স্বাস্থ্যসেবা প্রশিক্ষণ ডেটা কী এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ?

স্বাস্থ্যসেবা প্রশিক্ষণ ডেটা কীভাবে স্বাস্থ্যসেবা এআইকে চাঁদে নিয়ে যাচ্ছে?

তথ্য সংগ্রহ সবসময় একটি সাংগঠনিক অগ্রাধিকার হয়েছে. আরও তাই যখন সংশ্লিষ্ট ডেটা সেটগুলি স্বায়ত্তশাসিত, স্ব-শিক্ষার সেটআপগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হয়। বুদ্ধিমান মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, বিশেষ করে যেগুলি এআই-চালিত, স্ট্যান্ডার্ড ব্যবসায়িক ডেটা প্রস্তুত করার চেয়ে ভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করে। এছাড়াও, স্বাস্থ্যসেবা ফোকাসের উল্লম্ব হওয়ার সাথে সাথে, ডেটা সেটগুলিতে ফোকাস করা গুরুত্বপূর্ণ যেগুলির উদ্দেশ্য রয়েছে এবং যা কেবল রেকর্ড রাখার জন্য ব্যবহৃত হয় না।

কিন্তু কেন আমাদের প্রশিক্ষণের ডেটাতেও ফোকাস করতে হবে যখন সংগঠিত রোগীর ডেটার বিশাল পরিমাণ ইতিমধ্যেই চিকিৎসা ডাটাবেস এবং অবসর গৃহ, হাসপাতাল, চিকিৎসা ক্লিনিক এবং অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা সংস্থার সার্ভারে অবস্থান করছে। কারণ হল যে স্ট্যান্ডার্ড রোগীর ডেটা স্বায়ত্তশাসিত মডেলগুলি তৈরি করতে ব্যবহার করা হয় না বা করা যায় না, যার জন্য সময়মত উপলব্ধিমূলক এবং সক্রিয় সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হওয়ার জন্য প্রাসঙ্গিক এবং লেবেলযুক্ত ডেটা প্রয়োজন।

এখানেই হেলথকেয়ার ট্রেনিং ডেটা মিশ্রিত হয়, টীকা বা লেবেলযুক্ত ডেটাসেট হিসাবে অনুমান করা হয়। এই মেডিকেল ডেটাসেটগুলি মেশিন এবং মডেলগুলিকে নির্দিষ্ট মেডিকেল প্যাটার্ন, রোগের প্রকৃতি, নির্দিষ্ট অসুস্থতার পূর্বাভাস এবং মেডিকেল ইমেজিং, বিশ্লেষণ এবং ডেটা পরিচালনার অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

স্বাস্থ্যসেবা প্রশিক্ষণ ডেটা কী- একটি সম্পূর্ণ ওভারভিউ?

হেলথ কেয়ার ট্রেনিং ডেটা কিছুই নয়, প্রাসঙ্গিক তথ্য যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে চিনতে এবং শিখতে মেটাডেটা দিয়ে লেবেল করা হয়৷ একবার ডেটা সেটগুলিকে লেবেল করা বা বরং টীকা করা হয়ে গেলে, মডেলগুলির পক্ষে একই প্রসঙ্গ, ক্রম এবং বিভাগ বোঝা সম্ভব হয়, যা তাদের সময়মতো আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।

সুনির্দিষ্ট বিষয়ে আপনার আগ্রহ থাকলে, স্বাস্থ্যসেবার সাথে প্রাসঙ্গিক প্রশিক্ষণের ডেটা হল টীকাযুক্ত চিকিৎসা চিত্র, যা নিশ্চিত করে যে বুদ্ধিমান মডেল এবং মেশিনগুলি রোগ শনাক্ত করতে সময়মতো সক্ষম হয়ে ওঠে, ডায়াগনস্টিক সেটআপের অংশ হিসেবে। প্রশিক্ষণ ডেটা এছাড়াও পাঠ্য বা বরং প্রকৃতিতে প্রতিলিপি করা যেতে পারে, যা মডেলগুলিকে ক্লিনিকাল ট্রায়াল থেকে আহরিত ডেটা সনাক্ত করতে এবং ড্রাগ তৈরির সাথে সম্পর্কিত সক্রিয় কল করার ক্ষমতা দেয়।

এখনও আপনার জন্য একটু জটিল! ঠিক আছে, স্বাস্থ্যসেবা প্রশিক্ষণের ডেটা কী বোঝায় তা বোঝার সহজতম উপায় এখানে। একটি কথিত স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশন কল্পনা করুন যা আপনার প্ল্যাটফর্মে আপলোড করা প্রতিবেদন এবং চিত্রগুলির উপর ভিত্তি করে সংক্রমণ সনাক্ত করতে পারে এবং পরবর্তী পদক্ষেপের পরামর্শ দিতে পারে। যাইহোক, এই ধরনের কল করার জন্য, বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশনটিকে কিউরেটেড এবং সারিবদ্ধ ডেটা খাওয়াতে হবে যা থেকে এটি শিখতে পারে। হ্যাঁ, এটাকেই আমরা 'ট্রেনিং ডেটা' বলি।

সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক স্বাস্থ্যসেবা মডেলগুলি কী কী যেগুলির জন্য প্রশিক্ষণের ডেটা প্রয়োজন?

