চিকিৎসা শিক্ষায় এআই: চর্মরোগ প্রশিক্ষণে বিপ্লব

চিকিৎসা শিক্ষা পরিবর্তিত হচ্ছে: কিভাবে এআই চর্মরোগ প্রশিক্ষণে বিপ্লব আনছে

বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (এলএলএম) দ্রুত অগ্রগতি চিকিৎসা শিক্ষাকে রূপান্তরিত করার জন্য উত্তেজনাপূর্ণ নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করেছে। এই এআই সরঞ্জামগুলির ক্ষমতা ব্যবহার করে, আমরা উদ্ভাবনী শিক্ষামূলক সম্পদ তৈরি করতে পারি এবং প্রশিক্ষণরত চিকিৎসকদের নজিরবিহীন জ্ঞান এবং শিক্ষার উপকরণ সরবরাহ করতে পারি। “সিন্থেটিক শিক্ষা” নামে পরিচিত এই পদ্ধতিটি চিকিৎসা পেশাদারদের নির্দিষ্ট চাহিদা অনুসারে নতুন সামগ্রী তৈরি করতে এলএলএম ব্যবহার করে।

একটি সাম্প্রতিক গবেষণায়, আমরা ইউনাইটেড স্টেটস মেডিকেল লাইসেন্সিং পরীক্ষায় (ইউএসএমএলই) সাধারণত পরীক্ষিত ২০টি ভিন্ন ত্বক এবং নরম টিস্যু রোগের জন্য ক্লিনিকাল ভিগনেট তৈরি করতে ওপেনএআই-এর জিপিটি-৪ ব্যবহার করে চর্মরোগ শিক্ষায় এলএলএমগুলির সম্ভাবনা অন্বেষণ করেছি। এই ভিগনেটগুলি, যা বাস্তবসম্মত রোগীর পরিস্থিতি উপস্থাপন করে, সেগুলি পরে তাদের নির্ভুলতা, ব্যাপকতা, গুণমান, ক্ষতির সম্ভাবনা এবং জনসংখ্যাতাত্ত্বিক পক্ষপাতিত্বের জন্য চিকিৎসক বিশেষজ্ঞদের দ্বারা মূল্যায়ন করা হয়েছিল।

আমাদের গবেষণার ফলাফল অত্যন্ত উৎসাহজনক ছিল। চিকিৎসক বিশেষজ্ঞরা বৈজ্ঞানিক নির্ভুলতার জন্য ভিগনেটগুলিকে উচ্চ গড় স্কোর (৪.৪৫/৫), ব্যাপকতা (৪.৩/৫), এবং সামগ্রিক গুণমান (৪.২৮/৫) দিয়েছেন, সেইসাথে সম্ভাব্য ক্লিনিকাল ক্ষতি (১.৬/৫) এবং জনসংখ্যাতাত্ত্বিক পক্ষপাতিত্বের জন্য কম স্কোর (১.৫২/৫) উল্লেখ করেছেন। আমরা ব্যাপকতা এবং সামগ্রিক গুণমানের মধ্যে একটি শক্তিশালী সম্পর্কও (r = ০.৮৩) লক্ষ্য করেছি, যা থেকে বোঝা যায় যে বিস্তারিত এবং ভালোভাবে তৈরী ভিগনেট কার্যকর চিকিৎসা শিক্ষার জন্য অপরিহার্য। যাইহোক, আমরা আরও উল্লেখ করেছি যে ভিগনেটগুলিতে উল্লেখযোগ্য জনসংখ্যাতাত্ত্বিক বৈচিত্র্যের অভাব রয়েছে, যা ভবিষ্যতের উন্নতির জন্য একটি ক্ষেত্রকে তুলে ধরে।

সামগ্রিকভাবে, আমাদের গবেষণা চর্মরোগ শিক্ষার উপকরণগুলির পরিধি, অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং কাস্টমাইজযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য এলএলএমগুলির বিশাল সম্ভাবনা প্রদর্শন করে। জনসংখ্যাতাত্ত্বিক বৈচিত্র্যের প্রয়োজনীয়তার মতো আমাদের চিহ্নিত সীমাবদ্ধতাগুলি সমাধান করে, আমরা এই এআই-চালিত সরঞ্জামগুলিকে আরও পরিমার্জিত করতে পারি এবং চিকিৎসা শিক্ষায় বিপ্লব ঘটানোর জন্য তাদের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করতে পারি।

