এক্স-রে, এমআরআই এবং সিটি থেকে রোগ নির্ণয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতা

চিকিৎসা চিত্রায়ন নির্ণয়ের কেন্দ্রীয় উপাদান। এক্স-রে, সিটি এবং এমআরআই স্ক্যান শরীরের অভ্যন্তরীণ অবস্থা সম্পর্কে বিশাল ভিজ্যুয়াল ডেটা তৈরি করে। 

উদাহরণস্বরূপ, প্রতি বছর বিশ্বব্যাপী ৩.৫ বিলিয়নেরও বেশি এক্স-রে পরীক্ষা সম্পন্ন হয়, এবং হাসপাতালগুলো পেটাবাইট পরিমাণে চিত্রায়ন ডেটা তৈরি করে। তবুও অনেক ছবি বিশ্লেষণহীন থাকে – এক অনুমান অনুযায়ী প্রায় ৯৭% রেডিওলজি ডেটা ব্যবহার হয় না।

এই অসামঞ্জস্যের কারণ হলো রেডিওলজিস্টদের উপর অতিরিক্ত কাজের চাপ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই), বিশেষ করে ডিপ লার্নিং, স্বয়ংক্রিয়ভাবে ছবি “পড়ার” মাধ্যমে সাহায্য করতে পারে। বড় ইমেজ ডাটাবেসে প্রশিক্ষিত কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক রোগের নিদর্শন (যেমন টিউমার, ফ্র্যাকচার বা সংক্রমণ) চিনতে শেখে যা সূক্ষ্ম বা খুঁজে পাওয়া কঠিন হতে পারে। প্রায়োগিক ক্ষেত্রে, এআই সন্দেহজনক অংশগুলো হাইলাইট করতে, অস্বাভাবিকতা পরিমাপ করতে এবং এমনকি রোগের পূর্বাভাস দিতে পারে।

আজকের দিনে, নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলো ইতিমধ্যেই শত শত এআই টুলসকে চিত্রায়নের জন্য অনুমোদন দিয়েছে, এবং ২০২৫ সালের মধ্যে এফডিএ ৮০০-এরও বেশি রেডিওলজি অ্যালগরিদম তালিকাভুক্ত করেছে। এটি একটি বড় পরিবর্তনের প্রতিফলন: এআইকে এক্স-রে, সিটি এবং এমআরআই-তে ক্লিনিশিয়ানদের সহায়তায় সংযুক্ত করা হচ্ছে, তাদের প্রতিস্থাপন নয়।

এক্স-রে চিত্রায়নে এআই উন্নয়ন

এক্স-রে সবচেয়ে সাধারণ নির্ণায়ক ছবি – দ্রুত, সাশ্রয়ী এবং ব্যাপকভাবে উপলব্ধ। এগুলো ফুসফুসের রোগ (নিউমোনিয়া, টিবি, কোভিড-১৯), হাড়ের ফ্র্যাকচার, দাঁতের সমস্যা এবং আরও অনেক কিছু নির্ণয়ে ব্যবহৃত হয়।

তবে, এক্স-রে ভালোভাবে পড়তে অভিজ্ঞতা প্রয়োজন, এবং অনেক জায়গায় পর্যাপ্ত রেডিওলজিস্ট নেই। এআই এই চাপ কমাতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, বিখ্যাত CheXNet-এর মতো ডিপ-লার্নিং মডেলগুলো শত শত হাজার ফুসফুসের এক্স-রে নিয়ে প্রশিক্ষিত হয়েছে। CheXNet (একটি ১২১-স্তরের সিএনএন) ফুসফুসের এক্স-রে থেকে নিউমোনিয়া সনাক্ত করতে সক্ষম, যা চলমান চিকিৎসকদের চেয়ে বেশি সঠিক। অরথোপেডিক্সে, এআই-চালিত এক্স-রে বিশ্লেষণ ব্যস্ত ক্লিনিকে মিস হওয়া সূক্ষ্ম ফ্র্যাকচার লাইন স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করতে পারে।

