কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) স্টার্টআপ Woebot Health সম্প্রতি একটি মানসিক স্বাস্থ্য সঙ্কটের অনুকরণ করে পাঠ্য বার্তাগুলিতে তার কিছু বিপর্যয়কর ত্রুটিপূর্ণ কৃত্রিম বট প্রতিক্রিয়ার জন্য সংবাদ তৈরি করেছে। Woebot, যেটি একটি সিরিজ B রাউন্ডে $90 মিলিয়ন সংগ্রহ করেছে, প্রতিক্রিয়া জানিয়েছে যে এটি সংকটের সময় ব্যবহারের উদ্দেশ্যে নয়। কোম্পানির নেতৃত্ব দুর্ভাগ্যজনকভাবে রোগীদের প্রত্যাশা করে, যারা সম্পূর্ণ যুক্তিযুক্তভাবে চিন্তা করতে পারে না, তাদের সাধারণ যোগাযোগের ফর্ম ব্যবহার বন্ধ করার এবং একটি বিকল্প ব্যবস্থায় পৌঁছানোর স্বীকৃতি পাবে।
যদিও চিকিত্সকদের চিকিত্সার জন্য রোগীদের ক্ষতির জন্য দায়ী করা হয়, এই স্থানটিতে প্রবেশ করতে চাওয়া স্টার্টআপ কোম্পানিগুলিকে একই মানদণ্ডে রাখা হয় না। দুর্বল রোগীদের জন্য বিষয়গুলিকে আরও খারাপ করার জন্য, এই সিস্টেমগুলিকে একই গোপনীয়তার মানদণ্ডে রাখা হয় না। এআই স্পেসে প্রবেশ করা এবং রোগীদের সাথে সরাসরি যোগাযোগ করা বিশেষত জটিল কারণ অনেক রোগী নিয়মিতভাবে ক্ষীণ সংকটের সম্মুখীন হন, 911 নম্বরে কল করার প্রয়োজনের সীমার নিচে, এমন একটি বট তৈরি করে যা সংকট মোকাবেলার জন্য সজ্জিত নয় সম্ভবত রোগীরা যে থ্রোসের সম্মুখীন হয় তা পরিচালনা করার জন্য সজ্জিত নয়। একটি দৈনিক ভিত্তিতে
কৃত্রিমভাবে এবং অনিচ্ছাকৃতভাবে রোগীর সংকটে জড়িত ঝুঁকি থাকা সত্ত্বেও, মানসিক স্বাস্থ্য স্টার্টআপগুলি এই স্থানটিতে লোভিত হয়ে 1.3 সালের প্রথমার্ধে মোট $2022 বিলিয়ন সংগ্রহ করেছে। দুর্ভাগ্যবশত, রোগীদের সাথে সরাসরি যোগাযোগ করতে অনেক অসুবিধা রয়েছে এবং AI এখনও প্রস্তুত নয়। এই কাজের জন্য। শব্দগুলি অপভাষায় বা বিকল্প অর্থ সহ ব্যবহার করা যেতে পারে। রোগীর ইতিহাস, সাংস্কৃতিক মূল্যবোধ, অঙ্গভঙ্গি, প্রসোডি এবং কণ্ঠস্বরের উপর নির্ভর করে বাক্যের অর্থ পরিবর্তিত হতে পারে। আরও, থেরাপিউটিক সেশনে রোগীর অবচেতন উদ্দেশ্যগুলি বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ - যা এআই থেকে সহজে ব্যাখ্যা করা যায় না।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যতটা শব্দের আক্ষরিক অর্থ শনাক্ত করতে সক্ষম হবে, একজন মানব থেরাপিস্ট যতটা পারে ততটা অব্যক্ত তার পিছনের অর্থ বুঝতে সক্ষম হবে না। মানব থেরাপিস্টদের প্রতিস্থাপনে অসুবিধার সংখ্যা বিবেচনা করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পর্দার আড়ালে অন্যান্য উপায়ে প্রভাব পড়ার সম্ভাবনা বেশি।
যদিও রোগীদের সাথে যোগাযোগ করার জন্য একটি কৃত্রিম বটের উপর নির্ভর করার সময় অনেক চ্যালেঞ্জ রয়েছে, তবুও এমন কিছু ক্ষেত্র রয়েছে যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিদ্ধান্ত গ্রহণকে বাড়িয়ে তুলতে পারে। স্বাস্থ্য বীমা কোম্পানীগুলি ইতিমধ্যেই স্বাস্থ্যসেবা পরিষেবার উচ্চ ব্যবহারকারী রোগীদের চিহ্নিত করে খরচ কমাতে AI-এর মান দেখতে পায়। প্রেসক্রিপশন প্রদানকারীরা নিয়মিতভাবে স্বাস্থ্য বীমা কোম্পানীর কাছ থেকে প্রেসক্রিপশনের অনিয়মিত রিফিল সংক্রান্ত বিজ্ঞপ্তি পান যেগুলি সর্বোত্তমভাবে ব্যবহার করা হয় না এমন প্রেসক্রিপশনগুলি বন্ধ করতে উত্সাহিত করতে। প্রকৃতপক্ষে, বৃহৎ বীমা কোম্পানিগুলির কাছে বিশাল ডেটাসেট রয়েছে যা বর্তমানে আলঝাইমার, ডায়াবেটিস, হার্ট ফেইলিওর এবং ক্রনিক অবস্ট্রাকটিভ পালমোনারি ডিজিজ (সিওপিডি) এর সূত্রপাতের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিশ্লেষণ করা হচ্ছে। আসলে, AI ইতিমধ্যেই FDA-অনুমোদিত হয়ে গেছে নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য, এবং বর্তমানে, AI উজ্জ্বল হয় যখন এটি একটি খুব নির্দিষ্ট