Boston Children’s নতুন রোগ নির্ণয়ে AI ব্যবহার করছে

Boston Children’s হসপিটাল কেবল নতুন প্রযুক্তি নিয়ে পরীক্ষা করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রহণ করেনি. বিশেষ করে জটিল ও বিরল রোগে আক্রান্ত শিশু রোগীদের সেবা প্রদানের পদ্ধতি উন্নত করতে হাসপাতালটি তার ক্লিনিক্যাল ও কার্যক্রমগত অবকাঠামোর মূল অংশ হিসেবে পুরো প্রতিষ্ঠানে এআই যুক্ত করেছে. দৈনন্দিন কর্মপ্রবাহে এআই একীভূত করে দলটি কার্যক্রমগত খরচ কমিয়েছে, সেবায় প্রবেশাধিকার উন্নত করেছে এবং আগে অমীমাংসিত থাকা ৪০টির বেশি বিরল রোগ নির্ণয়ে সহায়তা করেছে.

Boston Children’s হসপিটাল বিশ্বের বৃহত্তম শিশু চিকিৎসা প্রতিষ্ঠানগুলোর একটি, যেখানে ৪০টির বেশি বিশেষায়িত ক্ষেত্রে রোগীদের সেবা দেওয়া হয় এবং বছরে প্রায় ১০ লাখ বহির্বিভাগ ভিজিট হয়.

অনেক স্বাস্থ্যব্যবস্থার মতো, বাড়তে থাকা প্রশাসনিক চাপ সামলানোর পাশাপাশি এটি কঠোর আর্থিক সীমাবদ্ধতার মধ্যে পরিচালিত হয়. সরবরাহ শৃঙ্খল, বিলিং ও অপারেশনস জুড়ে দলগুলো ইনভয়েস প্রক্রিয়াকরণ থেকে সময়সূচি সমন্বয় পর্যন্ত বিপুল পরিমাণ পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ সামলায়. এই প্রক্রিয়াগুলো প্রয়োজনীয় হলেও সময়সাপেক্ষ, যা কর্মীদের আরও মূল্যবান কাজ থেকে দূরে সরিয়ে রাখে.

একই সময়ে, ক্লিনিক্যাল দলগুলো ভিন্ন ধরনের সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হয়. বিরল রোগের ক্ষেত্রে প্রায়ই বিচ্ছিন্ন জেনেটিক ডেটা, অসম্পূর্ণ ক্লিনিক্যাল ইতিহাস এবং বিপুল পরিমাণ চিকিৎসা সাহিত্য থাকে. এমনকি একটি শীর্ষস্থানীয় গবেষণা প্রতিষ্ঠানেও চিকিৎসকেরা প্রতিটি নির্ণয়ে পৌঁছানোর মতো দ্রুত এত সব তথ্য একত্রে বিশ্লেষণ করতে পারেন না.

“সমস্যাটি প্রচেষ্টার নয়,” বলেন Boston Children’s-এর চিফ ইনোভেশন অফিসার জন ব্রাউনস্টাইন. “এটি মানুষের জ্ঞানীয় সীমাবদ্ধতা.”

Boston Children’s ডকুমেন্টেশন ও অনুবাদ টুলসহ আলাদা আলাদা এআই ব্যবহারক্ষেত্র দিয়ে শুরু করেছিল. কিন্তু সেই প্রাথমিক প্রচেষ্টাগুলো দ্রুতই একটি খণ্ডিত পদ্ধতির সীমা স্পষ্ট করে দেয়.

“আপনি শুধু বিচ্ছিন্ন সমাধানের ওপর নির্ভর করতে পারেন না,” ব্রাউনস্টাইন বলেন.

