একটি সাম্প্রতিক CB Insights-এর রিপোর্টে দেখা গেছে যে স্বাস্থ্যসেবা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্টার্টআপগুলি গত পাঁচ বছরে 576টি তহবিল রাউন্ড জুড়ে $4.3 বিলিয়ন সংগ্রহ করেছে - অন্য যেকোনো সেক্টরের চেয়ে বেশি। বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্যসেবা সংক্রান্ত সমস্যা মোকাবেলায় মানুষের সাথে কাজ করে এমন AI তৈরিতে বিনিয়োগ প্রবাহিত হবে। এদিকে, আল্জ্হেইমের রোগের মতো মর্মান্তিক অবস্থার টেকসই উত্তর খোঁজার জন্য অগ্রগতির জন্য সঠিকভাবে স্বাস্থ্য রেকর্ড রাখা প্রয়োজন -- এবং যাদের জীবন এই রোগের দ্বারা মারাত্মকভাবে প্রভাবিত হয়েছে তাদের স্বেচ্ছায় অংশগ্রহণ করতে হবে। আল্জ্হেইমারের উত্তর খোঁজার জন্য চূড়ান্তভাবে দায়ী দলটি মানুষ নাও হতে পারে -- বা অন্ততপক্ষে, এই রোগ থেকে বিশ্বকে পরিত্রাণ দেওয়ার প্রচেষ্টা সম্পূর্ণরূপে মানবিক নাও হতে পারে৷
xs text-gray-600 mb-2">স্টুয়ার্ট কিনলো | গেটি ইমেজ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চিকিৎসা ক্ষেত্রকে আগামী কয়েক বছরে জটিল মানব সমস্যা সমাধানের জন্য বিদ্যমান এবং নতুন তৈরি করা ডেটা সেটগুলি থেকে শেখার ব্যবহার করার নতুন সুযোগের সাথে উপস্থাপন করে। স্বাস্থ্য বিজ্ঞান এবং চিকিৎসা গবেষণার জন্য প্রযুক্তির পরিপূরক উপযোগিতা বিভিন্ন রোগীর ইতিহাস থেকে বিয়োগ সূত্র বের করার নতুন সুযোগ দেয় যা বিশ্বব্যাপী সাফল্যের দিকে পরিচালিত করে। AI-তে চিকিৎসা গবেষক এবং পেশাদারদের জন্য একটি প্রাকৃতিক অংশীদার হিসেবে কাজ করার সম্ভাবনা রয়েছে যারা প্রবণতা এবং অসঙ্গতিগুলি উন্মোচন করার জন্য রেকর্ডের মাধ্যমে কেরিয়ার ব্যয় করে৷
একটি শিল্প হিসাবে, স্বাস্থ্য বিজ্ঞান রোগের চিকিত্সার জন্য নির্ভুল ওষুধ ব্যবহারের সম্পূর্ণ সুবিধা উপলব্ধি করতে শুরু করেছে৷ প্রাথমিক সাফল্যের গল্পগুলির মধ্যে রয়েছে ক্যান্সার সনাক্তকরণে অগ্রগতি করা এবং চিকিৎসা ইতিহাস এবং ডিএনএ বিশ্লেষণ থেকে সম্ভাব্য স্বাস্থ্য সূচকগুলি উন্মোচন করা। স্বাস্থ্য বিজ্ঞানের জন্য AI ব্যবহার করার অন্তর্নিহিত ধারণা, বিশেষ করে, মানুষের নির্দিষ্ট জেনেটিক বা আণবিক প্রোফাইলগুলি দেখা এবং কেস-বাই-কেস ভিত্তিতে কী ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা সবচেয়ে ভাল কাজ করে তা নির্ধারণ করা।
আগামী বছরগুলিতে, সফলভাবে সূক্ষ্ম স্বাস্থ্য বিজ্ঞানের অগ্রগতি বিভিন্ন রোগীর জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্বকারী ডেটা সংগ্রহ ও সংরক্ষণের উপর নির্ভর করবে। এটি স্বাস্থ্য বিজ্ঞান সেক্টরের অত্যাধুনিক AI এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিকাশের ক্ষমতার উপরও নির্ভর করবে যা খুব নির্দিষ্ট স্বাস্থ্যসেবা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা মাইন করে। প্রশ্ন