কোরীয় গবেষকদের প্রস্তাব: স্থানীয় ক্লিনিক ও বড় হাসপাতালের মধ্যে এআই-সেতু

চাপের মুখে থাকা স্বাস্থ্যব্যবস্থার জন্য একটি প্রস্তাবিত মধ্যবর্তী স্তর

২০২৩ সালে দক্ষিণ কোরিয়ায় মাথাপিছু বহির্বিভাগে চিকিৎসা নেওয়ার সংখ্যা ছিল ১৮, যেখানে ওইসিডির গড় ৬.৫। ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড ব্যবহারের হার ৯৫ শতাংশের বেশি হওয়ায় দেশটিতে বিস্তৃত ডিজিটাল অবকাঠামোর পাশাপাশি চিকিৎসা পরামর্শের চাহিদাও অনেক বেশি। গবেষকদের একটি দল এখন নতুন কোনো ধরনের চিকিৎসাপ্রতিষ্ঠান যুক্ত করার বদলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে পাড়ার ক্লিনিক ও বড় হাসপাতালের মধ্যে আরও ঘনিষ্ঠ সংযোগ গড়ে তোলার প্রস্তাব দিয়েছে।

১.৫ স্তরের স্বাস্থ্যব্যবস্থা নামে প্রস্তাবটি ২০২৬ সালের ২ সেপ্টেম্বর নেচার পোর্টফোলোর সাময়িকী npj Health Systems-এ অনলাইনে প্রকাশিত হয়। সিউল ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটি বুন্দাং হাসপাতালের পারিবারিক চিকিৎসা বিভাগের অধ্যাপক জং সে-ইয়ংয়ের নেতৃত্বে দলটি এমন একটি এআই স্তরের কথা বলেছে, যা ক্লিনিকগুলোকে রোগী বাছাই, চিকিৎসাসংক্রান্ত তথ্য বিনিময়, নজর এড়িয়ে যাওয়া রোগের ঝুঁকি শনাক্ত এবং সাক্ষাতের মধ্যবর্তী সময়ে দীর্ঘমেয়াদি রোগ পর্যবেক্ষণে সহায়তা করবে।

প্রকাশিত দৃষ্টিভঙ্গিমূলক প্রবন্ধটি বিভিন্ন স্বতন্ত্র ক্লিনিক্যাল গবেষণার প্রমাণ একত্র করেছে। এতে সম্পূর্ণ স্বাস্থ্যব্যবস্থার কোনো পরীক্ষা চালানোর প্রতিবেদন নেই, কিংবা দেশব্যাপী চালুর ঘোষণাও দেওয়া হয়নি। প্রবন্ধটির মূল বক্তব্য হলো, প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবার যে কাজগুলো করা দরকার, সেগুলোকে ঘিরে পৃথক এআই সরঞ্জামগুলোকে সাজাতে হবে; একে অপরের সঙ্গে বিচ্ছিন্ন প্রযুক্তিপণ্য হিসেবে সেগুলো চালু করা উচিত নয়।

সিউল ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটি কলেজ অব মেডিসিনের অধ্যাপক পার্ক সাং-মিন এবং জাতীয় পরিষদের সদস্য চা জি-হোও এতে অংশ নেন। তালিকাভুক্ত লেখকদের মধ্যে রয়েছেন সঙ-হো হান, ইয়োজিন ই, উইন সো এবং ইয়নসু কাং। গবেষক দলটি ২০২৬ সালের ১৭ সেপ্টেম্বর প্রকাশনার ঘোষণা দেয়।

প্রস্তাব আর চালু ব্যবস্থার পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ। লেখকেরা দক্ষিণ কোরিয়াকে কাঠামোটি পরীক্ষা করার সম্ভাবনাময় স্থান হিসেবে চিহ্নিত করেছেন। তবে এটি বড় পরিসরে চালু করতে যে প্রণোদনা, প্রাতিষ্ঠানিক শাসনব্যবস্থা ও পর্যবেক্ষণ দরকার, সেগুলো এখনো প্রতিষ্ঠিত হয়নি বলেও স্বীকার করেছেন।

