এটি যথেষ্ট বার বলা হয়েছে কিন্তু AI স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে একটি গেম-চেঞ্জার হিসাবে প্রমাণিত হচ্ছে। স্বাস্থ্যসেবা শৃঙ্খলে শুধুমাত্র নিষ্ক্রিয় অংশগ্রহণকারী হওয়া থেকে, রোগীরা এখন বায়ুরোধী এআই-চালিত রোগী পর্যবেক্ষণ সিস্টেম, পরিধানযোগ্য ডিভাইস, তাদের অবস্থার ভিজ্যুয়ালাইজড অন্তর্দৃষ্টি এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে তাদের স্বাস্থ্যের দায়িত্ব নিচ্ছে। ডাক্তার এবং স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের দৃষ্টিকোণ থেকে, AI রোবোটিক অস্ত্র, অত্যাধুনিক বিশ্লেষণ এবং ডায়াগনস্টিক মডিউল, সহায়ক সার্জিক্যাল বট, জেনেটিক ব্যাধি এবং উদ্বেগ সনাক্ত করার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক উইংস এবং আরও অনেক কিছুর জন্য পথ তৈরি করছে।
যাইহোক, যেহেতু AI স্বাস্থ্যসেবার দিকগুলিকে প্রভাবিত করে চলেছে, একইভাবে যা বাড়ছে তা হল ডেটা তৈরি এবং বজায় রাখার সাথে সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জগুলি। আপনি জানেন যে, একটি AI মডিউল বা সিস্টেম শুধুমাত্র তখনই ভাল পারফর্ম করতে পারে যদি এটিকে প্রাসঙ্গিক এবং প্রাসঙ্গিক ডেটাসেটের সাথে দীর্ঘ সময়ের জন্য প্রশিক্ষিত করা হয়।
ব্লগে, আমরা বিশেষজ্ঞ এবং স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞরা যে অনন্য চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হন তা অন্বেষণ করব যখন স্বাস্থ্যসেবাতে AI-এর ব্যবহার তাদের জটিলতার পরিপ্রেক্ষিতে বাড়তে থাকে।
1. গোপনীয়তা বজায় রাখার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ
স্বাস্থ্যসেবা এমন একটি খাত যেখানে গোপনীয়তা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বিস্তারিত থেকে যে যান ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড রোগীদের এবং দূরবর্তী রোগী পর্যবেক্ষণের জন্য পরিধানযোগ্য ডিভাইসগুলি যে ডেটাতে ক্লিনিকাল ট্রায়ালের সময় সংগৃহীত হয়, স্বাস্থ্যসেবা স্থানের প্রতিটি ইঞ্চি সর্বোচ্চ গোপনীয়তার দাবি করে।
যদি এত গোপনীয়তা জড়িত থাকে, তাহলে স্বাস্থ্যসেবায় নিয়োজিত নতুন এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়? ঠিক আছে, বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রে, রোগীরা সাধারণত সচেতন নয় যে তাদের ডেটা অধ্যয়ন এবং গবেষণার উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হচ্ছে। HIPAA দ্বারা উল্লিখিত প্রবিধানগুলি আরও বোঝায় যে সংস্থা এবং স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা স্বাস্থ্যসেবা ফাংশনের জন্য রোগীর ডেটা ব্যবহার করতে পারে এবং প্রাসঙ্গিক ব্যবসার সাথে ডেটা এবং অন্তর্দৃষ্টি ভাগ করে নিতে পারে।
এর জন্য বাস্তব জগতের অনেক উদাহরণ রয়েছে। মৌলিক বোঝার জন্য, বুঝুন যে Google মায়ো ক্লিনিকের সাথে 10 বছরের গবেষণা বোঝাপড়া বজায় রাখে এবং ডেটাতে সীমিত অ্যাক্সেস শেয়ার করে বেনামী বা ডি-আইডেন্টিফাইড.
