India needs to move towards One Nation, One Medical Treatment, where access to best medical care is available to all, regardless of income or influence.
— Raghav Chadha (@raghav_chadha) February 10, 2026
That is exactly why I questioned the low health allocation in this Budget and demanded a relook in Parliament. In this… pic.twitter.com/yGnstXsRYY
This will be 10 trillion-dollar capital unlock for India.
— Paramendra Kumar Bhagat (@paramendra) February 10, 2026
The $50 Trillion Unlock: Why GovTech, Not the BRI, Will Transform the Global South https://t.co/SozUfGkYs5
— Paramendra Kumar Bhagat (@paramendra) February 10, 2026
Today, I delivered a speech on the Union Budget 2026-27 titled the good, the bad, and the way forward.
— Raghav Chadha (@raghav_chadha) February 9, 2026
Speeches on Union Budget are either applause from the Treasury benches or outrage from the Opposition. Today, I tried to take an objective view and offer constructive criticism…
Revitalizing India’s Healthcare: From Bare Necessities to an AI-Driven Future
India’s healthcare system stands at a decisive crossroads in 2026. It is a moment suspended between promise and peril—where a young population could either become the engine of global economic growth or a generation weighed down by preventable illness and financial ruin. Persistent challenges—crumbling public infrastructure, high out-of-pocket expenses, and stark inequalities in access—continue to define healthcare for millions.
In a recent parliamentary address, MP Raghav Chadha captured this paradox succinctly. While the Union Budget allocates roughly ₹1 lakh crore to health—around 2% of total government expenditure—public health spending remains just 0.5% of GDP, far below the 2.5% target set by the National Health Policy (NHP) 2017. The result is predictable and tragic: understaffed government hospitals, overreliance on expensive private care, and families pushed into debt—or poverty—by medical emergencies.
Chadha’s call for “One Nation, One Medical Treatment” is more than a slogan. It reflects a growing national consensus that healthcare cannot remain a privilege determined by income, geography, or institutional access. Yet reform cannot rely on funding alone. India’s path forward lies in something more ambitious: a fusion of ancient wisdom and frontier technology, of preventive care and artificial intelligence, of public investment and global opportunity.
The Current State of India’s Healthcare System
India’s healthcare system serves over 1.4 billion people, but it does so under immense strain. Public health expenditure has increased modestly—from 1.3% of GDP in 2013 to around 2.1% in recent years—yet this still lags far behind global benchmarks. Low- and middle-income countries spend, on average, 6% of GDP on health, while India remains well below its own stated goals.
The imbalance is particularly stark at the central level. The Union government contributes only about 0.29% of GDP, leaving states to shoulder most of the burden. Even then, total health expenditure (public + private) stands at just 3.31% of GDP, with out-of-pocket expenses (OOPE) ranging between 39% and 47%—among the highest in the world. For millions of households, illness is not just a health shock but a financial catastrophe.
The 2026–27 Union Budget allocates ₹1,06,530 crore to the Ministry of Health and Family Welfare—a nearly 10% increase over the previous year. While welcome, this still amounts to only 1.9% of total government spending and roughly 0.26% of GDP.
Key Allocations (Selected):
National Health Mission (NHM): ₹39,390 crore (+6.17%)
PM-Ayushman Bharat Health Infrastructure Mission: ₹4,770 crore (+67.66%)
Ministry of AYUSH: ₹4,409 crore (+20%)
Department of Health Research: ₹4,821 crore (+26%)
PM Swasthya Suraksha Yojana: ₹11,307 crore
National AIDS Control Organisation: ₹3,477 crore (+30.64%)
These investments emphasize infrastructure (such as trauma centers in district hospitals), biopharmaceutical innovation, and mental health expansion. Yet structural weaknesses persist. Rural India faces an 80% shortage of specialists, public hospitals remain overcrowded, and inefficiencies are estimated to waste 20–40% of healthcare spending. Meanwhile, non-communicable diseases (NCDs)—diabetes, hypertension, cardiovascular conditions—are rising rapidly, silently draining productivity and public resources.
Without deep reform, India’s demographic dividend risks turning into a demographic drag.
Back to Basics: Yoga, Nutrition, and the Power of Prevention
If hospitals represent the last line of defense, prevention is the quiet army that wins wars before they begin.
India possesses a unique advantage: low-cost, culturally embedded preventive practices that the modern world is only now rediscovering. Yoga, for example, is not merely spiritual exercise—it is evidence-backed preventive medicine. Research shows that regular yoga practice improves flexibility, balance, and cardiovascular health; reduces stress, depression, and inflammation; lowers blood pressure; and alleviates chronic pain from arthritis and back disorders. It also correlates with healthier dietary choices, including higher fruit and vegetable consumption.
Embedding yoga into school curricula, workplace wellness programs, and community health centers could dramatically reduce the burden of NCDs—especially in underserved areas where doctors are scarce but community participation is strong.
Nutrition is the second pillar. Malnutrition and micronutrient deficiency continue to coexist paradoxically with obesity and lifestyle disease. India’s Mid-Day Meal (MDM) scheme, which feeds over 120 million children across 1.27 million schools, has already demonstrated remarkable outcomes: higher enrollment, better attendance, improved nutrition, and reduced stunting.
Expanding this model—fully integrating pre-primary children and enhancing meal quality—could shape lifelong health outcomes. For adults, a modern adaptation of the “Langar” model—community kitchens inspired by Sikh tradition—could ensure at least one nutritious meal a day for vulnerable populations, while strengthening social cohesion. Food, in this sense, becomes both medicine and moral infrastructure.
The AI Revolution: Scaling Healthcare and Education Simultaneously
India faces a fundamental constraint: it cannot train enough doctors fast enough to meet demand. Artificial intelligence offers a way around this bottleneck—not by replacing physicians, but by multiplying their reach.
AI systems are already transforming diagnostics and care delivery. Tools like Qure.ai can detect tuberculosis and other conditions from X-rays within seconds. Predictive analytics can anticipate disease outbreaks. Telemedicine platforms such as eSanjeevani, which has facilitated over 350 million consultations, bridge urban-rural divides at unprecedented scale.
Wearable devices enable remote monitoring of chronic conditions, while AI chatbots and simulation tools can train health workers continuously. In a country where expertise is scarce but data is abundant, AI becomes a force multiplier.
The same logic applies to education. By digitizing and freely releasing IIT and IIM lectures, textbooks, and coursework, India could democratize elite knowledge. AI tutors operating in local languages could personalize learning for millions—urban and rural alike—creating a pipeline of health professionals, technologists, and innovators who never set foot in a metropolitan campus.
This is not charity; it is national capacity-building.
Expanding Infrastructure and the Health Budget
Most experts converge on a simple truth: India must raise public health spending to at least 3% of GDP. Doing so could reduce out-of-pocket expenses to around 30%, cut medical impoverishment in half, and move decisively toward universal health coverage (UHC).
With India’s nominal GDP projected at ₹376 lakh crore, a 3% allocation would amount to ₹11.28 lakh crore annually. This would enable the construction of primary clinics, the hiring of frontline health workers, the expansion of secondary and tertiary hospitals, and the strengthening of supply chains.
Health spending is not a drain on growth—it is a catalyst. Healthier populations are more productive, more innovative, and more resilient, creating a virtuous cycle between GDP growth and public well-being.
One underutilized lever is medical tourism. Valued at $9 billion in 2022, the sector is projected to reach $13 billion by 2026, attracting nearly 2 million international patients annually. By establishing regional medical tourism hubs and reinvesting export revenues into domestic healthcare, India can cross-subsidize universal care while positioning itself as the world’s healing capital.
Conclusion: A Holistic Path Forward
India’s healthcare transformation cannot be achieved through incrementalism alone. It demands a civilizational approach—one that blends yoga mats with neural networks, community kitchens with cloud computing, and public spending with global opportunity.
By prioritizing prevention, scaling AI, democratizing elite education, and committing to meaningful public investment, India can turn healthcare from a crisis-management system into a nation-building enterprise. Raising spending to 3% of GDP is not just fiscally prudent—it is morally and economically inevitable.
A healthier India would not merely live longer; it would think clearer, work smarter, and stand stronger. The choice before policymakers is stark but hopeful: delay and drift, or act decisively and define the future. The window is open—but it will not remain so forever.
भारत की स्वास्थ्य व्यवस्था का पुनरुद्धार: बुनियादी ज़रूरतों से लेकर एआई-संचालित भविष्य तक
भारत की स्वास्थ्य व्यवस्था वर्ष 2026 में एक निर्णायक मोड़ पर खड़ी है। यह ऐसा क्षण है जो आशा और संकट के बीच झूल रहा है—जहाँ एक युवा आबादी या तो वैश्विक आर्थिक विकास का इंजन बन सकती है, या फिर रोकी जा सकने वाली बीमारियों और वित्तीय तबाही से जूझती एक पीढ़ी में बदल सकती है। जर्जर सार्वजनिक ढाँचा, अत्यधिक जेब से होने वाला खर्च, और गुणवत्तापूर्ण इलाज तक असमान पहुँच—ये चुनौतियाँ आज भी करोड़ों भारतीयों के लिए स्वास्थ्य की वास्तविकता तय करती हैं।
हाल ही में संसद में दिए गए एक संबोधन में सांसद राघव चड्ढा ने इस विरोधाभास को सटीक शब्दों में सामने रखा। भले ही केंद्रीय बजट में स्वास्थ्य के लिए लगभग ₹1 लाख करोड़—यानी कुल सरकारी व्यय का लगभग 2%—आवंटित किया गया हो, लेकिन सार्वजनिक स्वास्थ्य व्यय अब भी GDP का मात्र 0.5% है, जो राष्ट्रीय स्वास्थ्य नीति 2017 द्वारा निर्धारित 2.5% लक्ष्य से बहुत नीचे है। इसका परिणाम स्पष्ट और दर्दनाक है: सरकारी अस्पतालों में स्टाफ की भारी कमी, महंगे निजी अस्पतालों पर निर्भरता, और चिकित्सा आपात स्थितियों में परिवारों का कर्ज़ या गरीबी में फिसल जाना।
“वन नेशन, वन मेडिकल ट्रीटमेंट” की चड्ढा की माँग केवल एक नारा नहीं है। यह उस बढ़ती राष्ट्रीय समझ को दर्शाती है कि स्वास्थ्य सेवा आय, भूगोल या संस्थागत पहुँच से तय होने वाला विशेषाधिकार नहीं रह सकती। लेकिन सुधार केवल बजट बढ़ाने से संभव नहीं होगा। भारत का रास्ता इससे कहीं अधिक साहसिक है—प्राचीन ज्ञान और अत्याधुनिक तकनीक, रोकथाम और कृत्रिम बुद्धिमत्ता, सार्वजनिक निवेश और वैश्विक अवसर—इन सबके संगम से।
भारत की स्वास्थ्य व्यवस्था की वर्तमान स्थिति
भारत की स्वास्थ्य व्यवस्था 1.4 अरब से अधिक लोगों की सेवा करती है, लेकिन यह भारी दबाव में काम कर रही है। सार्वजनिक स्वास्थ्य व्यय 2013 के GDP के 1.3% से बढ़कर हाल के वर्षों में लगभग 2.1% हुआ है, फिर भी यह वैश्विक मानकों से काफी पीछे है। निम्न और मध्यम आय वाले देश औसतन GDP का 6% स्वास्थ्य पर खर्च करते हैं, जबकि भारत अपने ही घोषित लक्ष्यों से नीचे बना हुआ है।
केंद्र और राज्यों के बीच असंतुलन और भी गंभीर है। केंद्र सरकार का योगदान केवल GDP का लगभग 0.29% है, जिससे अधिकांश बोझ राज्यों पर आ जाता है। कुल मिलाकर—सार्वजनिक और निजी मिलाकर—भारत का स्वास्थ्य व्यय GDP का 3.31% है, लेकिन जेब से होने वाला खर्च (OOPE) 39% से 47% के बीच बना हुआ है, जो दुनिया में सबसे ऊँचे स्तरों में से एक है। करोड़ों परिवारों के लिए बीमारी केवल स्वास्थ्य संकट नहीं, बल्कि वित्तीय तबाही है।
2026–27 के केंद्रीय बजट में स्वास्थ्य एवं परिवार कल्याण मंत्रालय के लिए ₹1,06,530 करोड़ का प्रावधान किया गया है—जो पिछले वर्ष की तुलना में लगभग 10% की वृद्धि है। फिर भी यह कुल सरकारी खर्च का केवल 1.9% और GDP का लगभग 0.26% ही है।
प्रमुख आवंटन (चयनित):
राष्ट्रीय स्वास्थ्य मिशन (NHM): ₹39,390 करोड़ (+6.17%)
प्रधानमंत्री आयुष्मान भारत स्वास्थ्य अवसंरचना मिशन: ₹4,770 करोड़ (+67.66%)
आयुष मंत्रालय: ₹4,409 करोड़ (+20%)
स्वास्थ्य अनुसंधान विभाग: ₹4,821 करोड़ (+26%)
प्रधानमंत्री स्वास्थ्य सुरक्षा योजना: ₹11,307 करोड़
राष्ट्रीय एड्स नियंत्रण संगठन: ₹3,477 करोड़ (+30.64%)
ये निवेश ट्रॉमा सेंटर जैसे ढाँचागत विकास, जैव-फार्मा नवाचार, और मानसिक स्वास्थ्य विस्तार पर केंद्रित हैं। लेकिन बुनियादी कमजोरियाँ बनी हुई हैं। ग्रामीण भारत में विशेषज्ञ डॉक्टरों की लगभग 80% कमी, सरकारी अस्पतालों में अत्यधिक भीड़, और 20–40% तक की व्यय-अक्षमता व्यवस्था को भीतर से खोखला कर रही है। इसी बीच, गैर-संचारी रोग (NCDs)—जैसे मधुमेह, उच्च रक्तचाप और हृदय रोग—तेज़ी से बढ़ रहे हैं, जो चुपचाप उत्पादकता और सार्वजनिक संसाधनों को निगल रहे हैं।
यदि गहन सुधार नहीं हुए, तो भारत का जनसांख्यिकीय लाभांश बोझ में बदल सकता है।
मूल बातों की ओर वापसी: योग, पोषण और रोकथाम की शक्ति
यदि अस्पताल अंतिम रक्षा पंक्ति हैं, तो रोकथाम वह शांत सेना है जो युद्ध शुरू होने से पहले ही जीत दिला देती है।
