হেলথ কেয়ারে বৃহৎ ভাষার মডেল: ব্রেকথ্রু এবং চ্যালেঞ্জ

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

স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গ্রহণ দ্রুত গতিতে বৃদ্ধি পাচ্ছে, যার বাস্তব ফলাফল এর রূপান্তরমূলক প্রভাব তুলে ধরে:

• সময় ২০% হ্রাস এআই-চালিত অটোমেশনের মাধ্যমে অপ্রয়োজনীয় প্রশাসনিক কাজে ব্যয় করা হয়েছে।
• ৯০% এরও বেশি হাসপাতাল ২০২৫ সালের মধ্যে দূরবর্তী রোগী পর্যবেক্ষণের জন্য এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করা হবে বলে আশা করা হচ্ছে।
• 70% খরচ সঞ্চয় এলএলএম-এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতার কারণে ওষুধ আবিষ্কারে।
  এই পরিসংখ্যানগুলি আজকের স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কিছু চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর ক্রমবর্ধমান নির্ভরতার উপর জোর দেয়।

স্বাস্থ্যসেবায় এলএলএম-এর মূল ব্যবহারের উদাহরণ

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

এলএলএম-এর সবচেয়ে আশাব্যঞ্জক প্রয়োগগুলির মধ্যে একটি হল রোগীর তথ্য বিশ্লেষণ এবং ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার ক্ষমতা। রেডিওলজি, প্যাথলজি এবং অন্যান্য মেডিকেল ইমেজিং রিপোর্টে প্যাটার্ন সনাক্ত করে, এলএলএম-রা সুনির্দিষ্ট রোগ নির্ণয়ের পরামর্শ দিতে পারে যা অন্যথায় অলক্ষিত হতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, মেটা থেকে প্রাপ্ত একটি বিশেষায়িত মডেল, রেডিওলজি-লামা২, বিস্তারিত এবং নির্ভুল রেডিওলজিক্যাল রিপোর্ট তৈরির জন্য উন্নত। একইভাবে, গুগলের মেড-পাএলএম ২ মেডিকেল পরীক্ষার মানদণ্ডে উল্লেখযোগ্য নির্ভুলতা (৮৫%) অর্জন করেছে, যা একটি বিশ্বস্ত ডায়াগনস্টিক টুল হিসেবে এর সম্ভাব্যতা প্রমাণ করেছে।

রেডিওলজি, প্যাথলজি এবং অন্যান্য মেডিকেল ইমেজিং রিপোর্টের ক্ষেত্রে এটি বিশেষভাবে অতি-নির্ভুল।

[এছাড়াও পড়ুন: বৃহৎ ভাষার মডেলের জন্য ফাইন-টিউনিং কী? প্রয়োগ, পদ্ধতি এবং ভবিষ্যতের প্রবণতা]

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

মহামারীর মতো বিশ্বব্যাপী চ্যালেঞ্জের কারণে মানসিক স্বাস্থ্য সংকট আরও তীব্রতর হয়েছে, যার জন্য উদ্ভাবনী সমাধানের প্রয়োজন। এলএলএমগুলি প্রদান করতে পারে:

• কথোপকথনমূলক AI এর মাধ্যমে ভার্চুয়াল থেরাপি সেশন।
• প্রবীণ এবং দুর্যোগ থেকে বেঁচে যাওয়া ব্যক্তিদের জন্য PTSD চিকিৎসা।
• ইন্টারেক্টিভ সরঞ্জামের মাধ্যমে মানসিক স্বাস্থ্য সচেতনতা এবং শিক্ষা।

২৪/৭ সহায়তা প্রদানের মাধ্যমে, এলএলএম নিশ্চিত করে যে মানসিক স্বাস্থ্যের সংস্থান সকলের কাছে সহজলভ্য।

স্বাস্থ্যসেবায় এলএলএম স্থাপনের চ্যালেঞ্জসমূহ

যদিও এলএলএম-এর সুবিধাগুলি অনস্বীকার্য, তাদের বাস্তবায়নের সাথে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জগুলিও রয়েছে:

1. ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা

স্বাস্থ্যসেবা সংক্রান্ত তথ্য অত্যন্ত সংবেদনশীল এবং HIPAA এবং GDPR-এর মতো কঠোর নিয়মকানুন মেনে চলা হয়। লঙ্ঘন রোধ করতে এবং রোগীর আস্থা বজায় রাখতে শক্তিশালী তথ্য সুরক্ষা প্রোটোকল নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

2. বিদ্যমান সিস্টেমের সাথে ইন্টিগ্রেশন

অনেক স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠান LLM-কে লিগ্যাসি সিস্টেমের সাথে একীভূত করতে লড়াই করে। অসংগঠিত তথ্যের মানসম্মতকরণ এবং নিরবচ্ছিন্ন আন্তঃকার্যক্ষমতা নিশ্চিত করা এখনও মূল বাধা।

৩. পক্ষপাত এবং নীতিগত উদ্বেগ

এআই মডেলগুলি তাদের প্রশিক্ষণ তথ্যে উপস্থিত পক্ষপাতকে স্থায়ী করতে পারে, যার ফলে অসম যত্নের সুপারিশ তৈরি হয়। এই ঝুঁকিগুলি হ্রাস করার জন্য নৈতিক তদারকি এবং ব্যাখ্যাযোগ্য এআই কৌশল অপরিহার্য।

4. নির্ভরযোগ্যতা এবং নির্ভুলতা

চিকিৎসা সংক্রান্ত সিদ্ধান্তগুলি জীবন পরিবর্তনকারী, ভুলের জন্য খুব কম জায়গা রাখে। এলএলএম-গুলিকে তাদের ফলাফলগুলি সঠিক এবং প্রাসঙ্গিকভাবে উপযুক্ত কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য কঠোর যাচাইকরণের মধ্য দিয়ে যেতে হবে।

স্বাস্থ্যসেবায় এলএলএম-এর ভবিষ্যৎ

স্বাস্থ্যসেবা LLM-এর পরবর্তী সীমানা হলো কথোপকথনমূলক AI, মাল্টিমোডাল ক্ষমতা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণকে একত্রিত করে সামগ্রিক সমাধান তৈরি করা। ভবিষ্যতের অগ্রগতির মধ্যে রয়েছে:

• ভবিষ্যদ্বাণীমূলক স্বাস্থ্য ফলাফল: উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের সনাক্তকরণ এবং প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থা সুপারিশ করা।
• কথোপকথনমূলক রোগ নির্ণয়: রিয়েল-টাইম লক্ষণ বিশ্লেষণ এবং ট্রায়েজের জন্য ভয়েস রিকগনিশনের সাথে LLM-গুলিকে একীভূত করা।
• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত চিকিৎসা শিক্ষা: বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য LLM দ্বারা চালিত নিমজ্জিত সিমুলেশন।

এই উদ্ভাবনগুলিকে আরও বিস্তৃত করতে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত স্বাস্থ্যসেবার ন্যায্য অ্যাক্সেস নিশ্চিত করতে সরকারি ও বেসরকারি খাতের মধ্যে সহযোগিতা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।

[এছাড়াও পড়ুন: মাল্টিমোডাল বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি কী কী?]

স্বাস্থ্যসেবা AI সমাধানের জন্য কেন Shaip বেছে নেবেন?

স্বাস্থ্যসেবা-নির্দিষ্ট LLM তৈরির জন্য নির্ভুলতা, নীতিগত সম্মতি এবং উচ্চমানের ডেটা প্রয়োজন। Shaip-এ, আমরা প্রদানে বিশেষজ্ঞ:

• অ-শনাক্তকৃত, স্বর্ণ-মানক মেডিকেল ডেটাসেট এআই প্রশিক্ষণের জন্য।
• চ-এ দক্ষতাইন-টিউনিং এলএলএম বিশেষ স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য।
• বিশ্বব্যাপী গোপনীয়তা বিধি মেনে চলা স্কেলেবল সমাধান।

দায়িত্বশীল AI উন্নয়নের প্রতি আমাদের অঙ্গীকার নিশ্চিত করে যে আমাদের সমাধানগুলি কেবল উদ্ভাবনীই নয়, বিশ্বাসযোগ্যও।