বিশ্বব্যাপী চিকিৎসা ও স্বাস্থ্যসেবায় দ্রুত পরিবর্তন আনছে AI (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা)। আনুমানিক ৪.৫ বিলিয়ন মানুষ প্রয়োজনীয় স্বাস্থ্যসেবার সুযোগ থেকে বঞ্চিত এবং ২০৩০ সালের মধ্যে ১১ মিলিয়ন স্বাস্থ্যকর্মীর ঘাটতি হবে বলে ধারণা করা হচ্ছে, AI দক্ষতা বাড়াতে, সেবা পৌঁছাতে এবং যত্নের ফাঁক বন্ধ করতে সহায়ক সরঞ্জাম প্রদান করছে।

বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরাম (WEF) অনুসারে, “AI ডিজিটাল স্বাস্থ্য সমাধানগুলি দক্ষতা বাড়াতে, খরচ কমাতে এবং বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্য ফলাফল উন্নত করার সম্ভাবনা রাখে”।

বাস্তবে, AI-চালিত সফটওয়্যার ইতিমধ্যেই কিছু নির্ণায়ক কাজের ক্ষেত্রে মানুষের চেয়ে ভালো করছে। উদাহরণস্বরূপ, স্ট্রোক রোগীর স্ক্যান নিয়ে প্রশিক্ষিত একটি AI ছিল দ্বিগুণ বেশি সঠিক মস্তিষ্কের স্ট্রোক শনাক্তকরণ ও তার সময় নির্ধারণে বিশেষজ্ঞ ক্লিনিশিয়ানদের তুলনায়।

জরুরি সেবায়, AI ট্রায়াজে সাহায্য করতে পারে: যুক্তরাজ্যের একটি গবেষণায় দেখা গেছে AI মডেল সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিয়েছে কোন রোগীদের হাসপাতালে স্থানান্তর করতে হবে অ্যাম্বুলেন্সের ৮০% ক্ষেত্রে। এবং রেডিওলজিতে, AI সরঞ্জামগুলি এমন হাড়ের ফ্র্যাকচার বা ক্ষত চিহ্নিত করেছে যা ডাক্তাররা প্রায়ই মিস করেন – NICE (যুক্তরাজ্যের স্বাস্থ্য কর্তৃপক্ষ) AI-চালিত চেস্ট এক্স-রে স্ক্রিনিংকে নিরাপদ ও খরচ সাশ্রয়ী বলে মনে করে, এবং একটি AI সিস্টেম রেডিওলজিস্টদের তুলনায় ৬৪% বেশি এপিলেপসি মস্তিষ্কের ক্ষত শনাক্ত করেছে।

AI ইতিমধ্যেই চিকিৎসা চিত্র (যেমন CT স্ক্যান ও এক্স-রে) মানুষের চেয়ে দ্রুত পড়ছে। AI সরঞ্জাম মিনিটের মধ্যে অস্বাভাবিকতা শনাক্ত করতে পারে – স্ট্রোক স্ক্যান থেকে ভাঙা হাড় পর্যন্ত – যা ডাক্তারদের দ্রুত ও সঠিক রোগ নির্ণয়ে সাহায্য করে।
উদাহরণস্বরূপ, হাজার হাজার স্ক্যান নিয়ে প্রশিক্ষিত একটি AI ক্ষুদ্র মস্তিষ্কের ক্ষত নির্ধারণ করেছে এবং স্ট্রোকের শুরু সময় পূর্বাভাস দিয়েছে, যা সময়মতো চিকিৎসার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

একইভাবে, ফ্র্যাকচার খুঁজে পাওয়ার মতো সহজ ইমেজিং কাজ AI-এর জন্য আদর্শ: জরুরি সেবার ডাক্তাররা প্রায় ১০% ভাঙন মিস করেন, কিন্তু AI পর্যালোচনা এগুলো দ্রুত চিহ্নিত করতে পারে। “দ্বিতীয় দৃষ্টির” মতো কাজ করে AI মিস হওয়া রোগ নির্ণয় ও অপ্রয়োজনীয় পরীক্ষা এড়াতে সাহায্য করে, যা ফলাফল উন্নত এবং খরচ কমাতে পারে।

AI ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সহায়তা এবং রোগী ব্যবস্থাপনাও বাড়াচ্ছে। উন্নত অ্যালগরিদম রোগীর তথ্য বিশ্লেষণ করে যত্নের পথনির্দেশনা দিতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, নতুন AI মডেলগুলি আলঝেইমার বা কিডনি রোগের মতো রোগের লক্ষণ লক্ষণীয় হওয়ার বছর আগেই সনাক্ত করতে পারে।

