চীনা এআই (AI) স্টার্টআপ ডিপসিক (DeepSeek) সক্রিয়ভাবে মেডিকেল ডেটা (Medical Data) লেবেল করার জন্য ইন্টার্ন নিয়োগ করছে, যার লক্ষ্য হাসপাতাল সেটিংসের মধ্যে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি করা। এই পদক্ষেপটি চীনের স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর ক্রমবর্ধমান একত্রীকরণকে তুলে ধরে, বিশেষত ওপেন-সোর্স মডেলগুলি, যা রোগ নির্ণয় এবং প্রেসক্রিপশন তৈরির জন্য ব্যবহৃত হচ্ছে। তবে, এটি এই প্রযুক্তিগুলোর দ্রুত স্থাপনার সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলোর ক্রমবর্ধমান সমালোচনার মধ্যেও আসে।
ইন্টার্নশিপের সুযোগ: গভীরভাবে বিশ্লেষণ
ডিপসিকের ইন্টার্নশিপ প্রোগ্রামটি उन ব্যক্তিদের দৈনিক ৫০০ ইউয়ান (প্রায় ৭০ মার্কিন ডলার) ক্ষতিপূরণ প্রদান করে যারা সপ্তাহে চার দিন কাজ করতে সক্ষম। এই ইন্টার্নদের মূল দায়িত্ব হল মেডিকেল ডেটা লেবেল করা, বিশেষত “উন্নত সহায়ক রোগ নির্ণয়” সরঞ্জাম সম্পর্কিত অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য। এই পদগুলো বেইজিং-এ অবস্থিত, যা ইন্টার্নদের ডিপসিকের কার্যক্রম এবং চীনের এআই বিকাশের কেন্দ্রবিন্দুতে স্থাপন করে।
বস (Boss), একটি জনপ্রিয় নিয়োগ প্ল্যাটফর্মে চাকরির বিজ্ঞাপনে সম্ভাব্য ইন্টার্নদের জন্য নির্দিষ্ট যোগ্যতার রূপরেখা দেওয়া হয়েছে। আদর্শ প্রার্থীদের একটি শক্তিশালী মেডিকেল ব্যাকগ্রাউন্ড থাকতে হবে, যা সাধারণত চতুর্থ বর্ষের আন্ডারগ্রাজুয়েট বা স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জনের মাধ্যমে প্রমাণিত হয়। উপরন্তু, এই ভূমিকার জন্য লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM), পাইথন কোড (Python code) লেখার দক্ষতা এবং বৃহৎ এআই মডেলগুলোর জন্য কার্যকর প্রম্পট তৈরি করার ক্ষমতা প্রয়োজন। এই বহুমাত্রিক দক্ষতা জড়িত কাজের জটিল প্রকৃতিকে প্রতিফলিত করে, যার জন্য মেডিকেল জ্ঞান এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতা উভয়ই প্রয়োজন।
ইন্টার্নদের প্রধান দায়িত্ব
- বিস্তারিত ডেটা লেবেলিং: এআই মডেলগুলো যেন উচ্চ-মানের তথ্যের উপর প্রশিক্ষিত হয়, তা নিশ্চিত করার জন্য মেডিকেল ডেটাতে নির্ভুল এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ লেবেল নির্ধারণ করা।
- এলএলএম দক্ষতা: মেডিকেল প্রেক্ষাপটে তাদের ক্ষমতা এবং সীমাবদ্ধতাগুলো বোঝার জন্য লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর সাথে কাজ করা।
- পাইথন কোডিং: ডেটা পরিচালনা, প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করা এবং এআই অ্যালগরিদমগুলোর উন্নয়নে সম্ভাব্য অবদান রাখার জন্য পাইথন ব্যবহার করা।
- প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং: কার্যকর প্রম্পট তৈরি করা যা এআই মডেলগুলো থেকে নির্ভুল এবং প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া পেতে সাহায্য করে, বিশেষ করে ডায়াগনস্টিক পরিস্থিতিতে।
চীনা হাসপাতালগুলোতে ডিপসিকের এআই গ্রহণ
