কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) চিকিৎসা কি ভবিষ্যৎ ? এআই মানুষকে কাজ পরিচালনা করতে এবং আরও বিশ্লেষণমূলক তথ্য প্রদানে সহায়তা করছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আশেপাশে আরেকটি অগ্রগতিতে, বিজ্ঞানীরা একটি AI টুল তৈরি করেছেন যা হৃদযন্ত্রের ব্যর্থতা সহ একাধিক স্বাস্থ্য অবস্থার বিকাশের ঝুঁকি নির্ণয় এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম।
RETFound নামে, এই AI-চালিত টুলটি মানুষের রেটিনার চিত্র বিশ্লেষণের মাধ্যমে চোখের রোগ থেকে শুরু করে হার্ট ফেল করা এবং পারকিনসন্স ডিজিজ পর্যন্ত বিভিন্ন ধরণের স্বাস্থ্যগত অবস্থার বিকাশের ঝুঁকি নির্ণয় এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
Nature.com-এ প্রকাশিত একটি সাপ্তাহিক আন্তর্জাতিক জার্নাল-এ প্রকাশিত গবেষণাপত্র অনুসারে, RETFound উদ্ভাবনী স্ব-তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়। এটির জন্য গবেষকদের প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ১.৬ মিলিয়ন রেটিনাল চিত্রের প্রতিটিকে ম্যানুয়ালি লেবেল করার প্রয়োজন হয় না। এই পদ্ধতিটি আরইটিফাউন্ডকে চিকিৎসা নির্ণয়ের জন্য AI সরঞ্জামগুলি বিকাশের জন্য আরও দক্ষ এবং সাশ্রয়ী উপায়ে পরিণত করেছে।
ChatGPT এবং অন্যান্য বৃহৎ-ভাষার মডেলগুলি যেভাবে পূর্ববর্তী শব্দের উপর ভিত্তি করে একটি বাক্যে পরবর্তী শব্দের ভবিষ্যদ্বাণী করতে শেখে, একইভাবে, RETFound চিত্রগুলির অনুপস্থিত অংশগুলিকে নির্ভুলতার সঙ্গে স্ক্যান করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে রেটিনাল ফটোগ্রাফগুলির একটি বিশাল ডেটাসেটের মধ্য দিয়ে যায়৷
RETFound Pearse Keane সম্পর্কে আরও ব্যাখ্যা করতে গিয়ে, লন্ডনের মুরফিল্ডস আই হসপিটাল NHS ফাউন্ডেশন ট্রাস্টের একজন চক্ষুরোগ বিশেষজ্ঞ যিনি এই গবেষণাপত্রটির সহ-লেখকও বলেছেন, “লক্ষ লক্ষ চিত্রের মাধ্যমে, মডেলটি কোনওভাবে শিখেছে যে একটি রেটিনা দেখতে কেমন এবং এর সমস্ত বৈশিষ্ট্য কী। এবং রেটিনা কী এই জ্ঞান”। তিনি ব্যাখ্যা করেছেন, এটি মডেলের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে, এটিকে একটি বহুমুখী ভিত্তি মডেল হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করে যা বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কাস্টমাইজ করা যেতে পারে।
এটি কীভাবে একজন ব্যক্তির কার্ডিওভাসকুলার স্বাস্থ্যের অন্তর্দৃষ্টি পেতে RETFound রেটিনাল স্ক্যান ব্যবহার করে তার উপর আরও আলোকপাত করে। যা ব্যাখ্যা করে যে রেটিনাগুলির স্বতন্ত্রতা একটি জটিল নেটওয়ার্ক গঠন করে শরীরের ক্ষুদ্রতম রক্তনালীগুলির একটি সরাসরি দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করার ক্ষমতার মধ্যে থাকে। এর অর্থ হল যে, সমস্ত সংবহনতন্ত্রকে প্রভাবিত করে এমন অবস্থা, যেমন উচ্চ রক্তচাপ, রেটিনাল চিত্রগুলির মাধ্যমে সরাসরি পর্যবেক্ষণ করা যেতে পারে।
রেটিনাগুলির কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্রের সঙ্গেও মিল রয়েছে, কিছু দিক থেকে মস্তিষ্কের সঙ্গে সাদৃশ্যপূর্ণ। এই সাদৃশ্যটি স্নায়ু টিস্যু মূল্যায়নের জন্য রেটিনাল চিত্রগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। তবে এই স্ক্যানগুলির ব্যাখ্যার জন্য প্রায়শই বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন হয়, যেখানে AI পদক্ষেপ নেয়।
AI-চালিত টুল RETFound ইতিমধ্যেই শিখেছে যে, লেবেলবিহীন ডেটা থেকে একটি সাধারণ রেটিনা কেমন হওয়া উচিত। সুতরাং সেই ডেটা ব্যবহার করে, এটি কোনও অস্বাভাবিকতা আছে কিনা তা মূল্যায়ন করতে রেটিনাল স্ক্যান বিশ্লেষণ করতে পারে, যা রোগ নির্ণয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
বিজ্ঞানীরা লক্ষ্য করেছেন যে AI টুলের কার্যকারিতা চিত্তাকর্ষক, বিশেষ করে ডায়াবেটিক, রেটিনোপ্যাথির মতো চোখের রোগ সনাক্ত করার ক্ষেত্রে। হার্ট অ্যাটাক, হার্ট ফেল, স্ট্রোক এবং পারকিনসন্সের মতো সিস্টেমিক রোগের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য, যদিও এর কার্যকারিতা নিখুঁত নয়, এটি এখনও অন্যান্য অনেক এআই মডেলকে ছাড়িয়ে গিয়েছে। তবে এটি সময় এবং ডেটার সঙ্গে আরও নির্ভুল হয়ে উঠবে।