১.৫ স্তরটি বাস্তবে কী করবে

প্রস্তাবিত মধ্যবর্তী স্তরটি প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবা ও বিশেষজ্ঞ সেবার মধ্যে একটি প্রযুক্তিগত সেতু। রোগীরা আগের মতোই স্থানীয় চিকিৎসকের কাছে যাবেন এবং প্রয়োজনে হাসপাতালের সেবা নেবেন। এই দুই পরিসরকে যুক্ত করা সিদ্ধান্ত ও তথ্য আদান-প্রদানে সহায়তা করবে এআই।

কাঠামোটিতে প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবার চারটি প্রতিষ্ঠিত কাজকে কেন্দ্র করে এই সহায়তা সাজানো হয়েছে: প্রথম যোগাযোগ, সমন্বয়, ব্যাপকতা এবং ধারাবাহিকতা। এগুলোর অর্থ হলো নতুন স্বাস্থ্যসমস্যার মূল্যায়ন করা, বিভিন্ন সেবাদাতার মধ্যে চিকিৎসার সমন্বয় বজায় রাখা, বিস্তৃত পরিসরের স্বাস্থ্যচাহিদা পূরণ করা এবং সময়ের সঙ্গে চিকিৎসা অব্যাহত রাখা।

উদাহরণস্বরূপ, কোনো ক্লিনিক এআই ব্যবহার করে স্ক্রিনিংয়ের ছবি বিশ্লেষণ, রেফারেল নথি তৈরি এবং হাসপাতাল থেকে ছাড়পত্রের সারাংশের সঙ্গে রোগীর বাড়িতে ব্যবহৃত পর্যবেক্ষণ যন্ত্রের তথ্য একত্র করতে পারে। এর লক্ষ্য হলো রোগী সম্পর্কে আরও পূর্ণাঙ্গ ধারণা তৈরি করা, যাতে প্রতিটি সাক্ষাতে চিকিৎসকদের হাতে ধরে সেই ধারণা নতুন করে গড়ে তুলতে না হয়।

লেখকেরা তাঁদের লক্ষ্যকে এভাবে বর্ণনা করেছেন: কনসিয়ার্জ মেডিসিনের সঙ্গে যুক্ত মনোযোগী ও ব্যক্তিকেন্দ্রিক চিকিৎসা আরও বেশি মানুষের কাছে পৌঁছে দেওয়া। প্রবন্ধের সারাংশে গবেষক দল মডেলটিকে সেই পদ্ধতির একটি বিস্তৃত পরিসরে চালু করা যায় এমন বিকল্প হিসেবে উল্লেখ করেছে:

সবার জন্য কনসিয়ার্জ সেবা।

এটি ঘোষিত লক্ষ্য, প্রমাণিত ফল নয়। কোনো নির্দিষ্ট কাজে একটি সরঞ্জাম উন্নতি ঘটায়, সেই প্রমাণ থেকে এটা প্রতিষ্ঠিত হয় না যে পুরো ব্যবস্থা অতিরিক্ত কর্মী বা খরচ ছাড়াই আরও ব্যক্তিকেন্দ্রিক চিকিৎসা দিতে পারবে।

স্ক্রিনিং রোগ শনাক্ত করতে পারে, আবার তা এড়িয়েও যেতে পারে

এর একটি উদাহরণ অস্ট্রেলিয়ার একটি সম্ভাব্যভিত্তিক গবেষণা, যেখানে প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবায় গ্লকোমা স্ক্রিনিংয়ের জন্য স্বয়ংক্রিয় রেটিনা-ছবির সঙ্গে এআই যুক্ত করা হয়েছিল। বিশেষজ্ঞের মূল্যায়ন দরকার এমন গ্লকোমা শনাক্ত হয় আগে রোগ নির্ণয় না হওয়া ১৬১ জন অংশগ্রহণকারীর মধ্যে ১৮ জনের, অর্থাৎ ১১.২ শতাংশের।