• এক্স-রে এআই-এর প্রধান কাজ: ফুসফুসের রোগ (নিউমোনিয়া, টিবি, ক্যান্সার), নিউমোথোরাক্স এবং তরল সনাক্ত করা; হাড়ের ফ্র্যাকচার বা স্থানচ্যুতি চিহ্নিত করা; কোভিড-১৯ বা অন্যান্য সংক্রমণের স্ক্রিনিং। এআই টুলস এই ফলাফলগুলো দ্রুত চিহ্নিত করে জরুরি কেসগুলোর অগ্রাধিকার নির্ধারণে সাহায্য করে।
• ক্লিনিক্যাল ফলাফল: কিছু গবেষণায় এআই রেডিওলজিস্টদের পারফরম্যান্সের সমতুল্য হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, CheXNet নিউমোনিয়া ক্ষেত্রে গড় ডাক্তারের সঠিকতাকে ছাড়িয়ে গেছে।
  তবে বাস্তব হাসপাতালের পরীক্ষায় সীমাবদ্ধতা দেখা গেছে: একটি বড় গবেষণায় রেডিওলজিস্টরা এখনও এক্স-রে ফুসফুসের ফলাফল সনাক্তকরণে বর্তমান এআই-এর চেয়ে বেশি সঠিকতা অর্জন করেছে। এআই টুলগুলোর সংবেদনশীলতা ছিল উচ্চ (বিভিন্ন ফলাফলের জন্য ৭২–৯৫%) কিন্তু ডাক্তারদের তুলনায় বেশি ভুল সতর্কতা ছিল।

সংক্ষেপে, এআই নির্ভরযোগ্যভাবে এক্স-রে প্রি-স্ক্রিনিং করতে এবং উদ্বেগজনক অংশগুলো হাইলাইট করতে পারে, তবে চূড়ান্ত নির্ণয় এখনও মানব বিচার নির্ভর। একটি রেডিওলজি সংবাদ সারাংশ সতর্ক করে যে, এক্স-রে জন্য এআই এখনও সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় নির্ণায়ক নয়।

সিটি স্ক্যানিংয়ে এআই উদ্ভাবন

সিটি (কম্পিউটেড টমোগ্রাফি) শরীরের বিস্তারিত ক্রস-সেকশনাল ছবি তৈরি করে এবং অনেক রোগ নির্ণয়ের জন্য অপরিহার্য (ক্যান্সার, স্ট্রোক, আঘাত ইত্যাদি)। সিটি স্ক্যানে এআই অসাধারণ সম্ভাবনা দেখিয়েছে:

• ফুসফুসের ক্যান্সার: সাম্প্রতিক এআই মডেলগুলো সিটি-তে ফুসফুসের টিউমার সনাক্ত এবং সেগমেন্ট করতে পারে, যা বিশেষজ্ঞ রেডিওলজিস্টদের সমতুল্য। ২০২৫ সালের একটি গবেষণায় ৩ডি ইউ-নেট নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে বড় ডেটাসেটে (১৫০০-এর বেশি সিটি স্ক্যান) প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল ফুসফুসের টিউমার সনাক্তকরণের জন্য।
  এটি টিউমার সনাক্তকরণে ৯২% সংবেদনশীলতা এবং ৮২% নির্দিষ্টতা অর্জন করেছে, এবং সেগমেন্টেশনের সঠিকতা ডাক্তারদের কাছাকাছি (ডাইস স্কোর ~০.৭৭ বনাম ০.৮০)। এআই প্রক্রিয়াটি দ্রুত করেছে: মডেলটি ডাক্তারদের তুলনায় অনেক দ্রুত টিউমার সেগমেন্ট করেছে।
• মস্তিষ্কের রক্তক্ষরণ: জরুরি চিকিৎসায়, এআই দ্রুত স্ট্রোক সেবায় সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, বাণিজ্যিক AIDOC অ্যালগরিদম মাথার সিটি-তে অন্তঃকোষীয় রক্তক্ষরণ চিহ্নিত করে। গবেষণায় AIDOC-এর সংবেদনশীলতা ~৮৪–৯৯% এবং নির্দিষ্টতা ~৯৩–৯৯% রিপোর্ট করা হয়েছে মস্তিষ্কের রক্তক্ষরণ সনাক্তকরণের জন্য।
  এটি ডাক্তারদের কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে গুরুতর রক্তক্ষরণের বিষয়ে সতর্ক করতে পারে।
• অন্যান্য সিটি ব্যবহার: এআই ফুসফুসের সিটির জন্য কোভিড-১৯ নিউমোনিয়ার নিদর্শন সনাক্তকরণে, সিটি অ্যাঙ্গিওগ্রাফিতে ক্যালসিয়াম স্কোরিংয়ে এবং পেটের সিটিতে লিভার লেশন বা কিডনি পাথর সনাক্তকরণে ব্যবহৃত হচ্ছে।
  ফুসফুসের ক্যান্সারের উদাহরণে, এআই-সহায়িত সিটি চিকিৎসা পরিকল্পনা এবং ফলো-আপ উন্নত করতে পারে টিউমারের আয়তন সঠিকভাবে পরিমাপ করে।