চিকিৎসা শিক্ষায় এলএলএমগুলির উত্থান

চিকিৎসা শিক্ষার ক্ষেত্র ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, চিকিৎসা ছাত্র এবং রেসিডেন্টদের নতুন প্রজন্মের পরিবর্তিত চাহিদার সাথে খাপ খাইয়ে নিচ্ছে। প্রযুক্তির ক্রমাগত উন্নতির সাথে সাথে, এই উচ্চাকাঙ্ক্ষী চিকিৎসকরা ক্রমবর্ধমানভাবে বিস্তৃত ডিজিটাল সরঞ্জামগুলির সংস্পর্শে আসছেন যা তাদের শিক্ষাকে পরিপূরক করতে পারে। এই প্রযুক্তিগুলির মধ্যে, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি (এলএলএম) একটি বিশেষভাবে প্রতিশ্রুতিশীল ক্ষেত্র হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, যা তাদের অসাধারণ গণনা ক্ষমতার জন্য মনোযোগ আকর্ষণ করেছে।

এলএলএম হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং মডেল যা বিভিন্ন উৎস থেকে প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটার উপর প্রশিক্ষিত। এই বিস্তৃত প্রশিক্ষণ তাদের প্রক্রিয়াকৃত বিশাল ডেটাসেট থেকে সংগৃহীত সম্মিলিত অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে সংশ্লেষণ এবং প্রয়োগ করে অত্যন্ত বিশেষ কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করে। এমনকি চিকিৎসা ডোমেনে সুস্পষ্ট প্রশিক্ষণ ছাড়াই, ওপেনএআই-এর জিপিটি-এর মতো সাধারণ মডেলগুলি ক্লিনিকাল সেটিংসে চিত্তাকর্ষক কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, যা চিকিৎসায় এলএলএমগুলির বিশাল সম্ভাবনার ইঙ্গিত দেয়।

সিন্থেটিক শিক্ষার সম্ভাবনা উন্মোচন

এলএলএমগুলি দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে নতুন সামগ্রী তৈরি করার ক্ষমতার কারণে চিকিৎসা শিক্ষায় নজিরবিহীন উপযোগিতা প্রদান করে। বিভিন্ন চিকিৎসা শিক্ষা কার্যক্রমে এলএলএম প্রয়োগের বিষয়ে যথেষ্ট আগ্রহ থাকলেও, এলএলএম-নির্দেশিত শিক্ষা উদ্যোগগুলি বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে কেমন পারফর্ম করে সে সম্পর্কে সীমিত গবেষণা রয়েছে। এই ক্ষেত্রে এলএলএমগুলির একটি বিশেষভাবে প্রতিশ্রুতিশীল কিন্তু অনাবিষ্কৃত প্রয়োগ হল ক্লিনিকাল ভিগনেট তৈরি করা।

ক্লিনিকাল ভিগনেটগুলি আধুনিক চিকিৎসা শিক্ষার একটি অত্যাবশ্যকীয় উপাদান, যা ইউএসএমএলই প্রশ্ন এবং প্রাক-ক্লিনিকাল কেস-ভিত্তিক শিক্ষার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ গঠন করে। এই ভিগনেটগুলি ব্যবহারিক পরিস্থিতি উপস্থাপন করে চিকিৎসা জ্ঞানকে প্রাসঙ্গিক করে তোলে যা একজন শিক্ষার্থীর রোগ নির্ণয়ের যুক্তি, ব্যবস্থাপনার কৌশলগুলির অগ্রাধিকার এবং মনস্তাত্ত্বিক কারণগুলির বোঝার মূল্যায়ন করে। ওষুধের জটিল এবং সূক্ষ্ম অনুশীলন অনুকরণ করে, ভিগনেটগুলি ভবিষ্যতের চিকিৎসকদের জন্য অমূল্য প্রশিক্ষণ প্রদান করে।