भारत के पास एक अनूठा लाभ है—कम लागत वाली, सांस्कृतिक रूप से जड़ित रोकथाम की परंपराएँ, जिन्हें आधुनिक दुनिया अब दोबारा खोज रही है। योग केवल आध्यात्मिक अभ्यास नहीं, बल्कि प्रमाण-आधारित निवारक चिकित्सा है। शोध बताते हैं कि नियमित योग अभ्यास लचीलापन, संतुलन और हृदय स्वास्थ्य सुधारता है; तनाव, अवसाद और सूजन कम करता है; रक्तचाप घटाता है; और गठिया व पीठ दर्द जैसे पुराने कष्टों में राहत देता है। यह बेहतर आहार आदतों—फल और सब्ज़ियों के अधिक सेवन—से भी जुड़ा है।
विद्यालयों, कार्यस्थलों और सामुदायिक स्वास्थ्य केंद्रों में योग को व्यवस्थित रूप से शामिल करना गैर-संचारी रोगों के बोझ को कम करने का सस्ता और प्रभावी तरीका हो सकता है—विशेषकर उन क्षेत्रों में जहाँ डॉक्टर कम हैं, लेकिन सामुदायिक भागीदारी मज़बूत है।
पोषण दूसरा स्तंभ है। कुपोषण और सूक्ष्म पोषक तत्वों की कमी आज भी मोटापे और जीवनशैली रोगों के साथ विडंबनापूर्ण रूप से सह-अस्तित्व में हैं। भारत की मिड-डे मील योजना, जो 1.27 मिलियन स्कूलों में 12 करोड़ से अधिक बच्चों को भोजन देती है, ने स्पष्ट लाभ दिखाए हैं—नामांकन और उपस्थिति में वृद्धि, बेहतर पोषण, और स्टंटिंग में कमी।
इस मॉडल का विस्तार—विशेषकर प्री-प्राइमरी स्तर तक और भोजन की गुणवत्ता में सुधार—जीवनभर के स्वास्थ्य परिणामों को आकार दे सकता है। वयस्कों के लिए, सिख परंपरा से प्रेरित “लंगर” मॉडल का आधुनिक रूप—सामुदायिक रसोई—कमज़ोर वर्गों को रोज़ एक पौष्टिक भोजन सुनिश्चित कर सकता है, साथ ही सामाजिक एकजुटता को भी मज़बूत करेगा। इस दृष्टि में भोजन दवा भी है और नैतिक अवसंरचना भी।
एआई क्रांति: स्वास्थ्य और शिक्षा दोनों का विस्तार
भारत एक बुनियादी सीमा से जूझ रहा है: वह ज़रूरत के अनुसार डॉक्टरों को इतनी तेज़ी से प्रशिक्षित नहीं कर सकता। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) इस बाधा को पार करने का रास्ता देती है—डॉक्टरों की जगह लेने के लिए नहीं, बल्कि उनकी पहुँच को कई गुना बढ़ाने के लिए।
AI पहले से ही निदान और देखभाल को बदल रहा है। Qure.ai जैसे उपकरण एक्स-रे से कुछ सेकंड में टीबी जैसी बीमारियों की पहचान कर सकते हैं। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स रोग प्रकोपों का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। eSanjeevani जैसे टेलीमेडिसिन प्लेटफ़ॉर्म—जिनके माध्यम से 35 करोड़ से अधिक परामर्श हो चुके हैं—शहर और गाँव के बीच की खाई पाट रहे हैं।
वियरेबल डिवाइस पुरानी बीमारियों की दूरस्थ निगरानी संभव बनाते हैं, जबकि AI-आधारित चैटबॉट और सिमुलेशन टूल स्वास्थ्य कर्मियों को निरंतर प्रशिक्षण दे सकते हैं। जहाँ विशेषज्ञता दुर्लभ है लेकिन डेटा प्रचुर है, वहाँ AI एक शक्तिशाली गुणक बन जाता है।
यही तर्क शिक्षा पर भी लागू होता है। यदि IIT और IIM के व्याख्यान, पाठ्यपुस्तकें और पाठ्यक्रम डिजिटल रूप से मुक्त कर दिए जाएँ, तो उच्च-स्तरीय ज्ञान का लोकतंत्रीकरण हो सकता है। स्थानीय भाषाओं में AI ट्यूटर लाखों छात्रों को व्यक्तिगत सीखने का अनुभव दे सकते हैं—शहर और गाँव दोनों में—और स्वास्थ्य, तकनीक तथा नवाचार के लिए प्रतिभा की एक विशाल पाइपलाइन तैयार कर सकते हैं।
यह दान नहीं, बल्कि राष्ट्र-निर्माण है।
अवसंरचना विस्तार और स्वास्थ्य बजट में वृद्धि
अधिकांश विशेषज्ञ एक सरल सत्य पर सहमत हैं: भारत को सार्वजनिक स्वास्थ्य व्यय को GDP के कम से कम 3% तक बढ़ाना होगा। ऐसा करने से जेब से होने वाला खर्च लगभग 30% तक घट सकता है, चिकित्सा-जनित गरीबी आधी हो सकती है, और सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज (UHC) की दिशा में ठोस प्रगति संभव है।
भारत की अनुमानित ₹376 लाख करोड़ की नाममात्र GDP के साथ, 3% व्यय का अर्थ होगा ₹11.28 लाख करोड़ प्रति वर्ष। इससे प्राथमिक क्लीनिकों का विस्तार, फ्रंटलाइन स्वास्थ्य कर्मियों की भर्ती, द्वितीयक और तृतीयक अस्पतालों का विकास, और आपूर्ति श्रृंखलाओं को मज़बूती मिल सकती है।
स्वास्थ्य पर खर्च विकास का बोझ नहीं, बल्कि उसका उत्प्रेरक है। स्वस्थ आबादी अधिक उत्पादक, अधिक नवाचारी और अधिक लचीली होती है—जिससे GDP और जन-कल्याण के बीच एक सकारात्मक चक्र बनता है।
एक कम उपयोग किया गया साधन है मेडिकल टूरिज़्म। 2022 में इसका मूल्य $9 बिलियन था, जो 2026 तक $13 बिलियन तक पहुँचने का अनुमान है, और हर साल लगभग 20 लाख अंतरराष्ट्रीय मरीज भारत आते हैं। यदि क्षेत्रीय मेडिकल टूरिज़्म हब बनाए जाएँ और इससे होने वाली आय को घरेलू स्वास्थ्य प्रणाली में पुनर्निवेश किया जाए, तो भारत सार्वभौमिक देखभाल को वित्तपोषित करते हुए दुनिया की “चिकित्सा राजधानी” बन सकता है।
निष्कर्ष: आगे का समग्र मार्ग
भारत का स्वास्थ्य परिवर्तन केवल छोटे-मोटे सुधारों से संभव नहीं है। इसके लिए एक सभ्यतागत दृष्टि की आवश्यकता है—जहाँ योग मैट और न्यूरल नेटवर्क साथ-साथ हों, सामुदायिक रसोई और क्लाउड कंप्यूटिंग एक-दूसरे के पूरक हों, और सार्वजनिक व्यय वैश्विक अवसरों से जुड़ा हो।
रोकथाम को प्राथमिकता देकर, AI को बड़े पैमाने पर अपनाकर, उच्च शिक्षा का लोकतंत्रीकरण करके, और ठोस सार्वजनिक निवेश के प्रति प्रतिबद्ध होकर, भारत स्वास्थ्य व्यवस्था को संकट-प्रबंधन से निकालकर राष्ट्र-निर्माण के उपकरण में बदल सकता है। GDP का 3% स्वास्थ्य पर खर्च करना केवल वित्तीय रूप से समझदारी नहीं—यह नैतिक और आर्थिक रूप से अनिवार्य है।
एक स्वस्थ भारत केवल अधिक समय तक जीवित नहीं रहेगा; वह अधिक स्पष्ट सोचेगा, अधिक बुद्धिमानी से काम करेगा, और अधिक मज़बूती से खड़ा होगा। नीति-निर्माताओं के सामने विकल्प स्पष्ट है: टालते रहें और बहते रहें, या निर्णायक कार्रवाई कर भविष्य को आकार दें। अवसर की खिड़की खुली है—लेकिन हमेशा के लिए नहीं।
Ayushman Bharat and the Digital Health Mission: India’s Long March Toward Universal Health Coverage
India’s quest for universal health coverage is not a sprint—it is a long, uneven march across vast social, economic, and geographic terrain. At its heart lies Ayushman Bharat, the country’s most ambitious healthcare reform since independence, complemented by the Ayushman Bharat Digital Mission (ABDM)—a bold attempt to build the digital nervous system of Indian healthcare.
Together, these initiatives represent a once-in-a-generation effort to answer a foundational question:
Can a lower-middle-income country of 1.4 billion people deliver healthcare that is affordable, portable, and dignified—at scale?
Ayushman Bharat: The World’s Largest Health Assurance Experiment
Officially titled Ayushman Bharat Pradhan Mantri Jan Arogya Yojana (AB-PMJAY), the scheme was launched on 23 September 2018 by Prime Minister Narendra Modi. It was designed as a financial shock absorber for India’s poorest households—those for whom illness often meant selling land, pulling children out of school, or slipping permanently into poverty.
The scheme initially targeted the bottom 50% of India’s population, identified using deprivation criteria from the Socio-Economic Caste Census (SECC) 2011, covering roughly 10.74 crore families—about 55 crore individuals.
In 2024, the program crossed a symbolic threshold:
👉 All citizens aged 70 and above were brought under coverage, regardless of income.
This move quietly redefined Ayushman Bharat—from a poverty-alleviation tool into a proto-universal healthcare framework, at least for the elderly.
By 2026, Ayushman Bharat stands as the largest publicly funded health assurance scheme in the world—still evolving, still contested, but undeniably transformative.
Objectives: From Financial Protection to Healthcare Equity
At its core, Ayushman Bharat seeks to fix India’s most regressive healthcare reality: high out-of-pocket expenditure (OOPE). For decades, medical costs have been the single largest driver of household impoverishment.
The scheme’s objectives are threefold:
Financial protection against catastrophic health expenses
Access to quality secondary and tertiary care
A gradual pathway toward universal health coverage (UHC)
To achieve this, Ayushman Bharat rests on two foundational pillars.
Pillar One: PM-JAY — Health Assurance at Scale
Pradhan Mantri Jan Arogya Yojana (PM-JAY) provides:
₹5 lakh per family per year for hospitalization
Coverage for 1,652 medical and surgical packages across 25 specialties
Inclusion of pre- and post-hospitalization costs
No cap on family size, age, or gender
Cashless, paperless treatment across India
As of 2026:
33,000+ hospitals are empanelled (public + private)
7+ crore hospitalizations have been authorized
Claims exceeding ₹1 lakh crore have been processed
35+ crore Ayushman cards have been issued
Crucially, the scheme is portable—a migrant worker from Bihar can receive treatment in Kerala, Gujarat, or Maharashtra without bureaucratic friction. In a country defined by internal migration, this is a quiet revolution.
Pillar Two: Health and Wellness Centres — Fixing the Front Door
Insurance alone cannot fix a broken system. India’s healthcare crisis begins not in ICUs, but in the absence of accessible primary care.
Under Ayushman Bharat, 1.5 lakh Health and Wellness Centres (HWCs) are being created by upgrading sub-centres and primary health centres. These aim to deliver:
Preventive and promotive care
Screening for non-communicable diseases (diabetes, hypertension, cancers)
Mental health and geriatric services
Maternal and child healthcare
If PM-JAY is the safety net, HWCs are the foundation—meant to stop people from falling in the first place.
Funding and Federal Design
Ayushman Bharat is implemented by the National Health Authority (NHA), with a federal funding model:
60:40 Centre–State split
90:10 for special category states
Between 2021 and 2026, total allocations stand at approximately ₹64,180 crore, with ₹54,205 crore routed through states. Budgetary support has steadily increased, crossing ₹9,400 crore in 2025–26.
States retain flexibility—some integrate PM-JAY with legacy schemes, others run parallel models. This diversity is both a strength and a challenge.
Measured Success—and Uneven Ground Reality
Ayushman Bharat has demonstrably:
Reduced out-of-pocket expenditure for beneficiaries by 30–50%
Improved hospital utilization among the poorest quintiles
Created incentives for private hospitals to enter Tier-2 and Tier-3 cities
Yet cracks remain.
Persistent Challenges
Low reimbursement rates, discouraging private hospitals in some states
Infrastructure gaps in regions like Kashmir and tribal districts
Awareness deficits, leading to underutilization
Fraud and overbilling, though increasingly checked by AI-based audits
Public perception is polarized. On social media, some dismiss it as ineffective or uneven, while others cite life-saving outcomes. The truth lies in between: Ayushman Bharat works best where the underlying health system exists—and struggles where it does not.
Enter ABDM: The Digital Spine of Indian Healthcare
If Ayushman Bharat is the body, the Ayushman Bharat Digital Mission (ABDM) is the nervous system.
Launched on 27 September 2021, ABDM aims to do for healthcare what UPI did for payments—create an open, interoperable, consent-based digital public infrastructure.
By early 2026, ABDM has become one of the largest digital health ecosystems in the world.
Vision: One Health ID, Lifelong Continuity
ABDM’s mission is deceptively simple:
One citizen → One digital health identity → Lifetime medical record
Key objectives include:
Breaking data silos across hospitals and states
Ensuring patient ownership and consent over data
Enabling telemedicine, EHRs, and AI tools at scale
Supporting universal health coverage with digital rails
Core Components of ABDM
1. ABHA (Ayushman Bharat Health Account)
14-digit unique health ID
Links prescriptions, lab reports, discharge summaries
85+ crore ABHAs created by 2026
55+ crore health records already linked
2. Health Professionals Registry (HPR)
Verified database of doctors, nurses, and allied health workers
3. Health Facility Registry (HFR)
National registry of public and private healthcare facilities
4. Unified Health Interface (UHI)
Open protocol enabling apps to discover and deliver services
Healthcare’s equivalent of UPI
5. Digital Health Incentive Scheme (DHIS)
Financial incentives for hospitals and clinics to adopt ABDM standards
Real-World Impact
ABDM has already:
Accelerated claims processing under PM-JAY
Enabled telemedicine at scale via eSanjeevani
Supported small clinics without forcing platform monopolies
Driven rapid adoption of EHR and HIS systems
By 2030, digital health spending in acute care is projected to grow at a 26% CAGR, powered by ABDM-linked infrastructure.
2026 Updates: From Digitization to Intelligence
Recent milestones include:
₹350 crore allocation for digital health in Budget 2026–27
AI-powered multilingual health translation, via BHASHINI
Federated Intelligence Hackathon, led by NHA, IIT Kanpur, and ICMR
State-wide drives in J&K, Jharkhand, Telangana, and Sikkim for 100% ABHA adoption
The ambition is no longer just digitization—but intelligent, inclusive healthcare delivery.
The Road Ahead: Leapfrogging, Not Catching Up
India is not copying Western healthcare models—it is attempting to leapfrog them.
Yet risks remain:
Fragmented state adoption
Legacy hospital systems
Data literacy gaps
Trust and privacy concerns
Still, the direction is clear. With total ABDM expenditure of around ₹1,600 crore (2021–26), India is laying digital rails that could support healthcare for decades.
Conclusion: A New Social Contract for Health
Ayushman Bharat and ABDM together signal a quiet but profound shift—from healthcare as charity to healthcare as citizenship right.
They are imperfect, incomplete, and uneven—but historically significant.
If India sustains funding, strengthens primary care, aligns states, and embeds AI responsibly, it may achieve something unprecedented:
universal health coverage at civilizational scale.
In the end, the old slogan rings true—
“जान है तो जहान है”
But in 21st-century India, that jaan increasingly runs on both hospital beds and digital bytes.