এই উদ্যোগটি ডিপসিকের মতো কোম্পানিগুলো থেকে ওপেন-সোর্স এআই মডেলগুলো গ্রহণের ক্ষেত্রে চীনা হাসপাতালগুলোর একটি বৃহত্তর প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এই এআই সিস্টেমগুলো রোগ নির্ণয় এবং প্রেসক্রিপশন তৈরি করতে সহায়তা করার জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে, যা সম্ভাব্যভাবে কাজের ধারাকে সুগম করে এবং রোগীর সেবার উন্নতি ঘটায়। মার্চ মাস পর্যন্ত, চীনের প্রায় ৩০০টি হাসপাতাল ইতিমধ্যেই তাদের ক্লিনিক্যাল ডায়াগনস্টিক এবং মেডিকেল সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমে ডিপসিকের এলএলএম অন্তর্ভুক্ত করতে শুরু করেছে।
স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর আকর্ষণ নিম্নলিখিত সম্ভাবনাগুলো থেকে উদ্ভূত:
- রোগ নির্ণয়ের নির্ভুলতা বৃদ্ধি: এআই অ্যালগরিদমগুলো বিপুল পরিমাণ মেডিকেল ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং এমন প্যাটার্ন ও অসঙ্গতিগুলো সনাক্ত করতে পারে যা মানুষের চিকিৎসকদের দ্বারা মিস হয়ে যেতে পারে।
- রোগ নির্ণয় দ্রুত করা: এআই ডায়াগনস্টিক প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত করতে পারে, যা দ্রুত চিকিৎসার দিকে পরিচালিত করে এবং সম্ভাব্যভাবে রোগীর ফলাফল উন্নত করে।
- চিকিৎসা পরিকল্পনা ব্যক্তিগতকরণ: এআই পৃথক রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে তাদের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং পরিস্থিতি অনুযায়ী চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরি করতে পারে।
- স্বাস্থ্যসেবা ব্যয় হ্রাস: কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করে এবং দক্ষতা উন্নত করে, এআই স্বাস্থ্যসেবা ব্যয় কমাতে অবদান রাখতে পারে।
দ্রুত এআই গ্রহণের বিষয়ে উদ্বেগ ও সমালোচনা
সম্ভাব্য সুবিধা সত্ত্বেও, হাসপাতালগুলোতে ডিপসিকের এআই-এর দ্রুত গ্রহণ সমালোচনাহীন নয়। চীনা গবেষকদের একটি দল এই ব্যাপক বাস্তবায়নের সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য ক্লিনিক্যাল সুরক্ষা এবং গোপনীয়তা ঝুঁকি নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করেছে।
আমেরিকান মেডিকেল অ্যাসোসিয়েশনের জার্নাল (Journal of the American Medical Association)-এ প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্রে, গবেষকরা স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর নির্বিচারে গ্রহণের বিরুদ্ধে সতর্ক করেছেন। তারা ডিপসিকের “বিশ্বাসযোগ্য কিন্তু বাস্তবিক ভুল আউটপুট” তৈরি করার প্রবণতা তুলে ধরেছেন, যা এআই সম্প্রদায়ে সাধারণত “হ্যালুসিনেশন” হিসাবে পরিচিত। তারা যুক্তি দেখিয়েছেন যে এই প্রবণতা “গুরুত্বপূর্ণ ক্লিনিক্যাল ঝুঁকি” তৈরি করতে পারে, যা সম্ভাব্যভাবে রোগীর নিরাপত্তা এবং সুস্থতাকে আপোস করতে পারে।
গবেষক দলে চীনের মেডিকেল গবেষণা সম্প্রদায়ের বিশিষ্ট ব্যক্তিরা অন্তর্ভুক্ত ছিলেন, যেমন - ওয়ং তিয়েন ইয়িন, যিনি বেইজিংয়ের সিনহুয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের মেডিকেল গবেষণা স্কুলগুলোর একটি কনসোর্টিয়াম সিনহুয়া মেডিসিনের প্রতিষ্ঠাতা প্রধান। তাদের সম্পৃক্ততা উত্থাপিত উদ্বেগের প্রতি উল্লেখযোগ্য বিশ্বাসযোগ্যতা যোগ করে।
গবেষকদের দ্বারা চিহ্নিত সম্ভাব্য ঝুঁকি
- এআই হ্যালুসিনেশন: এআই মডেলগুলো দ্বারা বাস্তবিক ভুল বা বিভ্রান্তিকর তথ্য তৈরি করা, যা সম্ভাব্যভাবে ভুল রোগ নির্ণয় বা অনুপযুক্ত চিকিৎসার দিকে পরিচালিত করে।
