উটাহ প্রথম মার্কিন রাজ্যে পরিণত হয়েছে যেখানে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা রোগীদের পরীক্ষা করতে পারে এবং প্রতিটি সিদ্ধান্তকে সরাসরি অনুমোদন না করেই ওষুধ লিখে দিতে পারে। ডার্মাটোলজি স্টার্টআপ নোলা হেলথের চারপাশে নির্মিত প্রোগ্রামটি এই সপ্তাহে লাইভ হয়েছে এবং অবিলম্বে জাতীয় দৃষ্টি আকর্ষণ করেছে, সিয়াটল টাইমস মাইলফলকটিকে স্পষ্টভাবে সংক্ষিপ্ত করে: AI প্রথমবারের মতো একজন প্রেসক্রিপশন ডাক্তারকে প্রতিস্থাপন করেছে — ব্রণের চিকিৎসার জন্য।
পাইলট ইচ্ছাকৃতভাবে সংকীর্ণ, কিন্তু এর নিয়ন্ত্রক তাত্পর্য নয়। বছরের পর বছর ধরে, মেডিসিনে AI একটি সাহায্যকারী হিসাবে অবস্থান করছে যা একজন মানব চিকিত্সককে সাইন অফ করার জন্য নোট বা পতাকা খুঁজে বের করে। Utah-এর ব্যবস্থা রোগীদের একটি সংজ্ঞায়িত শ্রেণীর জন্য সেই সাইন-অফটিকে সরিয়ে দেয়, এটি এখনও পর্যন্ত নিয়ন্ত্রক, চিকিত্সক এবং রোগীরা একটি অ্যালগরিদমকে প্রেসক্রিপশন পার্টি হিসাবে গ্রহণ করবে কিনা তা নিয়ে সবচেয়ে স্পষ্ট পরীক্ষা করে তোলে। For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
কিভাবে নোলা হেলথ পাইলট কাজ করে
প্রোগ্রামটি Nolla Health's অ্যাপের মাধ্যমে চলে, যার খরচ প্রতি মাসে $4.99 এবং এটি মৃদু থেকে মাঝারি ব্রণ রোগীদের জন্য সীমাবদ্ধ। চিকিত্সা উইন্ডো এক বছর।
একজন রোগী অ্যাপ দিয়ে তাদের মুখ স্ক্যান করে এবং একটি চিকিৎসা ইতিহাস এবং ব্যক্তিগত তথ্য ফর্ম পূরণ করে শুরু করে। AI তারপরে ত্বকের চিত্র বিশ্লেষণ করে, তৈলাক্ততা রেট করে এবং একটি সংখ্যাসূচক ব্রণের তীব্রতা স্কোর তৈরি করে যা পরিষ্কার ত্বক থেকে গুরুতর ব্রণ পর্যন্ত বিস্তৃত হয়, লঞ্চের বিষয়ে টেকস্পটের রিপোর্ট অনুসারে।
আটটি অনুমোদিত চিকিত্সার তালিকা থেকে একটি প্রেসক্রিপশন সুপারিশ তৈরি করতে এই স্কোরটি রোগীর চিকিৎসা তথ্যের সাথে মিলিত হয়। আটটিই বড়ির পরিবর্তে সাময়িক ওষুধ, একটি সীমাবদ্ধতা যা পার্শ্বপ্রতিক্রিয়ার সবচেয়ে বিপজ্জনক শ্রেণিকে টেবিলের বাইরে রাখে।
নোলা হেলথের সিইও লুইস ওয়েনাস বলেছেন যে আটটি অনুমোদিত ওষুধের সাথে সম্পর্কিত প্রতিকূল প্রভাবগুলি স্থানীয় ত্বকের জ্বালা বা শুষ্কতার মধ্যে সীমাবদ্ধ - সিস্টেমিক ওষুধের তুলনায় একটি বস্তুগতভাবে কম ঝুঁকির প্রোফাইল, এবং নিয়ন্ত্রকরা দৃশ্যত AI-কে কম তত্ত্বাবধানে কাজ করতে দিতে ইচ্ছুক।
একটি তিন-পর্যায়ের ফেজ-আউট অফ হিউম্যান রিভিউ
উটাহ প্রোগ্রামকে যা উল্লেখযোগ্য করে তোলে তা AI এর ডায়গনিস্টিক টাস্ক নয়, যা আবদ্ধ এবং চাক্ষুষ, তবে লুপ থেকে চিকিত্সকের নির্ধারিত পশ্চাদপসরণ।