आयुष्मान भारत योजना की पड़ताल: सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज की ओर भारत की यात्रा
आयुष्मान भारत योजना, जिसे आधिकारिक रूप से आयुष्मान भारत–प्रधानमंत्री जन आरोग्य योजना (AB-PMJAY) कहा जाता है, भारत की अब तक की सबसे महत्वाकांक्षी सार्वजनिक स्वास्थ्य पहलों में से एक है। यह योजना एक ऐसे सुरक्षा-कवच की तरह है जो देश की विशाल और विविध आबादी को गंभीर बीमारी के आर्थिक झटकों से बचाने का प्रयास करती है।
23 सितंबर 2018 को प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी द्वारा शुरू की गई इस योजना का उद्देश्य देश की आर्थिक रूप से कमजोर निचली 50% आबादी को किफायती और गुणवत्तापूर्ण स्वास्थ्य सेवाएँ उपलब्ध कराना है। इसका मूल लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि बीमारी किसी परिवार को गरीबी की खाई में न धकेल दे।
2024 में इस योजना का एक महत्वपूर्ण विस्तार किया गया, जिसके तहत 70 वर्ष और उससे अधिक आयु के सभी नागरिकों को, उनकी आय की परवाह किए बिना, इसके दायरे में लाया गया। यह कदम समावेशी स्वास्थ्य व्यवस्था की दिशा में एक बड़ा मील का पत्थर माना गया।
2026 तक, आयुष्मान भारत भारत की स्वास्थ्य नीति की रीढ़ बना हुआ है, जिस पर इसकी प्रभावशीलता और भविष्य में सुधार को लेकर निरंतर चर्चा चल रही है।
उद्देश्य और प्रमुख घटक
आयुष्मान भारत का मुख्य उद्देश्य सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज (Universal Health Coverage) हासिल करना है—यानी ऐसा तंत्र जिसमें हर नागरिक को आवश्यक स्वास्थ्य सेवाएँ मिलें और इलाज का खर्च जेब से न चुकाना पड़े।
इस योजना के दो प्रमुख स्तंभ हैं:
1. प्रधानमंत्री जन आरोग्य योजना (PM-JAY)
प्रति परिवार प्रति वर्ष ₹5 लाख तक का स्वास्थ्य बीमा कवरेज
द्वितीयक और तृतीयक स्तर की अस्पताल सेवाओं के लिए
1,652 से अधिक चिकित्सा और शल्य चिकित्सा पैकेज, जिनमें अस्पताल में भर्ती से पहले और बाद का खर्च भी शामिल
2. हेल्थ एंड वेलनेस सेंटर्स (HWCs)
1.5 लाख उप-स्वास्थ्य केंद्रों को व्यापक प्राथमिक स्वास्थ्य केंद्रों में बदलने का लक्ष्य
रोकथाम, स्वास्थ्य संवर्धन और प्राथमिक उपचार पर विशेष जोर
इसके अतिरिक्त, आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन (ABDM), जिसे 2021 में शुरू किया गया, इस योजना की डिजिटल रीढ़ है। 2025 के मध्य तक 79.9 करोड़ से अधिक आयुष्मान भारत हेल्थ अकाउंट बनाए जा चुके थे, जो 2026 तक और बढ़े।
पात्रता और लाभ
PM-JAY के अंतर्गत पात्रता का निर्धारण सामाजिक-आर्थिक जाति जनगणना (SECC) 2011 के वंचना मानदंडों के आधार पर किया गया है। इसके तहत ग्रामीण और शहरी क्षेत्रों में लगभग 10.74 करोड़ गरीब और कमजोर परिवारों को लक्षित किया गया।
परिवार के आकार, आयु या लिंग पर कोई प्रतिबंध नहीं
33,000 से अधिक सरकारी और निजी अस्पतालों में कैशलेस इलाज
योजना पोर्टेबल है—इलाज भारत के किसी भी हिस्से में कराया जा सकता है
2024 के विस्तार के बाद, 70 वर्ष से अधिक आयु के लगभग 6 करोड़ नागरिकों को स्वतः ही इसका लाभ मिलने लगा।
प्रमुख विशेषताएँ (संक्षेप में)
कवरेज राशि: ₹5 लाख प्रति परिवार प्रति वर्ष
लाभार्थी: लगभग 55 करोड़ लोग (देश की निचली 50% आबादी) + सभी 70+ आयु वर्ग के नागरिक
कवर्ड प्रक्रियाएँ: 25 विशेषताओं में 1,652 पैकेज
वित्तपोषण मॉडल: केंद्र-राज्य 60:40 (विशेष श्रेणी राज्यों के लिए 90:10)
आवेदन प्रक्रिया: beneficiary.nha.gov.in या सूचीबद्ध अस्पतालों के माध्यम से
कार्यान्वयन और बजट
इस योजना का क्रियान्वयन राष्ट्रीय स्वास्थ्य प्राधिकरण (NHA) द्वारा किया जाता है।
2021–2026 की अवधि के लिए कुल आवंटन ₹64,180 करोड़ रहा, जिसमें से ₹54,205 करोड़ राज्यों के कार्यक्रमों के लिए निर्धारित थे।
हाल के वर्षों में बजट में लगातार वृद्धि हुई है, और 2025-26 में यह बढ़कर ₹9,406 करोड़ हो गया।
2026 तक:
35 करोड़ से अधिक आयुष्मान कार्ड जारी
₹1 लाख करोड़ से अधिक के दावे निपटाए गए
राज्यों को योजना के कार्यान्वयन में लचीलापन दिया गया है, जिसके चलते कई राज्यों ने इसे अपनी स्थानीय स्वास्थ्य योजनाओं के साथ एकीकृत किया है।
हालिया अपडेट और आँकड़े (2026 तक)
55 करोड़ से अधिक लोग कवर
33,000+ अस्पताल सूचीबद्ध
7 करोड़ से अधिक अस्पताल में भर्ती उपचार स्वीकृत
लाभार्थियों के लिए जेब से होने वाले खर्च में 50% तक की कमी
ABDM के तहत स्वास्थ्य आईडी, पेशेवरों और संस्थानों की डिजिटल रजिस्ट्रियाँ तैयार की गई हैं, जिसने स्वास्थ्य प्रणाली को अधिक पारदर्शी और कुशल बनाया है।
चुनौतियाँ और आलोचनाएँ
सफलताओं के बावजूद, चुनौतियाँ बनी हुई हैं।
कुछ क्षेत्रों—जैसे कश्मीर—में बुनियादी ढाँचे और जागरूकता की कमी के कारण योजना अपेक्षित प्रभाव नहीं दिखा पाई। सोशल मीडिया पर कुछ उपयोगकर्ताओं ने इसे “घोटाला” तक कहा, जबकि अन्य राज्यों में इसकी सफलता की सराहना की गई।
कम प्रतिपूर्ति दरें, निजी अस्पतालों की झिझक, और क्षेत्रीय असमानताएँ अभी भी चिंता का विषय हैं। हालांकि, AI आधारित फ्रॉड डिटेक्शन टूल्स के इस्तेमाल से अनियमितताओं पर लगाम लगाने में मदद मिली है।
भविष्य की संभावनाएँ
आयुष्मान भारत भारत के उस लक्ष्य से जुड़ा है, जिसके तहत 2025 तक स्वास्थ्य पर GDP का 2.5% खर्च करने का इरादा है (वर्तमान में यह लगभग 2% है)।
AI, टेलीमेडिसिन और डिजिटल प्लेटफॉर्म के साथ एकीकरण से यह योजना ग्रामीण और दूरदराज़ इलाकों तक बेहतर पहुँच बना सकती है। यदि इसे निरंतर सुधार और नवाचार के साथ आगे बढ़ाया गया, तो आयुष्मान भारत सचमुच “जान है तो जहान है” के सिद्धांत को साकार कर सकता है।
आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन (ABDM): भारत की डिजिटल स्वास्थ्य रीढ़
आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन, 27 सितंबर 2021 को शुरू किया गया, आयुष्मान भारत योजना का तकनीकी आधार है। इसका उद्देश्य देश में एक ऐसा राष्ट्रीय डिजिटल स्वास्थ्य पारिस्थितिकी तंत्र बनाना है, जहाँ मरीज, डॉक्टर, अस्पताल और डिजिटल प्लेटफॉर्म आपस में सुरक्षित और सहमति-आधारित तरीके से जुड़े हों।
फरवरी 2026 तक, 85 करोड़ से अधिक डिजिटल हेल्थ अकाउंट बनाए जा चुके हैं, जिससे ABDM दुनिया की सबसे बड़ी डिजिटल स्वास्थ्य पहलों में से एक बन गया है।
उद्देश्य और दृष्टि
ABDM का लक्ष्य एक एकीकृत डिजिटल स्वास्थ्य ढाँचा तैयार करना है, जो:
नागरिकों के लिए डिजिटल हेल्थ आईडी (ABHA) उपलब्ध कराए
स्वास्थ्य पेशेवरों और संस्थानों की प्रमाणित रजिस्ट्रियाँ बनाए
UPI की तरह यूनिफाइड हेल्थ इंटरफेस (UHI) के माध्यम से सेवाओं को जोड़े
टेलीमेडिसिन, ई-रिकॉर्ड्स और AI आधारित टूल्स को बढ़ावा दे
इसका विज़न है—“डिजिटल हेल्थ फॉर ऑल”।
प्रमुख घटक
ABHA (आयुष्मान भारत हेल्थ अकाउंट): 14 अंकों की यूनिक हेल्थ आईडी
HPR: स्वास्थ्य पेशेवरों की रजिस्ट्री
HFR: सार्वजनिक और निजी स्वास्थ्य संस्थानों की रजिस्ट्री
UHI: डिजिटल स्वास्थ्य सेवाओं को जोड़ने वाला ओपन प्रोटोकॉल
डिजिटल हेल्थ इंसेंटिव स्कीम (DHIS): मार्च 2026 तक विस्तारित
उपलब्धियाँ और प्रभाव
55 करोड़ से अधिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड ABHA से जुड़े
PM-JAY के साथ एकीकरण से दावों की प्रक्रिया तेज
eSanjeevani जैसी टेलीमेडिसिन सेवाओं को बढ़ावा
छोटे क्लीनिकों और स्वतंत्र डॉक्टरों को डिजिटल प्लेटफॉर्म से जोड़ा
चुनौतियाँ और आगे का रास्ता
हालाँकि राज्यों में अपनाने की गति अलग-अलग है और पुराने सिस्टम के साथ तालमेल एक चुनौती है, फिर भी NHA का लक्ष्य 2026 तक एक AI-सक्षम, फेडरेटेड डिजिटल स्वास्थ्य मॉडल तैयार करना है।
लगभग ₹1,600 करोड़ के कुल व्यय (2021–26) के साथ, ABDM न केवल भारत की स्वास्थ्य व्यवस्था को सशक्त बना रहा है, बल्कि वैश्विक डिजिटल स्वास्थ्य नेतृत्व की दिशा में भी भारत को आगे बढ़ा रहा है।
Innovative Healthcare Schemes in India: A Survey and Global Comparison
When a nation of 1.4 billion attempts to heal itself, innovation is no longer a choice—it becomes a necessity. India’s healthcare story over the past two decades is one of bold experiments carried out at continental scale, where frugality meets digital ambition and policy becomes a living laboratory. As of February 2026, government-led healthcare schemes in India have evolved into a complex ecosystem combining insurance, technology, prevention, and community outreach, all aimed at the elusive goal of Universal Health Coverage (UHC).
This article surveys India’s most innovative national and state-level healthcare schemes, evaluates their impact and limitations, and places them in conversation with low-cost global innovations. The comparison reveals not just where India stands—but where it could leap next.
The Indian Context: Innovation Under Constraint
India spends around 2% of GDP on public health, far below the global average. Yet, paradoxically, it runs some of the world’s largest healthcare programs. Innovation in India, therefore, is not about abundance—it is about doing more with less. The defining features of Indian healthcare innovation include:
Scale-first thinking: Designing programs for tens of millions, not thousands
Digital leapfrogging: Health IDs, telemedicine, AI fraud detection
Cost containment: Cashless care, standardized packages, bulk purchasing
Hybrid delivery: Public financing with private service delivery
National-Level Flagships: Building the Spine of UHC
Ayushman Bharat – Pradhan Mantri Jan Arogya Yojana (AB-PMJAY)
Launched in 2018, AB-PMJAY is often described as the backbone of India’s UHC ambitions. Covering over 55 crore people—roughly the bottom 40–50% of the population—it provides up to ₹5 lakh per family per year for secondary and tertiary hospitalization.
What makes it innovative?
Cashless, paperless treatment at over 33,000 empanelled hospitals
No limits on family size, age, or gender
Nationwide portability, crucial for migrant populations
Integration with the Ayushman Bharat Digital Mission (ABDM) for health IDs and electronic records
AI-driven fraud detection, flagging abnormal billing patterns
By early 2026, the scheme had authorized over 7 crore hospitalizations, with studies estimating a 40–50% reduction in out-of-pocket expenditure (OOPE) among beneficiaries.
The fault lines:
Low reimbursement rates discourage some private hospitals; state-level adoption and implementation quality vary widely. PM-JAY is a powerful engine, but it sometimes runs unevenly across India’s federal terrain.
Health and Wellness Centres (HWCs): Prevention as Infrastructure
If PM-JAY is the hospital shield, Health and Wellness Centres are the village moat. Designed to convert 1.5 lakh sub-centres and PHCs into comprehensive primary care hubs, HWCs mark a philosophical shift—from episodic treatment to lifecycle care.
Innovations include:
Community Health Officers bridging doctor shortages
Telemedicine via eSanjeevani, which crossed 340 million consultations by 2026
Free screenings for non-communicable diseases (diabetes, hypertension, cancers)
Integration of mental health, geriatric care, and yoga
HWCs demonstrate that prevention is not just cheaper—it is structurally transformative. Every early diagnosis here is a hospitalization averted later.
Rashtriya Swasthya Bima Yojana (RSBY): The Prototype
Launched in 2008, RSBY provided ₹30,000 coverage to BPL families and pioneered smart card–based cashless insurance. Though subsumed into PM-JAY in 2018, RSBY deserves recognition as the alpha version of India’s insurance-led health reform.
Central Government Health Scheme (CGHS): The Old Guard Goes Digital
Operational since 1954, CGHS caters to central government employees and pensioners. Its recent innovations—online appointments, e-prescriptions, digital referrals—show how legacy systems can modernize without collapsing under their own weight.
State-Level Innovation: Federalism as a Laboratory
India’s states act as policy laboratories, adapting national frameworks to local realities.
Mahatma Jyotiba Phule Jan Arogya Yojana (MJPJAY), Maharashtra
Covers ₹5 lakh across 1,200+ procedures, with no waiting periods and strong focus on transplants and critical care.Bhamashah Swasthya Bima Yojana (BSBY), Rajasthan
Uses digital family cards, emphasizes women’s health and NCDs, and laid groundwork later absorbed into PM-JAY.Awaz Health Insurance Scheme, Kerala
A rare scheme focused on migrant workers, offering portable, low-premium coverage—recognizing mobility as a health determinant.
Global Low-Cost Innovations: Mirrors and Missed Lessons
Looking outward sharpens perspective.
Thailand’s Universal Coverage Scheme (UCS)
Covering 99% of citizens since 2002 through tax financing, UCS virtually eliminated catastrophic health spending. Its strength lies in primary care gatekeeping—a lesson India is only beginning to absorb through HWCs.
Rwanda’s Performance-Based Financing (PBF)
Providers are paid for quality outcomes, not just services. This metrics-driven accountability improved maternal and child health rapidly—an approach India could scale using PM-JAY data and AI.
Kenya’s Solar-Powered Clinics
Reliable electricity for maternal care in off-grid areas—simple, resilient, climate-smart. A reminder that innovation is not always digital.
Ultra-Frugal Interventions
Zinc supplementation for childhood diarrhea
$80 ReMotion prosthetic knee by D-Rev
These prove that sometimes, the smallest tools move the biggest needles.
Comparison and Cross-Learning
India vs Thailand: Both reduce OOPE through insurance, but Thailand’s tax-funded model offers stronger sustainability.
India vs Rwanda: India has data; Rwanda uses data for incentives. The next leap is obvious.
India vs Global Frugality: India excels at scale and digital rails (ABHA, UHI), but could do more with ultra-low-cost clinical innovations.
India’s greatest strength—scale—can also become its gift to the world. What works for 55 crore people can work anywhere.
Conclusion: Healing at Scale
India’s healthcare schemes are not perfect—but they are profoundly ambitious. They resemble a vast, evolving machine: sometimes noisy, occasionally inefficient, yet capable of lifting millions out of medical poverty.
The future of Indian healthcare lies in deepening primary care, rewarding quality, and blending digital sophistication with frugal wisdom. If PM-JAY is the safety net and HWCs the early warning system, then global best practices can become the compass.
Universal Health Coverage is not a destination—it is a discipline. And India, imperfect but relentless, is learning it in real time.
भारत में नवोन्मेषी स्वास्थ्य योजनाएँ: एक सर्वेक्षण और वैश्विक तुलना
जब 140 करोड़ की आबादी वाला देश स्वयं को स्वस्थ रखने का प्रयास करता है, तो नवाचार कोई विकल्प नहीं रह जाता—वह अनिवार्यता बन जाता है।
पिछले दो दशकों में भारत की स्वास्थ्य यात्रा साहसिक प्रयोगों की कहानी रही है, जहाँ सीमित संसाधनों के बीच डिजिटल महत्वाकांक्षा, किफ़ायत और नीति—तीनों मिलकर एक जीवंत प्रयोगशाला का रूप लेते हैं। फरवरी 2026 तक, भारत की सरकारी स्वास्थ्य योजनाएँ बीमा, तकनीक, रोकथाम और सामुदायिक सहभागिता के ऐसे तंत्र में विकसित हो चुकी हैं, जिनका अंतिम लक्ष्य है सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज (UHC)।
यह लेख भारत की सबसे नवोन्मेषी राष्ट्रीय और राज्य स्तरीय स्वास्थ्य योजनाओं का सर्वेक्षण करता है, उनके प्रभाव और सीमाओं का विश्लेषण करता है, और उन्हें वैश्विक कम-लागत स्वास्थ्य नवाचारों के संदर्भ में रखता है। यह तुलना न केवल यह बताती है कि भारत कहाँ खड़ा है, बल्कि यह भी संकेत देती है कि वह अगली छलांग कहाँ लगा सकता है।
भारतीय संदर्भ: सीमाओं के बीच नवाचार
भारत सार्वजनिक स्वास्थ्य पर लगभग GDP का 2% खर्च करता है—जो वैश्विक औसत से कम है। इसके बावजूद, भारत दुनिया के सबसे बड़े स्वास्थ्य कार्यक्रमों में से कुछ का संचालन करता है। इसलिए भारत में नवाचार का अर्थ समृद्धि नहीं, बल्कि कम संसाधनों में अधिक प्रभाव है। भारतीय स्वास्थ्य नवाचार की प्रमुख विशेषताएँ हैं:
पैमाने पर सोच (Scale-first thinking): हजारों नहीं, करोड़ों लोगों के लिए योजनाएँ
डिजिटल लीपफ्रॉगिंग: हेल्थ आईडी, टेलीमेडिसिन, AI आधारित फ्रॉड डिटेक्शन
लागत नियंत्रण: कैशलेस इलाज, मानकीकृत पैकेज, सामूहिक खरीद
हाइब्रिड मॉडल: सार्वजनिक वित्तपोषण के साथ निजी सेवा प्रदाय
राष्ट्रीय स्तर की प्रमुख योजनाएँ: UHC की रीढ़
आयुष्मान भारत – प्रधानमंत्री जन आरोग्य योजना (AB-PMJAY)
2018 में शुरू हुई AB-PMJAY को अक्सर भारत की सार्वभौमिक स्वास्थ्य महत्वाकांक्षा की रीढ़ कहा जाता है। यह योजना देश की निचली 40–50% आबादी, यानी 55 करोड़ से अधिक लोगों, को प्रति परिवार प्रति वर्ष ₹5 लाख तक का द्वितीयक और तृतीयक अस्पताल कवरेज प्रदान करती है।
नवाचार कहाँ है?
