ভারতে ব্যবহার-ভিত্তিক বীমার বৃদ্ধি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বিভিন্ন উপায়ে স্বাস্থ্যসেবা শিল্পকে রূপান্তরিত করছে, রোগ নির্ণয় এবং চিকিত্সার উন্নতি থেকে রোগীর অভিজ্ঞতা বাড়ানো এবং খরচ কমানো পর্যন্ত। AI এর সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল এবং উদ্ভাবনী শাখাগুলির মধ্যে একটি হল জেনারেটিভ AI। 

জেনারেটিভ এআই ডিপ লার্নিং মডেল ব্যবহার করে, যেমন জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) বা বড় ভাষা মডেল (LLM), ব্যাপক তথ্য থেকে শিখতে এবং বাস্তবসম্মত এবং বৈচিত্র্যময় আউটপুট তৈরি করতে।

Market.us-এর একটি প্রতিবেদন অনুসারে, 1.2 সালে স্বাস্থ্যসেবা বাজারের আকারে বিশ্বব্যাপী Gen-AI-এর মূল্য ছিল USD 2022 বিলিয়ন এবং 8.9 সালের মধ্যে USD 2032 বিলিয়ন পৌঁছবে বলে আশা করা হচ্ছে, পূর্বাভাসের সময়কালে 22.7% এর CAGR-এ বৃদ্ধি পাবে। 

বিস্তৃত ফোকাসের পরিপ্রেক্ষিতে, এই উদীয়মান প্রযুক্তির অভূতপূর্ব উপায়ে স্বাস্থ্যসেবায় বিপ্লব ঘটানোর বিপুল সম্ভাবনা রয়েছে, তবে এটি কিছু চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকিও তৈরি করে যা মোকাবেলা করা প্রয়োজন।

স্বাস্থ্যসেবাতে জেনারেটিভ এআই-এর প্রয়োগগুলি কী কী?

জেনারেটিভ এআই-এর স্বাস্থ্যসেবায় অনেক সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যেমন:

• ডেটা বৃদ্ধি: সংস্থাগুলি সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে পারে যা বিদ্যমান ডেটা বৃদ্ধি করতে পারে এবং অন্যান্য AI মডেলগুলির কার্যকারিতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সিন্থেটিক মেডিকেল ইমেজ তৈরি করা যা ডায়াগনস্টিক বা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলকে আরও ডেটা এবং বৈচিত্র্যের সাথে প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করতে পারে। 

আমেরিকান স্বাস্থ্যসেবা সংস্থা, CloudMedX হল একটি কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে রোগীর ফলাফল উন্নত করে। এটি ডেটা সংগ্রহ করতে এবং ব্যক্তি ও সম্প্রদায়ের সামগ্রিক ছবি তৈরি করতে AI ব্যবহার করে। এর একক, ইউনিফাইড ডেটা প্ল্যাটফর্মের অপারেশনাল, ক্লিনিকাল এবং আর্থিক ফাংশন রয়েছে, যার অর্থ স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা তাদের প্রয়োজনীয় সবকিছু এক জায়গায় খুঁজে পেতে পারেন। 

কোম্পানির ভবিষ্যদ্বাণীমূলক স্বাস্থ্যসেবা মডেলগুলি রোগের অগ্রগতির পূর্বাভাস দিতে পারে এবং নির্ধারিত মেডিকেল ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ঝুঁকি মূল্যায়ন স্কোর প্রদানের মাধ্যমে রোগীদের জটিলতা হওয়ার সম্ভাবনা। 

• ডেটা গোপনীয়তা: জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে, স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি রোগীদের এবং প্রদানকারীদের গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা রক্ষার জন্য বেনামী ডেটা তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, প্রকৃত রোগীর পরিচয় বা সংবেদনশীল তথ্য প্রকাশ না করেই গবেষণা বা বিশ্লেষণের জন্য সিন্থেটিক রোগীর রেকর্ড ব্যবহার করা যেতে পারে।

• ডেটা জেনারেশন: আমরা নতুন ডেটা বা বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারি যা স্বাস্থ্যসেবা সমস্যার জন্য অন্তর্দৃষ্টি বা সমাধান প্রদান করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ইউএসএ-ভিত্তিক স্টার্টআপ পারসাডো স্বাস্থ্যসেবা যোগাযোগ এবং ব্যস্ততার জন্য ব্যক্তিগতকৃত এবং প্ররোচিত বিষয়বস্তু তৈরি করতে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে। তাদের ডিজিটাল সমাধান, Persad PerScribed এবং Persado Motivation AI প্ল্যাটফর্ম স্বাস্থ্যসেবা সংস্থা, বীমাকারী এবং খুচরা ক্লিনিকগুলিকে কার্যকর প্রচারাভিযান পরিচালনা করতে সাহায্য করেছে৷ 