প্রথম পর্যায়ে, ফার্মেসিতে জমা দেওয়ার আগে প্রথম 100টি প্রেসক্রিপশন অবশ্যই প্রকৃত ডাক্তারদের দ্বারা পর্যালোচনা করা উচিত। দ্বিতীয় পর্যায়ে, পরবর্তী 400 জন রোগীর প্রেসক্রিপশন এআই নিজেই ফার্মেসিতে জমা দিয়েছে, একজন চিকিত্সক তাদের সাপ্তাহিক ভিত্তিতে পূর্ববর্তীভাবে পর্যালোচনা করছেন। চূড়ান্ত পর্যায়ে, একজন ডাক্তার জারি করা সমস্ত প্রেসক্রিপশনের অন্তত 10 শতাংশ পর্যালোচনা করেন, মাসে একবার পরীক্ষা করা হয়।
পাইলট শেষে, একটি প্রেসক্রিপশন একটি স্মার্টফোন ক্যামেরা থেকে একটি ফার্মেসিতে ভ্রমণ করতে পারে যার কোনো সম্ভাব্য মানবিক পর্যালোচনা নেই - সত্যের পরে শুধুমাত্র পরিসংখ্যানগত নমুনা। উটাহ-এর পদ্ধতি কার্যকরভাবে প্রেসক্রিপশনগুলিকে পৃথক ক্লিনিকাল সিদ্ধান্তের পরিবর্তে গুণ-নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়ার আউটপুটগুলির মতো আচরণ করে, একটি কাঠামোগত পরিবর্তন যা চিকিৎসা ভাষ্যকাররা দীর্ঘকাল ধরে সতর্ক করেছেন যে অনেকের প্রত্যাশার চেয়ে দ্রুত পৌঁছাবে।
কেন ব্রণ, এবং কেন উটাহ
স্বায়ত্তশাসিত প্রেসক্রাইবিংয়ের জন্য ব্রণ অনেক উপায়ে আদর্শ প্রমাণের স্থল। এটি দৃশ্যত নির্ণয়যোগ্য, জীবন-হুমকির পরিবর্তে দীর্ঘস্থায়ী, এবং একটি ছোট, ভাল বৈশিষ্ট্যযুক্ত ফর্মুলারি দিয়ে চিকিত্সা করা হয়। অনুমোদিত তালিকার মধ্যে একটি ভুল পছন্দের নেতিবাচক ঝুঁকি কম এবং বহুলাংশে বিপরীতমুখী, যা একটি আবদ্ধ পরীক্ষা ডিজাইন করার সময় নিয়ন্ত্রকের প্রয়োজন হয়।
এদিকে, উটাহ সাম্প্রতিক বছরগুলিতে নিজেকে দেশের সবচেয়ে এআই-ফরোয়ার্ড রাজ্য সরকারগুলির মধ্যে একটি হিসাবে অবস্থান করছে। রাজ্যটি পূর্বে ব্লুমবার্গ আইন দ্বারা রিপোর্ট করা হয়েছিল যে তার "এআই ডাক্তার" প্রেসক্রিপশন পাইলটকে তদারকির উদ্বেগের বিরুদ্ধে ওজন করা হচ্ছে এবং TechBuzz নিউজ সহ স্থানীয় আউটলেটগুলি একটি মানবপন্থী AI উদ্যোগের বর্ণনা দিয়েছে যা সম্প্রতি নামযুক্ত স্বাধীন মূল্যায়নকারীদের সাথে একটি স্বাস্থ্যসেবা স্তম্ভ যুক্ত করেছে৷ ট্রেড পাবলিকেশন STAT রিপোর্ট করেছে যে উটাহ প্রেসক্রিপশন এবং মহিলাদের স্বাস্থ্য কভার করে অতিরিক্ত স্বাস্থ্য AI পাইলটদের নিয়ে এগিয়ে যাচ্ছে, যখন MobiHealthNews এই সপ্তাহে Nolla Health-এর Utah লঞ্চের বিষয়টি নিশ্চিত করেছে।
অন্য কথায়, ব্রণ পাইলট একটি বিচ্ছিন্ন স্টান্ট নয়। স্বায়ত্তশাসিত মেডিকেল এআই-তে প্রথমে অগ্রসর হওয়া এবং এর চারপাশে মূল্যায়ন অবকাঠামো তৈরি করা একটি ইচ্ছাকৃত রাষ্ট্র-স্তরের কৌশলের সবচেয়ে দৃশ্যমান অংশ।
