কেন আমাদের - একটি মানব সভ্যতা - বৈজ্ঞানিক দক্ষতা এবং R&D-চালিত উদ্ভাবনকে লালন করতে হবে? প্রচলিত কৌশল ও পন্থা কি অনন্তকাল ধরে অনুসরণ করা যায় না?
ঠিক আছে, বিজ্ঞান এবং প্রযুক্তির উদ্দেশ্য হল মানুষের উন্নতি করা, জীবনধারা উন্নত করা এবং শেষ পর্যন্ত বিশ্বকে একটি ভাল জায়গা করে তোলা। বিশেষত, স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে, বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি আমাদেরকে ডারউইনের দৃষ্টিভঙ্গিতে বুদ্ধিমান এবং স্বাস্থ্যকর প্রজাতিতে বিকশিত হতে সাহায্য করে।
এবং এই মুহুর্তে, আমরা এমন একটি পরিবর্তনশীল যুগের চূড়ায় আছি। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগ (AI) এবং এর অগণিত অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন স্বাস্থ্যসেবায় বড় ভাষার মডেল. এই ধরনের প্রযুক্তি ব্যবহারের মাধ্যমে, আমরা মানবদেহের সাথে সম্পর্কিত বহু পুরানো রহস্য সমাধানের কাছাকাছি, অসুখের চিকিৎসার জন্য ওষুধ আবিষ্কার করতে এবং এমনকি বার্ধক্যকে অস্বীকার করারও কাছাকাছি চলে এসেছি।
সুতরাং, আমরা ভূমিকা অন্বেষণ হিসাবে আজ একটি আকর্ষণীয় নিবন্ধের জন্য বাকল আপ ক্লিনিকাল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এলএলএম, এবং এটি কীভাবে বৈজ্ঞানিক বিবর্তনকে সক্ষম করে।
স্বাস্থ্যসেবাতে AI-তে আকর্ষণীয় পরিসংখ্যান
- ক্লিনিক এবং স্বাস্থ্যসেবা কেন্দ্রগুলিতে এআই ব্যবহার উল্লেখযোগ্যভাবে অপ্রয়োজনীয় প্রশাসনিক কাজে ব্যয় করা সময়কে হ্রাস করেছে। দ্বারা কাজ ৮০%.
- উপর ৮০% 2025 সালের মধ্যে দূরবর্তী রোগীদের পর্যবেক্ষণ উন্নত করার জন্য হাসপাতালগুলি এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করবে বলে আশা করা হচ্ছে।
- AI দ্বারা নতুন ওষুধ আবিষ্কারের খরচ কমাতে পারে ৮০%.
স্বাস্থ্যসেবাতে এআই এবং বড় ভাষার মডেলের ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন
স্বাস্থ্যসেবাতে এলএলএমগুলিকে আরও ভালভাবে বোঝার জন্য, আসুন দ্রুত এলএলএমগুলি কী তা স্মরণ করি। গভীর শিক্ষার কৌশলের মাধ্যমে বিকশিত, এলএলএমগুলি মানুষ এবং মানুষের ভাষাকে ম্যানিপুলেট করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তাদের প্রশিক্ষিত ডেটার অবিশ্বাস্য পরিমাণের কারণে তাদের বড় নামকরণ করা হয়েছে।
বোঝা সহজ করতে, স্বাস্থ্যসেবার জন্য GPT-4.o বা মিথুন কল্পনা করুন। যখন এই ধরনের বেসপোক মডেলগুলি অতি-নির্দিষ্ট, বিশেষ প্রয়োজনীয়তার জন্য মোতায়েন করা হয়, তখন সম্ভাবনার সুযোগগুলি প্রচুর। এর সবচেয়ে বিশিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে কিছু তাকান.