শনাক্তের হারটি প্রেক্ষাপটে বোঝাতে প্রবন্ধে পরীক্ষার কার্যকারিতার পরিসংখ্যানও দেওয়া হয়েছে: সংবেদনশীলতা ৬৫.০ শতাংশ, সুনির্দিষ্টতা ৯৪.৬ শতাংশ এবং রিসিভার অপারেটিং ক্যারেক্টারিস্টিক কার্ভের নিচের ক্ষেত্রফল বা AUROC ০.৮০।

সংবেদনশীলতা বোঝায়, কোনো পরীক্ষা রোগে আক্রান্ত ব্যক্তিদের কতটা ভালোভাবে শনাক্ত করে। সুনির্দিষ্টতা বোঝায়, যাঁদের রোগ নেই তাঁদের কতটা ভালোভাবে শনাক্ত করে। প্রকাশিত সংবেদনশীলতার হার থেকে বোঝা যায়, এই স্ক্রিনিং পদ্ধতিতে সব রোগী শনাক্ত হয়নি। তুলনামূলকভাবে উচ্চ সুনির্দিষ্টতার হারও এই সীমাবদ্ধতা দূর করে না।

বিভিন্ন সিদ্ধান্তসীমায় কোনো পরীক্ষা রোগী ও রোগমুক্ত ব্যক্তিদের কতটা ভালোভাবে আলাদা করতে পারে, তা AUROC দিয়ে মাপা হয়। ০.৮০ মানটি কার্যকর পার্থক্য শনাক্ত করার সক্ষমতা নির্দেশ করে, তবে এর অর্থ এই নয় যে ৮০ শতাংশ রোগীর সঠিক রোগনির্ণয় হয়েছে।

এই ফলাফলগুলো স্ক্রিনিংয়ের পরিসর বাড়াতে এবং রোগীদের উপযুক্ত সেবার দিকে পাঠাতে এআই ব্যবহারের পক্ষে প্রমাণ দেয়। নেতিবাচক ফলকে রোগ না থাকার নিশ্চয়তা হিসেবে ধরার পক্ষে এগুলো প্রমাণ দেয় না। প্রস্তাবিত মডেলে এই পার্থক্যটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ: স্ক্রিনিংয়ে সহায়তা দিতে হবে, তবে তা অবশ্যই ক্লিনিক্যাল মূল্যায়ন ও রেফারেলের সঙ্গে যুক্ত থাকতে হবে।

কার্যকর রেফারেল শুধু সাবলীল লেখার ওপর নির্ভর করে না

সমন্বয়ের ক্ষেত্রে গবেষকেরা ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড থেকে রেফারেল চিঠি ও ছাড়পত্রের সারাংশ তৈরি করা বড় ভাষা মডেলের কথা উল্লেখ করেছেন। প্রবন্ধে জিরো-শট সারসংক্ষেপে সর্বোচ্চ ৯৯.২৫ শতাংশ নির্ভুলতার কথা বলা হয়েছে। পাশাপাশি চিকিৎসকদের লেখা সারাংশের সঙ্গে এআই-তৈরি সারাংশের উচ্চ মাত্রার মিল পাওয়ার প্রমাণও উদ্ধৃত করা হয়েছে।

জিরো-শট বলতে বোঝায়, ওই মূল্যায়নে নির্দিষ্ট কাজটি করার জন্য মডেলকে কাজভিত্তিক উদাহরণ দেওয়া হয়নি। এর অর্থ এই নয় যে মডেলটির আগে কখনো প্রশিক্ষণ হয়নি। চিকিৎসাসংক্রান্ত নথি তৈরির নির্দেশ দেওয়ার আগেই বড় ভাষা মডেলগুলোকে ব্যাপকভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।

এর সম্ভাব্য সুবিধা বাস্তবিক। স্থানীয় ক্লিনিক থেকে হাসপাতালে যাওয়া রোগীর উপসর্গ, পরীক্ষা-নিরীক্ষা ও চিকিৎসার স্পষ্ট বিবরণ দরকার। কমিউনিটি পর্যায়ের সেবায় ফেরার সময় ওষুধের পরিবর্তন ও বিশেষজ্ঞের সুপারিশও রোগীর সঙ্গে থাকা দরকার। প্রথম খসড়াটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করলে এসব তথ্য একত্র করার সময় কমতে পারে।