33,000 से अधिक सूचीबद्ध अस्पतालों में कैशलेस और पेपरलेस इलाज
परिवार के आकार, आयु या लिंग पर कोई सीमा नहीं
राष्ट्रीय पोर्टेबिलिटी, जो प्रवासी श्रमिकों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है
आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन (ABDM) के साथ एकीकरण—हेल्थ आईडी और डिजिटल रिकॉर्ड
AI आधारित फ्रॉड डिटेक्शन, जो असामान्य बिलिंग पैटर्न पहचानता है
2026 की शुरुआत तक, इस योजना के अंतर्गत 7 करोड़ से अधिक अस्पताल में भर्ती उपचार स्वीकृत हो चुके थे, और विभिन्न अध्ययनों में लाभार्थियों के लिए जेब से होने वाले खर्च में 40–50% तक की कमी दर्ज की गई।
कमज़ोर कड़ियाँ:
कम प्रतिपूर्ति दरें कुछ निजी अस्पतालों को हतोत्साहित करती हैं; राज्यों के बीच कार्यान्वयन की गुणवत्ता असमान है। PM-JAY एक शक्तिशाली इंजन है, लेकिन संघीय ढाँचे में इसकी गति हर जगह समान नहीं।
हेल्थ एंड वेलनेस सेंटर्स (HWCs): रोकथाम को ढाँचा बनाना
यदि PM-JAY अस्पतालों का सुरक्षा कवच है, तो हेल्थ एंड वेलनेस सेंटर्स गाँव और मोहल्ले की खाई (moat) हैं। 1.5 लाख उप-स्वास्थ्य केंद्रों और PHCs को व्यापक प्राथमिक स्वास्थ्य केंद्रों में बदलने का लक्ष्य स्वास्थ्य नीति में एक मौलिक बदलाव दर्शाता है—इलाज से पहले देखभाल।
प्रमुख नवाचार:
डॉक्टरों की कमी को पाटते कम्युनिटी हेल्थ ऑफिसर
eSanjeevani के माध्यम से टेलीमेडिसिन, जिसने 2026 तक 34 करोड़ से अधिक परामर्श दिए
मधुमेह, उच्च रक्तचाप और कैंसर जैसी गैर-संचारी बीमारियों की निःशुल्क जाँच
मानसिक स्वास्थ्य, वृद्धजन देखभाल और योग का समावेश
HWCs यह सिद्ध करते हैं कि रोकथाम केवल सस्ती नहीं, बल्कि संरचनात्मक रूप से परिवर्तनकारी है—यहाँ हर प्रारंभिक निदान भविष्य की एक अस्पताल भर्ती को टाल देता है।
राष्ट्रीय स्वास्थ्य बीमा योजना (RSBY): बीज रूप
2008 में शुरू हुई RSBY ने BPL परिवारों को ₹30,000 तक का कवरेज दिया और स्मार्ट कार्ड आधारित कैशलेस बीमा की नींव रखी। भले ही 2018 में इसे PM-JAY में समाहित कर दिया गया, लेकिन इसे भारत के स्वास्थ्य बीमा सुधार का प्रोटोटाइप कहना गलत नहीं होगा।
केंद्रीय सरकारी स्वास्थ्य योजना (CGHS): पुरानी व्यवस्था, नया डिजिटल चेहरा
1954 से चल रही CGHS केंद्रीय सरकारी कर्मचारियों और पेंशनभोगियों को सेवाएँ देती है। हाल के वर्षों में ऑनलाइन अपॉइंटमेंट, ई-प्रिस्क्रिप्शन और डिजिटल रेफरल जैसे सुधार दिखाते हैं कि पुरानी प्रणालियाँ भी आधुनिक बन सकती हैं—बिना ढहे।
राज्य स्तरीय नवाचार: संघवाद एक प्रयोगशाला के रूप में
भारत का संघीय ढाँचा राज्यों को प्रयोग करने की स्वतंत्रता देता है।
महाराष्ट्र – महात्मा ज्योतिबा फुले जन आरोग्य योजना (MJPJAY):
₹5 लाख तक का कवरेज, 1,200 से अधिक प्रक्रियाएँ, ट्रांसप्लांट और गंभीर बीमारियों पर विशेष ध्यान।राजस्थान – भामाशाह स्वास्थ्य बीमा योजना (BSBY):
डिजिटल पारिवारिक कार्ड, महिलाओं और NCDs पर फोकस।केरल – आवाज़ स्वास्थ्य बीमा योजना:
प्रवासी श्रमिकों के लिए विशेष योजना—पोर्टेबिलिटी और सामुदायिक पहुँच इसका मूल।
वैश्विक कम-लागत नवाचार: आईना और सबक
थाईलैंड की यूनिवर्सल कवरेज स्कीम (UCS)
2002 से 99% आबादी को टैक्स आधारित स्वास्थ्य सुरक्षा। प्राथमिक देखभाल को गेटकीपर बनाकर चिकित्सा खर्च लगभग समाप्त कर दिया।
रवांडा का परफॉर्मेंस-बेस्ड फाइनेंसिंग (PBF)
सेवाओं की संख्या नहीं, गुणवत्ता के परिणामों पर भुगतान। मातृ और शिशु स्वास्थ्य में तेज़ सुधार।
केन्या के सोलर-पावर्ड क्लिनिक
बिजली-विहीन क्षेत्रों में मातृत्व सेवाओं की निरंतरता—सरल, टिकाऊ और जलवायु-संवेदनशील समाधान।
अत्यंत किफ़ायती हस्तक्षेप
बच्चों में दस्त के लिए जिंक सप्लीमेंटेशन
$80 का ReMotion कृत्रिम घुटना
ये दिखाते हैं कि कभी-कभी सबसे छोटे औज़ार सबसे बड़ा परिवर्तन लाते हैं।
तुलना और सीख
भारत बनाम थाईलैंड: दोनों बीमा से जेब खर्च घटाते हैं, पर टैक्स आधारित मॉडल अधिक टिकाऊ।
भारत बनाम रवांडा: भारत के पास डेटा है, रवांडा उसे प्रोत्साहनों से जोड़ता है—अगली छलांग यहीं है।
भारत बनाम वैश्विक किफ़ायत: भारत डिजिटल स्केल में आगे है, पर अल्ट्रा-लो-कॉस्ट क्लिनिकल नवाचारों में और कर सकता है।
भारत की सबसे बड़ी ताकत—पैमाना—दुनिया के लिए भी उसका उपहार बन सकती है। जो 55 करोड़ लोगों के लिए काम करता है, वह कहीं भी काम कर सकता है।
निष्कर्ष: पैमाने पर उपचार
भारत की स्वास्थ्य योजनाएँ त्रुटिहीन नहीं हैं—पर वे असाधारण रूप से साहसी हैं। वे एक विशाल मशीन की तरह हैं: कभी-कभी शोर करती हुई, कभी असमान, लेकिन लाखों लोगों को चिकित्सा गरीबी से बाहर निकालने में सक्षम।
भारत के स्वास्थ्य भविष्य की कुंजी है—मजबूत प्राथमिक देखभाल, गुणवत्ता को प्रोत्साहन, और डिजिटल परिष्कार के साथ किफ़ायती बुद्धिमत्ता। यदि PM-JAY सुरक्षा जाल है और HWCs प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली, तो वैश्विक सर्वोत्तम अभ्यास दिशा-सूचक बन सकते हैं।
सार्वभौमिक स्वास्थ्य कवरेज कोई मंज़िल नहीं, बल्कि एक सतत अनुशासन है—और भारत इसे वास्तविक समय में सीख रहा है।
Brazil’s SUS: The Unified Health System and the Art of Healing a Nation
If a country is a body, its health system is the circulatory system—quietly sustaining life, faltering visibly when strained, and revealing the inequalities of flow. In Brazil, that circulatory system is the Sistema Único de Saúde (SUS)—the Unified Health System—one of the most ambitious experiments in universal healthcare ever attempted.
Established in 1988, SUS is today the world’s largest government-run public health system, guaranteeing free, universal healthcare to every person on Brazilian soil—citizens, migrants, tourists, and even undocumented individuals. As of February 2026, SUS serves a nation of roughly 220 million people through a sprawling network of more than 50,000 clinics, hospitals, laboratories, and health facilities, employing close to one million health workers.
This article examines SUS not just as a policy framework, but as a living institution—its origins, structure, financing, achievements, contradictions, and future at a time when economic pressure, digital transformation, and climate stress are reshaping public health worldwide.
Origins: Health as Democracy in Practice
The roots of SUS lie in Brazil’s re-democratization of the 1980s, after two decades of military dictatorship. Before SUS, healthcare in Brazil resembled a patchwork quilt stitched by inequality:
Formal workers accessed care through employment-linked social insurance (INAMPS)
The poor relied on charity hospitals, underfunded state facilities, or out-of-pocket payments
Millions were effectively excluded from consistent care
Health outcomes mirrored social status. Illness was not just biological—it was political.
The turning point came with the 1988 Brazilian Constitution, which declared, unequivocally, that health is a universal right and a duty of the state. SUS was born not merely as a bureaucratic reform, but as part of a broader social movement inspired by the Alma-Ata Declaration on Primary Health Care and Latin America’s tradition of social medicine.
Implementation began in the early 1990s, gradually transforming Brazil’s fragmented system into a tax-funded, decentralized, rights-based public health model. By 2023, when SUS marked its 35th anniversary, it had survived inflationary crises, political upheaval, and—most severely—the COVID-19 pandemic, which tested its resilience like a national stress test.
Structure and Guiding Principles
SUS rests on three foundational pillars that are as philosophical as they are administrative:
Universality – Everyone has the right to healthcare, without exception
Decentralization – Shared governance across federal, state, and municipal levels
Social Participation – Citizens participate through health councils and conferences
How SUS Works
Funding: Primarily tax-based, with contributions from federal, state, and municipal governments
Administration: Federal policy-setting with decentralized service delivery
Access: No enrollment, no insurance card, no fees at the point of care
Levels of Care
Primary care: Family health teams, vaccinations, prenatal care, chronic disease management
Secondary care: Specialized outpatient services and diagnostics
Tertiary care: Hospitals, complex surgeries, intensive care, and organ transplants
The SUS network blends public facilities with contracted private providers, creating a mixed ecosystem where the state pays, but services may be delivered by either public or private institutions.
Alongside SUS exists a strong supplementary private insurance market, covering 25–28% of Brazilians (around 50–60 million people)—mostly middle- and upper-income groups seeking faster access or private amenities. Rather than replacing SUS, this parallel system coexists with it, sometimes complementing, sometimes competing.
Financing: A System Running on Thin Blood
SUS is financed through general taxation, but chronic underfunding has long been its Achilles’ heel.
2024 budget: ~R$ 218 billion (≈ US$ 40 billion)
Public health spending: ~3.8–4% of GDP, well below the WHO-recommended 6%
Over time, states and municipalities have shouldered increasing financial responsibility, often without proportional revenue, deepening regional inequalities between wealthier southern states and poorer northern and northeastern regions.
By 2026, austerity policies and fiscal constraints continue to strain the system, intensifying debates about sustainability, prioritization, and efficiency rather than dismantling—a critical distinction in a polarized political environment.
Achievements: Quiet Revolutions in Public Health
Despite financial constraints, SUS has delivered outcomes that would be remarkable even in wealthier countries.
Measurable Impact
72–75% of Brazilians rely on SUS as their primary source of healthcare
Sharp reductions in infant mortality and steady gains in life expectancy
One of the world’s largest public immunization programs
Global leadership in organ transplantation, fully covered by the public system
Crisis Response
SUS proved indispensable during national and global emergencies:
Zika virus epidemic
COVID-19 pandemic, including mass vaccination and ICU coordination
Increasingly, climate-related health crises such as floods, heatwaves, and vector-borne diseases
Equity and Inclusion
Perhaps SUS’s greatest achievement is moral rather than numerical: it reduced healthcare exclusion in a society marked by deep income and racial inequalities. Indigenous communities, residents of favelas, and rural populations—often invisible in market-based systems—became rights-bearing patients.
The system’s vast administrative and clinical databases have also created unprecedented opportunities for public health research, oncology data mining, and system-level innovation.
Persistent Challenges: The Weight of Scale
SUS’s very size magnifies its weaknesses.
Underfunding: Long waiting times, staff shortages, infrastructure gaps
Regional disparities: Unequal service quality across states and municipalities
Efficiency concerns: Bureaucracy, procurement delays, corruption risks
Privatization pressures: Growing reliance on private providers amid public strain
Technological gaps: Advanced diagnostics and digital tools unevenly distributed
Economic downturns since 2014, compounded by pandemic-related shocks, have repeatedly threatened the system’s stability—yet SUS has endured, adapting rather than collapsing.
Recent Developments and the Road Ahead
In January 2026, Brazil’s Ministry of Health launched Public Call No. 1/2026, inviting innovative digital health solutions under initiatives such as SUS Digital and Agora Tem Especialistas. This marked a strategic shift—from viewing SUS as a service provider to treating it as a platform for innovation.
Key priorities now include:
Digital health ecosystems and interoperability
IP-friendly public innovation partnerships
Better workforce allocation and specialist access
Climate-resilient healthcare infrastructure
Health policy experts increasingly argue that SUS’s future depends less on structural redesign and more on adequate funding, smarter governance, and technology-enabled efficiency. Many call for a gradual increase in public health spending toward 6% of GDP, not as an expense, but as an investment in social stability.
Conclusion: A System That Reflects a Nation
Brazil’s SUS is neither flawless nor fragile. It is imperfect, contested, and indispensable—a system that mirrors Brazil itself. Where markets often see patients as consumers, SUS insists on seeing them as citizens.
In a world where universal healthcare is often discussed but rarely delivered at scale, SUS stands as proof that universality is possible, even in middle-income countries with deep inequalities. Its future will be shaped by political will, fiscal courage, and the ability to harness digital tools without losing its founding soul.
SUS is not just a health system.
It is Brazil’s ongoing argument that health is not a privilege—it is a right.