- ডেটা গোপনীয়তা উদ্বেগ: সংবেদনশীল রোগীর ডেটা এআই সিস্টেম দ্বারা আপোস বা অপব্যবহার হওয়ার ঝুঁকি।
- স্বচ্ছতার অভাব: কিছু এআই অ্যালগরিদমের “ব্ল্যাক বক্স” প্রকৃতি, যার কারণে তারা কীভাবে তাদের সিদ্ধান্তে উপনীত হয় তা বোঝা কঠিন।
- এআই অ্যালগরিদমের পক্ষপাত: এআই অ্যালগরিদমগুলোর স্বাস্থ্যসেবায় বিদ্যমান পক্ষপাতিত্বগুলোকে স্থায়ী বা প্রসারিত করার সম্ভাবনা, যা চিকিৎসার ফলাফলের বৈষম্যগুলোর দিকে পরিচালিত করে।
- এআই-এর উপর অতিরিক্ত নির্ভরতা: স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের এআই-এর উপর অতিরিক্ত নির্ভরশীল হওয়ার ঝুঁকি, যা সম্ভাব্যভাবে তাদের সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনার দক্ষতা এবং ক্লিনিক্যাল বিচারবুদ্ধি হ্রাস করতে পারে।
ডিপসিকের প্রতিক্রিয়া: এআই হ্যালুসিনেশন মোকাবিলা
এই উদ্বেগগুলোর বৈধতা স্বীকার করে, ডিপসিক তার মেডিকেল অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে এআই হ্যালুসিনেশনের বিষয়টি মোকাবিলার জন্য ব্যবস্থা গ্রহণ করেছে। বস-এ (Boss) পোস্ট করা চাকরির বিজ্ঞাপনে, কোম্পানি স্পষ্টভাবে উল্লেখ করেছে যে ইন্টার্নরা ডিপসিকের মেডিকেল সক্ষমতা বাড়াতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে, যার মধ্যে মডেলগুলোর মেডিকেল জ্ঞান উন্নত করা এবং মেডিকেল প্রশ্ন ও উত্তরগুলোতে হ্যালুসিনেশন কমানো অন্তর্ভুক্ত।
এই সক্রিয় পদক্ষেপ থেকে বোঝা যায় যে ডিপসিক এমন এআই সিস্টেম তৈরি করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, যা কেবল শক্তিশালী নয়, ক্লিনিক্যাল সেটিংসে ব্যবহারের জন্য নির্ভরযোগ্য এবং নিরাপদ। হ্যালুসিনেশন হ্রাস এবং মেডিকেল তথ্যের নির্ভুলতা উন্নত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, ডিপসিক স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের মধ্যে বিশ্বাস তৈরি করতে এবং স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর দায়িত্বশীল গ্রহণ নিশ্চিত করতে চায়।
এআই হ্যালুসিনেশন কমানোর কৌশল
- ডেটা বৃদ্ধি: মডেলের জ্ঞান বেস উন্নত করার জন্য বিভিন্ন ধরণের এবং উচ্চ-মানের মেডিকেল তথ্য দিয়ে প্রশিক্ষণ ডেটাসেট প্রসারিত করা।
- ফ্যাক্ট-চেকিং মেকানিজম: নির্ভরযোগ্য মেডিকেল উৎসের বিরুদ্ধে এআই মডেল দ্বারা তৈরি তথ্যের নির্ভুলতা যাচাই করার প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করা।
- রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং: এআই মডেলকে নির্ভুলতাকে অগ্রাধিকার দিতে এবং অনুমানমূলক বা ভিত্তিহীন তথ্য তৈরি করা থেকে বিরত থাকতে প্রশিক্ষণ দেওয়া।
- মানুষের তত্ত্বাবধান: এমন সিস্টেম বাস্তবায়ন করা, যা মানুষের চিকিৎসকদের এআই মডেলের আউটপুট পর্যালোচনা এবং যাচাই করার অনুমতি দেয়, নিশ্চিত করে যে সেগুলো নির্ভুল এবং উপযুক্ত।
- ব্যাখ্যাযোগ্য এআই (XAI): এআই অ্যালগরিদম তৈরি করা, যা তাদের সিদ্ধান্তের জন্য ব্যাখ্যা প্রদান করে, যা চিকিৎসকদের পক্ষে এআই-এর সুপারিশগুলো বোঝা এবং বিশ্বাস করা সহজ করে তোলে।
আদর্শ ইন্টার্ন প্রোফাইল: দক্ষতা এবং দায়িত্ব
