কন্টেন্ট
- মেডিকেল ইমেজিং
- বৈদ্যুতিন মেডিকেল রেকর্ডস (EMRs)
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন (সিডিএস)
- ড্রাগ উন্নয়ন
- ভবিষ্যতে একটি লাফিয়ে
- বুদ্ধিমানদের কাছে একটি শব্দ
সূত্র: ভিডিও-ডাক্তার / আইস্টকফোটো oto
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
এআই দ্রুততর গতিতে এগিয়ে যাওয়ার জন্য চিকিত্সা প্রযুক্তি সক্ষম করে দিচ্ছে is এখানে কয়েকটি সর্বশেষ ব্রেকথ্রু রয়েছে rough
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আমাদের অবিচ্ছিন্ন উপায়ে আমাদের বিশ্বে বিপ্লব ঘটাচ্ছে। চতুর্থ শিল্প বিপ্লবের দ্বারপ্রান্তে, মানবতা বর্তমানে আমাদের বসবাসের বিশ্বকে পুনরুদ্ধারে মেশিনগুলির দ্বারা তৈরি প্রথম পদক্ষেপের সাক্ষ্য দিচ্ছে is এবং আমরা বুদ্ধিমান, স্ব-শিক্ষার মেশিনগুলির দ্বারা মানুষকে স্থান দেওয়ার সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি এবং সুবিধাগুলি নিয়ে বিতর্ক চালিয়ে যাচ্ছি, সেখানে এমন একটি অঞ্চল যেখানে এআইস ইতিবাচক প্রভাব অবশ্যই আমাদের জীবনের মান উন্নত করবে: স্বাস্থ্যসেবা শিল্প।
মেডিকেল ইমেজিং
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি চোখের পলক মধ্যে অকল্পনীয় পরিমাণে তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে। ম্যামোগ্রাম এবং সিটি স্ক্যানের মতো মেডিকেল ইমেজিং রিপোর্টগুলিতে এমনকি ক্ষুদ্রতম বিশদটিও তারা স্পষ্ট করে তুলতে এগুলি মানুষের চেয়ে অনেক বেশি নির্ভুল হতে পারে।
জেব্রা মেডিকেল ভিশন সংস্থা প্রোফাউন্ড নামে একটি নতুন প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে, যেখানে সব ধরণের মেডিকেল ইমেজিং রিপোর্টের অ্যালগরিদম-ভিত্তিক বিশ্লেষণ রয়েছে যা 90% শতাংশ সহ অস্টিওপোরোসিস, স্তন ক্যান্সার, অ্যোরটিক অ্যানিউরিজম এবং আরও অনেক কিছুর সম্ভাব্য অবস্থার প্রতিটি লক্ষণ খুঁজে পেতে সক্ষম হয়। নির্ভুলতার হার এবং এর গভীর শিক্ষার ক্ষমতাগুলি অন্যান্য রোগের গোপন লক্ষণগুলি যাচাইয়ের জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে যা স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহকারী প্রথম দিকে সন্ধান করছেন না। অন্যান্য গভীর শেখার নেটওয়ার্কগুলি এমনকি বায়োপসি স্লাইডগুলিতে স্তন ক্যান্সারের কিছু বিশেষভাবে মারাত্মক রূপগুলির উপস্থিতি সনাক্ত করতে গিয়ে 100 শতাংশ নির্ভুলতার স্কোর অর্জন করেছে।
কম্পিউটার-ভিত্তিক বিশ্লেষণ মানুষের তুলনায় ডেটা বা চিত্রের ব্যাখ্যায় (এবং এর চেয়ে কম ব্যয়বহুল) এত বেশি দক্ষ, কেউ কেউ এমন যুক্তিও দিয়েছিলেন যে ভবিষ্যতে রেডিওলজিস্ট এবং প্যাথলজিস্টের মতো কিছু পেশায় এআইয়ের স্থান না নেওয়াই অনৈতিক হতে পারে! (মেডিসিনে আইটি সম্পর্কিত আরও তথ্যের জন্য, মেডিকেল ডায়াগনোসিসে আইটি র ভূমিকা দেখুন))
বৈদ্যুতিন মেডিকেল রেকর্ডস (EMRs)
স্বাস্থ্য তথ্য প্রযুক্তিতে ইলেক্ট্রনিক মেডিকেল রেকর্ডগুলির (ইএমআর) প্রভাব গত দশকের বিতর্কের অন্যতম বিতর্কিত বিষয়। কিছু গবেষণা অনুসারে তারা উত্পাদনশীলতা এবং সময়োপযোগীতা বৃদ্ধি করার সাথে সাথে যত্নের মান উন্নত করার একটি টার্নিং পয়েন্ট উপস্থাপন করে। তবে, অনেক স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহকারী তাদেরকে জটিল এবং ব্যবহার করা কঠিন বলে মনে করেন, যার ফলে যথেষ্ট পরিমাণে প্রযুক্তি প্রতিরোধ এবং ব্যাপক অদক্ষতা দেখা দেয়। নতুন এআই-চালিত সফ্টওয়্যারটি কি প্রতিদিন ইএমআরগুলির অযৌক্তিক খাঁজ কাটা নিয়ে প্রতিদিন অনেকগুলি চিকিৎসক, নার্স এবং ফার্মাসিস্টকে ভ্রষ্ট করতে পারে?
