মেডিকেল ডায়াগনস্টিক্সে ওপেন সোর্স AI-এর উত্থান
AI-সহায়ক ডায়াগনস্টিকসের ক্ষেত্রটি সাম্প্রতিক সময় পর্যন্ত, OpenAI এবং Google-এর মতো প্রযুক্তি জায়ান্টদের দ্বারা তৈরি করা মালিকানাধীন AI মডেলগুলির দ্বারা প্রভাবিত ছিল। এই ক্লোজড-সোর্স মডেলগুলি শক্তিশালী হলেও, বাহ্যিক সার্ভারে পরিচালিত হয়। এর জন্য হাসপাতাল এবং ক্লিনিকগুলিকে তাদের সুরক্ষিত নেটওয়ার্কের বাইরে রোগীর ডেটা প্রেরণ করতে হয়, যা ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা নিয়ে উদ্বেগ বাড়ায়।
বিপরীতভাবে, ওপেন সোর্স AI মডেলগুলি একটি আকর্ষণীয় বিকল্প উপস্থাপন করে। এই মডেলগুলি অবাধে পাওয়া যায় এবং গুরুত্বপূর্ণভাবে, বিভিন্ন ক্লিনিকাল পরিবেশের নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা অনুসারে তৈরি করা যেতে পারে। হাসপাতালের নিজস্ব অভ্যন্তরীণ সার্ভারে এই মডেলগুলি চালানোর ক্ষমতা ডেটা গোপনীয়তার একটি উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত স্তর এবং একটি নির্দিষ্ট অনুশীলনের অনন্য রোগীর জনসংখ্যার সাথে AI-কে অভিযোজিত করার নমনীয়তা সরবরাহ করে। இருப்பினும், একটি উল্লেখযোগ্য বাধা ঐতিহাসিকভাবে ওপেন-সোর্স মডেল এবং তাদের মালিকানাধীন সমকক্ষদের মধ্যে পারফরম্যান্সের ব্যবধান ছিল। সাম্প্রতিক গবেষণা ইঙ্গিত দেয় যে এই ব্যবধান দ্রুত বন্ধ হয়ে যাচ্ছে।
ওপেন-সোর্স AI GPT-4 এর পারফরম্যান্সের সাথে মেলে
হার্ভার্ড মেডিকেল স্কুল গবেষণা দল মেটার Llama 3.1 405B, একটি ওপেন-সোর্স AI মডেল, GPT-4 এর বিরুদ্ধে সতর্কতার সাথে মূল্যায়ন করেছে। মূল্যায়নে উভয় মডেলকে The New England Journal of Medicine-এ পূর্বে প্রকাশিত 92টি জটিল ডায়াগনস্টিক কেস সমন্বিত একটি কঠোর পরীক্ষার সম্মুখীন করা হয়েছে। ফলাফলগুলি চমকপ্রদ ছিল:
- ডায়াগনস্টিক নির্ভুলতা: Llama 3.1 চিত্তাকর্ষকভাবে 70% ক্ষেত্রে সঠিকভাবে রোগ নির্ণয় করেছে, GPT-4 এর 64% নির্ভুলতার হারকে ছাড়িয়ে গেছে।
- শীর্ষ প্রস্তাবের নির্ভুলতা: 41% ক্ষেত্রে, Llama 3.1 সঠিক রোগ নির্ণয়কে তার প্রাথমিক প্রস্তাব হিসাবে স্থান দিয়েছে, GPT-4 কে ছাড়িয়ে গেছে, যা 37% ক্ষেত্রে এটি অর্জন করেছে।
- নতুন কেসগুলিতে পারফরম্যান্স: আরও সাম্প্রতিক কেসগুলির একটি উপসেটের উপর ফোকাস করার সময়, Llama 3.1 এর নির্ভুলতা আরও উন্নতির প্রমাণ দিয়েছে, 73% কেস সঠিকভাবে নির্ণয় করেছে এবং 45% দৃষ্টান্তে সঠিক রোগ নির্ণয়কে তার প্রস্তাবগুলির শীর্ষে রেখেছে।
এই ফলাফলগুলি দৃঢ়ভাবে পরামর্শ দেয় যে ওপেন-সোর্স AI মডেলগুলি কেবল ধরছে না, কিছু ক্ষেত্রে, শীর্ষস্থানীয় মালিকানাধীন মডেলগুলির কার্যকারিতা অতিক্রম করছে৷ এটি চিকিৎসকদের AI-সহায়ক ডায়াগনস্টিকসের জন্য একটি কার্যকর এবং সম্ভাব্য আরও নিরাপদ বিকল্প উপস্থাপন করে।
