AI in Medical Diagnosis (চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই এর ব্যবহার)

প্রারম্ভিকা: স্বাস্থ্যখাতে এআই – বিশ্ব ও স্থানীয় প্রেক্ষাপট

AI in Medical Diagnosis- প্রথমেই দেখা যাক, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence বা এআই) কিভাবে স্বাস্থ্যখাতে প্রবেশ করছে। সাম্প্রতিক দশকে বিশ্বজুড়ে হাসপাতাল-ল্যাবগুলোতে AI in healthcare (স্বাস্থ্যসেবায় এআই) নিয়ে অনেক আলোচনা হচ্ছে। উন্নত কম্পিউটার অ্যালগরিদম দ্রুত বিশাল পরিমাণ মেডিকেল ডেটা (ইমেজ, টেস্ট রিপোর্ট, জিনগত তথ্য) বিশ্লেষণ করে।  ডাক্তারের কাজকে সহজ করে দিচ্ছে। প্রযুক্তিতে অগ্রগতির ফলে বাংলাদেশেও স্বাস্থ্যসেবা ডিজিটাইজেশনের প্রচেষ্টা বেড়েছে। উদাহরণস্বরূপ, সম্প্রতি একটি গবেষণা দেখিয়েছে যে বাংলাদেশে ডিজিটাল স্বাস্থ্য  AI ব্যবহার বেড়ে চলেছে। তথ্যচারণা এবং বিধিমালা নিয়ে কাজ চলছে। তেমনি ভারতেও National Digital Health Mission-এর মাধ্যমে স্বাস্থ্য রেকর্ড ডিজিটাল হচ্ছে। আর Telemedicine এবং AI-ভিত্তিক চিত্র বিশ্লেষণ দ্রুত জনপ্রিয় হচ্ছে। ভারত সরকারের AI-অনুষ্ঠানও বলেছে যে AI অ্যাপ্লিকেশন যেমন টেলিমেডিসিন, রোগ পূর্বাভাস । মেডিকেল ইমেজিং দুরবর্তী অঞ্চলে চিকিৎসার মান বাড়াচ্ছে।

AI কি এবং কীভাবে কাজ করে?

AI বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হচ্ছে এমন সফটওয়্যার যেটি নিজে থেকে তথ্য বিশ্লেষণ করে শেখে এবং সিদ্ধান্ত নিতে পারে। চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই (AI in Medical Diagnosis) বলতে বোঝায়, সেসব কম্পিউটার প্রোগ্রাম। যেগুলো রোগীর ইমেজ, ল্যাব রিপোর্ট এবং স্বাস্থ্য ইতিহাস বিশ্লেষণ করে ডাক্তারকে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, গবেষণায় দেখা গেছে যে AI ব্যবহার করে রোগ নির্ণয়ের জন্য নতুন টুল তৈরি করা হয়েছে । ব্যক্তিগতভিত্তিক চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরি করা হচ্ছে। NIX United এর আর্টিকেলে উল্লেখ আছে। AI প্রযুক্তি চিকিৎসকদের সাথে মিলে রোগ নির্ণয়ের কার্যকারিতা বাড়ায় । অগণিত রোগীর স্বাস্থ্যবিষয়ক তথ্য থেকে প্যাটার্ন খুঁজে বের করে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। সংক্ষেপে, AI in healthcare মানে হচ্ছে স্মার্ট সফটওয়্যার । যেগুলো ডাক্তারদের সাথী হিসেবে চলার মাধ্যমে চিকিৎসা সেবা উন্নত করছে।

কিভাবে এআই রোগ নির্ণয়ে ব্যবহৃত হচ্ছে

এখন দেখব, AI in Medical Diagnosis কীভাবে বিভিন্ন রোগ শনাক্ত করে। এখানে কয়েকটি উদাহরণ:

