কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে একটি রূপান্তর শক্তি হয়ে উঠবে বলে আশা করা হচ্ছে।তাহলে ডাক্তার এবং রোগীরা কীভাবে এআই চালিত সরঞ্জামগুলির প্রভাব থেকে উপকৃত হবেন?
আজকের স্বাস্থ্যসেবা শিল্প খুবই পরিপক্ক এবং কিছু বড় পরিবর্তন আনতে পারে।দীর্ঘস্থায়ী রোগ এবং ক্যান্সার থেকে রেডিওলজি এবং ঝুঁকি মূল্যায়ন পর্যন্ত, স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে রোগীর যত্নে আরও সুনির্দিষ্ট, দক্ষ এবং কার্যকর হস্তক্ষেপ স্থাপনের জন্য প্রযুক্তি ব্যবহার করার অগণিত সুযোগ রয়েছে বলে মনে হয়।
প্রযুক্তির বিকাশের সাথে, রোগীদের ডাক্তারদের জন্য উচ্চতর এবং উচ্চতর প্রয়োজনীয়তা রয়েছে এবং উপলব্ধ ডেটার সংখ্যা উদ্বেগজনক হারে বৃদ্ধি পেতে থাকে।কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চিকিৎসা সেবার ক্রমাগত উন্নতির জন্য একটি ইঞ্জিন হয়ে উঠবে।
ঐতিহ্যগত বিশ্লেষণ এবং ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রযুক্তির সাথে তুলনা করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অনেক সুবিধা রয়েছে।যখন শেখার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, তখন এটি আরও সঠিক হতে পারে, ডাক্তারদের রোগ নির্ণয়, নার্সিং প্রক্রিয়া, চিকিত্সার পরিবর্তনশীলতা এবং রোগীর ফলাফল সম্পর্কে অভূতপূর্ব অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে সক্ষম করে।
পার্টনারস হেলথকেয়ার দ্বারা অনুষ্ঠিত 2018 ওয়ার্ল্ড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স মেডিকেল ইনোভেশন ফোরাম (wmif) এ, চিকিৎসা গবেষক এবং ক্লিনিকাল বিশেষজ্ঞরা চিকিৎসা শিল্পের প্রযুক্তি এবং ক্ষেত্রগুলি সম্পর্কে বিস্তারিত বর্ণনা করেছেন যেগুলি পরবর্তীতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রহণের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে। দশক
2018 সালে ডব্লিউএমআইএফ-এর সিও চেয়ার অ্যান কিব্লাঙ্কসি, এবং পার্টনার হেলথকেয়ারের প্রধান একাডেমিক অফিসার গ্রেগ মেয়ার, এমডি বলেছেন যে প্রতিটি শিল্প এলাকায় আনা এই ধরনের "সাবভার্সন" রোগীদের জন্য উল্লেখযোগ্য সুবিধা নিয়ে আসার সম্ভাবনা রয়েছে এবং এটি ব্যাপক। ব্যবসায়িক সাফল্যের সম্ভাবনা।
হার্ভার্ড মেডিক্যাল স্কুল (HMS) এর অধ্যাপক ড. কিথ ড্রেয়ার, অংশীদারদের চিফ ডেটা সায়েন্স অফিসার এবং ম্যাসাচুসেটস জেনারেল হাসপাতালের গবেষণা কৌশল ও অপারেশনের পরিচালক ড. ক্যাথরিন অ্যান্ড্রিওল সহ অংশীদার স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞদের সহায়তায় , প্রস্তাবিত 12টি উপায় যা AI চিকিৎসা পরিষেবা এবং বিজ্ঞানে বিপ্লব ঘটাবে।
1. মস্তিষ্কের কম্পিউটার ইন্টারফেসের মাধ্যমে চিন্তাভাবনা এবং মেশিনকে একীভূত করুন
যোগাযোগের জন্য কম্পিউটার ব্যবহার করা একটি নতুন ধারণা নয়, তবে কীবোর্ড, মাউস এবং প্রদর্শন ছাড়াই প্রযুক্তি এবং মানুষের চিন্তাভাবনার মধ্যে একটি সরাসরি ইন্টারফেস তৈরি করা একটি সীমান্ত গবেষণা ক্ষেত্র, যা কিছু রোগীর জন্য গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োগ রয়েছে।
স্নায়ুতন্ত্রের রোগ এবং ট্রমা কিছু রোগীদের অর্থপূর্ণ কথোপকথন, আন্দোলন এবং অন্যদের সাথে এবং তাদের পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করার ক্ষমতা হারাতে পারে।ব্রেন কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা সমর্থিত রোগীদের জন্য সেই মৌলিক অভিজ্ঞতাগুলি পুনরুদ্ধার করতে পারে যারা এই ফাংশনগুলি চিরতরে হারানোর বিষয়ে চিন্তিত।