এই নতুন স্বাস্থ্যসেবা প্রযুক্তির সবচেয়ে বড় সমস্যা হ'ল এটি চিকিত্সকদের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ সম্পাদন করার জন্য তাদের মূল্যবান সময়টির অনেক বেশি সময় ব্যয় করতে বাধ্য করে। এআই সহজেই এগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, চিকিত্সক রোগীর সাথে কথা বলার সময় প্রতিটি বিবরণ রেকর্ড করার জন্য একটি পরিদর্শনকালে বক্তৃতা স্বীকৃতি ব্যবহার করে। চার্টে আরও অনেক বিস্তারিত ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা পরিধেয় ডিভাইস এবং বহিরাগত সেন্সরগুলির মতো বিভিন্ন উত্স থেকে সংগ্রহ করা যেতে পারে এবং এআই তাদের সরাসরি ইএমআরে ফিড করবে।
তবে ডেটা সংগ্রহের প্রথম ধাপ থেকে এগিয়ে যাওয়া, যখন যথেষ্ট প্রাসঙ্গিক তথ্য গভীরভাবে শেখার অ্যালগরিদমগুলি দ্বারা সঠিকভাবে বোঝা যায় এবং এক্সট্রাপোলেট করা হয়, তখন এটি যত্নের গুণমানকে আরও উন্নত করতে সহায়তা করতে ব্যবহৃত হতে পারে। এটি রোগীদের চিকিত্সার সাথে আনুগত্য বাড়িয়ে তুলতে পারে এবং প্রতিরোধযোগ্য ইভেন্টগুলি হ্রাস করতে পারে, বা উচ্চ-ব্যয়বহুল, জীবন-হুমকির পরিস্থিতিগুলির চিকিত্সার ক্ষেত্রে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই বিশ্লেষণের মাধ্যমে ডাক্তারদেরও গাইড করতে পারে। কেবলমাত্র একটি বাস্তব উদাহরণের নাম দেওয়ার জন্য, জ্যামা নেটওয়ার্কে প্রকাশিত সাম্প্রতিক একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে কীভাবে ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের সান ফ্রান্সিসকো হেলথ ইএমআর থেকে প্রাপ্ত তথ্য এবং এআই দ্বারা হজম হয়েছিল, সম্ভাব্য মারাত্মক ক্লোস্ট্রিডিয়াম ডিফিসিল (সি ডিফারেন্ট) এর চিকিত্সায় সহায়তা করেছিল। ) সংক্রমণ।
এবং স্বাস্থ্যের যত্নে মেডিকেল রেকর্ড ডেটা মাইনিং পরবর্তী "বড় জিনিস" হতে চলেছে তা সহজেই দেখা যায়, যখন গুগল ব্যতীত আর কেউই পরিচর্যার অ্যাক্সেসের গতি, গুণমান এবং সাম্যকে উন্নত করতে নিজস্ব গুগল ডিপমাইন্ড স্বাস্থ্য প্রকল্প চালু করেনি।
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন (সিডিএস)
গভীর শিক্ষার আর একটি আকর্ষণীয় উদাহরণ মেশিনগুলিকে তাদের মানবিক অংশগুলির চেয়ে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে পারে ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন (সিডিএস) সরঞ্জামের বিস্তার।
এই সরঞ্জামগুলি সাধারণত চিকিত্সকদের সর্বোত্তম চিকিত্সার কোর্সের পরামর্শ দিয়ে, ফার্মাকোলজিকাল ইন্টারঅ্যাকশন বা পূর্ববর্তী অবস্থার মতো সম্ভাব্য বিপদের বিষয়ে সতর্ক করে এবং রোগীর স্বাস্থ্যের রেকর্ডের মধ্যে সামান্যতম বিশদ বিশ্লেষণ করে তাদের কাজকর্মীদের সহায়তা করার জন্য EMR সিস্টেমের মধ্যে নির্মিত হয়।
একটি আকর্ষণীয় উদাহরণ ম্যাট্রিক্সকেয়ার, একটি সফ্টওয়্যার হাউস যা নার্সিং হোম পরিচালনা করতে ব্যবহৃত তাদের সরঞ্জামগুলিতে মাইক্রোসফ্টস বিখ্যাত এআই কর্টানা সংহত করতে সক্ষম হয়েছিল। মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনের শক্তিশালী বিশ্লেষণ ক্ষমতা সমর্থন সরঞ্জামগুলির সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতা অযোগ্যভাবে মজবুত করে।
সিইও জন ড্যামগার্ড ব্যাখ্যা করেছিলেন, “একজন চিকিৎসক সম্ভবত মাসে দুবার একটি মেডিকেল জার্নাল পড়তে পারেন,“ কর্টানা ইতিহাসে প্রকাশিত প্রতিটি ক্যান্সার স্টাডি দুপুরের আগে এবং বিকেল ৫ টা অবধি পড়তে পারেন। যত্নের পরিকল্পনা এবং ফলাফলের উন্নতির বিষয়ে রোগী-নির্দিষ্ট সুপারিশ করছে।
সিডিএস এই যুক্তিটিও সামনে নিয়ে আসে যে মেশিনগুলি একে অপরের সাথে মানুষের চেয়ে অনেক ভাল যোগাযোগ করতে সক্ষম হয়। বিশেষত, বিভিন্ন চিকিত্সা ডিভাইসগুলি সমস্ত আইটেমের (আইওটি) ডিভাইস (পরিধেয়যোগ্য, মনিটর, বিছানা সেন্সর ইত্যাদি) এর মতো এবং ইএমআর সফ্টওয়্যারের সাথেও ইন্টারনেটের সাথে সংযুক্ত থাকতে পারে। আন্তঃব্যবযোগিতা আধুনিক স্বাস্থ্যসেবা একটি সমালোচনামূলক বিষয় কারণ যত্নের বিভাজন সরবরাহ করা অনুচিত চিকিত্সা এবং হাসপাতালে ভর্তি বৃদ্ধির একটি প্রধান কারণ। স্মার্ট এআই এর নেতৃত্বে যখন, বিভিন্ন ইএমআর প্ল্যাটফর্মগুলি ইন্টারনেটের মাধ্যমে একে অপরের সাথে "কথা বলতে" সক্ষম হয়, বিভিন্ন ওয়ার্ড এবং এমনকি বিভিন্ন স্বাস্থ্যসেবা সুবিধার মধ্যে সহযোগিতা ও সহযোগিতা বাড়িয়ে তোলে।
ড্রাগ উন্নয়ন
ক্লিনিকাল ট্রায়ালের মাধ্যমে একটি নতুন ড্রাগ বিকাশ প্রায়শই খুব ব্যয়বহুল ব্যাপার। শুধু সময়ের শর্তেই নয় (দশকের কথা বলছিলেন) এবং ডলার বিনিয়োগ করা (ব্যয়গুলি সহজেই কয়েক বিলিয়ন ডলারে পৌঁছতে পারে), তবে মানুষের জীবনও। অনেকগুলি নতুন ওষুধের তথাকথিত পোস্টমার্কেটের সময়কালে বাস্তব-জগতের বিষয়ের উপর অনেক বছর ধরে অতিরিক্ত পরীক্ষার প্রয়োজন হয় এবং এটি এতটা অস্বাভাবিক নয় যে কোনও ওষুধের অনেক বছর পরে অনেকগুলি গুরুতর (বা এমনকি মারাত্মক) পার্শ্ব প্রতিক্রিয়াগুলিও আবিষ্কার করা হয়েছিল চালু করে।