ক্লিনিকাল চ্যাটবট এবং ভাষা মডেল ডিজিটাল সহকারী হিসেবে আবির্ভূত হচ্ছে: সাধারণ LLM (যেমন ChatGPT বা Gemini) প্রায়ই অবিশ্বস্ত চিকিৎসা পরামর্শ দেয়, কিন্তু বিশেষায়িত সিস্টেম যা LLM ও চিকিৎসা ডাটাবেস একত্রিত করে (যাকে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন বলা হয়) সাম্প্রতিক একটি মার্কিন গবেষণায় ৫৮% ক্লিনিকাল প্রশ্নের কার্যকর উত্তর দিয়েছে।

ডিজিটাল রোগী প্ল্যাটফর্মও দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, Huma প্ল্যাটফর্ম AI-চালিত মনিটরিং ও ট্রায়াজ ব্যবহার করে হাসপাতাল পুনরায় ভর্তি ৩০% কমিয়েছে এবং ক্লিনিশিয়ান পর্যালোচনার সময় ৪০% পর্যন্ত কমিয়েছে।

দূরবর্তী মনিটরিং ডিভাইস (যেমন ওয়্যারেবল ও স্মার্ট অ্যাপ) AI ব্যবহার করে নিয়মিত ভিটাল ট্র্যাক করে – হৃদস্পন্দনের সমস্যা বা অক্সিজেন স্তর রিয়েল-টাইমে পূর্বাভাস দেয় – যা ডাক্তারদের দ্রুত হস্তক্ষেপের তথ্য দেয়।

প্রশাসনিক ও কার্যক্রমিক কাজে AI কাজের চাপ কমাচ্ছে। বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো এখন স্বাস্থ্যসেবায় “AI কো-পাইলট” সরবরাহ করছে: মাইক্রোসফটের Dragon Medical One ডাক্তার-রোগী পরামর্শ শুনে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভিজিট নোট তৈরি করতে পারে, আর গুগল ও অন্যান্যরা কোডিং, বিলিং ও রিপোর্ট তৈরির জন্য সরঞ্জাম আছে।

জার্মানিতে Elea নামে একটি AI প্ল্যাটফর্ম ল্যাব পরীক্ষার সময় সপ্তাহ থেকে ঘণ্টায় নামিয়েছে, হাসপাতালগুলোকে দ্রুত চালাতে সাহায্য করছে। এই AI সহায়করা ডাক্তার ও নার্সদের কাগজপত্র থেকে মুক্ত করে আরও বেশি রোগী দেখার সুযোগ দেয়।

সার্ভে দেখায় চিকিৎসকরা ইতিমধ্যেই রুটিন ডকুমেন্টেশন ও অনুবাদ সেবায় AI ব্যবহার করছেন: ২০২৪ সালের AMA সার্ভেতে ৬৬% ডাক্তার AI সরঞ্জাম ব্যবহার করছেন (২০২৩ সালের ৩৮% থেকে বৃদ্ধি) যেমন চার্টিং, কোডিং, যত্ন পরিকল্পনা বা প্রাথমিক রোগ নির্ণয়ে।
রোগীরাও AI-এর সাথে যোগাযোগ করছেন: উদাহরণস্বরূপ, AI-চালিত উপসর্গ পরীক্ষকরা মৌলিক ট্রায়াজ করতে পারে, যদিও মাত্র ~২৯% মানুষ এই ধরনের সরঞ্জামকে চিকিৎসা পরামর্শে বিশ্বাস করে।

গবেষণা, ওষুধ উন্নয়ন ও জেনোমিক্সে AI

ক্লিনিকের বাইরে, AI চিকিৎসা গবেষণা ও ওষুধ উন্নয়নকে পুনর্গঠন করছে। AI ওষুধ আবিষ্কারে গতি বাড়ায়, অণুর আচরণ পূর্বাভাস দিয়ে ল্যাব কাজের বছর বাঁচায়। (উদাহরণস্বরূপ, DeepMind-এর AlphaFold লক্ষ লক্ষ প্রোটিন কাঠামো সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিয়েছে, যা লক্ষ্য আবিষ্কারে সাহায্য করেছে)। জেনোমিক্স ও ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসাও লাভবান: AI বিশাল জেনেটিক ডেটা বিশ্লেষণ করে রোগীর জন্য নির্দিষ্ট চিকিৎসা তৈরি করতে পারে।