• ক্যান্সার নির্ণয় (Cancer Diagnosis): ক্যান্সার শনাক্তিতে মেডিকেল ইমেজিং (যেমন মেমোগ্রাম, স্ক্যান ইত্যাদি) এআই ব্যবহার করা হয়। মেশিন লার্নিং মডেলগুলো ক্যান্সারের লক্ষণ সহজে দেখতে পারে এবং ডাক্তারের সাথে দুই-চোখ একাত্মভাবে কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, ভারতীয় মণিপাল হাসপাতালগুলিতে IBM Watson চালু হয়েছে ক্যান্সার চিকিৎসার জন্য। Watson একটি AI প্ল্যাটফর্ম, যা বড় পরিমাণ ক্যান্সার রিসার্চ এবং ক্লিনিক্যাল ডেটা বিশ্লেষণ করে, এবং ৯০% জটিল কেসে ডাক্তারদের সিদ্ধান্তের সাথে মিল দেখিয়েছে। অর্থাৎ, AI-এর সাহায্যে ওষুধের উপযুক্ততা নির্ধারণের ক্ষেত্রেও উন্নতি এসেছে।
• হার্ট রোগ (Cardiovascular Disease): হার্ট রোগ সনাক্ত করতে স্টেথোস্কোপের আওয়াজ বা ইমেজ বিশ্লেষণে AI ব্যবহার হচ্ছে। আমেরিকান হার্ট অ্যাসোসিয়েশনের এক সংবাদ বিজ্ঞপ্তিতে বলা হয়েছে। AI দ্বারা ডিজিটাল স্টেথোস্কোপের রেকর্ড করা হার্ট আওয়াজ বিশ্লেষণ করে। স্টেথোস্কোপে শোনা মাত্রার তুলনায় ভালভাবেই হার্টের ভালভের সমস্যা (valvular disease) শনাক্ত করা গেছে। এছাড়া, গবেষকরা চোখের রেটিনা ইমেজ বিশ্লেষণ করে ডায়াবেটিসি রোগীদের কার্ডিওভাসকুলার ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে AI ব্যবহার করেছেন। এইসব উদাহরণ দেখায় যে AI হৃদরোগের ঝুঁকি এবং সংকেত ধরতে সাহায্য করছে।

• ডায়াবেটিস ও অন্যান্য রোগ:

• AI-driven medical imaging এবং ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করে ডায়াবেটিস এবং অন্যান্য রোগের পূর্বাভাস দেয়া হচ্ছে। একটি উদাহরণ হিসেবে, বাংলাদেশি স্টার্টআপ Genofax তৈরি করেছে । একটি AI প্রযুক্তি যা অন্ত্রের মাইক্রোবায়োম বিশ্লেষণ করে মেটাবলিক ট্রেন্ড নির্ণয় করতে পারে। তারা জানিয়েছেন, তাদের সিস্টেম গাট মাইক্রোবায়োমের তথ্য থেকে স্থূলতা বা ডায়াবেটিসের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম। এছাড়া, চোখের ডায়াবেটিসজনে (ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি) AI স্ক্রিনিং তে বেড়েছে। নজিরস্বরূপ, Digital Diagnostics কোম্পানির একটি র‌্যান্ডমাইজড ট্রায়ালে দেখা গেছে। স্বায়ত্তশাসিত AI সিস্টেম ডায়াবেটিসিক চোখের রোগ পরীক্ষায় স্বাস্থ্যকর্মীদের উৎপাদনশীলতা ৪০% বৃদ্ধি করেছে। এই ফলাফল দক্ষিণ এশিয়ার জন্য বিশেষ আশাব্যঞ্জক।
• চিকিৎসা চিত্র (Medical Imaging AI): যেকোনো রোগের ক্ষেত্রে এক্স-রে, সিটি স্ক্যান, এমআরআই ইত্যাদি ছবিতে AI আজকের দিনের গুরুত্বপূর্ণ অংশ। AI-ভিত্তিক চিত্র বিশ্লেষণ সিস্টেম দ্রুত অসাধারণ প্যাটার্ন চিনতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, Google এ তাদের গবেষকদের মাধ্যমে TB সনাক্তকরণে Chest X-ray বিশ্লেষণের জন্য AI সিস্টেম তৈরি করেছে। তারা বলছে, “আমরা একটি AI সিস্টেম তৈরি করেছি যা TB-এর সূচনামূলক লক্ষণ শনাক্ত করতে চেস্ট এক্স-রে স্ক্যান বিশ্লেষণ করে”। একইভাবে লাং ক্যান্সার ও অন্যান্য রোগ শনাক্তেও AI আজ ব্যবহার করা হচ্ছে।
• অন্যান্য ব্যবহার: এআইটি উচ্চ-নির্ভুলতার প্যাথলজি স্লাইড বিশ্লেষণ, জেনেটিক ডেটা পর্যবেক্ষণ এবং রোগের অতি-শুরুতে নির্দেশিকা খুঁজে বের করতে পারদর্শী। উদাহরণস্বরূপ, AI মডেলগুলো কখনও কখনও প্রশিক্ষণ ডেটার ভিন্নতার কারণে পক্ষপাত দেখাতে পারে, তবে সঠিকভাবে উন্নয়ন করলে রোগীর জন্য সময়মত ও সঠিক চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরিতে সহায়তা করবে।