"আমি যদি নিউরোলজি ইনটেনসিভ কেয়ার ইউনিটে এমন একজন রোগীকে দেখি যিনি হঠাৎ অভিনয় বা কথা বলার ক্ষমতা হারিয়ে ফেলেন, আমি আশা করি পরের দিন তার যোগাযোগ করার ক্ষমতা পুনরুদ্ধার করতে পারব," বলেছেন লেই হোচবার্গ, এমডি, সেন্টার ফর নিউরোটেকনোলজি অ্যান্ড নিউরোহ্যাবিলিটেশন। ম্যাসাচুসেটস জেনারেল হাসপাতাল (এমজিএইচ)।মস্তিষ্কের কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে, আমরা হাতের নড়াচড়ার সাথে সম্পর্কিত স্নায়ুগুলিকে সক্রিয় করতে পারি এবং আমাদের পুরো কার্যকলাপের সময় রোগীকে কমপক্ষে পাঁচবার অন্যদের সাথে যোগাযোগ করতে সক্ষম করা উচিত, যেমন সর্বব্যাপী যোগাযোগ প্রযুক্তি ব্যবহার করে। ট্যাবলেট কম্পিউটার বা মোবাইল ফোন হিসাবে।"
ব্রেইন কম্পিউটার ইন্টারফেস অ্যামিওট্রফিক ল্যাটারাল স্ক্লেরোসিস (ALS), স্ট্রোক বা অ্যাট্রেসিয়া সিন্ড্রোমের পাশাপাশি প্রতি বছর বিশ্বব্যাপী 500000 রোগীর মেরুদণ্ডের আঘাতে আক্রান্ত রোগীদের জীবনযাত্রার মানকে ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে।
2. বিকিরণ সরঞ্জামের পরবর্তী প্রজন্মের বিকাশ করুন
ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স ইমেজিং (MRI), সিটি স্ক্যানার এবং এক্স-রে দ্বারা প্রাপ্ত রেডিয়েশন ইমেজ মানবদেহের অভ্যন্তরে অ-আক্রমণকারী দৃশ্যমানতা প্রদান করে।যাইহোক, অনেক ডায়াগনস্টিক পদ্ধতি এখনও বায়োপসি দ্বারা প্রাপ্ত শারীরিক টিস্যু নমুনার উপর নির্ভর করে, যাতে সংক্রমণের ঝুঁকি থাকে।
বিশেষজ্ঞরা ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে কিছু ক্ষেত্রে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরবর্তী প্রজন্মের রেডিওলজি সরঞ্জামগুলিকে জীবন্ত টিস্যুর নমুনার চাহিদা প্রতিস্থাপন করার জন্য যথেষ্ট সঠিক এবং বিস্তারিত হতে সক্ষম করবে।
ব্রিঘাম মহিলা হাসপাতালের (BWh) ইমেজ-গাইডেড নিউরোসার্জারির ডিরেক্টর আলেকজান্দ্রা গোলবি বলেন, "আমরা সার্জন বা ইন্টারভেনশনাল রেডিওলজিস্ট এবং প্যাথলজিস্টদের সাথে ডায়াগনস্টিক ইমেজিং টিম আনতে চাই, কিন্তু বিভিন্ন দলের জন্য সহযোগিতা অর্জন করা একটি বিশাল চ্যালেঞ্জ। এবং লক্ষ্যের ধারাবাহিকতা। আমরা যদি রেডিওলজি টিস্যু নমুনা থেকে বর্তমানে উপলব্ধ তথ্য প্রদান করতে চাই, তাহলে যে কোনো পিক্সেলের মৌলিক তথ্য জানার জন্য আমাদের খুব কাছাকাছি মান অর্জন করতে সক্ষম হতে হবে।"
এই প্রক্রিয়ায় সাফল্যের ফলে চিকিত্সকদের ম্যালিগন্যান্ট টিউমারের বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ছোট অংশের উপর ভিত্তি করে চিকিত্সার সিদ্ধান্ত নেওয়ার পরিবর্তে টিউমারের সামগ্রিক কার্যকারিতা আরও সঠিকভাবে বুঝতে সক্ষম হতে পারে।
এআই ক্যান্সারের আক্রমণাত্মকতাকে আরও ভালভাবে সংজ্ঞায়িত করতে পারে এবং আরও উপযুক্তভাবে চিকিত্সার লক্ষ্য নির্ধারণ করতে পারে।উপরন্তু, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা "ভার্চুয়াল বায়োপসি" উপলব্ধি করতে এবং রেডিওলজির ক্ষেত্রে উদ্ভাবনকে উন্নীত করতে সহায়তা করছে, যা টিউমারের ফিনোটাইপিক এবং জেনেটিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে চিত্র-ভিত্তিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।
3. অনুন্নত বা উন্নয়নশীল এলাকায় চিকিৎসা সেবা প্রসারিত করা
আল্ট্রাসাউন্ড টেকনিশিয়ান এবং রেডিওলজিস্ট সহ উন্নয়নশীল দেশগুলিতে প্রশিক্ষিত স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীর অভাব রোগীদের জীবন বাঁচাতে চিকিৎসা পরিষেবা ব্যবহারের সম্ভাবনাকে ব্যাপকভাবে হ্রাস করবে।
