কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রযুক্তিগুলি ডায়াগনস্টিক (Diagnostics) বিপ্লব এবং চিকিত্সা পরিকল্পনা ব্যক্তিগতকরণ করে স্বাস্থ্যসেবা শিল্পকে গভীরভাবে পুনর্নির্মাণ করছে। এই রূপান্তরটি অত্যাধুনিক অ্যালগরিদম, মেশিন লার্নিং মডেল এবং উন্নত ডেটা অ্যানালিটিক্সের বিকাশ দ্বারা চালিত হয়, যা আরও সঠিক, দক্ষ এবং উপযোগী চিকিৎসা যত্নের সুবিধা দেয়। AI এর শক্তি তার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ক্ষমতার মধ্যে নিহিত, যা প্রাথমিক রোগ সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধের জন্য অপরিহার্য, চিকিৎসা হস্তক্ষেপের যথার্থতা এবং সময়োপযোগীতা বৃদ্ধি করে।
স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা প্রায়শই রোগীর তথ্য এবং ভিন্ন ভিন্ন তথ্যের একটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণ তৈরি করে৷ এইভাবে, “প্রচলিত কৌশলগুলির” জন্য চিকিত্সা ডেটাসেটগুলি থেকে বিশ্লেষণ, পরিচালনা এবং নিদর্শনগুলি বের করা কঠিন৷ AI ব্যবহারিক অন্তর্দৃষ্টির জন্য এই ডেটার কার্যকর বিশ্লেষণের সুবিধা দেয়। উপরন্তু, জেনেটিক্স, মেডিকেল রিপোর্ট, বায়োস্পেসিমেনস, মেডিকেল ইমেজ সহ বিভিন্ন তথ্য উত্সগুলি স্বাস্থ্যসেবা ডেটা সম্পূরক করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
পূর্বাভাস, রোগ নির্ণয়, থেরাপি এবং ক্লিনিকাল কর্মপ্রবাহ হল স্বাস্থ্যসেবার চারটি প্রধান দিক যা এআই পদ্ধতির মাধ্যমে উপকৃত হতে পারে। মডেলগুলিকে প্রায়ই কম্পিউটার-এইডেড ডায়াগনস্টিকস (CADx) হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এই CADx মডেলগুলি স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদেরকে বিভিন্ন মেডিকেল ডেটা উৎস যেমন বায়ো-সিগন্যাল, মেডিকেল ইমেজ/ভিডিও, স্বাস্থ্য রিপোর্ট এবং সাধারণ প্যাটার্ন বের করার জন্য জেনেটিক সিকোয়েন্স ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করে। এই নিদর্শনগুলি পেশাদার দ্বারা নেওয়া সিদ্ধান্তকে সমর্থন করার জন্য ইনপুট দেওয়ার জন্য সম্ভাব্য রোগের মতো লক্ষণীয় অস্বাভাবিকতাগুলিকে আরও হাইলাইট করে।
বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করে, AI ঝুঁকির কারণগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং রোগীদের মধ্যে রোগের বিকাশের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারী বা সংস্থাগুলি এখন ক্লিনিকাল এবং আণবিক ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে নির্ভুল ওষুধ অগ্রসর করতে AI ব্যবহার করে। তাদের প্ল্যাটফর্ম রোগীর ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে এবং সবচেয়ে কার্যকর চিকিত্সা পরিকল্পনা নির্ধারণে সহায়তা করে। জেনেটিক তথ্য এবং স্বাস্থ্য রেকর্ড বিশ্লেষণ করে, কোম্পানি রোগীদের মধ্যে ক্যান্সারের পুনরাবৃত্তির সম্ভাবনা ভবিষ্যদ্বাণী করে এবং ব্যক্তিগতকৃত ফলো-আপ যত্নের সুপারিশ করে।
ডায়াগনস্টিকসে এআই-এর আরেকটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব হল রোগ শনাক্ত করার নির্ভুলতা এবং গতি বাড়ানোর ক্ষমতা। ঐতিহ্যগত ডায়াগনস্টিক পদ্ধতিগুলি প্রায়শই মানুষের দক্ষতার উপর নির্ভর করে, যা সময়সাপেক্ষ এবং ত্রুটির প্রবণ হতে পারে। তবে এআই প্রযুক্তিগুলি বিপুল পরিমাণ ডেটা দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে বিশ্লেষণ করতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা খেলোয়াড়রা বিভিন্ন