তবে উদ্ধৃত নির্ভুলতার হারটি একটি নির্দিষ্ট মূল্যায়নের ফল। অন্য কোনো ক্লিনিকে তৈরি প্রতিটি রেফারেল চিঠি পূর্ণাঙ্গ বা নিরাপদ হবে, তার নিশ্চয়তা এটি দেয় না। দেখতে পরিপাটি নথিতেও গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বাদ পড়তে পারে। এ কারণেই চিকিৎসার সিদ্ধান্তের দায় পেশাজীবীদের ওপরই থাকে।

সমন্বয়ের পরিসর হাসপাতালের বাইরেও বিস্তৃত। প্রবন্ধে নেব্রাস্কার এমন একটি উদ্যোগের কথা বলা হয়েছে, যেখানে ডিজিটাল সেবা-সমন্বয় প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে পূরণ না হওয়া সামাজিক চাহিদা শনাক্ত করা, রোগীদের কমিউনিটি সম্পদের সঙ্গে যুক্ত করা এবং কমিউনিটি স্বাস্থ্যকর্মীদের মাধ্যমে পরবর্তী খোঁজখবর নেওয়া হয়। এই উদাহরণে প্রস্তাবটি নথি তৈরির বাইরেও বিস্তৃত: তথ্যের কাজ হবে রোগীদের সেবার সঙ্গে যুক্ত করা, শুধু আরও লেখা তৈরি করা নয়।

আগের স্ক্যানেই নজর এড়ানো ঝুঁকি শনাক্ত হতে পারে

ব্যাপকতার উপাদানটি বিবেচনা করে, আগে থেকেই সংগৃহীত তথ্য কাজে লাগিয়ে এআই একজন সাধারণ চিকিৎসককে রোগীর আরও বেশি স্বাস্থ্যচাহিদা পূরণে সহায়তা করতে পারে কি না। একটি উদাহরণ হলো সুযোগসন্ধানী স্ক্রিনিং: এক কারণে করা স্ক্যান পরীক্ষা করে অন্য কোনো রোগের প্রমাণ খোঁজা।

যুক্তরাষ্ট্রের NOTIFY-1 প্রকল্পে এআই বিদ্যমান বুকের কম্পিউটেড টমোগ্রাফি (CT) স্ক্যানে করোনারি ধমনিতে ক্যালসিয়াম শনাক্ত করে। ক্যালসিয়াম জমা অ্যাথেরোস্ক্লেরোসিসের ইঙ্গিত দিতে পারে, যা ধমনিতে প্লাক জমার প্রক্রিয়া। এরপর গবেষকেরা চিকিৎসক ও রোগীদের ফলাফল সম্পর্কে জানান।

গবেষণাপত্রে ছয় মাসে স্ট্যাটিন দেওয়ার হার ৫১.২ শতাংশ বনাম ৬.৯ শতাংশ বলে উল্লেখ করা হয়েছে। পার্থক্য ৪৪.৩ শতাংশ পয়েন্ট, আর অনুপাতটি প্রায় ৭.৪ গুণ। কোলেস্টেরল কমাতে এবং উপযুক্ত রোগীদের হৃদ্‌রোগের ঝুঁকি কমাতে স্ট্যাটিন ব্যবহার করা হয়।

প্রতিবেদনগুলোতে স্ক্রিনিংয়ের আগে ৬.৯ শতাংশ থেকে পরে ৫১.২ শতাংশে বৃদ্ধির কথা বলা হয়েছে। তবে গবেষণাপত্রে ছয় মাসে এই দুই হারকে তুলনা হিসেবে দেখানো হয়েছে এবং বলা হয়েছে, শুরুতে কোনো রোগীই স্ট্যাটিন গ্রহণ করছিলেন না। তাই ৬.৯ শতাংশের হারটিকে শুরুতে স্ট্যাটিন দেওয়ার হার হিসেবে ধরা উচিত নয়।

এই ফলাফলে স্ট্যাটিন দেওয়ার পরিবর্তন মাপা হয়েছে, হার্ট অ্যাটাক কমার প্রমাণ নয়। এতে একাধিক ধাপের হস্তক্ষেপও প্রতিফলিত হয়েছে: এআই দিয়ে শনাক্তকরণের পর চিকিৎসক ও রোগীদের জানানো হয়েছে। পুরো প্রভাবের কৃতিত্ব শুধু শনাক্তকরণকে দেওয়া যায় না।

