স্বাস্থ্যসেবাতে সিন্থেটিক ডেটা: সংজ্ঞা, সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জ

সিনথেটিক ডেটা স্বাস্থ্যসেবাতে কৃত্রিমভাবে তৈরি করা ডেটা বোঝায় যা প্রকৃত রোগীর স্বাস্থ্য ডেটা অনুকরণ করে। এই ধরনের ডেটা অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যান মডেল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। এটি প্রকৃত স্বাস্থ্যসেবা ডেটার জটিল নিদর্শন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি প্রতিফলিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তবুও, এটি কোনও প্রকৃত ব্যক্তির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ নয়, যার ফলে রোগীর গোপনীয়তা রক্ষা করা হয়।

সিন্থেটিক ডেটা তৈরিতে তাদের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝার জন্য প্রকৃত রোগীর ডেটাসেটগুলি বিশ্লেষণ করা জড়িত। তারপর, এই অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করে, নতুন ডেটা পয়েন্ট তৈরি করা হয়। এগুলি মূল ডেটার পরিসংখ্যানগত আচরণকে অনুকরণ করে কিন্তু কোনো ব্যক্তির নির্দিষ্ট তথ্যের প্রতিলিপি করে না।

সিন্থেটিক ডেটা স্বাস্থ্যসেবায় ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। এটি বড় ডেটার শক্তির ব্যবহার এবং রোগীর গোপনীয়তাকে সম্মান করার ভারসাম্য বজায় রাখে।

স্বাস্থ্য পরিচর্যায় ডেটার বর্তমান অবস্থা

স্বাস্থ্যসেবা ক্রমাগত রোগীর গোপনীয়তা উদ্বেগের বিরুদ্ধে ডেটা সুবিধার ভারসাম্য নিয়ে লড়াই করে। বাণিজ্যিক বা একাডেমিক উদ্দেশ্যে স্বাস্থ্যসেবা ডেটা প্রাপ্ত করা উল্লেখযোগ্যভাবে চ্যালেঞ্জিং এবং ব্যয়বহুল।

উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্য সিস্টেম ডেটা ব্যবহার করার অনুমোদন পেতে দুই বছর পর্যন্ত সময় লাগতে পারে। রোগী-স্তরের ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য প্রায়শই প্রকল্পের স্কেলের উপর নির্ভর করে কয়েক হাজার খরচ হয়, যদি বেশি না হয়। এই বাধাগুলি ক্ষেত্রের অগ্রগতিতে উল্লেখযোগ্যভাবে বাধা দেয়।

স্বাস্থ্যসেবা খাত তথ্য পরিশীলিতকরণ এবং প্রয়োগের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। গোপনীয়তার উদ্বেগ, স্ট্যান্ডার্ডাইজড ডেটা ফরম্যাটের অনুপস্থিতি এবং ডেটা সাইলোর অস্তিত্ব সহ বেশ কয়েকটি কারণ উদ্ভাবন এবং অগ্রগতিতে বাধা সৃষ্টি করেছে। যাইহোক, এই দৃশ্যপট দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে, বিশেষ করে জেনারেটিভ এআই প্রযুক্তির উত্থানের সাথে।

এসব বাধা সত্ত্বেও স্বাস্থ্যসেবায় ডেটার ব্যবহার বাড়ছে। স্নোফ্লেক এবং AWS-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি এই ডেটার সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে পারে এমন সরঞ্জামগুলি অফার করার প্রতিযোগিতায় রয়েছে৷ ক্লাউড কম্পিউটিং-এর বৃদ্ধি আরও উন্নত ডেটা বিশ্লেষণের সুবিধা দিচ্ছে এবং পণ্যের বিকাশকে ত্বরান্বিত করছে।

এই প্রেক্ষাপটে, স্বাস্থ্যসেবাতে ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্যতার চ্যালেঞ্জগুলির জন্য সিন্থেটিক ডেটা একটি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ সমাধান হিসাবে আবির্ভূত হয়।

স্বাস্থ্যসেবাতে কীভাবে সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করা হয়?