বাস্তব উদাহরণ ও জনপ্রিয় টুলসমূহ

আজকের দিনে বেশ কিছু বড় কোম্পানি ও স্টার্টআপ AI tools in diagnosis তৈরি করছে। কিছু পরিচিত উদাহরণ হল:

• IBM Watson for Oncology: IBM-এর Watson একটি কগনিটিভ কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম। ভারতীয় মণিপাল হাসপাতাল গ্রুপ ২০১৬ সালে ঘোষনা করেছে Watson চালু করবে তাদের ছয়টি হাসপাতালে ক্যান্সার রোগীদের জন্য। পরীক্ষা চালানোর পর দেখা গেছে যে Watson-এর দেওয়া চিকিত্সা পরামর্শের সাথে দেশীয় বিশেষজ্ঞদের পরামর্শ ৯০% মিলেছে। এর মাধ্যমে ডাক্তাররা দ্রুত ও আধুনিক ক্লিনিক্যাল ডেটার ভিত্তিতে সঠিক চিকিৎসা পদ্ধতি বেছে নিতে পারছেন।
• Google Health ও DeepMind: গুগলও মেডিকেল এআই-এ বিনিয়োগ করেছে। তারা দক্ষিণ এশিয়ায় diabetic retinopathy স্ক্রিনিংয়ের জন্য AI মডেল তৈরি করেছে। যাতে লক্ষ লক্ষ লোকের চিকিৎসাগত ফলাফলে উন্নতি সম্ভব। গুগল ব্লগে প্রকাশিত খবর অনুযায়ী। “আমাদের ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি স্ক্রিনিং AI মডেল প্রচুর সংখ্যক মানুষকে সেবা দিতে সাহায্য করবে”। এছাড়া, গুগলের আরেক প্রকল্প ভারতের Apollo Radiology International-কে সহায়তা করছে TB, ফুসফুস ও স্তন ক্যান্সার চেকিং-এ AI ব্যবহারে। গুগল বলেছে, তাদের নতুন AI সহযোগিতায় টিবি চিকিৎসায়Chest X-ray অ্যানালাইসিস করে রেডিওলজিস্টদের কাজের চাপ কমানো হবে।
• Generative AI (ChatGPT ও অনুরূপ): সাম্প্রতিক গুলি বাংলা ও ইংরেজি প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে । এমন জেনারেটিভ AI মডেলও চিকিৎসায় ব্যবহৃত হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, ChatGPT বা GPT-4 মত বড় ভাষা মডেল রোগী এবং ডাক্তারের মধ্যে লিখিত যোগাযোগ সহজ করতে পারে। যেমন রোগীর ইনফরমেশন শীট তৈরি বা রোগীর কথোপকথনের নোট লিখে দিতে পারে। তবে এটি এখনো সম্পূর্ণ নির্ভুল নয়, এবং মানব পরিবীক্ষণ অপরিহার্য। চিকিৎসা ক্ষেত্রে Generative AI এখনো পরীক্ষামূলক পর্যায়। আশা করা হচ্ছে AI ভবিষ্যতে ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরিতে সহায়ক হবে।
• স্থানীয় উদ্ভাবন: বাংলাদেশ-ভারতীয় context-এও বিভিন্ন উদ্ভাবনী প্রচেষ্টা দেখা গেছে। যেমন, বাংলাদেশে “Genofax” নামের একটি স্টার্টআপ AI ব্যবহার করে অন্ত্রের তথ্য বিশ্লেষণ করে ডায়াবেটিসের পূর্বাভাস দিচ্ছে। ক্যানভাস হিসেবে Digital Diagnostics (পূর্বের কোম্পানি IDx) বাংলাদেশের Deep Eye Care Foundation-এর সাথে কাজ করে। এক্স-রে ন্যাভিগেশন ছাড়াই ডায়াবেটিসিক চোখের রোগ স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করছে। এসব টুল উন্নত হলে গ্রামীণ এলাকাতেও প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবা পৌঁছে দেওয়া সহজ হবে।

