আমরা যদি আপনাকে বলি যে পরের বার আপনি সেলফি তুলবেন, আপনার স্মার্টফোনটি ভবিষ্যদ্বাণী করবে যে আগামী কয়েক দিনের মধ্যে আপনার ব্রণ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে? আকর্ষণীয় শোনাচ্ছে, তাই না? ওয়েল, যে যেখানে আমরা সব সম্মিলিতভাবে শিরোনাম করছি.
প্রযুক্তি বিশ্ব উচ্চাকাঙ্ক্ষায় পূর্ণ। আমাদের ধারণা, উদ্ভাবন এবং লক্ষ্যের মাধ্যমে আমরা একটি সমাজ হিসেবে এগিয়ে যাচ্ছি। এটি বিবর্তনের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে সত্য স্বাস্থ্যসেবা এআই, যেখানে প্রযুক্তির সাহায্যে সবচেয়ে জর্জরিত কিছু উদ্বেগ মোকাবেলা করা হচ্ছে এবং ঠিক করা হচ্ছে।
আজ, আমরা মেশিন লার্নিং মডেলগুলি তৈরি করার দ্বারপ্রান্তে রয়েছি যা বংশগত রোগের সূত্রপাত এবং টিউমার কখন ক্যান্সারে পরিণত হবে তা সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। আমরা রোবট সার্জনদের জন্য প্রোটোটাইপ এবং ডাক্তারদের জন্য ভিআর-সক্ষম প্রশিক্ষণ কেন্দ্রে কাজ করছি। এমনকি অপারেশনাল স্তরেও, আমরা এআই-চালিত সিস্টেমের মাধ্যমে বিছানা এবং রোগীর ব্যবস্থাপনা, দূরবর্তী যত্ন, ওষুধ বিতরণ এবং আরও অনেকগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্রয়োজনীয় কাজগুলিকে অপ্টিমাইজ করেছি।
যেহেতু আমরা স্বাস্থ্যসেবা প্রদানের আরও ভালো উপায়ের স্বপ্ন দেখতে থাকি, আসুন স্বাস্থ্যসেবার বিবর্তনের কিছু মূল দিকগুলি এবং কীভাবে প্রযুক্তি, বিশেষ করে ডেটা সায়েন্স এবং এর শাখাগুলি এই অভূতপূর্ব বৃদ্ধিতে সাহায্য করছে তা অন্বেষণ এবং বুঝতে পারি।
এই পোস্টটি স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা এবং মডিউলগুলির বিকাশে ডেটার তাত্পর্য, কিছু বিশিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রক্রিয়া থেকে উদ্ভূত চ্যালেঞ্জগুলি নিয়ে আসার জন্য উত্সর্গীকৃত।
স্বাস্থ্যসেবা AI-তে ডেটার গুরুত্ব
এখন, আমরা AI-এর আরও জটিল কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রয়োগগুলি বুঝতে শুরু করার আগে, আসুন বুঝতে পারি যে আপনার ফোনে থাকা গড় স্বাস্থ্যসেবা এবং ফিটনেস অ্যাপগুলি AI মডিউল দ্বারা চালিত। তারা আপনার ডেটা সঠিকভাবে বিশ্লেষণ, নির্ধারণ এবং অনুমান করার জন্য এবং এটিকে অন্তর্দৃষ্টিতে কল্পনা করার জন্য বছরের পর বছর প্রশিক্ষণ নিয়েছে।
এটি আপনার mHealth অ্যাপ হতে পারে যা আপনাকে কার্যত একজন চিকিত্সকের কাছ থেকে পরামর্শ নিতে দেয় বা তাদের সাথে একটি অ্যাপয়েন্টমেন্ট বুক করতে দেয় বা এমন একটি অ্যাপ যা আপনার লক্ষণ এবং সুস্থতার উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্য স্বাস্থ্য উদ্বেগের ফলাফল পুনরুদ্ধার করে, AI আজ প্রতিটি স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনে এম্বেড করা আছে।