ब्राज़ील का SUS: एकीकृत स्वास्थ्य प्रणाली और राष्ट्र को स्वस्थ रखने की कला
यदि किसी देश को एक शरीर माना जाए, तो उसकी स्वास्थ्य प्रणाली उसकी रक्त-परिसंचरण व्यवस्था होती है—जो चुपचाप जीवन बनाए रखती है, दबाव पड़ने पर लड़खड़ाती है, और असमानताओं को उजागर कर देती है। ब्राज़ील में यही भूमिका निभाता है Sistema Único de Saúde (SUS)—अर्थात एकीकृत स्वास्थ्य प्रणाली—जो सार्वभौमिक स्वास्थ्य सेवा का दुनिया का सबसे महत्वाकांक्षी प्रयोग मानी जाती है।
1988 में स्थापित SUS आज दुनिया की सबसे बड़ी सरकार द्वारा संचालित सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणाली है। यह ब्राज़ील की धरती पर मौजूद हर व्यक्ति—नागरिक, प्रवासी, पर्यटक, यहाँ तक कि बिना दस्तावेज़ों वाले लोगों—को निःशुल्क और सार्वभौमिक स्वास्थ्य सेवाएँ प्रदान करती है। फरवरी 2026 तक, SUS लगभग 22 करोड़ लोगों की सेवा कर रही है, इसके अंतर्गत 50,000 से अधिक क्लीनिक, अस्पताल, प्रयोगशालाएँ और स्वास्थ्य केंद्र, तथा लगभग 10 लाख स्वास्थ्यकर्मी कार्यरत हैं।
यह लेख SUS को केवल एक नीति ढाँचे के रूप में नहीं, बल्कि एक जीवंत संस्था के रूप में देखता है—इसके इतिहास, संरचना, वित्तपोषण, उपलब्धियों, चुनौतियों और भविष्य की संभावनाओं के साथ, ऐसे समय में जब आर्थिक दबाव, डिजिटल परिवर्तन और जलवायु संकट सार्वजनिक स्वास्थ्य को नई दिशा दे रहे हैं।
उत्पत्ति: लोकतंत्र के रूप में स्वास्थ्य
SUS की जड़ें 1980 के दशक में ब्राज़ील के पुनः लोकतंत्रीकरण से जुड़ी हैं, जब देश दो दशकों की सैन्य तानाशाही से बाहर निकल रहा था। SUS से पहले ब्राज़ील की स्वास्थ्य व्यवस्था गहरी असमानताओं से भरी एक बिखरी हुई तस्वीर थी:
औपचारिक क्षेत्र के कर्मचारी रोज़गार-आधारित बीमा (INAMPS) के माध्यम से इलाज पाते थे
गरीब आबादी को धर्मार्थ अस्पतालों, कमजोर राज्य सेवाओं या अपनी जेब से खर्च पर निर्भर रहना पड़ता था
करोड़ों लोग नियमित स्वास्थ्य सेवाओं से बाहर थे
स्वास्थ्य परिणाम सामाजिक स्थिति का प्रतिबिंब थे—बीमारी केवल जैविक नहीं, बल्कि राजनीतिक भी थी।
1988 के ब्राज़ीलियाई संविधान ने निर्णायक मोड़ दिया, जिसने स्पष्ट रूप से घोषणा की कि स्वास्थ्य एक सार्वभौमिक अधिकार और राज्य का दायित्व है। SUS केवल एक प्रशासनिक सुधार नहीं था, बल्कि अल्मा-आटा घोषणा और लैटिन अमेरिकी सामाजिक चिकित्सा आंदोलनों से प्रेरित एक व्यापक सामाजिक परिवर्तन का हिस्सा था।
1990 के दशक की शुरुआत में इसका कार्यान्वयन शुरू हुआ, जिसने धीरे-धीरे एक खंडित व्यवस्था को कर-आधारित, विकेंद्रीकृत और अधिकार-आधारित सार्वजनिक स्वास्थ्य मॉडल में बदल दिया। 2023 में SUS के 35 वर्ष पूरे हुए, और तब तक यह आर्थिक संकटों, राजनीतिक बदलावों और COVID-19 महामारी जैसी भीषण परीक्षा से गुजरकर अपनी मजबूती साबित कर चुका था।
संरचना और मूल सिद्धांत
SUS तीन बुनियादी स्तंभों पर आधारित है—जो प्रशासनिक होने के साथ-साथ दार्शनिक भी हैं:
सार्वभौमिकता – हर व्यक्ति को स्वास्थ्य सेवाओं का अधिकार
विकेंद्रीकरण – संघीय, राज्य और नगरपालिका स्तरों पर साझा जिम्मेदारी
सामाजिक सहभागिता – स्वास्थ्य परिषदों और सम्मेलनों के माध्यम से नागरिक भागीदारी
SUS कैसे काम करता है
वित्तपोषण: मुख्यतः करों के माध्यम से, जिसमें संघीय, राज्य और नगरपालिका सरकारें योगदान देती हैं
प्रशासन: केंद्र द्वारा नीति निर्धारण, पर सेवा वितरण स्थानीय स्तर पर
पहुंच: न कोई पंजीकरण, न बीमा कार्ड, न इलाज के समय शुल्क
देखभाल के स्तर
प्राथमिक देखभाल: फैमिली हेल्थ टीमें, टीकाकरण, गर्भावस्था देखभाल, दीर्घकालिक रोग प्रबंधन
द्वितीयक देखभाल: विशेषज्ञ बाह्य रोगी सेवाएँ और जाँच
तृतीयक देखभाल: अस्पताल, जटिल सर्जरी, आईसीयू और अंग प्रत्यारोपण
SUS के अंतर्गत सार्वजनिक स्वास्थ्य संस्थान और अनुबंधित निजी प्रदाता दोनों शामिल हैं—एक ऐसा मिश्रित तंत्र जिसमें भुगतान राज्य करता है, लेकिन सेवाएँ सार्वजनिक या निजी दोनों माध्यमों से मिल सकती हैं।
इसके समानांतर, ब्राज़ील में एक मजबूत निजी स्वास्थ्य बीमा क्षेत्र भी है, जो 25–28% आबादी (लगभग 5–6 करोड़ लोग) को कवर करता है। यह व्यवस्था SUS का विकल्प नहीं, बल्कि उसके साथ सह-अस्तित्व में है—कभी पूरक, कभी प्रतिस्पर्धी।
वित्तपोषण: सीमित संसाधनों पर चलता तंत्र
SUS का वित्तपोषण कर-आधारित है, लेकिन दीर्घकालिक अल्प-वित्तपोषण इसकी सबसे बड़ी चुनौती रही है।
2024 का बजट: लगभग R$ 218 अरब (करीब 40 अरब अमेरिकी डॉलर)
सार्वजनिक स्वास्थ्य व्यय: GDP का 3.8–4%, जबकि WHO की सिफारिश 6% है
समय के साथ, राज्य और नगरपालिकाओं पर वित्तीय बोझ बढ़ता गया, बिना समानुपातिक राजस्व के, जिससे क्षेत्रीय असमानताएँ और गहरी हो गईं—विशेषकर उत्तर और उत्तर-पूर्वी ब्राज़ील में।
2026 तक, मितव्ययिता नीतियाँ और आर्थिक दबाव संसाधनों को सीमित करते रहे, जिससे अब चर्चा प्रणाली को तोड़ने की नहीं, बल्कि बेहतर प्राथमिकता और कुशल आवंटन की हो रही है।
उपलब्धियाँ: सार्वजनिक स्वास्थ्य की मूक क्रांतियाँ
वित्तीय सीमाओं के बावजूद, SUS ने ऐसे परिणाम दिए हैं जो समृद्ध देशों के लिए भी उल्लेखनीय हैं।
ठोस प्रभाव
72–75% ब्राज़ीलियाई नागरिक अपनी प्राथमिक स्वास्थ्य सेवाओं के लिए SUS पर निर्भर
शिशु मृत्यु दर में उल्लेखनीय कमी और जीवन प्रत्याशा में वृद्धि
दुनिया के सबसे बड़े सार्वजनिक टीकाकरण कार्यक्रमों में से एक
अंग प्रत्यारोपण में वैश्विक नेतृत्व—पूरी तरह सार्वजनिक वित्तपोषण के साथ
संकट प्रबंधन
SUS ने कई राष्ट्रीय और वैश्विक संकटों में अपनी अनिवार्यता सिद्ध की:
ज़ीका वायरस महामारी
COVID-19, जिसमें बड़े पैमाने पर टीकाकरण और ICU समन्वय
जलवायु परिवर्तन से जुड़ी स्वास्थ्य आपदाएँ, जैसे बाढ़ और हीटवेव
समानता और समावेशन
SUS की सबसे बड़ी उपलब्धि शायद नैतिक है—इसने उस समाज में स्वास्थ्य बहिष्करण को कम किया, जहाँ आय और नस्लीय असमानताएँ गहरी हैं। आदिवासी समुदाय, फेवेला निवासी और ग्रामीण आबादी—जो अक्सर बाज़ार-आधारित प्रणालियों में अदृश्य रहते हैं—यहाँ अधिकार-संपन्न मरीज बने।
इसके विशाल डेटाबेस ने सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुसंधान, कैंसर डेटा विश्लेषण और प्रणालीगत नवाचार के नए अवसर भी खोले हैं।
निरंतर चुनौतियाँ: पैमाने का बोझ
SUS का विशाल आकार उसकी कमजोरियों को भी बढ़ा देता है:
अल्प-वित्तपोषण: लंबी प्रतीक्षा सूचियाँ, कर्मचारियों की कमी
क्षेत्रीय असमानताएँ: राज्यों और नगरपालिकाओं में सेवाओं की गुणवत्ता में अंतर
दक्षता संबंधी समस्याएँ: नौकरशाही, खरीद प्रक्रियाओं में देरी, भ्रष्टाचार जोखिम
निजीकरण का दबाव: सार्वजनिक प्रणाली पर दबाव के कारण निजी अनुबंधों पर बढ़ती निर्भरता
तकनीकी अंतर: उन्नत तकनीकों का असमान वितरण
2014 के बाद के आर्थिक संकट और महामारी के झटकों ने बार-बार इसकी स्थिरता को चुनौती दी—फिर भी SUS ढहने के बजाय अनुकूलन करता रहा।
हालिया पहलें और आगे का रास्ता
जनवरी 2026 में, ब्राज़ील के स्वास्थ्य मंत्रालय ने पब्लिक कॉल संख्या 1/2026 जारी की, जिसके तहत SUS Digital और Agora Tem Especialistas जैसे कार्यक्रमों के अंतर्गत नवोन्मेषी डिजिटल स्वास्थ्य समाधानों को आमंत्रित किया गया। यह एक रणनीतिक बदलाव था—SUS को केवल सेवा प्रदाता नहीं, बल्कि नवाचार के मंच के रूप में देखने की दिशा में।
अब प्रमुख प्राथमिकताएँ हैं:
डिजिटल स्वास्थ्य पारिस्थितिकी तंत्र और इंटरऑपरेबिलिटी
बौद्धिक संपदा के अनुकूल सार्वजनिक नवाचार साझेदारियाँ
विशेषज्ञ सेवाओं तक बेहतर पहुँच और कार्यबल का कुशल वितरण
जलवायु-संवेदनशील स्वास्थ्य अवसंरचना
स्वास्थ्य नीति विशेषज्ञों का मानना है कि SUS का भविष्य संरचनात्मक पुनर्निर्माण से अधिक पर्याप्त वित्तपोषण, स्मार्ट शासन और तकनीक-सक्षम दक्षता पर निर्भर करेगा। कई लोग सार्वजनिक स्वास्थ्य व्यय को धीरे-धीरे GDP के 6% तक बढ़ाने की वकालत करते हैं—इसे खर्च नहीं, बल्कि सामाजिक स्थिरता में निवेश मानते हुए।
निष्कर्ष: राष्ट्र का प्रतिबिंब बनती व्यवस्था
ब्राज़ील का SUS न तो त्रुटिहीन है, न ही नाज़ुक। यह अपूर्ण, विवादित और अपरिहार्य है—एक ऐसी प्रणाली जो ब्राज़ील की ही तरह है। जहाँ बाज़ार मरीज को उपभोक्ता मानता है, वहीं SUS उसे नागरिक मानता है।
ऐसे समय में जब सार्वभौमिक स्वास्थ्य सेवा पर दुनिया भर में चर्चा होती है, पर उसे बड़े पैमाने पर लागू कम ही किया जाता है, SUS यह साबित करता है कि सार्वभौमिकता संभव है, भले ही देश मध्यम आय वाला और असमानताओं से भरा क्यों न हो।
SUS केवल एक स्वास्थ्य प्रणाली नहीं है।
यह ब्राज़ील का सतत तर्क है कि स्वास्थ्य कोई विशेषाधिकार नहीं—एक मौलिक अधिकार है।
Empowering India’s Healthcare: AI as an Educator, Not a Replacer
In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence (AI), India stands at a pivotal crossroads. With a population exceeding 1.4 billion and a rare demographic window that will remain open for barely another generation, the country faces a stark choice: allow technology to hollow out human labour, or deploy it as a force multiplier for human capability.
Nowhere is this choice more consequential than in healthcare. India’s challenge is not technological ambition—it is human scarcity. The country does not have too many doctors, nurses, or technicians whose jobs need replacing; it has far too few to meet the needs of its people. In this context, AI’s highest calling is not automation, but education at scale.
Think of AI not as a robot surgeon edging professionals out of operating theatres, but as an infinite medical college—one that never sleeps, never fills its seats, never raises its fees, and speaks every Indian language.
The Healthcare Workforce Gap: A System Running on Short Supply
India’s healthcare system operates under chronic strain:
A doctor–patient ratio of roughly 1:834, which masks severe regional inequities and falls short of WHO benchmarks when specialist distribution is considered.
Acute shortages of trained professionals in rural and peri-urban India, where nearly two-thirds of the population resides.
A rapidly rising burden of non-communicable diseases—diabetes, cardiovascular illness, cancer—requiring long-term, skilled management rather than episodic care.
Schemes like Ayushman Bharat, which now cover more than 55 crore beneficiaries, have dramatically expanded financial access to care. But insurance without manpower is like a dam without water: impressive on paper, ineffective in practice. Hospitals, clinics, and Health and Wellness Centres need trained hands and informed minds to translate coverage into outcomes.
Traditional medical education simply cannot keep pace. Seats in AIIMS, state medical colleges, and nursing institutions remain limited; training cycles are long; and costs—both financial and social—exclude large segments of aspirants. Even heroic expansions of physical infrastructure struggle against mathematics.
AI changes the equation.
AI as an Infinite Tutor, Not a Job Thief
AI’s most underappreciated power lies in learning acceleration. Properly deployed, it can compress years of didactic training into months of adaptive instruction, without compromising quality.
Modern AI-driven education platforms can:
Personalise curricula to individual learners, identifying gaps and adjusting pace in real time.
Simulate clinical scenarios through virtual patients, digital twins, and immersive case studies.
Provide instant feedback, something even the best human instructors cannot do at scale.
Deliver content in multiple Indian languages, breaking the English barrier that silently filters talent.
This approach aligns closely with the National Education Policy (NEP) 2020, which explicitly calls for deep integration of technology, flexibility in learning pathways, and lifelong upskilling. AI makes it possible to train not just elite specialists, but the entire healthcare pyramid—from tertiary-care consultants to ASHA workers—continuously.
In effect, AI converts education from a scarce resource into a public utility.
Recent Momentum: Training at Record Speed
By early 2026, this vision has begun to move from theory to implementation.
In January 2026, the Ministry of Health and Family Welfare launched the NBEMS Online Training Programme on Artificial Intelligence in Medical Education. Designed as a free, fully online initiative, the programme aims to upskill 50,000 doctors in its initial phase.
Key features include:
Foundational understanding of AI concepts relevant to medicine
Practical exposure to AI-assisted diagnostics, imaging, and decision support
Emphasis on human–AI collaboration, not replacement
Within weeks, over 40,000 doctors enrolled, signalling both pent-up demand and professional recognition that AI literacy is becoming as essential as clinical knowledge.
Parallelly, the Ayushman Bharat Digital Mission (ABDM) is creating the digital backbone for continuous learning. With over 85 crore ABHA health accounts, India now possesses one of the world’s largest federated health-data ecosystems. This enables contextual, real-world learning—training that reflects India’s actual disease patterns, resource constraints, and patient behaviours.
Frontline workers benefit as well. Platforms such as eSanjeevani, which has already crossed 350 million teleconsultations, can embed AI tutors directly into workflows, allowing nurses and community health workers to learn while delivering care.
Conservative projections suggest that by the latter half of this decade, AI-enabled systems could train healthcare professionals 10–20 times faster than conventional models, particularly in shortage specialties like radiology, pathology, and oncology.
From Thousands to Millions: The Mathematics of Scale
Brick-and-mortar institutions scale linearly. AI scales exponentially.
India already possesses the scaffolding:
SWAYAM and NPTEL host thousands of digitised courses from premier institutions.
Digital India provides connectivity, identity, and payment rails.
Smartphones have become ubiquitous, even in low-income households.
When AI is layered onto these platforms, medical education can reach millions simultaneously—doctors, nurses, lab technicians, pharmacists, and ASHA workers alike.
| Initiative | Target Trainees | Key Features | Impact |
|---|---|---|---|
| NBEMS AI Programme | 50,000 doctors | Free, online, clinical AI tools | Better diagnostics, fewer errors |
| eSanjeevani + AI | Millions | Multilingual support, real-time learning | Stronger rural care |
| SWAYAM/NPTEL (AI-enhanced) | Open access | Personalised pathways | Democratized knowledge |
The 2026 Union Budget, with its emphasis on AI Centres of Excellence in medical institutions, signals intent to institutionalise this transformation.
Near-Free Education: Breaking the Cost Barrier
Medical education in India has long been gated by cost. AI threatens that gatekeeping.
Government-hosted platforms, open-source models, and public–private partnerships make near-zero marginal cost education feasible. The NBEMS programme’s free access sets an important precedent.
Technology partnerships with global firms provide advanced tools at subsidised rates, while national initiatives aim to build domestic AI capacity. Proposals to digitise and freely distribute lectures from IITs, AIIMS, and IIMs could turn every smartphone into a portable medical campus.
In this model, cost ceases to be the limiting factor; motivation and aptitude take its place.
Global Context, Indian Advantage
Globally, AI-assisted medical education is gaining traction—from Coursera-led initiatives in the US to simulation-heavy programmes in Singapore. China and South Korea emphasise AI diagnostics and automation.
India’s differentiator is philosophical as much as technical: a focus on human-centred AI. Rather than asking how many professionals AI can replace, India is asking how many it can empower.