অঙ্কোলজিতে, Mayo Clinic গবেষকরা CT স্ক্যানের মতো ইমেজিংয়ে AI ব্যবহার করে প্যানক্রিয়াটিক ক্যান্সার ক্লিনিকাল নির্ণয়ের ১৬ মাস আগে পূর্বাভাস দেয় – যা অন্যথায় খুব খারাপ বেঁচে থাকার হার সহ রোগের জন্য আগাম হস্তক্ষেপ সম্ভব করে।

মেশিন লার্নিংয়ের মতো প্রযুক্তি মহামারী বিজ্ঞানেও উন্নতি ঘটায়: AI ব্যবহার করে কাশি শব্দ বিশ্লেষণ (যেমন গুগল ও অংশীদাররা ভারতে করেছে) টিউবারকিউলোসিস সস্তায় নির্ণয়ে সাহায্য করে, যা বিশেষজ্ঞের সীমিত প্রবেশাধিকারযুক্ত এলাকায় বিশ্ব স্বাস্থ্য উন্নত করে।

গ্লোবাল স্বাস্থ্য ও ঐতিহ্যবাহী চিকিৎসা

AI-এর প্রভাব বিশ্বব্যাপী বিস্তৃত। কম সম্পদযুক্ত এলাকায়, স্মার্টফোন AI যত্নের ফাঁক পূরণ করতে পারে: উদাহরণস্বরূপ, AI-চালিত ECG অ্যাপ হার্ট ডিজিজ ঝুঁকি চিহ্নিত করে, এমন জায়গায় যেখানে কার্ডিওলজিস্ট কম।
AI ঐতিহ্যবাহী ও পরিপূরক চিকিৎসাকেও সমর্থন করে: সাম্প্রতিক WHO/ITU রিপোর্ট দেখায় AI সরঞ্জাম স্থানীয় প্রতিকার তালিকাভুক্ত করতে এবং হার্বাল যৌগকে আধুনিক রোগের সাথে মিলিয়ে দিতে পারে, পাশাপাশি সাংস্কৃতিক জ্ঞান সম্মানিত হয়।

ভারত একটি AI-চালিত আয়ুর্বেদিক গ্রন্থের ডিজিটাল লাইব্রেরি চালু করেছে, এবং ঘানা ও কোরিয়ার প্রকল্পগুলো AI ব্যবহার করে ঔষধি গাছ শ্রেণীবদ্ধ করছে। এই প্রচেষ্টা – WHO-এর এজেন্ডার অংশ – ঐতিহ্যবাহী চিকিৎসা বিশ্বব্যাপী আরও সহজলভ্য করতে চায়, স্থানীয় সম্প্রদায়ের শোষণ ছাড়া।

সার্বিকভাবে, AI-কে ইউনিভার্সাল হেলথ কভারেজ (UN-এর ২০৩০ সালের লক্ষ্য) অর্জনে সহায়ক হিসেবে দেখা হয়, যা দূরবর্তী বা সেবা কম পাওয়া এলাকায় সেবা পৌঁছায়।

স্বাস্থ্যসেবায় AI-এর সুবিধাসমূহ

চিকিৎসায় AI-এর প্রধান সুবিধাসমূহ হলো:

• দ্রুত ও সঠিক রোগ নির্ণয়: AI বড় পরিমাণে ছবি ও তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে, যা মানুষের মিস করা অনেক কিছু ধরতে সক্ষম।
• ব্যক্তিগতকৃত যত্ন: অ্যালগরিদম রোগীর তথ্য (জেনেটিক্স, ইতিহাস, জীবনযাপন) থেকে চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরি করতে পারে।
• দক্ষতা বৃদ্ধি: কাগজপত্র ও রুটিন কাজ স্বয়ংক্রিয়করণ ক্লিনিশিয়ানের ক্লান্তি কমায়। (WEF রিপোর্ট করে ডিজিটাল প্ল্যাটফর্ম প্রদানকারীর কাজের চাপ উল্লেখযোগ্যভাবে কমায়।)
• খরচ সাশ্রয়: McKinsey অনুমান করে ব্যাপক AI ব্যবহার উন্নত উৎপাদনশীলতা ও প্রতিরোধের মাধ্যমে বছরে শত শত বিলিয়ন সাশ্রয় করতে পারে। রোগীরা উন্নত স্বাস্থ্য ফলাফল ও কম খরচ থেকে লাভবান হন।
• সেবা সম্প্রসারণ: AI-চালিত টেলিমেডিসিন ও অ্যাপস গ্রামীণ বা দরিদ্র অঞ্চলের মানুষকে দূর থেকে বিশেষজ্ঞ স্তরের স্ক্রিনিং ও মনিটরিং সুবিধা দেয়।