এই প্রয়োজনীয়তাকে আরও স্কেল করুন এবং আপনার কাছে উন্নত সিস্টেম থাকবে তথ্য প্রয়োজন জটিল কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য কম্পিউটার ভিশন, ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড এবং আরও অনেক কিছুর মতো উৎস থেকে। আমরা আগে উল্লেখ করেছি অনকোলজির অগ্রগতিগুলি মনে রাখবেন, এই জাতীয় সমাধানগুলির সঠিক ফলাফলের জন্য প্রচুর পরিমাণে প্রাসঙ্গিক ডেটা প্রয়োজন। এই জন্য, টীকাকারী এবং বিশেষজ্ঞদের করতে হবে উৎস উপাত্ত স্ক্যান এবং রিপোর্ট যেমন এক্স-রে, এমআরআই, সিটি স্ক্যান এবং আরও অনেক কিছু থেকে এবং তাদের উপর যে সমস্ত উপাদান দেখেন তা টীকা করুন।
স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের বিভিন্ন উদ্বেগ এবং কেস সনাক্ত করার জন্য কাজ করতে হবে এবং সেগুলিকে লেবেল করতে হবে যাতে মেশিনগুলি সেগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে পারে এবং আরও সঠিক ফলাফল প্রক্রিয়া করতে পারে। সুতরাং, সমস্ত ফলাফল, রোগ নির্ণয়, এবং চিকিত্সা পরিকল্পনা ডেটা এবং এর সুনির্দিষ্ট প্রক্রিয়াকরণ থেকে উদ্ভূত হয়।
স্বাস্থ্যসেবার কেন্দ্রবিন্দুতে থাকা ডেটার সাথে, আসুন আমরা স্বীকার করি যে ডেটা একটি স্বাস্থ্যকর আগামীকালের পথ তৈরি করছে।
স্বাস্থ্যসেবাতে এআই ব্যবহারের ক্ষেত্রে
- যখন আমরা অস্ত্রোপচার পদ্ধতি এবং যন্ত্রের অগ্রগতি সম্পর্কে কথা বলি, বর্তমান এআই সিস্টেমগুলি প্রথমে সার্জারি করা প্রয়োজন কিনা তা নির্ধারণ করে। তথ্যের সূক্ষ্ম প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, সিস্টেমগুলি দৃষ্টান্তগুলি অনুকরণ করতে পারে এবং ওষুধ এবং জীবনধারা পরিবর্তনের মাধ্যমে উদ্বেগ নিরাময় করা যেতে পারে কিনা তা ভাগ করে নিতে পারে।
- এআই আমাদের জিনোমিক্যালি সিকোয়েন্সড প্যাথোজেন এবং প্রোফাইলিংয়ের মাধ্যমে ভাইরাল রোগ নির্ণয় করতে সহায়তা করছে।
- ভার্চুয়াল নার্স এবং সহকারীরাও তাদের পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়ায় রোগীর যত্ন এবং ঋণ সহায়তায় সহায়তা করার জন্য তৈরি করা হচ্ছে। মহামারীর সময়, যখন রোগীর সংখ্যা বেশি থাকে, ভার্চুয়াল নার্সরা সংস্থাগুলিকে অপারেশনাল খরচ কমিয়ে আনতে এবং একই সাথে রোগীদের প্রয়োজনীয় যত্ন প্রদান করতে সহায়তা করতে পারে। এই ডিজিটাল নার্সদের প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে সমস্ত মৌলিক কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য যা মানুষকে প্রশিক্ষিত করা হয়।
- বেশ কিছু স্নায়বিক এবং অটোইমিউন রোগ যা কখনোই নিরাময় বা বিপরীত করা যায় না এআই এবং মেশিন লার্নিং মডেলের মাধ্যমে আগে থেকেই ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে। ডিমেনশিয়া, আলঝেইমার, পারকিনসন এবং আরও অনেক কিছু এইভাবে নির্মূল করা যেতে পারে।
- ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা পরিকল্পনা এবং ওষুধগুলিও এআই এবং অ্যাক্সেসের সাথে সম্ভব নির্বাচিতরনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড. রোগীর স্বাস্থ্যের ইতিহাস, অ্যালার্জি, রাসায়নিক সামঞ্জস্য এবং আরও অনেক কিছু জেনে, মেশিন দ্বারা কার্যকর ওষুধের সুপারিশ করা যেতে পারে।
- সিমুলেটেড ক্লিনিকাল ট্রায়ালের মাধ্যমেও নতুন ওষুধের আবিষ্কার দ্রুত-ট্র্যাক করা যেতে পারে।
স্বাস্থ্যসেবার জন্য এআই সলিউশন তৈরিতে জড়িত চ্যালেঞ্জ
শিল্পে AI বাস্তবায়িত হোক না কেন, কিছু চ্যালেঞ্জ প্রসিদ্ধ এবং সর্বজনীন থেকে যায়। এটি স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রেও সত্য। আপনাকে একটি দ্রুত ধারণা দেওয়ার জন্য, এখানে কিছু সাধারণ চ্যালেঞ্জ রয়েছে যা স্বাস্থ্যসেবায় এআই অগ্রগতি সীমাবদ্ধ করে:
- ধারাবাহিক প্রজন্ম স্বাস্থ্যসেবা ডেটা একটি চ্যালেঞ্জ কারণ মেশিন লার্নিং মডেলগুলি অনুমান প্রক্রিয়া করতে এবং ফলাফল প্রদান করতে শেখার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটাসেটের প্রাপ্যতার উপর নির্ভর করে।
- স্বাস্থ্যসেবা শিল্প গোপনীয়তা এবং গোপনীয়তার মান বজায় রাখার জন্য বিভিন্ন আইন, সম্মতি এবং প্রোটোকল দ্বারা আবদ্ধ। স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে ডেটার ন্যায্য ভাগাভাগি নিয়ন্ত্রণকারী প্রোটোকলগুলির কারণে ডেটা আন্তঃকার্যযোগ্যতা অনিবার্য এবং একই সাথে ক্লান্তিকর। সংস্থাগুলিকে তাদের রোগী এবং ব্যবহারকারীদের গোপনীয়তা রক্ষার জন্য অতিরিক্ত ব্যবস্থা নিতে হবে data ডি-আইডেন্টিফিকেশন.
- স্বাস্থ্যসেবা এসএমইগুলির প্রাপ্যতাও একটি বিশাল চ্যালেঞ্জ। ডেটা টিকা সম্ভবত চূড়ান্ত ফলাফল প্রভাবিত মুহূর্ত সংজ্ঞায়িত. যেহেতু স্বাস্থ্যসেবা একটি অত্যন্ত বিশেষায়িত শাখা, রিপোর্ট এবং স্ক্যানের ডেটা স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের দ্বারা টীকা করতে হবে। তাদের নিয়োগ করা একটি বড় চ্যালেঞ্জ।
সুতরাং, স্বাস্থ্যসেবা শিল্প এবং এর এআই-নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন সম্পর্কে আপনার এই মৌলিক বোঝার প্রয়োজন। আমরা যখন কথা বলি, আমরা আলোচনা করেছি এমন কিছু চ্যালেঞ্জের সমাধান করার জন্য প্রচুর অগ্রগতি ঘটছে। নতুন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং চ্যালেঞ্জগুলি একই সাথে ক্রপ করা হচ্ছে। এখানে একমাত্র প্রধান উপায় হল যে ডেটা স্বাস্থ্যসেবা ফলাফলগুলিকে রূপ দিতে থাকবে এবং আপনি যদি একটি AI সমাধান তৈরি করেন, আমরা বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে ডেটা সোর্স করার পরামর্শ দিই শিপ.
এটি যে পার্থক্য করে তা অতুলনীয়।