যেমন:অগণিত স্বাস্থ্য রেকর্ডে লুকানো সূচকগুলিকে আমরা কীভাবে খুঁজে পাই? কোন জেনেটিক বৈকল্পিক ব্যাপার? কেন একটি রোগ একজন রোগীকে প্রভাবিত করে এবং একই ধরনের জেনেটিক মেকআপ সহ কাউকে নয়? AI স্বাস্থ্য বিজ্ঞান সেক্টরকে এই কয়েকটি প্রশ্নের উত্তর দিতে, নির্ভুলতার সাথে নির্দিষ্ট কারণগুলি বিশ্লেষণ করতে এবং রোগ নির্ণয়ের আবিষ্কার প্রক্রিয়ার আগে রোগীদের কাছে স্পষ্টতা আনতে সাহায্য করার একটি উপায় হিসাবে কাজ করতে পারে৷
স্বাস্থ্য বিজ্ঞানের উপর AI এর বাস্তব বিশ্ব প্রভাব ইতিমধ্যেই নতুন ফার্মাসিউটিক্যাল সংমিশ্রণ, আরও প্রতিশ্রুতিশীল অনুমান, উন্নত চিকিৎসা ডায়াগনস্টিকস, লক্ষ্যযুক্ত ঝুঁকি উপাদান বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদনের আকারে বাস্তবায়িত হয়েছে যা ব্যক্তিগতকৃত ওষুধে আরও নির্ভুলতার দিকে নিয়ে যায়। AI সম্পূর্ণরূপে শোষণ করতে পারে, প্রাসঙ্গিককরণ করতে পারে এবং গুরুত্বপূর্ণ স্বাস্থ্যসেবা সংক্রান্ত তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে যখন এটি একটি মানব প্রতিপক্ষকে কয়েকটি রেকর্ডের মাধ্যমে পড়তে লাগে। প্রযুক্তিটি স্বায়ত্তশাসিতভাবে বড় ডেটা সেটগুলিকে একত্রিত এবং পরিচালনা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। ইতিমধ্যে, মানব প্রতিপক্ষরা এআই অনুসন্ধানের সুবিধাগুলি যোগাযোগের উপর ফোকাস করতে পারে, ব্যক্তিগত চিকিৎসা সংক্রান্ত উদ্বেগগুলিকে মোকাবেলা করতে এবং আরও ব্যক্তিগতকৃত রোগীর যত্নের প্রস্তাব করতে সক্রিয়ভাবে তাদের ব্যবহার করতে পারে৷
এআই একাধিক উত্স থেকে ডেটা সংহত করতে পারে এবং নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ করতে পারে মানুষের চেয়ে দ্রুত৷ প্রযুক্তিটি রিয়েল-টাইমে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং কর্মযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে যা লোকেদের সম্পূর্ণ করতে কয়েক ঘন্টা - বা কিছু ক্ষেত্রে কয়েক বছর সময় নেয়৷ যখন উদ্দেশ্যমূলক ডেটা সেট এবং ল্যাব-টেস্ট করা প্রযুক্তি ব্যবহার করে দায়িত্বের সাথে তৈরি করা হয়, তখন AI-তে মেডিকেল রেকর্ড, DNA এবং RNA বিশ্লেষণ এবং সাধারণ তথ্য সম্বন্ধে পূর্বকল্পিত ধারণা থাকে না, সম্ভাব্য পক্ষপাত ও ভ্রান্ত সিদ্ধান্তগুলি দূর করে।
AI-এর স্বাস্থ্য বিজ্ঞানের সাফল্য মানব-নিয়োজিত প্রশিক্ষণ ডেটা সেটগুলির প্রাপ্যতার উপর নির্ভর করে যা AI বাজারে প্রবেশের আগে কর্মক্ষমতা এবং পক্ষপাতিত্ব পরীক্ষার অনুমতি দেয়৷ AI এবং অগণিত ডেটা সেটের সাথে সংযোগ করার সুযোগটি উত্তরের জন্য প্রযুক্তির দিকে তাকিয়ে থাকা চিকিৎসা পেশাদারদের জন্য সবচেয়ে বড় সুযোগ উপস্থাপন করে। বাস্তবে, AI-এর ডেটা বিশ্লেষণ স্বয়ংক্রিয় করার মূল ক্ষমতা চিকিৎসা গবেষণার লোকেদের শেষ ফলাফলের উপর ফোকাস করতে, বাস্তব বিশ্বের চিকিৎসা বা ফার্মাসিউটিক্যাল ট্রায়ালগুলিতে ফলাফলগুলি প্রয়োগ করতে এবং শেষ পর্যন্ত, নতুন পদ্ধতিগুলি অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ব্যক্তিগত স্বাস্থ্যসেবা পরিকল্পনাগুলিকে মানিয়ে নিতে মুক্ত করে৷
