গবেষণায় দেখানো হয়েছে যে শুধুমাত্র 22% আমেরিকানরা তাদের জীবনের শেষ ইচ্ছার লিখিত রেকর্ড রাখে, ইলিনয়ে OSF হেলথকেয়ারের একটি দল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে চিকিত্সকদের নির্ধারণ করতে সাহায্য করছে যে কোন রোগীদের তাদের হাসপাতালে থাকার সময় মারা যাওয়ার সম্ভাবনা বেশি।
দলটি একটি এআই মডেল তৈরি করেছে যা হাসপাতালে ভর্তির পাঁচ থেকে 90 দিনের মধ্যে রোগীর মৃত্যুর ঝুঁকির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, ওএসএফ-এর একটি প্রেস রিলিজ অনুসারে।
লক্ষ্য হল ক্লিনিশিয়ানরা এই রোগীদের সাথে জীবনের শেষের গুরুত্বপূর্ণ আলোচনা করতে সক্ষম হবেন।
আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স কি?
“এটি আমাদের সংস্থার একটি লক্ষ্য যে আমরা যে প্রতিটি রোগীর সেবা করি তাদের উন্নত যত্ন পরিকল্পনা আলোচনার নথিভুক্ত করা হবে, যাতে আমরা তাদের ইচ্ছামত যত্ন প্রদান করতে পারি – বিশেষ করে তাদের জীবনের শেষের মতো একটি সংবেদনশীল সময়ে, যখন তারা সক্ষম নাও হতে পারে। তাদের ক্লিনিকাল পরিস্থিতির কারণে আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন,” ফক্স নিউজ ডিজিটালের সাথে একটি সাক্ষাত্কারে OSF হেলথকেয়ার সিনিয়র ফেলো, উদ্ভাবনের প্রধান অধ্যয়নের লেখক ডঃ জোনাথন হ্যান্ডলার বলেছেন।
রোগীরা যদি এমন জায়গায় পৌঁছায় যেখানে তারা অজ্ঞান থাকে বা ভেন্টিলেটরে থাকে, উদাহরণস্বরূপ, তাদের পছন্দগুলি জানাতে তাদের পক্ষে খুব দেরি হতে পারে।
প্রধান অধ্যয়নের লেখক ড. জোনাথন হ্যান্ডলার ইলিনয়ে OSF হেলথ কেয়ারের উদ্ভাবনের সিনিয়র ফেলো। তার দল একটি এআই মডেল তৈরি করেছে যা হাসপাতালে ভর্তির পাঁচ থেকে 90 দিনের মধ্যে রোগীর মৃত্যুর ঝুঁকির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। (ওএসএফ হেলথ কেয়ার)
আদর্শভাবে, মৃত্যুর ভবিষ্যদ্বাণীকারী এমন পরিস্থিতিকে প্রতিরোধ করবে যেখানে রোগীরা হসপিস যত্নের সম্পূর্ণ সুবিধা না পেয়ে মারা যেতে পারে যদি তাদের পরিকল্পনাগুলি শীঘ্রই নথিভুক্ত করা হত, হ্যান্ডলার বলেছিলেন।
প্রদত্ত যে একটি সাধারণ হাসপাতালে থাকার দৈর্ঘ্য চার দিন, গবেষকরা “জরুরিতার অনুভূতি” এর জন্য মডেলটিকে পাঁচ দিনে শুরু করতে বেছে নিয়েছিলেন, এটি 90 দিনে শেষ করেছিলেন, গবেষক উল্লেখ করেছেন।
নতুন এআই-জেনারেটেড কোভিড ড্রাগ প্রথম পর্যায়ে ক্লিনিকাল ট্রায়ালে প্রবেশ করেছে: ‘সকল প্রকারের বিরুদ্ধে কার্যকর’
AI মডেলটি বিভিন্ন জাতি, জাতি, লিঙ্গ এবং আর্থ-সামাজিক কারণগুলির মধ্যে 75,000 টিরও বেশি রোগীর ডেটা সেটের উপর পরীক্ষা করা হয়েছিল।
সম্প্রতি জার্নাল অফ মেডিক্যাল সিস্টেমে প্রকাশিত গবেষণায় দেখা গেছে যে সমস্ত রোগীদের মধ্যে মৃত্যুহার 12 জনের মধ্যে একজন ছিল।
কিন্তু যারা এআই মডেল দ্বারা তাদের হাসপাতালে থাকার সময় মারা যাওয়ার সম্ভাবনা বেশি বলে চিহ্নিত করা হয়েছিল, তাদের জন্য মৃত্যুর হার চারজনের মধ্যে এক হয়েছে – গড়ের চেয়ে তিনগুণ বেশি।
ইলিনয়ে OSF হেলথকেয়ারের একটি দল (এখানে দেখানো হয়েছে) চিকিত্সকদের সাহায্য করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করছে যে কোন রোগীদের তাদের হাসপাতালে থাকার সময় মারা যাওয়ার সম্ভাবনা বেশি। (ওএসএফ হেলথ কেয়ার)
