এআই টুল রোগীর EHR প্রশ্নের সঠিকভাবে প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে

মহামারী চলাকালীন উদ্ভূত একটি জাতীয় প্রবণতার অংশ হিসাবে, NYU ল্যাঙ্গোন হেলথের আরও রোগীরা তাদের ডাক্তারদের কাছে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে, প্রেসক্রিপশনগুলি পুনরায় পূরণ করতে এবং পরীক্ষার ফলাফল দেখতে ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ড (EHR) সরঞ্জাম ব্যবহার করছেন। এই ডিজিটাল অনুসন্ধানগুলির মধ্যে অনেকগুলি ইন বাস্কেট নামক একটি যোগাযোগ সরঞ্জামের মাধ্যমে আসে, যা EPIC, NYU ল্যাঙ্গোন-এর EHR সিস্টেমে তৈরি।

এনওয়াইইউ ল্যাঙ্গোনের চিফ মেডিকেল ইনফরমেশন অফিসার পল এ টেস্টা, এমডি দ্বারা প্রকাশিত একটি নিবন্ধে বলা হয়েছে যে যদিও চিকিত্সকরা সবসময় ইএইচআর বার্তাগুলি পরিচালনা করার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, তবে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে তারা প্রতিদিন যে বার্তাগুলি পান তার সংখ্যা 30% এরও বেশি বৃদ্ধি পেয়েছে। . ডাঃ টেস্টা লিখেছেন যে ডাক্তারদের পক্ষে প্রতিদিন 150 টির বেশি “ঝুড়ি” বার্তা পাওয়া অস্বাভাবিক নয়। যেহেতু স্বাস্থ্য ব্যবস্থা এই ধরনের ট্র্যাফিক পরিচালনা করতে পারে না, ডাক্তাররা শূন্যস্থান পূরণ করে এবং তথ্যের মাধ্যমে ঘন্টার পর ঘন্টা ব্যয় করে। এই বোঝা অর্ধেক চিকিত্সক বার্নআউট রিপোর্ট করার জন্য দায়ী বলে মনে করা হয়।

এখন, NYU গ্রসম্যান স্কুল অফ মেডিসিনের গবেষকদের নেতৃত্বে একটি নতুন গবেষণা দেখায় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলি মানুষের স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের মতো সঠিকভাবে এবং আরও বেশি যুক্তিসঙ্গত মনের সাথে রোগীর EHR প্রশ্নের উত্তর তৈরি করতে পারে। অনুসন্ধানগুলি তুলে ধরেছে যে যতক্ষণ পর্যন্ত মানব প্রদানকারীরা AI খসড়াগুলি পাঠানোর আগে পর্যালোচনা করে, এই সরঞ্জামগুলি রোগীদের সাথে তাদের যোগাযোগের উন্নতি করার সময় ডাক্তারদের “ঝুড়ির বোঝা” উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করার সম্ভাবনা রাখে।

NYU ল্যাঙ্গোন জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (genAI) এর ক্ষমতা পরীক্ষা করছে, যেখানে কম্পিউটার অ্যালগরিদমগুলি অনলাইন প্রসঙ্গে কীভাবে শব্দটি ব্যবহার করে তার উপর ভিত্তি করে যেকোনো বাক্যে পরবর্তী শব্দের জন্য সম্ভাব্য বিকল্পগুলি বিকাশ করে। পরবর্তী শব্দ ভবিষ্যদ্বাণী ফলাফল হল একটি genAI চ্যাটবট যা বিশ্বাসযোগ্য, মানুষের মতো ভাষায় প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে। NYU ল্যাঙ্গোন 2023 সালে GPT-4-এর জন্য একটি “প্রাইভেট ইনস্ট্যান্স” লাইসেন্স পেয়েছিল, বিখ্যাত চ্যাটGPT চ্যাটবটের সর্বশেষ আত্মীয়, যা ডাক্তারদের ডেটা গোপনীয়তা নিয়ম মেনে চলাকালীন রোগীদের প্রকৃত ডেটা ব্যবহার করে পরীক্ষা চালানোর অনুমতি দেয়।

16 জুলাই অনলাইনে প্রকাশিত JAMA ইন্টারনেট ওপেনএই নতুন গবেষণায় রোগীদের “ঝুড়ি” প্রশ্নের জন্য GPT-4 দ্বারা উত্পন্ন খসড়া প্রতিক্রিয়া পরীক্ষা করা হয়েছে, প্রাথমিক যত্নের চিকিত্সকদের এই বার্তাগুলির প্রকৃত মানুষের প্রতিক্রিয়াগুলির সাথে তাদের তুলনা করতে বলেছে।

আমাদের ফলাফলগুলি দেখায় যে চ্যাটবটগুলি রোগীর উদ্বেগের প্রতি কার্যকরভাবে এবং সহানুভূতিশীলভাবে প্রতিক্রিয়া জানিয়ে যত্নশীল কাজের চাপ কমাতে পারে। আমরা দেখেছি যে রোগী-নির্দিষ্ট ডেটা ব্যবহার করে EHR- ইন্টিগ্রেটেড AI চ্যাটবটগুলি মানব সরবরাহকারীদের অনুরূপ মানের বার্তাগুলি খসড়া করতে পারে।