এই সুবিধাগুলো সার্ভে দ্বারা প্রমাণিত: অনেক ডাক্তার জানান AI চার্ট, রোগ নির্ণয় ও যোগাযোগে সাহায্য করে।
একটি WHO রিপোর্টে বলা হয়েছে, “AI বিশ্বব্যাপী স্বাস্থ্যসেবা ও চিকিৎসা প্রদান উন্নত করার জন্য বড় সম্ভাবনা রাখে”।

চ্যালেঞ্জ, ঝুঁকি ও নৈতিকতা

প্রতিশ্রুতির পরেও, স্বাস্থ্যসেবায় AI গুরুতর চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি। তথ্যের গোপনীয়তা ও নিরাপত্তা সর্বোচ্চ গুরুত্ব পায়: স্বাস্থ্য তথ্য অত্যন্ত সংবেদনশীল, এবং দুর্বল ডি-আইডেন্টিফিকেশন রোগীর গোপনীয়তা ঝুঁকিতে ফেলতে পারে।

AI মডেলে পক্ষপাত একটি বড় উদ্বেগ। যদি অ্যালগরিদমগুলি বৈচিত্র্যহীন তথ্য (যেমন প্রধানত উচ্চ আয়ের দেশের রোগীর তথ্য) দিয়ে প্রশিক্ষিত হয়, তবে অন্যদের জন্য খারাপ ফলাফল দিতে পারে।

WHO-এর বিশ্লেষণে দেখা গেছে ধনী দেশে প্রশিক্ষিত সিস্টেমগুলি নিম্ন/মধ্য আয়ের দেশে ব্যর্থ হতে পারে, তাই AI-কে অন্তর্ভুক্তিমূলকভাবে ডিজাইন করতে হবে। ক্লিনিশিয়ানের বিশ্বাস ও প্রশিক্ষণও গুরুত্বপূর্ণ: যথাযথ শিক্ষা ছাড়া দ্রুত AI প্রয়োগ ভুল ব্যবহার বা ত্রুটির কারণ হতে পারে।
অক্সফোর্ডের একজন নৈতিকতাবিদ সতর্ক করেছেন যে ব্যবহারকারীদের AI-এর সীমাবদ্ধতা “বোঝা এবং মোকাবেলা করার উপায় জানা” প্রয়োজন।

তদুপরি, AI সিস্টেম (বিশেষ করে LLM) হ্যালুসিনেট করতে পারে – অর্থাৎ বিশ্বাসযোগ্য শোনানো কিন্তু মিথ্যা চিকিৎসা তথ্য তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গবেষণায় দেখা গেছে OpenAI-এর Whisper ট্রান্সক্রিপশন টুল মাঝে মাঝে তথ্য উদ্ভাবন করে, এবং জনপ্রিয় LLM প্রায়ই সম্পূর্ণ প্রমাণভিত্তিক চিকিৎসা উত্তর দিতে ব্যর্থ হয়।

নৈতিক নির্দেশিকা জোর দেয় যে যত্ন সিদ্ধান্তে মানুষ নিয়ন্ত্রণে থাকতে হবে (তথ্যভিত্তিক সম্মতি, তদারকি, জবাবদিহিতা)। WHO-এর নির্দেশিকা AI স্বাস্থ্য সরঞ্জামের জন্য ছয়টি নীতি নির্ধারণ করেছে: রোগীর স্বায়ত্তশাসন রক্ষা, কল্যাণ ও নিরাপত্তা নিশ্চিতকরণ, স্বচ্ছতা ও ব্যাখ্যাযোগ্যতা দাবি, জবাবদিহিতা বজায় রাখা, সমতা উন্নীতকরণ এবং টেকসইতা প্রচার।

সংক্ষেপে, AI ডাক্তারদের সহায়ক হওয়া উচিত—প্রতিস্থাপন নয়—এবং এটি এমনভাবে নিয়ন্ত্রিত হতে হবে যাতে সুবিধা সবার কাছে পৌঁছায় এবং নতুন ক্ষতি না ঘটে।

নিয়ন্ত্রণ ও শাসন

বিশ্বব্যাপী নিয়ন্ত্রকরা ইতিমধ্যেই পদক্ষেপ নিচ্ছেন। FDA ইতিমধ্যেই ১,০০০-এর বেশি AI-সক্ষম চিকিৎসা যন্ত্রপাতি দ্রুত অনুমোদন দিয়েছে।

জানুয়ারি ২০২৫-এ FDA AI/ML সফটওয়্যারকে চিকিৎসা যন্ত্রপাতি হিসেবে নিয়ন্ত্রণের ব্যাপক খসড়া নির্দেশিকা প্রকাশ করেছে, যা ডিজাইন থেকে বাজার পরবর্তী পর্যবেক্ষণ পর্যন্ত পুরো জীবনচক্র কভার করে।