There is a lesson here from Brazil’s SUS, where community health workers are digitally augmented rather than displaced. India can do the same—supercharging its vast ASHA network with AI education and decision support.
Coupled with a young workforce and massive digital adoption, India possesses a rare opportunity to leapfrog traditional models entirely.
A Future Worth Building
The AI debate in healthcare is often framed as a zero-sum contest between humans and machines. India cannot afford that framing.
For India, AI must be a teacher before it is a tool, an amplifier before it is an automaton. By educating healthcare workers at unprecedented speed, scale, and affordability, AI can unlock the full promise of Ayushman Bharat, reduce out-of-pocket expenditure, and dramatically improve health outcomes.
The task ahead is clear:
Expand national AI training programmes aggressively
Invest in interoperable digital health infrastructure
Encourage ethical, transparent public–private collaboration
If India succeeds, it will not merely solve its own healthcare workforce crisis. It will offer the world a powerful counter-narrative: that in the age of artificial intelligence, the most radical innovation is not replacing humans—but betting on them.
भारत की स्वास्थ्य व्यवस्था को सशक्त बनाना: एआई एक शिक्षक के रूप में, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के तेज़ी से बदलते परिदृश्य में भारत एक निर्णायक मोड़ पर खड़ा है। 1.4 अरब से अधिक की आबादी और एक ऐसा जनसांख्यिकीय अवसर जो केवल एक पीढ़ी तक खुला रहेगा—भारत के सामने स्पष्ट विकल्प है: या तो तकनीक को मानव श्रम को विस्थापित करने दें, या उसे मानव क्षमताओं को कई गुना बढ़ाने वाले साधन के रूप में अपनाएँ।
यह चुनाव सबसे अधिक महत्वपूर्ण स्वास्थ्य क्षेत्र में है। भारत की समस्या तकनीकी महत्वाकांक्षा की नहीं, बल्कि मानव संसाधन की कमी की है। देश के पास हटाने के लिए बहुत अधिक डॉक्टर, नर्स या तकनीशियन नहीं हैं—बल्कि ज़रूरत के मुकाबले काफी कम हैं। ऐसे में एआई की सबसे बड़ी भूमिका स्वचालन नहीं, बल्कि व्यापक स्तर पर शिक्षा होनी चाहिए।
एआई को ऑपरेशन थिएटर में डॉक्टरों की जगह लेने वाले रोबोट के रूप में नहीं, बल्कि एक अनंत मेडिकल कॉलेज के रूप में देखना चाहिए—जो कभी बंद नहीं होता, जिसकी सीटें कभी नहीं भरतीं, जो फीस नहीं बढ़ाता, और भारत की हर भाषा में पढ़ाता है।
स्वास्थ्य कार्यबल की कमी: सीमित संसाधनों पर चलता तंत्र
भारत की स्वास्थ्य व्यवस्था लगातार दबाव में काम कर रही है:
लगभग 1:834 का डॉक्टर–मरीज़ अनुपात, जो क्षेत्रीय असमानताओं को छुपाता है और विशेषज्ञों के वितरण को देखें तो WHO मानकों से पीछे रह जाता है।
ग्रामीण और अर्ध-शहरी क्षेत्रों में प्रशिक्षित पेशेवरों की भारी कमी, जहाँ देश की लगभग दो-तिहाई आबादी रहती है।
गैर-संचारी रोगों—जैसे मधुमेह, हृदय रोग और कैंसर—का तेज़ी से बढ़ता बोझ, जिनके लिए दीर्घकालिक और कुशल देखभाल आवश्यक है।
आयुष्मान भारत जैसी योजनाओं ने, जो अब 55 करोड़ से अधिक लाभार्थियों को कवर करती हैं, इलाज तक वित्तीय पहुँच को व्यापक बनाया है। लेकिन मानव संसाधन के बिना बीमा ऐसा है जैसे पानी के बिना बाँध—काग़ज़ पर प्रभावशाली, व्यवहार में निष्प्रभावी। कवरेज को वास्तविक परिणामों में बदलने के लिए अस्पतालों, क्लीनिकों और हेल्थ एंड वेलनेस सेंटरों को प्रशिक्षित हाथों और सजग दिमागों की ज़रूरत है।
पारंपरिक चिकित्सा शिक्षा इस गति से आगे नहीं बढ़ सकती। AIIMS, राज्य मेडिकल कॉलेजों और नर्सिंग संस्थानों में सीटें सीमित हैं, प्रशिक्षण चक्र लंबे हैं, और लागत—आर्थिक व सामाजिक दोनों—कई योग्य उम्मीदवारों को बाहर कर देती है। भौतिक ढाँचे का विस्तार भी गणितीय सीमाओं से टकरा जाता है।
यहीं एआई समीकरण बदलता है।
एआई: नौकरी चुराने वाला नहीं, अनंत शिक्षक
एआई की सबसे कम आँकी गई शक्ति है सीखने की गति को तेज़ करना। सही ढंग से उपयोग होने पर यह वर्षों की सैद्धांतिक पढ़ाई को महीनों की अनुकूलित शिक्षा में बदल सकता है—गुणवत्ता से समझौता किए बिना।
आधुनिक एआई-आधारित शिक्षा प्लेटफ़ॉर्म यह कर सकते हैं:
प्रत्येक शिक्षार्थी के अनुसार व्यक्तिगत पाठ्यक्रम तैयार करना
वर्चुअल मरीज़ों और डिजिटल केस स्टडी के माध्यम से क्लीनिकल परिदृश्यों का अनुकरण
तत्काल फीडबैक, जो बड़े पैमाने पर मानव शिक्षक भी नहीं दे सकते
भारतीय भाषाओं में सामग्री उपलब्ध कराना, जिससे अंग्रेज़ी की अदृश्य दीवार टूटे
यह दृष्टिकोण राष्ट्रीय शिक्षा नीति 2020 के अनुरूप है, जो तकनीक, लचीले सीखने के मार्ग और आजीवन कौशल-विकास पर ज़ोर देती है। एआई से न केवल विशेषज्ञ तैयार किए जा सकते हैं, बल्कि पूरे स्वास्थ्य पिरामिड—वरिष्ठ डॉक्टरों से लेकर आशा कार्यकर्ताओं तक—को निरंतर प्रशिक्षित किया जा सकता है।
इस तरह शिक्षा एक दुर्लभ संसाधन से बदलकर सार्वजनिक उपयोगिता बन जाती है।
हालिया गति: अभूतपूर्व रफ्तार से प्रशिक्षण
2026 की शुरुआत तक यह दृष्टि केवल विचार नहीं रही।
जनवरी 2026 में स्वास्थ्य और परिवार कल्याण मंत्रालय ने NBEMS ऑनलाइन प्रशिक्षण कार्यक्रम: चिकित्सा शिक्षा में एआई लॉन्च किया। यह पूरी तरह निःशुल्क और ऑनलाइन पहल है, जिसका उद्देश्य पहले चरण में 50,000 डॉक्टरों को प्रशिक्षित करना है।
कार्यक्रम की प्रमुख विशेषताएँ:
चिकित्सा के लिए प्रासंगिक एआई की बुनियादी समझ
एआई-सहायता प्राप्त डायग्नोस्टिक्स और निर्णय समर्थन का व्यावहारिक उपयोग
मानव–एआई सहयोग पर ज़ोर, प्रतिस्पर्धा पर नहीं
कुछ ही हफ्तों में 40,000 से अधिक डॉक्टरों का नामांकन यह दर्शाता है कि एआई साक्षरता अब एक विकल्प नहीं, बल्कि अनिवार्यता बनती जा रही है।
साथ ही, आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन (ABDM) सतत शिक्षा के लिए डिजिटल रीढ़ तैयार कर रहा है। 85 करोड़ से अधिक ABHA खातों के साथ भारत दुनिया के सबसे बड़े स्वास्थ्य डेटा पारिस्थितिकी तंत्रों में से एक बना चुका है। यह वास्तविक भारतीय रोग पैटर्न और ज़मीनी स्थितियों के अनुरूप प्रशिक्षण संभव बनाता है।
eSanjeevani जैसे प्लेटफ़ॉर्म—जिसने 350 मिलियन से अधिक टेली-कंसल्टेशन किए हैं—फ्रंटलाइन स्वास्थ्यकर्मियों को काम करते हुए सीखने का अवसर देते हैं।
अनुमानों के अनुसार, दशक के उत्तरार्ध तक एआई-सक्षम प्रणालियाँ पारंपरिक तरीकों की तुलना में 10–20 गुना तेज़ गति से स्वास्थ्य पेशेवरों को प्रशिक्षित कर सकेंगी।
हज़ारों से लाखों तक: पैमाने का गणित
ईंट-पत्थर की संस्थाएँ रैखिक रूप से बढ़ती हैं; एआई घातीय रूप से।
भारत के पास पहले से आधार मौजूद है:
SWAYAM और NPTEL जैसे मंच
डिजिटल इंडिया की कनेक्टिविटी और पहचान प्रणालियाँ
हर हाथ में पहुँचता स्मार्टफ़ोन
एआई जुड़ते ही चिकित्सा शिक्षा लाखों लोगों तक एक साथ पहुँच सकती है—डॉक्टर, नर्स, तकनीशियन और आशा कार्यकर्ता सभी।
2026 का केंद्रीय बजट, जिसमें मेडिकल संस्थानों में एआई उत्कृष्टता केंद्रों पर ज़ोर दिया गया है, इस परिवर्तन को संस्थागत बनाने का संकेत देता है।
लगभग निःशुल्क शिक्षा: लागत की दीवार गिरती हुई
चिकित्सा शिक्षा लंबे समय से लागत के कारण सीमित रही है। एआई इस बाधा को तोड़ता है।
सरकारी प्लेटफ़ॉर्म, ओपन-सोर्स मॉडल और सार्वजनिक–निजी भागीदारी से लगभग शून्य लागत पर शिक्षा संभव हो रही है। IIT, AIIMS और अन्य शीर्ष संस्थानों की डिजिटल सामग्री यदि व्यापक रूप से उपलब्ध कराई जाए, तो हर स्मार्टफ़ोन एक चलता-फिरता मेडिकल कैंपस बन सकता है।
वैश्विक परिप्रेक्ष्य, भारतीय बढ़त
अमेरिका, सिंगापुर, चीन और दक्षिण कोरिया एआई-आधारित चिकित्सा प्रशिक्षण में आगे बढ़ रहे हैं। लेकिन भारत की विशिष्टता तकनीकी से अधिक दार्शनिक है—मानव-केंद्रित एआई।
यह दृष्टि पूछती है: एआई कितने लोगों को हटा सकता है, यह नहीं—बल्कि कितनों को सशक्त बना सकता है।
एक ऐसा भविष्य जिसे गढ़ना ज़रूरी है
स्वास्थ्य में एआई को अक्सर मानव बनाम मशीन की लड़ाई के रूप में देखा जाता है। भारत इस सोच का जोखिम नहीं उठा सकता।
भारत के लिए एआई पहले शिक्षक होना चाहिए, उपकरण बाद में। यदि एआई के माध्यम से रिकॉर्ड गति, पैमाने और कम लागत पर स्वास्थ्यकर्मियों को प्रशिक्षित किया गया, तो आयुष्मान भारत जैसी योजनाओं की वास्तविक क्षमता सामने आएगी, जेब से होने वाला खर्च घटेगा और स्वास्थ्य परिणाम बेहतर होंगे।
यदि भारत सफल होता है, तो वह केवल अपनी समस्या नहीं सुलझाएगा—बल्कि दुनिया को यह दिखाएगा कि एआई के युग में सबसे साहसिक नवाचार है: मनुष्यों पर दाँव लगाना।
AI in Nursing Education: Transforming the Future of Healthcare Training
As of February 2026, artificial intelligence (AI) has moved from the periphery to the very heart of nursing education. What was once an experimental add-on is now reshaping how nurses are trained, assessed, and supported—at a moment when healthcare systems worldwide face severe workforce shortages, rising patient complexity, and relentless technological change.
If medicine is the nervous system of healthcare, nursing is its circulatory system—present everywhere, vital yet often stretched thin. AI, in this metaphor, is not a replacement organ. It is a pacemaker for learning: steadying rhythms, extending endurance, and allowing human care to flow where it is needed most.
This article examines how AI is being deployed in nursing education, what it enables, where it falls short, and why the choices made now will shape the ethical and clinical backbone of healthcare for decades.
Why Nursing Education Needs AI—Now
Globally, nursing shortages have reached critical levels. Aging populations, burnout accelerated by the COVID-19 pandemic, and expanding scopes of practice have widened the gap between healthcare demand and nursing capacity. Traditional education models—limited by faculty availability, physical simulation labs, and long training cycles—are struggling to scale.
AI enters this landscape not as an efficiency gimmick, but as a capacity multiplier. Its value lies in accelerating learning, standardizing exposure to rare clinical scenarios, and freeing educators to focus on mentorship rather than repetition.
Applications of AI in Nursing Education
1. AI-Powered Simulations and VR/AR
High-fidelity simulation has long been the gold standard in nursing education. AI has now pushed it several orders of magnitude forward.
Using virtual reality (VR) and augmented reality (AR), students can practice patient assessments, medication administration, trauma response, and end-of-life care in immersive, consequence-free environments. AI-driven virtual patients do not merely follow scripts—they converse, deteriorate, recover, and respond emotionally.
Collaborations between education and medical technology firms have produced platforms where conversational AI patients test not just technical competence, but clinical judgment, empathy, and communication under stress. When paired with haptic feedback, these systems allow learners to build psychomotor skills—feeling resistance, precision, and error—before touching a real patient.
In effect, AI simulations turn clinical learning into a flight simulator for nursing, where mistakes teach rather than harm.
2. Personalized Learning and AI Tutors
No two nursing students learn at the same pace, yet traditional curricula often assume uniformity. AI disrupts this assumption.
Adaptive learning platforms analyze performance patterns to identify knowledge gaps and cognitive blind spots. Students receive customized modules, targeted practice questions, and real-time explanations—often in short, digestible formats suited for busy schedules.
Advanced AI tutors using retrieval-augmented generation (RAG) provide source-cited answers, reducing hallucinations and improving trust. Usage spikes before examinations suggest that students increasingly treat AI not as a shortcut, but as a study companion that never tires.
Microlearning and nano-learning—five-minute refreshers on drug interactions, procedures, or ethical dilemmas—are becoming integral, enabling continuous learning alongside clinical rotations.
3. Assessment and Clinical Decision Training
Assessment is shifting from static exams to dynamic performance evaluation. AI tools now:
Score simulation performance objectively
Track clinical reasoning pathways
Flag unsafe decision patterns early
Provide reflective feedback aligned with competency frameworks
Bibliometric research highlights rapid growth in areas such as robotics-assisted elder care, AI-supported triage training, and decision-support education—signaling where nursing roles themselves are evolving.
Rather than teaching students what to think, AI increasingly focuses on how they think.
Benefits: Outcomes, Access, and Resilience
AI’s impact on nursing education is already measurable.
| Benefit | What It Enables | Why It Matters |
|---|---|---|
| Scalability | Training large cohorts simultaneously | Addresses faculty and workforce shortages |
| Personalization | Tailored learning pathways | Improves licensure and competency outcomes |
| Clinical Readiness | Repeated exposure to rare scenarios | Reduces errors in early practice |
| Ethical Training | Embedded bias and ELSI frameworks | Strengthens patient trust |
| Accessibility | 24/7, multilingual learning tools | Expands rural and global access |
Early adopters report higher student engagement, faster onboarding into clinical roles, and improved confidence. In professional settings, nurses trained with AI-supported tools report quicker transitions from novice to independent practitioner.
Globally, nurse-led AI innovations—from workflow automation to assistive robotics—are projected to reduce administrative and physical workload by up to 30%, allowing nurses to spend more time on what machines cannot replace: presence, judgment, and care.
Challenges: Ethics, Equity, and Overreach
AI’s promise is matched by its risks.
Generative AI raises concerns about academic integrity, shallow learning, and overreliance. Poorly designed systems risk reinforcing biases, oversimplifying complex care decisions, or distancing students from human nuance.
Faculty preparedness remains uneven; fewer than half of nursing educators report feeling confident integrating AI into teaching. Cost barriers—particularly for VR/AR infrastructure—and fragmented international collaboration further slow adoption.
Students themselves express unease when AI systems lack transparency: Why did the system recommend this intervention? What evidence supports it? Without explainability, trust erodes.
The lesson is clear: AI literacy must extend beyond students to educators, administrators, and regulators.