বিস্তৃত রোগনির্ণয়ে সহায়তার প্রমাণের ধরন ভিন্ন

প্রবন্ধে স্পাইরোমেট্রিতে এআই সহায়তা নিয়ে একটি র‍্যান্ডমাইজড পরীক্ষার কথাও উল্লেখ করা হয়েছে। স্পাইরোমেট্রি হলো এমন একটি পরীক্ষা, যাতে একজন ব্যক্তি কতটা বাতাস এবং কত দ্রুত শ্বাস ছাড়তে পারেন তা মাপা হয়। শ্বাসজনিত সমস্যার মূল্যায়নে এটি সাধারণত ব্যবহার করা হয়।

এআই সিদ্ধান্ত-সহায়তায় বিভিন্ন রোগীর ক্ষেত্রে চিকিৎসকদের পছন্দের রোগনির্ণয় পূর্বাভাসের হার ৯.০ শতাংশ পয়েন্ট বেড়েছে। ক্রনিক অবস্ট্রাকটিভ পালমোনারি ডিজিজ বা COPD-এর ক্ষেত্রে উন্নতি ছিল ১৫.৯ শতাংশ পয়েন্ট। যথাক্রমে ৯৫ শতাংশ আস্থার ব্যবধান ছিল ৪.৫ থেকে ১৩.৩ পয়েন্ট এবং ৯.০ থেকে ২২.৭ পয়েন্ট।

এগুলো রোগনির্ণয়ের একটি কাজে উন্নতির ফল, এআই স্বাধীনভাবে শ্বাসযন্ত্রের রোগ সামলাতে পারে তার প্রমাণ নয়। প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবার আওতার বাইরে কোনো রোগী পড়লে চিকিৎসকের যাচাই ও রেফারেল প্রয়োজন, এমন কর্মপ্রবাহের মধ্যেই লেখকেরা এ ধরনের সরঞ্জামকে রেখেছেন।

পিকহার্ট ও তাঁর সহকর্মীদের আরেকটি গবেষণায় বিদ্যমান CT স্ক্যান ব্যবহার করে হৃদ্‌রোগ, অস্টিওপোরোসিস এবং সারকোপেনিয়া শনাক্তে এআই স্ক্রিনিংয়ের মডেল তৈরি করা হয়। সারকোপেনিয়া হলো পেশির ভর ও কার্যক্ষমতা কমে যাওয়া। ৫৫ বছর বয়সীদের মডেলভিত্তিক দলে ১০ বছরে সবার চিকিৎসা করা বা কারও চিকিৎসা না করার কৌশলের তুলনায় এই পদ্ধতিতে খরচ সাশ্রয় এবং উন্নত ক্লিনিক্যাল ফল পাওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া হয়।

এই প্রমাণ ক্লিনিক্যাল পরীক্ষার মতো নয়। কোনো মডেল রোগ, চিকিৎসা ও খরচ সম্পর্কে বিভিন্ন অনুমান ব্যবহার করে ফলের হিসাব করে। কোনো পদ্ধতি পরীক্ষা করার উপযুক্ত কি না, তা মূল্যায়নে এটি সহায়তা করতে পারে। তবে মডেলে অনুমান করা সাশ্রয়কে প্রস্তাবিত কোরীয় কাঠামোর মাধ্যমে ইতিমধ্যে সাশ্রয় হওয়া অর্থ হিসেবে দেখানো উচিত নয়।

সাক্ষাতের মধ্যবর্তী সময়েও ডায়াবেটিসের চিকিৎসা চালিয়ে যাওয়া সম্ভব

ধারাবাহিকতার ক্ষেত্রে গবেষকেরা পরামর্শকক্ষের বাইরেও অব্যাহত থাকা তথ্য ও চিকিৎসার ওপর জোর দিয়েছেন। ধারাবাহিক গ্লুকোজ মনিটর ঘন ঘন রিডিং সংগ্রহ করে, ফলে চিকিৎসাদল এমন প্রবণতা দেখতে পারে যা ক্লিনিকে মাঝেমধ্যে নেওয়া পরিমাপে ধরা নাও পড়তে পারে।

