অনেক দিন ধরে, আমরা এর ভূমিকা সম্পর্কে পড়ছি মেশিন লার্নিং এ ডেটা টীকা এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মডিউল। আমরা জানি যে গুণমান ডেটা টীকা একটি অনিবার্য দিক যা এই সিস্টেমগুলির দ্বারা উত্পাদিত ফলাফলগুলিকে অবিচ্ছিন্নভাবে প্রভাবিত করে।
যাইহোক, বিভিন্ন টীকা কৌশল কি ব্যবহার করা হয় স্বাস্থ্যসেবা এআই স্থান? একটি শিল্পের জন্য যা এত জটিল, বিশাল এবং গুরুত্বপূর্ণ, ডেটা টীকা বিশেষজ্ঞরা অগণিত উত্স থেকে গুরুত্বপূর্ণ স্বাস্থ্যসেবা ডেটা ট্যাগ করতে, প্রয়োগ করতে এবং অনুসরণ করতে কী ব্যবস্থা এবং পদ্ধতি গ্রহণ করেন?
ওয়েল, এই আমরা আজকের এই পোস্টে অন্বেষণ করা হবে ঠিক কি. বিভিন্ন ধরণের ডেটা টীকা কৌশলগুলির প্রাথমিক উপলব্ধি থেকে, আমরা লেভেল 2 আনলক করতে যাচ্ছি এবং বিভিন্ন এআই ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত বিভিন্ন টীকা কৌশলগুলি অন্বেষণ করতে যাচ্ছি।
বিভিন্ন এআই ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা টীকা
Chatbots
চ্যাটবটগুলিকে সঠিক ফলাফল দেওয়ার জন্য, তাদের লক্ষ লক্ষ বাইট ডেটা প্রক্রিয়া করতে হবে। একটি ভুল নির্ণয় বা সুপারিশ রোগীদের এবং তাদের আশেপাশের জন্য ক্ষতিকারক হতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, কোভিড-১৯ প্রাথমিক মূল্যায়নে ফলাফল দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা কোনো এআই-চালিত অ্যাপ যদি ভুল ফলাফল দেয়, তাহলে এর ফলে সংক্রামক হবে। এই কারণেই পণ্য বা সমাধান লাইভ নেওয়ার আগে পর্যাপ্ত AI প্রশিক্ষণ হতে হবে।
প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে, বিশেষজ্ঞরা সাধারণত সত্তা স্বীকৃতি এবং এর মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে অনুভূতির বিশ্লেষণ.
ডিজিটাল ইমেজিং টীকা
যদিও অত্যাধুনিক সিস্টেম এবং ডিভাইসের সাহায্যে ডায়াগনস্টিক প্রক্রিয়া ডিজিটাল হয়, ফলাফলের অনুমান এখনও প্রধানত মানবকেন্দ্রিক। এটি ফলাফলগুলিকে ভুল ব্যাখ্যা, বা এমনকি গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগগুলিকে উপেক্ষা করে।
এখন, AI মডিউলগুলি এই ধরনের সমস্ত দৃষ্টান্ত দূর করতে পারে এবং এমআরআই, সিটি স্ক্যান এবং এক্স-রে রিপোর্ট থেকে এমনকি সবচেয়ে মিনিটের অসঙ্গতি বা উদ্বেগ সনাক্ত করতে পারে। নির্ভুল ফলাফল ছাড়াও, এআই সিস্টেম দ্রুত ফলাফল প্রদান করতে পারে।
প্রচলিত স্ক্যান ছাড়াও, স্তন ক্যান্সারের মতো উদ্বেগের প্রাথমিক সনাক্তকরণের জন্য থার্মাল ইমেজিংও ব্যবহার করা হচ্ছে। টিউমার দ্বারা নির্গত IR রশ্মি আরও লক্ষণগুলির জন্য অধ্যয়ন করা হয় এবং সেই অনুযায়ী রিপোর্ট করা হয়।
এই জটিল উদ্দেশ্যে, ডেটা অ্যানোটেশন ভেটেরানরা বিদ্যমান এমআরআই, সিটি স্ক্যান এবং এক্স-রে রিপোর্ট এবং তাপীয় ইমেজিং ডেটা ট্যাগ করার মতো প্রক্রিয়া স্থাপন করে। AI মডিউলগুলি তখন স্বায়ত্তশাসিতভাবে প্রশিক্ষণের জন্য এই টীকাযুক্ত ডেটাসেটগুলি থেকে শিখে।
ড্রাগ উন্নয়ন এবং চিকিত্সা
AI মডিউলগুলির মাধ্যমে ওষুধের বিকাশের সাম্প্রতিকতম উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল Covid-19 এর জন্য ভ্যাকসিন তৈরি করা। প্রাদুর্ভাবের কয়েক মাসের মধ্যে, গবেষকরা এবং স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা কোভিড -19 ভ্যাকসিনের কোডটি ক্র্যাক করতে সক্ষম হয়েছিল। এটি প্রধানত এআই এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ড্রাগ এবং রাসায়নিক মিথস্ক্রিয়া অনুকরণ করার ক্ষমতা, ওষুধ আবিষ্কারের জন্য প্রচুর স্বাস্থ্যসেবা জার্নাল, প্রকাশিত গবেষণাপত্র, গবেষণা নথি, পণ্ডিত নিবন্ধ এবং আরও অনেক কিছু থেকে শেখার কারণে।
