সেপ্টেম্বর 13th, 2022 /
in AI, ঘোষণা, তে CRA, স্বাস্থ্যসেবা, গবেষণা সংবাদ /
by
ম্যাডি হান্টার
মুলতুবি তহবিল, জাতীয় স্বাস্থ্য ইনস্টিটিউট (NIH একৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সেতু চালু করার পরিকল্পনা করছে (Bridge2AI) কার্যক্রম. এনআইএইচ কমন ফান্ড, ন্যাশনাল সেন্টার ফর কমপ্লিমেন্টারি অ্যান্ড ইন্টিগ্রেটিভ হেলথ, ন্যাশনাল আই ইনস্টিটিউট, ন্যাশনাল হিউম্যান জিনোম রিসার্চ ইনস্টিটিউট, ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ বায়োমেডিকেল ইমেজিং অ্যান্ড বায়োইঞ্জিনিয়ারিং এবং ন্যাশনাল লাইব্রেরি অফ মেডিসিন দ্বারা সহযোগিতামূলকভাবে পরিচালিত, প্রোগ্রামটি প্রদান করতে চায় বায়োমেডিকাল এবং আচরণগত গবেষণা সম্প্রদায়গুলিতে AI-এর ব্যাপক ব্যবহারকে অনুঘটক করার জন্য ব্যাপক, উচ্চ-মানের এবং নৈতিকভাবে প্রাপ্ত ডেটাসেট।
AI এর বায়োমেডিকেল এবং আচরণগত বিজ্ঞানের ক্ষেত্রগুলিকে রূপান্তরিত করার ক্ষমতা রয়েছে। সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ, পর্যবেক্ষণ এবং বাস্তব সময়ে স্বাস্থ্যের প্রয়োজনীয়তার পূর্বাভাস দেওয়া এবং জেনেটিক তথ্য, কোষের বৈশিষ্ট্য এবং সামাজিক এবং পরিবেশগত কারণগুলি কীভাবে একজনের স্বাস্থ্যকে প্রভাবিত করে তা বিশ্লেষণ করা। চিকিৎসা ক্ষেত্রে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করা শুরু করা বর্তমান ডেটাসেটগুলির সাথে বেশ কয়েকটি সমস্যা উন্মোচন করেছে। এই মুহূর্তে উপলভ্য অধিকাংশ ডেটাসেট অসম্পূর্ণ, প্রসঙ্গ, বৈচিত্র্য এবং মানসম্মত সংগ্রহের শর্ত নেই। ফলস্বরূপ, এই ডেটাসেটগুলির ব্যবহার পক্ষপাতদুষ্ট, অনৈতিক ফলাফলের দিকে নিয়ে যাচ্ছে।
গত বছর ধরে কম্পিউটিং কমিউনিটি কনসোর্টিয়াম (চট্টগ্রাম সিটি করপোরেশন) একটি টাস্ক ফোর্স ছিল, মানবতার কাছে কম্পিউটিং চ্যালেঞ্জ নীতিশাস্ত্র দল, যেটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক চিকিৎসা অ্যালগরিদমে পক্ষপাতদুষ্ট ডেটাসেট ব্যবহার করার নেতিবাচক প্রভাব নিয়ে আলোচনা করেছে। যে উপায়ে তথ্য সংগ্রহ করা হচ্ছে তা বেশ কয়েকটি সমস্যার প্রস্তাব করে। নির্দিষ্ট উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত:
- বিস্তৃত, ভিত্তিহীন দাবী, যেমন সমস্ত আফ্রিকান আমেরিকানদের ক্রিয়েটিনিনের মাত্রা উচ্চতর হওয়ার মতো জাতিগুলির মধ্যে সংগৃহীত তথ্যের একটি অসম পরিমাণে। এই ভিত্তিহীন দাবি আফ্রিকান আমেরিকানদের মধ্যে নির্ণয় না হওয়া কিডনি রোগের উচ্চ হার এবং গুরুতর স্বাস্থ্য জটিলতার দিকে পরিচালিত করেছে। আপনি আরো পড়তে পারেন এখানে.
- হাসপাতালের অসম পরিচর্যার কারণে সংখ্যালঘু মহিলাদের সন্তান জন্মের সময় জটিলতার ঝুঁকি বেশি থাকে। একটি সি-সেকশনের সাফল্য এবং ঝুঁকির কারণ নির্ধারণকারী মেডিকেল অ্যালগরিদমগুলি ভুলভাবে ডেটা ব্যাখ্যা করে যে সংখ্যালঘু মহিলারা সাধারণত একটি উচ্চ ঝুঁকিতে থাকে এবং তাই একটি গ্রহণ করতে বাধা দেওয়া হয়। আপনি আরো পড়তে পারেন এখানে.
Bridge2AI নির্দেশিকা এবং মান উন্নয়নের মাধ্যমে এই জটিলতাগুলি কাটিয়ে উঠতে চায় যা ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত AI ডেটাসেট তৈরি করতে বৈষম্য এবং পক্ষপাত দূরীকরণ নিশ্চিত করে। আপনি NIH এর ঘোষণা পড়তে পারেন এখানে এবং তাদের প্রোগ্রাম সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখুন YouTube পৃষ্ঠার.