বৈঠকে উল্লেখ করা হয়েছে যে পশ্চিম আফ্রিকার সমস্ত হাসপাতালের চেয়ে বিখ্যাত লংউড অ্যাভিনিউ সহ বোস্টনের ছয়টি হাসপাতালে বেশি রেডিওলজিস্ট কাজ করছেন।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সাধারণত মানুষের জন্য নির্ধারিত কিছু ডায়াগনস্টিক দায়িত্ব গ্রহণ করে চিকিত্সকদের একটি গুরুতর অভাবের প্রভাব প্রশমিত করতে সহায়তা করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি AI ইমেজিং টুল যক্ষ্মা রোগের লক্ষণগুলি পরীক্ষা করার জন্য বুকের এক্স-রে ব্যবহার করতে পারে, সাধারণত একজন ডাক্তারের মতো একই নির্ভুলতার সাথে।এই বৈশিষ্ট্যটি রিসোর্স দরিদ্র এলাকায় প্রদানকারীদের জন্য একটি অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে স্থাপন করা যেতে পারে, অভিজ্ঞ ডায়াগনস্টিক রেডিওলজিস্টদের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে।
ম্যাসাচুসেটস জেনারেল হাসপাতালের (এমজিএইচ) সহকারী নিউরোসায়েন্স এবং রেডিওলজি বিভাগের সহযোগী অধ্যাপক ডাঃ জয়শ্রী কালপথি ক্রেমার বলেন, "এই প্রযুক্তিতে স্বাস্থ্যসেবা উন্নত করার দারুণ সম্ভাবনা রয়েছে"
যাইহোক, এআই অ্যালগরিদম ডেভেলপারদের অবশ্যই সাবধানতার সাথে বিবেচনা করতে হবে যে বিভিন্ন জাতীয়তা বা অঞ্চলের মানুষের অনন্য শারীরবৃত্তীয় এবং পরিবেশগত কারণ থাকতে পারে, যা রোগের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করতে পারে।
"উদাহরণস্বরূপ, ভারতে রোগে আক্রান্ত জনসংখ্যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের থেকে খুব আলাদা হতে পারে," তিনি বলেছিলেন।যখন আমরা এই অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ করি, তখন এটি নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে ডেটা রোগের উপস্থাপনা এবং জনসংখ্যার বৈচিত্র্যকে প্রতিনিধিত্ব করে।আমরা শুধুমাত্র একটি জনসংখ্যার উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ করতে পারি না, তবে এটি অন্যান্য জনসংখ্যার ক্ষেত্রেও একটি ভূমিকা পালন করতে পারে বলে আশা করি।"
4. ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড ব্যবহারের বোঝা হ্রাস করুন
ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (তার) স্বাস্থ্যসেবা শিল্পের ডিজিটাল যাত্রায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে, কিন্তু এই রূপান্তরটি জ্ঞানীয় ওভারলোড, অন্তহীন নথি এবং ব্যবহারকারীর ক্লান্তি সম্পর্কিত অসংখ্য সমস্যা নিয়ে এসেছে।
ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (তার) ডেভেলপাররা এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে একটি আরও স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস তৈরি করতে এবং স্বয়ংক্রিয় রুটিনগুলি তৈরি করে যা ব্যবহারকারীর অনেক সময় নেয়।
ব্রিগহাম হেলথের ভাইস প্রেসিডেন্ট এবং চিফ ইনফরমেশন অফিসার ডাঃ অ্যাডাম ল্যান্ডম্যান বলেন, ব্যবহারকারীরা তাদের বেশিরভাগ সময় তিনটি কাজে ব্যয় করে: ক্লিনিকাল ডকুমেন্টেশন, অর্ডার এন্ট্রি এবং তাদের ইনবক্স সাজানো।স্পিচ রিকগনিশন এবং ডিক্টেশন ক্লিনিকাল ডকুমেন্ট প্রসেসিং উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) টুল যথেষ্ট নাও হতে পারে।
"আমি মনে করি এটি আরও সাহসী হওয়া এবং কিছু পরিবর্তন বিবেচনা করা প্রয়োজন হতে পারে, যেমন ক্লিনিকাল চিকিত্সার জন্য ভিডিও রেকর্ডিং ব্যবহার করা, ঠিক যেমন ক্যামেরা পরা পুলিশ," ল্যান্ডম্যান বলেছিলেন।কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ভবিষ্যতে পুনরুদ্ধারের জন্য এই ভিডিওগুলি সূচীতে ব্যবহার করা যেতে পারে।সিরি এবং অ্যালেক্সার মতো, যারা বাড়িতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহকারী ব্যবহার করে, ভার্চুয়াল সহকারীকে ভবিষ্যতে রোগীদের বিছানায় আনা হবে, যা চিকিত্সকদের চিকিৎসা আদেশে প্রবেশের জন্য এমবেডেড বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করার অনুমতি দেবে।"