হাসপাতালটি পরে এমন কিছু গড়ে তুলতে শুরু করে, যাকে ব্রাউনস্টাইন এন্টারপ্রাইজ এআই স্তর বলেন: গবেষণা, ক্লিনিক্যাল ও প্রশাসনিক দলজুড়ে ব্যবহৃত একটি নিরাপদ অভ্যন্তরীণ ChatGPT পরিবেশ. এআইকে টুলের সমষ্টি হিসেবে দেখার বদলে প্রতিষ্ঠানটি একটি যৌথ ভিত্তি তৈরি করেছে, যেখানে নতুন সক্ষমতা দ্রুত উন্নয়ন ও স্থাপন করা যায়.

এই ব্যবস্থা দলগুলোকে তাদের ভূমিকার সঙ্গে সরাসরি প্রাসঙ্গিক উপায়ে এআই নিয়ে কাজ করতে দেয়, তা অভ্যন্তরীণ ডেটায় প্রবেশ, চিকিৎসা সাহিত্য সংকলন বা কর্মপ্রবাহ সহজীকরণ যাই হোক. নিরাপত্তা, পর্যবেক্ষণ ও ধারাবাহিক মূল্যায়ন নিশ্চিত করতে প্রযুক্তির পাশাপাশি গভর্নেন্স কাঠামোও তৈরি করা হয়েছিল.

এই পরিবর্তন উদ্ভাবনের গতি বদলে দিয়েছে. যে টুলগুলো আগে দীর্ঘ উন্নয়নচক্র চাইত, সেগুলো এখন কয়েক দিনের মধ্যে স্থাপন করা যায়, ফলে প্রতিষ্ঠানটি কার্যক্রমগত চাহিদা ও ক্লিনিক্যাল প্রয়োজন উভয়ের প্রতিই দ্রুত সাড়া দিতে পারে.

আজ, এক-তৃতীয়াংশের বেশি কর্মী তাদের দৈনন্দিন কাজের অংশ হিসেবে এআই ব্যবহার করেন, যার মধ্যে ক্লিনিক্যাল, গবেষণা ও প্রশাসনিক কার্যক্রম রয়েছে.

Boston Children’s প্রথমে এমন ক্ষেত্রগুলোতে মনোযোগ দেয়, যেখানে এআই পরিমাপযোগ্য কার্যক্রমগত প্রভাব আনতে পারে. সরবরাহ শৃঙ্খল কার্যক্রমে, এআই এখন ইনভয়েস গ্রহণ, রাউটিং ও প্রতিক্রিয়া পরিচালনা করে.

একই সঙ্গে, হাসপাতালটি অস্ত্রোপচারের সময়সূচি তৈরিতে এআই প্রয়োগ করেছে. ক্লিনিক্যাল নোট বিশ্লেষণ এবং রোগীর তীব্রতা অনুমান করে, সিস্টেমটি অপারেটিং রুমের সময় বরাদ্দের পদ্ধতি উন্নত করে. এর ফলে সময়সূচি আরও আগে থেকে পরিকল্পনা করা যায়, ব্যবহার বাড়ে এবং আরও বেশি রোগী দ্রুত তাদের প্রয়োজনীয় সেবা পেতে পারে.

এছাড়া, চিকিৎসকেরা সিদ্ধান্ত সহায়তা এবং জটিল ক্লিনিক্যাল তথ্য সংকলনের জন্য এআই ব্যবহার করেন. গবেষকেরা ডেটা বিশ্লেষণ ও কোহর্ট তৈরিতে এটি প্রয়োগ করেন. প্রশাসনিক দলগুলো নথি খসড়া করা, কোডিং ও কর্মপ্রবাহ উন্নত করার জন্য এর ওপর নির্ভর করে.

প্রতিষ্ঠানটি এসব পরিবর্তনকে সরাসরি পরিমাপযোগ্য ফলাফলের সঙ্গে যুক্ত করে. 50টির বেশি স্বয়ংক্রিয়তা জুড়ে, Boston Children’s প্রায় 60,000 ঘণ্টা সময় সাশ্রয় করেছে, যা পুনর্বিন্যস্ত শ্রমে 7 মিলিয়ন ডলারের বেশি সমতুল্য.

