पर्यावरणीय क्षरण 21वीं सदी में खराब स्वास्थ्य के सबसे शक्तिशाली और रोकथाम योग्य कारकों में से एक के रूप में उभरा है। वायु प्रदूषण, असुरक्षित पानी, विषाक्त अपशिष्ट जोखिम और जलवायु-प्रेरित गर्मी तनाव अब परिधीय पारिस्थितिक चिंताएं नहीं हैं; वे केंद्रीय सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौतियाँ हैं। वैश्विक बीमारियों, चोटों और जोखिम कारकों के अध्ययन 2019 के डेटा का उपयोग करके एक अनुमान, प्रकाशित में द लैंसेट प्लैनेटरी हेल्थ 2022 में, पाया गया कि प्रदूषण प्रति वर्ष लगभग 9 मिलियन मौतों के लिए जिम्मेदार है, जो दुनिया भर में छह में से एक मौत के बराबर है। अकेले वायु प्रदूषण के कारण विश्व स्तर पर हर साल 6·5 मिलियन से अधिक मौतें होती हैं, और यह संख्या बढ़ती जा रही है। भारत, अपनी घनी आबादी और असमान पर्यावरणीय प्रशासन के साथ, इस बोझ का अनुपातहीन हिस्सा वहन करता है।
इस पृष्ठभूमि में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को पर्यावरणीय स्वास्थ्य प्रणालियों को मजबूत करने के लिए एक उपकरण के रूप में तेजी से तैनात किया जा रहा है – जो वास्तविक समय की निगरानी, प्रारंभिक बीमारी की भविष्यवाणी और पर्यावरणीय अन्याय की बारीक मैपिंग को सक्षम बनाता है। फिर भी, जबकि एआई प्रतिक्रियाशील से पूर्वानुमानित शासन में बदलाव का वादा करता है, यह निगरानी, पूर्वाग्रह और जवाबदेही से संबंधित गंभीर नैतिक चिंताओं को भी उठाता है। केंद्रीय नीति का सवाल यह नहीं है कि एआई का उपयोग किया जाना चाहिए, बल्कि यह है कि इसे कैसे नियंत्रित किया जाना चाहिए।
इंडियाएआई मिशन
इस परिवर्तन के केंद्र में IndiaAI मिशन है, जिसे मार्च 2024 में ₹10,372 करोड़ के परिव्यय के साथ भारत सरकार द्वारा अनुमोदित किया गया था। मिशन एक मजबूत राष्ट्रीय एआई पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करना चाहता है – डेटा तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाना, स्वदेशी क्षमता को मजबूत करना और सुरक्षित और विश्वसनीय एआई के लिए सुरक्षा उपायों को शामिल करना। इसके सात रणनीतिक स्तंभों में गणना क्षमता का विस्तार (10,000 से अधिक जीपीयू तैनात किए जाने के साथ), खुले और उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट का निर्माण, मूलभूत मॉडल का विकास, स्टार्टअप वित्तपोषण, कौशल वृद्धि और जिम्मेदार एआई के लिए शासन ढांचे शामिल हैं।
पारंपरिक पर्यावरण विनियमन काफी हद तक प्रतिक्रियाशील रहता है: कानूनी सीमाओं का उल्लंघन होने के बाद प्रदूषण को मापा जाता है, और बीमारी का बोझ बढ़ने पर स्वास्थ्य प्रणालियाँ प्रतिक्रिया देती हैं। एआई प्रत्याशित जोखिम मूल्यांकन को सक्षम करके इस मॉडल को मौलिक रूप से बदल देता है।
में प्रकाशित शोध वैज्ञानिक रिपोर्ट (2024), दर्शाता है कि उपग्रह इमेजरी, ग्राउंड सेंसर, मौसम संबंधी डेटा, यातायात घनत्व और औद्योगिक उत्सर्जन को एकीकृत करने वाले मशीन-लर्निंग मॉडल दिल्ली, चेन्नई, कोलकाता और हैदराबाद जैसे भारतीय शहरों में पीएम₂.₅ और नाइट्रोजन डाइऑक्साइड के लिए 89% से 98% तक की भविष्यवाणी सटीकता के साथ वायु गुणवत्ता का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। ये मॉडल पारंपरिक प्रतिगमन-आधारित दृष्टिकोणों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं और अधिकारियों को कुछ दिन पहले ही प्रदूषण बढ़ने का अनुमान लगाने की अनुमति देते हैं।