Twin Precision Treatment ব্যবস্থার একটি র‍্যান্ডমাইজড পরীক্ষায় গ্লুকোজ পর্যবেক্ষণ, এআই-নির্দেশিত জীবনযাপনবিষয়ক পরামর্শ এবং ডিজিটাল প্রতিক্রিয়া একত্র করা হয়েছিল। এতে টাইপ ২ ডায়াবেটিসে আক্রান্ত অংশগ্রহণকারীদের ৭১.০ শতাংশের রোগমুক্তি ঘটে অথবা তাঁদের ওষুধ কমানো হয় বলে জানানো হয়।

এটি একটি সম্মিলিত ফল। এর অর্থ এই নয় যে ৭১.০ শতাংশের রোগমুক্তি ঘটেছে, কিংবা ওই দলের সবাই ওষুধ বন্ধ করেছেন। একই ধরনের কোনো কর্মসূচি থেকে রোগীরা কী আশা করতে পারেন, তা বর্ণনা করার সময় এই পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ।

সংযুক্ত আরব আমিরাতে GluCare.Health মডেলে দূরবর্তী পর্যবেক্ষণের সঙ্গে এআই-ভিত্তিক ক্লিনিক্যাল সিদ্ধান্ত-সহায়তা যুক্ত করা হয়। প্রবন্ধে জানানো হয়েছে, এই মডেলে HbA1c ২.১৯ শতাংশ পয়েন্ট কমেছে। প্রচলিত চিকিৎসায় কমেছে ০.১০ শতাংশ পয়েন্ট, অর্থাৎ পার্থক্য ২.০৯ পয়েন্ট। HbA1c-তে প্রায় দুই থেকে তিন মাসের গড় রক্তের গ্লুকোজের মাত্রা প্রতিফলিত হয়।

দুটি উদাহরণই একক সফটওয়্যারের নয়, বরং সম্মিলিত সেবার প্যাকেজ নিয়ে। এআইয়ের পাশাপাশি পর্যবেক্ষণ যন্ত্র, জীবনযাপনবিষয়ক সহায়তা ও ক্লিনিক্যাল ব্যবস্থাপনাও ছিল। এগুলো আরও ধারাবাহিক চিকিৎসা পরীক্ষা করার পক্ষে যুক্তি দেয়, তবে এআই একাই জানানো উন্নতি ঘটিয়েছে তা প্রমাণ করে না।

তিনটি নিরাপত্তা চক্রের মাধ্যমে চিকিৎসকেরাই দায়িত্বে থাকবেন

প্রস্তাবটিতে রোগনির্ণয় ও চিকিৎসার দায় লাইসেন্সধারী চিকিৎসক ও স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠানগুলোর ওপর ন্যস্ত করা হয়েছে। এআই নিজে রোগীর দায়িত্ব নেওয়ার বদলে রোগী গ্রহণ, নথি তৈরি, অগ্রাধিকার নির্ধারণ, ঝুঁকি মূল্যায়ন ও পর্যবেক্ষণে সহায়তা করবে।

সরঞ্জাম যত বেশি স্বয়ংক্রিয় হবে এবং তার ফলের পরিণতি যত গুরুতর হবে, তদারকির মাত্রাও তত বাড়বে। প্রশাসনিক সারাংশ ও সময় নির্ধারণের কাজ পরে পর্যালোচনা করা যেতে পারে। ট্রায়াজের অগ্রাধিকার ও ক্লিনিক্যাল পরামর্শ কার্যকর করার আগে চিকিৎসকের পর্যালোচনা দরকার হবে। রোগনির্ণয়, ওষুধের ব্যবস্থাপত্র এবং চিকিৎসাসংক্রান্ত অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তে পেশাজীবীর অনুমোদন লাগবে।

