স্বাস্থ্যসেবা শিল্প সর্বদা প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এবং তাদের অফার থেকে উপকৃত হয়েছে। পেসমেকার এবং এক্স-রে থেকে শুরু করে ইলেকট্রনিক সিপিআর এবং আরও অনেক কিছুতে, প্রযুক্তির ভূমিকার কারণে স্বাস্থ্যসেবা সমাজে এবং এর বিবর্তনে মূল্য যোগ করতে সক্ষম হয়েছে। অগ্রগতির এই পর্যায়ে বিবর্তনকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়া হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং এর সহযোগী প্রযুক্তি যেমন মেশিন লার্নিং, গভীর শিক্ষা, NLP, এবং আরও
কল্পনার চেয়েও অনেক বেশি উপায়ে, AI এবং মেশিন লার্নিং ধারণাগুলি ডাক্তার এবং সার্জনদের নির্বিঘ্নে মূল্যবান জীবন বাঁচাতে, তাদের আবির্ভাবের আগেই রোগ এবং উদ্বেগ সনাক্ত করতে, রোগীদের আরও ভালভাবে পরিচালনা করতে, তাদের পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়ায় আরও কার্যকরভাবে জড়িত হতে এবং আরও অনেক কিছুতে সহায়তা করছে। এআই-চালিত সমাধান এবং মেশিন লার্নিং মডেলের মাধ্যমে, বিশ্বজুড়ে সংস্থাগুলি মানুষের কাছে স্বাস্থ্যসেবা আরও ভালভাবে পৌঁছে দিতে সক্ষম।
কিন্তু ঠিক কিভাবে এই দুটি প্রযুক্তি হাসপাতাল এবং স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের ক্ষমতায়ন করছে? ব্যবহারের ক্ষেত্রে বাস্তব-বিশ্বের বাস্তব অ্যাপ্লিকেশনগুলি কী কী যা তাদের অনিবার্য করে তোলে? ওয়েল, আসুন খুঁজে বের করা যাক.
হেলথ কেয়ারে মেশিন লার্নিং এর ভূমিকা
অবিকৃতদের জন্য, মেশিন লার্নিং হল AI এর একটি উপসেট যা মেশিনগুলিকে স্বায়ত্তশাসিতভাবে ধারণাগুলি শিখতে, ডেটা প্রক্রিয়া করতে এবং পছন্দসই ফলাফল প্রদান করতে দেয়। বিভিন্ন লার্নিং কৌশল যেমন তত্ত্বাবধানহীন, তত্ত্বাবধানে লার্নিং এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি শর্ত এবং ধারাগুলির মাধ্যমে ডেটা প্রক্রিয়া করতে শেখে এবং ফলাফলে পৌঁছায়। এটি তাদের নির্দেশমূলক এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অন্তর্দৃষ্টি মন্থন করার জন্য আদর্শ করে তোলে।
এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহের সাংগঠনিক এবং প্রশাসনিক দিক যেমন রোগী এবং বিছানা ব্যবস্থাপনা, দূরবর্তী পর্যবেক্ষণ, অ্যাপয়েন্টমেন্ট ব্যবস্থাপনা, দায়িত্ব রোস্টার তৈরি এবং আরও অনেক কিছুতে সাহায্য করে। দৈনিক ভিত্তিতে, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদাররা তাদের সময়ের 25% অপ্রয়োজনীয় কাজগুলিতে ব্যয় করে যেমন রেকর্ড পরিচালনা এবং আপডেট এবং দাবি প্রক্রিয়াকরণ, যা তাদের প্রয়োজনীয় স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহ করতে বাধা দেয়।
মেশিন লার্নিং মডেলের বাস্তবায়ন স্বয়ংক্রিয়তা আনতে পারে এবং এমন জায়গায় মানুষের হস্তক্ষেপ দূর করতে পারে যেখানে তাদের প্রয়োজন কম। এছাড়াও, মেশিন লার্নিং রোগীদের ওষুধ, অ্যাপয়েন্টমেন্ট, রিপোর্ট সংগ্রহ এবং আরও অনেক কিছুর বিষয়ে সময়মত সতর্কতা এবং বিজ্ঞপ্তি পাঠানোর মাধ্যমে রোগীর ব্যস্ততা এবং পুনরুদ্ধারকে অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে।
এই প্রশাসনিক সুবিধাগুলি ছাড়াও, মেশিন লার্নিংয়ের অন্যান্য ব্যবহারিক সুবিধা রয়েছে৷ স্বাস্থ্যসেবা. চলুন তারা কি অন্বেষণ করা যাক.