রোগের অবস্থা নির্ণয়ের জন্য চিকিৎসা চিত্র, ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড এবং জিনোমিক ডেটা বিশ্লেষণ করতে AI ব্যবহার শুরু করেছে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি এমন নিদর্শন এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে পারে যা মানুষের চোখ মিস করতে পারে, যা আগে এবং আরও সঠিক নির্ণয়ের দিকে পরিচালিত করে। উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্য-প্রযুক্তি উদ্ভাবকদের দ্বারা তৈরি অনকোলজি মডেলগুলি ক্যান্সার বিশেষজ্ঞদের ব্যাপক ডেটা বিশ্লেষণের ভিত্তিতে রোগীদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সার বিকল্পগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। বৃহৎ ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ করার AI এর ক্ষমতা অত্যন্ত ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা পরিকল্পনা তৈরি করতে সক্ষম করে। এই পরিকল্পনাগুলি প্রতিটি রোগীর জিনগত মেকআপ, জীবনধারা এবং স্বাস্থ্যের ইতিহাস সহ তাদের স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য অনুসারে তৈরি করা হয়েছে। অনেক স্বাস্থ্যসেবা কোম্পানি টিউমারের জেনেটিক প্রোফাইল বিশ্লেষণ করতে AI ব্যবহার করে। এই তথ্য ক্যান্সার রোগীদের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত লক্ষ্যযুক্ত থেরাপি নির্বাচন করতে অনকোলজিস্টদের অনুমতি দেয়। রোগীর ক্যান্সারের জন্য নির্দিষ্ট জেনেটিক মিউটেশনগুলি বোঝার মাধ্যমে, কোম্পানিগুলি এমন চিকিত্সার সুপারিশ করতে পারে যা কার্যকর হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, ট্রায়াল-এন্ড-এরর পদ্ধতিকে কমিয়ে আনকোলজিতে প্রায়ই দেখা যায়।
ব্যক্তিগতকৃত যত্নের পাশাপাশি, এআই রোগীদের রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণ এবং নতুন ডেটার উপর ভিত্তি করে চিকিত্সা পরিকল্পনাগুলির ক্রমাগত সমন্বয় অফার করে। পরিধানযোগ্য ডিভাইস এবং দূরবর্তী পর্যবেক্ষণ সরঞ্জামগুলি রিয়েল-টাইমে রোগীদের স্বাস্থ্যের ডেটা সংগ্রহ করে, যা এআই অ্যালগরিদমগুলি অবিলম্বে প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে এবং প্রয়োজন অনুসারে চিকিত্সা সামঞ্জস্য করতে বিশ্লেষণ করতে পারে। AI এখন ডায়াবেটিসের মতো দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে। নতুন মডেলটি ডায়াবেটিক রোগীদের গ্লুকোজ মাত্রার পূর্বাভাস দিতে এবং ব্যক্তিগতকৃত ইনসুলিন ডোজ সুপারিশ প্রদান করতে AI অ্যালগরিদম নিয়োগ করে। এই রিয়েল-টাইম সমন্বয় রক্তে শর্করার সর্বোত্তম মাত্রা বজায় রাখতে এবং জটিলতার ঝুঁকি কমাতে সাহায্য করে।
যেহেতু মেডিক্যাল ডেটা রোগীর রেকর্ডের ডিজিটালাইজেশনের মাধ্যমে ক্রমাগত উদ্ভূত হচ্ছে, AI ওষুধ আবিষ্কার এবং বিকাশ প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করছে। ওষুধ আবিষ্কারের ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি প্রায়শই ধীর এবং ব্যয়বহুল হয়, কিন্তু AI কোন ওষুধের ফর্মুলেশনগুলি কার্যকর হতে পারে এবং সম্ভাব্য প্রার্থীদের আরও দ্রুত শনাক্ত করে ভবিষ্যদ্বাণী করে এই প্রক্রিয়াটিকে প্রবাহিত করতে পারে।
নিবন্ধটি লিখেছেন হরপ্রীত সিং, পরিচালক, গিলিয়েড সায়েন্সেস।
(অস্বীকৃতি: প্রকাশ করা মতামত শুধুমাত্র লেখকের এবং ETHealthworld.com অগত্যা এতে সদস্যতা নেয় না। ETHealthworld.com প্রত্যক্ষ বা পরোক্ষভাবে কোনো ব্যক্তি/সংস্থার ক্ষতির জন্য দায়ী থাকবে না)