এআই ইনবক্স থেকে রুটিন অনুরোধগুলি পরিচালনা করতেও সাহায্য করতে পারে, যেমন ওষুধের পরিপূরক এবং ফলাফলের বিজ্ঞপ্তি।এটি এমন কাজগুলিকে অগ্রাধিকার দিতেও সাহায্য করতে পারে যেগুলির জন্য সত্যিই চিকিত্সকদের মনোযোগ প্রয়োজন, রোগীদের তাদের করণীয় তালিকাগুলি প্রক্রিয়া করা সহজ করে তোলে, ল্যান্ডম্যান যোগ করেছেন।
5. অ্যান্টিবায়োটিক প্রতিরোধের ঝুঁকি
অ্যান্টিবায়োটিক প্রতিরোধ মানুষের জন্য একটি ক্রমবর্ধমান হুমকি, কারণ এই মূল ওষুধগুলির অত্যধিক ব্যবহার সুপারব্যাকটেরিয়ার বিবর্তনের দিকে নিয়ে যেতে পারে যা আর চিকিত্সায় সাড়া দেয় না।মাল্টি ড্রাগ রেজিস্ট্যান্ট ব্যাকটেরিয়া হাসপাতালের পরিবেশে মারাত্মক ক্ষতি করতে পারে, প্রতি বছর হাজার হাজার রোগীকে হত্যা করে।ক্লোস্ট্রিডিয়াম ডিফিসিল একাই মার্কিন স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থায় বছরে প্রায় $5 বিলিয়ন খরচ করে এবং 30000 এরও বেশি মৃত্যুর কারণ হয়।
EHR ডেটা রোগীর লক্ষণ দেখাতে শুরু করার আগে সংক্রমণের ধরণগুলি সনাক্ত করতে এবং ঝুঁকি হাইলাইট করতে সহায়তা করে।এই বিশ্লেষণগুলি চালানোর জন্য মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে তাদের নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে এবং স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের জন্য দ্রুত এবং আরও সঠিক সতর্কতা তৈরি করতে পারে।
"কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলি সংক্রমণ নিয়ন্ত্রণ এবং অ্যান্টিবায়োটিক প্রতিরোধের প্রত্যাশা পূরণ করতে পারে," বলেছেন ডঃ এরিকা শেনয়, ম্যাসাচুসেটস জেনারেল হাসপাতালের সংক্রমণ নিয়ন্ত্রণের উপ-পরিচালক (MGH)৷যদি তারা না করে, তাহলে সবাই ব্যর্থ হবে।কারণ হাসপাতালগুলিতে প্রচুর EHR ডেটা থাকে, যদি তারা সেগুলি সম্পূর্ণ ব্যবহার না করে, যদি তারা এমন শিল্প তৈরি না করে যা ক্লিনিকাল ট্রায়াল ডিজাইনে স্মার্ট এবং দ্রুততর, এবং যদি তারা এই ডেটা তৈরি করে এমন EHR ব্যবহার না করে, তারা ব্যর্থতার সম্মুখীন হবে।"
6. প্যাথলজিকাল ইমেজের জন্য আরও সঠিক বিশ্লেষণ তৈরি করুন
ডাঃ জেফরি গোল্ডেন, ব্রিঘাম মহিলা হাসপাতালের প্যাথলজি বিভাগের প্রধান এবং এইচএমএস-এর প্যাথলজির অধ্যাপক, বলেছেন যে প্যাথলজিস্টরা চিকিৎসা পরিষেবা প্রদানকারীদের সম্পূর্ণ পরিসরের জন্য ডায়াগনস্টিক ডেটার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উত্সগুলির একটি প্রদান করে৷
"স্বাস্থ্যসেবা সংক্রান্ত সিদ্ধান্তগুলির 70% প্যাথলজিকাল ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, এবং EHR-এর সমস্ত ডেটার 70% থেকে 75% এর মধ্যে প্যাথলজিকাল ফলাফল থেকে আসে," তিনি বলেছিলেন।এবং আরও সঠিক ফলাফল, যত তাড়াতাড়ি সঠিক নির্ণয় করা হবে।এটি সেই লক্ষ্য যা ডিজিটাল প্যাথলজি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অর্জনের সুযোগ রয়েছে।"
বড় ডিজিটাল চিত্রগুলিতে গভীর পিক্সেল স্তরের বিশ্লেষণ ডাক্তারদের সূক্ষ্ম পার্থক্যগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম করে যা মানুষের চোখ এড়াতে পারে।
"আমরা এখন এমন জায়গায় এসেছি যেখানে আমরা আরও ভালভাবে মূল্যায়ন করতে পারি যে ক্যান্সার দ্রুত বা ধীরে ধীরে বিকাশ করবে এবং কীভাবে রোগীদের চিকিত্সা ক্লিনিকাল পর্যায় বা হিস্টোপ্যাথলজিকাল গ্রেডিংয়ের পরিবর্তে অ্যালগরিদমের ভিত্তিতে পরিবর্তন করা যায়," গোল্ডেন বলেছিলেন।এটি একটি বিশাল পদক্ষেপ এগিয়ে যাচ্ছে."
