খবর

ওপেনএআই-এর চ্যাটজিপিটি (চ্যাট জেনারেটিভ প্রিট্রেনড ট্রান্সফরমার) হল একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) চালিত চ্যাটবট যা ইতিহাসের দ্রুততম বর্ধনশীল ইন্টারনেট অ্যাপ্লিকেশন হয়ে উঠেছে। জিপিটির মতো বৃহৎ ভাষার মডেল সহ জেনারেটিভ এআই, মানুষের তৈরি লেখার মতোই টেক্সট তৈরি করে এবং মানুষের চিন্তাভাবনার অনুকরণ করে বলে মনে হয়। ইন্টার্ন এবং চিকিত্সকরা ইতিমধ্যেই প্রযুক্তি ব্যবহার করছেন, এবং চিকিৎসা শিক্ষার ক্ষেত্রে কোনও বাধা নেই। চিকিৎসা শিক্ষার ক্ষেত্রকে এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাব মোকাবেলা করতে হবে।

চিকিৎসার উপর AI-এর প্রভাব সম্পর্কে অনেক যুক্তিসঙ্গত উদ্বেগ রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে AI-এর তথ্য তৈরি করে তা সত্য হিসেবে উপস্থাপন করার সম্ভাবনা (যা "ভ্রম" নামে পরিচিত), রোগীর গোপনীয়তার উপর AI-এর প্রভাব এবং উৎস তথ্যে পক্ষপাতের ঝুঁকি। কিন্তু আমরা উদ্বিগ্ন যে শুধুমাত্র এই তাৎক্ষণিক চ্যালেঞ্জগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা চিকিৎসা শিক্ষার উপর AI-এর অনেক বিস্তৃত প্রভাবকে অস্পষ্ট করে তোলে, বিশেষ করে কীভাবে প্রযুক্তি ভবিষ্যতের প্রজন্মের ইন্টার্ন এবং চিকিৎসকদের চিন্তাভাবনা কাঠামো এবং যত্নের ধরণকে রূপ দিতে পারে।

ইতিহাস জুড়ে, প্রযুক্তি চিকিৎসকদের চিন্তাভাবনাকে উল্টে দিয়েছে। ঊনবিংশ শতাব্দীতে স্টেথোস্কোপ আবিষ্কার শারীরিক পরীক্ষার উন্নতি এবং পরিপূর্ণতা কিছুটা বাড়িয়ে তোলে এবং তারপরে ডায়াগনস্টিক ডিটেকটিভের স্ব-ধারণার আবির্ভাব ঘটে। সম্প্রতি, তথ্য প্রযুক্তি ক্লিনিকাল যুক্তির মডেলকে নতুন রূপ দিয়েছে, যেমন সমস্যা-ভিত্তিক মেডিকেল রেকর্ডের উদ্ভাবক লরেন্স ওয়েড বলেছেন: চিকিৎসকরা যেভাবে ডেটা গঠন করেন তা আমাদের চিন্তাভাবনার উপর প্রভাব ফেলে। আধুনিক স্বাস্থ্যসেবা বিলিং কাঠামো, মান উন্নয়ন ব্যবস্থা এবং বর্তমান ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড (এবং এর সাথে সম্পর্কিত অসুস্থতা) এই রেকর্ডিং পদ্ধতির দ্বারা গভীরভাবে প্রভাবিত হয়েছে।