সিন্থেটিক ডেটা হল স্বাস্থ্যসেবায় বর্তমান সময়ের বিপ্লব, যা নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার দ্বারা নির্ধারিত সীমানার প্রতি শ্রদ্ধাশীল হয়ে সংস্থাগুলিকে উদ্ভাবন করতে দেয়। যেহেতু তারা বাস্তব-বিশ্বের ডেটার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ, সিন্থেটিক ডেটাসেটগুলি গবেষক, চিকিত্সক এবং বিকাশকারীদেরকে রোগীর গোপনীয়তা দ্বারা বাধাহীন উদ্ভাবনের জন্য ধাক্কা দিতে সক্ষম করে।

সিন্থেটিক ডেটা কীভাবে স্বাস্থ্যসেবাকে রূপান্তরিত করছে তার কয়েকটি সাধারণ বাস্তব-বিশ্বের ঘটনা এখানে রয়েছে:

1. গোপনীয়তা ঝুঁকি ছাড়াই নতুন চিকিত্সা পরীক্ষা করা

কল্পনা করুন যে গবেষকদের একটি দল ডায়াবেটিসের জন্য একটি চিকিত্সা তৈরি করছে। গোপনীয় রোগীর রেকর্ড অ্যাক্সেস করার পরিবর্তে, তারা সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করে যা প্রকৃত রোগীদের বৈশিষ্ট্য অনুকরণ করে, যেমন বয়স, রক্তে শর্করার মাত্রা এবং চিকিৎসা ইতিহাস। তারা হাইপোথিসিস তৈরি করতে পারে এবং রোগীর গোপনীয়তা রক্ষা করে কীভাবে চিকিত্সার দর্জি তৈরি করতে হয় সে সম্পর্কে প্রোটোকলগুলিতে তাদের পরিমার্জন করতে পারে।

2. দ্রুত নির্ণয়ের জন্য AI প্রশিক্ষণ

এক্স-রে থেকে ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা একটি মেশিন লার্নিং টুলের কথা ভাবুন। কৃত্রিম চিকিৎসা চিত্রগুলিতে অনেকগুলি পরিস্থিতি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে — টিউমারের আকার, আকার এবং অবস্থানগুলি যে কোনও মজাদার উপায়ে সাজানো যা যন্ত্রটিকে ক্যান্সারের মার্কিউরিয়া রিলেপসের ক্ষেত্রে সঠিকভাবে সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে৷ প্রকৃত রোগীর স্ক্যানগুলি ব্যবহার করে নৈতিক উদ্বেগকে সম্পূর্ণরূপে পরিহার করে এটি নির্ণয়ের সুবিধা দেয়।

3. ভার্চুয়াল বাস্তবতায় সার্জারি অনুশীলন করা

অনেক মেডিকেল ছাত্রদের প্রকৃত রোগীদের চিকিৎসা করার আগে বাস্তবিক হাতে-কলমে অনুশীলনের প্রয়োজন হয়। সিন্থেটিক ডেটা একটি সম্পূর্ণ ইন্টারেক্টিভ ট্রান্সপোজ তৈরি করে যেখানে একটি ডেটা-ভিত্তিক ভার্চুয়াল রোগী বিভিন্ন মেডিকেল ইতিহাস এবং অবস্থার সাথে সিমুলেটেড হয়, এইভাবে ছাত্রদের বারবার এবং খুব নিরাপদে সার্জারি বা ডায়াগনস্টিক পদ্ধতির অভিজ্ঞতা দিতে দেয়।

4. জনস্বাস্থ্য পরিকল্পনা সক্ষম করা

সিন্থেটিক ডেটা সহ COVID-19 বা ইনফ্লুয়েঞ্জার মতো রোগের কোর্সের অনুকরণ করা গুরুত্বপূর্ণ যে কেন্দ্রের গবেষকদের টিকা দেওয়ার কৌশলগুলি অনুমান ও পরীক্ষা করার সময় শহরাঞ্চল বনাম গ্রামাঞ্চলের মাধ্যমে ভাইরাসের মহামারী বিস্তারের মডেল তৈরি করার অনুমতি দেওয়ার জন্য, এইভাবে সংবেদনশীল জনসংখ্যার ডেটার অজ্ঞতাকে এড়াতে।