যদিও এটি বেশ স্পষ্ট, বেশ কয়েকটি AI-ভিত্তিক স্টার্টআপ যারা বাজারে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সমাধানগুলি নিয়ে কাজ করে তারা সাধারণত মানসম্পন্ন AI প্রশিক্ষণ ডেটার জন্য তাদের উত্স সম্পর্কে একেবারেই নীরব থাকে। এটা স্পষ্টতই প্রতিযোগিতামূলক কারণে।
এমন একটি সংবেদনশীল বিষয় হওয়ায়, গোপনীয়তা এমন একটি বিষয় যা অভিজ্ঞ, বিশেষজ্ঞ এবং গবেষকরা একটি চলমান সাদা টুপির প্রতি ক্রমবর্ধমানভাবে আগ্রহী। ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশনের জন্য HIPAA প্রোটোকল এবং জায়গায় পুনরায় সনাক্তকরণের জন্য ধারা রয়েছে. সামনের দিকে, একই সাথে উন্নত AI সমাধানগুলি বিকাশ করার সাথে সাথে কীভাবে নির্বিঘ্নে গোপনীয়তা প্রতিষ্ঠা করা যায় সে বিষয়ে আমাদের কাজ করতে হবে।
2. পক্ষপাত ও ত্রুটি দূর করার চ্যালেঞ্জ
স্বাস্থ্যসেবা বিভাগে ত্রুটি এবং পক্ষপাতগুলি রোগী এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির জন্য মারাত্মক প্রমাণিত হতে পারে। ভুল স্থানান্তরিত বা ভুলভাবে সংগঠিত কোষ, অলসতা বা এমনকি অসাবধানতা থেকে উদ্ভূত ত্রুটি রোগীদের জন্য ওষুধ বা রোগ নির্ণয়ের পদ্ধতিকে পরিবর্তন করতে পারে। পেনসিলভেনিয়া পেশেন্ট সেফটি অথরিটি দ্বারা প্রকাশিত একটি প্রতিবেদনে প্রকাশ করা হয়েছে যে EHR মডিউলে প্রায় 775টি সমস্যা চিহ্নিত করা হয়েছে। এর মধ্যে, মানব-আবদ্ধ ত্রুটিগুলি প্রায় 54.7% এবং মেশিন-বাউন্ড ত্রুটিগুলি 45.3% এর কাছাকাছি।
ত্রুটিগুলি ছাড়াও, পক্ষপাতগুলি আরেকটি গুরুতর কারণ যা স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিতে অবাঞ্ছিত পরিণতি আনতে পারে। ত্রুটির বিপরীতে, কিছু বিশ্বাস এবং অনুশীলনের সহজাত প্রবণতার কারণে পক্ষপাতগুলি চিহ্নিত করা বা সনাক্ত করা আরও কঠিন।
পক্ষপাতিত্ব কীভাবে খারাপ হতে পারে তার একটি ক্লাসিক উদাহরণ একটি প্রতিবেদন থেকে এসেছে, যা শেয়ার করে যে মানুষের ত্বকের ক্যান্সার সনাক্ত করতে ব্যবহৃত অ্যালগরিদমগুলি গাঢ় ত্বকের টোনগুলিতে কম নির্ভুল হতে থাকে কারণ তারা বেশিরভাগ ফর্সা ত্বকের টোনগুলিতে লক্ষণগুলি সনাক্ত করতে প্রশিক্ষিত ছিল৷ পক্ষপাতগুলি সনাক্ত করা এবং নির্মূল করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং স্বাস্থ্যসেবায় AI এর নির্ভরযোগ্য ব্যবহারের জন্য এগিয়ে যাওয়ার একমাত্র উপায়।
3. অপারেটিং মান প্রতিষ্ঠার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ
ডাটা ইন্টারঅপারেবিলিটি স্বাস্থ্যসেবায় মনে রাখা একটি গুরুত্বপূর্ণ শব্দ। যেমন আপনি জানেন, স্বাস্থ্যসেবা হল বিভিন্ন উপাদানের একটি ইকোসিস্টেম। আপনার ক্লিনিক, ডায়াগনস্টিক সেন্টার, রিহ্যাব সেন্টার, ফার্মেসি, R&D উইং এবং আরও অনেক কিছু আছে। প্রায়শই, এই উপাদানগুলির একটির বেশি তাদের উদ্দেশ্যমূলক উদ্দেশ্যে কাজ করার জন্য ডেটার প্রয়োজন হয়। এই ধরনের ক্ষেত্রে, যে ডেটা সংগ্রহ করা হয় তা অভিন্ন এবং মানসম্মত হতে হবে যাতে এটি দেখতে এবং পড়া একই রকম হয় না কেন যে এটিকে দেখুক না কেন।
প্রমিতকরণের অনুপস্থিতিতে, প্রতিটি উপাদান একই রেকর্ডের নিজস্ব সংস্করণ বজায় রেখে বিশৃঙ্খলা সৃষ্টি করবে। সুতরাং, যে কেউ একটি নতুন দৃষ্টিকোণ থেকে একটি ডেটাসেট দেখেন সে স্বয়ংক্রিয়ভাবে হারিয়ে যায় এবং ডেটাসেটের বিষয়বস্তু বোঝার জন্য সংশ্লিষ্ট কর্তৃপক্ষের সহায়তা প্রয়োজন।
এটি এড়াতে, সত্তা জুড়ে মানককরণ আরও কার্যকর করতে হবে। অর্থ, বাধ্যতামূলক আনুগত্যের জন্য নির্দিষ্ট বিন্যাস, শর্তাবলী এবং প্রোটোকলগুলি স্পষ্টভাবে বিন্যস্ত করতে হবে। শুধুমাত্র তখনই সেই ডেটা নির্বিঘ্নে আন্তঃঅপারেবল হতে পারে।
4. নিরাপত্তা বজায় রাখার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ
নিরাপত্তা স্বাস্থ্যসেবার আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগ। ডেটা গোপনীয়তার সাথে সম্পর্কিত দিকগুলিকে কম গুরুত্ব সহকারে নেওয়া হলে এটি সবচেয়ে ব্যয়বহুল প্রমাণিত হবে। স্বাস্থ্যসেবা ডেটা হ্যাকার এবং শোষকদের জন্য অন্তর্দৃষ্টির একটি ভান্ডার এবং দেরীতে, সাইবার নিরাপত্তা লঙ্ঘনের অনেকগুলি ঘটনা ঘটেছে। র্যানসমওয়্যার এবং অন্যান্য দূষিত আক্রমণ বিশ্বজুড়ে পরিচালিত হয়েছে।
এমনকি কোভিড-১৯ মহামারীর মধ্যেও, কাছাকাছি একটি সমীক্ষায় উত্তরদাতাদের 37% শেয়ার করেছেন যে তারা একটি র্যানসমওয়্যার আক্রমণের সম্মুখীন হয়েছে। সাইবার সিকিউরিটি সময়ের যেকোনো সময় গুরুত্বপূর্ণ।
মোড়ক উম্মচন
স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে ডেটা চ্যালেঞ্জগুলি কেবল এর মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়। যেহেতু আমরা স্বাস্থ্যসেবাতে এআই-এর উন্নত একীকরণ এবং কাজ বুঝতে পারি, চ্যালেঞ্জগুলি কেবলমাত্র আরও জটিল, ওভারল্যাপিং এবং একে অপরের সাথে জড়িত।
বরাবরের মতো, আমরা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার উপায় খুঁজে বের করব এবং অত্যাধুনিক এআই সিস্টেমের জন্য পথ দেব যা করার প্রতিশ্রুতি স্বাস্থ্যসেবা AI আরো সঠিক এবং অ্যাক্সেসযোগ্য।