ক্লিনিক্যাল ডিসিশন সাপোর্ট
ভূমিকা স্বাস্থ্যসেবা ডায়াগনস্টিকসে এআই খেলা পরিবর্তন হয়. LLMS-এর একটি আকর্ষণীয় সুবিধা হল যে তারা মানুষের চোখের অলক্ষিত প্যাটার্ন এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত বা সনাক্ত করতে পারে। সুনির্দিষ্ট তথ্যের ইনপুট সহ, স্বাস্থ্যসেবাতে এলএলএম রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং রোগ নির্ণয়ের পরামর্শ দিয়ে ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন করতে সহায়তা করতে পারে।
রেডিওলজি, প্যাথলজি এবং অন্যান্য মেডিকেল ইমেজিং রিপোর্টের ক্ষেত্রে এটি বিশেষভাবে অতি-নির্ভুল।
এআই-চালিত চিকিৎসা সহকারী
গত কয়েক বছরে, পৃথক সংস্থার সচেতনতা এবং বোঝাপড়া বেড়েছে। এটি প্রাথমিকভাবে পরিধানযোগ্য ডিভাইসগুলির উত্থানের কারণে যা অন্যথায় বিমূর্ত দেহ-উত্পাদিত ডেটা কল্পনা করে এবং আরও স্বাস্থ্য বা টেলিমেডিসিন দ্বারা চালিত হয়।
চিকিৎসা অ্যাপ্লিকেশন এবং স্বাস্থ্যসেবা বাজারের মাধ্যমে, লোকেরা ক্রমবর্ধমানভাবে টেলিমেডিসিন সুবিধাগুলি অবলম্বন করছে। এই ধরনের রোগীদের জড়িত করতে এবং নির্ভুল স্বাস্থ্যসেবা প্রদানের জন্য, শক্তিশালী সিস্টেম প্রয়োজন। এলএলএমগুলি স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিকে এটি অর্জনে সহায়তা করতে পারে। চ্যাটবট বা নির্দিষ্ট চিকিৎসা সহায়কের মাধ্যমে, স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞরা বাস্তবায়ন এবং অপ্টিমাইজ করতে পারেন ক্লিনিকাল ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন.
এটি সাহায্য করতে পারে:
- রোগী সম্পর্কে প্রাথমিক বিবরণ বোঝা
- রোগীদের চিকিৎসা ইতিহাস ধরে রাখা এবং স্মরণ করা
- অ্যাপয়েন্টমেন্টের সময়সূচী করা এবং নাজ এবং অনুস্মারক পাঠানো
- রোগীর অবস্থা সম্পর্কে সঠিক তথ্য পুনরুদ্ধার করা এবং তাদের পুনরুদ্ধার এবং পূর্বাভাসে সহায়তা করা
- তাদের শর্ত এবং আরও অনেক বিষয়ে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নের উত্তর দেওয়া
ড্রাগ আবিষ্কারের জন্য এআই
রোগের জন্য ওষুধ আবিষ্কার করা আমরা যা বুঝতে পারি তার চেয়ে জটিল। এটি কঠোর, এবং পদ্ধতিগত, এবং এতে প্রচুর পরিমাণে প্রোটোকল, প্রক্রিয়া এবং পদ্ধতি জড়িত। এটি অত্যন্ত সংবেদনশীল এবং অধ্যয়ন এবং গবেষণা-চালিত।
যাইহোক, এলএলএম ব্যবহার করে, স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞরা নিম্নলিখিত উপায়ে ওষুধ আবিষ্কারের প্রক্রিয়াকে উন্নত করতে পারেন:
- গভীর শিক্ষার কৌশলগুলির মাধ্যমে জৈবিক লক্ষ্যগুলি সনাক্ত করুন এবং বোঝুন। এটি উদ্দিষ্ট অসুস্থতার চিকিৎসায় নতুন ওষুধের কার্যকারিতা জড়িত এক্সপোজার, প্রতিক্রিয়া এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সঠিক বিশ্লেষণের অনুমতি দেবে।
- এলএলএম এবং এআই মডেলগুলি স্ক্র্যাচ থেকে আণবিক কাঠামো তৈরি করতে পারে। এর মানে এই ধরনের কাঠামো তাদের জৈব উপলভ্যতা, ক্ষমতা এবং আরও অনেক কিছুর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এছাড়াও, ড্রাগ সিমুলেশনগুলি গবেষকদের প্রতিক্রিয়া এবং প্রতিপক্ষকে বুঝতে এবং এমনকি বর্তমানে যেটি নিয়ে কাজ করা হচ্ছে তা ছাড়াও অন্যান্য রোগের জন্য ওষুধ আবিষ্কার করতে সহায়তা করতে পারে।