AI ব্যবহারের সুবিধা

চিকিৎসা সেবায় AI in healthcare ব্যবহারের অনেক সুবিধা রয়েছে, প্রধান কিছু হল:

• দ্রুত ও নির্ভুল নির্ণয়: AI বিশাল ডেটা (ইমেজ, ল্যাব টেস্ট, ইতিহাস) একসঙ্গে বিশ্লেষণ করে রোগ দ্রুত শনাক্ত করতে সাহায্য করে। এতে করে ডাক্তারদের কাজের গতি বাড়ে এবং ত্রুটিগ্রস্ত রোগ শনাক্ত কমে।
• উন্নত ফলাফল ও কম খরচ: গবেষণায় দেখা গেছে। AI-ভিত্তিক চিকিৎসা সেবা ৩০-৪০% ভালো ফলাফল দিতে পারে । চিকিৎসা খরচ প্রায় অর্ধেক পর্যন্ত কমিয়ে দিতে পারে। কারন, প্রয়োজনীয় পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং ড্রাগ নির্বাচন এআই দ্রুত করে দেয়।
• প্রাপ্যতা (Accessibility): এআই-চালিত টুল গুলি দূরবর্তী গ্রামেও ব্যবহৃত হতে পারে। অনলাইন চিকিৎসা পরামর্শ বা টেলিমেডিসিন প্ল্যাটফর্মে AI ব্যবহার করে কমসংখ্যক বিশেষজ্ঞের সেবা বহু মানুষের কাছে পৌঁছে দিতে সাহায্য করে। যেমন AI retina স্ক্রিনার বাংলাদেশে ৪০% বেশি রোগী পরিদর্শন করার সুযোগ দেয়। ফলে অনেক অপ্রশিক্ষিত এলাকা ভরতি হয়েছে।
• ডাক্তার সহায়তা: চিকিৎসকরা AI ফলাফলকে সেকেন্ড অপিনিয়ন হিসেবে ব্যবহার করে। সময় বাঁচায় এবং আরো উদ্ভাবনী চিকিৎসাপন্থা বিবেচনা করতে পারেন। এ ক্ষেত্রে ডাক্তারই চূড়ান্ত বিচারক। AI একটি টুল মাত্র, মানবিক অভিজ্ঞতার বিকল্প নয়।
• ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা: রোগীর নিজস্ব জিনগত এবং জীবনযাপন তথ্য বিশ্লেষণ করে AI। AI ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা পরিকল্পনা (personalized treatment) দিতে পারে। এটি রোগীর প্রয়োজন অনুযায়ী সুনির্দিষ্ট ড্রাগ ও থেরাপি বাছাইয়ে সহায়তা করে।

সীমাবদ্ধতা ও নৈতিক বিষয়সমূহ

তবে AI ব্যবহারেও কিছু চ্যালেঞ্জ আছে:

