মাল্টিমোডাল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি চিকিৎসাবিদ্যাকে বিপ্লব ঘটাতে পারে?

আধুনিক চিকিৎসাবিদ্যা বিভিন্ন তথ্যের উৎসের ক্রস বিশ্লেষণের উপর নির্ভর করে: চিকিৎসা ছবি, ল্যাবরেটরি ফলাফল, জীবন সংকেত, ক্লিনিকাল ইতিহাস বা জেনেটিক ডেটা। তবে, এ পর্যন্ত, স্বাস্থ্য ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বেশিরভাগ সরঞ্জাম একবারে শুধুমাত্র এক ধরনের ডেটা ব্যবহার করত। মাল্টিমোডাল লার্নিং নামে একটি নতুন পদ্ধতি এই বিভিন্ন উৎসকে একত্রিত করে চিকিৎসকদের চিন্তা করার পদ্ধতির অনুকরণ করে। এই পদ্ধতি বিশেষত জটিল ক্ষেত্র যেমন অনকোলজি বা নিউরোলজিতে ডায়াগনস্টিক এবং প্রোগনস্টিকের যথার্থতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে।

ক্যান্সার বা আল্জহাইমার রোগের মতো রোগে, চিকিৎসা ছবি, জেনেটিক, ক্লিনিকাল বা কগনিটিভ ডেটার সংমিশ্রণ ঐতিহ্যগত পদ্ধতির তুলনায় ১৫% পর্যন্ত বেশি যথার্থ ফলাফল প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, ক্যান্সার চিকিৎসায়, রেডিওলজিকাল ছবি, জিনোমিক প্রোফাইল এবং রোগীর তথ্য একত্রিত করে চিকিৎসার প্রতিক্রিয়া বা বেঁচে থাকার সম্ভাবনা পূর্বাভাস দেওয়া সম্ভব হয় বেশি নির্ভরযোগ্যতার সাথে। একইভাবে, নিউরোলজিক্যাল ডিসঅর্ডারের ক্ষেত্রে, এমআরআই, কগনিটিভ টেস্ট এবং বায়োলজিক্যাল মার্কারের সংমিশ্রণ আল্জহাইমার বা স্কিজোফ্রেনিয়ার মতো রোগের প্রাথমিক শনাক্তকরণ উন্নত করে।

তবে, এই পদ্ধতির সামনে এখনও বড় চ্যালেঞ্জ রয়েছে। প্রধান বাধাগুলির মধ্যে একটি হল ডেটার সারিবদ্ধকরণ: ছবি, ইলেক্ট্রোকার্ডিওগ্রামের মতো সময়ভিত্তিক সংকেত এবং টেবুলার ডেটা সবসময় একই স্কেল বা রিদমে থাকে না। এটি তাদের সংমিশ্রণকে জটিল করে এবং মডেলের পারফরম্যান্স কমিয়ে দিতে পারে। আরেকটি সমস্যা হল সম্পূর্ণ এবং ভালভাবে টীকাকৃত ডেটার অভাব, যা এই সিস্টেমগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য অপরিহার্য। শেষ পর্যন্ত, ফলাফলের ব্যাখ্যাযোগ্যতা একটি গুরুত্বপূর্ণ ইস্যু, কারণ চিকিৎসকদের বুঝতে হবে কীভাবে একটি সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছে যাতে তারা তার উপর বিশ্বাস রাখতে পারে।

সবচেয়ে কার্যকর মাল্টিমোডাল মডেলগুলি প্রায়শই “মধ্যবর্তী ফিউশন” নামে একটি কৌশল ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিতে, প্রতিটি ধরনের ডেটা থেকে প্রথমে নির্দিষ্ট তথ্য বের করা হয় এবং তারপর সেগুলিকে একত্রিত করা হয়। এই পদ্ধতি, যা সাম্প্রতিক ৬০% গবেষণায় ব্যবহৃত হয়েছে, নমনীয়তা এবং যথার্থতার মধ্যে একটি ভাল ভারসাম্য প্রদান করে। তবে, এই অগ্রগতির পরেও, মাত্র ১২% গবেষণা অন্যান্য হাসপাতাল বা জনগোষ্ঠীর ডেটার উপর তাদের ফলাফল যাচাই করে, যা বাস্তব প্রেক্ষাপটে এই সরঞ্জামগুলির সাধারণীকরণকে সীমিত করে।

এই বাধাগুলি অতিক্রম করার জন্য, গবেষকরা ফেডারেটেড লার্নিং-এর মতো সমাধান অন্বেষণ করছেন, যা বিভিন্ন কেন্দ্রে ছড়িয়ে থাকা ডেটার উপর মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়ার সুযোগ দেয়, কেন্দ্রীয়করণ ছাড়াই, এবং গোপনীয়তা সংরক্ষণ করে। অন্যান্য সম্ভাবনার মধ্যে রয়েছে এমন মডেল তৈরি করা যা অনুপস্থিত ডেটার সাথেও কাজ করতে পারে, বা ব্যাখ্যাযোগ্যতার কৌশল ব্যবহার করে পূর্বাভাসকে আরও স্বচ্ছ করা।

চিকিৎসাবিদ্যায় মাল্টিমোডাল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সংযুক্তিকরণ আরও যথার্থ ডায়াগনস্টিক এবং উপযুক্ত চিকিৎসার সম্ভাবনা উন্মোচন করে। তবে এটি ক্লিনিকাল বাস্তবতা হয়ে উঠতে হলে, এর স্থায়িত্ব, নৈতিকতা এবং দৈনন্দিন চিকিৎসা অনুশীলনে সংযুক্তিকরণের প্রশ্নগুলি সমাধান করতে হবে। এই ক্ষেত্রে অগ্রগতি রোগের ডায়াগনোসিস এবং চিকিৎসার পদ্ধতিকে পরিবর্তন করতে পারে, রোগীদের স্বাস্থ্যের একটি সম্পূর্ণ এবং ব্যক্তিগতকৃত দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।

Sources et crédits

Étude source

DOI : https://doi.org/10.1007/s11831-026-10560-4

Titre : Multimodal Machine Learning Approaches in Predictive Healthcare Analytics: A Comprehensive Survey

Revue : Archives of Computational Methods in Engineering

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Raja Vavekanand; Teerath Kumar; Sanjai Kumar; Ganesh Kumar; Asif Ali Laghari