চিকিৎসকদের জন্য মূল বিবেচ্য বিষয়: ওপেন-সোর্স বনাম মালিকানাধীন AI
উচ্চ-পারফর্মিং ওপেন-সোর্স AI মডেলের উত্থান প্রাথমিক যত্ন চিকিৎসক, অনুশীলনের মালিক এবং প্রশাসকদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত বিন্দু উপস্থাপন করে। মালিকানাধীন এবং ওপেন-সোর্স AI-এর মধ্যে পছন্দ বেশ কয়েকটি মূল কারণের সতর্ক মূল্যায়নের উপর নির্ভর করে:
ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা: সম্ভবত ওপেন-সোর্স মডেলগুলির সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল স্থানীয়ভাবে হোস্ট করার ক্ষমতা। এর মানে হল যে সংবেদনশীল রোগীর তথ্য হাসপাতাল বা অনুশীলনের নেটওয়ার্কের সীমানার মধ্যে নিরাপদে থাকে, তৃতীয় পক্ষের প্রদানকারীদের দ্বারা পরিচালিত বাহ্যিক সার্ভারগুলিতে প্রেরণ করার পরিবর্তে। এই স্থানীয় পদ্ধতি ডেটা লঙ্ঘনের ঝুঁকি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে এবং ডেটা সুরক্ষা প্রবিধানগুলির সাথে সম্মতি বাড়ায়।
কাস্টমাইজেশন এবং অভিযোজনযোগ্যতা: মালিকানাধীন AI মডেলগুলি প্রায়শই ‘এক-আকার-সবার জন্য উপযুক্ত’ সমাধান হিসাবে ডিজাইন করা হয়। যদিও তারা বিস্তৃত ক্ষমতা সরবরাহ করতে পারে, তবে তাদের একটি নির্দিষ্ট অনুশীলন বা রোগীর জনসংখ্যার নির্দিষ্ট চাহিদা অনুসারে সূক্ষ্ম-সুর করার নমনীয়তার অভাব রয়েছে। অন্যদিকে, ওপেন-সোর্স AI মডেলগুলি একটি অনুশীলনের নিজস্ব রোগীর ডেটা ব্যবহার করে কাস্টমাইজ করা যেতে পারে। এটি AI মডেল তৈরির অনুমতি দেয় যা নির্দিষ্ট ক্লিনিকাল প্রসঙ্গের সাথে আরও নির্ভুল এবং প্রাসঙ্গিক।
সমর্থন, ইন্টিগ্রেশন, এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতা: মালিকানাধীন AI মডেলগুলি সাধারণত ডেডিকেটেড গ্রাহক সমর্থন এবং বিদ্যমান ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (EHR) সিস্টেমগুলির সাথে সুव्यवस्थित ইন্টিগ্রেশনের সুবিধা নিয়ে আসে। এটি বাস্তবায়ন প্রক্রিয়া সহজ করতে পারে এবং চলমান সহায়তা প্রদান করতে পারে। ওপেন-সোর্স মডেলগুলির, তবে, সেট আপ, রক্ষণাবেক্ষণ এবং সমস্যা সমাধানের জন্য অভ্যন্তরীণ প্রযুক্তিগত দক্ষতার প্রয়োজন। ওপেন-সোর্স AI বিবেচনা করা অনুশীলনগুলিকে অবশ্যই তাদের অভ্যন্তরীণ ক্ষমতা মূল্যায়ন করতে হবে বা বহিরাগত সহায়তায় বিনিয়োগ করতে প্রস্তুত থাকতে হবে।
খরচের বিবেচনা: যদিও ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার ডাউনলোডের জন্য অবাধে উপলব্ধ, মোট খরচ অবশ্যই বিবেচনা করা উচিত। অভ্যন্তরীণ সমর্থন, রক্ষণাবেক্ষণ এবং সম্ভাব্য বহিরাগত সহায়তার ব্যয় অবশ্যই মালিকানাধীন AI-এর সাবস্ক্রিপশন খরচের বিপরীতে ওজন করা উচিত।
AI-সহায়ক চিকিৎসায় একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন
অধ্যয়নের সিনিয়র লেখক, হার্ভার্ড মেডিকেল স্কুলের বায়োমেডিকাল ইনফরমেটিক্সের সহকারী অধ্যাপক Arjun Manrai, PhD, এই উন্নয়নের তাৎপর্য তুলে ধরেন। Manrai বলেন, ‘আমাদের জানামতে, এই প্রথম কোনো ওপেন-সোর্স AI মডেল চিকিৎসকদের দ্বারা মূল্যায়ন করা এই ধরনের চ্যালেঞ্জিং কেসগুলোতে GPT-4-এর পারফরম্যান্সের সাথে মিলেছে।’ ‘এটি সত্যিই অত্যাশ্চর্য যে Llama মডেলগুলি এত দ্রুত শীর্ষস্থানীয় মালিকানাধীন মডেলের সাথে তাল মিলিয়েছে। রোগী, যত্ন প্রদানকারী এবং হাসপাতালগুলি এই প্রতিযোগিতা থেকে লাভবান হতে পারে।’
গবেষণাটি স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠান এবং ব্যক্তিগত অনুশীলনগুলির জন্য ওপেন-সোর্স AI বিকল্পগুলি অন্বেষণ করার একটি উদীয়মান সুযোগকে তুলে ধরে। এই বিকল্পগুলি ডায়াগনস্টিক নির্ভুলতা, ডেটা নিরাপত্তা এবং কাস্টমাইজেশন ক্ষমতার মধ্যে একটি বাধ্যতামূলক ভারসাম্য সরবরাহ করে। যদিও মালিকানাধীন মডেলগুলি সুবিধা এবং সহজেই উপলব্ধ সমর্থন প্রদান করে চলেছে, উচ্চ-পারফর্মিং ওপেন-সোর্স AI-এর উত্থান আগামী বছরগুলিতে AI-সহায়ক চিকিৎসার ল্যান্ডস্কেপকে পুনরায় আকার দেওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।
AI একজন ‘সহকারী’ হিসাবে, প্রতিস্থাপন নয়
এটি জোর দেওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে, এই পর্যায়ে, AI-কে চিকিৎসকদের সহায়তা করার জন্য একটি মূল্যবান ‘সহকারী’ হিসাবে দেখা উচিত, তাদের ক্লিনিকাল বিচার এবং দক্ষতার প্রতিস্থাপন হিসাবে নয়। AI সরঞ্জামগুলি, যখন দায়িত্বশীলভাবে এবং চিন্তাভাবনা করে বিদ্যমান স্বাস্থ্যসেবা পরিকাঠামোতে একত্রিত করা হয়, তখন ব্যস্ত ক্লিনিকদের জন্য অমূল্য সহায়ক হিসাবে কাজ করতে পারে। তারা রোগ নির্ণয়ের নির্ভুলতা এবং গতি উভয়ই বাড়াতে পারে, শেষ পর্যন্ত উন্নত রোগীর যত্নের দিকে পরিচালিত করে।
গবেষকরা AI গ্রহণ এবং উন্নয়নে চিকিৎসকদের জড়িত থাকার গুরুত্বের উপর জোর দেন। চিকিৎসকদের অবশ্যই একটি কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করতে হবে যাতে AI সরঞ্জামগুলি তাদের প্রয়োজনের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ এবং তাদের ক্লিনিকাল ওয়ার্কফ্লো সমর্থন করে এমনভাবে ডিজাইন এবং প্রয়োগ করা হয়। মেডিসিনে AI-এর ভবিষ্যত ডাক্তারদের প্রতিস্থাপন করার বিষয়ে নয়, বরং তাদের ক্ষমতা বাড়াতে এবং তাদের রোগীদের জীবন উন্নত করার জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম দিয়ে তাদের ক্ষমতায়ন করার বিষয়ে। ওপেন-সোর্স মডেলগুলির ক্রমাগত অগ্রগতি শুধুমাত্র চিকিৎসা ক্ষেত্রের উপকার করবে এবং চিকিৎসকদের দ্বারা বৃহত্তর গ্রহণে উৎসাহিত করবে যারা তাদের রোগীর ডেটার উপর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখতে চায়।