আবারও দক্ষ দক্ষ কম্পিউটার কম্পিউটার জ্বালানী এআই আণবিক কাঠামোর একটি ডাটাবেস থেকে নতুন ড্রাগগুলি নির্মূল করতে পারে যা কোনও মানুষই বিশ্লেষণ করার সাহস করতে পারে না। এর উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হ'ল এটমওয়াইস এআই, যা ইবোলা ভাইরাসের মহামারীকে থামাতে পারে এমন দুটি ওষুধের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়েছিল। এক দিনেরও কম সময়ে, তাদের ভার্চুয়াল অনুসন্ধান দুটি নিরাপদ, ইতিমধ্যে বিদ্যমান ওষুধগুলি সন্ধান করতে সক্ষম হয়েছিল যা মারাত্মক ভাইরাসের বিরুদ্ধে লড়াই করার জন্য পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে। সর্বোত্তম অংশটি হ'ল যে তারা মহামারী জরুরী অবস্থার জন্য কার্যকরভাবে প্রতিক্রিয়া জানানোর উপায় খুঁজে পেয়েছিল কেবল কয়েক বছর ধরে রোগীদের কাছে বিপণন করে তাদের সুরক্ষার প্রমাণ দিয়ে ওষুধের মাধ্যমে স্ক্যান করে emergency (প্রযুক্তি কীভাবে ড্রাগ উন্নয়নের দিকে পরিচালিত করছে সে সম্পর্কে আরও জানার জন্য, মেডিসিন ও ফার্মাসিউটিক্যালসে বিগ ডেটাসের প্রভাব দেখুন))
ভবিষ্যতে একটি লাফিয়ে
বেশ কয়েকটি আশ্চর্যজনক প্রযুক্তি এখনও প্রস্তুত নয়, কেবল প্রোটোটাইপ ব্যতীত আর কিছুই নয়, তবে তাদের প্রভাবগুলি এতটাই শ্বাসরুদ্ধকর যে তারা এখনও উল্লেখ করার মতো।
এর মধ্যে একটি হ'ল যথার্থ ওষুধ, সত্যই উচ্চাভিলাষী শৃঙ্খলা যা রোগীদের ডিএনএর মাধ্যমে স্ক্যান করার জন্য গভীর জিনোমিক্স অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা ক্যান্সারের মতো রোগের সাথে সংযুক্ত হতে পারে এমন মিউটেশন এবং অনিয়মের সন্ধান করে। হিউম্যান জিনোম প্রকল্পের অন্যতম জনক ক্রেগ ভেন্টারের মতো লোকেরা বর্তমানে একটি নতুন প্রজন্মের গণ্য প্রযুক্তির উপর কাজ করছেন যা কোনও জিনগত পরিবর্তনের প্রভাবগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে, পৃথকীকরণের চিকিত্সার জন্য পথ তৈরি করে দেয় এবং অনেকগুলি প্রতিরোধযোগ্য রোগের প্রাথমিক সনাক্তকরণ করতে পারে।
বুদ্ধিমানদের কাছে একটি শব্দ
স্বাস্থ্যসেবাতে এআই পরিচয় করানোর বিপুল সম্ভাবনার কারণে আমরা যেমন উচ্ছ্বসিত হতে পারি, ততই গুরুত্বপূর্ণ যে আমরা এর সীমাবদ্ধতাগুলি বুঝতে পারি। ওষুধে এআই ব্যবহার করা ঝুঁকিবিহীন নয়, যদিও আমরা এর সাথে অভ্যস্ত হয়ে গেলে তাদের মধ্যে অনেকগুলি সহজেই কাটিয়ে উঠতে পারে।
সীমা হিসাবে কাজ করবে এমন কিছু নৈতিক মান প্রতিষ্ঠার জন্য সর্বোচ্চটি "কোনও ক্ষতি করবেন না" গুরুত্বপূর্ণ। আজকে সেই কাঠামো তৈরির দায়িত্বে বিনিয়োগ করা হয়েছিল যার ভিত্তিতে ভবিষ্যত প্রজন্ম তাদের সিদ্ধান্ত নেবে।