- E-paper
- English Version
সোমবার, ২০ এপ্রিল ২০২৬, ০৯:২৮ অপরাহ্ন
রোগ নির্ণয়ে চিকিৎসকদের হার মানালো মাইক্রোসফটের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- সর্বশেষ আপডেট: শনিবার, ৫ জুলাই, ২০২৫
- ১৭২ বার পঠিত
চিকিৎসায় বিপ্লব আনছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা! চিকিৎসকদের চেয়েও ৪ গুণ বেশি নির্ভুল
অনলাইন ডেস্ক
চিকিৎসা বিজ্ঞানের অগ্রগতিতে এবার এসেছে যুগান্তকারী এক আবিষ্কার! চিকিৎসকদের নির্ভুলতা ছাপিয়ে জটিল রোগ নির্ণয়ে নতুন এক ইতিহাস গড়েছে মাইক্রোসফটের তৈরি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) টুল—Microsoft AI Diagnostic Orchestrator বা সংক্ষেপে MAI-DXO।
এই টুল এতটাই কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে যে, অভিজ্ঞ চিকিৎসকদের চেয়ে প্রায় চার গুণ বেশি নির্ভুলভাবে রোগ শনাক্ত করতে পারছে!
মাইক্রোসফটের দাবি, নিউ ইংল্যান্ড জার্নাল অব মেডিসিনে প্রকাশিত ৩০৪টি জটিল কেস স্টাডির উপর গবেষণায় এই এআই টুলটি ৮৫.৫% সঠিক রোগ নির্ণয় করেছে। আর অভিজ্ঞ চিকিৎসকদের নির্ভুলতার হার ছিল মাত্র ২০%।
এই এআই টুলটি শুধু একটি বট নয়, এটি একটি ভার্চুয়াল চিকিৎসা বোর্ড। এখানে পাঁচটি ভিন্ন ভিন্ন এআই এজেন্ট কাজ করে, প্রতিটি এজেন্টের আছে আলাদা আলাদা দায়িত্ব—
✅ একজন সম্ভাব্য রোগ চিহ্নিত করে
✅ একজন প্রয়োজনীয় পরীক্ষা নির্ধারণ করে
✅ বাকিরা তথ্য বিশ্লেষণ করে যৌক্তিক বিতর্ক চালিয়ে চূড়ান্ত সিদ্ধান্তে পৌঁছায়।
এই পুরো প্রক্রিয়ায় ব্যবহার করা হয়েছে একটি অভিনব পদ্ধতি— Chain of Debate। যেখানে প্রতিটি এজেন্ট যুক্তির মাধ্যমে নিজেদের মতামত দেয় এবং সেরা সিদ্ধান্তে সম্মত হয়।
এআই টুলটি তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়েছে বেশ কয়েকটি বিখ্যাত লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) যেমন—
🔹 OpenAI
🔹 Meta
🔹 Google
🔹 Anthropic
🔹 xAI
🔹 DeepSeek
এমনকি এই টুল ট্রেনিং পেয়েছে জটিল ও বিরল রোগের কেসে, যেখানে বাস্তব চিকিৎসায় একাধিক বিশেষজ্ঞ, সময়সাপেক্ষ পরীক্ষা ও মোটা অঙ্কের খরচ লাগে।
তবে বিষয়টা এখানেই শেষ নয়। MAI-DXO এখনো পরীক্ষামূলক পর্যায়ে রয়েছে। বাস্তব চিকিৎসায় একে ব্যবহারের আগে প্রয়োজন আরও ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল, বিশাল তথ্যভান্ডার এবং সরকারের অনুমোদন।
এই লক্ষ্যে মাইক্রোসফট ইতিমধ্যেই একাধিক আন্তর্জাতিক গবেষণা ও স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠানের সঙ্গে যৌথভাবে কাজ করছে।
🔍 মাইক্রোসফটের ভাষ্যমতে, এই এআই চিকিৎসকের বিকল্প নয়—বরং সহকারী। এটি রোগ নির্ণয়ের সময় ও খরচ কমাবে এবং স্বাস্থ্যসেবায় গুণগত পরিবর্তন আনবে।
এআই যদি সঠিকভাবে কাজে লাগানো যায়, তাহলে তা হতে পারে চিকিৎসা খাতে আগামী প্রজন্মের গেমচেঞ্জার। রোগ নির্ণয়ে সময় বাঁচবে, বাড়বে রোগীর বাঁচার সম্ভাবনা।
