চীন জুড়ে হাসপাতালগুলোতে আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের (এআই) ব্যবহার বাড়ছে। সম্প্রতি বেইজিং-এ অনুষ্ঠিত ওয়ার্ল্ড ইন্টারনেট কনফারেন্স স্পেশালাইজড কমিটি অন এআই (World Internet Conference Specialized Committee on AI) আয়োজিত এক সম্মেলনে বিশেষজ্ঞরা জানান, চীনের ৮০০টির বেশি সরকারি হাসপাতাল তাদের পরিষেবা উন্নত করতে DeepSeek সিস্টেম ব্যবহার করছে।
নেতৃস্থানীয় হাসপাতালগুলিতে এআই অগ্রগতি প্রদর্শন
সম্মেলনে বেশ কয়েকটি প্রথম সারির হাসপাতাল তাদের এআই গবেষণা এবং উন্নয়নমূলক কাজ উপস্থাপন করে। হংকংয়ের চীনা বিশ্ববিদ্যালয়ের ডেটা সায়েন্স স্কুলের নির্বাহী ডিন লি হাইঝৌ (Li Haizhou) ট্র্যাডিশনাল চায়নিজ মেডিসিনের (টিসিএম) জন্য বিশেষায়িত একটি বৃহৎ ভাষার মডেল টিসিএম অমনি (TCM Omini) উপস্থাপন করেন। এই মডেলটি লি-এর দল দ্বারা তৈরি HuatuoGPT-o1 দ্বারা চালিত।
টিসিএম ওমনি: ঐতিহ্যবাহী চীনা মেডিসিন রোগ নির্ণয়ে বিপ্লব
টিসিএম ওমনি (TCM Omini) টিসিএম-এর চারটি মৌলিক রোগ নির্ণয় পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করে: পর্যবেক্ষণ, শ্রবণ ও ঘ্রাণ, জিজ্ঞাসা এবং palpation বা স্পর্শ করে রোগ নির্ণয়। এই উদ্ভাবনী মডেলটি জিহ্বার মতো চাক্ষুষ সূত্র বিশ্লেষণ করতে ইমেজ রিকগনিশন ব্যবহার করে, বিশেষ সেন্সরের মাধ্যমে শব্দ এবং গন্ধ ক্যাপচার করে এবং লক্ষণ ও চিকিৎসার ইতিহাস বের করার জন্য ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ব্যবহার করে। এছাড়াও, এটি পালস সেন্সর ডেটা একত্রিত করে এবং সিগন্যাল প্রক্রিয়াকরণ ও প্যাটার্ন রিকগনিশন কৌশল ব্যবহার করে নাড়ির স্পন্দন বিশ্লেষণ করে, যা টিসিএম রোগ নির্ণয়ের একটি বিস্তৃত পদ্ধতি সরবরাহ করে।
পিইউএমসিএইচ-জেনেসিস: বিরল রোগ নির্ণয়ে দ্রুততা
পিকিং ইউনিয়ন মেডিকেল কলেজ হসপিটাল (পিইউএমসিএইচ) এবং চায়নিজ অ্যাকাডেমি অফ সায়েন্সেস ইনস্টিটিউট অফ অটোমেশন (সিএএসআইএ) যৌথভাবে বিরল রোগ নির্ণয়ের জন্য একটি এআই মডেল তৈরি করেছে, যার নাম পিইউএমসিএইচ-জেনেসিস (PUMCH-GENESIS)। এটি সম্মেলনে আনুষ্ঠানিকভাবে উন্মোচন করা হয়।
পিইউএমসিএইচ-এর ডিসিপ্লিন ইন্সপেকশন কমিশনের সেক্রেটারি ইয়াং ডুংগান (Yang Dungan) জোর দিয়ে বলেন যে পিইউএমসিএইচ-জেনেসিস জিনোম বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা সমাধান করে: পুরো জিনোম সিকোয়েন্সিং (ডব্লিউজিএস) ডেটা ব্যাখ্যা করার সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া। বর্তমানে, অভিজ্ঞ চিকিৎসকরাও প্রতিদিন সীমিত সংখ্যক ডব্লিউজিএস রিপোর্ট বিশ্লেষণ করতে পারেন, যা রোগীর সেবায় বাধা সৃষ্টি করে। এই নতুন এআই সিস্টেম, ডিপ লার্নিং এবং হাইব্রিড ডেটা-নলেজ ফিউশন ব্যবহার করে জেনেটিক রোগ নির্ণয়ের দক্ষতা এবং নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়াতে সক্ষম। পিইউএমসিএইচ-জেনেসিসের ডব্লিউজিএস ডেটার একটি বৃহৎ ভলিউম বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা রোগ নির্ণয় প্রক্রিয়াকে দ্রুত করে, যা বিরল রোগে আক্রান্ত রোগীদের জন্য দ্রুত এবং আরও কার্যকর চিকিৎসার পথ খুলে দিতে পারে।