সিটিতে সুবিধা: এআই ক্লান্তিকর কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করে (যেমন ৩ডি ভলিউমে নডিউল স্ক্যান করা), ধারাবাহিকতা বাড়ায় এবং ট্রায়াজে সহায়তা করে। আঘাতের ক্ষেত্রে, এটি ফ্র্যাকচার বা অঙ্গপ্রত্যঙ্গের আঘাত হাইলাইট করতে পারে।

অনেক এআই টুল এখন ফুসফুস এবং মাথার সিটি পড়তে অনুমোদিত। উদাহরণস্বরূপ, CMS-এর মতো সংস্থাগুলো কিছু এআই রিডআউটের জন্য (যেমন রুটিন ফুসফুস সিটিতে করোনারি প্ল্যাক স্কোরিং) রিইম্বার্সমেন্ট শুরু করেছে।

এমআরআই চিত্রায়নে এআই অগ্রগতি

এমআরআই মস্তিষ্ক, মেরুদণ্ড, জয়েন্ট এবং অঙ্গপ্রত্যঙ্গের নরম টিস্যুর উচ্চ-প্রতিবিম্ব ছবি প্রদান করে। এআই এমআরআইকে দ্রুত এবং বুদ্ধিমান করে তুলছে:

• দ্রুত স্ক্যান: প্রথাগতভাবে, উচ্চ-মানের এমআরআই স্ক্যান সময়সাপেক্ষ, যার ফলে দীর্ঘ অপেক্ষা এবং রোগীর অস্বস্তি হয়। নতুন এআই-ভিত্তিক পুনর্গঠন অ্যালগরিদম (ডিপ লার্নিং রিকনস্ট্রাকশন, DLR) অনুপস্থিত ডেটা পূর্বাভাস দিয়ে স্ক্যান সময় ব্যাপকভাবে কমিয়ে দেয়।
  বিশেষজ্ঞরা বলেন DLR এমআরআই স্ক্যানকে “অতি দ্রুত” করতে পারে এবং এই প্রযুক্তি সব স্ক্যানারে রুটিন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যুক্তরাজ্যের গবেষক এবং জিই হেলথকেয়ার একটি কম-ফিল্ড (সাশ্রয়ী) এমআরআই মেশিনকে প্রচলিত উচ্চ-ফিল্ড স্ক্যানের সমতুল্য ছবি তৈরি করতে এআই ব্যবহার করেছে। এটি এমআরআইকে আরও সহজলভ্য করে তুলতে পারে এবং রোগীর অপেক্ষার সারি কমাতে পারে।
• তীক্ষ্ণ ছবি: এআই ছবির গুণগত মানও উন্নত করে। শব্দযুক্ত এবং পরিষ্কার স্ক্যানের পার্থক্য শিখে, DLR রিয়েল টাইমে ছবি থেকে শব্দ কমায়।
  এর ফলে এমআরআই ছবি আরও পরিষ্কার হয়, রোগী চললেও কম মুভমেন্ট আর্টিফ্যাক্ট থাকে। অস্থির শিশু বা আঘাতপ্রাপ্ত রোগীদের জন্য দ্রুত এআই স্ক্যান সেডেশন প্রয়োজন কমিয়ে দেয়।
• রোগ সনাক্তকরণ: ক্লিনিক্যাল নির্ণয়ে, এআই এমআরআই বিশ্লেষণে উৎকৃষ্ট। উদাহরণস্বরূপ, মস্তিষ্কের চিত্রায়নে, এআই-চালিত মডেলগুলি টিউমার সেগমেন্ট এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে সঠিকভাবে।
  ডিপ লার্নিং ৩ডি এমআরআই-তে টিউমারের সীমানা চিহ্নিত করতে, তাদের আকার পরিমাপ করতে এবং এমনকি শুধুমাত্র ছবির মাধ্যমে টিউমারের জেনেটিক্স বা গ্রেড পূর্বাভাস দিতে পারে। নিউরোলজিতে, এআই দ্রুত স্ট্রোক, মাল্টিপল স্ক্লেরোসিস লেশন বা বিকৃতি খুঁজে পায়। মস্কুলোস্কেলেটাল এমআরআই (জয়েন্ট, মেরুদণ্ড) ও উপকৃত হয়: এআই লিগামেন্ট ছিঁড়ে যাওয়া বা মেরুদণ্ডের ডিস্ক সমস্যাগুলো দ্রুত শনাক্ত করে যা ম্যানুয়াল পদ্ধতির চেয়ে দ্রুত।