উইলিয়াম স্মল, এমডি, প্রধান অধ্যয়ন লেখক, ক্লিনিকাল সহকারী অধ্যাপক, মেডিসিন বিভাগ, NYU গ্রসম্যান স্কুল অফ মেডিসিন

গবেষণায়, 16 জন প্রাথমিক পরিচর্যা চিকিত্সক নির্ভুলতা, প্রাসঙ্গিকতা, সম্পূর্ণতা এবং সুরের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার 344 জোড়া র্যান্ডমভাবে বরাদ্দ করেছেন এবং মানুষের প্রতিক্রিয়া জানিয়েছেন এবং নির্দেশ করেছেন যে তারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতিক্রিয়া প্রথম খসড়া হিসাবে ব্যবহার করবে স্ক্র্যাচ থেকে একটি রোগীর বার্তা লিখুন। এটি একটি ডাবল-ব্লাইন্ড অধ্যয়ন ছিল, তাই ডাক্তাররা জানতেন না যে তারা যে প্রতিক্রিয়াগুলি পরীক্ষা করছেন তা মানুষের দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল নাকি একটি AI সরঞ্জাম।

গবেষণা দল জেনারেটিভ এআই এবং মানব প্রদানকারীদের প্রতিক্রিয়াগুলির নির্ভুলতা, সম্পূর্ণতা এবং প্রাসঙ্গিকতার মধ্যে কোন পরিসংখ্যানগত পার্থক্য খুঁজে পায়নি। বোধগম্যতা এবং সুরের দিক থেকে জেনারেটিভ AI প্রতিক্রিয়া মানব প্রদানকারীদেরকে 9.5% ছাড়িয়ে গেছে। উপরন্তু, AI প্রতিক্রিয়াগুলিকে সহানুভূতিশীল বলে বিবেচিত হওয়ার সম্ভাবনা দ্বিগুণেরও বেশি (125% বেশি) ছিল, এমন শব্দগুলি ব্যবহার করে যা ইতিবাচকতা প্রকাশ করে (সম্ভবত আশার সাথে যুক্ত) এবং সম্পর্কিত (“আমরা এতে একসাথে আছি”) ভাষা 62% বেশি .

অন্যদিকে, AI এর প্রতিক্রিয়ার সময়ও 38% বেশি ছিল এবং এটি জটিল ভাষা ব্যবহার করার সম্ভাবনা 31% বেশি ছিল, যা টুলটির জন্য আরও প্রশিক্ষণের প্রয়োজন ছিল, গবেষকরা বলেছেন। ফ্লেশ কিনকেড স্কোর নামক পঠনযোগ্যতার একটি মানক পরিমাপ অনুসারে, রোগীর অনুসন্ধানে মানুষের প্রতিক্রিয়া ছিল ষষ্ঠ-গ্রেড স্তরে, যখন এআই-এর লেখা ছিল অষ্টম-গ্রেড স্তরে।

গবেষকরা বিশ্বাস করেন যে চ্যাটবটগুলি সাধারণ অনলাইন বার্তাগুলির পরিবর্তে ব্যক্তিগত রোগীর তথ্য ব্যবহার করে বাস্তব বিশ্বে প্রযুক্তিটি কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা আরও ভালভাবে আনুমানিকভাবে অনুমান করতে পারে। ব্যক্তিগত ডেটা বিশেষভাবে AI সরঞ্জামগুলির কার্যকারিতা উন্নত করে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য ভবিষ্যতের গবেষণা প্রয়োজন।

এনওয়াইইউ ল্যাঙ্গোন মেডিকেল সেন্টার ইনফরমেশন টেকনোলজি (এমসিআইটি) এর ইনফরমেটিক্স ইনোভেশনের সিনিয়র ডিরেক্টর ডেভিন মান বলেছেন, “এই কাজটি দেখায় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলি রোগীর অনুরোধের জন্য উচ্চ মানের খসড়া প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে।” “এই চিকিত্সকের অনুমোদনের সাথে সাথে, GenAI বার্তার গুণমান অদূর ভবিষ্যতে গুণমান, যোগাযোগ শৈলী এবং মানুষের দ্বারা উত্পন্ন প্রতিক্রিয়াগুলির ব্যবহারযোগ্যতার সমান হবে,” যোগ করেছেন ড. মান, যিনি জনসংখ্যা স্বাস্থ্য বিভাগের একজন অধ্যাপক এবং ড্রাগ

ডক্টর স্মল এবং ডক্টর ম্যান, এনওয়াইইউ ল্যাঙ্গোনের অধ্যয়নের লেখকদের মধ্যে রয়েছে বিট্রিক্স ব্র্যান্ডফিল্ড-হার্ভে, পিএইচডি; এলিজাবেথ স্টিভেনস এমপিএইচ, পিএইচডি; আইরিন লোস্ট্রারিও, সিমন এ. জোন্স, পিএইচডি, পিএইচডি; ডি. অন্যান্য লেখকদের মধ্যে রয়েছে Oded Nov, MS, PhD, NYU Tandon School of Engineering, এবং Batia Mishan Wiesenfeld, PhD, NYU Stern School of Business.

এই গবেষণাটি ইউএস ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন অনুদান 1928614 এবং 2129076 এবং সুইস ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন অনুদান P500PS_202955 এবং P5R5PS_217714 দ্বারা অর্থায়ন করা হয়েছিল।