লেখকেরা তিনটি নিরাপত্তা চক্রের কথাও বলেছেন: ক্লিনিক্যাল, শাসনব্যবস্থা এবং শিক্ষা। এগুলো একসঙ্গে চিকিৎসার তদারকি, প্রাতিষ্ঠানিক জবাবদিহি বজায় রাখা এবং চালুর পর অভিজ্ঞতা কাজে লাগিয়ে ব্যবস্থা পর্যবেক্ষণ ও উন্নত করার প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে।

এই পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ পরীক্ষাগার বা ক্লিনিক্যাল মূল্যায়নে সফল হলেই দৈনন্দিন ব্যবহারে কোনো সরঞ্জাম কেমন করবে, তা নিশ্চিত হয় না। একাধিক সরঞ্জামকে যুক্ত করা কাঠামোয় সম্মিলিত সেবাটিরও তদারকি দরকার, পাশাপাশি প্রতিটি পৃথক প্রয়োগও যাচাই করতে হবে।

নথির ক্ষেত্রেও একই নীতি প্রযোজ্য। গবেষকেরা প্রাতিষ্ঠানিক মেডিকেল রেকর্ডের সঙ্গে পরিধানযোগ্য যন্ত্র, ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য রেকর্ড ও ডিজিটাল থেরাপি থেকে পাওয়া রোগী-সৃষ্ট তথ্য একত্র করার প্রস্তাব দিয়েছেন। বিভিন্ন ব্যবস্থা যেন একই তথ্য ধারাবাহিকভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে, সে জন্য SNOMED CT-সহ প্রমিত ক্লিনিক্যাল পরিভাষা ব্যবহারের আলোচনা করেছেন তাঁরা। ডিজিটাল রেকর্ডের ব্যাপক ব্যবহার একটি সূচনা, প্রতিষ্ঠানগুলোর মধ্যে রেকর্ড ইতিমধ্যেই নির্ভরযোগ্যভাবে আদান-প্রদান হচ্ছে তার প্রমাণ নয়।

দক্ষিণ কোরিয়া সম্ভাব্য পরীক্ষাস্থল, নিশ্চিতভাবে চালুর স্থান নয়

উদ্ধৃত ২০২৩ সালের পরিসংখ্যান অনুযায়ী, দক্ষিণ কোরিয়ায় মাথাপিছু বহির্বিভাগে চিকিৎসা নেওয়ার সংখ্যা ১৮; ওইসিডির গড় ৬.৫-এর তুলনায় যা প্রায় ২.৮ গুণ। ব্যাপক ইলেকট্রনিক রেকর্ড এবং সবার জন্য জাতীয় স্বাস্থ্যবিমার পাশাপাশি এই উচ্চ রোগীসংখ্যা গবেষকদের এমন পরীক্ষা করার যুক্তি দেয় যে উন্নত প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবা সহায়তা বিচ্ছিন্ন চিকিৎসা ও বড় হাসপাতালের ওপর চাপ কমাতে পারে কি না।

তবে বাস্তবায়নের জন্য এখনো যেসব শর্ত পূরণ হয়নি, লেখকেরা সেগুলোও চিহ্নিত করেছেন: সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রণোদনা, শাসনব্যবস্থার বোর্ড এবং চালুর পর পর্যবেক্ষণের অবকাঠামো এখনো বড় পরিসরে প্রতিষ্ঠিত হয়নি। প্রস্তাবে পাইলট প্রকল্প শুরুর নিশ্চিত তারিখ, বাস্তবায়নের সময়সীমা কিংবা দেশব্যাপী অর্থায়নের প্রতিশ্রুতি দেওয়া হয়নি।

এই কালানুক্রমে স্বাস্থ্যব্যবস্থার মূল পরিসংখ্যান, প্রকাশনা ও ঘোষণাকে আলাদা করে দেখানো হয়েছে:

• ২০২৩: দক্ষিণ কোরিয়ায় মাথাপিছু বহির্বিভাগে চিকিৎসা নেওয়ার সংখ্যা ছিল ১৮; উদ্ধৃত ওইসিডি গড় ছিল ৬.৫।
• ২০২৬ সালের ২ সেপ্টেম্বর: দৃষ্টিভঙ্গিমূলক প্রবন্ধটি npj Health Systems-এ অনলাইনে প্রকাশিত হয়; খণ্ড ৩, প্রবন্ধ ৮০।
• ২০২৬ সালের ১৭ সেপ্টেম্বর: গবেষক দল প্রকাশনার ঘোষণা দেয়।