এই ইন্টার্নশিপগুলোর জন্য সফল আবেদনকারীদের মেডিকেল জ্ঞান এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতা উভয় ক্ষেত্রেই একটি বহুমাত্রিক দক্ষতা থাকতে হবে। তারা নিম্নলিখিত বিষয়গুলোর জন্য দায়ী থাকবেন:
- মেডিকেল প্রশ্নের জন্য মডেল ডিজাইন করা: এআই মডেলগুলোর কাঠামো এবং প্যারামিটার তৈরি করা যা কার্যকরভাবে মেডিকেল জিজ্ঞাসার উত্তর দিতে পারে।
- মডেলের মেডিকেল সক্ষমতাগুলোর জন্য মূল্যায়ন প্রক্রিয়া তৈরি করা: মেডিকেল প্রেক্ষাপটে এআই মডেলগুলোর যথার্থতা, নির্ভরযোগ্যতা এবং সুরক্ষা மதிப்பassess করার পদ্ধতি তৈরি করা।
আদর্শ প্রার্থীকে নিম্নলিখিত বিষয়গুলো প্রদর্শন করতে হবে:
- মেডিকেল পরিভাষা এবং ধারণাগুলোর একটি জোরালো ধারণা: সঠিকভাবে মেডিকেল ডেটা লেবেল করা এবং এআই মডেলগুলোর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য অপরিহার্য।
- পাইথনের মতো প্রোগ্রামিং ভাষার দক্ষতা: ডেটা পরিচালনা, এআই মডেল তৈরি এবং কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করার জন্য প্রয়োজনীয়।
- লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর সাথে কাজ করার অভিজ্ঞতা: মেডিকেল ডোমেনে এলএলএমগুলোর শক্তি এবং সীমাবদ্ধতাগুলোর সাথে পরিচিতি।
- उत्कृष्ट যোগাযোগ এবং সহযোগিতা দক্ষতা: অন্যান্য ইন্টার্ন, গবেষক এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের সাথে কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
- নৈতিক এআই বিকাশের প্রতিশ্রুতি: ডেটা গোপনীয়তা, পক্ষপাতিত্ব এবং স্বচ্ছতা সহ স্বাস্থ্যসেবায় এআই ব্যবহারের আশেপাশের নৈতিক বিষয়গুলোর গভীর উপলব্ধি।
স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর ভবিষ্যৎ: একটি সতর্ক আশাবাদ
ডিপসিকের ইন্টার্নশিপ প্রোগ্রামটি স্বাস্থ্যসেবায় এআইকে সংহত করার দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে। ডেটা টীকা এবং মডেল পরিমার্জনে বিনিয়োগের মাধ্যমে ডিপসিক তার এআই সিস্টেমগুলোর যথার্থতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য কাজ করছে। তবে, চীনা গবেষকদের উত্থাপিত উদ্বেগগুলোর মধ্যে জড়িত সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলোর বিষয়ে সতর্কতা এবং সতর্ক বিবেচনার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেওয়া হয়েছে।
স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর ভবিষ্যৎ নিম্নলিখিত বিষয়গুলোর উপর নির্ভর করে:
- এআই সিস্টেম তৈরি করা, যা শক্তিশালী এবং নির্ভরযোগ্য উভয়ই।
- স্বাস্থ্যসেবায় এআই ব্যবহারের আশেপাশের নৈতিক বিষয়গুলো মোকাবিলা করা।
- নিশ্চিত করা যে এআই মানুষের চিকিৎসকদের প্রতিস্থাপন করার জন্য নয়, বরং সাহায্য করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
- এআই অ্যালগরিদমগুলোতে স্বচ্ছতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা প্রচার করা।
- এআই বিকাশকারী, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদার এবং নিয়ন্ত্রকদের মধ্যে সহযোগিতা বৃদ্ধি করা।
দায়িত্বশীল উন্নয়ন এবং স্থাপনার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, এআই-এর স্বাস্থ্যসেবায় বৈপ্লবিক পরিবর্তন ঘটানোর, রোগীর ফলাফল উন্নত করার এবং ঔষধ অনুশীলনের পদ্ধতি পরিবর্তন করার সম্ভাবনা রয়েছে।