স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জগুলি বুঝুন

স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নত অনন্য ডেটা 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.

গোপনীয়তা বজায় রাখা

• ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড (EHR), ক্লিনিকাল ট্রায়াল ডেটা এবং পরিধেয় ডিভাইস থেকে প্রাপ্ত তথ্য সহ রোগীর তথ্যের সংবেদনশীল প্রকৃতির কারণে স্বাস্থ্যসেবা খাত কঠোর গোপনীয়তার দাবি করে। AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে প্রায়শই প্রশিক্ষণের জন্য বড় ডেটাসেটের প্রয়োজন হয়, যা রোগীর সম্মতি এবং ডেটা ব্যবহারের স্বচ্ছতা নিয়ে উদ্বেগ তৈরি করে।
• HIPAA-এর মতো নিয়মকানুন স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের অপারেশনাল উদ্দেশ্যে রোগীর ডেটা ব্যবহার করার অনুমতি দেয়, কিন্তু যখন রোগীরা তাদের ডেটা গবেষণার জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে তা জানেন না তখন সমস্যা দেখা দেয়। গুগল এবং মায়ো ক্লিনিকের মতো কিছু সংস্থা ডেটা বেনামে রাখলেও, অনেক স্টার্টআপ প্রতিযোগিতামূলক কারণে তাদের ডেটা উৎস সম্পর্কে গোপন থাকে।
• গোপনীয়তা এবং এআই উদ্ভাবনের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। শনাক্তকরণ বাতিল এবং পুনঃশনাক্তকরণের জন্য প্রোটোকল বিদ্যমান কিন্তু এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার সময় নিরবচ্ছিন্ন গোপনীয়তা নিশ্চিত করার জন্য পরিমার্জন প্রয়োজন।

পক্ষপাত এবং ত্রুটি দূর করা

• এআই সিস্টেমের ত্রুটি মানুষের ভুল (যেমন, ভুল ডেটা এন্ট্রি) এবং মেশিনের ভুল (যেমন, অ্যালগরিদমিক ত্রুটি) থেকে উদ্ভূত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, প্রশিক্ষণ ডেটাসেটে পক্ষপাত ত্রুটিপূর্ণ রোগ নির্ণয়ের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যেমন ত্বকের ক্যান্সার সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলি তির্যক প্রশিক্ষণ ডেটার কারণে কালো ত্বকের রঙের উপর কম কার্যকর।
• ভুলের তুলনায় পক্ষপাত সনাক্ত করা কঠিন কারণ এগুলো প্রায়শই বদ্ধমূল সামাজিক বা পদ্ধতিগত কুসংস্কারকে প্রতিফলিত করে। এই পক্ষপাত দূর করার জন্য ন্যায্য স্বাস্থ্যসেবা ফলাফল নিশ্চিত করার জন্য বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটাসেট, কঠোর পরীক্ষা এবং অবিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন।

অপারেটিং স্ট্যান্ডার্ড প্রতিষ্ঠা করা

• ক্লিনিক, ফার্মেসি এবং গবেষণা কেন্দ্রের মতো একাধিক সত্তার সম্পৃক্ততার কারণে স্বাস্থ্যসেবায় ডেটা আন্তঃকার্যক্ষমতা অপরিহার্য। মানসম্মত ফর্ম্যাট ছাড়া, ডেটাসেটগুলি খণ্ডিত হয়ে যায়, যার ফলে স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে অদক্ষতা এবং ভুল যোগাযোগের সৃষ্টি হয়।
• কার্যকর মানীকরণের মধ্যে রয়েছে তথ্য সংগ্রহ, সংরক্ষণ এবং ভাগ করে নেওয়ার জন্য সর্বজনীনভাবে গৃহীত প্রোটোকল তৈরি করা। এটি নিশ্চিত করে যে স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা প্ল্যাটফর্ম জুড়ে নির্বিঘ্নে ডেটা অ্যাক্সেস এবং ব্যাখ্যা করতে পারে।

নিরাপত্তা বজায় রাখা

• কালোবাজারে এর মূল্যের কারণে স্বাস্থ্যসেবা তথ্য সাইবার অপরাধীদের জন্য একটি লাভজনক লক্ষ্য। র‍্যানসমওয়্যার আক্রমণের মতো সাইবার নিরাপত্তা লঙ্ঘন ক্রমশ সাধারণ হয়ে উঠেছে, ৩৭% সংস্থা COVID-37 মহামারী চলাকালীন ঘটনাগুলি রিপোর্ট করেছে।
• অননুমোদিত প্রবেশাধিকার রোধ এবং সংবেদনশীল রোগীর তথ্য সুরক্ষিত রাখার জন্য শক্তিশালী নিরাপত্তা ব্যবস্থা নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য তথ্য (PHI) সুরক্ষিত রাখার পাশাপাশি AI-চালিত অগ্রগতি সক্ষম করার জন্য GDPR এবং HIPAA এর মতো নিয়ম মেনে চলা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

নৈতিক বিবেচ্য বিষয়

• গোপনীয়তা এবং পক্ষপাতের বাইরেও, নীতিগত উদ্বেগের মধ্যে রয়েছে নিশ্চিত করা যে AI সিস্টেমগুলি স্বচ্ছ, ব্যাখ্যাযোগ্য এবং ন্যায্য। এর মধ্যে জবাবদিহিতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া সম্পর্কে প্রশ্নগুলির সমাধান জড়িত।
• AI-এর উন্নয়ন এবং স্থাপনার ক্ষেত্রে নীতিগত কাঠামোর নির্দেশনা থাকা উচিত যাতে নিশ্চিত করা যায় যে এই ব্যবস্থাগুলি সামাজিক মূল্যবোধের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং ন্যায়সঙ্গত স্বাস্থ্যসেবা ফলাফল প্রচার করে।

অবকাঠামো এবং সম্পদের সীমাবদ্ধতা

• AI সমাধান বাস্তবায়নের জন্য প্রায়শই প্রযুক্তিগত অবকাঠামোতে উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগের প্রয়োজন হয়, যার মধ্যে রয়েছে হার্ডওয়্যার, সফ্টওয়্যার এবং দক্ষ কর্মী। সীমিত সম্পদের কারণে ছোট স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি বাধার সম্মুখীন হতে পারে।
• এই সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলার জন্য কৌশলগত পরিকল্পনা, অংশীদারিত্ব এবং সম্পদ বরাদ্দ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যাতে বিভিন্ন স্বাস্থ্যসেবা সেটিং জুড়ে AI সুবিধাগুলি অ্যাক্সেসযোগ্য হয় তা নিশ্চিত করা যায়।

ডেটা গুণমান এবং উপলব্ধতা

• কার্যকর AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চমানের, বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটা অপরিহার্য। তবে, ডেটা মানের সমস্যা, যেমন অনুপস্থিত মান বা অসঙ্গত বিন্যাস, AI কর্মক্ষমতাকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে।
• ডেটার মান নিশ্চিত করার জন্য শক্তিশালী ডেটা ব্যবস্থাপনা অনুশীলন জড়িত, যার মধ্যে রয়েছে ডেটা পরিষ্কার, বৈধতা এবং নির্ভরযোগ্য AI-চালিত অন্তর্দৃষ্টি সমর্থন করার জন্য মানসম্মতকরণ।

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