• ডেটা গোপনীয়তা: AI সিস্টেম অনেক সংবেদনশীল স্বাস্থ্য তথ্য ব্যবহার করে। তাই ডেটা লঙ্ঘন ও গোপনীয়তার ঝুঁকি থাকে। বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থাসহ বিশেষজ্ঞরা সতর্ক করে দিচ্ছেন যে AI-প্রয়োগে “ডেটা প্রাইভেসি । রোগীর সম্মতির বিষয়ে খেয়াল রাখা আবশ্যক”। অর্থাৎ HIPAA, GDPR জাতীয় আইন মেনে এআই ডেভেলপ ও প্রয়োগ করতে হবে।
• পক্ষপাত (Bias): যদি AI মডেল অসম ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত হয়, তবে নির্ণয়ে পক্ষপাত (bias) আসতে পারে। উদাহরণস্বরূপ একটি রুটগার্স বিশ্ববিদ্যালয় গবেষণায় বলা হয়েছে। AI অ্যালগরিদম কখনো কখনো কালো বা ব্রাউন রোগীদের সম্পর্কে ভুল সিদ্ধান্ত নিতে পারে। কারণ তাদের ডেটাসেটে অভ্যন্তরীণ বৈচিত্র্য নেই। এই সমস্যা এড়াতে ট্রেনিং ডেটাকে বহুমাত্রিক রাখতে হবে।
• দায়বদ্ধতা (Accountability): যখন AI ভুল করে, তখন ভুলের দায় কার তা বিতর্কের বিষয়। চিকিৎসা ক্ষেত্রে দায়বদ্ধতা ও আইনগত নিয়ম এখনও স্পষ্ট নয়। সঠিক অন্তর্বীক্ষণ (human-in-the-loop) না থাকলে রোগীর ক্ষতিতে কারুণ্য হতে পারে।
• স্বচ্ছতা ও বিশ্বাসযোগ্যতা: AI এর কাজ সহজবোধ্য না হলে ব্যবহারকারীর বিশ্বাস হারাতে পারে। তাই গবেষকরা পরামর্শ দিচ্ছেন যে AI সিস্টেমে স্বচ্ছতা ও জবাবদিহিতা থাকতে হবে। মেডিকেল AI-এ বোঝা সহজ অ্যালগরিদম এবং লজিক থাকা জরুরি, যাতে ডাক্তার ও রোগী দুজনই বুঝতে পারে সিদ্ধান্ত কিভাবে এসেছে।
• আইনি ও নৈতিক বাধা: অনেক দেশে এখনো এআই চিকিৎসায় পুরোপুরি গাইডলাইন নেই। নতুন প্রযুক্তিকে আইনের আওতায় আনতে আরও কাজ চলমান। যেমন, বাংলাদেশ-ভারতে ডেটা নিরাপত্তার আইন নিয়ে আলোচনায় রয়েছে, তা বাস্তবায়ন প্রয়োজন।

বাংলাদেশ-ভারত প্রেক্ষাপটে কিছু ঘটনার উদাহরণ

বর্তমান বাংলাদেশের এবং ভারতের চিকিৎসাক্ষেত্রে এআই এর উদ্ভব পরীক্ষা-নিরীক্ষার কিছু উল্লেখযোগ্য ঘটনা:

• বাংলাদেশ: গত বছর Orbis International এবং Deep Eye Care Foundation-এর Nature জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণায় দেখা গেছে। বাংলাদেশে ডায়াবেটিস-সম্পর্কিত চোখের রোগ স্ক্রিনিংয়ে স্বয়ংক্রিয় AI ব্যবহার করলে চিকিৎসকের উৎপাদনশীলতা ৪০% বৃদ্ধি পেয়েছে। এর অর্থ, কম প্রশিক্ষিত ডাক্তারদেরও বেশি রোগী দেখার সুযোগ তৈরি হয়েছে। এছাড়া, বাংলাদেশি Genofax স্টার্টআপ অন্ত্রের মাইক্রোবায়োম বিশ্লেষণে AI ব্যবহার করে ডায়াবেটিসের ঝুঁকি পূর্বানুমান করছে।
• ভারত: অ্যাপোলো হাসপাতালের ক্যান্সার সেন্টার বেঙ্গালুরুতে প্রথম AI-Precision Oncology Centre চালু করা হয়েছে। যা AI ভিত্তিক টার্গেটেড চিকিৎসা পরিকল্পনা এবং রোগীর ব্যক্তিগতকৃত তথ্য বিশ্লেষণে ব্যবহার হয়। অন্যদিকে মণিপাল গ্রুপ IBM Watson চালু করে ক্যান্সার নির্ণয়ে টেস্ট করেছে। শুরুতেই Watson-এর ৯০% পরামর্শ ডাক্তারদের সিদ্ধান্তের সাথে মিলে। এছাড়া টিবি ও ফুসফুসের ক্যান্সারে Google AI-এর সহযোগিতায় Apolloradiology । আরও বেশি জনসাধারণে স্ক্রিনিং পরীক্ষা শুরু করেছে।