Key Initiatives and Case Studies
University of Florida – FloGatorAI: A collaborative platform exploring AI simulations, ethics, and precision health in nursing education, with plans to expand into mental health and ethics training.
AACN (American Association of Colleges of Nursing): National webinars, conferences, and research initiatives focused on AI literacy frameworks and VR integration.
Wolters Kluwer & NLN: Surveys reveal cautious optimism, with formal vision statements now mandating responsible AI adoption in curricula.
AI Nurses Network: A rapidly growing global community offering free courses, ethics discussions, and peer learning.
Mayo Clinic’s Blended Model: Combines lectures, labs, and AI-supported case discussions—training nurses as synthesizers of intelligence, not passive users of tools.
These initiatives suggest that leadership in AI education is increasingly nurse-driven, not merely technology-led.
The Road Ahead: 2026 and Beyond
The next phase of AI in nursing education will be less about novelty and more about normalization. By the late 2020s, AI literacy is expected to be as fundamental as pharmacology or pathophysiology.
Key trends include:
Deeper integration with electronic health records (EHRs)
Equity-focused design to avoid digital exclusion
Stronger regulatory and ethical guardrails
Cultural shifts positioning nurses as AI co-designers
The ultimate challenge is balance. Nursing education must embrace innovation without surrendering its moral center. Compassion, critical thinking, and accountability cannot be automated—but they can be strengthened.
Conclusion: Teaching Nurses for a Hybrid Future
AI will not replace nurses. But nurses who understand AI will replace those who do not.
The future nurse is neither a technophile nor a traditionalist, but a hybrid professional—fluent in both algorithms and empathy. Nursing education stands at a rare moment of reinvention. If guided wisely, AI can help train not just more nurses, but better ones: confident, ethical, resilient, and deeply human in a digital age.
नर्सिंग शिक्षा में एआई: स्वास्थ्य प्रशिक्षण के भविष्य का रूपांतरण
फरवरी 2026 तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) नर्सिंग शिक्षा के केंद्र में आ चुकी है। जो कभी एक प्रयोगात्मक तकनीक थी, वह आज नर्सों के प्रशिक्षण, मूल्यांकन और पेशेवर विकास के तरीकों को मूल रूप से बदल रही है—ठीक उस समय जब वैश्विक स्वास्थ्य प्रणालियाँ कार्यबल की भारी कमी, रोगियों की बढ़ती जटिलताओं और तेज़ तकनीकी बदलावों का सामना कर रही हैं।
यदि चिकित्सा स्वास्थ्य प्रणाली की तंत्रिका-तंत्र है, तो नर्सिंग उसकी परिसंचरण प्रणाली है—हर जगह मौजूद, अनिवार्य, पर अक्सर अत्यधिक दबाव में। इस रूपक में एआई कोई प्रतिस्थापन अंग नहीं है। यह सीखने का पेसमेकर है—जो लय को स्थिर करता है, सहनशक्ति बढ़ाता है और मानवीय देखभाल को वहाँ तक पहुँचने देता है जहाँ उसकी सबसे अधिक ज़रूरत है।
यह लेख नर्सिंग शिक्षा में एआई के उपयोग, उसके लाभ, सीमाओं, प्रमुख पहलों और भविष्य की दिशा का विश्लेषण करता है—और यह भी कि आज लिए गए निर्णय आने वाले दशकों तक स्वास्थ्य व्यवस्था की नैतिक और नैदानिक रीढ़ को कैसे आकार देंगे।
नर्सिंग शिक्षा को अभी एआई की आवश्यकता क्यों है
दुनिया भर में नर्सों की कमी संकट स्तर पर पहुँच चुकी है। बढ़ती उम्र की आबादी, COVID-19 महामारी के बाद बढ़ा बर्नआउट, और नर्सों की विस्तारित भूमिकाओं ने स्वास्थ्य सेवाओं की माँग और उपलब्ध नर्सिंग क्षमता के बीच की खाई को और चौड़ा कर दिया है। पारंपरिक शिक्षा मॉडल—जो फैकल्टी की उपलब्धता, भौतिक सिमुलेशन लैब और लंबे प्रशिक्षण चक्रों पर निर्भर हैं—अब पैमाने पर काम नहीं कर पा रहे।
एआई इस परिदृश्य में किसी दक्षता-युक्ति के रूप में नहीं, बल्कि क्षमता-वर्धक के रूप में प्रवेश करता है। इसका मूल्य सीखने की गति बढ़ाने, दुर्लभ क्लीनिकल परिस्थितियों का मानकीकृत अनुभव देने और शिक्षकों को दोहराव से मुक्त कर मार्गदर्शन पर ध्यान केंद्रित करने में है।
नर्सिंग शिक्षा में एआई के अनुप्रयोग
1. एआई-सक्षम सिमुलेशन और VR/AR
उच्च-स्तरीय सिमुलेशन लंबे समय से नर्सिंग शिक्षा का स्वर्ण मानक रहा है। एआई ने इसे कई स्तर आगे पहुँचा दिया है।
वर्चुअल रियलिटी (VR) और ऑगमेंटेड रियलिटी (AR) के माध्यम से छात्र रोगी मूल्यांकन, दवा प्रबंधन, ट्रॉमा प्रतिक्रिया और जीवन के अंत की देखभाल जैसे कौशलों का अभ्यास बिना किसी वास्तविक जोखिम के कर सकते हैं। एआई-आधारित वर्चुअल मरीज़ केवल स्क्रिप्ट का पालन नहीं करते—वे संवाद करते हैं, उनकी स्थिति बिगड़ती या सुधरती है, और वे भावनात्मक प्रतिक्रियाएँ भी देते हैं।
शिक्षा और चिकित्सा प्रौद्योगिकी कंपनियों के सहयोग से विकसित प्लेटफ़ॉर्म तकनीकी दक्षता के साथ-साथ क्लीनिकल निर्णय, सहानुभूति और दबाव में संवाद कौशल को भी परखते हैं। हैप्टिक फ़ीडबैक के साथ ये प्रणालियाँ छात्रों को वास्तविक स्पर्श, प्रतिरोध और सटीकता का अनुभव कराती हैं—बिना किसी मरीज को नुकसान पहुँचाए।
इस तरह एआई सिमुलेशन नर्सिंग के लिए एक फ़्लाइट सिम्युलेटर बन जाता है, जहाँ गलतियाँ सिखाती हैं, चोट नहीं पहुँचातीं।
2. व्यक्तिगत सीखने की व्यवस्था और एआई ट्यूटर
कोई भी दो नर्सिंग छात्र एक ही गति से नहीं सीखते, फिर भी पारंपरिक पाठ्यक्रम समानता मान लेते हैं। एआई इस धारणा को तोड़ता है।
अनुकूली शिक्षण प्लेटफ़ॉर्म प्रदर्शन पैटर्न का विश्लेषण कर ज्ञान की कमी और सोच की कमजोरियों की पहचान करते हैं। इसके आधार पर छात्रों को अनुकूलित मॉड्यूल, लक्षित अभ्यास प्रश्न और वास्तविक समय में व्याख्या मिलती है—अक्सर छोटे, व्यावहारिक प्रारूपों में।
रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) पर आधारित उन्नत एआई ट्यूटर स्रोत-संदर्भित उत्तर प्रदान करते हैं, जिससे भरोसा बढ़ता है और भ्रम कम होता है। परीक्षाओं से पहले इन टूल्स का बढ़ता उपयोग दर्शाता है कि छात्र एआई को शॉर्टकट नहीं, बल्कि एक थकान-रहित अध्ययन साथी के रूप में देख रहे हैं।
माइक्रोलर्निंग और नैनोलर्निंग—जैसे दवा अंतःक्रिया या प्रक्रियाओं पर पाँच मिनट के रिफ्रेशर—अब क्लीनिकल रोटेशन के साथ-साथ निरंतर सीखने का माध्यम बन रहे हैं।
3. मूल्यांकन और क्लीनिकल निर्णय प्रशिक्षण
मूल्यांकन अब स्थिर परीक्षाओं से आगे बढ़कर गतिशील प्रदर्शन मूल्यांकन की ओर जा रहा है। एआई उपकरण:
सिमुलेशन प्रदर्शन का निष्पक्ष आकलन करते हैं
क्लीनिकल तर्क की प्रक्रिया को ट्रैक करते हैं
असुरक्षित निर्णय पैटर्न को जल्दी चिन्हित करते हैं
दक्षता-आधारित ढाँचों के अनुरूप फीडबैक देते हैं
अनुसंधान से पता चलता है कि वृद्ध देखभाल में रोबोटिक्स, एआई-सहायता प्राप्त ट्रायेज और निर्णय-समर्थन प्रशिक्षण जैसे क्षेत्र तेजी से उभर रहे हैं—जो नर्सिंग भूमिकाओं के बदलते स्वरूप को दर्शाते हैं।
यह बदलाव छात्रों को क्या सोचना है से आगे बढ़ाकर कैसे सोचना है सिखाने पर केंद्रित है।
लाभ: बेहतर परिणाम, पहुँच और लचीलापन
नर्सिंग शिक्षा में एआई का प्रभाव अब मापा जा सकता है।
| लाभ | क्या संभव होता है | इसका महत्व |
|---|---|---|
| पैमाने पर प्रशिक्षण | बड़ी संख्या में छात्रों का एक साथ प्रशिक्षण | फैकल्टी और कार्यबल की कमी से निपटना |
| व्यक्तिगत शिक्षा | अनुकूलित सीखने के मार्ग | लाइसेंस और दक्षता परिणामों में सुधार |
| क्लीनिकल तैयारी | दुर्लभ स्थितियों का बार-बार अभ्यास | शुरुआती चरण में त्रुटियों में कमी |
| नैतिक प्रशिक्षण | पूर्वाग्रह और ELSI ढाँचों का समावेश | रोगी विश्वास मज़बूत करना |
| सुलभता | 24/7, बहुभाषी टूल्स | ग्रामीण और वैश्विक पहुँच |
प्रारंभिक अपनाने वाले संस्थानों में छात्र सहभागिता, क्लीनिकल तत्परता और आत्मविश्वास में उल्लेखनीय वृद्धि देखी गई है। कार्यस्थल पर, एआई-सहायता प्राप्त प्रशिक्षण से गुज़रे नर्सों ने स्वतंत्र अभ्यास में तेज़ी से संक्रमण की सूचना दी है।
वैश्विक स्तर पर, नर्स-नेतृत्व वाले एआई नवाचार—जैसे वर्कफ़्लो ऑटोमेशन और सहायक रोबोटिक्स—कार्यभार को 30% तक कम कर सकते हैं, जिससे नर्सें उस कार्य पर समय दे सकें जिसे मशीनें नहीं कर सकतीं: उपस्थिति, विवेक और करुणा।
चुनौतियाँ: नैतिकता, समानता और अति-निर्भरता
एआई जितना संभावनाशील है, उतना ही जोखिमपूर्ण भी।
जनरेटिव एआई से शैक्षणिक ईमानदारी, सतही सीखने और अत्यधिक निर्भरता की आशंकाएँ जुड़ी हैं। यदि सिस्टम ठीक से डिज़ाइन न हों, तो वे पूर्वाग्रह को मज़बूत कर सकते हैं, जटिल देखभाल निर्णयों को सरल बना सकते हैं, या छात्रों को मानवीय सूक्ष्मताओं से दूर कर सकते हैं।
फैकल्टी की तैयारी असमान है—आधे से भी कम शिक्षक एआई को पढ़ाने में स्वयं को सक्षम मानते हैं। VR/AR अवसंरचना की लागत और सीमित अंतरराष्ट्रीय सहयोग भी बाधाएँ हैं।
छात्र भी पारदर्शिता की कमी पर चिंता जताते हैं: इस हस्तक्षेप की सिफ़ारिश क्यों की गई? इसका प्रमाण क्या है? जब स्पष्टीकरण नहीं होता, तो भरोसा टूटता है।
स्पष्ट है कि एआई साक्षरता केवल छात्रों तक सीमित नहीं रह सकती—इसे शिक्षकों, प्रशासकों और नियामकों तक पहुँचना होगा।
प्रमुख पहलें और अध्ययन
यूनिवर्सिटी ऑफ़ फ़्लोरिडा – FloGatorAI: नर्सिंग शिक्षा में एआई सिमुलेशन, नैतिकता और प्रिसिजन हेल्थ पर केंद्रित सहयोगी मंच।
AACN (अमेरिकन एसोसिएशन ऑफ़ कॉलेजेज़ ऑफ़ नर्सिंग): एआई साक्षरता और VR एकीकरण पर राष्ट्रीय वेबिनार और सम्मेलन।
Wolters Kluwer और NLN: सर्वेक्षणों में सतर्क आशावाद; पाठ्यक्रमों में उत्तरदायी एआई को अनिवार्य करने की दिशा।
AI Nurses Network: तेज़ी से बढ़ता वैश्विक समुदाय, निःशुल्क पाठ्यक्रम और नैतिक चर्चा।
मायो क्लिनिक का ब्लेंडेड मॉडल: व्याख्यान, लैब और एआई-सहायता प्राप्त केस चर्चाएँ—नर्सों को इंटेलिजेंस के संश्लेषक के रूप में प्रशिक्षित करना।
ये पहलें दर्शाती हैं कि एआई शिक्षा में नेतृत्व अब केवल तकनीकी नहीं, बल्कि नर्स-नेतृत्व वाला बन रहा है।
आगे का रास्ता: 2026 और उससे आगे
नर्सिंग शिक्षा में एआई का अगला चरण नवीनता से अधिक सामान्यीकरण का होगा। 2020 के उत्तरार्ध तक एआई साक्षरता को फार्माकोलॉजी या पैथोफिज़ियोलॉजी जितना ही मौलिक माना जाएगा।
मुख्य रुझान होंगे:
इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR) के साथ गहरा एकीकरण
डिजिटल बहिष्करण से बचने के लिए समानता-केंद्रित डिज़ाइन
मज़बूत नियामक और नैतिक ढाँचे
नर्सों को एआई के सह-डिज़ाइनर के रूप में स्थापित करना
सबसे बड़ी चुनौती संतुलन की है—नवाचार अपनाते हुए नर्सिंग के नैतिक केंद्र को सुरक्षित रखना। करुणा, आलोचनात्मक सोच और जवाबदेही स्वचालित नहीं की जा सकतीं—लेकिन उन्हें और मज़बूत किया जा सकता है।
निष्कर्ष: हाइब्रिड भविष्य के लिए नर्सों को तैयार करना
एआई नर्सों की जगह नहीं लेगा। लेकिन जो नर्सें एआई को समझती होंगी, वे उन नर्सों की जगह ले लेंगी जो नहीं समझतीं।
भविष्य की नर्स न तो केवल तकनीक-प्रेमी होगी, न ही परंपरावादी—वह एक हाइब्रिड पेशेवर होगी, जो एल्गोरिदम और सहानुभूति दोनों में दक्ष होगी। नर्सिंग शिक्षा एक ऐतिहासिक पुनर्रचना के क्षण में है। यदि सही दिशा दी गई, तो एआई न केवल अधिक नर्सें तैयार करेगा, बल्कि बेहतर नर्सें—आत्मविश्वासी, नैतिक, लचीली और डिजिटल युग में भी गहराई से मानवीय।
AI in Medical Training: Revolutionizing Education for Future Healthcare Professionals
By early 2026, artificial intelligence has moved from the periphery of medical education to its beating heart. What was once an experimental add-on is now reshaping how doctors are trained, assessed, and supported—at a moment when the world faces historic shortages of healthcare professionals, rising clinical complexity, and unprecedented data overload.
Medical education is no longer just about memorizing anatomy or mastering protocols. It is about learning to think, decide, and care in partnership with intelligent machines. AI is becoming the flight simulator of medicine—a space where future clinicians can practice, fail safely, and refine judgment before lives are on the line.
Why Medical Training Needed a Reset
Globally, healthcare systems face a projected shortfall of millions of physicians and specialists over the next decade. At the same time, medical knowledge is doubling at a pace no human curriculum can absorb. Traditional apprenticeship models—while invaluable—are increasingly strained by time pressures, patient safety concerns, and faculty burnout.
AI enters this landscape not as a replacement for human mentorship, but as a force multiplier: extending faculty reach, personalizing education at scale, and freeing clinicians to focus on what machines cannot—empathy, ethics, and complex judgment.
Current Applications of AI in Medical Training
1. AI-Powered Simulations, VR, and Haptics
AI-driven virtual reality (VR) platforms now allow medical students and residents to rehearse high-stakes scenarios—ICU crises, trauma resuscitations, rare surgical complications—inside immersive, data-rich environments. Conversational AI “patients” respond dynamically to questioning, treatment decisions, and even bedside manner, helping learners build both clinical reasoning and empathy.
