পরীক্ষাগার থেকে চক্ষু-বহির্বিভাগে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

বিস্তারিত প্রতিবেদন

বাংলাস্ফিয়ার: চোখের ছবি দেখা একটি পৃথক অ্যালগরিদমের বদলে রোগীর প্রাথমিক উপসর্গ, প্রয়োজনীয় পরীক্ষা, চিকিৎসকের পরামর্শ এবং পরবর্তী নজরদারি—সম্পূর্ণ চিকিৎসাপথে একাধিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-সহকারী যুক্ত করেছে বেজিং সিংহুয়া চাংগেং হাসপাতাল। ১৬ সেপ্টেম্বর নেচার মেডিসিন-এ প্রকাশিত বাস্তব প্রয়োগের প্রতিবেদনে সাফল্যের পাশাপাশি দুটি বড় ব্যর্থতাও ধরা পড়েছে: অপরিশোধিত বিপুল তথ্য নির্ভুলতা দেয়নি, আর অসুবিধাজনক সফটওয়্যার চিকিৎসকেরা ব্যবহার করেননি।

এআই-টিইসি নামের ব্যবস্থায় কিউয়েন ৩.৫-৩৫বি ভাষা-প্রযুক্তি রোগীর ইতিহাস পড়ে সংক্ষিপ্ত ও কাঠামোবদ্ধ বিবরণ তৈরি করে। রেটফাউন্ড নামে চোখের ছবির জন্য প্রশিক্ষিত ভিত্তি-মডেল ফান্ডাস ছবি বিশ্লেষণ করে। আলাদা সহকারী রোগীর উপসর্গ সংগ্রহ, সম্ভাব্য পরীক্ষা নির্বাচন, চিকিৎসাকালে তথ্য উপস্থাপন এবং পরে অনুসরণের কাজে যুক্ত থাকে।

প্রথম মডেলটি হাসপাতালের ২৬,৮৩৯টি অপরিশোধিত ও যাচাই না-করা ছবি দিয়ে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। রোগ আলাদা করার ক্ষমতার পরিমাপক এউআরওসি ছিল ০.৭৯৯৬—বাস্তব ব্যবহারের জন্য যথেষ্ট নয়। পরে চার চক্ষুবিশেষজ্ঞ মাত্র ১,৪২৬টি উচ্চমানের ছবি বেছে চিহ্নিত করেন। কম কিন্তু পরিষ্কার তথ্য দিয়ে পুনঃপ্রশিক্ষণে একই পরিমাপ ০.৯৩৮৩-এ ওঠে।

বাস্তব ব্যবহারে আরেক বাধা ছিল চিকিৎসকের সময়। ২০২৫ সালের নভেম্বরে ব্যবস্থা চালু হওয়ার পরে ডিসেম্বরে গ্রহণের হার ২৫.৭ শতাংশে উঠেছিল। ধীর গতি, বেশি ক্লিক এবং বারবার হাতে তথ্য দিতে হওয়ায় ২০২৬ সালের এপ্রিল নাগাদ ব্যবহার নেমে যায় ৩.৮ শতাংশে। সফটওয়্যার দ্রুত করা এবং গুরুত্বপূর্ণ সংক্ষিপ্তসারে তিন ক্লিকের মধ্যে পৌঁছনোর ব্যবস্থা হলে এক মাসে ব্যবহার আবার ২৩ শতাংশ হয়।

চিকিৎসকের তাৎক্ষণিক মতামত সংগ্রহ করে মডেল সংশোধনের পরে দ্বিতীয় রোগীদলে এউআরওসি ০.৯৪৮২ পাওয়া যায়। ব্যবস্থাটি গ্লকোমা, ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি, বয়সজনিত ম্যাকুলার অবক্ষয় ও প্যাথলজিক্যাল মায়োপিয়ার মতো নির্ধারিত রোগ শনাক্তে উন্নতি দেখিয়েছে। কিন্তু এউআরওসি রোগীর উপকারের পূর্ণ পরিমাপ নয়; ভুল নেতিবাচক ফল, অপ্রয়োজনীয় পরীক্ষা ও চিকিৎসা বিলম্বও আলাদাভাবে মাপা দরকার।

গবেষণাটি দেখায়, হাসপাতালের কর্মপ্রবাহে প্রযুক্তি বসানো শুধু মডেলের নির্ভুলতার সমস্যা নয়। সফটওয়্যার চিকিৎসকের কাজ বাড়ালে ভালো অ্যালগরিদমও পরিত্যক্ত হয়। একই সঙ্গে বিশেষজ্ঞের নির্বাচিত তথ্য ফল উন্নত করলেও অন্য হাসপাতাল, অন্য ক্যামেরা বা ভিন্ন জনসংখ্যায় একই নির্ভুলতা থাকবে—এটি এখনও প্রমাণিত নয়।

বিশ্লেষণ: ‘এআই-নির্ভর হাসপাতাল’ কথাটি স্বয়ংক্রিয় চিকিৎসকের ধারণা দিতে পারে। বাস্তবে এই ব্যবস্থার উন্নতির প্রধান চালক ছিলেন চার মানব বিশেষজ্ঞ এবং ব্যবহারকারী চিকিৎসকের প্রতিক্রিয়া। ফলটি এআই দিয়ে চিকিৎসক বাদ দেওয়ার নয়, নকশায় চিকিৎসককে কেন্দ্রীয় রাখার প্রমাণ। অপেক্ষার সময়, রোগীর ফল, গোপনীয়তা, ভুলের দায় এবং প্রচলিত চিকিৎসার সঙ্গে তুলনামূলক পরীক্ষা ছাড়া এটি এখনও প্রাথমিক বাস্তবায়ন—চূড়ান্ত চিকিৎসা-মডেল নয়।