মেশিন লার্নিং এর রিয়েল-ওয়ার্ল্ড অ্যাপ্লিকেশন
রোগ সনাক্তকরণ এবং দক্ষ নির্ণয়
স্বাস্থ্যসেবায় মেশিন লার্নিং এর একটি প্রধান ব্যবহারের ক্ষেত্রে রোগের প্রাথমিক সনাক্তকরণ এবং কার্যকরী নির্ণয়ের মধ্যে রয়েছে। বংশগত এবং জেনেটিক ডিসঅর্ডার এবং নির্দিষ্ট ধরণের ক্যান্সারের মতো উদ্বেগগুলি প্রাথমিক পর্যায়ে সনাক্ত করা কঠিন তবে সু-প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং সমাধানগুলির সাথে, সেগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করা যেতে পারে।
এই ধরনের মডেলগুলি কম্পিউটার দৃষ্টি এবং অন্যান্য ডেটাসেট থেকে বছরের পর বছর প্রশিক্ষণের মধ্য দিয়ে যায়। তাদের আরও বিশ্লেষণের জন্য একটি বিজ্ঞপ্তি ট্রিগার করার জন্য মানবদেহ বা একটি অঙ্গে এমনকি সামান্যতম অসামঞ্জস্যতা চিহ্নিত করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি ভাল উদাহরণ হল আইবিএম ওয়াটসন জিনোমিক, যার জিনোম-চালিত সিকোয়েন্সিং মডেল জ্ঞানীয় কম্পিউটিং দ্বারা চালিত, উদ্বেগ নির্ণয় করার জন্য দ্রুত এবং আরও কার্যকর উপায়ের জন্য অনুমতি দেয়।
স্বাস্থ্য রেকর্ডের দক্ষ ব্যবস্থাপনা
অগ্রগতি সত্ত্বেও, ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড রক্ষণাবেক্ষণ এখনও স্বাস্থ্যসেবা খাতে একটি উদ্বেগজনক উদ্বেগ। যদিও এটা সত্য যে আমরা সম্মিলিতভাবে আগে যা ব্যবহার করতাম তার তুলনায় এটি অনেক সহজ হয়ে গেছে, স্বাস্থ্য ডেটা এখনও সব জায়গায় রয়েছে।
এটি বেশ বিদ্রূপাত্মক কারণ স্বাস্থ্য রেকর্ডগুলিকে কেন্দ্রীভূত এবং সুবিন্যস্ত করা দরকার (আসুন আমরাও আন্তঃব্যবহারের কথা ভুলে যাই না)। যাইহোক, অনেকগুলি গুরুত্বপূর্ণ বিবরণ যা রেকর্ড থেকে হারিয়ে যায়, হয় তালাবদ্ধ বা ভুল। যাইহোক, মেশিন লার্নিং এর প্রভাব এগুলিকে পরিবর্তন করছে কারণ ম্যাথওয়ার্কস এবং গুগলের প্রকল্পগুলি হস্তাক্ষর সনাক্তকরণ প্রযুক্তির মাধ্যমে এমনকি অফলাইন রেকর্ডগুলির স্বয়ংক্রিয় আপডেটে সহায়তা করছে৷ এটি উল্লম্ব জুড়ে স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের তাদের কাজ করার জন্য রোগীর ডেটাতে সময়মত অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে।
ডায়াবেটিস সনাক্তকরণ
ডায়াবেটিসের মতো একটি রোগের সমস্যা হল যে অনেক লোকের কোনো লক্ষণ ছাড়াই এটি দীর্ঘ সময়ের জন্য থাকে। সুতরাং, যখন তারা প্রথমবারের মতো ডায়াবেটিসের লক্ষণ এবং প্রভাবগুলি অনুভব করে, তখন ইতিমধ্যে বেশ দেরি হয়ে গেছে। যাইহোক, এই ধরনের উদাহরণ মেশিন লার্নিং মডেলের মাধ্যমে প্রতিরোধ করা যেতে পারে।