इस तरह के पूर्वानुमान की सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रासंगिकता स्पष्ट है। शिकागो विश्वविद्यालय में ऊर्जा नीति संस्थान द्वारा विकसित वायु गुणवत्ता जीवन सूचकांक (AQLI) 2023 के अनुसार, वायु प्रदूषण औसत जीवन प्रत्याशा कम कर देता है भारत में 3.5 वर्ष तक। इसलिए, एआई-सक्षम वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान न केवल तकनीकी नवाचार का प्रतिनिधित्व करता है, बल्कि एक महत्वपूर्ण निवारक स्वास्थ्य हस्तक्षेप का भी प्रतिनिधित्व करता है।
रोग की भविष्यवाणी
पर्यावरणीय जोखिम और बीमारी का आपस में गहरा संबंध है। हीटवेव हृदय संबंधी मृत्यु दर को बढ़ाती है, प्रदूषित हवा श्वसन संबंधी बीमारियों को बढ़ाती है, और दूषित पानी गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल और गुर्दे की बीमारियों को बढ़ाता है। एआई सिस्टम बड़े डेटासेट में ऐसे बहु-तथ्यात्मक संबंधों का विश्लेषण करने के लिए विशिष्ट रूप से उपयुक्त हैं।
एक हालिया संश्लेषण प्रकाशित पत्रिका में एमगणित (2025) एमडीपीआई द्वारापता चलता है कि एआई-सहायता प्राप्त रोग निगरानी प्रणालियाँ – पर्यावरण सेंसर, अस्पताल में प्रवेश, फार्मेसी बिक्री, अपशिष्ट जल निगरानी और गतिशीलता डेटा को एकीकृत करके – 90% से अधिक सटीकता के साथ संक्रामक रोग के प्रकोप का पता लगा सकती हैं, अक्सर पारंपरिक रिपोर्टिंग प्रणालियों की तुलना में पहले।
सबसे व्यापक रूप से उद्धृत वैश्विक उदाहरणों में से एक बोस्टन चिल्ड्रन्स हॉस्पिटल के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित हेल्थमैप है, जो वास्तविक समय के प्रकोप मानचित्रण प्रदान करने के लिए मीडिया रिपोर्टों, आधिकारिक अलर्ट और ऑनलाइन स्रोतों से डिजिटल रोग संकेतों को एकत्रित करता है।
भारत ने भी इसी तरह का दृष्टिकोण अपनाना शुरू कर दिया है। राष्ट्रीय निगरानी प्रणालियों में एकीकृत एआई-सक्षम रोग निगरानी उपकरण ‘स्वास्थ्य प्रहरी’ ने हजारों प्रारंभिक अलर्ट उत्पन्न किए हैं, जिससे पहचान में देरी कम हुई है और सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों के बीच समन्वय में सुधार हुआ है।
अधिक स्थानीय स्तर पर, आंध्र प्रदेश के उड्डनम क्षेत्र में एआई का अनुप्रयोग– अज्ञात मूल के क्रोनिक किडनी रोग के लिए एक ज्ञात हॉटस्पॉट – विशेष रूप से शिक्षाप्रद है। जैसा प्रकाशित द्वारा वैज्ञानिक रिपोर्ट (2025) क्षेत्रीय नैदानिक और पर्यावरण डेटासेट पर प्रशिक्षित एक एआई मॉडल ने प्रारंभिक सीकेडी भविष्यवाणी में लगभग 99% सटीकता हासिल की, जो उस क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण नैदानिक लाभ प्रदान करता है जहां पारंपरिक स्क्रीनिंग ने संघर्ष किया है और पर्यावरणीय कारणों की जांच चल रही है।
असमानता को दृश्यमान बनाना
पर्यावरणीय जोखिम शायद ही कभी समान रूप से वितरित होते हैं। अनौपचारिक बस्तियाँ, औद्योगिक श्रमिक और हाशिये पर रहने वाले समुदाय कम स्वास्थ्य सुरक्षा प्राप्त करते हुए लगातार उच्च प्रदूषण स्तर के संपर्क में रहते हैं। एआई इन असमानताओं को मापने और कल्पना करने के लिए उपकरण प्रदान करता हैअभूतपूर्व परिशुद्धता के साथ.
