কিভাবে InpharmD প্রমাণ-ভিত্তিক রোগীর যত্ন চালানোর জন্য Amazon Kendra এবং Amazon Lex ব্যবহার করে

এটি দ্বারা লেখক একটি অতিথি পোস্ট ইনফার্মডি-র ব্র্যান্ড ডেভেলপমেন্টের ডিরেক্টর ডাঃ জাহ্নবী পুন্যার্থী।

DI এবং AI-এর সংযোগস্থল: ওষুধের তথ্য (DI) বলতে বোঝায় স্বাস্থ্যসেবা এবং চিকিৎসা সংক্রান্ত তথ্যের আবিষ্কার, ব্যবহার এবং ব্যবস্থাপনা। স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের ওষুধের তথ্য আবিষ্কারের সাথে জড়িত অনেক চ্যালেঞ্জ রয়েছে, যেমন নিবিড় সময় জড়িত, অ্যাক্সেসযোগ্যতার অভাব এবং নির্ভরযোগ্য ডেটার নির্ভুলতা। গড় ক্লিনিকাল কোয়েরির জন্য একটি সাহিত্য অনুসন্ধানের প্রয়োজন যা গড়ে 18.5 ঘন্টা সময় নেয়। উপরন্তু, ওষুধের তথ্য প্রায়ই অসমান তথ্য সাইলোতে, বেতন দেয়াল এবং নকশা দেয়ালের পিছনে থাকে এবং দ্রুত বাসি হয়ে যায়।

InpharmD হল একটি মোবাইল-ভিত্তিক, ড্রাগ ইনফরমেশন সেন্টারের একাডেমিক নেটওয়ার্ক যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ফার্মেসি বুদ্ধিমত্তার শক্তিকে একত্রিত করে ক্লিনিকাল অনুসন্ধানে কিউরেটেড, প্রমাণ-ভিত্তিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করে। InpharmD-এর লক্ষ্য হল সঠিক ওষুধের তথ্য দক্ষতার সাথে সরবরাহ করা, যাতে স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা দ্রুত জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে পারে এবং সর্বোত্তম রোগীর যত্ন প্রদান করতে পারে।

এই লক্ষ্য পূরণের জন্য, InpharmD শার্লক তৈরি করেছে, একটি প্রোটোটাইপ বট যা চিকিৎসা সাহিত্য পাঠ করে এবং ব্যাখ্যা করে। শার্লক সহ AI পরিষেবাগুলির উপর ভিত্তি করে আমাজন কেন্দ্র, একটি বুদ্ধিমান অনুসন্ধান পরিষেবা, এবং অ্যামাজন লেক্স, যেকোনো অ্যাপ্লিকেশনে কথোপকথনমূলক ইন্টারফেস তৈরি করার জন্য একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত AI পরিষেবা। শার্লকের সাথে, স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা মূল্যবান ক্লিনিকাল প্রমাণ পুনরুদ্ধার করতে পারে, যা তাদের ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে এবং রোগীদের সাথে আরও বেশি সময় কাটাতে দেয়। আমেরিকান সোসাইটি অফ হেলথ সিস্টেম ফার্মাসিস্ট (এএসএইচপি) থেকে শার্লকের ইনফার্মডি-এর 5,000টিরও বেশি অ্যাবস্ট্রাক্ট এবং 1,300টি ড্রাগ মনোগ্রাফের অ্যাক্সেস রয়েছে৷ এই ডেটা ব্যাঙ্ক প্রতিদিন প্রসারিত হয় কারণ আরও বিমূর্ত এবং মনোগ্রাফ আপলোড এবং সম্পাদনা করা হয়। হাজার হাজার পিডিএফ, অধ্যয়ন, বিমূর্ত এবং অন্যান্য নথির মাধ্যমে দ্রুত অনুসন্ধান করার জন্য প্রাসঙ্গিকতা এবং নতুনত্বের জন্য শার্লক ফিল্টার, এবং মানুষের তুলনায় 94% নির্ভুলতার সাথে প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।

নিম্নলিখিতটি একটি মেশিন-উত্পন্ন সারাংশ এবং মানুষের সারাংশের মধ্যে একটি প্রাথমিক পাঠ্য সাদৃশ্য স্কোর এবং ম্যানুয়াল মূল্যায়ন।

ইনফার্মডি এবং এডব্লিউএস

AWS InpharmD-এর জন্য একটি ত্বরণক হিসেবে কাজ করে। AWS SDKগুলি সাধারণ কার্যকারিতা প্রদান করে উন্নয়নের সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে যা InpharmD কে গুণমানের ফলাফল প্রদানের উপর ফোকাস করতে দেয়। অ্যামাজন কেন্দ্র এবং অ্যামাজন লেক্সের মতো AWS পরিষেবাগুলি InpharmD কে স্কেলিং, সিস্টেম রক্ষণাবেক্ষণ এবং স্থিতিশীলতা সম্পর্কে কম চিন্তা করতে দেয়।