তিনি যোগ করেছেন, "চিকিত্সাবিদরা ডেটা পর্যালোচনা করার আগে AI স্লাইডগুলিতে আগ্রহের বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করে উত্পাদনশীলতা উন্নত করতে পারে৷ AI স্লাইডগুলির মাধ্যমে ফিল্টার করতে পারে এবং সঠিক বিষয়বস্তু দেখতে আমাদের গাইড করতে পারে যাতে আমরা মূল্যায়ন করতে পারি কোনটি গুরুত্বপূর্ণ এবং কোনটি নয়৷ এটি উন্নত করে৷ প্যাথলজিস্টদের ব্যবহারের দক্ষতা এবং প্রতিটি ক্ষেত্রে তাদের অধ্যয়নের মান বৃদ্ধি করে।"
মেডিকেল ডিভাইস এবং মেশিনে বুদ্ধিমত্তা আনুন
স্মার্ট ডিভাইসগুলি ভোক্তাদের পরিবেশ দখল করছে এবং রেফ্রিজারেটরের ভিতরের রিয়েল-টাইম ভিডিও থেকে শুরু করে গাড়ি পর্যন্ত ডিভাইসগুলি সরবরাহ করে যা ড্রাইভারের বিভ্রান্তি সনাক্ত করে।
একটি চিকিৎসা পরিবেশে, আইসিইউ এবং অন্যত্র রোগীদের পর্যবেক্ষণের জন্য বুদ্ধিমান ডিভাইসগুলি অপরিহার্য।অবস্থার অবনতি শনাক্ত করার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার, যেমন ইঙ্গিত করে যে সেপসিস বিকশিত হচ্ছে, বা জটিলতার উপলব্ধি উল্লেখযোগ্যভাবে ফলাফল উন্নত করতে পারে এবং চিকিত্সার খরচ কমাতে পারে।
"যখন আমরা স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা জুড়ে বিভিন্ন ডেটা সংহত করার কথা বলি, তখন যত তাড়াতাড়ি সম্ভব হস্তক্ষেপ করার জন্য আমাদের আইসিইউ ডাক্তারদের সংহত এবং সতর্ক করতে হবে এবং এই ডেটা একত্রিত করা কোনও ভাল জিনিস নয় যা মানব ডাক্তাররা করতে পারে," মার্ক মিচালস্কি বলেছিলেন। , BWh-এ ক্লিনিকাল ডেটা সায়েন্স সেন্টারের নির্বাহী পরিচালক।এই ডিভাইসগুলিতে স্মার্ট অ্যালগরিদম সন্নিবেশ করানো ডাক্তারদের উপর জ্ঞানীয় বোঝা হ্রাস করে এবং রোগীদের যত তাড়াতাড়ি সম্ভব চিকিত্সা করা হয় তা নিশ্চিত করে।"
8. ক্যান্সার চিকিৎসার জন্য ইমিউনোথেরাপি প্রচার করা
ইমিউনোথেরাপি ক্যান্সারের চিকিত্সার সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ উপায়গুলির মধ্যে একটি।ম্যালিগন্যান্ট টিউমার আক্রমণ করার জন্য শরীরের নিজস্ব ইমিউন সিস্টেম ব্যবহার করে, রোগীরা একগুঁয়ে টিউমার কাটিয়ে উঠতে সক্ষম হতে পারে।যাইহোক, মাত্র কয়েকজন রোগী বর্তমান ইমিউনোথেরাপি পদ্ধতিতে সাড়া দেয় এবং ক্যান্সার বিশেষজ্ঞদের এখনও কোন সুনির্দিষ্ট এবং নির্ভরযোগ্য পদ্ধতি নেই যে কোন রোগীরা এই পদ্ধতি থেকে উপকৃত হবেন।
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং তাদের অত্যন্ত জটিল ডেটা সেট সংশ্লেষণ করার ক্ষমতা ব্যক্তিদের অনন্য জিনের গঠন ব্যাখ্যা করতে এবং লক্ষ্যযুক্ত থেরাপির জন্য নতুন বিকল্প সরবরাহ করতে সক্ষম হতে পারে।
ম্যাসাচুসেটস জেনারেল হাসপাতালের (এমজিএইচ) ব্যাপক ডায়াগনস্টিক সেন্টারের কম্পিউটেশনাল প্যাথলজি অ্যান্ড টেকনোলজি ডেভেলপমেন্টের পরিচালক ডঃ লং লে ব্যাখ্যা করেন, "সম্প্রতি, সবচেয়ে উত্তেজনাপূর্ণ বিকাশ হল চেকপয়েন্ট ইনহিবিটর, যা নির্দিষ্ট ইমিউন কোষ দ্বারা উত্পাদিত প্রোটিনগুলিকে ব্লক করে।"কিন্তু আমরা এখনও সমস্ত সমস্যা বুঝতে পারি না, যা খুবই জটিল।আমাদের অবশ্যই আরও রোগীর ডেটা দরকার।এই চিকিত্সাগুলি তুলনামূলকভাবে নতুন, তাই অনেক রোগী আসলে সেগুলি গ্রহণ করেন না।অতএব, আমাদের একটি সংস্থার মধ্যে বা একাধিক সংস্থার মধ্যে ডেটা সংহত করার প্রয়োজন হোক না কেন, মডেলিং প্রক্রিয়া চালানোর জন্য রোগীর সংখ্যা বাড়ানোর ক্ষেত্রে এটি একটি মূল কারণ হবে।"
9. ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ডকে নির্ভরযোগ্য ঝুঁকি ভবিষ্যদ্বাণীতে পরিণত করুন
ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (তার) রোগীর ডেটার একটি ভান্ডার, কিন্তু এটি প্রদানকারী এবং বিকাশকারীদের জন্য একটি সঠিক, সময়োপযোগী এবং নির্ভরযোগ্য উপায়ে প্রচুর পরিমাণে তথ্য বের করা এবং বিশ্লেষণ করা একটি ধ্রুবক চ্যালেঞ্জ।
ডেটার গুণমান এবং অখণ্ডতার সমস্যা, ডেটা ফর্ম্যাট বিভ্রান্তি, কাঠামোবদ্ধ এবং অসংগঠিত ইনপুট এবং অসম্পূর্ণ রেকর্ডগুলির সাথে মিলিত, মানুষের পক্ষে কীভাবে অর্থপূর্ণ ঝুঁকি স্তরবিন্যাস, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন করা যায় তা সঠিকভাবে বোঝা কঠিন করে তোলে।
ডাঃ জিয়াদ ওবারমেয়ার, ব্রিঘাম মহিলা হাসপাতালের (BWh) জরুরী ওষুধের সহকারী অধ্যাপক এবং হার্ভার্ড মেডিকেল স্কুলের (HMS) সহকারী অধ্যাপক বলেছেন, "এক জায়গায় ডেটা একীভূত করার জন্য কিছু কঠিন কাজ করতে হবে৷ কিন্তু আরেকটি সমস্যা হল বুঝতে হবে৷ ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডে (তার) রোগের ভবিষ্যদ্বাণী করার সময় লোকেরা কী পায়। লোকেরা শুনতে পারে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমগুলি বিষণ্নতা বা স্ট্রোকের পূর্বাভাস দিতে পারে, কিন্তু তারা দেখতে পায় যে তারা আসলে স্ট্রোকের খরচ বৃদ্ধির পূর্বাভাস দিচ্ছে। এটি থেকে খুব আলাদা নিজেই স্ট্রোক।"
তিনি অব্যাহত রেখেছিলেন, "এমআরআই ফলাফলের উপর নির্ভর করা আরও নির্দিষ্ট ডেটা সেট সরবরাহ করে বলে মনে হচ্ছে। কিন্তু এখন আমাদের ভাবতে হবে কে এমআরআই বহন করতে পারে? তাই চূড়ান্ত ভবিষ্যদ্বাণী প্রত্যাশিত ফলাফল নয়।"
এনএমআর বিশ্লেষণ অনেক সফল ঝুঁকি স্কোরিং এবং স্তরবিন্যাস সরঞ্জাম তৈরি করেছে, বিশেষ করে যখন গবেষকরা আপাতদৃষ্টিতে সম্পর্কহীন ডেটা সেটগুলির মধ্যে নতুন সংযোগ সনাক্ত করতে গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহার করেন।
যাইহোক, OBERMEYER বিশ্বাস করে যে এই অ্যালগরিদমগুলি ডেটাতে লুকানো পক্ষপাতগুলি চিহ্নিত করে না তা নিশ্চিত করা এমন সরঞ্জাম স্থাপনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ যা সত্যই ক্লিনিকাল যত্নকে উন্নত করতে পারে।
"সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হল আমরা ব্ল্যাক বক্স খোলা শুরু করার আগে এবং কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা যায় তা দেখার আগে আমরা ঠিক কী ভবিষ্যদ্বাণী করেছি তা নিশ্চিত করা।"
10. পরিধানযোগ্য ডিভাইস এবং ব্যক্তিগত ডিভাইসের মাধ্যমে স্বাস্থ্যের অবস্থা পর্যবেক্ষণ করা
প্রায় সব ভোক্তা এখন স্বাস্থ্য মান সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করতে সেন্সর ব্যবহার করতে পারেন।স্টেপ ট্র্যাকার সহ স্মার্টফোন থেকে পরিধানযোগ্য ডিভাইস যা সারাদিন হার্ট রেট ট্র্যাক করে, যে কোনও সময় আরও বেশি স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত ডেটা তৈরি করা যেতে পারে।
এই ডেটা সংগ্রহ ও বিশ্লেষণ করা এবং অ্যাপ্লিকেশন এবং অন্যান্য হোম মনিটরিং ডিভাইসের মাধ্যমে রোগীদের দেওয়া তথ্যের পরিপূরক ব্যক্তি এবং জনতার স্বাস্থ্যের জন্য একটি অনন্য দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করতে পারে।
এই বৃহৎ এবং বৈচিত্র্যময় ডাটাবেস থেকে অ্যাকশনেবল ইনসাইট বের করতে AI গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।