প্রশিক্ষণের ডেটা স্বায়ত্তশাসিত স্বাস্থ্যসেবা মডেলগুলির জন্য আরও বোধগম্য করে যা মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই ধীরে ধীরে সাধারণ মানুষের জীবনকে প্রভাবিত করতে পারে। এছাড়াও, স্বাস্থ্যসেবা ডোমেনে গবেষণার ক্ষমতা বৃদ্ধির উপর ক্রমবর্ধমান জোর ডেটা টীকাটির বাজারের বৃদ্ধিকে আরও বাড়িয়ে তুলছে; AI-এর একটি অপরিহার্য এবং অপ্রস্তুত নায়ক যা সঠিক এবং কেস-নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণ ডেটা সেট তৈরিতে সহায়ক।

কিন্তু কোন স্বাস্থ্যসেবা মডেলের প্রশিক্ষণ ডেটার সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন? ঠিক আছে, এখানে সাব-ডোমেন এবং মডেলগুলি রয়েছে যা সাম্প্রতিক সময়ে গতি পেয়েছে, কিছু উচ্চ-মানের প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজনীয়তার ইঙ্গিত দেয়:

• ডিজিটাল স্বাস্থ্যসেবা সেটআপ: ফোকাস ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা, রোগীদের ভার্চুয়াল যত্ন এবং স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ
• ডায়াগনস্টিক সেটআপ: ফোকাস ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে প্রাণঘাতী এবং উচ্চ-প্রভাবিত অসুস্থতাগুলির প্রাথমিক সনাক্তকরণ যেমন যে কোনও ধরণের ক্যান্সার এবং ক্ষত।
• রিপোর্টিং এবং ডায়াগনস্টিক টুল: ফোকাস ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে সিটি স্ক্যানার, এমআরআই সনাক্তকরণ এবং এক্স-রে বা চিত্রের সরঞ্জামগুলির একটি উপলব্ধিশীল জাত তৈরি করা
• চিত্র বিশ্লেষক: ফোকাস ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে দাঁতের সমস্যা, ত্বকের রোগ, কিডনিতে পাথর এবং আরও অনেক কিছু চিহ্নিত করা
• ডেটা শনাক্তকারী: ফোকাস এলাকায় উন্নত রোগ ব্যবস্থাপনার জন্য ক্লিনিকাল ট্রায়াল বিশ্লেষণ, নির্দিষ্ট অসুস্থতার জন্য নতুন চিকিত্সা বিকল্প সনাক্তকরণ, এবং ওষুধ তৈরি অন্তর্ভুক্ত
• রেকর্ড-কিপিং সেটআপ: ফোকাস ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে রোগীর রেকর্ড বজায় রাখা এবং আপডেট করা, রোগীর বকেয়া পর্যায়ক্রমে অনুসরণ করা, এবং এমনকি প্রাক-অনুমোদিত দাবিগুলি, একটি বীমা পলিসির সূক্ষ্ম-বিক্ষুব্ধতা সনাক্ত করে।

এই স্বাস্থ্যসেবা মডেলগুলি আরও উপলব্ধিশীল এবং সক্রিয় হওয়ার জন্য সঠিক প্রশিক্ষণের ডেটা কামনা করে।

কেন স্বাস্থ্যসেবা প্রশিক্ষণ ডেটা গুরুত্বপূর্ণ?

মডেলগুলির প্রকৃতি থেকে দেখা যায়, যখন স্বাস্থ্যসেবা ডোমেন উদ্বিগ্ন হয় তখন মেশিন লার্নিংয়ের ভূমিকা ক্রমবর্ধমানভাবে বিকশিত হয়। উপলব্ধিমূলক AI সেটআপগুলি স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে পরম প্রয়োজনীয়তা হয়ে উঠলে, মডেলগুলি থেকে শেখার জন্য প্রাসঙ্গিক প্রশিক্ষণ ডেটা প্রস্তুত করার জন্য এটি NLP, কম্পিউটার ভিশন এবং ডিপ লার্নিং-এ নেমে আসে।

এছাড়াও, রোগীর রেকর্ড রাখা, লেনদেন পরিচালনা এবং আরও অনেক কিছুর মতো স্ট্যান্ডার্ড এবং স্ট্যাটিক প্রক্রিয়াগুলির বিপরীতে, ভার্চুয়াল কেয়ার, ইমেজ বিশ্লেষক এবং অন্যান্যগুলির মতো বুদ্ধিমান স্বাস্থ্যসেবা মডেলগুলি ঐতিহ্যগত ডেটা সেট ব্যবহার করে লক্ষ্যবস্তু করা যায় না। এই কারণেই স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষণের ডেটা আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, ভবিষ্যতের একটি বিশাল পদক্ষেপ হিসাবে।

স্বাস্থ্যসেবা প্রশিক্ষণ ডেটার গুরুত্ব আরও ভালভাবে বোঝা যায় এবং নিশ্চিত করা যায় যে স্বাস্থ্যসেবাতে প্রশিক্ষণের ডেটা প্রস্তুত করার জন্য ডেটা টীকা সরঞ্জামগুলির বাস্তবায়ন সম্পর্কিত বাজারের আকার 500 সালের তুলনায় 2027 সালে কমপক্ষে 2020% বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে।

তবে এটিই সব নয়, বুদ্ধিমান মডেলগুলি যেগুলিকে প্রথমে সঠিকভাবে প্রশিক্ষিত করা হয় সেগুলি স্বাস্থ্যসেবা সেটআপগুলিকে বিভিন্ন প্রশাসনিক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করে এবং অবশিষ্ট খরচের 30% পর্যন্ত সংরক্ষণ করে অতিরিক্ত খরচ কমাতে সাহায্য করতে পারে।

এবং হ্যাঁ, প্রশিক্ষিত এমএল অ্যালগরিদমগুলি 3D স্ক্যানগুলি বিশ্লেষণ করতে সক্ষম, যা 1000 সালে আজকের প্রক্রিয়ার চেয়ে কমপক্ষে 2021 গুণ দ্রুত।

প্রতিশ্রুতিশীল শোনাচ্ছে, তাই না!