এই নির্দেশিকা স্পষ্টভাবে স্বচ্ছতা ও পক্ষপাত নিয়ে আলোচনা করে, ডেভেলপারদের নিয়মিত আপডেট ও ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার পরিকল্পনা করতে উৎসাহিত করে। FDA ওষুধ উন্নয়নে AI ব্যবহারের জন্য নিয়মও তৈরি করছে এবং জেনারেটিভ AI বিষয়ক জনমত সংগ্রহ করছে।

ইউরোপে, নতুন EU AI আইন (২০২৪ সালে কার্যকর) স্বাস্থ্যসেবা AI সিস্টেমকে “উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ” হিসেবে শ্রেণীবদ্ধ করেছে, যার ফলে কঠোর পরীক্ষা, ডকুমেন্টেশন ও মানব তদারকির শর্ত পূরণ করতে হবে।

যুক্তরাজ্যে, মেডিসিনস অ্যান্ড হেলথকেয়ার প্রোডাক্টস রেগুলেটরি এজেন্সি (MHRA) বিদ্যমান চিকিৎসা যন্ত্র আইন অনুযায়ী AI-চালিত চিকিৎসা যন্ত্রপাতি নিয়ন্ত্রণ করে।

পেশাদার সংস্থা ও সরকার শিক্ষা জোর দিয়ে বলছে: ক্লিনিশিয়ানদের নতুন ডিজিটাল দক্ষতা অর্জন করতে হবে, এবং রোগীদের AI ব্যবহারের সময় উপযুক্ত নির্দেশনা প্রয়োজন।

WHO-এর মহাপরিচালক তেদ্রোস বলেছেন, AI “মিলিয়ন মানুষের স্বাস্থ্য উন্নত করতে পারে” যদি বুদ্ধিমত্তার সাথে ব্যবহার করা হয়, কিন্তু “এটি ভুলভাবে ব্যবহৃত হলে ক্ষতিও করতে পারে”।

সুতরাং, আন্তর্জাতিক সংস্থা নিয়ন্ত্রণ কাঠামো দাবি করছে যা নিশ্চিত করবে যে AI সরঞ্জাম নিরাপদ, প্রমাণভিত্তিক এবং ন্যায়সঙ্গত।

ভবিষ্যৎ দৃষ্টিভঙ্গি

অগ্রসর হয়ে, স্বাস্থ্যসেবায় AI-এর ভূমিকা আরও বাড়বে। জেনারেটিভ AI (যেমন উন্নত LLM) আরও রোগী-সামনা অ্যাপ ও সিদ্ধান্ত সহায়ক চালাবে – যতক্ষণ সঠিকতা উন্নত হয়।

ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড ও জেনোমিক্সের সাথে সংযুক্তি আরও ব্যক্তিগতকৃত যত্ন তৈরি করবে।

রোবোটিক্স ও AI-সহায়তায় সার্জারি উন্নত প্রযুক্তি হাসপাতালগুলোতে সাধারণ হয়ে উঠবে। ওয়্যারেবল সেন্সর ও AI অ্যালগরিদম স্বাস্থ্য সূচক নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করবে, জরুরি অবস্থার আগেই রোগী ও ডাক্তারকে সতর্ক করবে।

বিশ্বব্যাপী উদ্যোগ (যেমন WEF-এর AI গভর্নেন্স অ্যালায়েন্স) সীমান্ত পেরিয়ে দায়িত্বশীল AI উন্নয়ন সমন্বয় করতে চায়।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, ভবিষ্যত AI ও মানুষের সহযোগিতায় নিহিত। AI-এর গতি ও ক্লিনিশিয়ানের দক্ষতা মিলিয়ে “রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসা উভয়ই দ্রুততর” হবে, গবেষকরা বলেন।

বিশেষজ্ঞরা প্রায়ই বলেন, স্বাস্থ্যসেবায় AI হওয়া উচিত “সহযোগী, বাধা নয়”।

সাবধানী আশাবাদ নিয়ে, স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা AI গ্রহণ শুরু করেছে যাতে আরও মানুষের জন্য উন্নত স্বাস্থ্য নিশ্চিত করা যায় – স্মার্ট রোগ নির্ণয় থেকে শুরু করে ক্লিনিকের কার্যক্রম সহজীকরণ ও চিকিৎসা ও বিশ্ব স্বাস্থ্য সমতার অগ্রগতি পর্যন্ত।

>>> আপনি আগ্রহী হতে পারেন:

শিক্ষা ও প্রশিক্ষণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

গ্রাহক সেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা