জেনারেটিভ এআই ব্যবহার স্বাস্থ্য পরিচর্যায় বার্নআউট কমাতে সহায়ক নাও হতে পারে, নতুন গবেষণা পরামর্শ দেয়।
পূর্ববর্তী গবেষণায় ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছিল যে ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (EHR) সিস্টেম ব্যবহার করে এবং প্রশাসনিক দায়িত্ব পরিচালনার সময় ব্যয় করা ডাক্তারদের উপর একটি বোঝা হয়ে দাঁড়িয়েছে।
তাই কিছু লোক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একটি সম্ভাব্য সমাধান হিসাবে ঘোষণা করেছিল — তবুও মার্কিন স্বাস্থ্য ব্যবস্থার সাম্প্রতিক তদন্তে দেখা গেছে যে বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) চিকিত্সকদের প্রতিদিনের দায়িত্বকে সহজ করেনি।
আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) কি?
উদাহরণস্বরূপ, ম্যাসাচুসেটসের বোস্টনের ব্রিগহাম এবং মহিলা হাসপাতালে 2023 সালের একটি পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণা, ইলেকট্রনিক রোগীর মেসেজিংয়ের জন্য AI ব্যবহারের প্রভাব পরীক্ষা করেছে।
গবেষকরা একটি বৃহৎ ভাষার মডেলকে ক্যান্সার রোগীদের কাছ থেকে অনুকরণ করা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য প্ররোচিত করেছেন – তারপরে ছয়টি বোর্ড-প্রত্যয়িত রেডিয়েশন অনকোলজিস্টের প্রতিক্রিয়াগুলির সাথে এর আউটপুট তুলনা করেছেন।
চিকিৎসা পেশাদাররা তখন এআই-উত্পন্ন প্রতিক্রিয়াগুলিকে রোগীদের কাছে পাঠানোর জন্য “চিকিত্সাগতভাবে গ্রহণযোগ্য” উত্তরগুলিতে সম্পাদনা করেন।
নতুন গবেষণায় পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যে জেনারেটিভ এআই চিকিত্সকদের মধ্যে বার্নআউটে সাহায্য করতে পারে না, যেমনটি আগে ভাবা হয়েছিল। (আইস্টক)
দ্য ল্যানসেট ডিজিটাল হেলথ-এ প্রকাশিত সমীক্ষায় দেখা গেছে যে এলএলএম ড্রাফ্টগুলি “156টি জরিপ প্রতিক্রিয়ার মধ্যে 11টিতে গুরুতর ক্ষতির ঝুঁকি এবং একটি জরিপ প্রতিক্রিয়ায় মৃত্যুর ঝুঁকি তৈরি করেছে।”
“অধিকাংশ ক্ষতিকারক প্রতিক্রিয়াগুলি পরিস্থিতির তীক্ষ্ণতা এবং সুপারিশকৃত পদক্ষেপের ভুলভাবে নির্ধারণ বা বোঝানোর কারণে হয়েছিল,” গবেষকরা লিখেছেন।
চিলিতে প্রথম অগমেন্টেড রিয়ালিটি অ্যাবডোমিনাল সার্জারি করা হয়েছে: ‘একটি বিপ্লব’
গবেষকরা উপসংহারে পৌঁছেছেন যে এলএলএম-সহায়ক ফলাফলগুলি (চিকিৎসকদের দ্বারা সম্পাদিত) একটি “উভয়-বিশ্বের সেরা দৃশ্যকল্প” প্রদর্শন করেছে – রোগীদের সঠিক তথ্য পাওয়ার বিষয়টি নিশ্চিত করার সাথে সাথে চিকিত্সকের কাজের চাপ কমানো।
“এই প্রারম্ভিক ফলাফলগুলি … তাদের উদ্দেশ্যযুক্ত ক্লিনিকাল প্রসঙ্গে LLM-গুলিকে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে মূল্যায়ন করার প্রয়োজনীয়তা নির্দেশ করে, মানুষের তত্ত্বাবধানের সুনির্দিষ্ট কাজ এবং স্তরকে প্রতিফলিত করে,” গবেষণায় উপসংহারে বলা হয়েছে।
গবেষকরা উপসংহারে পৌঁছেছেন যে LLM-সহায়ক ফলাফলগুলি “উভয়-বিশ্বের সেরা দৃশ্যকল্প” প্রদর্শন করে, যা প্রতিক্রিয়াগুলির ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করে এবং রোগীদের শিক্ষার উন্নতি করে চিকিৎসকের কাজের চাপ কমায়। (আইস্টক)
মেডিকেল বিলিং কোড
নিউইয়র্কের মাউন্ট সিনাই হেলথ সিস্টেমের আরেকটি গবেষণা মূল্যায়ন করেছে মেডিকেল বিলিং কোডগুলি অনুসন্ধান করার সময় কর্মক্ষমতা এবং ত্রুটির নিদর্শনগুলির জন্য চারটি ভিন্ন ধরণের বড় ভাষার মডেল৷
মিথুনে GOOGLE BARD ট্রানজিশন: AI আপগ্রেড সম্পর্কে কী জানতে হবে
NEJM AI জার্নালে প্রকাশিত গবেষণায় দেখা গেছে যে সমস্ত পরীক্ষিত এলএলএম মেডিকেল কোড অনুসন্ধানে খারাপভাবে পারফর্ম করেছে, “প্রায়শই ভুল বা বানোয়াট তথ্য বহনকারী কোড তৈরি করে।”
গবেষণায় উপসংহারে বলা হয়েছে, “অতিরিক্ত গবেষণা ছাড়াই মেডিকেল কোডিং কাজে ব্যবহারের জন্য এলএলএম উপযুক্ত নয়।” গবেষণাটি এজিএ রিসার্চ ফাউন্ডেশন এবং ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথ (এনআইএইচ) দ্বারা অর্থায়ন করা হয়েছিল।
একটি সমীক্ষায় দেখা গেছে যে সমস্ত পরীক্ষিত এলএলএম মেডিকেল কোড অনুসন্ধানে খারাপভাবে পারফর্ম করেছে — এবং সমস্যাটির আরও গবেষণা প্রয়োজন। (আইস্টক)
গবেষকরা উল্লেখ করেছেন যে যদিও এই মডেলগুলি “অনেকগুলি কোডের অর্থ আনুমানিক করতে পারে,” তারা “নির্ভুলতার একটি অগ্রহণযোগ্য অভাব এবং মিথ্যা কোডের জন্য উচ্চ প্রবণতা প্রদর্শন করে।”
“বিলিং, ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ, গুণমানের উন্নতি, গবেষণা এবং স্বাস্থ্য নীতির জন্য এটির উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে,” গবেষকরা লিখেছেন।
রোগীর বার্তা এবং চিকিত্সকদের সময়
ক্যালিফোর্নিয়া ইউনিভার্সিটি অফ ক্যালিফোর্নিয়া সান ডিয়েগো স্কুল অফ মেডিসিন থেকে JAMA নেটওয়ার্ক-প্রকাশিত তৃতীয় একটি গবেষণায় রোগীর বার্তাগুলির AI-খসড়া করা উত্তর এবং সেগুলি সম্পাদনা করার জন্য চিকিৎসকদের সময় ব্যয় করা হয়েছে।
CHATGPT অধ্যয়নের মাধ্যমে খুঁজে পাওয়া যায় যে ওষুধের প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার সময় ভুলতা ছড়ায়
অনুমানটি ছিল যে জেনারেটিভ এআই ড্রাফ্টগুলি এই কাজগুলি করার জন্য একজন চিকিত্সকের সময়কে কমিয়ে দেবে – তবুও ফলাফলগুলি অন্যথায় দেখায়।
“জেনারেটিভ এআই-ড্রাফ্ট করা উত্তরগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে বর্ধিত পড়ার সময়, উত্তরের সময় কোন পরিবর্তন, উল্লেখযোগ্যভাবে উত্তরের দৈর্ঘ্য বৃদ্ধি এবং (শুধুমাত্র) কিছু অনুভূত সুবিধার সাথে যুক্ত ছিল,” গবেষণায় পাওয়া গেছে।
গবেষকরা পরামর্শ দিয়েছেন যে AI এর কর্মক্ষমতা এবং রোগীদের অভিজ্ঞতা আরও মূল্যায়ন করার জন্য “কঠোর পরীক্ষামূলক পরীক্ষা” প্রয়োজন।
ইউসি সান দিয়েগোর গবেষণায়, জেনারেটিভ এআই রোগীর বার্তাগুলিতে “পড়ার সময় বৃদ্ধি, উত্তরের সময় কোন পরিবর্তন (এবং) উল্লেখযোগ্যভাবে উত্তরের দৈর্ঘ্য বৃদ্ধি” করতে দেখা গেছে। (আইস্টক)
এআই সম্পর্কে ডাক্তারের চিন্তাভাবনা
মাউন্টেন ভিউ, ক্যালিফোর্নিয়ার একটি এআই-চালিত সার্জিক্যাল ম্যানেজমেন্ট সলিউশন, কুভেন্টাসের চিফ মেডিকেল অফিসার ডেভিড আতাশ্রু, এমডি, ফক্স নিউজ ডিজিটালের সাথে একটি সাক্ষাত্কারে গবেষণার ফলাফলগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানিয়েছেন। (তিনি গবেষণায় জড়িত ছিলেন না।)
“আমরা AI-এর জন্য কম-ঝুঁকি নেওয়ার অপার সম্ভাবনা দেখতে পাচ্ছি, তবুও অত্যন্ত স্বয়ংক্রিয় কাজগুলি যা ঐতিহ্যগতভাবে স্বাস্থ্য পরিচর্যায় অপরিহার্য কিন্তু প্রায়শই উপেক্ষা করা ‘আঠালো ভূমিকা’ – যেমন শিডিউলার, চিকিৎসা সহকারী, কেস ম্যানেজার এবং কেয়ার নেভিগেটরগুলির উপর পড়ে।” সে বলেছিল.
“(এআই) কর্মক্ষমতা সম্পর্কে বাস্তবসম্মত প্রত্যাশা নির্ধারণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।’
“এই পেশাদাররা ক্লিনিকাল ফলাফলের সাথে সরাসরি আবদ্ধ প্রক্রিয়াগুলিকে একত্রিত করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ, তবুও ফ্যাক্স পার্সিং, নোটের সংক্ষিপ্তকরণ এবং প্রয়োজনীয় ডকুমেন্টেশন সুরক্ষিত করার মতো প্রশাসনিক কাজে তাদের সময়ের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ ব্যয় করে।”
আমাদের স্বাস্থ্য নিউজলেটারের জন্য সাইন আপ করতে এখানে ক্লিক করুন
এই কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে, আতাশ্রু পরামর্শ দিয়েছেন যে জেনারেটিভ এআই ক্লিনিকাল কেয়ারের দক্ষতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।
“জেনারেটিভ এআই স্থাপনের কথা বিবেচনা করার সময়, এর কার্যকারিতা সম্পর্কে বাস্তবসম্মত প্রত্যাশা নির্ধারণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ,” তিনি বলেছিলেন।
“মান সর্বদা নিখুঁত হতে পারে না, এমনকি বর্তমানে এই কাজগুলি সম্পাদনকারী মানুষও অমূলক নয়।”
“মান সর্বদা পরিপূর্ণতা হতে পারে না, এমনকি বর্তমানে যারা এই কাজগুলি সম্পাদন করছে তারাও ভুল নয়,” একজন এআই বিশেষজ্ঞ বলেছেন। (আইস্টক)
কিছু পরিস্থিতিতে, তিনি পরামর্শ দিয়েছিলেন, AI টিমের সদস্যদের যে কোনও নজরদারি ধরার জন্য একটি “নিরাপত্তা জাল” হিসাবে কাজ করতে সহায়তা করতে পারে।
কাজগুলি কখনও কখনও সুরাহা না হতে পারে “কেবল কারণ তাদের মোকাবেলা করার জন্য পর্যাপ্ত সময় নেই,” আতাশ্রু উল্লেখ করেছেন৷
“জেনারেটিভ এআই আমাদের বর্তমান ক্ষমতার চেয়ে আরও ধারাবাহিকভাবে কেস পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে।”
“জেনারেটিভ এআই স্থাপনের কথা বিবেচনা করার সময়, এটির কার্যকারিতা সম্পর্কে বাস্তবসম্মত প্রত্যাশা নির্ধারণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।”
এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নিরাপত্তা এবং কার্যকারিতা “সর্বপ্রধান”, ডাক্তারও উল্লেখ করেছেন।
“এর মানে শুধুমাত্র কঠোর মানের পরীক্ষা সহ মডেলগুলি তৈরি করা নয়, তবে তাদের কর্মক্ষমতা যাচাই করার জন্য মানব বিশেষজ্ঞদের দ্বারা নিয়মিত মূল্যায়ন অন্তর্ভুক্ত করা,” তিনি বলেছিলেন।
ফক্স নিউজ অ্যাপ পেতে এখানে ক্লিক করুন
“এই দ্বৈত-স্তর যাচাইকরণ নিশ্চিত করে যে আমাদের AI সমাধানগুলি স্কেল করার আগে দায়ী এবং নির্ভরযোগ্য।”
Atashroo আরও উল্লেখ করেছেন যে “এআই প্রযুক্তির উন্নয়ন এবং বাস্তবায়নে স্বচ্ছতা হাসপাতালের অংশীদার এবং রোগীদের মধ্যে আস্থা তৈরির জন্য অপরিহার্য।”
আরো স্বাস্থ্য নিবন্ধের জন্য, দেখুন www.foxnews.com/health.
অ্যাঞ্জেলিকা স্টেবিল ফক্স নিউজ ডিজিটালের জীবনধারা লেখক।