পিইউএমসিএইচ ইতোমধ্যে তাদের বিভিন্ন হাসপাতাল কার্যাবলী জুড়ে ৩০টির বেশি এআই অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করছে, যার মধ্যে রয়েছে রোগী পরিষেবা, ক্লিনিকাল রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসা, মেডিকেল গবেষণা এবং হাসপাতাল ব্যবস্থাপনা। এটি প্রতিষ্ঠান জুড়ে এআই এর ব্যাপক ব্যবহারের প্রমাণ দেয়।
রুইজিন হাসপাতালের ডেটা-চালিত এআই উন্নয়ন পদ্ধতি
সাংহাই ডিজিটাল মেডিসিন ইনোভেশন সেন্টারের ডেপুটি ডিরেক্টর ঝু লিফেং (Zhu Lifeng), রুইজিন হাসপাতালের ডেটা ব্যবহারের উপর গুরুত্ব এবং মাল্টিমোডাল ও মাল্টি-ডিজিজ মেডিকেল কর্পোরা তৈরির প্রচেষ্টার কথা তুলে ধরেন। হাসপাতাল ডেটাকে এআই উন্নয়নের সবচেয়ে মূল্যবান সম্পদ হিসেবে মনে করে।
বিস্তৃত মেডিকেল কর্পোরা তৈরি
রুইজিন হাসপাতাল স্বাস্থ্য ডেটাকে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করেছে, যার মধ্যে রয়েছে গুণগত মান মূল্যায়ন, ডেটা টাইম সিরিজ অর্গানাইজেশন, মাল্টিমোডাল ক্লিনিকাল ডেটাসেট অ্যালাইনমেন্ট এবং গ্রানুলার ডেটা অ্যানোটেশন। হাসপাতালের বিস্তৃত ডেটাবেস, যা চিকিৎসা তথ্যের একটি বিশাল পরিসরকে অন্তর্ভুক্ত করে, জটিল চিকিৎসা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় সক্ষম শক্তিশালী এআই মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে।
ঝু জানান যে রুইজিন হাসপাতালের মোট স্বাস্থ্য ডেটার পরিমাণ 5PB (পেটা বাইট)-এ পৌঁছেছে, এবং চিকিৎসা প্রযুক্তির ক্রমাগত উন্নতির কারণে প্রতি বছর প্রায় 1.5PB করে বাড়ছে। এই ক্রমবর্ধমান ডেটাবেস এআই অ্যালগরিদমগুলোর প্রশিক্ষণ ও পরিমার্জনের জন্য একটি সমৃদ্ধ উৎস সরবরাহ করে, যা তাদের নির্ভুলতা এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করে।
হাসপাতালে এআই স্থাপনে DeepSeek-এর প্রভাব
চায়না অ্যাকাডেমি অফ ইনফরমেশন অ্যান্ড কমিউনিকেশনস টেকনোলজির ক্লাউড কম্পিউটিং এবং বিগ ডেটা রিসার্চ ইনস্টিটিউটের ডেপুটি ডিরেক্টর মিন ডং (Min Dong), চীনের হাসপাতাল ব্যবস্থায় এআই প্রযুক্তি গ্রহণে DeepSeek-এর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকার কথা তুলে ধরেন।
DeepSeek সিস্টেমের ব্যাপক ব্যবহার
মে মাসের শুরুতেই চীন জুড়ে ৮০০টির বেশি সরকারি হাসপাতাল DeepSeek সিস্টেম ব্যবহার করা শুরু করেছে। এই ব্যাপক ব্যবহার স্বাস্থ্যসেবা প্রদানে এআই-এর সম্ভাবনাকে স্বীকৃতি দেয়।
মিন জোর দিয়ে বলেন, এআই হাসপাতালের অভ্যন্তরে পরিষেবা প্রদান এবং ব্যবস্থাপনার দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়েছে। এআই-চালিত সরঞ্জামগুলি রুটিন কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করতে, কর্মপ্রবাহকে সুগম করতে এবং চিকিৎসকদের মূল্যবান তথ্য সরবরাহ করতে পারে, যা শেষ পর্যন্ত রোগীদের আরও ভালো ফল এনে দেয়।
মেডিকেল এআই অ্যাপ্লিকেশনে চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা
তবে, মিন মেডিকেল এআই-এর বৃহৎ পরিসরের প্রয়োগের সাথে জড়িত চ্যালেঞ্জগুলোও স্বীকার করেছেন, যার মধ্যে রয়েছে অ্যালগরিদমিক সীমাবদ্ধতা যা বিকৃত আউটপুট এবং হ্যালুসিনেশনের ঝুঁকি তৈরি করতে পারে। বিশেষায়িত চিকিৎসা অবস্থার জন্য উচ্চ-মানের ডেটাসেটের অভাব প্রশিক্ষণ এবং ইনফারেন্সের জন্য দুর্বল ডেটা গুণমান তৈরি করতে পারে। উপরন্তু, ডেটা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা ঝুঁকি সম্পর্কিত উদ্বেগ বাড়ায়।