স্বাস্থ্য অনুশীলনকারীদের জন্য 2019 সালে AI-তে মনোনিবেশ করা সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হল রোগ শনাক্তকরণ এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ চিকিৎসা সংক্রান্ত কাজের জন্য নির্ধারিত অ্যালগরিদম-চালিত প্রযুক্তি প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় কিউরেটেড ডেটা সেটের উপলব্ধতা থাকবে। AI অবশ্যই সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মূল্যায়ন করার জন্য যথেষ্ট বিশ্বস্ত হতে হবে যা বাস্তব জগতে রোগীর যত্ন এবং স্বাস্থ্যের ফলাফলকে নাটকীয়ভাবে প্রভাবিত করে। স্বাস্থ্যের জন্য AI প্রস্তুত করার প্রক্রিয়া অদূর ভবিষ্যতে আরও সহজ হয়ে উঠবে কারণ প্রযুক্তির অগ্রগতি, নিয়মিত লোকেরা AI এর সাথে আরও বেশি পরিচিত হয়ে উঠবে এবং রোগ প্রতিরোধের জন্য এর বাস্তব বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন সফল প্রমাণিত হবে।
সর্বোপরি, রোগ প্রতিরোধই হল পবিত্র গ্রেইল। প্রযুক্তি, AI এর মতো, যা প্রাথমিক রোগ সনাক্তকরণ এবং বাধা প্রদান করতে সক্ষম করে রোগীর যত্ন পাইকারিতে রূপান্তরিত করবে। AI চিকিৎসা পেশাজীবীদের আগে রোগ শনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে এবং সেই রোগে আক্রান্ত ব্যক্তিদের তাদের কাটিয়ে ওঠার লড়াইয়ের সুযোগ দিতে পারে।
নিঃসন্দেহে, আল্জ্হেইমের রোগ, এবং অন্যান্য মারাত্মক অসুস্থতা বা উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত অবস্থা থেকে বিশ্বকে পরিত্রাণ দেওয়ার জন্য মানুষের প্রচেষ্টা ডেটা-চালিত প্রযুক্তির সহায়তায় এগিয়ে যাবে৷ এই কাজগুলির জন্য AI ট্যাপ করা ডাক্তার এবং চিকিৎসা পেশাদারদের আরও সুনির্দিষ্ট এবং সহানুভূতিশীল রোগীর যত্ন প্রদানের উপর ফোকাস করার অনুমতি দেবে। গবেষকরা AI-চালিত ফলাফলগুলিকে বোঝার জন্য সময় ব্যয় করতে পারেন যাতে মেশিন-আবিষ্কৃত প্রতিকারগুলিকে মানুষের বাস্তবতায় আনতে পারে, যেমন আলঝেইমারের সাথে বসবাস, যা জীবনকে পরিবর্তন করে -- এবং সেগুলিকে বাঁচায়৷
Kate Merton হল JLABS-এর জন্য NYC + Boston &JPOD @ Philadelphia-এর প্রধান, যেখানে তিনি উদ্ভাবন সোর্সিং, পোর্টফোলিও ম্যানেজমেন্ট, অপারেশনাল এক্সিলেন্স, শিক্ষামূলক প্রোগ্রামিং এবং P&L পরিচালনা করেন। মের্টন কিংস কলেজ লন্ডন থেকে ফার্মাকোলজি এবং টক্সিকোলজিতে স্নাতক ডিগ্রি এবং ইউনিভার্সিটি অফ ক্যালিফোর্নিয়া, আরভাইন মেডিকেল স্কুল থেকে ফার্মাকোলজি এবং টক্সিকোলজিতে পিএইচডি করেছেন। তিনি ডিউক বিশ্ববিদ্যালয়ের ফুকা স্কুল অফ বিজনেস থেকে তার এমবিএ পেয়েছিলেন।