5. নিরাপদে মেডিকেল ডিভাইস পরীক্ষা করা

হার্ট রেট নিরীক্ষণের জন্য একটি নতুন পরিধানযোগ্য ডিভাইস বিকাশকারী একটি কোম্পানি বিবেচনা করুন। বিভিন্ন ধরনের কার্ডিওপ্যাথির অনুকরণ করে সিন্থেটিক ডেটাসেটগুলি ফার্মগুলিকে অর্থনীতিতে প্রবেশের আগে একাধিক পরিস্থিতিতে তাদের ডিভাইসগুলি পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়।

স্বাস্থ্যসেবার জন্য কীভাবে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করা উচিত

স্বাস্থ্যসেবাতে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করা প্রকৃতপক্ষে একটি দীর্ঘ প্রক্রিয়া যা প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার একটি দৃঢ় উপলব্ধির মধ্যে একটি সূক্ষ্ম রেখা আঁকতে পারে। ধারণাগুলিকে সরল করার জন্য, সাধারণত স্বাস্থ্যসেবা সেটিংসে সিন্থেটিক ডেটা তৈরিকে এভাবে বোঝানো যেতে পারে।

1. বাস্তব তথ্য বুঝতে

স্বাস্থ্য সংস্থাগুলি হাসপাতালের রেকর্ড, ল্যাবের ফলাফল বা ক্লিনিকাল ট্রায়ালের বিশদ থেকে শুরু করে প্রকৃত রোগীর ডেটা পরীক্ষা করে। উদাহরণস্বরূপ, অন্তর্নিহিত প্রবণতা বা নিদর্শনগুলির মধ্যে কিছু অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য একটি হাসপাতাল তার রোগীর জনসংখ্যা, চিকিত্সার ইতিহাস এবং ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করতে পারে।

2. PII সরিয়ে রোগীর ডেটা এক্সপোজার বন্ধ করা

এর পরে, গোপনীয়তার স্বার্থে, ডেটাসেটে আর ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্য (PII)-নাম, ঠিকানা বা সামাজিক নিরাপত্তা নম্বর থাকে না। আপনি এটিকে কিছু মেডিকেল নোট বেনামী করার প্রক্রিয়ার সাথে সম্পর্কিত করতে পারেন, যা এখন মুদ্রিত হলে, একজন ব্যক্তির কাছে খুঁজে পাওয়া যাবে না।

3. কী প্যাটার্নস আইডেন্টিফিকেশন

একজন ডেটা বিজ্ঞানী একটি পরিষ্কার করা ডেটা সেটের উপর ঢেলে দেন এবং সফল গবেষণার জন্য আরেকটি প্রধান বিল্ডিং ব্লক গঠন করে নিদর্শন এবং আন্তঃসম্পর্ক আবিষ্কার করেন। উদাহরণস্বরূপ, তারা দেখতে পারে যে নির্দিষ্ট ওষুধগুলি সাধারণত বয়স্ক প্রাপ্তবয়স্কদের ডায়াবেটিস দ্বারা ব্যবহৃত হয় বা নির্দিষ্ট বয়সের গোষ্ঠীগুলি নির্দিষ্ট লক্ষণগুলির সাথে উপস্থিত থাকে।

4. প্যাটার্ন ব্যবহার করে মডেল তৈরি করা

একবার এই নিদর্শনগুলি নির্ধারণ করা হয়ে গেলে, অন্তর্দৃষ্টিগুলি গাণিতিক মডেলগুলি নির্মাণের অনুমতি দেয় যা বাস্তব ডেটাতে পাওয়া পরিসংখ্যানগত সংস্থাগুলিকে অনুকরণ করে৷ উদাহরণস্বরূপ, যদি ডেটা সেটের 30% রোগীর উচ্চ রক্তচাপ থাকে, আমরা অনুমান করতে পারি যে সিন্থেটিক ডেটা প্রায় একই অনুপাতে এই শর্তগুলিকে প্রতিফলিত করবে।

6. সিন্থেটিক ডেটা যাচাই করা

তারপরে সিন্থেটিক ডেটাসেটটিকে মূল ডেটার সাথে তুলনা করা হয় যাতে এটি বৈশিষ্ট্য এবং সম্পর্কগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে একই পরিসংখ্যান ধরে রাখে। উদাহরণস্বরূপ, যদি মূল ডেটা সেটে স্থূলতা এবং হৃদরোগের মধ্যে একটি নির্ভরশীল সম্পর্ক থাকে, তবে এই সিন্থেটিক ডেটাসেটের জন্য একই থাকা উচিত।

7. রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ইউসেজ টেস্টিং

অবশেষে, সিন্থেটিক ডেটা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে পরীক্ষার জন্য বের করা হয় যাতে একটি দাবি করা হয় যে এটি তার তৎকালীন উদ্দেশ্যমূলক উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে। এর মধ্যে রয়েছে এটি ব্যবহার করে গবেষকদের রোগ নির্ণয় বা ফ্লু ঋতুর সাথে সম্পর্কিত জরুরী বিভাগে অপারেশনাল রিসোর্স বৈচিত্র্যের অনুকরণের জন্য একটি AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য।

স্বাস্থ্যসেবার জন্য সিন্থেটিক ডেটা কীভাবে যাচাই করবেন

প্রতিষ্ঠানের সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের অবশ্যই স্বাস্থ্যসেবাতে প্রয়োগ করার আগে সিন্থেটিক ডেটার বৈধতা যাচাই করতে হবে। এই দৃষ্টান্তটি গোপনীয়তা প্রোটোকলের অধীনে ব্যবহৃত যে কোনও এবং সমস্ত ডেটাতে প্রযোজ্য। সিন্থেটিক ডেটার বৈধতা মূল্যায়ন করার জন্য নিম্নলিখিত উপায়গুলি রয়েছে:

• বাস্তব তথ্যের সাথে তুলনা: সিন্থেটিক ডেটাকে বাস্তব ডেটার সাথে তুলনা করা হয় তা নিশ্চিত করার জন্য যে প্রধান প্রবণতাগুলি এটি সংজ্ঞায়িত করে, যেমন, বয়স এবং রোগের মধ্যে সম্পর্ক, সঠিকভাবে প্রতিফলিত হয়েছে৷ উদাহরণস্বরূপ, যদি প্রকৃত রোগীদের 20 শতাংশের ডায়াবেটিস থাকে, তবে একই অনুপাত কৃত্রিম রোগীদের মধ্যে প্রকাশ করা উচিত।
• পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা পরিচালনা: পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি আমাদেরকে পরীক্ষা করার অনুমতি দেয় যে সিন্থেটিক ডেটা বিতরণ এবং পারস্পরিক সম্পর্কের ক্ষেত্রে মূলের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ কিনা, এইভাবে নিশ্চিত করে যে এটি বিশ্লেষণের জন্য যুক্তিসঙ্গত এবং বিশ্বাসযোগ্য।
• বাস্তব কাজের বৈধতা: AI মডেলের প্রশিক্ষণ অনুশীলনের মতো বাস্তব-বিশ্বের কাজগুলি তুলনা করতে ব্যবহৃত হবে যে সিন্থেটিক ডেটা প্রশিক্ষণ থেকে প্রাপ্ত ফলাফলগুলিও বাস্তব ডেটার প্রশিক্ষণের মতো ফলাফল তৈরি করবে কিনা।
• বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনা: সিন্থেটিক ডেটাসেটগুলি চিকিত্সক এবং স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞদের দ্বারা খাঁটি বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য পর্যালোচনা করা হয়, যেমন আদর্শ ইতিহাস এবং একটি বাস্তবসম্মত গবেষণা অধ্যয়ন দ্বারা পূরণ করা চিকিত্সা।
• জায়গায় গোপনীয়তা নিয়ন্ত্রণ: এই মূল্যায়ন নিশ্চিত করবে যে সিন্থেটিক ডেটা প্রকৃত রোগীদের কাছে ফিরে পাওয়া যাবে না এবং ডেটাসেটের ব্যবহারযোগ্যতার ক্ষতি এড়ানোর সময় প্রকৃত রোগীদের গোপনীয়তা অক্ষুণ্ণ রাখবে।

স্বাস্থ্যসেবা এবং ফার্মাসিউটিক্যালসে সিন্থেটিক ডেটার সম্ভাব্যতা

স্বাস্থ্যসেবা এবং ফার্মাসিউটিক্যালসে সিন্থেটিক ডেটা একত্রিত করা সম্ভাবনার একটি বিশ্ব উন্মুক্ত করে। এই উদ্ভাবনী পদ্ধতি শিল্পের বিভিন্ন দিক পুনর্নির্মাণ করছে। গোপনীয়তা বজায় রেখে বাস্তব-বিশ্বের ডেটাসেটগুলিকে মিরর করার সিন্থেটিক ডেটার ক্ষমতা একাধিক সেক্টরে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।

