জটিল রোগ নির্ণয়ের সিমুলেশন পরীক্ষায় চিকিৎসকদের ছাড়িয়ে গেল মাইক্রোসফটের এআই

মাইক্রোসফটের নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবস্থা জটিল রোগ নির্ণয়ের এক গবেষণায় সাধারণ চিকিৎসকদের চেয়ে অনেক বেশি সঠিক ফল দেখিয়েছে। ২২ অক্টোবর বিজ্ঞান সাময়িকী ‘সায়েন্স’-এ প্রকাশিত গবেষণায় দেখা গেছে, ব্যবস্থাটি জটিল চিকিৎসা ঘটনার ৮৩ শতাংশ সঠিকভাবে শনাক্ত করেছে, যেখানে রেফারেন্স উপকরণ ব্যবহারের সুযোগ পাওয়া সাধারণ চিকিৎসকদের সাফল্যের হার ছিল ৩৬ শতাংশ।

মাইক্রোসফট এই প্রযুক্তির নাম দিয়েছে এমএআই ডায়াগনস্টিক অর্কেস্ট্রেটর বা এমএআই-ডিএক্সও। এটি একাধিক এআই এজেন্টকে একসঙ্গে কাজ করায়, অনেকটা কঠিন কোনো ঘটনা নিয়ে আলোচনারত চিকিৎসকদের একটি প্যানেলের মতো। ব্যবস্থাটি সীমিত তথ্য থেকে শুরু করে ফলো-আপ প্রশ্ন করে, কোন পরীক্ষাগুলো সহায়ক হতে পারে তা বিবেচনা করে এবং নতুন তথ্য এলে এজেন্টরা একে অপরের সিদ্ধান্তকে যাচাই করে।

গবেষকেরা প্রযুক্তিটি মূল্যায়ন করেছেন ‘দ্য নিউ ইংল্যান্ড জার্নাল অব মেডিসিন’ থেকে নেওয়া ৩০৪টি জটিল চিকিৎসা ঘটনা দিয়ে। এসব ঘটনায় প্রায়ই এমন অস্বাভাবিক অসুস্থতা ছিল, যা অভিজ্ঞ চিকিৎসকদের জন্যও চ্যালেঞ্জের। এমএআই-ডিএক্সও সেসব ঘটনার প্রায় ৮৩ শতাংশ সঠিকভাবে নির্ণয় করেছে।

রেফারেন্স উপকরণ ছাড়া সাধারণ চিকিৎসকদের সাফল্যের হার নেমে গিয়েছিল ২২ শতাংশে। গবেষকেরা ঐতিহাসিক জরুরি বিভাগের ঘটনা দিয়েও ব্যবস্থাটির পরীক্ষা করেছেন; সেখানে এআইয়ের সাফল্য ছিল প্রায় ৮০ শতাংশ, যেখানে চিকিৎসকদের তুলনামূলক দলের হার ছিল ৪৭ শতাংশ।

তবে এই ফলাফলের পেছনে গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা আছে। গবেষণাটি হয়েছে সিমুলেশনে এবং তুলনায় থাকা চিকিৎসকেরা ছিলেন সাধারণ চিকিৎসক—প্রাথমিক যত্নের চিকিৎসক ও জেনারেল ইন্টার্নিস্ট—যাঁরা এককভাবে ঘটনাগুলো মূল্যায়ন করেছেন। হাসপাতালে সাধারণত কঠিন সমস্যায় বিশেষজ্ঞদের ডাকা হয় এবং তাঁরা দলবদ্ধভাবে কাজ করেন; মাইক্রোসফট তার ব্যবস্থাকে বিশেষজ্ঞ দলের সঙ্গে সরাসরি তুলনা করেনি।

আরেকটি পার্থক্য হলো, এআইকে মূল্যায়ন করা হয়েছে ৩০৪টি ঘটনা দিয়ে, অথচ চিকিৎসকেরা কাজ করেছেন ব্যবস্থাটির উন্নয়ন প্রক্রিয়া থেকে আলাদা রাখা ৫৬টি ঘটনা নিয়ে। ফলে শীর্ষ শতাংশের হার দুটি দলের ঠিক একই সংখ্যক ঘটনার ফল নয়। গবেষণায় প্রকৃত রোগীর সরাসরি চিকিৎসার বদলে বিদ্যমান ঘটনার রেকর্ড ব্যবহার করা হয়েছে।

গবেষণার লেখকেরা মাইক্রোসফটের কর্মী, তাই হাসপাতালগুলো রোগীর যত্নে এই প্রযুক্তির ওপর নির্ভর করার আগে স্বাধীন পরীক্ষা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ বলে গবেষণা প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে।

মূল এআই মডেলগুলোও বড় ভূমিকা রেখেছে। মাইক্রোসফটের অর্কেস্ট্রেশন ব্যবস্থা ছাড়া সাধারণ প্রম্পটে ওপেনএআইয়ের জিপিটি-৫ জটিল ঘটনার প্রায় ৭৯ শতাংশ সমাধান করেছে; এমএআই-ডিএক্সও যোগ করায় তা বেড়ে প্রায় ৮৩ শতাংশ হয়েছে। নতুন জিপিটি-৫.৫ মডেলের ক্ষেত্রে লাভ ছিল বড়: অর্কেস্ট্রেশন ব্যবস্থা সাফল্য প্রায় ৭২ শতাংশ থেকে বাড়িয়ে প্রায় ৮৭ শতাংশে নিয়েছে।

খরচের দিক থেকেও ফল পেয়েছেন গবেষকেরা। খরচ-সচেতন একটি কনফিগারেশনে এমএআই-ডিএক্সও জটিল ঘটনায় প্রায় ৮১ শতাংশ সাফল্য ধরে রেখে প্রতি ঘটনায় আনুমানিক ২ হাজার ২৪১ ডলার রোগনির্ণয় খরচ দেখিয়েছে, যেখানে রেফারেন্স ব্যবহার করা চিকিৎসকদের গড় খরচ ছিল আনুমানিক ৪ হাজার ৭২৫ ডলার। তবে সর্বোচ্চ সাফল্যের জন্য সাজানো কিছু কনফিগারেশনে পরীক্ষার খরচ বেশি হয়েছে।

ফক্স নিউজের জ্যেষ্ঠ চিকিৎসা বিশ্লেষক ডা. মার্ক সিগেল এআইকে চিকিৎসকদের প্রতিস্থাপনের বদলে তাঁদের সক্ষমতা বাড়ানোর হাতিয়ার হিসেবে দেখার পক্ষে মত দিয়েছেন এবং রোগনির্ণয়ে ব্যক্তিগত যোগাযোগ ও চিকিৎসকের তদারকির অপরিহার্য মূল্যের ওপর জোর দিয়েছেন।

মাইক্রোসফটের এআই বিভাগের প্রধান নির্বাহী মুস্তাফা সুলেমান কোম্পানির বৃহত্তর লক্ষ্যকে ‘মেডিকেল সুপারইন্টেলিজেন্স’ হিসেবে বর্ণনা করেছেন। কোম্পানিটি মেয়ো ক্লিনিকের সঙ্গেও এমন এআই প্রযুক্তি নিয়ে কাজ করছে, যা ভবিষ্যতে রোগীর অবস্থা কীভাবে এগোতে পারে তা চিকিৎসকদের আগাম বুঝতে সাহায্য করতে পারে।