अनुसंधान में प्रकाशित पर्यावरण अनुसंधान पत्र (2023) दर्शाता है कि भू-स्थानिक ए.आईशहरी परिदृश्य में व्यवस्थित पर्यावरणीय अन्याय को उजागर करने के लिए आय, आवास की गुणवत्ता और सेवाओं तक पहुंच जैसे सामाजिक-आर्थिक संकेतकों के साथ प्रदूषण जोखिम डेटा को जोड़ सकते हैं।
भारत में यह संभावना साकार होने लगी है। हाल ही में, भारतीय शहरों में एआई-सक्षम उपग्रह विश्लेषण का उपयोग करने की सूचना मिली हैपड़ोस और यहां तक कि भवन स्तर पर शहरी गर्मी की संवेदनशीलता को मैप करने के लिए, तीव्र अंतर-शहर असमानताओं को प्रकट करना, जिन्हें पारंपरिक वार्ड-स्तरीय डेटा पकड़ने में विफल रहा।
विश्व स्तर पर, क्लाइमेट ट्रेस (2023) जैसी पहल,विभिन्न क्षेत्रों और भौगोलिक क्षेत्रों में प्रमुख प्रदूषण “सुपर-उत्सर्जकों” की पहचान करने के लिए एआई का उपयोग करें। उत्सर्जन डेटा को पारदर्शी और सुलभ बनाकर, ऐसे प्लेटफ़ॉर्म सार्वजनिक जवाबदेही और नियामक प्रवर्तन को मजबूत करते हैं।
नैतिक दोष रेखाएँ
अपने वादे के बावजूद, पर्यावरणीय स्वास्थ्य के लिए एआई का अनुप्रयोग गंभीर नैतिक जोखिम उठाता है।
निगरानी और गोपनीयता:कई AI सिस्टम संवेदनशील स्वास्थ्य और स्थान डेटा पर निर्भर करते हैं। जब पर्यावरण निगरानी को व्यक्तिगत स्तर की जानकारी के साथ जोड़ दिया जाता है, तो घुसपैठ की निगरानी का खतरा बढ़ जाता है। मजबूत सहमति ढाँचे और डेटा सुरक्षा सुरक्षा उपायों के बिना, जनता का विश्वास कम हो सकता है।
एल्गोरिथम पूर्वाग्रह:मौलिक अधिकारों के लिए यूरोपीय संघ एजेंसी (2022) द्वारा प्रकाशित एक रिपोर्ट एक खोज में प्रकाशित प्रकृति मानव व्यवहार (2025) सावधानी बरतते हैं कि ऐतिहासिक रूप से अपूर्ण या पक्षपाती डेटासेट पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम हाशिए पर रहने वाले समुदायों में जोखिमों को व्यवस्थित रूप से कम कर सकते हैं। यदि अनौपचारिक बस्तियों या ग्रामीण क्षेत्रों में प्रदूषण की निगरानी कम हो गई है – जैसा कि भारत में अक्सर होता है – एआई आउटपुट मौजूदा असमानताओं को ठीक करने के बजाय उन्हें मजबूत कर सकते हैं।
एआई का पर्यावरणीय पदचिह्न:विडंबना यह है कि एआई स्वयं पर्यावरण की दृष्टि से तटस्थ नहीं है। एक खोज अमेरिकी पर्यावरण संरक्षण एजेंसी मॉडल का उपयोग करते हुए यूसी रिवरसाइड कैलटेक द्वारा प्रकाशित, अनुमान है कि डेटा-सेंटर उत्सर्जन से जुड़े वायु प्रदूषण ने पहले ही विश्व स्तर पर सार्वजनिक स्वास्थ्य लागत में अरबों डॉलर का बोझ डाल दिया है, जो ऐसे बुनियादी ढांचे के पास स्थित कम आय वाले समुदायों को प्रतिकूल रूप से प्रभावित कर रहा है।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई पर्यावरणीय स्वास्थ्य को कमजोर करने के बजाय उसे मजबूत करे, भारत को इन प्रणालियों को लोकतांत्रिक निरीक्षण के अधीन सार्वजनिक बुनियादी ढांचे के रूप में मानना चाहिए। इसके लिए मजबूत डेटा सुरक्षा कानून, पारदर्शी और ऑडिट योग्य एआई मॉडल, पूर्वाग्रह परीक्षण और इक्विटी मेट्रिक्स, प्रभावित समुदायों को शामिल करने वाली भागीदारी प्रणाली डिजाइन और एआई बुनियादी ढांचे के लिए पर्यावरणीय जवाबदेही की आवश्यकता है।
एक सतर्क अवसर
एआई भारत को पर्यावरणीय स्वास्थ्य प्रशासन को बदलने का एक शक्तिशाली अवसर प्रदान करता है – संकट प्रतिक्रिया से प्रत्याशा की ओर, औसत से ग्रैन्युलैरिटी की ओर, और अदृश्यता से जवाबदेही की ओर। लेकिन अकेले प्रौद्योगिकी न्याय नहीं दिला सकती। क्या एआई स्वस्थ जीवन के लिए एक ताकत बन जाती है या बहिष्कार की एक नई परत बन जाती है, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि इसे कितनी सचेतता से नियंत्रित किया जाता है। ऐसे देश में जहां पर्यावरणीय जोखिम और सामाजिक कमजोरियां इतनी तेजी से मिलती हैं, नैतिकता के बिना बुद्धिमत्ता एक महंगी गलती होगी।
(डॉ. सुधीर कुमार शुक्ला एक पर्यावरण वैज्ञानिक और स्थिरता विशेषज्ञ हैं। वह वर्तमान में नई दिल्ली में थिंक टैंक, मोबियस फाउंडेशन के प्रमुख हैं। sudheerkrshukla@gmail.com। डॉ. हरवीन कौर एक पर्यावरणीय स्थिरता और नीति विशेषज्ञ हैं। dr_harveen@outlook.com)