ChatGPT ২০২২ সালের শরৎকালে চালু হয়েছিল, এবং তার পরের মাসগুলিতে, এর সম্ভাবনা দেখিয়েছে যে এটি অন্তত সমস্যা-ভিত্তিক মেডিকেল রেকর্ডের মতোই বিঘ্নকারী। ChatGPT মার্কিন মেডিকেল লাইসেন্সিং পরীক্ষা এবং ক্লিনিক্যাল থিঙ্কিং পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়েছে এবং চিকিৎসকদের ডায়াগনস্টিক চিন্তাভাবনা মোডের কাছাকাছি। উচ্চশিক্ষা এখন "কলেজ কোর্সের প্রবন্ধের জন্য পথের শেষ" নিয়ে লড়াই করছে এবং মেডিকেল স্কুলে আবেদন করার সময় শিক্ষার্থীরা যে ব্যক্তিগত বিবৃতি জমা দেয় তার ক্ষেত্রেও শীঘ্রই একই ঘটনা ঘটবে। প্রধান স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি প্রযুক্তি সংস্থাগুলির সাথে কাজ করছে যাতে মার্কিন স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা জুড়ে AI ব্যাপকভাবে এবং দ্রুত স্থাপন করা যায়, যার মধ্যে এটি ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড এবং ভয়েস রিকগনিশন সফ্টওয়্যারে একীভূত করা অন্তর্ভুক্ত। ডাক্তারদের কিছু কাজ দখল করার জন্য ডিজাইন করা চ্যাটবট বাজারে আসছে।

স্পষ্টতই, চিকিৎসা শিক্ষার দৃশ্যপট পরিবর্তিত হচ্ছে এবং পরিবর্তিত হয়েছে, তাই চিকিৎসা শিক্ষার সামনে একটি অস্তিত্বগত পছন্দের বিষয় রয়েছে: চিকিৎসা শিক্ষাবিদরা কি চিকিৎসক প্রশিক্ষণে AI সংহত করার উদ্যোগ নেন এবং চিকিৎসা কাজে এই রূপান্তরকারী প্রযুক্তি নিরাপদে এবং সঠিকভাবে ব্যবহারের জন্য চিকিৎসক কর্মীদের সচেতনভাবে প্রস্তুত করেন? নাকি কর্মক্ষম দক্ষতা এবং লাভের সন্ধানকারী বহিরাগত শক্তিগুলি নির্ধারণ করবে যে কীভাবে দুটি একত্রিত হয়? আমরা দৃঢ়ভাবে বিশ্বাস করি যে কোর্স ডিজাইনার, চিকিৎসক প্রশিক্ষণ প্রোগ্রাম এবং স্বাস্থ্যসেবা নেতাদের, সেইসাথে স্বীকৃতি প্রদানকারী সংস্থাগুলিকে অবশ্যই AI সম্পর্কে চিন্তাভাবনা শুরু করতে হবে।

মেডিকেল স্কুলগুলি দ্বিগুণ চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি: তাদের শিক্ষার্থীদের ক্লিনিকাল কাজে AI কীভাবে প্রয়োগ করতে হয় তা শেখানো দরকার, এবং তাদের মেডিকেল ছাত্র এবং অনুষদের সাথে মোকাবিলা করতে হবে যারা একাডেমিতে AI প্রয়োগ করে। মেডিকেল ছাত্ররা ইতিমধ্যেই তাদের পড়াশোনায় AI প্রয়োগ করছে, চ্যাটবট ব্যবহার করে রোগ সম্পর্কে ধারণা তৈরি করছে এবং শিক্ষার বিষয়গুলি ভবিষ্যদ্বাণী করছে। শিক্ষকরা ভাবছেন যে AI কীভাবে তাদের পাঠ এবং মূল্যায়ন ডিজাইন করতে সাহায্য করতে পারে।

