একটি নতুন এআই টুল মেডিক্যাল নোট পড়ার এবং রোগীদের মৃত্যুর ঝুঁকি, হাসপাতালে পুনরায় ভর্তি এবং তাদের যত্নের জন্য গুরুত্বপূর্ণ অন্যান্য ফলাফলের সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে।
বিজ্ঞাপন
নিউ ইয়র্ক ইউনিভার্সিটি (এনওয়াইইউ) গ্রসম্যান স্কুল অফ মেডিসিনের একটি দল দ্বারা তৈরি, এই প্রোগ্রামটি সমস্ত বিশ্ববিদ্যালয়-অধিভুক্ত হাসপাতালে ব্যবহার করা হয় স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে একটি মান হয়ে ওঠার আশায়৷
এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মূল্যের উপর গবেষণাটি এই বুধবার (7) "প্রকৃতি" ম্যাগাজিনে প্রকাশিত হয়েছিল। প্রধান লেখক এরিক ওরম্যান, একজন NYU নিউরোসার্জন এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানী, এএফপিকে বলেছেন যে নন-এআই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি বছরের পর বছর ধরে ওষুধের আশেপাশে রয়েছে, তবে সেগুলি অনুশীলনে খুব কম ব্যবহার করা হয়েছে কারণ তাদের প্রয়োজনীয় ডেটার জন্য একটি পুনর্গঠন এবং অস্বস্তিকর ফর্ম্যাট অভিযোজন প্রয়োজন।
যাইহোক, "একটি জিনিস যা সর্বত্র মেডিসিনে সাধারণ তা হল ডাক্তাররা ক্লিনিকে যা দেখেন, রোগীদের সাথে কী আলোচনা করেন সে সম্পর্কে নোট লেখেন," লেখক হাইলাইট করেছেন। "সুতরাং আমাদের মৌলিক উদ্ঘাটন ছিল: আমরা কি একটি ডেটা উত্স হিসাবে মেডিকেল নোট দিয়ে শুরু করতে পারি এবং তারপরে তাদের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে পারি?"
বিজ্ঞাপন
NYUTron নামক বিশাল ভাষার মডেলটি জানুয়ারী 387.000 থেকে মে 2011 এর মধ্যে NYU ল্যাঙ্গোন হাসপাতালে যত্ন নেওয়া 2020 লোকের মেডিকেল রেকর্ড থেকে প্রাপ্ত লক্ষ লক্ষ মেডিকেল নোটের সাথে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। রেকর্ডগুলির মধ্যে রয়েছে ডাক্তারদের করা নোট, রোগীর অগ্রগতি নোট, রেডিওলজি রিপোর্ট এবং স্রাব নির্দেশাবলী মোট 4,1 বিলিয়ন শব্দ.
এই প্রোগ্রামের প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি ছিল ডাক্তাররা তাদের নোটগুলিতে যে প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করেন তা ব্যাখ্যা করা, যা তাদের ব্যবহার করা সংক্ষিপ্ত রূপগুলি সহ বিভিন্ন ব্যক্তির মধ্যে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়।
যা প্রাপ্ত হয়েছিল তার রেকর্ড বিশ্লেষণ করে, গবেষকরা গণনা করতে সক্ষম হন কত ঘন ঘন প্রোগ্রামের ভবিষ্যদ্বাণী সঠিক ছিল। উপরন্তু, তারা বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশে টুলটি পরীক্ষা করেছে এবং বিভিন্ন রোগীর জনসংখ্যার সাথে ব্রুকলিন হাসপাতালে এটি কীভাবে পারফর্ম করেছে তা দেখতে একটি ম্যানহাটন হাসপাতালের রেকর্ড ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দিয়েছে।
বিজ্ঞাপন
সামগ্রিকভাবে, NYUTron 95% লোককে শনাক্ত করেছে যারা ছাড়া পাওয়ার আগে হাসপাতালে মারা গেছে এবং 80% রোগী যাদের 30 দিনের মধ্যে পুনরায় ভর্তি করা হবে। টুলটি বেশিরভাগ ডাক্তারদের ভবিষ্যদ্বাণীর পাশাপাশি বর্তমান মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে যা AI ব্যবহার করে না।
যাইহোক, দলের আশ্চর্যের জন্য, "সবচেয়ে অভিজ্ঞ ডাক্তার, যিনি আসলে, খুব বিখ্যাত, অতিমানবীয়ভাবে পারফর্ম করেছেন, মডেলের চেয়ে ভাল," ওরম্যান হাইলাইট করেছেন। "প্রযুক্তি এবং ওষুধের মধ্যে মধুর স্থানটি এমন নয় যে এটি সর্বদা অতিমানবীয় ফলাফল প্রদান করবে, বরং এটি একটি বাস্তব সূচনা বিন্দু প্রদান করবে।"
NYUTron 79% রোগীর জন্য থাকার দৈর্ঘ্যও সঠিকভাবে অনুমান করেছে, 89% ক্ষেত্রে বীমা কভারেজ অস্বীকার করেছে এবং 89% ক্ষেত্রে অতিরিক্ত শর্তের উপস্থিতি যেখানে রোগীর প্রাথমিক অসুস্থতা অন্যান্য অবস্থার সাথে ছিল।
বিজ্ঞাপন
AI কখনই ডাক্তার-রোগীর সম্পর্কের প্রতিস্থাপন হবে না, Oermann বলেছেন। পরিবর্তে, এটি সাহায্য করবে "চিকিৎসকদের যত্নের জায়গায় আরও তথ্য প্রদান করতে যাতে তারা আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে পারে।"
আরও পড়ুন:
* এই নিবন্ধের পাঠ্যটি আংশিকভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জাম, অত্যাধুনিক ভাষার মডেল দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যা পাঠ্যের প্রস্তুতি, পর্যালোচনা, অনুবাদ এবং সংক্ষিপ্তকরণে সহায়তা করে। টেক্সট এন্ট্রি দ্বারা তৈরি করা হয়েছে Curto চূড়ান্ত বিষয়বস্তু উন্নত করতে এআই টুলস থেকে সংবাদ এবং প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করা হয়েছিল।
এটি হাইলাইট করা গুরুত্বপূর্ণ যে AI সরঞ্জামগুলি কেবলমাত্র সরঞ্জাম এবং প্রকাশিত বিষয়বস্তুর জন্য চূড়ান্ত দায়বদ্ধতা রয়েছে Curto খবর। এই সরঞ্জামগুলিকে দায়িত্বের সাথে এবং নৈতিকভাবে ব্যবহার করার মাধ্যমে, আমাদের উদ্দেশ্য হল যোগাযোগের সম্ভাবনা প্রসারিত করা এবং মানসম্পন্ন তথ্যের অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করা। 🤖