ঐতিহ্যগতভাবে, ক্লিনিকাল ভিগনেটগুলি পেশাদার সোসাইটি, অনুষদ দ্বারা তৈরি অভ্যন্তরীণ উপকরণ বা বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ প্রশ্ন ব্যাংক থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে। যাইহোক, এই ভিগনেটগুলির সৃষ্টি একটি শ্রম-নিবিড় প্রক্রিয়া যার জন্য অভিজ্ঞ চিকিৎসকদের কাছ থেকে উল্লেখযোগ্য ইনপুট প্রয়োজন। যদিও এই উৎসগুলি একটি নির্দিষ্ট মানের নিয়ন্ত্রণ সরবরাহ করে, তবে এই উপকরণগুলির অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং পরিমাণ বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান এবং শিক্ষার্থীদের আর্থ-সামাজিক পটভূমির মধ্যে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। উপরন্তু, ভিগনেটগুলির সীমিত প্রাপ্যতা ইউএসএমএলই প্রশাসনে পরীক্ষার প্রশ্নগুলির পুনরাবৃত্তি সম্পর্কে উদ্বেগ বাড়িয়েছে।

এলএলএমগুলির সাথে চর্মরোগ শিক্ষায় বিপ্লব

চর্মরোগে চিকিৎসা নির্দেশনার জন্য চাক্ষুষ মূল্যায়নের উপর অনেক বেশি নির্ভর করা হলেও, সামগ্রিক ক্লিনিকাল উপস্থাপনা যা রোগ প্রক্রিয়াকে প্রাসঙ্গিক করে তোলে তাও সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ। ইউএসএমএলই-এর মতো স্ট্যান্ডার্ডাইজড পরীক্ষায় প্রায়শই ত্বক এবং নরম টিস্যু প্যাথলজির জ্ঞান মূল্যায়নের জন্য টেক্সট-ভিত্তিক ভিগনেট ব্যবহার করা হয়। উপরন্তু, ত্বকের ক্ষত বর্ণনা করার জন্য ব্যবহৃত নির্দিষ্ট পরিভাষা চামড়ার রোগের সঠিক নির্ণয় এবং চিকিৎসার জন্য অপরিহার্য।

এলএলএমগুলি চিকিৎসা শিক্ষায় সাধারণ চর্মরোগ সংক্রান্ত অবস্থার জন্য টেক্সট-ভিত্তিক ভিগনেটগুলির প্রাপ্যতা প্রসারিত করার একটি অনন্য সুযোগ প্রদান করে। বর্তমান অফ-দ্য-শেল্ফ এলএলএম, যেমন জিপিটি, শিক্ষার্থীদের আরও প্রশ্ন করার সাথে সাথে পৃথক চাহিদা অনুসারে প্রাথমিক ক্লিনিকাল ভিগনেটগুলির উপর ভিত্তি করে বিস্তারিত জানানোর নমনীয়তা প্রদান করে। আমাদের গবেষণায়, আমরা চিকিৎসা শিক্ষার উদ্দেশ্যে উচ্চ-মানের ক্লিনিকাল ভিগনেট তৈরি করতে ওপেনএআই-এর সর্বশেষ সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ ফাউন্ডেশন মডেল জিপিটি ৪.০ ব্যবহারের সম্ভাব্যতা মূল্যায়ন করেছি।

জিপিটি-৪-এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন

ক্লিনিকাল ভিগনেট তৈরিতে জিপিটি-৪-এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য, আমরা ইউএসএমএলই স্টেপ ২ সিকে পরীক্ষায় সাধারণত পরীক্ষিত ২০টি ত্বক এবং নরম টিস্যু রোগের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছি। আমরা মডেলটিকে প্রতিটি অবস্থার জন্য বিস্তারিত ক্লিনিকাল ভিগনেট তৈরি করতে বলেছি, যার মধ্যে সবচেয়ে সম্ভাব্য রোগ নির্ণয়ের ব্যাখ্যা এবং কেন বিকল্প রোগ নির্ণয় কম সম্ভাব্য ছিল তার কারণ অন্তর্ভুক্ত ছিল। এই ভিগনেটগুলি তখন তাদের বৈজ্ঞানিক নির্ভুলতা, ব্যাপকতা, সামগ্রিক গুণমান, ক্লিনিকাল ক্ষতির সম্ভাবনা এবং জনসংখ্যাতাত্ত্বিক পক্ষপাতিত্ব মূল্যায়ন করার জন্য একটি লিকার্ট স্কেল ব্যবহার করে চিকিৎসক বিশেষজ্ঞদের একটি প্যানেল দ্বারা মূল্যায়ন করা হয়েছিল।

