কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রবর্তন স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থায় বিপ্লব ঘটিয়েছে। জার্নালে একটি নতুন কাগজ ডায়গনিস্টিক এবং ইন্টারভেনশনাল ইমেজিং স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দায়িত্বশীল এবং টেকসই ব্যবহার নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে।
অধ্যয়ন: স্বাস্থ্যসেবায় জলবায়ু পরিবর্তন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: একটি টেকসই ভবিষ্যতের জন্য পর্যালোচনা এবং সুপারিশ. ইমেজ ক্রেডিট: মেটামোরওয়ার্কস/শাটারস্টক
পটভূমি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চিকিৎসা পরিচর্যা সরঞ্জামগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, প্রধানত ডায়গনিস্টিক ইমেজিং, রেডিয়েশন থেরাপি এবং ইন্টারভেনশনাল থেরাপিতে ব্যবহৃত হয়। রেডিওলজিএবং পারমাণবিক ওষুধ। ডিপ লার্নিং (ডিএল) এই ধরনের ডিভাইসে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যাপ্লিকেশন। গভীর শিক্ষা মডেলগুলিকে অপারেটরের সম্পৃক্ততা ছাড়াই ডেটা থেকে শেখার অনুমতি দেয়, যা ডায়াগনস্টিক এবং চিকিত্সার ফলাফল উন্নত করতে পারে এবং যত্নের দক্ষতা বাড়াতে পারে।
যাইহোক, এই গণনামূলকভাবে নিবিড় প্ল্যাটফর্মটি একটি উচ্চ কার্বন পদচিহ্নের সাথে আসে, যা জলবায়ু পরিবর্তনকে ত্বরান্বিত করতে পারে এবং অনেক উপায়ে পরিবেশকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
জলবায়ু পরিবর্তন একটি জরুরী সমস্যা এবং আন্তর্জাতিক সম্প্রদায় এর প্রভাব প্রশমিত করার এবং এর অগ্রগতি ধীর করার প্রয়োজনীয়তা স্বীকার করেছে। বর্তমান পর্যালোচনায় জলবায়ু পরিবর্তনের প্রেক্ষাপটে স্বাস্থ্যসেবাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার মূল্যায়ন করা হয়েছে।
স্বাস্থ্যসেবা এবং জলবায়ু পরিবর্তনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধা
স্বাস্থ্যসেবাতে AI এর সুবিধার মধ্যে রয়েছে মসৃণ, দ্রুত, কম অপচয়কারী কর্মপ্রবাহ এবং ব্যবহারের ক্ষমতা টেলিমেডিসিন বিস্তৃত। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইমেজিং প্রয়োজন রোগীদের সনাক্তকরণ উন্নত করে এবং অপেক্ষার সময় কমিয়ে শক্তি, সময় এবং ইমেজিং উপকরণের মতো সম্পদের অপচয় কমাতে পারে।
এআই ক্লিনিশিয়ানদের ডায়াগনস্টিক ক্ষমতাও বাড়াতে পারে, যার ফলে পরীক্ষার নকল এড়ানো যায়। মসৃণ কর্মপ্রবাহের সাথে মিলিত, এটি ভার্চুয়াল যত্ন সহজতর করতে এবং অপ্রয়োজনীয় রোগীর ভ্রমণ কমাতে সাহায্য করতে পারে, যার ফলে গ্রিনহাউস গ্যাস নির্গমন হ্রাস পায়।
স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শক্তি খরচ
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের প্রশিক্ষণ এবং ব্যবহার শক্তি নিবিড়। স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনগুলি বর্তমানে AI ব্যবহারের 4% এরও বেশি জন্য দায়ী, এবং তাদের জন্য বড় ডেটা সেট, জটিল অ্যালগরিদম এবং একাধিক মডেল আপডেট প্রয়োজন। একটি সমীক্ষা রিপোর্ট করে যে একটি বৃহৎ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলকে তার পুরো জীবনকাল চালানোর জন্য যে শক্তির প্রয়োজন তা পাঁচটি গাড়ির সমতুল্য।
