স্বাস্থ্যসেবাতে AI এর ভূমিকা: সুবিধা, চ্যালেঞ্জ এবং এর মধ্যে সবকিছু

স্বাস্থ্যসেবায় এআই এর ঝুঁকি ও চ্যালেঞ্জ

স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর সুবিধা থাকলেও, এআই বাস্তবায়নের কিছু ত্রুটিও রয়েছে। এগুলি উভয়ই তাদের স্থাপনার সাথে জড়িত চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকির পরিপ্রেক্ষিতে। চলুন বিস্তারিতভাবে উভয় তাকান.

ভুলের সুযোগ

যখনই আমরা এআই সম্পর্কে কথা বলি, আমরা সহজাতভাবে তাদের নিখুঁত বলে বিশ্বাস করি এবং তারা ভুল করতে পারে না। যদিও AI সিস্টেমগুলিকে অ্যালগরিদম এবং শর্তগুলির মাধ্যমে যা করা উচিত তা সঠিকভাবে করার জন্য প্রশিক্ষিত করা হয়, ত্রুটিটি বিভিন্ন অন্যান্য দিক এবং কারণ থেকে হতে পারে। প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে বা অদক্ষ অ্যালগরিদমগুলির জন্য খারাপ মানের ডেটা ব্যবহার করার কারণে ত্রুটি একটি AI মডিউলের সঠিক ফলাফল প্রদানের ক্ষমতাকে সীমিত করতে পারে।

সময়ের সাথে সাথে এটি ঘটলে, এই AI মডিউলগুলির উপর নির্ভরশীল প্রক্রিয়া এবং কর্মপ্রবাহগুলি ধারাবাহিকভাবে খারাপ ফলাফল দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ক্লিনিক বা হাসপাতালের অটোমেশন সত্ত্বেও শয্যা ব্যবস্থাপনা অনুশীলনে অদক্ষতা থাকতে পারে, একটি চ্যাটবট কোভিড-19 বা তার চেয়েও খারাপের মতো উদ্বেগযুক্ত ব্যক্তিকে মিথ্যাভাবে নির্ণয় করতে পারে, রোগ নির্ণয় থেকে বাদ পড়তে পারে এবং আরও অনেক কিছু।

তথ্যের ধারাবাহিক প্রাপ্যতা

মানসম্পন্ন ডেটার প্রাপ্যতা যদি একটি চ্যালেঞ্জ হয়, তবে এটির ধারাবাহিক প্রাপ্যতাও তাই। এআই-ভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবা মডিউলগুলির প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্রয়োজন হয় এবং স্বাস্থ্যসেবা একটি সেক্টর, যেখানে ডেটা বিভাগ এবং উইং জুড়ে বিভক্ত করা হয়। আপনি ফার্মাসি রেকর্ডের আকারে স্ট্রাকচার্ড ডেটার চেয়ে বেশি অসংগঠিত ডেটা পাবেন, ইএইচআর, পরিধানযোগ্য এবং ফিটনেস ট্র্যাকার, বীমা রেকর্ড এবং আরও অনেক কিছু থেকে ডেটা।

সুতরাং, স্বাস্থ্যসেবা ডেটা টীকা এবং ট্যাগ করার ক্ষেত্রে ব্যাপক কাজ রয়েছে এমনকি যদি সেগুলি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপলব্ধ থাকে। তথ্যের এই খণ্ডিতকরণ ত্রুটির সুযোগও বাড়িয়ে দেয়।

ডেটা বায়াস

এআই মডিউলগুলি তারা যা শেখে এবং তাদের পিছনের অ্যালগরিদমগুলির প্রতিফলন। যদি এই অ্যালগরিদম বা ডেটাসেটগুলির মধ্যে একটি পক্ষপাত থাকে তবে ফলাফলগুলি নির্দিষ্ট ফলাফলের দিকেও ঝুঁকতে বাধ্য। উদাহরণস্বরূপ, যদি এম-হেলথ অ্যাপ্লিকেশনগুলি নির্দিষ্ট উচ্চারণগুলিতে সাড়া দিতে ব্যর্থ হয় কারণ তাদের জন্য প্রশিক্ষিত ছিল না, তবে অ্যাক্সেসযোগ্য স্বাস্থ্যসেবার উদ্দেশ্য হারিয়ে যায়। যদিও এটি শুধুমাত্র একটি উদাহরণ, সেখানে গুরুত্বপূর্ণ উদাহরণ রয়েছে যা জীবন এবং মৃত্যুর মধ্যে রেখা হতে পারে।

গোপনীয়তা এবং সাইবার নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জ

স্বাস্থ্যসেবায় ব্যক্তিদের সম্পর্কে কিছু গোপনীয় তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে যেমন তাদের ব্যক্তিগত বিবরণ, রোগ এবং উদ্বেগ, রক্তের গ্রুপ, অ্যালার্জির অবস্থা এবং আরও অনেক কিছু। যখন এআই সিস্টেমগুলি ব্যবহার করা হয়, তখন তাদের ডেটা প্রায়শই ব্যবহার করা হয় এবং সুনির্দিষ্ট পরিষেবা সরবরাহের জন্য স্বাস্থ্যসেবা খাতের বিভিন্ন শাখা দ্বারা ভাগ করা হয়। এটি গোপনীয়তার সমস্যাগুলির জন্ম দেয়, যেখানে ব্যবহারকারীরা তাদের ডেটা বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ব্যবহার করার ভয়ের সম্মুখীন হয়। ক্লিনিকাল ট্রায়াল সম্মান সঙ্গে, মত ধারণা ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন সেইসাথে ছবিতে আসা.

মুদ্রার অন্য দিকটি হল সাইবার নিরাপত্তা, যেখানে এই ডেটাসেটের নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা সর্বোত্তম গুরুত্ব বহন করে। শোষকরা অত্যাধুনিক আক্রমণের সূত্রপাত করে, স্বাস্থ্যসেবা ডেটাকে যে কোনও এবং সমস্ত ধরণের লঙ্ঘন এবং আপস থেকে রক্ষা করতে হবে।

মোড়ক উম্মচন

এআই মডিউলগুলিকে যতটা সম্ভব বায়ুরোধী হওয়ার জন্য এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করা এবং ঠিক করা দরকার। AI বাস্তবায়নের পুরো বিষয় হল অপারেশন থেকে ভয় এবং সংশয়বাদের উদাহরণগুলি দূর করা কিন্তু এই চ্যালেঞ্জগুলি বর্তমানে কৃতিত্বকে টানছে। আপনি এই চ্যালেঞ্জ অতিক্রম করতে পারেন একটি উপায়, সঙ্গে Shaip থেকে উচ্চ মানের স্বাস্থ্যসেবা ডেটাসেট যেগুলি পক্ষপাত থেকে মুক্ত এবং কঠোর নিয়ন্ত্রক নির্দেশিকাও মেনে চলে৷