ভিগনেট বৈশিষ্ট্য

২০টি ক্লিনিকাল ভিগনেটের আমাদের বিশ্লেষণে বেশ কয়েকটি মূল বৈশিষ্ট্য প্রকাশিত হয়েছে:

• রোগীর জনসংখ্যা: ভিগনেটগুলিতে ১৫ জন পুরুষ রোগী এবং ৫ জন মহিলা রোগী ছিলেন, যাদের মধ্যে রোগীর গড় বয়স ছিল ২৫ বছর। জাতি শুধুমাত্র ৪ জন রোগীর জন্য নির্দিষ্ট করা হয়েছিল (৩ জন ককেশীয়, ১ জন আফ্রিকান আমেরিকান)। ৩ জন রোগীর জন্য জেনেরিক নাম ব্যবহার করা হয়েছিল, বাকি ভিগনেটগুলিতে নাম অন্তর্ভুক্ত ছিল না।

• শব্দ গণনা: মডেলের আউটপুটের গড় শব্দ গণনা ছিল ৩৩২.৬৮, যার স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ছিল ৪২.৭৫ শব্দ। ক্লিনিকাল ভিগনেট অংশের গড় ছিল ১৪৫.৭৯ শব্দ (এসডি = ২৬.৯৭), যেখানে ব্যাখ্যার গড় ছিল ১৮৪.৮৯ শব্দ (এসডি = ৪৯.৭০)। গড়ে, ব্যাখ্যাগুলি তাদের সংশ্লিষ্ট ভিগনেটগুলির চেয়ে দীর্ঘ ছিল, ভিগনেট-থেকে-ব্যাখ্যার দৈর্ঘ্যের অনুপাত ছিল ০.৮৫ (এসডি = ০.৩০)।

চিকিৎসক রেটিং

চিকিৎসক বিশেষজ্ঞদের রেটিংগুলি বৈজ্ঞানিক ঐকমত্যের সাথে উচ্চ স্তরের সারিবদ্ধতা নির্দেশ করে (গড় = ৪.৪৫, ৯৫% সিআই: ৪.২৮-৪.৬২), ব্যাপকতা (গড় = ৪.৩, ৯৫% সিআই: ৪.১১-৪.৮৯), এবং সামগ্রিক গুণমান (গড় = ৪.২৮, ৯৫% সিআই: ৪.১০-৪.৪৭)। রেটিংগুলি ক্লিনিকাল ক্ষতির কম ঝুঁকি (গড় = ১.৬, ৯৫% সিআই: ১.৩৮-১.৮১) এবং জনসংখ্যাতাত্ত্বিক পক্ষপাতিত্বও নির্দেশ করে (গড় = ১.৫২, ৯৫% সিআই: ১.৩১-১.৭২)। জনসংখ্যাতাত্ত্বিক পক্ষপাতিত্বের জন্য ধারাবাহিকভাবে কম রেটিংগুলি থেকে বোঝা যায় যে চিকিৎসক রেটাররা রোগীর জনসংখ্যার গতানুগতিক বা অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে তির্যক উপস্থাপনার কোনও উল্লেখযোগ্য প্যাটার্ন সনাক্ত করেননি।

সহসম্বন্ধ বিশ্লেষণ

বিভিন্ন মূল্যায়ন মানদণ্ডের মধ্যে সম্পর্ক মূল্যায়ন করার জন্য, আমরা পিয়ারসন সহসম্বন্ধ সহগ গণনা করেছি। আমরা দেখেছি যে বৈজ্ঞানিক ঐকমত্যের সাথে সারিবদ্ধতা ব্যাপকতা (r = ০.৬৭) এবং সামগ্রিক গুণমানের (r = ০.৬৮) সাথে মাঝারিভাবে সম্পর্কিত ছিল। ব্যাপকতা এবং সামগ্রিক গুণমান একটি শক্তিশালী সম্পর্ক দেখিয়েছে (r = ০.৮৩), যেখানে ক্লিনিকাল ক্ষতি এবং জনসংখ্যাতাত্ত্বিক পক্ষপাতিত্বের সম্ভাবনা দুর্বলভাবে সম্পর্কিত ছিল (r = ০.২২)।