দায়িত্বশীল AI: প্রযুক্তি ও মানবিক যত্নের সমন্বয়

যদিও এআই শক্তিশালী, তবুও মানবিক নজরদারি অপরিহার্য। দায়িত্বশীল AI মানে হচ্ছে প্রযুক্তিকে ব্যবহার করার সময় এথিক্যাল নীতি বজায় রাখা । মানুষের যত্নকে অগ্রাধিকার দেওয়া। কিছু মূলনীতি হল:

• মানবিক পরিচালনা: চিকিৎসার সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে ডাক্তার-নার্সদের অভিজ্ঞতা ও সহানুভূতিই গুরুত্বপূর্ণ। AI যতই উন্নত হোক, চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত হবে চিকিৎসকের। AI একটি সহায়ক টুল মাত্র।
• স্বচ্ছতা ও দায়বদ্ধতা: গবেষকরা প্রস্তাব দিচ্ছেন স্বচ্ছ অ্যালগরিদম ব্যবহার এবং সিদ্ধান্তের পেছনের কারণ ব্যাখ্যা রাখার ব্যবস্থার। অর্থাৎ রোগী এবং চিকিৎসক বুঝতে পারবেন AI কেন সেই ফলাফল দিল।
• নিয়মনীতি ও নীতি: স্বাস্থ্যখাতে AI ব্যবহার করার নিয়মকানুন গড়ে তোলা হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ বাংলাদেশ ও ভারত সরকারের নিরাপত্তা-বিষয়ক কমিটি গঠন করা হয়েছে, যাতে AI প্রযুক্তি স্বচ্ছ ও সুরক্ষিত থাকে। রোগীকে প্রাথমিকভাবে জানানো উচিত যে তার ডেটা AI বিশ্লেষণে ব্যবহার হচ্ছে এবং সম্মতি নিতে হবে।
• শিক্ষা ও প্রশিক্ষণ: ডাক্তারদের AI প্রযুক্তির বিষয়ে প্রশিক্ষণ দেয়া প্রয়োজন। যেন তারা AI থেকে সঠিক ইনপুট নিতে পারে। ৮৬% রেডিওলজির শিক্ষার্থী মনে করেন AI তাদের কাজ বদলে দেবে । তাদের এ বিষয়ে শিক্ষা দরকার।

ভবিষ্যৎ: AI প্রযুক্তি কোথায় নিয়ে যাবে?

ভবিষ্যতে AI in medical diagnosis আরও বিস্তৃত হবে। যেমন মোবাইল স্বাস্থ্যসিল (health app) ও ওয়্যারেবল ডিভাইস থেকে আসো-ডেটা। যেমন হার্টবিট, ব্লাড সুগার) সাথে AI জুড়ে ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে। পরবর্তী কয়েক বছর ধরে দেখা যাবে। ব্যক্তিগত জিনোম ডেটা বিশ্লেষণে AI মানুষকে আগে থেকেই সতর্ক করে দেবে কোনো রোগের ঝুঁকি সম্পর্কে। Telemedicine প্ল্যাটফর্মে AI আরো উন্নত হবে। কারণ যন্ত্র মনিটরিং ও রিমোট চেকআপের প্রচলন বাড়ছে। স্মার্টফোন অ্যাপ্লিকেশনগুলো রোগীদের প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে ।  প্রাথমিক পরামর্শ দিতে পারবে। তাছাড়া, জেনারেটিভ এআই (Generative AI) ড্রাগ ডিজাইন । মেডিক্যাল ইমেজ তৈরিতে ব্যবহার হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ ভবিষ্যতে GPT-এর মতো মডেল ডাক্তারকে অসাধারণ ডায়াগনস্টিক আইডিয়া বা উপযুক্ত ড্রাগ পরীক্ষার পরামর্শ দিতে সাহায্য করবে। তবে ভবিষ্যৎেও সবসময় এআইকে মানুষের সতর্ক নজরে রাখতে হবে। নোট হিসেবে বলতে হয়, প্রযুক্তি যেমন উন্নত হবে তেমনই আমাদের দক্ষ চিকিৎসক দের ভূমিকাও অপরিহার্য থাকবে।