নিম্নলিখিত চিত্রটি শার্লকের জন্য AWS পরিষেবাগুলির আর্কিটেকচারকে চিত্রিত করে:

InpharmD AWS এর সাহায্য ছাড়া শার্লক তৈরি করতে সক্ষম হতো না। মূল অংশে, InpharmD তার মেশিন লার্নিং (ML) উদ্যোগের ভিত্তি হিসাবে InpharmD-এর লাইব্রেরি অফ ডকুমেন্টগুলিকে সূচিত করতে এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করে স্মার্ট উত্তর প্রদান করার জন্য Amazon কেন্দ্র ব্যবহার করে। এটি ঐতিহ্যগত অস্পষ্ট অনুসন্ধান-ভিত্তিক অ্যালগরিদমগুলির থেকে উচ্চতর, এবং ফলাফলটি ব্যবহারকারীর প্রশ্নের জন্য আরও ভাল উত্তর।

InpharmD তারপর Amazon Lex ব্যবহার করে Sherlock তৈরি করে, একটি চ্যাটবট পরিষেবা যা একটি সহজে ব্যবহারযোগ্য কথোপকথন ইন্টারফেসের মাধ্যমে Amazon কেন্দ্রের ML-চালিত অনুসন্ধান ফলাফল সরবরাহ করে। শার্লক অভিপ্রায় সনাক্ত করতে এবং সর্বোত্তম উত্তর খোঁজার জন্য প্রশ্নের প্রেক্ষাপট আরও ভালভাবে বুঝতে Amazon Lex-এর প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার ক্ষমতা ব্যবহার করে। এটি চিকিৎসা সাহিত্যের অনুসন্ধান এবং প্রতিক্রিয়া সম্পর্কিত আরও স্বাভাবিক কথোপকথনের অনুমতি দেয়।

উপরন্তু, InpharmD S3 বালতির মাধ্যমে ক্লাউডে ওষুধের তথ্য সামগ্রী সংরক্ষণ করে। AWS Lambda InpharmD কে সার্ভার লজিক স্কেল করতে এবং বিভিন্ন AWS পরিষেবার সাথে সহজে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে দেয়। অ্যামাজন কেন্দ্রকে অন্যান্য পরিষেবা যেমন অ্যামাজন লেক্সের সাথে সংযুক্ত করার ক্ষেত্রে এটি গুরুত্বপূর্ণ।

"শার্লকের বিকাশকে ত্বরান্বিত করার জন্য AWS অপরিহার্য। আমাদের স্কেলিং, সিস্টেম রক্ষণাবেক্ষণ এবং স্থিতিশীলতা সম্পর্কে তেমন চিন্তা করতে হবে না কারণ AWS আমাদের জন্য এটির যত্ন নেয়। Amazon Kendra এবং Amazon Lex এর সাথে, আমরা শার্লকের সেরা সংস্করণ তৈরি করতে এবং আমাদের বিকাশের সময়কে কয়েক মাস কমাতে সক্ষম হয়েছি। তার উপরে, আমরা প্রতিটি সাহিত্য অনুসন্ধানের জন্য সময় 16% কমাতেও সক্ষম।"

- তুলসী চিন্তা, চিফ টেকনোলজিক্যাল অফিসার এবং ইনফার্মডি-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা।

প্রভাব

10,000 টিরও বেশি প্রদানকারী এবং আটটি স্বাস্থ্য ব্যবস্থার নেটওয়ার্ক দ্বারা বিশ্বস্ত, InpharmD প্রমাণ-ভিত্তিক তথ্য গাইড করতে সাহায্য করে যা সিদ্ধান্ত গ্রহণকে ত্বরান্বিত করে এবং চিকিত্সকদের জন্য সময় বাঁচায়। ইনফার্মডি পরিষেবাগুলির সাহায্যে, প্রতিটি সাহিত্য অনুসন্ধানের জন্য সময় 16% কমে যায়, প্রতি অনুসন্ধানে প্রায় 3 ঘন্টা সাশ্রয় হয়। ইনফার্মডি প্রতিটি সাহিত্য অনুসন্ধানের জন্য প্রায় 12টি জার্নাল নিবন্ধের সারাংশ সহ একটি ব্যাপক ফলাফল প্রদান করে। শার্লক বাস্তবায়নের সাথে, ইনফার্মডি সাহিত্য অনুসন্ধান প্রক্রিয়াটিকে আরও দক্ষ করে তোলার আশা করে, কম সময়ে আরও অধ্যয়নের সারসংক্ষেপ।

ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া পেতে শার্লক প্রোটোটাইপটি বর্তমানে বিটা পরীক্ষা করা হচ্ছে এবং প্রদানকারীদের সাথে শেয়ার করা হচ্ছে।

"ইনফার্মডি প্ল্যাটফর্মে অ্যাক্সেস খুব কাস্টমাইজযোগ্য. আমি খুশি ছিলাম যে InpharmD টিম আমার নির্দিষ্ট চাহিদা এবং আমার প্রতিষ্ঠানের চাহিদা মেটাতে আমার সাথে কাজ করেছে। আমি শার্লককে একটি ওষুধের নিরাপত্তা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছি এবং পণ্যটি আমাকে জটিল ক্লিনিকাল প্রশ্নের দ্রুত উত্তর দেওয়ার জন্য একটি সারাংশ এবং সাহিত্য দিয়েছে। এই পণ্যটি অনেকগুলি কাজ করে যা আগে প্রচুর ক্লিক এবং অনুসন্ধান এবং বিভিন্ন অনুসন্ধান বিক্রেতাদের টন চেষ্টা করে। একজন ব্যস্ত চিকিত্সকের জন্য, এটি দুর্দান্ত কাজ করে। এটি আমার সময় বাঁচিয়েছে এবং আমি আমার সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য সবচেয়ে আপ-টু-ডেট গবেষণা ব্যবহার করছি তা নিশ্চিত করতে সাহায্য করেছে। আমি যখন একাডেমিক হাসপাতালে ক্লিনিকাল গবেষণা করছিলাম তখন এটি একটি গেম চেঞ্জার হবে, কিন্তু এমনকি একজন প্রাইভেট চিকিত্সক হিসাবে আপনি বর্তমান প্রমাণের সাথে সর্বদা আপ টু ডেট আছেন তা নিশ্চিত করা দুর্দান্ত।"

- গাইথ ইব্রাহিম, ওয়েলস্টার হেলথ সিস্টেমের এমডি।

উপসংহার

InpharmD-এ আমাদের টিম Amazon Kendra এবং Amazon Lex-এর সাহায্যে শার্লক মোতায়েন করার মাধ্যমে আমরা যে প্রাথমিক সাফল্য দেখেছি তা তৈরি করতে উত্তেজিত৷ শার্লকের জন্য আমাদের পরিকল্পনা হল এটিকে একটি বুদ্ধিমান সহকারী হিসাবে বিকশিত করা যা যে কোনও সময়, যে কোনও জায়গায় উপলব্ধ। ভবিষ্যতে, আমরা আমাজন আলেক্সার সাথে শার্লককে একীভূত করার আশা করি যাতে সরবরাহকারীদের কাছে প্রমাণের অবিলম্বে, যোগাযোগহীন অ্যাক্সেস থাকতে পারে, যাতে তারা দ্রুত ডেটা-চালিত ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত নিতে পারে যা সর্বোত্তম রোগীর যত্ন নিশ্চিত করে।

---

লেখক সম্পর্কে

ডাঃ জাহ্নবী পুণ্যার্থী InpharmD-এ একটি উদ্ভাবনী ফার্মাসিস্ট নেতৃস্থানীয় ব্র্যান্ড বিকাশ এবং ব্যস্ততা। সৃজনশীলতার প্রতি অনুরাগের সাথে, ডক্টর পুণ্যার্থী ক্লিনিকাল সাহিত্যকে আকর্ষক উপায়ে উপস্থাপন করার জন্য লেখার প্রতি এবং প্রমাণ-ভিত্তিক ওষুধের প্রতি তার ভালবাসাকে একত্রিত করতে উপভোগ করেন।

দায়িত্ব অস্বীকার: AWS এই পোস্টের বিষয়বস্তু বা নির্ভুলতার জন্য দায়ী নয়। এই পোস্টের বিষয়বস্তু এবং মতামত শুধুমাত্র তৃতীয় পক্ষের লেখকের। তারা HIPAA এর অধীন কিনা তা নির্ধারণ করা প্রতিটি গ্রাহকের দায়িত্ব, এবং যদি তাই হয়, তাহলে HIPAA এবং এর প্রয়োগকারী প্রবিধানগুলিকে কীভাবে মেনে চলতে হবে। সুরক্ষিত স্বাস্থ্য তথ্যের সাথে AWS ব্যবহার করার আগে, গ্রাহকদের অবশ্যই একটি AWS বিজনেস অ্যাসোসিয়েট অ্যাডেন্ডাম (BAA) লিখতে হবে এবং এর কনফিগারেশন প্রয়োজনীয়তা অনুসরণ করতে হবে।

• Coinsmart. ইউরোপের সেরা বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টো এক্সচেঞ্জ।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. বিনামূল্যে এক্সেস.
• ক্রিপ্টোহক। Altcoin রাডার। বিনামূল্যে ট্রায়াল.
• সূত্র: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-inpharmd-uses-amazon-kendra-and-amazon-lex-to-drive-evidence-based-patient-care/