ন্যাশনাল লাইব্রেরি অফ মেডিসিন (NLM) 1836 সাল থেকে চিকিৎসা ক্ষেত্রের তথ্য প্রদান করে আসছে। বইয়ের একটি ছোট সংগ্রহ হিসাবে শুরু করে, সত্তাটি বিশ্বের বৃহত্তম বায়োমেডিকাল লাইব্রেরি, হাউজিং বায়োমেডিকাল গবেষণা এবং কম্পিউটেশনাল স্বাস্থ্য ডেটা গবেষণায় পরিণত হয়েছে।
NLM দুটি গবেষণা প্রোগ্রাম সমর্থন করে, দ্য ডিভিশন অফ এক্সট্রামুরাল প্রোগ্রামস (EP) এবং ইন্ট্রামুরাল রিসার্চ প্রোগ্রাম (IRP), যেগুলি মেডিসিন এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের সংযোগে অগ্রগতিগুলিকে অনুঘটক করতে চায়৷ বিশেষত, এই প্রোগ্রামগুলি বায়োমেডিকাল ইনফরমেটিক্স, ডেটা সায়েন্স, কম্পিউটেশনাল বায়োলজি এবং কম্পিউটেশনাল হেলথের উপর ফোকাস করে। এই প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে এনএলএম চিকিৎসা ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবহার করা যেতে পারে এমন নতুন উপায় খুঁজে বের করার জন্য বড় বিনিয়োগ করছে।
এনআইএইচ পরিচালকের ব্লগে কয়েকটি উদাহরণ উল্লেখ করা হয়েছে, "ন্যাশনাল লাইব্রেরি অফ মেডিসিন AI গবেষণায় পথ দেখাতে সাহায্য করে".
"কোরি লেস্টার এবং তার সহকর্মীরা ইউনিভার্সিটি অফ মিশিগান কলেজ অফ ফার্মেসি, অ্যান আর্বার, এমআই, পিল যাচাইকরণে সহায়তা করার জন্য AI ব্যবহার করে , সারা দেশ জুড়ে ফার্মেসীগুলিতে একটি আদর্শ পদ্ধতি৷ তারা ফার্মাসিস্টদের বিপজ্জনক এবং ব্যয়বহুল বিতরণ ত্রুটিগুলি এড়াতে সহায়তা করতে চায়। এটি করার জন্য, লেস্টার একটি রিয়েল-টাইম কম্পিউটার ভিশন মডেল তৈরি করতে AI ব্যবহার করছে। এটি ওষুধের বোতলের ভিতরের বড়িগুলি দেখে, সঠিকভাবে তাদের সনাক্ত করে এবং নির্ধারণ করে যে সেগুলি সঠিক বা ভুল বিষয়বস্তু।"
"NLM তদন্তকারী সমীর আন্তানি অন্বেষণ করতে অন্যান্য এনআইএইচ ইনস্টিটিউটের গবেষকদের সাথে সহযোগিতা করছেন কিভাবে AI আমাদের মুখের ক্যান্সার, ইকোকার্ডিওগ্রাফি এবং পেডিয়াট্রিক যক্ষ্মা বুঝতে সাহায্য করতে পারে . পরিস্থিতির কারণ এবং ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডেটার জন্য চিত্রগুলি কীভাবে খনন করা যেতে পারে তাও তার গবেষণা পরীক্ষা করছে। আন্তানির কাজের উদাহরণ মোবাইল রেডিওলজি যানবাহনে পাওয়া যেতে পারে, যা পেশাদারদের বুকের এক্স-রে (ডানে) এবং এইচআইভি এবং যক্ষ্মা রোগের জন্য স্ক্রিন নিতে দেয় তার ল্যাবে তৈরি অ্যালগরিদম সম্বলিত সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে।
এগুলো কয়েকটি উদাহরণ মাত্র। NLM-অর্থায়ন করা গবেষণা সাধারণ চিকিৎসা সমস্যা যেমন প্রাথমিক রোগ সনাক্তকরণ, রোগ ব্যবস্থাপনা, ক্লিনিকাল চিকিত্সার সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং আরও অনেক কিছুতে AI সমাধান প্রয়োগ করছে। আপনি NIH পরিচালকের ব্লগে আরও পড়তে পারেন এখানে.