কিন্তু ব্রিগহাম উইমেন'স হসপিটালের (BWh) একজন নিউরোসার্জন ড. ওমর আরনাউট, সেন্টার ফর কম্পিউটেশনাল নিউরোসায়েন্স রেজাল্টের সিও ডিরেক্টর বলেছেন, রোগীদের এই ঘনিষ্ঠ, চলমান পর্যবেক্ষণ ডেটার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সাহায্য করার জন্য অতিরিক্ত কাজ করতে হতে পারে।
"আমরা ডিজিটাল ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য বেশ ফ্রি ছিলাম," তিনি বলেছিলেন।কিন্তু কেমব্রিজ অ্যানালিটিক্স এবং Facebook-এ ডেটা ফাঁস হওয়ার কারণে, লোকেরা কে কী ডেটা শেয়ার করবে সে সম্পর্কে আরও বেশি সতর্ক হবে।"
রোগীরা ফেসবুকের মতো বড় কোম্পানির চেয়ে তাদের ডাক্তারদের বেশি বিশ্বাস করে, তিনি যোগ করেছেন, যা বড় আকারের গবেষণা প্রোগ্রামের জন্য ডেটা সরবরাহ করার অস্বস্তি কমাতে সাহায্য করতে পারে।
"এটি সম্ভবত পরিধানযোগ্য ডেটার একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব থাকবে কারণ মানুষের মনোযোগ খুব দুর্ঘটনাজনক এবং সংগৃহীত ডেটা খুব রুক্ষ," বলেছেন আর্নউট।ক্রমাগত দানাদার ডেটা সংগ্রহ করে, ডেটা ডাক্তারদের রোগীদের আরও ভাল যত্নে সহায়তা করার সম্ভাবনা বেশি।"
11. স্মার্ট ফোনকে একটি শক্তিশালী ডায়াগনস্টিক টুল করুন
বিশেষজ্ঞরা বিশ্বাস করেন যে স্মার্ট ফোন এবং অন্যান্য ভোক্তা স্তরের সংস্থানগুলি থেকে প্রাপ্ত ছবিগুলি ক্লিনিকাল মানের ইমেজিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিপূরক হয়ে উঠবে, বিশেষ করে অপ্রতুল অঞ্চলে বা উন্নয়নশীল দেশগুলিতে, বহনযোগ্য ডিভাইসগুলির শক্তিশালী ফাংশনগুলি ব্যবহার চালিয়ে যাওয়ার মাধ্যমে৷
মোবাইল ক্যামেরার গুণমান প্রতি বছর উন্নত হচ্ছে, এবং এটি এমন ছবি তৈরি করতে পারে যা এআই অ্যালগরিদম বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।চর্মরোগ ও চক্ষুবিদ্যা এই প্রবণতার প্রাথমিক সুবিধাভোগী।
ব্রিটিশ গবেষকরা এমনকি শিশুদের মুখের ছবি বিশ্লেষণ করে উন্নয়নমূলক রোগ শনাক্ত করার জন্য একটি টুল তৈরি করেছেন।অ্যালগরিদম বিচ্ছিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে পারে, যেমন শিশুদের ম্যান্ডিবল লাইন, চোখ এবং নাকের অবস্থান এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্য যা মুখের অস্বাভাবিকতা নির্দেশ করতে পারে।বর্তমানে, ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন প্রদানের জন্য টুলটি 90 টিরও বেশি রোগের সাথে সাধারণ চিত্রগুলিকে মেলাতে পারে।
ব্রিগহাম মহিলা হাসপাতালের (BWh) মাইক্রো/ন্যানো মেডিসিন এবং ডিজিটাল হেলথ ল্যাবরেটরির ডিরেক্টর ডাঃ হাদি শফি বলেছেন: "বেশিরভাগ মানুষই বিভিন্ন সেন্সর সহ শক্তিশালী মোবাইল ফোনে সজ্জিত। এটি আমাদের জন্য একটি দুর্দান্ত সুযোগ। প্রায় সকলেই শিল্পের খেলোয়াড়রা তাদের ডিভাইসে Ai সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার তৈরি করতে শুরু করেছে৷ এটি একটি কাকতালীয় নয়৷ আমাদের ডিজিটাল বিশ্বে, প্রতিদিন 2.5 মিলিয়ন টেরাবাইটের বেশি ডেটা তৈরি হয়৷ মোবাইল ফোনের ক্ষেত্রে, নির্মাতারা বিশ্বাস করেন যে তারা এটি ব্যবহার করতে পারেন৷ আরও ব্যক্তিগতকৃত, দ্রুত এবং আরও বুদ্ধিমান পরিষেবা প্রদানের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য ডেটা।
রোগীদের চোখ, ত্বকের ক্ষত, ক্ষত, সংক্রমণ, ওষুধ বা অন্যান্য বিষয়ের ছবি সংগ্রহ করার জন্য স্মার্ট ফোন ব্যবহার করা কিছু অভিযোগ নির্ণয়ের সময় কমানোর সাথে সাথে সুবিধাবঞ্চিত এলাকায় বিশেষজ্ঞদের ঘাটতি মেটাতে সাহায্য করতে পারে।