ওভারসাইট বিতর্ক
রোগী-নিরাপত্তা আইনজীবীরা পরিচিত উদ্বেগ উত্থাপন করেছেন। প্রেসক্রিপশনের রেট্রোস্পেক্টিভ রিভিউ মানে একজন রোগীর আগে থেকে নয় বরং আগে থেকেই ওষুধ পাওয়ার পর ত্রুটি ধরা পড়ে। সাপ্তাহিক এবং মাসিক স্যাম্পলিং উইন্ডোগুলি পদ্ধতিগত ত্রুটিগুলির জন্য জায়গা ছেড়ে দেয় - যে ধরনের রোগীদের সম্পূর্ণ বিভাগকে প্রভাবিত করে - মানুষের নোটিশের আগে পুনরাবৃত্তি করার জন্য।
নজির নিয়েও প্রশ্ন আছে। যদি ব্রণর জন্য স্বায়ত্তশাসিত প্রেসক্রিপশন গ্রহণ করা হয়, তবে এটিকে অন্যান্য দৃশ্যত নির্ণয়যোগ্য, ফর্মুলারি-বাউন্ড শর্তগুলিতে প্রসারিত করার যুক্তি — কনজেক্টিভাইটিস, নির্দিষ্ট ফুসকুড়ি, অ্যান্টিফাঙ্গাল চিকিত্সা — নিজেই লিখেছেন। সমষ্টিগতভাবে ওষুধকে একটি মডেলের দিকে নিয়ে যাওয়ার সময় প্রতিটি এক্সটেনশন স্বতন্ত্রভাবে রক্ষাযোগ্য হবে যেখানে অ্যালগরিদম হল ডিফল্ট প্রেসক্রাইবার এবং ডাক্তার হল অডিটর৷
ক্ষতিকারক ফলাফল সহ চিকিৎসা পরামর্শের জন্য সাধারণ-উদ্দেশ্যের চ্যাটবটের উপর নির্ভরশীল গ্রাহকদের একটি বিস্তৃত রেকর্ড দ্বারা চিকিত্সক সম্প্রদায়ের অস্বস্তি বৃদ্ধি পেয়েছে, যে ক্ষেত্রে এআই কোম্পানিগুলি নিজেরাই সীমাবদ্ধ করার জন্য ঝাঁকুনি দিয়েছে। একটি নির্দিষ্ট ফর্মুলারি এবং একটি সংজ্ঞায়িত স্কোরিং রুব্রিক সহ একটি উদ্দেশ্য-নির্মিত সিস্টেম একটি ওপেন-এন্ডেড চ্যাটবট থেকে একটি খুব আলাদা আর্টিফ্যাক্ট, কিন্তু জনসাধারণ একই মানসিক বিভাগের অধীনে উভয় ফাইল করার প্রবণতা রাখে।
এরপর কি আসে
পাইলটের এক বছরের উইন্ডোর অর্থ হল স্বায়ত্তশাসিত নির্ধারণের বিষয়ে উটাহের কাছে বাস্তব-বিশ্বের ডেটা থাকবে বেশির ভাগ রাজ্য এমনকি প্রশ্নে একটি অবস্থান তৈরি করার আগে। যে সংখ্যাগুলি গুরুত্বপূর্ণ তা হল প্রতিটি পর্বে ত্রুটির হার, 500 বা তার বেশি তত্ত্বাবধানে থাকা প্রেসক্রিপশন জুড়ে রোগীর ফলাফল, এবং পূর্ববর্তী পর্যালোচনা সিস্টেমটি আসলে যে ভুলগুলি ধরার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে তা ধরছে কিনা।
আপাতত, প্রোগ্রামটি এর ডিজাইনাররা যা চেয়েছিলেন তা রয়ে গেছে: একটি ছোট, সাবধানে বেড়াযুক্ত পরীক্ষা। কিন্তু ভ্রমণের দিকটি স্পষ্ট নয়, এবং প্রেসক্রিপশন প্যাড একটি অ্যালগরিদম হলে কী হয় তা খুঁজে বের করার জন্য ইউটাহ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের প্রথম এখতিয়ার হয়ে উঠেছে।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