- এলএলএমগুলি গবেষকদের বুঝতে সাহায্য করে ওষুধ আবিষ্কারের প্রক্রিয়াগুলিকে দ্রুত-ট্র্যাক করতে পারে যে বিদ্যমান ওষুধগুলি অন্যান্য অসুস্থতার চিকিত্সার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে কিনা। এর সাম্প্রতিক বাস্তব সময়ের উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল কোভিড-১৯ এর চিকিৎসায় রেমডিসিভিরের কার্যকারিতা যাচাই করার জন্য এআই মোতায়েন করা।
- ব্যক্তিগতকৃত ওষুধ এআই-এর সাথে সাফল্যের সাক্ষী হতে পারে কারণ ওষুধগুলি একজন ব্যক্তির জেনেটিক, জীবনধারা এবং পরিবেশগত ডেটার উপর ভিত্তি করে কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য তৈরি করা হয়।
মানসিক স্বাস্থ্যের জন্য সমর্থন
শারীরিক অসুস্থতা ছাড়াও, বিশ্ব মানসিক স্বাস্থ্য সম্পর্কিত চরম সংকটের মধ্য দিয়ে যাচ্ছে। উদ্বেগজনক পরিসংখ্যান সহ, এআই এর মাধ্যমে প্রয়োজনীয় সহায়তা সক্ষম করতে পারে এআই-চালিত চিকিৎসা সহায়ক বা সচেতনতা, শিক্ষা, এবং রোগীদের এবং সন্দেহভাজনদের সাহায্য করার ক্ষেত্রে সহায়তার ক্ষেত্রে ভার্চুয়াল সঙ্গী। আরও স্তরে, এটি যুদ্ধের প্রবীণ এবং সৈন্য, দুর্যোগ-পুনরুদ্ধার ব্যক্তি এবং আরও অনেক কিছুতে PTSD-এর চিকিত্সা করতে সহায়তা করতে পারে।
স্বাস্থ্যসেবাতে এলএলএম স্থাপনের চ্যালেঞ্জ
- AI এর বর্ধিত গ্রহণের সাথে রোগীর ডেটার সুরক্ষা এবং গোপনীয়তাকে ঘিরে উদ্বেগ দেখা দিয়েছে। সংবেদনশীল স্বাস্থ্যসেবা ডেটার ভলিউম অ্যাক্সেস পেতে এটি শুধুমাত্র একটি ত্রুটি, অবহেলার কাজ, বা দুর্বলতা নেয়।
- এটি যে সুবিধাগুলি অফার করে তার কারণে, স্টেকহোল্ডার এবং ক্লিনিকগুলির জন্য রোগ নির্ণয়, রোগীর যত্ন এবং পরিষেবা সরবরাহের জন্য AI এর উপর তাদের নির্ভরতা বৃদ্ধি করা সুবিধাজনক হতে পারে। এটিকে প্রবিধানের মাধ্যমে নিয়ন্ত্রণ করতে হবে এবং XAIকে দৃঢ় করতে হবে।
- প্রায় 80% স্বাস্থ্যসেবা তথ্য অসংগঠিত। অসংগঠিত ডেটা মানককরণ এবং সেগুলিকে মেশিন-প্রস্তুত ডেটাসেটে রূপান্তর করার মধ্যে চ্যালেঞ্জগুলি রয়েছে৷
- বিদ্যমান স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা এবং মডিউলগুলির সাথে একীকরণ স্টেকহোল্ডার এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির জন্য একটি প্রযুক্তিগত এবং লজিস্টিক চ্যালেঞ্জ তৈরি করে।
Shaip এর সাথে স্বাস্থ্যসেবা-নির্দিষ্ট এলএলএম তৈরি করা
সমস্ত চ্যালেঞ্জের মধ্যে, যা সম্ভবত সবচেয়ে কঠিন তা হল এই ধরনের বড় মডেলগুলিকে নির্ভুলতার জন্য বিকাশ করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া। স্বাস্থ্যসেবা জীবন এবং মৃত্যু জড়িত এবং একটি ভুল কনফিগারেশন বা অনুপযুক্ত প্রতিক্রিয়া নেতিবাচক পরিণতি ঘটাতে পারে। ঠিক সেখানেই সঠিক ডেটাসেট সহ AI প্রশিক্ষণ ছবিতে আসে৷
জিডিপিআর এবং এইচআইপিএএ-এর মতো প্রবিধানের কারণে, প্রশিক্ষণযোগ্য ডেটার প্রাপ্যতা এখনও বিকাশের ক্ষেত্রে বাধা হয়ে দাঁড়িয়েছে রোগীর যত্নের জন্য জেনারেটিভ এআই. যাইহোক, শাইপ এই বিরোধের একটি নির্ভরযোগ্য এবং সুবিধাজনক সমাধান হিসাবে আসে।
আমাদের স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেটগুলি নৈতিকভাবে উৎস, ডি-শনাক্ত করা এবং মানুষের দ্বারা যাচাই করা হয়। স্কেলে আপনার সমস্ত ডেটা প্রয়োজনীয়তার জন্য, আমাদের অফারগুলি অন্বেষণ করুন এবং আপনার প্রশিক্ষণের জন্য আমরা কীভাবে আপনাকে প্রচুর স্বাস্থ্যসেবা ডেটা সরবরাহ করতে পারি তা খুঁজে বের করুন মেডিকেল বড় ভাষার মডেল.