মেডিকেল স্কুলের পাঠ্যক্রম মানুষের দ্বারা ডিজাইন করা হয়েছে এই ধারণাটি অনিশ্চয়তার মুখোমুখি: মেডিকেল স্কুলগুলি কীভাবে তাদের পাঠ্যক্রমের বিষয়বস্তুর মান নিয়ন্ত্রণ করবে যা মানুষ কল্পনা করেনি? শিক্ষার্থীরা যদি অ্যাসাইনমেন্ট সম্পন্ন করার জন্য AI ব্যবহার করে তাহলে স্কুলগুলি কীভাবে একাডেমিক মান বজায় রাখতে পারবে? ভবিষ্যতের ক্লিনিকাল দৃশ্যপটের জন্য শিক্ষার্থীদের প্রস্তুত করার জন্য, মেডিকেল স্কুলগুলিকে ক্লিনিকাল দক্ষতা কোর্স, ডায়াগনস্টিক রিজনিং কোর্স এবং পদ্ধতিগত ক্লিনিকাল অনুশীলন প্রশিক্ষণে AI ব্যবহার সম্পর্কে শিক্ষাদানকে একীভূত করার কঠোর পরিশ্রম শুরু করতে হবে। প্রথম পদক্ষেপ হিসেবে, শিক্ষকরা স্থানীয় শিক্ষক বিশেষজ্ঞদের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন এবং তাদের পাঠ্যক্রমটি অভিযোজিত করার এবং পাঠ্যক্রমের মধ্যে AI অন্তর্ভুক্ত করার উপায়গুলি বিকাশ করতে বলতে পারেন। এরপর সংশোধিত পাঠ্যক্রমটি কঠোরভাবে মূল্যায়ন এবং প্রকাশ করা হবে, একটি প্রক্রিয়া যা এখন শুরু হয়েছে।

স্নাতকোত্তর চিকিৎসা শিক্ষা স্তরে, বাসিন্দা এবং প্রশিক্ষণ বিশেষজ্ঞদের এমন একটি ভবিষ্যতের জন্য প্রস্তুত হতে হবে যেখানে AI তাদের স্বাধীন অনুশীলনের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হবে। প্রশিক্ষণরত চিকিৎসকদের অবশ্যই AI এর সাথে কাজ করতে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করতে হবে এবং এর ক্ষমতা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি বুঝতে হবে, উভয়ই তাদের ক্লিনিকাল দক্ষতা সমর্থন করার জন্য এবং কারণ তাদের রোগীরা ইতিমধ্যেই AI ব্যবহার করছেন।

উদাহরণস্বরূপ, ChatGPT ক্যান্সার স্ক্রিনিংয়ের সুপারিশগুলি রোগীদের পক্ষে সহজে বোঝা যায় এমন ভাষা ব্যবহার করে করতে পারে, যদিও এটি ১০০% সঠিক নয়। AI ব্যবহারকারী রোগীদের করা প্রশ্নগুলি অনিবার্যভাবে ডাক্তার-রোগীর সম্পর্ককে বদলে দেবে, ঠিক যেমন বাণিজ্যিক জেনেটিক পরীক্ষার পণ্য এবং অনলাইন চিকিৎসা পরামর্শ প্ল্যাটফর্মের বিস্তার বহির্বিভাগীয় ক্লিনিকগুলিতে কথোপকথনকে বদলে দিয়েছে। আজকের বাসিন্দা এবং প্রশিক্ষণ বিশেষজ্ঞদের সামনে ৩০ থেকে ৪০ বছর রয়েছে এবং তাদের ক্লিনিকাল মেডিসিনের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে হবে।

চিকিৎসা শিক্ষাবিদদের নতুন প্রশিক্ষণ কর্মসূচি ডিজাইন করার জন্য কাজ করা উচিত যা বাসিন্দাদের এবং বিশেষজ্ঞ প্রশিক্ষকদের AI-তে "অভিযোজিত দক্ষতা" তৈরি করতে সাহায্য করবে, যা তাদের ভবিষ্যতের পরিবর্তনের তরঙ্গে নেভিগেট করতে সক্ষম করবে। অ্যাক্রিডিটেশন কাউন্সিল ফর গ্র্যাজুয়েট মেডিকেল এডুকেশনের মতো পরিচালনা সংস্থাগুলি প্রশিক্ষণ কর্মসূচির রুটিন প্রয়োজনীয়তাগুলিতে AI শিক্ষা সম্পর্কে প্রত্যাশা অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, যা পাঠ্যক্রমের মানগুলির ভিত্তি তৈরি করবে, প্রশিক্ষণ কর্মসূচিগুলিকে তাদের প্রশিক্ষণ পদ্ধতি পরিবর্তন করতে অনুপ্রাণিত করবে। অবশেষে, ক্লিনিকাল সেটিংসে ইতিমধ্যেই কর্মরত চিকিৎসকদের AI-এর সাথে পরিচিত হতে হবে। পেশাদার সমাজগুলি তাদের সদস্যদের চিকিৎসা ক্ষেত্রে নতুন পরিস্থিতির জন্য প্রস্তুত করতে পারে।