Haptic feedback systems add a tactile layer, allowing trainees to feel resistance during procedures such as intubation or laparoscopic surgery. Much like aviation simulators, these tools compress years of experience into repeatable, measurable learning cycles—without risking patient safety.
2. Personalized AI Tutors and Cognitive Scaffolding
Generative AI tutors, powered by Retrieval-Augmented Generation (RAG), are increasingly embedded into medical programs. Systems such as NeuroBot TA—developed through collaborations between leading universities—draw exclusively from vetted textbooks, guidelines, and institutional content, reducing hallucinations while providing source-cited explanations.
Usage data shows dramatic spikes before examinations, suggesting that AI is becoming the always-available teaching assistant: answering questions at 2 a.m., adapting explanations to individual knowledge gaps, and supporting microlearning for overburdened trainees.
3. AI in Assessment, Research, and Discovery
AI tools now evaluate clinical decision-making in simulations, flag reasoning errors, and provide granular feedback on diagnostic pathways. Beyond education, trainees are learning alongside AI in research settings—designing drug molecules, analyzing imaging data, and accelerating clinical trial design.
This dual exposure ensures that future physicians are not merely consumers of AI tools, but informed collaborators who understand both their power and their limits.
What Changed in 2025–2026: From Tools to Agents
The past year marked a decisive shift from narrow AI tools to agentic systems—AI agents capable of planning, coordinating, and executing complex workflows. In education, this means autonomous systems that can:
Design adaptive learning plans
Orchestrate multi-step simulations
Support drug discovery or diagnostic reasoning exercises end to end
Major institutions now adopt blended models that combine lectures, hands-on labs, case discussions, and AI-supported learning. Conferences such as Innovations in Medical Education (IME) 2026 reflect this shift, focusing less on whether AI belongs in medicine—and more on how to integrate it responsibly.
Meanwhile, AI’s impact on clinical trials and diagnostics is reshaping training itself. Improved enrollment rates, shortened timelines, and AI-assisted diagnostics are becoming part of the learning environment future physicians must navigate.
The Benefits: Scale, Precision, and Confidence
AI’s greatest strength lies in its ability to scale expertise without diluting quality.
Personalization: Adaptive learning paths improve retention and exam performance by targeting individual weaknesses.
Scalability: 24/7 access allows millions of learners—across geographies—to train without proportional increases in faculty.
Cost-Efficiency: AI-driven research tools reduce development and trial costs, accelerating innovation.
Well-being: Early data suggests faster confidence-building among trainees and reduced cognitive overload.
Just as importantly, AI-enabled curricula increasingly embed ethics, equity, and bias-awareness frameworks—training clinicians to interrogate algorithms rather than blindly trust them.
The Challenges: Trust, Bias, and Human Judgment
Despite its promise, AI in medical training raises serious concerns. Algorithmic bias, opaque decision-making, data security, and uneven faculty readiness remain significant barriers. Surveys suggest fewer than half of educators feel fully prepared to teach with AI.
The core challenge is balance: ensuring reliability without rigidity, automation without deskilling, and innovation without eroding trust. Successful programs increasingly rely on interdisciplinary teams—clinicians, data scientists, ethicists, and educators—working together to shape AI’s role.
Leading Initiatives and Case Studies
Mayo Clinic’s Blended Model: Integrates AI across lectures, labs, and case-based discussions, emphasizing synthesis over substitution.
NeuroBot TA: A Dartmouth–Stanford collaboration focused on hallucination-resistant, curriculum-aligned tutoring.
AI Patients and Oral Exams: Simulation tools now support board-style assessments, prioritizing instructional design and reasoning transparency.
National Academy of Medicine: Ongoing work examining AI’s role across care delivery, discovery, and education.
These efforts point toward a shared vision: AI as infrastructure, not spectacle.
The Road Ahead: Physicians as “Synthesizers of Intelligence”
By late 2026, AI is expected to be deeply embedded in clinical and educational workflows—from AI scribes and precision diagnostics to lifelong learning systems that evolve alongside practitioners.
The physician of the future will not compete with machines, but synthesize intelligence: combining human judgment, ethical reasoning, and lived experience with algorithmic insight. Medical education’s task, then, is not to teach students to use AI—but to teach them when to question it, when to override it, and when to rely on their own humanity.
In that balance lies the future of medicine.
चिकित्सा प्रशिक्षण में एआई: भविष्य के स्वास्थ्य पेशेवरों की शिक्षा में क्रांति
2026 की शुरुआत तक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) चिकित्सा शिक्षा के परिधि से निकलकर उसके हृदय में पहुँच चुकी है। जो तकनीक कभी एक प्रयोगात्मक सहायक मानी जाती थी, वह अब डॉक्टरों के प्रशिक्षण, मूल्यांकन और समर्थन के तरीकों को मौलिक रूप से बदल रही है—ऐसे समय में जब दुनिया अभूतपूर्व स्वास्थ्यकर्मी कमी, बढ़ती नैदानिक जटिलता और डेटा के विस्फोट का सामना कर रही है।
आज चिकित्सा शिक्षा केवल शरीर रचना याद करने या प्रोटोकॉल सीखने तक सीमित नहीं रही। यह अब मशीनों के साथ साझेदारी में सोचने, निर्णय लेने और देखभाल करने की कला बनती जा रही है। AI तेजी से चिकित्सा का फ्लाइट सिम्युलेटर बन रहा है—एक ऐसा सुरक्षित अभ्यास क्षेत्र जहाँ भविष्य के चिकित्सक वास्तविक जीवन की कीमत चुकाए बिना सीख सकते हैं, गलतियाँ कर सकते हैं और अपने नैदानिक विवेक को परिष्कृत कर सकते हैं।
चिकित्सा प्रशिक्षण को रीसेट करने की ज़रूरत क्यों पड़ी
वैश्विक स्तर पर स्वास्थ्य प्रणालियाँ आने वाले दशक में लाखों चिकित्सकों और विशेषज्ञों की कमी का अनुमान लगा रही हैं। इसी समय, चिकित्सा ज्ञान इतनी तेज़ी से बढ़ रहा है कि कोई भी पारंपरिक पाठ्यक्रम उसे पूरी तरह समाहित नहीं कर सकता। प्रशिक्षु-आधारित अप्रेंटिसशिप मॉडल—हालाँकि अमूल्य—समय की कमी, रोगी सुरक्षा और फैकल्टी बर्नआउट के दबाव में जूझ रहे हैं।
AI इस परिदृश्य में किसी मानव गुरु का स्थान लेने नहीं, बल्कि बल-वर्धक (force multiplier) के रूप में प्रवेश करता है—शिक्षकों की पहुँच बढ़ाने, बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत शिक्षा संभव बनाने और चिकित्सकों को उस कार्य पर केंद्रित करने के लिए जिसे मशीनें नहीं कर सकतीं: सहानुभूति, नैतिकता और जटिल निर्णय।
चिकित्सा प्रशिक्षण में AI के वर्तमान अनुप्रयोग
1. AI-संचालित सिमुलेशन, VR और हैप्टिक्स
AI आधारित वर्चुअल रियलिटी (VR) प्लेटफ़ॉर्म अब मेडिकल छात्रों और रेज़िडेंट्स को उच्च-जोखिम वाली परिस्थितियों—आईसीयू संकट, ट्रॉमा रिससिटेशन, दुर्लभ शल्य जटिलताओं—का अभ्यास इमर्सिव और डेटा-समृद्ध वातावरण में करने की अनुमति देते हैं। संवादात्मक AI “मरीज़” प्रश्नों, उपचार निर्णयों और यहाँ तक कि बेडसाइड मैनर पर भी गतिशील प्रतिक्रिया देते हैं, जिससे नैदानिक तर्क और सहानुभूति दोनों विकसित होती हैं।
हैप्टिक फ़ीडबैक सिस्टम स्पर्श का आयाम जोड़ते हैं, जिससे इंट्यूबेशन या लैप्रोस्कोपिक सर्जरी जैसी प्रक्रियाओं के दौरान प्रतिरोध को महसूस किया जा सकता है। ठीक वैसे ही जैसे पायलट उड़ान सिम्युलेटर में प्रशिक्षण लेते हैं, ये उपकरण रोगी सुरक्षा से समझौता किए बिना वर्षों के अनुभव को संक्षिप्त, दोहराने योग्य शिक्षण चक्रों में बदल देते हैं।
2. व्यक्तिगत AI ट्यूटर और संज्ञानात्मक सहारा
Retrieval-Augmented Generation (RAG) पर आधारित जनरेटिव AI ट्यूटर तेजी से चिकित्सा कार्यक्रमों का हिस्सा बन रहे हैं। NeuroBot TA जैसे सिस्टम—जो अग्रणी विश्वविद्यालयों के सहयोग से विकसित किए गए हैं—केवल प्रमाणित पाठ्यपुस्तकों, दिशानिर्देशों और संस्थागत सामग्री से जानकारी लेते हैं, जिससे भ्रम (hallucination) की संभावना घटती है और स्रोत-सहित व्याख्या मिलती है।
परीक्षाओं से पहले इन टूल्स के उपयोग में तीव्र वृद्धि यह संकेत देती है कि AI अब हमेशा उपलब्ध टीचिंग असिस्टेंट बनता जा रहा है—जो रात दो बजे भी सवालों के जवाब देता है, व्यक्तिगत ज्ञान-अंतराल के अनुसार समझाता है और अत्यधिक व्यस्त प्रशिक्षुओं के लिए माइक्रोलर्निंग को संभव बनाता है।
3. मूल्यांकन, शोध और खोज में AI
AI टूल्स अब सिमुलेशनों में नैदानिक निर्णयों का मूल्यांकन करते हैं, तर्क की त्रुटियों को चिह्नित करते हैं और डायग्नोस्टिक मार्गों पर सूक्ष्म प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं। शिक्षा से आगे, प्रशिक्षु शोध परिवेश में भी AI के साथ काम कर रहे हैं—दवा अणुओं की डिज़ाइन, इमेजिंग डेटा का विश्लेषण और क्लिनिकल ट्रायल डिज़ाइन को तेज़ करने में।
यह दोहरा अनुभव सुनिश्चित करता है कि भविष्य के चिकित्सक केवल AI के उपभोक्ता न बनें, बल्कि उसकी क्षमताओं और सीमाओं को समझने वाले सहयोगी हों।
2025–2026 में क्या बदला: टूल्स से एजेंट्स तक
पिछले वर्ष में AI का एक निर्णायक रूपांतरण हुआ—संकीर्ण टूल्स से आगे बढ़कर एजेंटिक सिस्टम्स की ओर। ये AI एजेंट जटिल कार्यप्रवाहों की योजना बनाने, समन्वय करने और निष्पादन में सक्षम हैं। शिक्षा में इसका अर्थ है ऐसे सिस्टम जो:
अनुकूली शिक्षण योजनाएँ बना सकें
बहु-चरणीय सिमुलेशन संचालित कर सकें
दवा खोज या नैदानिक तर्क अभ्यास को अंत-से-अंत तक सहारा दे सकें
प्रमुख संस्थान अब ऐसे ब्लेंडेड मॉडल अपना रहे हैं जो व्याख्यान, प्रयोगशाला, केस चर्चा और AI-सहायित सीखने को जोड़ते हैं। Innovations in Medical Education (IME) 2026 जैसे सम्मेलन इस बदलाव को दर्शाते हैं—अब बहस यह नहीं कि AI को चिकित्सा में होना चाहिए या नहीं, बल्कि यह कि उसे जिम्मेदारी से कैसे जोड़ा जाए।
इसी दौरान, क्लिनिकल ट्रायल और डायग्नोस्टिक्स में AI का प्रभाव स्वयं प्रशिक्षण को नया आकार दे रहा है। बेहतर नामांकन दरें, कम समय-सीमा और AI-सहायित निदान अब उस सीखने के वातावरण का हिस्सा हैं जिसमें भविष्य के चिकित्सक काम करेंगे।
लाभ: पैमाना, सटीकता और आत्मविश्वास
AI की सबसे बड़ी शक्ति उसकी क्षमता में है—विशेषज्ञता को बड़े पैमाने पर फैलाने की, बिना गुणवत्ता खोए।
व्यक्तिगतकरण: अनुकूली शिक्षण पथ व्यक्तिगत कमज़ोरियों को लक्ष्य बनाकर स्मृति और परीक्षा प्रदर्शन सुधारते हैं।
पैमाना: 24/7 उपलब्धता लाखों शिक्षार्थियों को बिना अनुपातिक फैकल्टी वृद्धि के प्रशिक्षित करने देती है।
लागत-कुशलता: AI-संचालित शोध उपकरण विकास और ट्रायल लागत घटाकर नवाचार को तेज़ करते हैं।
कल्याण: प्रारंभिक आँकड़े प्रशिक्षुओं में तेज़ आत्मविश्वास निर्माण और कम संज्ञानात्मक बोझ का संकेत देते हैं।
उतना ही महत्वपूर्ण यह है कि AI-सक्षम पाठ्यक्रमों में अब नैतिकता, समानता और पक्षपात-जागरूकता के ढाँचे भी समाहित किए जा रहे हैं—ताकि चिकित्सक एल्गोरिद्म पर आँख मूँदकर भरोसा करने के बजाय उन्हें परख सकें।
चुनौतियाँ: भरोसा, पक्षपात और मानवीय विवेक
संभावनाओं के बावजूद, चिकित्सा प्रशिक्षण में AI गंभीर चिंताएँ भी उठाता है। एल्गोरिद्मिक पक्षपात, अपारदर्शी निर्णय-प्रक्रियाएँ, डेटा सुरक्षा और फैकल्टी की सीमित तैयारी प्रमुख बाधाएँ हैं। सर्वेक्षण बताते हैं कि आधे से भी कम शिक्षक AI के साथ पढ़ाने के लिए पूरी तरह तैयार महसूस करते हैं।
मूल चुनौती संतुलन की है—विश्वसनीयता और लचीलेपन के बीच, स्वचालन और कौशल-क्षरण से बचाव के बीच, तथा नवाचार और भरोसे के बीच। सफल कार्यक्रमों में अब चिकित्सक, डेटा वैज्ञानिक, नैतिकताविद और शिक्षाविद मिलकर AI की भूमिका तय कर रहे हैं।
प्रमुख पहलें और केस स्टडीज़
Mayo Clinic का ब्लेंडेड मॉडल: व्याख्यान, लैब और केस-आधारित चर्चाओं में AI का एकीकरण, प्रतिस्थापन के बजाय समन्वय पर ज़ोर।
NeuroBot TA: Dartmouth–Stanford सहयोग, जिसका लक्ष्य भ्रम-प्रतिरोधी और पाठ्यक्रम-संगत ट्यूटरिंग है।
AI मरीज़ और मौखिक परीक्षाएँ: बोर्ड-शैली मूल्यांकन के लिए सिमुलेशन टूल्स, जहाँ यथार्थ से अधिक शिक्षण डिज़ाइन और तर्क की पारदर्शिता महत्त्वपूर्ण है।
National Academy of Medicine: देखभाल, खोज और शिक्षा—तीनों में AI की भूमिका पर सतत कार्य।
ये प्रयास एक साझा दृष्टि की ओर संकेत करते हैं: AI को तमाशा नहीं, बल्कि आधारभूत ढाँचा बनाना।
आगे का रास्ता: “इंटेलिजेंस के सिंथेसाइज़र” के रूप में चिकित्सक
2026 के अंत तक, AI के क्लिनिकल और शैक्षणिक कार्यप्रवाहों में गहराई से समाहित होने की उम्मीद है—AI स्क्राइब्स, प्रिसिजन डायग्नोस्टिक्स और आजीवन शिक्षण प्रणालियों के रूप में, जो चिकित्सकों के साथ विकसित होती रहेंगी।
भविष्य का चिकित्सक मशीनों से प्रतिस्पर्धा नहीं करेगा, बल्कि इंटेलिजेंस का संश्लेषण करेगा—मानवीय विवेक, नैतिक निर्णय और अनुभव को एल्गोरिद्मिक अंतर्दृष्टि के साथ जोड़ते हुए। चिकित्सा शिक्षा का कार्य तब AI का उपयोग सिखाना नहीं, बल्कि यह सिखाना होगा कि कब उस पर सवाल उठाना है, कब उसे ओवरराइड करना है, और कब अपनी मानवता पर भरोसा करना है।
इसी संतुलन में चिकित्सा का भविष्य निहित है।
Healing India With Algorithms And Ayurveda https://t.co/PffRJOR53i
— Paramendra Kumar Bhagat (@paramendra) February 11, 2026
No comments:
Post a Comment