"ভবিষ্যতে কিছু বড় ঘটনা হতে পারে, এবং আমরা কেয়ার পয়েন্টে রোগ ব্যবস্থাপনার কিছু গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা সমাধানের জন্য এই সুযোগের সদ্ব্যবহার করতে পারি," শফি বলেছেন
12. বেডসাইড এআই দিয়ে ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার উদ্ভাবন
যেহেতু স্বাস্থ্যসেবা শিল্প ফি ভিত্তিক পরিষেবার দিকে ঝুঁকছে, এটি প্যাসিভ স্বাস্থ্যসেবা থেকে ক্রমশ দূরে সরে যাচ্ছে।দীর্ঘস্থায়ী রোগের আগে প্রতিরোধ, তীব্র রোগের ঘটনা এবং আকস্মিক অবনতি প্রতিটি প্রদানকারীর লক্ষ্য, এবং ক্ষতিপূরণ কাঠামো শেষ পর্যন্ত তাদের এমন প্রক্রিয়াগুলি বিকাশ করতে দেয় যা সক্রিয় এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক হস্তক্ষেপ অর্জন করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই বিবর্তনের জন্য অনেক মৌলিক প্রযুক্তি প্রদান করবে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন সরঞ্জামগুলিকে সমর্থন করে, প্রদানকারীদের পদক্ষেপ নেওয়ার প্রয়োজনীয়তা উপলব্ধি করার আগে সমস্যার সমাধান করতে।কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মৃগীরোগ বা সেপসিসের জন্য প্রাথমিক সতর্কতা প্রদান করতে পারে, যার জন্য সাধারণত অত্যন্ত জটিল ডেটা সেটগুলির গভীর বিশ্লেষণের প্রয়োজন হয়।
ম্যাসাচুসেটস জেনারেল হাসপাতালের (এমজিএইচ) ক্লিনিকাল ডেটার পরিচালক ব্র্যান্ডন ওয়েস্টওভার, এমডি বলেছেন, মেশিন লার্নিং গুরুতর অসুস্থ রোগীদের, যেমন কার্ডিয়াক অ্যারেস্টের পরে কোমায় থাকা রোগীদের যত্নের অব্যাহত বিধানে সহায়তা করতে পারে।
তিনি ব্যাখ্যা করেন, সাধারণ পরিস্থিতিতে চিকিৎসকদের এসব রোগীর ইইজি ডাটা পরীক্ষা করতে হয়।এই প্রক্রিয়াটি সময়সাপেক্ষ এবং বিষয়ভিত্তিক, এবং ফলাফলগুলি চিকিত্সকদের দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতার সাথে পরিবর্তিত হতে পারে।
তিনি বলেন, “এই রোগীদের মধ্যে প্রবণতা ধীর হতে পারে।কখনও কখনও যখন ডাক্তাররা দেখতে চান কেউ সুস্থ হচ্ছে কিনা, তারা প্রতি 10 সেকেন্ডে একবার পর্যবেক্ষণ করা ডেটা দেখতে পারে।যাইহোক, 24 ঘন্টার মধ্যে সংগৃহীত 10 সেকেন্ডের ডেটা থেকে এটি পরিবর্তিত হয়েছে কিনা তা দেখতে এর মধ্যে চুল বেড়েছে কিনা তা দেখার মতো।যাইহোক, যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম এবং অনেক রোগীর কাছ থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করা হয়, তাহলে দীর্ঘমেয়াদী নিদর্শনগুলির সাথে লোকেরা যা দেখেন তা মেলানো সহজ হবে এবং কিছু সূক্ষ্ম উন্নতি পাওয়া যেতে পারে, যা নার্সিংয়ের ক্ষেত্রে ডাক্তারদের সিদ্ধান্ত গ্রহণকে প্রভাবিত করবে। ."
ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন, ঝুঁকি স্কোরিং এবং প্রাথমিক সতর্কতার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি ব্যবহার করা এই বৈপ্লবিক তথ্য বিশ্লেষণ পদ্ধতির সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল উন্নয়ন ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি।
নতুন প্রজন্মের সরঞ্জাম এবং সিস্টেমের জন্য শক্তি প্রদানের মাধ্যমে, চিকিত্সকরা অসুস্থতার সূক্ষ্মতাগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে পারেন, আরও কার্যকরভাবে নার্সিং পরিষেবা প্রদান করতে পারেন এবং আগাম সমস্যার সমাধান করতে পারেন।কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্লিনিকাল চিকিত্সার মান উন্নত করার একটি নতুন যুগের সূচনা করবে, এবং রোগীর যত্নে উত্তেজনাপূর্ণ সাফল্য আনবে।
পোস্টের সময়: আগস্ট-০৬-২০২১