অন্তর্দৃষ্টি যেগুলি কখনই মানুষের রাডারের অধীনে আসতে পারে না (ঔষধ আবিষ্কার এবং ক্লিনিকাল ট্রায়ালের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটের পরিমাণ বিবেচনা করে) তাত্ক্ষণিক অনুমান এবং ফলাফলের জন্য এআই মডিউল দ্বারা সহজেই মিলে যায় এবং বিশ্লেষণ করা হয়। এটি স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের দ্রুত-ট্র্যাক ট্রায়াল, কঠোর পরীক্ষা পরিচালনা করতে এবং উপযুক্ত অনুমোদনের জন্য তাদের ফলাফলগুলিকে এগিয়ে যেতে সক্ষম করে।
ওষুধ আবিষ্কার ছাড়াও, এআই মডিউলগুলি চিকিত্সকদের ব্যক্তিগতকৃত ওষুধের সুপারিশ করতে সহায়তা করছে যা তাদের অন্তর্নিহিত অবস্থা, জৈবিক প্রতিক্রিয়া এবং আরও অনেক কিছুর উপর ভিত্তি করে তাদের ডোজ এবং সময়কে প্রভাবিত করবে।
অটোইমিউন রোগ, স্নায়বিক উদ্বেগ এবং দীর্ঘস্থায়ী অসুস্থতায় ভুগছেন এমন রোগীদের জন্য, একাধিক ওষুধ নির্ধারিত হয়। এর অর্থ ওষুধের মধ্যে প্রতিক্রিয়া হতে পারে। ব্যক্তিগতকৃত ওষুধের সুপারিশের সাথে, স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা ওষুধ নির্ধারণের ক্ষেত্রে আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
এই সমস্ত ঘটার জন্য, টীকাকাররা এনএলপি ডেটা, ডেটা রেডিওলজি থেকে ডেটা, ডিজিটাল চিত্র, ইএইচআর, বীমা সংস্থাগুলির দেওয়া দাবির ডেটা, পরিধানযোগ্য ডিভাইসগুলির দ্বারা সংগৃহীত এবং সংকলিত ডেটা এবং আরও অনেক কিছু ট্যাগ করার কাজ করে।
রোগীর পর্যবেক্ষণ এবং যত্ন
যেসব রোগী ক্যান্সারের চিকিৎসা নিয়েছেন বা যারা মানসিক স্বাস্থ্যের উদ্বেগ থেকে ভুগছেন তারা ক্রমবর্ধমানভাবে খুঁজে পাচ্ছেন কথোপকথন বট সহায়ক ডিসচার্জ-পরবর্তী প্রশ্ন থেকে শুরু করে রোগীদের মানসিক ভাঙ্গনের মধ্য দিয়ে নেভিগেট করতে সাহায্য করা পর্যন্ত, চ্যাটবট চূড়ান্ত সঙ্গী এবং সহকারী হিসেবে আসছে। নর্থওয়েল হেলথ নামে একটি এআই সংস্থা একটি প্রতিবেদনও ভাগ করেছে যে তার প্রায় 96% রোগী এই ধরনের চ্যাটবটগুলির সাথে অপ্টিমাইজড রোগীর ব্যস্ততা প্রদর্শন করেছে।
স্বাস্থ্য রেকর্ড থেকে টেক্সট এবং অডিও ডেটা, ক্লিনিকাল ট্রায়াল থেকে ডেটা, কথোপকথন এবং অভিপ্রায় বিশ্লেষণ, ডিজিটাল ইমেজিং এবং নথি এবং আরও অনেক কিছুতে ট্যাগ করার জন্য টীকা কৌশলগুলি এতে ফুটে ওঠে।
মোড়ক উম্মচন
এআই প্রশিক্ষণ এবং টীকা পদ্ধতির জন্য বেঞ্চমার্কিং মান নির্ধারণ করছে এই ধরনের ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন। নতুন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং সমাধানের সূত্রপাতের কারণে ভবিষ্যতে উদ্ভূত সমস্ত অনন্য ডেটা টীকা চ্যালেঞ্জের জন্য এগুলি রোড ম্যাপ হিসাবেও কাজ করে।
যাইহোক, এটি আপনাকে স্বাস্থ্যসেবার জন্য AI এর বিকাশে উদ্যোগী হতে বাধা দেবে না। আপনি যদি সবে শুরু করছেন এবং পর্যাপ্ত এবং গুণমান খুঁজছেন এআই প্রশিক্ষণ ডেটা, আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন। আমরা সবসময় নতুন চ্যালেঞ্জের প্রত্যাশা করি এবং বক্ররেখা থেকে এক ধাপ এগিয়ে থাকি।