जब भी कोई दवा खरीदी जाती है या लैब टेस्ट का बिल बनाया जाता है, तो मेडिकल क्लेम के विशाल रिकॉर्ड में एक नई प्रविष्टि जुड़ जाती है। लंबे समय तक इन रिकॉर्ड्स को केवल प्रशासनिक कार्यों और भुगतान के लिए ही उपयोगी माना जाता था और चिकित्सा शोध के लिहाज से इन्हें 'प्रशासनिक शोर' समझकर नजरअंदाज किया गया। हालांकि, अब एक नया 'फाउंडेशन मॉडल' विकसित किया गया है, जिसे सीधे इन क्लेम डेटा के अनुक्रमों पर प्रशिक्षित किया गया है। यह मॉडल बीमारियों के होने का सटीक पूर्वानुमान लगाने और क्लिनिकल ट्रायल के परिणामों का अनुकरण करने में उल्लेखनीय दक्षता दिखा रहा है।
यह आधुनिक मॉडल प्रत्येक मरीज के चिकित्सा इतिहास को एक समयबद्ध क्रम के रूप में देखता है, जिसमें निदान, चिकित्सा प्रक्रियाएं, दवाएं और अस्पताल जाने के प्रकार जैसे मानकीकृत कोड शामिल होते हैं। जिस तरह भाषा मॉडल वाक्यों और शब्दों को प्रोसेस करते हैं, उसी तरह यह मॉडल लाखों मरीजों के डेटा के बीच सांख्यिकीय संबंधों को समझता है। इसके माध्यम से यह हृदय गति रुकने (हार्ट फेलियर), किडनी की पुरानी बीमारी या कुछ विशेष प्रकार के कैंसर जैसी गंभीर स्थितियों के संकेतों को उनके वास्तविक लक्षण दिखने से कई साल पहले ही पहचान सकता है। चूंकि क्लेम डेटा पहले से ही मानकीकृत होता है और जनसंख्या के स्तर पर एकत्र किया जाता है, इसलिए यह दृष्टिकोण इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHR) में आने वाली डेटा विखंडन और गोपनीयता जैसी बाधाओं को प्रभावी ढंग से पार करता है।
प्रारंभिक परिणामों से संकेत मिलता है कि यह मॉडल विभिन्न उपचार पथों के तहत होने वाले संभावित परिणामों का अनुकरण (सिमुलेशन) भी कर सकता है। यह बिना किसी नए प्रतिभागी को भर्ती किए या वास्तविक हस्तक्षेप किए ही क्लिनिकल ट्रायल की नकल करने की क्षमता प्रदान करता है। यह तकनीक इसलिए अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि पारंपरिक ट्रायल अक्सर बहुत धीमे, महंगे और वास्तविक दुनिया के उन मरीजों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं जो एक साथ कई बीमारियों से जूझ रहे होते हैं। क्लेम डेटा से प्राप्त अवलोकन संबंधी अनुमान अधिक तेजी से और व्यापक समूहों के लिए परिणाम प्रदान कर सकते हैं, हालांकि शोधकर्ता आगाह करते हैं कि बिलिंग-आधारित कोडिंग और कुछ अज्ञात कारकों के कारण इसकी निश्चितता में अभी भी कुछ सीमाएं हैं।
दैनिक जीवन में इस तकनीक के व्यावहारिक और नैतिक प्रभाव बहुत गहरे हो सकते हैं। बीमा कंपनियां या स्वास्थ्य प्रणालियां इन भविष्यवाणियों का उपयोग व्यक्तियों को शुरुआती जांच या निवारक स्वास्थ्य कार्यक्रमों के लिए चिन्हित करने हेतु कर सकती हैं। लेकिन इसके साथ ही, यही डेटा स्कोर किसी भी लक्षण के प्रकट होने से पहले ही बीमा कवरेज के फैसलों या प्रीमियम की गणना को प्रभावित कर सकता है। क्लेम डेटा न केवल जीव विज्ञान को दर्शाता है, बल्कि यह स्वास्थ्य सेवाओं तक पहुंच, कोडिंग प्रथाओं और वित्तीय प्रोत्साहनों को भी प्रतिबिंबित करता है। ऐसे में इन पर प्रशिक्षित मॉडल उन मौजूदा असमानताओं को और अधिक बढ़ा सकते हैं कि किसे निदान और उपचार मिलता है।
इस पूरी प्रक्रिया को एक व्यक्तिगत डायरी और चेकबुक रजिस्टर के बीच के अंतर से समझा जा सकता है। एक डायरी यह बता सकती है कि किसी व्यक्ति ने कैसा महसूस किया, जबकि चेकबुक रजिस्टर केवल यह दिखाता है कि उन्होंने कब और किस चीज के लिए भुगतान किया। फिर भी, रजिस्टर के पैटर्न—जैसे बार-बार विशेषज्ञ डॉक्टरों के पास जाना या नियमित प्रक्रियाओं के बाद आपातकालीन दावों का बढ़ना—ऐसी स्वास्थ्य प्रवृत्तियों को उजागर कर सकते हैं जो डायरी में दर्ज होने से छूट सकती हैं। यह फाउंडेशन मॉडल बड़े पैमाने पर इसी 'चेकबुक' को पढ़ता है और प्रशासनिक डेटा को भविष्यवाणियों में बदल देता है। जहां दवा कंपनियां इसे तेजी से शोध और बाजार निगरानी के अवसर के रूप में देखती हैं, वहीं नियामकों के सामने यह तय करने की कठिन चुनौती है कि यह डेटा चिकित्सा निर्णयों के लिए कितना विश्वसनीय है।
मरीजों को अक्सर यह जानकारी नहीं होती कि उनके क्लेम डेटा का उपयोग इस तरह से किया जा रहा है और एक बार भविष्यवाणियां होने के बाद उनके पास सुधार के सीमित विकल्प होते हैं। इस मॉडल की सबसे बड़ी ताकत इसकी मौजूदा प्रणालियों के साथ काम करने की क्षमता है, लेकिन यही इसकी निगरानी को और अधिक कठिन बना देती है क्योंकि डेटा शोध सहमति के बिना एकत्र किया जाता है। अंततः, सबसे बड़ा सवाल यह नहीं है कि क्या ये भविष्यवाणियां तकनीकी रूप से संभव हैं, बल्कि यह है कि क्या संस्थान इनका उपयोग समय पर देखभाल प्रदान करने के लिए करेंगे या व्यक्तिगत स्वायत्तता की कीमत पर संसाधनों और जोखिमों का अधिक कुशलता से प्रबंधन करने के लिए करेंगे।