মডেলটি COVID-19 মহামারীর আগে এবং উভয় সময়ে পরীক্ষা করা হয়েছিল, প্রায় অভিন্ন ফলাফল সহ, গবেষণা দল বলেছে।
রোগীর মৃত্যুর পূর্বাভাসকারীকে 13 টি বিভিন্ন ধরণের রোগীর তথ্যের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, হ্যান্ডলার বলেছেন।
“এর মধ্যে ক্লিনিকাল প্রবণতা অন্তর্ভুক্ত ছিল, যেমন রোগীদের অঙ্গগুলি কীভাবে কাজ করছে, এবং কত ঘন ঘন তাদের স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা পরিদর্শন করতে হয়েছে, সেই পরিদর্শনের তীব্রতা এবং তাদের বয়সের মতো অন্যান্য তথ্য,” তিনি বলেছিলেন।
“তখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেই তথ্য ব্যবহার করে পরবর্তী পাঁচ থেকে 90 দিনের মধ্যে রোগীর মৃত্যুর সম্ভাবনা সম্পর্কে একটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে।”
নতুন ব্রেন টিউমার থেরাপির লক্ষ্য খুঁজে পেতে শিক্ষার্থীরা AI প্রযুক্তি ব্যবহার করে — দ্রুত রোগের সাথে লড়াই করার লক্ষ্যে
মডেলটি একজন চিকিত্সককে সম্ভাব্যতা বা “আত্মবিশ্বাসের স্তর” প্রদান করে এবং সেইসাথে কেন রোগীর মৃত্যুর স্বাভাবিক ঝুঁকির চেয়ে বেশি তার ব্যাখ্যা দেয়, হ্যান্ডলার বলেন।
“দিনের শেষে, AI একগুচ্ছ তথ্য নেয় যা একজন চিকিত্সককে সংগ্রহ করতে, বিশ্লেষণ করতে এবং সংক্ষিপ্ত করতে দীর্ঘ সময় নেয় – এবং তারপর সেই তথ্যটি ভবিষ্যদ্বাণী সহ উপস্থাপন করে যাতে চিকিত্সক একটি করতে পারেন। সিদ্ধান্ত,” তিনি বলেন।
একটি লাইফ ফ্লাইট OSF হেলথ কেয়ারের অংশ, সেন্ট ফ্রান্সিস মেডিক্যাল সেন্টারে যাচ্ছে। (ওএসএফ হেলথ কেয়ার)
ওএসএফ গবেষকরা এনওয়াইইউ ল্যাঙ্গোন-এ নির্মিত অনুরূপ এআই মডেল দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছেন, হ্যান্ডলার বলেছেন।
“তারা একটি 60 দিনের মৃত্যুর পূর্বাভাস তৈরি করেছিল, যা আমরা প্রতিলিপি করার চেষ্টা করেছি,” তিনি বলেছিলেন।
“আমরা মনে করি তাদের তুলনায় আমাদের খুব আলাদা জনসংখ্যা আছে, তাই আমরা যে পারফরম্যান্সটি খুঁজছিলাম তা পেতে আমরা একটি নতুন ধরণের ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করেছি এবং আমরা এতে সফল হয়েছি।”
“অবশেষে, আমাদের লক্ষ্য হল রোগীদের ইচ্ছা পূরণ করা এবং তাদের জীবনের শেষের যত্ন প্রদান করা যা তাদের চাহিদা পূরণ করে।”
ভবিষ্যদ্বাণীকারী “নিখুঁত নয়,” হ্যান্ডলার স্বীকার করেছেন; শুধুমাত্র কারণ এটি মৃত্যুর একটি বর্ধিত ঝুঁকি চিহ্নিত করে তার মানে এই নয় যে এটি ঘটবে।
“কিন্তু দিনের শেষে, ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভুল হলেও, লক্ষ্য হল চিকিত্সককে কথোপকথন করতে উদ্বুদ্ধ করা,” তিনি বলেছিলেন।
“অবশেষে, আমরা রোগীদের ইচ্ছা পূরণ করতে চাই এবং তাদের জীবনের শেষের যত্ন প্রদান করতে চাই যা তাদের চাহিদা পূরণ করে,” হ্যান্ডলার যোগ করেছেন।
গবেষকরা বলেছেন, এই রোগীদের সাথে জীবনের শেষের গুরুত্বপূর্ণ আলোচনা করার জন্য চিকিত্সকদের পর্যাপ্ত সময় দেওয়া লক্ষ্য। (iStock)
এআই টুলটি বর্তমানে ওএসএফ-এ ব্যবহার করা হচ্ছে, যেমন হ্যান্ডলার উল্লেখ করেছেন যে স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা “চিকিৎসকদের কর্মপ্রবাহে তাদের সমর্থন করে এমনভাবে এটিকে যতটা সম্ভব নির্বিঘ্নে সংহত করার চেষ্টা করেছে।”