সার্বিকভাবে, এআই এমআরআইকে দ্রুততর এবং তথ্যসমৃদ্ধ করে তোলে।

রোগীর স্ক্যান এবং লেবেলিং ডেটা সংযুক্ত করে, এআই ৩ডি পরিমাপ সক্ষম করে যা ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা পরিকল্পনায় সহায়ক। এআই এমআরআই নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হাসপাতালগুলো কাজের প্রবাহ মসৃণ এবং ব্যাখ্যায় ধারাবাহিকতা বেশি পাওয়া গেছে।

চিকিৎসা চিত্রায়নে এআই-এর সুবিধাসমূহ

এক্স-রে, সিটি এবং এমআরআই-তে এআই অনেক সুবিধা নিয়ে আসে:

• গতি ও দক্ষতা: এআই অ্যালগরিদম কয়েক সেকেন্ডে ছবি বিশ্লেষণ করে। তারা জরুরি ফলাফল (যেমন ফুসফুসের অপ্যাসিটি, স্ট্রোক, ফ্র্যাকচার) চিহ্নিত করে যাতে ডাক্তাররা যত্ন অগ্রাধিকার দিতে পারেন।
  ফুসফুসের টিউমার সিটি গবেষণায়, এআই টিউমার সেগমেন্টেশন ম্যানুয়াল ট্রেসিংয়ের চেয়ে অনেক দ্রুত করেছে। দ্রুত চিত্রায়ন (বিশেষ করে এমআরআই) মানে বেশি রোগী সেবা এবং অপেক্ষার সময় কম।
• সঠিকতা ও ধারাবাহিকতা: ভাল প্রশিক্ষিত এআই নির্দিষ্ট কাজগুলোতে মানুষের সঠিকতার সমতুল্য বা তারও বেশি হতে পারে। CheXNet (নিউমোনিয়া সনাক্তকরণ) এবং অন্যান্য মডেল গড় রেডিওলজিস্টদের চেয়ে বেশি সংবেদনশীলতা দেখিয়েছে।
  এআই অভ্যন্তরীণ পর্যবেক্ষক বৈচিত্র্য দূর করে: এটি প্রতিবার একই ফলাফল ধারাবাহিকভাবে চিহ্নিত করবে। এই পরিমাণগত নির্ভুলতা (যেমন সঠিক টিউমার আয়তন) পর্যবেক্ষণে সহায়ক।
• বর্ধিত দক্ষতা: যেসব অঞ্চলে রেডিওলজিস্ট কম, সেখানে এআই বিশেষজ্ঞ সহকারী হিসেবে কাজ করে। একটি ফুসফুসের এক্স-রে এআই দূরবর্তী ক্লিনিকে সন্দেহভাজন টিবি বা নিউমোনিয়া চিহ্নিত করতে পারে, যা নির্ণয় সেবার প্রবেশাধিকার বাড়ায়।
  স্ট্যানফোর্ডের CheXNet দল উল্লেখ করেছে যে বিশেষজ্ঞ-স্তরের স্বয়ংক্রিয়তা কম সেবাপ্রাপ্ত এলাকায় চিত্রায়ন অন্তর্দৃষ্টি আনতে পারে।
• পরিমাণগত অন্তর্দৃষ্টি: এআই লুকানো নিদর্শন বের করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এমআরআই-তে কিছু এআই মডেল টিউমারের জেনেটিক মিউটেশন বা রোগীর ফলাফল ছবির বৈশিষ্ট্য থেকে পূর্বাভাস দেয়।
  ছবি বিশ্লেষণ এবং রোগীর ডেটা একত্রিত করে প্রাথমিক রোগ ঝুঁকি পূর্বাভাস সম্ভব।

এই সুবিধাগুলো গ্রহণযোগ্যতা বাড়াচ্ছে: হাজার হাজার হাসপাতাল এখন তাদের চিত্রায়ন প্ল্যাটফর্মে এআই টুলস পাইলট করছে।

চ্যালেঞ্জ এবং বিবেচ্য বিষয়

প্রতিশ্রুতিশীল হলেও, চিত্রায়নে এআই-এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

• পারফরম্যান্সের বৈচিত্র্য: এআই মডেল সব পরিবেশে সমানভাবে কাজ নাও করতে পারে। গবেষণায় দেখা গেছে কিছু টুল এক হাসপাতালে ভালো কাজ করে, অন্যত্র কম।
  উদাহরণস্বরূপ, একটি গবেষণায় দেখা গেছে কিছু রেডিওলজিস্ট এআই সাহায্যে উন্নতি করেছে, কিন্তু অন্যান্যরা এআই ব্যবহারে বেশি ভুল করেছে। এআই সংবেদনশীলতা বেশি হলেও ভুল সতর্কতা (ফলস পজিটিভ) সমস্যা হতে পারে। তাই ক্লিনিশিয়ানদের এআই পরামর্শ যাচাই করতে হবে।
• দক্ষতার প্রয়োজন: রেডিওলজিস্টরা অপরিহার্য। বর্তমান নির্দেশনা এআইকে সহায়ক হিসেবে দেখায়, বিকল্প নয়।
  মানব তত্ত্বাবধান নিশ্চিত করে সূক্ষ্মতা এবং ক্লিনিক্যাল প্রসঙ্গ বিবেচিত হয়। সংযুক্তির জন্য রেডিওলজিস্টদের এআই বিশ্বাস এবং চ্যালেঞ্জ করার প্রশিক্ষণ প্রয়োজন।
• ডেটা এবং পক্ষপাত: এআই তার প্রশিক্ষণ ডেটার মান অনুসারে কাজ করে। ইমেজ ডেটাসেট বড় এবং বৈচিত্র্যময় হতে হবে।
  খারাপ ডেটা মান, ভারসাম্যহীনতা (যেমন নির্দিষ্ট জনসংখ্যার অতিরিক্ত প্রতিনিধিত্ব) বা আর্টিফ্যাক্ট এআই পারফরম্যান্সকে প্রভাবিত করতে পারে। এআইকে শক্তিশালী এবং ন্যায়সঙ্গত করতে চলমান গবেষণা প্রয়োজন।
• নিয়ন্ত্রণ এবং খরচ: যদিও অনেক এআই টুল অনুমোদিত (এফডিএ অনুমোদন), বাস্তবায়ন ব্যয়বহুল এবং কাজের প্রবাহ পরিবর্তন প্রয়োজন।
  রিইম্বার্সমেন্ট মডেল নতুন, যেমন CMS কিছু এআই-চালিত সিটি বিশ্লেষণের জন্য অর্থ প্রদান করে। হাসপাতালগুলো সফটওয়্যার, হার্ডওয়্যার এবং প্রশিক্ষণের খরচ বিবেচনা করতে হবে।
• গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা: এআই ব্যবহারে রোগীর ডেটা জড়িত। গোপনীয়তা রক্ষায় কঠোর নিরাপত্তা ব্যবস্থা (এনক্রিপশন, ডি-আইডেন্টিফিকেশন) অপরিহার্য।
  নেটওয়ার্কে এআই সিস্টেম সংযুক্ত থাকায় সাইবার নিরাপত্তাও গুরুত্বপূর্ণ।