প্রতিষ্ঠানটি এআইকে আলাদা উদ্যোগ হিসেবে চালু করার বদলে দৈনন্দিন কাজের সঙ্গে প্রাসঙ্গিক করার ওপর জোর দিয়েছে.

“এখানে মূল বিষয় হলো মানুষ যেখানে আছে, সেখানে তাদের কাছে পৌঁছানো,” ব্রাউনস্টাইন বলেন.

কার্যক্রমগত উন্নতির পাশাপাশি, Boston Children’s ক্লিনিক্যাল আবিষ্কারের জন্য এআইয়ে বিনিয়োগ করেছে. হাসপাতালটি এমন একটি ব্যবস্থা তৈরি করেছে, যাকে তারা “সহ-পাইলট জেনেটিসিস্ট” বলে; এটি জেনেটিক ডেটা, ফেনোটাইপিক তথ্য ও বৈশ্বিক চিকিৎসা সাহিত্য একীভূত করার জন্য নকশা করা হয়েছে.

এই সিস্টেম চিকিৎসাবিজ্ঞানের সবচেয়ে কঠিন চ্যালেঞ্জগুলোর একটি মোকাবিলা করে: বহু বছর ধরে ব্যাখ্যার বাইরে থাকা বিরল রোগ নির্ণয়.

এই কাজের ফলে, আজ পর্যন্ত 40টির বেশি নির্ণয় করা হয়েছে, যেগুলো আগে অসম্ভব বলে মনে করা হতো. এই কাজ নতুন জিন টার্গেট এবং সম্ভাব্য চিকিৎসাপথ শনাক্ত করতেও সহায়তা করেছে.

“আমরা জেনেটিক তথ্য, ফেনোটাইপিক তথ্য, সাহিত্য অনুসন্ধান এবং এআইয়ের যুক্তি একত্র করি, যাতে একসময় কোনো উত্তর না পাওয়া পরিবারগুলোর কাছে নির্ণয় পৌঁছে দেওয়া যায়,” ব্রাউনস্টাইন বলেন.

রোগী ও পরিবারের জন্য এর প্রভাব তাৎক্ষণিক ও বাস্তব. যে কেসগুলো একসময় অমীমাংসিত থাকত, সেগুলো এখন উত্তর দিচ্ছে এবং কিছু ক্ষেত্রে চিকিৎসার নতুন দিকনির্দেশনা দিচ্ছে.

“আগে এটি অকল্পনীয় ছিল, কিন্তু এখন এটি অসংখ্য পরিবারকে আশা দিচ্ছে,” ব্রাউনস্টাইন বলেন.

Boston Children’s-এর এআই কৌশলের পরবর্তী পর্যায় আরও গভীর একীভূতকরণ ও বিস্তৃত গ্রহণে মনোযোগ দেয়. নেতৃত্ব ব্যবহার ও প্রভাব উভয়ই বাড়ানোর উল্লেখযোগ্য সুযোগ দেখছে.

হাসপাতালটি ক্লিনিক্যাল সিদ্ধান্ত গ্রহণে এআইকে আরও পূর্ণভাবে যুক্ত করা, বিভিন্ন বিশেষায়িত ক্ষেত্রে টুল বিস্তৃত করা এবং OpenAI-এর সঙ্গে সহযোগিতার মাধ্যমে মডেলগুলোকে ক্রমাগত পরিশীলিত করার কাজ করছে.

সময়ের সঙ্গে, এআই চিকিৎসা অনুশীলনের একটি মূল উপাদান হয়ে উঠবে বলে আশা করা হচ্ছে.

“বিশ্বের সব চিকিৎসাজ্ঞান পাশে রেখে একজন অসাধারণ প্রশিক্ষিত চিকিৎসককে আপনি কেন চাইবেন না?” ব্রাউনস্টাইন বলেন.

Boston Children’s-এ, এআই এমন অবকাঠামোর অংশ হয়ে উঠছে যা সেবা প্রদান, গবেষণা ও আবিষ্কারকে সহায়তা করে—চিকিৎসক ও রোগী উভয়ের জন্য কী সম্ভব, তা নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করছে.