ক্লিনিকাল সমস্যায় প্রয়োগ করা হয়। এআই সিস্টেমগুলি প্রাথমিকভাবে ক্লিনিকাল রায় প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে ক্লিনিকাল বিচার বাড়ানোর জন্য চাওয়া হচ্ছে। আদর্শভাবে, AI জাগতিক কাজগুলি পরিচালনা করার মাধ্যমে এবং যেগুলি দ্ব্যর্থহীন হতে পারে এবং একজন মানুষের দ্বারা আরও তদন্তের প্রয়োজন হতে পারে সে সম্পর্কে সতর্ক করার মাধ্যমে ক্লিনিশিয়ানের উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি করবে। বীমা কোম্পানী অপ্টামের মতে, শীর্ষ তিনটি এআই অ্যাপ্লিকেশন পরিধানযোগ্য সহ ডেটা পর্যবেক্ষণ করছে, ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিকে ত্বরান্বিত করছে এবং স্বাস্থ্যসেবা কোডিংয়ের নির্ভুলতা উন্নত করছে। বর্তমান লক্ষ্যগুলি ডেটার পরিমাণ বাড়ানো নয় তবে ডেটাকে এমনভাবে উপস্থাপন করা যা চিকিত্সক দ্বারা অর্থবহ এবং কার্যকরী।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তথ্যপূর্ণ টিপস এবং সতর্কতা সহ প্রদানকারীদের প্রভাবিত করতে শুরু করবে, এইভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণকে বৃদ্ধি করতে এবং মানুষের ত্রুটি হ্রাস করতে সহায়তা করবে। মেডিসিনের অভ্যাস এমন সব কাজ দিয়ে পূর্ণ যা কম্পিউটারে অফলোড করার উপযুক্ত সুযোগ। উদাহরণস্বরূপ, এআই-এর একটি সাধারণ প্রয়োগ হল রেটিনার চিত্রের মূল্যায়ন, যা চক্ষু বিশেষজ্ঞদের ওষুধের অন্যান্য ক্ষেত্রে ফোকাস করতে দেয় যা তারা আরও ফলপ্রসূ বলে মনে করে। যেহেতু AI স্বাস্থ্য পরিচর্যায় প্রবেশ করে, চিকিত্সকদের তাদের প্রতিস্থাপন করা হবে কিনা তা নিয়ে চিন্তা করা উচিত নয় বরং তাদের অনুশীলন সময়ের সাথে সাথে কীভাবে বিকশিত হতে থাকবে – এবং আশা করি আরও ভাল হবে।
প্রোভাইডার স্পেসে AI প্রয়োগ করার ক্ষেত্রে একটি অসুবিধা হল যে মেডিকেল রেকর্ডগুলি সমানভাবে গঠন করা হয় না এবং স্টাইলগুলি প্রদানকারী থেকে প্রদানকারীতে অত্যন্ত পরিবর্তনশীল। মেডিকেল রেকর্ড এছাড়াও থাকতে পারে সহজাত পক্ষপাত, রোগীর জনসংখ্যার উপর নির্ভর করে যা সেই অনুশীলনের সবচেয়ে সাধারণ। একটি AI সিস্টেমে খাওয়ানো পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল প্রদান করবে। সুতরাং, AI এর "কি" এটির প্রয়োগের ক্ষেত্রে একমাত্র গুরুত্বপূর্ণ বিষয় নয়, তবে এটি কীভাবে প্রয়োগ করা হয় এবং ফলাফলের সাথে কী করা হয় তাও এটির প্রভাবের ক্ষেত্রে খুব অর্থবহ। চিকিত্সক যখন বিভ্রান্ত হন বা অন্য স্ক্রীন দেখতে অভ্যস্ত তখন মুহুর্তে প্রদর্শিত টিপস এবং সতর্কতাগুলি উপেক্ষা করা যেতে পারে। AI এর ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সতর্কতা অবসাদের উপর প্রভাব ফেলবে, সম্প্রতি একটি সুপরিচিত ঘটনা যা কিছু যুগান্তকারী ঘটনা ঘটিয়েছে। সুতরাং, AI শুধুমাত্র সেই মাধ্যম হিসাবেই প্রভাবশালী যেটিতে এটি বিতরণ করা হয় এবং এটি উপস্থাপনের সময় ব্যবহারকারীর অবস্থা।
আমরা যদি সংবাদযোগ্য AI ভুলগুলি থেকে কিছু শিখে থাকি, তা হল আমরা AI-কে মানুষের মতো একই গোপনীয়তার মান ধরে রাখতে পারি না, তবে আমরা এটিকে সাধারণ মানুষের কর্মক্ষমতার চেয়ে উচ্চতর মান ধরে রাখি। একটি এআই সিস্টেমের পক্ষে একজন রোগীর ক্ষতি করা সম্পূর্ণরূপে অগ্রহণযোগ্য হবে। আমরা আশা করি যে AI শুধুমাত্র মানুষের চেয়ে ভালো পারফর্ম করবে না কিন্তু কোনো রোগীর ক্ষতি করবে না। তাই, আপাতত, AI পটভূমিতে তার অ্যালকেমিক জাদু কাজ চালিয়ে যাবে, নিঃশব্দে দায়িত্ব গ্রহণ করবে - বা না - এটি কীভাবে স্বাস্থ্যসেবাকে প্রভাবিত করে।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.dataversity.net/how-artificial-intelligence-will-first-find-its-way-into-mental-health/