এই চ্যালেঞ্জ সত্ত্বেও, বিশেষজ্ঞরা ব্যক্তিগতকৃত সংযুক্তি গুরুত্বারোপ করেন। একটি হার্ভার্ড রিপোর্ট উল্লেখ করে, এআই-সহায়ক কাজের প্রবাহ মানব পারফরম্যান্স বাড়াতে পারে।

বাস্তবে, এআই-এর গতি এবং ক্লিনিশিয়ানদের বিচার একত্রে সর্বোত্তম ফলাফল দেয়।

ভবিষ্যৎ দৃষ্টিভঙ্গি

চিকিৎসা চিত্রায়নে এআই দ্রুত অগ্রসর হচ্ছে। শীর্ষস্থানীয় কোম্পানি এবং গবেষণা দল অ্যালগরিদম উন্নত করতে অব্যাহত রয়েছে।

উদাহরণস্বরূপ, “ফাউন্ডেশন মডেল” (বহু বড় এআই নেটওয়ার্ক যা বৈচিত্র্যময় চিকিৎসা ডেটায় প্রশিক্ষিত) শীঘ্রই আরও বিস্তৃত নির্ণায়ক ক্ষমতা প্রদান করতে পারে। আমরা আশা করি আরও কাজ (যেমন পূর্ণ অঙ্গ সেগমেন্টেশন, বহু রোগ স্ক্রিনিং) স্বয়ংক্রিয় হবে।

আন্তর্জাতিকভাবে, সহযোগিতামূলক প্রকল্পগুলো জনস্বাস্থ্যের জন্য এআই ব্যবহার করতে চায় (যেমন কম সম্পদ এলাকায় টিবি স্ক্রিনিং)। জাতীয় স্বাস্থ্য সেবা (যেমন যুক্তরাজ্যের NHS) এআই-সক্ষম স্ক্যানারে বিনিয়োগ করছে খরচ কমানোর জন্য।

সময়ের সাথে, এআই-সহায়িত চিত্রায়ন মানদণ্ড হয়ে উঠতে পারে: জরুরি অবস্থার দ্রুত ট্রায়াজ, ফুসফুসের ক্যান্সারের জন্য এআই-ভিত্তিক স্ক্রিনিং, এবং এমআরআই স্ক্যান কয়েক সেকেন্ডে সম্পন্ন।

>>> আরও জানতে ক্লিক করুন: ছবির মাধ্যমে ক্যান্সার প্রাথমিক পর্যায়ে সনাক্ত করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

সংক্ষেপে, এআই সমর্থন করে এক্স-রে, সিটি এবং এমআরআই থেকে রোগ নির্ণয়, সঠিকতা, গতি এবং প্রবেশাধিকার উন্নত করে।

যদিও রেডিওলজিস্টরা এখনও চূড়ান্ত নির্ণয় করেন, এআই টুলস তাদের আরও বেশি এবং দ্রুত দেখতে সাহায্য করে। প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে, আমরা আশা করি এআই চিত্রায়নে অপরিহার্য অংশীদার হয়ে উঠবে, বিশ্বব্যাপী রোগীর যত্ন উন্নত করবে।