স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার সার্ভার, কুলিং সিস্টেম এবং নেটওয়ার্ক প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে ডেটা সেন্টারের উপর নির্ভর করে। এই সমস্তগুলিকে অবশ্যই একটি নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে অবিচ্ছিন্নভাবে কাজ করতে হবে এবং প্রচুর পরিমাণে শক্তি খরচ করতে হবে, যা বিশ্বব্যাপী বিদ্যুৎ খরচের প্রায় 1% এর জন্য দায়ী।
হার্ডওয়্যার আপডেটের ক্রমাগত প্রয়োজনের কারণে স্বাস্থ্যসেবা প্রচুর পরিমাণে ই-বর্জ্য তৈরি করে। এই ধরনের বর্জ্য সীসা, ক্যাডমিয়াম এবং পারদের মতো উপাদান ব্যবহারের কারণে পরিবেশকে বিষাক্ত করতে পারে।
প্রাকৃতিক সম্পদের উচ্চ চাহিদা যেমন বিরল পৃথিবীর উপাদানগুলি বাসস্থান ধ্বংসের প্রচার করে জীববৈচিত্র্যের ক্ষতি করে। পরিবহন এবং এআই-সম্পর্কিত সাপ্লাই চেইন লজিস্টিক চাহিদা স্বাস্থ্যসেবা-সম্পর্কিত এআই-এর পরোক্ষ পরিবেশগত প্রভাবকে আরও বাড়িয়ে তোলে।
প্রশমন ব্যবস্থা
সম্ভাব্য সমাধানগুলির মধ্যে রয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেলগুলির শক্তি দক্ষতা উন্নত করা যেমন কোয়ান্টাইজেশন এবং ছাঁটাইয়ের মতো কৌশলগুলির মাধ্যমে। উন্নত অবকাঠামো নকশা, উন্নত হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার ধারণা, এবং গতিশীল ভোল্টেজ এবং ফ্রিকোয়েন্সি স্কেলিং ব্যবহার করে দক্ষ শক্তি ব্যবস্থাপনাও এআই-এর পরিবেশগত খরচ কমাতে পারে।
পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি অন্তর্ভুক্ত করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে যুক্ত শক্তি খরচ কমাতে পারে। প্রকৃতপক্ষে, এআই-সহায়ক ফিউশন রিঅ্যাক্টর ডিজাইন স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য এই শক্তির উত্স ব্যবহারে অগ্রগতি করতে পারে।
এই পদক্ষেপগুলির জন্য পরিবেশগত খরচের একটি বিস্তৃত জীবনচক্র মূল্যায়ন প্রয়োজন, যা বিজ্ঞানীদের শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত কার্বন পদচিহ্নগুলি হ্রাস করার সুযোগগুলি দখল করতে দেয়। একটি গবেষণায় বলা হয়েছে যে “স্বায়ত্তশাসিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার স্বাস্থ্যসেবায় গ্রীনহাউস গ্যাস নির্গমন 80% পর্যন্ত কমানোর সম্ভাবনা রয়েছে”.
স্টেকহোল্ডার সহযোগিতা গুরুত্বপূর্ণ
স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার টেকসই অনুশীলন কেবল তখনই সফল হতে পারে যদি নীতি এবং সরকারী উদ্যোগ জোরদার করা হয়। এই প্রক্রিয়ার সব পর্যায়ে স্টেকহোল্ডারদের সাথে কাজ করা প্রয়োজন।
এই প্রবণতাগুলি আদর্শ হয়ে ওঠার জন্য, আঞ্চলিক এবং আন্তর্জাতিক সহযোগিতা গুরুত্বপূর্ণ, যেমন জ্ঞান ভাগ করে নেওয়া।
স্বাস্থ্যসেবায় টেকসই এআই-এর জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনের মধ্যে রয়েছে সবুজ কাঠামো ডিজাইন করা, এআই সিস্টেম লাইফসাইকেল মূল্যায়ন, ডেটার দায়িত্বশীল ব্যবহার এবং ক্ষেত্রের পরিবর্তন ও গতিবিধি নিয়ন্ত্রণ করা। জ্ঞানের বর্তমান অবস্থা বোঝার মাধ্যমে, স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই পর্যালোচনা এবং জলবায়ু পরিবর্তনের উপর এর প্রভাবের লক্ষ্য হল ভবিষ্যতের গবেষণা এবং লক্ষ্য ক্ষেত্রগুলিকে নির্দেশিত করা যেখানে আরও ভাল অনুশীলনের প্রয়োজন।
আমাদের গ্রহ রক্ষায় সক্রিয়ভাবে অবদান রাখার সময় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধাগুলি উপলব্ধি করা নিশ্চিত করার জন্য স্থায়িত্ব এবং পরিবেশগত দায়িত্বকে অগ্রাধিকার দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ.