অ্যালগরিদমিক সীমাবদ্ধতা এবং হ্যালুসিনেশন
এআই অ্যালগরিদম ত্রুটিপূর্ণ নয় এবং মাঝে মাঝে ভুল বা বিভ্রান্তিকর ফলাফল তৈরি করতে পারে। এটি চিকিৎসা অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে বিশেষভাবে উদ্বেগের বিষয়, যেখানে সামান্য ত্রুটিও গুরুতর পরিণতি ডেকে আনতে পারে। “হ্যালুসিনেশন”-এর ঝুঁকি, যেখানে একটি এআই মডেল এমন আউটপুট তৈরি করে যা বাস্তব ডেটা বা প্রমাণের উপর ভিত্তি করে তৈরি নয়, এআই সিস্টেমগুলোর সতর্কতার সাথে মূল্যায়ন এবং পর্যবেক্ষণের প্রয়োজনীয়তার ওপর জোর দেয়।
ডেটার গুণমান এবং সহজলভ্যতা
এআই মডেলগুলোর কর্মক্ষমতা প্রশিক্ষণের ডেটার গুণমান এবং পরিমাণের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল। বিশেষায়িত চিকিৎসা অবস্থার জন্য যথেষ্ট বৃহৎ এবং বিভিন্ন ডেটাসেটের অভাব এআই-চালিত রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসা সরঞ্জামগুলোর নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতাকে সীমিত করতে পারে। এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার জন্য কঠোর নৈতিক এবং গোপনীয়তা মান মেনে উচ্চ-মানের চিকিৎসা ডেটা সংগ্রহ, তৈরি এবং শেয়ার করার জন্য সম্মিলিত প্রচেষ্টা প্রয়োজন।
নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা উদ্বেগ
এআই মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য সংবেদনশীল রোগীর ডেটা ব্যবহার করা নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা সংক্রান্ত উদ্বেগের সৃষ্টি করে। অননুমোদিত অ্যাক্সেস এবং অপব্যবহার থেকে রোগীর তথ্য সুরক্ষার জন্য শক্তিশালী নিরাপত্তা ব্যবস্থা প্রয়োগ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এছাড়াও, স্বচ্ছ এবং জবাবদিহিতামূলক এআই সিস্টেম তৈরি করা অপরিহার্য যা রোগীর স্বায়ত্তশাসনকে সম্মান করে এবং নিশ্চিত করে যে এআই-চালিত সিদ্ধান্তগুলো রোগীর মঙ্গলের জন্য গৃহীত হয়েছে।
স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর ভবিষ্যৎ
সম্মেলনে স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর পরিবর্তনের সম্ভাবনা তুলে ধরা হয়েছে, যেখানে টিসিএম রোগ নির্ণয় থেকে শুরু করে বিরল রোগ সনাক্তকরণ পর্যন্ত উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশনগুলোর উদাহরণ দেওয়া হয়েছে। চীন জুড়ে হাসপাতালগুলোতে DeepSeek সিস্টেমের ব্যাপক ব্যবহার পরিষেবা প্রদান এবং ব্যবস্থাপনার উন্নতিতে এআই-এর ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতি প্রদর্শন করে।
তবে, সম্মেলনটি স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর নিরাপদ, কার্যকর এবং নৈতিক প্রয়োগ নিশ্চিত করার জন্য যে চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলা করতে হবে, তার ওপরও জোর দিয়েছে। এই চ্যালেঞ্জগুলোর মধ্যে রয়েছে অ্যালগরিদমিক সীমাবদ্ধতা, ডেটার গুণগত মানের সমস্যা এবং নিরাপত্তা ও গোপনীয়তা সংক্রান্ত উদ্বেগ। এই চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলার মাধ্যমে স্বাস্থ্যসেবা শিল্প এআই-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করতে পারবে এবং একটি ভবিষ্যৎ তৈরি করতে পারবে যেখানে প্রযুক্তি চিকিৎসকদের ক্ষমতা দেয় এবং রোগীর ফলাফলের উন্নতি ঘটায়।
