नासा गहरे अंतरिक्ष में अंतरिक्षयात्रियों की देखभाल के लिए एआई चिकित्सा सहायक का परीक्षण करता है

NASA के शोधकर्ता एक AI क्लिनिकल सपोर्ट टूल का परीक्षण कर रहे हैं, जो अंतरिक्ष यात्रियों को लक्षणों का निदान करने और ऐसे मिशनों के दौरान देखभाल के कदम चुनने में मदद कर सकता है, जो वास्तविक समय चिकित्सा मार्गदर्शन के लिए पृथ्वी से बहुत दूर हैं।

इस प्रणाली को Crew Medical Officer Digital Assistant, या CMO-DA, कहा जाता है, और इसका उद्देश्य गहरे अंतरिक्ष मिशनों के लिए दलों को एक चिकित्सा-तर्क सहायता देना है। NASA ने CMO-DA को अभी तक अंतरिक्ष में नहीं भेजा है। इंजीनियर इसका परीक्षण पृथ्वी पर HPE Spaceborne Computer के एक ग्राउंड ट्विन के साथ कर रहे हैं, जो HPE और NASA द्वारा अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन से जुड़े उच्च-प्रदर्शन कार्यभारों के लिए उपयोग किया जाने वाला एज-कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म है।

समस्या दूरी की है। अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन पर सवार अंतरिक्ष यात्री फ़्लाइट सर्जनों से बात कर सकते हैं, और यदि कोई चिकित्सीय समस्या इसकी मांग करती है तो NASA दलों को वापस घर ला सकता है। NASA के Artemis कार्यक्रम के तहत यात्रा करने वाले दल, और बाद में मंगल की ओर बढ़ने वाले दल, एक अलग संचालन मॉडल का सामना करते हैं। मिशन नियंत्रण तत्काल परामर्श का आश्वासन नहीं दे सकता, और यदि तात्कालिक देखभाल की आवश्यकता हो तो वापसी यात्रा बहुत लंबी हो सकती है।

CMO-DA इस अंतर को मिशन हार्डवेयर पर AI इन्फ़रेंस चलाकर, क्लाउड सेवा पर निर्भर रहने के बजाय, भरने की कोशिश करता है। Red Hat कहता है कि यह परियोजना एक ऐसे proof of concept से आगे बढ़ी है, जिसे क्लाउड एक्सेस की आवश्यकता थी, और अब एक disconnected edge deployment बन गई है। अनुपालन, सुरक्षा और mission assurance टीमों के लिए यह आर्किटेक्चर महत्वपूर्ण है। संचार बाधित होने पर काम करना बंद कर देने वाला मेडिकल असिस्टेंट दलों के लिए एक नया failure mode पैदा करता है। बोर्ड पर चलने वाला टूल टीमों को एक ऐसा सिस्टम देता है जिसे वे लॉन्च से पहले परीक्षण, सत्यापन और सीमित कर सकते हैं।

Red Hat इस deployment के पीछे के open source टूल, RamaLama, का समर्थन करता है। यह परियोजना डेवलपर्स को container-based workflows के साथ AI मॉडलों को pull, run और serve करने में मदद करती है। CMO-DA में, RamaLama चिकित्सा-तर्क के लिए large language models और image review के लिए vision-language models चलाता है। यह संयोजन एक अंतरिक्ष यात्री को लक्षणों को पाठ में दर्ज करने और दृश्य साक्ष्य देने देता है, जैसे दाने, घाव या सूजन की तस्वीर।

यह डिज़ाइन infrastructure बोझ को भी कम करता है। अंतरिक्ष यान compute, storage, power या bandwidth को ढीले संसाधनों की तरह नहीं मान सकते। इंजीनियरों को medical AI को हार्डवेयर सीमाओं के भीतर फिट करना, repeatable output देना और network access के बिना काम करते रहना आवश्यक है। CMO-DA एक Spaceborne Computer twin पर चलता है, जो HPE Edgeline और ProLiant प्रणालियों से बना है, वही product families जिन्हें HPE स्टेशन कार्यक्रम के लिए उद्धृत करता है।

NASA को अभी भी यह साबित करना है कि यह assistant नई clinical risk पैदा किए बिना देखभाल को बेहतर बनाता है। एक model गलत diagnosis सुझा सकता है, किसी red flag को चूक सकता है, या ऐसा advice दे सकता है जो flight medical rules से टकराता हो। एक crew medical officer भी असामान्य constraints के तहत काम करता है: सीमित supplies, microgravity, mission stress और बगल में कोई emergency department नहीं। validation को इन परिस्थितियों के खिलाफ model की जांच करनी होगी, न कि सामान्य medical chat prompts के खिलाफ।

एक विश्वसनीय approval path के लिए NASA और उसके partners को model versions को लॉक करना, approved use cases का दस्तावेज़ीकरण करना, scenario tests चलाना और escalation rules परिभाषित करना होगा। दलों को स्पष्ट सीमाएँ चाहिए: वे symptoms जिन्हें टूल triage करने में मदद कर सकता है, वे मामले जिनमें flight surgeon review आवश्यक है, और वे निर्णय जिन्हें software नहीं ले सकता। engineers को audit logs की भी आवश्यकता होगी ताकि medical और mission teams test के बाद prompts, outputs और crew actions की समीक्षा कर सकें।

offline model data governance प्रश्न भी उठाता है। अंतरिक्ष यात्रियों का medical data privacy और operational sensitivity दोनों रखता है। एक disconnected deployment exposure कम कर सकता है, क्योंकि उपयोग के दौरान prompts और images को vehicle से बाहर जाने की आवश्यकता नहीं होती। फिर भी टीमों को retention, access, encryption, model update controls और postmission review के लिए policies चाहिए।

HPE का कहना है कि उसके Spaceborne Computer work का तीसरा station iteration हो चुका है और यह edge computing, AI और machine learning experiments को समर्थन देता है। यह इतिहास CMO-DA को एक standard lab server की तुलना में अधिक यथार्थवादी test bed देता है। जो hardware कक्षा में उड़ता है, उसे vibration, radiation exposure, thermal constraints और maintenance limits को संभालना होता है, जिन्हें enterprise data centers टाल देते हैं।

Red Hat का कहना है कि टीम भविष्य के CMO-DA iteration में Red Hat Enterprise Linux AI को एकीकृत करने की योजना बना रही है। यह कदम चिकित्सा सहायक को एक packaged enterprise AI stack के और करीब ले जाएगा, जिसमें model deployment और lifecycle management पर जोर होगा।

NASA नेतृत्व को अभी भी पृथ्वी-आधारित validation के बाद system का मूल्यांकन करना है। यदि एजेंसी परियोजना को आगे बढ़ाती है, तो CMO-DA गहरे अंतरिक्ष दलों के लिए एक व्यापक चिकित्सा autonomy plan का हिस्सा बन सकता है। अंतरिक्ष यात्री तब भी medical response के लिए प्रशिक्षण लेंगे और संभव होने पर पृथ्वी से परामर्श करेंगे। AI assistant उन्हें एक और साधन देगा, जब समय, दूरी और bandwidth दल को अपने दम पर छोड़ दें।