চিকিৎসা ক্ষেত্রে AI এর ভূমিকা নিয়ে উদ্বেগ তুচ্ছ নয়। চিকিৎসা ক্ষেত্রে শিক্ষাদানের জ্ঞানীয় শিক্ষানবিশ মডেল হাজার হাজার বছর ধরে চলে আসছে। যখন মেডিকেল শিক্ষার্থীরা তাদের প্রশিক্ষণের প্রথম দিন থেকেই AI চ্যাটবট ব্যবহার শুরু করে, তখন এই মডেলটি কীভাবে প্রভাবিত হবে? শেখার তত্ত্ব জোর দেয় যে জ্ঞান এবং দক্ষতা বৃদ্ধির জন্য কঠোর পরিশ্রম এবং ইচ্ছাকৃত অনুশীলন অপরিহার্য। যখন বিছানার পাশে থাকা একটি চ্যাটবট দ্বারা যেকোনো প্রশ্নের তাৎক্ষণিক এবং নির্ভরযোগ্য উত্তর দেওয়া যাবে, তখন চিকিৎসকরা কীভাবে কার্যকর জীবনব্যাপী শিক্ষার্থী হয়ে উঠবেন?

চিকিৎসা অনুশীলনের ভিত্তি হলো নীতিগত নির্দেশিকা। অস্বচ্ছ অ্যালগরিদমের মাধ্যমে নীতিগত সিদ্ধান্ত ফিল্টার করে এমন AI মডেলের সাহায্যে চিকিৎসা কেমন হবে? প্রায় ২০০ বছর ধরে, চিকিৎসকদের পেশাদার পরিচয় আমাদের জ্ঞানীয় কাজের সাথে অবিচ্ছেদ্যভাবে জড়িত। যখন জ্ঞানীয় কাজের বেশিরভাগই AI-এর কাছে হস্তান্তর করা হবে, তখন ডাক্তারদের চিকিৎসা অনুশীলনের অর্থ কী হবে? এই প্রশ্নের কোনও উত্তর এখনই দেওয়া সম্ভব নয়, তবে আমাদের তাদের জিজ্ঞাসা করা দরকার।

দার্শনিক জ্যাক ডেরিডা ফার্মাকনের ধারণাটি চালু করেছিলেন, যা "ঔষধ" বা "বিষ" উভয়ই হতে পারে, এবং একইভাবে, AI প্রযুক্তি সুযোগ এবং হুমকি উভয়ই উপস্থাপন করে। স্বাস্থ্যসেবার ভবিষ্যতের জন্য এত ঝুঁকির মধ্যে থাকায়, চিকিৎসা শিক্ষা সম্প্রদায়ের উচিত ক্লিনিকাল অনুশীলনে AI সংহত করার ক্ষেত্রে নেতৃত্ব দেওয়া। প্রক্রিয়াটি সহজ হবে না, বিশেষ করে দ্রুত পরিবর্তনশীল পরিস্থিতি এবং নির্দেশিকা সাহিত্যের অভাবের কারণে, তবে প্যান্ডোরার বাক্স খুলে গেছে। যদি আমরা আমাদের নিজস্ব ভবিষ্যত গঠন না করি, তাহলে শক্তিশালী প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি কাজটি গ্রহণ করতে পেরে খুশি হবে।