অ্যালগরিদম যেমন Naive Bayes, KNN, ডিসিশন ট্রি এবং আরও অনেক কিছুর উপর নির্মিত একটি সিস্টেম স্বাস্থ্য ডেটা প্রক্রিয়া করতে এবং একজন ব্যক্তির বয়স, জীবনযাত্রার পছন্দ, খাদ্য, ওজন এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিবরণের মাধ্যমে ডায়াবেটিসের সূত্রপাতের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। একই অ্যালগরিদমগুলিও সঠিকভাবে লিভারের রোগ সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আচরণগত পরিবর্তন
স্বাস্থ্যসেবা রোগ এবং অসুস্থতার চিকিত্সার বাইরে। এটা সামগ্রিক সুস্থতা সম্পর্কে. প্রায়শই, আমরা মানুষ হিসাবে নিজেদের সম্পর্কে এবং আমাদের শারীরিক অঙ্গভঙ্গি, অঙ্গবিন্যাস এবং সামগ্রিক আচরণের মাধ্যমে আমরা যা যাই তা আরও প্রকাশ করি। মেশিন লার্নিং-চালিত মডেলগুলি এখন আমাদের এই ধরনের অবচেতন এবং অনিচ্ছাকৃত ক্রিয়াগুলি সনাক্ত করতে এবং প্রয়োজনীয় জীবনধারা পরিবর্তন করতে সহায়তা করতে পারে। এটি পরিধানযোগ্য জিনিসগুলির মতো সহজ হতে পারে যা আপনাকে দীর্ঘ সময়ের অলস সময় বা অ্যাপগুলিকে আপনার শরীরের ভঙ্গি সংশোধন করতে বলে আপনার শরীরকে নড়াচড়া করার পরামর্শ দেয়।
নতুন ওষুধ ও ওষুধ আবিষ্কার
অনেক বড় স্বাস্থ্য ব্যাধির এখনও কোনো প্রতিকার নেই। যেখানে একদিকে ক্যান্সার এবং এইডসের মতো অবিলম্বে জীবন-হুমকির উদ্বেগ রয়েছে, সেখানে দীর্ঘস্থায়ী অসুস্থতাও রয়েছে যা ব্যক্তিদের সারাজীবনের জন্য খেয়ে ফেলতে পারে যেমন অটোইমিউন রোগ এবং স্নায়বিক ব্যাধি।
মেশিন লার্নিং সংস্থা এবং ওষুধ প্রস্তুতকারকদের দ্রুত এবং আরও কার্যকরভাবে বড় রোগের ওষুধ নিয়ে আসতে সাহায্য করছে। সিমুলেটেড ক্লিনিকাল ট্রায়াল, সিকোয়েন্সিং এবং প্যাটার্ন সনাক্তকরণের মাধ্যমে, কোম্পানিগুলি এখন তাদের পরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণ প্রক্রিয়াগুলি দ্রুত-ট্র্যাক করতে সক্ষম। মেশিন লার্নিংয়ের সাহায্যে মূলধারার ওষুধের সমান্তরালে প্রচুর অপ্রচলিত থেরাপি এবং প্রতিকারও তৈরি করা হচ্ছে।
মোড়ক উম্মচন
মেশিন লার্নিং আমাদের মানুষের জন্য বিবর্তনের পরবর্তী পর্যায়ে পৌঁছানোর জন্য প্রয়োজনীয় সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করছে। আমরা এখন যেভাবে এখানে এসেছি তার চেয়ে দ্রুত গতিতে এগিয়ে যাচ্ছি। আরও ব্যবহারের ক্ষেত্রে, পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে, আমরা আলোচনা করতে পারি যে কীভাবে ক্যান্সার নিরাময় করা হয়েছে বা আগামী বছরগুলিতে একটি সাধারণ স্মার্টফোন অ্যাপের কারণে কীভাবে একটি বিধ্বংসী মহামারী এড়ানো যায়। AI স্বাস্থ্যসেবায় চিকিৎসা শিল্পে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।