टर में AI क्यों जरूरी है? Pfizer, Anthropic और Longevity साइंटिस्ट्स मानते हैं अहम

Pfizer, Anthropic और प्रमुख longevity researchers मानते हैं कि AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) हेल्थकेयर को सबसे ज्यादा प्रभावित कर रहा है, चाहे वो molecule design हो, drug trials हो या aging research.

Biopharma, frontier model labs और academic medicine, तीनों ने AI-driven प्रगति की रिपोर्ट दी है। हालांकि, researchers का कहना है कि रेग्युलेशन, कंप्यूटर पावर और biological जटिलता अभी भी रफ्तार को सीमित कर रहे हैं।

Pfizer ने एक AI-डिज़ाइन की गई molecule की समीक्षा की

Pfizer के CEO Albert Bourla ने Bloomberg TV पर बताया कि उनकी कंपनी एक नए molecule की समीक्षा कर रही है, जिसे उनके scientists ने AI की मदद से generate किया है।

यह बयान Pfizer की घोषित strategy के अंदर ही है। कंपनी ने 2020 से अब तक PostEra को AI-डिज़ाइन small molecules और antibody-drug conjugate payloads के लिए $350 मिलियन तक का पेमेंट किया है।

जनवरी में, Pfizer ने Boltz biomolecular foundation model टीम के साथ strategic collaboration की घोषणा की, Open-source models को Pfizer के internal data पर refine करने के लिए।

Pfizer Ventures पहले भी longevity project VitaDAO को support कर चुका है, जो दिखाता है कि कंपनी AI-बेस्ड biology investments में interested है।

Anthropic ने Frontier Lead का दावा किया

Anthropic के invite-only financial services event, New York में, CEO Dario Amodei ने बताया कि Chinese AI labs, frontier US capabilities से करीब 6 से 12 महीनों पीछे हैं। वहीं, बाकी US labs, Anthropic से 1-3 महीने पीछे हैं।

यह event Claude Opus 4.7 की लॉन्चिंग और banks के लिए नए एआई agents के साथ हुआ, जिसमें एक खास financial-crime tool भी शामिल था जो FIS के साथ बनाया गया।

Amodei ने एक क्लोज़िंग पैचिंग विंडो पर भी ज़ोर दिया। उन्होंने कहा कि Anthropic का Mythos मॉडल अब तक अनजान रही हजारों सॉफ्टवेयर वल्नरबिलिटीज़ को उजागर कर चुका है।

इसके आधार पर, वह चेतावनी देते हैं कि सरकारों और बड़ी कंपनियों के पास चीनी मॉडल्स की बराबरी करने से पहले पैच करने के लिए लगभग छह से 12 महीने की विंडो है।

कंपनी का pre-IPO वैल्यूएशन अप्रैल में $1 ट्रिलियन के पार चला गया था, और Amodei ने ऑडियंस को बताया कि पहली तिमाही की रेवेन्यू सालाना आधार पर लगभग 80 गुना बढ़ी है।

लॉन्गिविटी रिसर्चर्स को दिख रहा है टर्निंग पॉइंट

बायोमेडिकल gerontologist Aubrey de Grey और immunology प्रोफेसर Derya Unutmaz ने नए BeInCrypto पॉडकास्ट में कहा कि अब AI एजिंग को रिवर्स करने का सबसे भरोसेमंद रास्ता बन गई है।

Unutmaz ने प्रेडिक्ट किया कि आने वाले 10 से 15 सालों में ज्यादातर बीमारियों का इलाज संभव हो जाएगा, जबकि de Grey ने अंदाजा लगाया कि 2030 के आखिर तक लॉन्गिविटी escape velocity तक पहुंचने की संभावना लगभग 50% है।

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Unutmaz ने इसी बातचीत में फिजिशियन प्रैक्टिस पर ज्यादा कड़ा रुख दिखाया।

हफ्ते की तीनों सिग्नल्स एक ही दिशा की ओर इशारा करती हैं। ड्रगमेकर्स, फ्रंटियर लैब्स और एकेडमिक रिसर्चर हेल्थकेयर के लिए AI को मेन एक्सेलरेटर मान रहे हैं, वहीं रेग्युलेटर्स, कंप्यूट सप्लाई और बायोलॉजिकल डेटा गैप्स सबसे बड़ी लिमिटेशन बने हुए हैं।

Bourla का molecule ट्रायल्स तक पहुंचता है या नहीं, Amodei का लैब-गैप क्लेम इंडिपेंडेंट बेंचमार्किंग में साबित होता है या नहीं, और लॉन्गिविटी फील्ड de Grey की mouse ब्रेकथ्रू देती है या नहीं—यह सब तय करेगा कि यह फील्ड इस दशक में कितनी तेज़ी से आगे बढ़ती है।

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