চিকিৎসা শিক্ষার জন্য প্রভাব

আমাদের গবেষণার ফলাফলের চিকিৎসা শিক্ষার জন্য উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে, বিশেষ করে স্ট্যান্ডার্ডাইজড মেডিকেল পরীক্ষার ক্রমবর্ধমান সমালোচনার প্রেক্ষাপটে। ইউএসএমএলই-এর মতো মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন উচ্চ-মানের শিক্ষামূলক উপকরণের প্রয়োজনীয়তা আগের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। যাইহোক, নতুন প্রশ্ন তৈরির ঐতিহ্যগত পদ্ধতিটি সম্পদ-নিবিড়, যার জন্য ক্লিনিকাল ভিগনেট লেখার জন্য অভিজ্ঞ চিকিৎসকদের প্রয়োজন এবং তাদের সাধারণীকরণযোগ্যতা মূল্যায়ন করার জন্য একাধিক পরীক্ষা প্রশাসনের প্রয়োজন। অসংখ্য, অনন্য ক্লিনিকাল ভিগনেট বিকাশের জন্য নতুন পদ্ধতি তাই অত্যন্ত কাঙ্ক্ষিত।

আমাদের গবেষণা প্রতিশ্রুতিশীল প্রমাণ প্রদান করে যে জিপিটি-৪-এর মতো বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি “সিন্থেটিক মেডিকেল শিক্ষা”র উৎস হিসাবে কাজ করতে পারে, যা অ্যাক্সেসযোগ্য, কাস্টমাইজযোগ্য এবং পরিমাপযোগ্য শিক্ষামূলক সম্পদ সরবরাহ করে। আমরা প্রমাণ করেছি যে জিপিটি-৪-এর অন্তর্নিহিত ক্লিনিকাল জ্ঞান রয়েছে যা প্রতিনিধিত্বমূলক এবং নির্ভুল রোগীর বিবরণ তৈরি পর্যন্ত বিস্তৃত। আমাদের বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে জিপিটি-৪ ইউএসএমএলই স্টেপ ২ সিকে পরীক্ষার ত্বক ও নরম টিস্যু বিভাগে পরীক্ষিত রোগগুলির জন্য তৈরি করা ভিগনেটগুলি অত্যন্ত নির্ভুল ছিল, যা থেকে বোঝা যায় যে এলএলএমগুলি সম্ভবত স্ট্যান্ডার্ডাইজড মেডিকেল পরীক্ষার জন্য ভিগনেট ডিজাইন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

বৈজ্ঞানিক ঐকমত্য, ব্যাপকতা এবং সামগ্রিক গুণমানের জন্য উচ্চ রেটিং, ক্লিনিকাল ক্ষতি এবং জনসংখ্যাতাত্ত্বিক পক্ষপাতিত্বের জন্য কম রেটিংয়ের সাথে মিলিত হয়ে এই উদ্দেশ্যে এলএলএম ব্যবহারের সম্ভাব্যতাকে আরও সমর্থন করে। ভিগনেট ব্যাপকতা এবং সামগ্রিক গুণমানের মধ্যে শক্তিশালী পরিসংখ্যানগত সম্পর্ক চিকিৎসা শিক্ষায় পুঙ্খানুপুঙ্খ এবং বিস্তারিত কেস উপস্থাপনার গুরুত্ব তুলে ধরে এবং ক্লিনিকাল যুক্তির জন্য প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক এবং সম্পূর্ণ পরিস্থিতি প্রদানের জন্য এলএলএমগুলির ক্ষমতা প্রদর্শন করে।