1. গোপনীয়তা বজায় রাখার সময় ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্যতা উন্নত করুন

   স্বাস্থ্যসেবা এবং ফার্মার সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য বাধাগুলির মধ্যে একটি হল গোপনীয়তা আইন মেনে চলার সময় বিশাল ডেটা অ্যাক্সেস করা। সিন্থেটিক ডেটা একটি যুগান্তকারী সমাধান প্রদান করে। এটি এমন ডেটাসেট সরবরাহ করে যা ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ না করেই বাস্তব ডেটার পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য বজায় রাখে। এই অগ্রগতি মেশিন লার্নিং মডেলগুলির আরও ব্যাপক গবেষণা এবং প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। এটি চিকিত্সা এবং ওষুধের উন্নয়নে অগ্রগতি বাড়ায়।

2. ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের মাধ্যমে উন্নত রোগীর যত্ন

   সিন্থেটিক ডেটা রোগীর যত্নকে ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে। সিন্থেটিক ডেটার উপর প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলগুলি স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের চিকিত্সার প্রতি রোগীর প্রতিক্রিয়া ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করে। এই অগ্রগতি আরও ব্যক্তিগতকৃত এবং কার্যকর যত্ন কৌশলের দিকে পরিচালিত করে। চিকিত্সার কার্যকারিতা এবং রোগীর ফলাফল বাড়ানোর জন্য নির্ভুল ওষুধ আরও অর্জনযোগ্য হয়ে ওঠে।

3. অ্যাডভান্সড ডেটা ইউটিলাইজেশনের সাথে স্ট্রীমলাইন খরচ

   স্বাস্থ্যসেবা এবং ফার্মাসিউটিক্যালসে সিন্থেটিক ডেটা প্রয়োগ করাও উল্লেখযোগ্য খরচ হ্রাসের দিকে পরিচালিত করে। এটি ডেটা লঙ্ঘনের সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকি এবং খরচ কমিয়ে দেয়। উপরন্তু, মেশিন লার্নিং মডেলের উন্নত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা সম্পদ অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে। এই দক্ষতা স্বাস্থ্যসেবা ব্যয় হ্রাস এবং আরও সুবিন্যস্ত অপারেশনগুলিতে অনুবাদ করে।

4. পরীক্ষা এবং বৈধতা

   সিন্থেটিক ডেটা ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড সিস্টেম এবং ডায়াগনস্টিক টুল সহ নতুন প্রযুক্তির নিরাপদ এবং ব্যবহারিক পরীক্ষা সক্ষম করে। স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা রোগীর গোপনীয়তা বা ডেটা সুরক্ষাকে ঝুঁকি না করে সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করে উদ্ভাবনগুলি কঠোরভাবে মূল্যায়ন করতে পারে। এটি নিশ্চিত করে যে নতুন সমাধানগুলি বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করার আগে দক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য।

5. স্বাস্থ্যসেবাতে সহযোগিতামূলক উদ্ভাবন লালনপালন

   সিন্থেটিক ডেটা স্বাস্থ্যসেবা এবং ফার্মাসিউটিক্যাল গবেষণায় সহযোগিতার জন্য নতুন দরজা খুলে দেয়। সংস্থাগুলি অংশীদারদের সাথে সিন্থেটিক ডেটাসেটগুলি ভাগ করতে পারে৷ এটি রোগীর গোপনীয়তার সাথে আপস না করে যৌথ অধ্যয়নকে সক্ষম করে। এই পদ্ধতি উদ্ভাবনী অংশীদারিত্বের জন্য পথ প্রশস্ত করে। এই সহযোগিতাগুলি চিকিত্সার অগ্রগতি ত্বরান্বিত করে এবং আরও গতিশীল গবেষণা পরিবেশ তৈরি করে।

সিন্থেটিক ডেটা নিয়ে চ্যালেঞ্জ

যদিও সিন্থেটিক ডেটা বিপুল সম্ভাবনা ধারণ করে, এটিতে এমন চ্যালেঞ্জও রয়েছে যা আপনাকে অবশ্যই মোকাবেলা করতে হবে।