প্রদর্শিত অগ্রগতি চিকিৎসা অনুশীলনে এআইকে একীভূত করার একটি বিস্তৃত প্রবণতা প্রতিফলিত করে, যা আরও নির্ভুল রোগ নির্ণয়, ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা এবং দক্ষ স্বাস্থ্যসেবা প্রদানের সম্ভাবনা সরবরাহ করে। আলোচনায় ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্যতা, অ্যালগরিদম স্বচ্ছতা এবং স্বাস্থ্যসেবায় দায়িত্বশীল এআই বাস্তবায়নের জন্য নৈতিক বিবেচনার গুরুত্বের ওপরও আলোকপাত করা হয়েছে।
নির্ভুল চিকিৎসা
এআই-এর বিশাল পরিমাণে রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা নির্ভুল চিকিৎসার দিকে পরিচালিত করতে পারে, যেখানে চিকিৎসাগুলো একজন ব্যক্তির জেনেটিক গঠন, জীবনধারা এবং পরিবেশের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এই ব্যক্তিগতকৃত পদ্ধতি চিকিৎসার কার্যকারিতা উন্নত করতে এবং পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া কমাতে পারে।
ওষুধ আবিষ্কার
এআই সম্ভাব্য ওষুধের প্রার্থী চিহ্নিত করে, তাদের কার্যকারিতা ভবিষ্যদ্বাণী করে এবং তাদের নকশা অপ্টিমাইজ করে ওষুধ আবিষ্কারের প্রক্রিয়াকে দ্রুত করতে পারে। এটি রোগের জন্য নতুন চিকিৎসা পদ্ধতি তৈরির সাথে জড়িত সময় এবং খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারে।
রোগীর দূরবর্তী পর্যবেক্ষণ
এআই-চালিত রিমোট পেশেন্ট মনিটরিং সিস্টেম রোগীদের অত্যাবশ্যকীয় লক্ষণগুলো ট্র্যাক করতে পারে, সম্ভাব্য স্বাস্থ্য সমস্যাগুলো দ্রুত শনাক্ত করতে পারে এবং সময়োপযোগী হস্তক্ষেপ সরবরাহ করতে পারে। এটি রোগীর ফলাফলের উন্নতি ঘটাতে পারে এবং হাসপাতালে ভর্তির প্রয়োজনীয়তা কমাতে পারে।
প্রশাসনিক দক্ষতা
এআই প্রশাসনিক কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, যেমন অ্যাপয়েন্টমেন্ট নির্ধারণ, বিলিং এবং ইন্স্যুরেন্স দাবি প্রক্রিয়াকরণ, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের রোগীর যত্নের দিকে মনোযোগ দিতে সহায়তা করে। এটি দক্ষতা বাড়াতে এবং খরচ কমাতে পারে।
অগমেন্টেড রিয়েলিটি
অগমেন্টেড রিয়েলিটির (এআর) সঙ্গে মিলিত এআই জটিল পদ্ধতির সময় সার্জনদের রিয়েল-টাইম নির্দেশনা প্রদান করতে পারে, যা নির্ভুলতা বাড়ায় এবং জটিলতার ঝুঁকি কমায়। এআর মেডিকেল শিক্ষার্থীদের প্রশিক্ষণ দিতে এবং রোগীদের শিক্ষিত করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে।
সম্মেলনে আলোচিত অগ্রগতিগুলো ইঙ্গিত দেয় যে কীভাবে এআই প্রযুক্তি স্বাস্থ্যসেবাকে নতুন আকার দিচ্ছে। যেহেতু এআই ক্রমাগত উন্নতি করছে এবং চিকিৎসা ক্ষেত্রে আরও বেশি করে একত্রিত হচ্ছে, তাই ডেটা গোপনীয়তা, নিরাপত্তা এবং সংবেদনশীল স্বাস্থ্যসেবা সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াকরণে এআই ব্যবহারের নৈতিক প্রভাব আগামী বছরগুলোতে স্বাস্থ্যসেবা শিল্পের মধ্যে একটি মূল ক্ষেত্র হিসেবে থাকবে। এই গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলোতে উন্নয়নের দিকে মনোযোগ দেওয়ার মাধ্যমে, এআই-এর একীকরণ চিকিৎসা প্রযুক্তিকে যত্নের একটি নতুন যুগে নিয়ে আসবে। প্রযুক্তির বিকাশের সাথে সাথে বর্ণিত সহযোগী প্রচেষ্টা নিশ্চিত করবে যে এআই-এর অগ্রগতি নিরাপদে এবং পৃথক রোগীর প্রয়োজনের প্রতি যত্নশীল মনোযোগের সাথে তৈরি এবং স্থাপন করা হয়েছে।