ভিগনেটগুলির গড় দৈর্ঘ্য (১৪৫.৭৯ ± ২৬.৯৭ শব্দ) ইউএসএমএলই ভিগনেটের দৈর্ঘ্যের সুযোগের মধ্যে ভালভাবে পড়ে, যা পরীক্ষার্থীদের প্রতিটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য প্রায় ৯০ সেকেন্ড সময় দেয়। ভিগনেটগুলির পাশাপাশি দীর্ঘ ব্যাখ্যাগুলির অন্তর্ভুক্তি এলএলএমগুলির শুধুমাত্র রোগীর বিবরণ নয়, দরকারী ডিডাকটিক উপাদান তৈরি করার ক্ষমতাও প্রদর্শন করে।

সীমাবদ্ধতা এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশ

যদিও আমাদের গবেষণা উচ্চ-মানের ক্লিনিকাল ভিগনেট তৈরিতে এলএলএমগুলির সম্ভাবনা প্রদর্শন করেছে, আমরা বেশ কয়েকটি সীমাবদ্ধতাও চিহ্নিত করেছি যা ভবিষ্যতের গবেষণায় সমাধান করা দরকার। একটি মূল উদ্বেগ হল রোগীর জনসংখ্যার সীমিত বৈচিত্র্য, যেখানে পুরুষ রোগীদের প্রাধান্য এবং জাতিগত বৈচিত্র্যের অভাব রয়েছে। চিকিৎসা ছাত্রদের বিভিন্ন রোগীর জনসংখ্যার সেবা করার জন্য পর্যাপ্তভাবে প্রস্তুত করা নিশ্চিত করার জন্য, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং এবং মডেল প্রশিক্ষণ ডেটাসেটগুলিতে বিভিন্ন রোগীর উপস্থাপনা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আরও সচেতন প্রচেষ্টা অন্তর্ভুক্ত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ভবিষ্যতের গবেষণায় মডেল আউটপুটে পদ্ধতিগত পক্ষপাতের উৎস এবং প্রকাশগুলিও তদন্ত করা উচিত।

আমাদের গবেষণার আরেকটি সীমাবদ্ধতা হল আমাদের বিশেষজ্ঞ রেটার প্যানেলের গঠন, যেখানে অভ্যন্তরীণ মেডিসিন এবং জরুরি মেডিসিন থেকে দুইজন অ্যাটেন্ডিং চিকিৎসকের পাশাপাশি শুধুমাত্র একজন চর্মরোগ বিশেষজ্ঞ ছিলেন। যদিও অ-চর্মরোগ বিশেষজ্ঞ রেটাররা প্রায়শই তাদের নিজ নিজ বিশেষত্বে সাধারণ ত্বকের অবস্থার নির্ণয় এবং পরিচালনা করেন, তাদের দক্ষতা চর্মরোগ সংক্রান্ত রোগের পুরো বর্ণালীকে অন্তর্ভুক্ত নাও করতে পারে। ভবিষ্যতের গবেষণায় এআই-উত্পাদিত কেসগুলির আরও বিশেষায়িত মূল্যায়ন নিশ্চিত করার জন্য চর্মরোগ বিশেষজ্ঞদের একটি বৃহত্তর অনুপাত থেকে উপকৃত হওয়া উচিত।

এই সীমাবদ্ধতাগুলি সত্ত্বেও, আমাদের কাজ বাধ্যতামূলক প্রমাণ প্রদান করে যে জিপিটি-৪-এর মতো অফ-দ্য-শেল্ফ এলএলএমগুলি স্ট্যান্ডার্ডাইজড পরীক্ষা এবং শিক্ষাদানের উদ্দেশ্যে ক্লিনিকাল ভিগনেট তৈরির জন্য দুর্দান্ত সম্ভাবনা রাখে। আরও নির্দিষ্ট ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত ফিট-ফর-পারপাস এলএলএমগুলি এই ক্ষমতাগুলিকে আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে। “সিন্থেটিক শিক্ষা”র উচ্চ নির্ভুলতা এবং দক্ষতা চিকিৎসা শিক্ষামূলক উপকরণ তৈরির ঐতিহ্যগত পদ্ধতির বর্তমান সীমাবদ্ধতার একটি প্রতিশ্রুতিশীল সমাধান সরবরাহ করে।