হ্যান্ডলার বলেন, “আমরা এখন টুলটিকে অপ্টিমাইজ করার প্রক্রিয়ার মধ্যে রয়েছি যাতে এটির সর্বাধিক প্রভাব রয়েছে এবং এটি একটি গভীর, অর্থপূর্ণ এবং চিন্তাশীল রোগী-ক্লিনিশিয়ান মিথস্ক্রিয়াকে সমর্থন করে।”
এআই বিশেষজ্ঞ সম্ভাব্য সীমাবদ্ধতাগুলি উল্লেখ করেছেন
ডাঃ হার্ভে কাস্ত্রো, ডালাস, টেক্সাস-ভিত্তিক বোর্ড-প্রত্যয়িত জরুরী মেডিসিন চিকিত্সক এবং স্বাস্থ্য পরিচর্যায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জাতীয় স্পিকার বলেছেন, তিনি OSF-এর মডেলের সম্ভাব্য সুবিধাগুলি স্বীকার করেছেন, কিন্তু উল্লেখ করেছেন যে এর কিছু ঝুঁকি এবং সীমাবদ্ধতা থাকতে পারে।
এর মধ্যে একটি সম্ভাব্য মিথ্যা ইতিবাচক। “যদি এআই মডেল ভুলভাবে এমন একজন রোগীর জন্য মৃত্যুর উচ্চ ঝুঁকির ভবিষ্যদ্বাণী করে যে আসলে এই ধরনের ঝুঁকিতে নেই, তবে এটি রোগী এবং তাদের পরিবারের জন্য অপ্রয়োজনীয় কষ্টের কারণ হতে পারে,” কাস্ত্রো বলেছিলেন।
“জীবনের শেষের আলোচনাগুলি সংবেদনশীল এবং রোগীর উপর গভীর মনস্তাত্ত্বিক প্রভাব ফেলতে পারে৷ স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের উচিত AI ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একটি সহানুভূতিশীল মানব স্পর্শের সাথে একত্রিত করা।”
মিথ্যা নেতিবাচক আরেকটি ঝুঁকি উপস্থাপন করে, কাস্ত্রো উল্লেখ করেছেন।
“যদি এআই মডেল এমন একজন রোগীকে সনাক্ত করতে ব্যর্থ হয় যার মৃত্যুর উচ্চ ঝুঁকি রয়েছে, জীবনের শেষের গুরুত্বপূর্ণ আলোচনা বিলম্বিত হতে পারে বা কখনই হবে না,” তিনি বলেছিলেন। “এর ফলে রোগীরা তাদের শেষ দিনগুলিতে যে যত্ন চেয়েছিলেন তা পান না।”
“স্বাস্থ্য পরিচর্যায় AI এর ভূমিকার নৈতিক অন্বেষণ সর্বোপরি, বিশেষ করে যখন জীবন এবং মৃত্যুর ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সাথে মোকাবিলা করা হয়,” কাস্ত্রো বলেছিলেন। (iStock)
অতিরিক্ত সম্ভাব্য ঝুঁকির মধ্যে রয়েছে এআই-এর উপর অত্যধিক নির্ভরতা, ডেটা গোপনীয়তার উদ্বেগ এবং সম্ভাব্য পক্ষপাত যদি মডেলটিকে সীমিত ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যা অন্যান্য রোগী গোষ্ঠীর জন্য যত্নের সুপারিশগুলিতে বৈষম্যের দিকে নিয়ে যেতে পারে, কাস্ত্রো সতর্ক করেছিলেন।
আমাদের স্বাস্থ্য নিউজলেটারের জন্য সাইন আপ করতে এখানে ক্লিক করুন
এই ধরনের মডেল মানুষের মিথস্ক্রিয়া সঙ্গে যুক্ত করা উচিত, বিশেষজ্ঞ উল্লেখ করেছেন.
“জীবনের শেষের আলোচনাগুলি সংবেদনশীল এবং রোগীর উপর গভীর মনস্তাত্ত্বিক প্রভাব ফেলতে পারে,” তিনি বলেছিলেন। “স্বাস্থ্যের যত্ন প্রদানকারীদের উচিত AI ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে একটি সহানুভূতিশীল মানব স্পর্শের সাথে একত্রিত করা।”
আমাদের স্বাস্থ্য নিউজলেটারের জন্য সাইন আপ করতে এখানে ক্লিক করুন
বিশেষজ্ঞ যোগ করেছেন যে এই ধরনের মডেলগুলি বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে সঠিক এবং উপকারী থাকে তা নিশ্চিত করার জন্য ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ এবং প্রতিক্রিয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
“স্বাস্থ্য পরিচর্যায় এআই-এর ভূমিকার নৈতিক অন্বেষণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে যখন জীবন এবং মৃত্যুর পূর্বাভাস মোকাবেলা করা হয়।”
মেলিসা রুডি স্বাস্থ্য সম্পাদক এবং ফক্স নিউজ ডিজিটালের লাইফস্টাইল দলের সদস্য।