লেখকেরা কোনো স্বার্থের সংঘাতের কথা জানাননি। তাঁদের প্রবন্ধে একটি সেবা মডেল পরীক্ষা করার কর্মসূচি তুলে ধরা হয়েছে, কোরিয়া ইতিমধ্যে সেই মডেল অনুযায়ী চিকিৎসাব্যবস্থা পুনর্বিন্যাস করেছে এমন প্রমাণ নয়।

কাঠামোটিতে অন্যত্র ব্যবহারের ভিন্ন ভিন্ন প্রস্তাবও রয়েছে। ধনী নগর এলাকায় বিশেষজ্ঞ চিকিৎসার চাহিদা ও প্রশাসনিক চাপের মুখে থাকা ক্লিনিকগুলোকে এআই-ভিত্তিক ট্রায়াজ ও স্বয়ংক্রিয় নথিপত্র সহায়তা করতে পারে। গ্রামীণ এলাকায় চিকিৎসক কম থাকলে নার্স ও কমিউনিটি স্বাস্থ্যকর্মীরা বহনযোগ্য স্ক্রিনিং সরঞ্জাম ব্যবহার করে রোগীদের রেফার করতে পারেন। সংঘাত বা দুর্যোগপূর্ণ এলাকায় ইন্টারনেট ছাড়াই চলতে পারে এমন হালকা সরঞ্জাম জরুরি সেবা বজায় রাখতে সহায়তা করতে পারে।

এগুলো প্রস্তাবিত অভিযোজন, সম্পূর্ণ ব্যবস্থা চালুর প্রতিবেদন নয়। বিদ্যমান ক্লিনিক্যাল সক্ষমতাকে আরও কার্যকরভাবে কাজে লাগানো এবং একই সঙ্গে স্ক্রিনিং, রেফারেল ও পর্যবেক্ষণকে জবাবদিহিমূলক চিকিৎসাসেবার সঙ্গে যুক্ত রাখাই এর সাধারণ লক্ষ্য।

মূল বিষয়গুলো

• কোরীয় গবেষকেরা প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবা ক্লিনিক ও বিশেষজ্ঞ হাসপাতালের মধ্যে সংযোগকারী এআই স্তরের প্রস্তাব দিয়েছেন; নতুন কোনো ধরনের চিকিৎসাপ্রতিষ্ঠানের নয়।
• ২০২৬ সালের সেপ্টেম্বরে প্রকাশিত প্রবন্ধটি বিভিন্ন স্বতন্ত্র গবেষণার ভিত্তিতে লেখা একটি দৃষ্টিভঙ্গিমূলক প্রবন্ধ, সম্পূর্ণ কাঠামোর পরীক্ষা নয়।
• এর প্রয়োগের মধ্যে রয়েছে স্ক্রিনিং, চিকিৎসাসংক্রান্ত নথি তৈরি, বিস্তৃত রোগ শনাক্তকরণ এবং সাক্ষাতের মধ্যবর্তী সময়ে চিকিৎসা।
• কাজের ধরন অনুযায়ী ক্লিনিক্যাল ফল ভিন্ন, আর সম্মিলিত সেবা কর্মসূচির সুবিধা শুধু এআইয়ের কারণে হয়েছে বলা যায় না।
• রোগনির্ণয়, ব্যবস্থাপত্র ও চিকিৎসার সিদ্ধান্তের দায় চিকিৎসকদেরই থাকবে।
• দক্ষিণ কোরিয়াকে পরীক্ষাস্থল হিসেবে প্রস্তাব করা হয়েছে, তবে শাসনব্যবস্থা, প্রণোদনা ও পর্যবেক্ষণ এখনো বড় পরিসরে প্রতিষ্ঠিত হয়নি।
• দেশব্যাপী চালুর কোনো নিশ্চিত ঘোষণা বা পাইলট প্রকল্পের সময়সীমা জানানো হয়নি।