উপসংহার: মূল কথা ও পাঠকজনের করণীয়

সংক্ষেপে, AI in Medical Diagnosis (চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই) একটি উত্তেজনাপূর্ণ প্রযুক্তি। যা রোগ নির্ণয়কে দ্রুত, নির্ভুল ও সাশ্রয়ী করছে। বাংলাদেশ-ভারতেও এর দৌরাত্ম্য বাড়ছে। যেমন চোখের রোগ স্ক্রিনিংয়ে AI এবং ক্যান্সারে Watson/Precision AI ব্যবহার। তবে মনে রাখবেন, AI কখনোই ডাক্তার-নার্সদের পুরাপুরি বদলাবে না। বরং তাদের সহায়ক হবে। রোগীদের জন্য পরামর্শ: নিজের স্বাস্থ্য তথ্য শেয়ার করার আগে ডেটা নিরাপত্তা সম্পর্কে জেনে নিন। এবং প্রয়োজনে ডাক্তার বা স্বাস্থ্যসেবাদাতার কাছে জিজ্ঞেস করুন যে AI কিভাবে ব্যবহার হচ্ছে।

১০টি সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন-উত্তর FAQ (Frequesntly Asked Question)

প্রশ্ন ১: চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই (AI) কী?

উত্তর: চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই হলো আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) এর এমন একটি প্রয়োগ, যেখানে কম্পিউটার অ্যালগরিদম এবং মেশিন লার্নিং টেকনিক ব্যবহার করে রোগ, শারীরিক অবস্থা বা অস্বাভাবিকতা শনাক্ত করা হয়। এটি মেডিকেল ইমেজ, রোগীর ইতিহাস, ল্যাব রিপোর্ট এবং অন্যান্য ডেটা বিশ্লেষণ করে ডাক্তারদের রোগ নির্ণয়ে সাহায্য করতে পারে।

প্রশ্ন ২: স্বাস্থ্যখাতে এআই ব্যবহারের বিশ্ব প্রেক্ষাপট কেমন?

উত্তর: বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্যখাতে এআই এর ব্যবহার দ্রুত বাড়ছে। উন্নত দেশগুলোতে রোগ নির্ণয়, ওষুধ আবিষ্কার, ব্যক্তিগত স্বাস্থ্যসেবা এবং হাসপাতাল ব্যবস্থাপনার মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে এআই প্রযুক্তি ব্যবহৃত হচ্ছে। ইমেজ অ্যানালাইসিস (যেমন – এক্স-রে, এমআরআই স্ক্যান), জিনোমিক্স, এবং ভার্চুয়াল স্বাস্থ্য সহকারী তৈরিতে এআই উল্লেখযোগ্য ভূমিকা রাখছে।

প্রশ্ন ৩: বাংলাদেশের স্বাস্থ্যখাতে এআই এর বর্তমান অবস্থা কী?

উত্তর: বাংলাদেশে স্বাস্থ্যখাতে এআই এর ব্যবহার এখনো প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। কিছু গবেষণা এবং সীমিত আকারে প্রয়োগ দেখা যাচ্ছে, বিশেষত টেলিমেডিসিন এবং মেডিকেল ইমেজ বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে। তবে, অবকাঠামো এবং ডেটা অ্যাক্সেসের সীমাবদ্ধতার কারণে এর ব্যাপক প্রচলন এখনো চ্যালেঞ্জিং।

প্রশ্ন ৪: চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই কীভাবে কাজ করে?

উত্তর: এআই মূলত ডেটা থেকে শেখে। চিকিৎসা নির্ণয়ের ক্ষেত্রে, এআই অ্যালগরিদম বিপুল পরিমাণ মেডিকেল ডেটা (যেমন – স্ক্যান ইমেজ, রোগীর লক্ষণ, পরীক্ষার ফলাফল) বিশ্লেষণ করে রোগের প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারে। নতুন রোগীর ডেটা প্রবেশ করানো হলে, এআই সেই শেখা প্যাটার্নের ওপর ভিত্তি করে একটি সম্ভাব্য নির্ণয় প্রদান করতে পারে।

প্রশ্ন ৫: চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই ব্যবহারের সুবিধাগুলো কী কী?

উত্তর: চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই ব্যবহারের কিছু গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা হলো:

• দ্রুত এবং নির্ভুল নির্ণয়।
• বৃহৎ ডেটা বিশ্লেষণের ক্ষমতা।
• সহজলভ্য স্বাস্থ্যসেবা প্রদান (যেমন – টেলিমেডিসিনের মাধ্যমে)।
• চিকিৎসকদের কাজের চাপ কমানো।
• ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা পদ্ধতির উন্নয়ন।

প্রায়শ জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন (FAQ)

প্রশ্ন ৬: চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই ব্যবহারের কিছু চ্যালেঞ্জ আছে কি?