• ডেটা বর্ধিতকরণ: জেনারেটিভ এআই আরও বিশদ বা গুণমান যোগ করে বিদ্যমান ডেটা বা বিষয়বস্তুকে উন্নত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, প্রযুক্তি রোগীর প্রশ্নের আরও ভালভাবে উত্তর দিতে সাহায্য করতে পারে। Google DeepMind MedPaLM তৈরি করেছে, একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) যা মেডিকেল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত যা স্বাস্থ্যসেবা সংক্রান্ত প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে। 

নুয়ান্স কমিউনিকেশনস, ভয়েস বায়োমেট্রিক্সের মাধ্যমে পরিবেষ্টিত ক্লিনিকাল ডকুমেন্টেশন এবং সিদ্ধান্ত সমর্থনের জন্য উন্নত কথোপকথনমূলক এআই-এর একটি প্রযুক্তি প্রদানকারী; এবং বিশেষায়িত অ্যাম্বিয়েন্ট সেন্সিং হার্ডওয়্যার, গ্রাহকদের প্রতিক্রিয়া বাড়াতে এবং প্রশাসনিক কাজগুলি পরিচালনা করতে ওপেন এআই-এর চ্যাট জিপিটি-এর সুবিধা দেয়৷ 

• ডেটা সংশ্লেষণ: জেনারেটিভ এআই একটি ব্যাপক এবং সুসংগত আউটপুট তৈরি করতে বিভিন্ন ডেটা বা বিষয়বস্তুর প্রকার সংশ্লেষ করতে পারে। এআই-ভিত্তিক ফার্ম জেব্রা মেডিকেল ভিশন চিকিত্সা পেশাদারদের রোগগুলি আরও ভালভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করার জন্য 11টিরও বেশি অ্যালগরিদম তৈরি করেছে৷ তাদের হেলথম্যামো টুলটি 350,000 ম্যামোগ্রাম রিপোর্টের উপর প্রশিক্ষিত এবং রেডিওলজিস্টদের মধ্যে 92% এর তুলনায় 87% সাফল্যের হার সহ ক্যান্সার সনাক্ত করে।

স্বাস্থ্যসেবাতে জেনারেটিভ এআই-এর চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকিগুলি কী কী?

জেনারেটিভ এআই এখনও একটি বিকশিত প্রযুক্তি যা কিছু চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকির সম্মুখীন হয়, যেমন:

• গুণমান এবং নির্ভরযোগ্যতা: জেনারেটিভ এআই ভুল বা অবাস্তব আউটপুট তৈরি করতে পারে যা ব্যবহারকারীদের বিভ্রান্ত করতে বা ক্ষতি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি মিথ্যা চিকিৎসা তথ্য তৈরি করতে পারে যা রোগ নির্ণয় বা চিকিত্সার সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করতে পারে বা নৈতিক মান লঙ্ঘন করতে পারে এমন নকল চিকিৎসা চিত্র তৈরি করতে পারে।

• নিয়ন্ত্রণ এবং শাসন: স্বাস্থ্যসেবায় এর বিকাশ এবং ব্যবহারের জন্য স্পষ্ট নিয়ম বা নির্দেশনার অভাব থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, স্বাস্থ্যসেবা সেটিংসে জবাবদিহিতা, স্বচ্ছতা, ব্যাখ্যাযোগ্যতা, ন্যায্যতা এবং নিরাপত্তা সম্পর্কে প্রশ্ন থাকতে পারে।

• নৈতিকতা এবং বিশ্বাস: মানুষের স্পর্শের অভাবের কারণে, জেনারেটিভ এআই নৈতিক এবং সামাজিক সমস্যা তৈরি করতে পারে যা ব্যবহারকারীদের বিশ্বাস এবং গ্রহণযোগ্যতাকে প্রভাবিত করতে পারে। এটি ব্যবহার করে ডিজিটাল পণ্যগুলি ক্ষতিকারক বা আপত্তিকর সামগ্রী তৈরি করতে পারে যা একটি খারাপ পরিস্থিতিতে জনস্বাস্থ্যকে প্রভাবিত করে।

উপসংহার

জেনারেটিভ এআই হল একটি দ্রুত বিকশিত বাস্তুতন্ত্র যা স্বাস্থ্যসেবার জন্য বিশাল প্রতিশ্রুতি ধারণ করে। এটি কিছু স্বাস্থ্যসেবা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে পারে, যেমন মহামারী, দীর্ঘস্থায়ী রোগ, কর্মীদের ঘাটতি এবং প্রশাসনিক বোঝা। যাইহোক, প্রযুক্তিটি তার নিজস্ব চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকি নিয়ে আসে যা সাবধানে বিবেচনা করা এবং পরিচালনা করা আবশ্যক। অতএব, বিশ্বস্ত এবং দায়িত্বশীল জেনারেটিভ এআই সিস্টেমগুলি বিকাশ করা অপরিহার্য যা স্বাস্থ্যসেবার গুণমান এবং অখণ্ডতার সাথে আপস না করে উপকার করতে পারে।

আপনার ইনবক্সে বিতরণ করা মূল্যবান জ্ঞান