উত্তর: হ্যাঁ, কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে, যেমন:

• উচ্চমানের ডেটার অভাব।
• গোপনীয়তা এবং ডেটা সুরক্ষা নিয়ে উদ্বেগ।
• প্রযুক্তির ব্যয় এবং সহজলভ্যতা।
• নিয়ন্ত্রক কাঠামোর অভাব।
• চিকিৎসকদের মধ্যে প্রযুক্তি গ্রহণের দ্বিধা।

প্রশ্ন ৭: বাংলাদেশে চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই ব্যবহারের সম্ভাবনা কেমন?

উত্তর: বাংলাদেশে চিকিৎসা নির্ণয়ে এআই এর অপার সম্ভাবনা রয়েছে। সীমিত সম্পদ এবং বিশেষজ্ঞ চিকিৎসকের অভাবের প্রেক্ষাপটে, এআই দূরবর্তী অঞ্চলে স্বাস্থ্যসেবা পৌঁছে দিতে, রোগ নির্ণয়ের গতি বাড়াতে এবং ভুল কমাতে সহায়ক হতে পারে।

প্রশ্ন ৮: এআই কি চিকিৎসকের বিকল্প হতে পারে?

উত্তর: না, এআই কখনোই চিকিৎসকের বিকল্প নয়। এটি বরং চিকিৎসকদের একটি শক্তিশালী সহায়ক সরঞ্জাম হিসেবে কাজ করে, যা তাদের রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসার সিদ্ধান্ত গ্রহণে সাহায্য করে। চিকিৎসকের জ্ঞান, অভিজ্ঞতা এবং রোগীর প্রতি সহানুভূতি এআই প্রদান করতে পারে না।

প্রশ্ন ৯: চিকিৎসা নির্ণয়ে বর্তমানে কোন ধরনের এআই অ্যাপ্লিকেশন বেশি ব্যবহৃত হচ্ছে?

উত্তর: বর্তমানে মেডিকেল ইমেজ অ্যানালাইসিস (যেমন – ক্যান্সার শনাক্তকরণ), রোগ প্রতিরোধের পূর্বাভাস, এবং ভার্চুয়াল স্বাস্থ্য সহকারী (চ্যাটবট) এর মতো এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলো বেশি ব্যবহৃত হচ্ছে।

প্রশ্ন ১০: বাংলাদেশে স্বাস্থ্যখাতে এআই এর অগ্রগতিতে কী কী পদক্ষেপ নেওয়া উচিত?

উত্তর: বাংলাদেশে স্বাস্থ্যখাতে এআই এর অগ্রগতিতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলো নেওয়া উচিত:

• উচ্চমানের মেডিকেল ডেটা তৈরি এবং অ্যাক্সেসের সুবিধা তৈরি করা।
• এআই প্রযুক্তি এবং এর প্রয়োগ সম্পর্কে সচেতনতা বৃদ্ধি করা।
• এই ক্ষেত্রে গবেষণা এবং উন্নয়নে বিনিয়োগ করা।
• ডেটা সুরক্ষা এবং রোগীর গোপনীয়তা নিশ্চিত করার জন্য নীতিমালা প্রণয়ন করা।
• চিকিৎসকদের এআই ব্যবহারে প্রশিক্ষিত করা।

মূল টেকঅ্যাওয়ে: এআই চিকিৎসা নির্ণয়ে সম্ভাবনার নতুন দিগন্ত খুলছে, কিন্তু প্রযুক্তি যতই প্রগাঢ় হোক না কেন। মানবিক যত্ন ও নৈতিকতার ভারসাম্য রাখতে হবে। ভবিষ্যতে, প্রযুক্তির সঠিক ব্যবহার আমাদের সকলের সুবিধার্থে হবে।

আরও পড়ুন: ChatGPT ব্যবহার করে আয় করার ১০ উপায় ২০২৫

TOEFL IELTS Preparation Tips: সেরা কৌশল ও প্রস্তুতির সম্পূর্ণ গাইড