সিন্থেটিক ডেটা এবং স্বাস্থ্যসেবায় এর সম্ভাব্যতা

বেশিরভাগ বাস্তব-বিশ্ব স্বাস্থ্যসেবা ডেটা শুধুমাত্র রোগীদের গোপনীয়তা উদ্বেগ, HIPAA-এর মতো নিয়ন্ত্রক বাধা এবং এই ধরনের ডেটার সংবেদনশীল প্রকৃতির কারণে অসম্পূর্ণভাবে উপলব্ধ। এখানে সিন্থেটিক ডেটার ধারণা আসে: কৃত্রিম, তৈরি ডেটা যা বাস্তব-বিশ্বের ডেটাসেটের সমস্ত পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলিকে উপস্থাপন করে৷ এটি স্বাস্থ্যসেবার ভবিষ্যতের মূল রূপান্তর বলে মনে হচ্ছে।

এই নিবন্ধে, আমরা সিন্থেটিক ডেটার প্রযুক্তিগত জটিলতা, স্বাস্থ্যসেবাতে এর প্রয়োগ, কীভাবে এটি ক্লিনিকাল গবেষণা, ডায়াগনস্টিকস এবং রোগীর ব্যবস্থাপনাকে পরিবর্তন করতে পারে এবং যে প্রযুক্তিগুলি এটি সম্ভব করে তা নিয়ে আলোচনা করার পরিকল্পনা করছি।

সিন্থেটিক ডেটা কি?

সিন্থেটিক ডেটাকে বাস্তবসম্মত ডেটার মতো আচরণ সহ কৃত্রিমভাবে তৈরি ডেটা হিসাবে বিবেচনা করা হয়। পরিসংখ্যানগত মডেল, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) সহ সিন্থেটিক ডেটা তৈরিতে বেশ কয়েকটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। যদিও সিন্থেটিক ডেটাতে রোগীদের ফাইলগুলির কোনও প্রকৃত লিঙ্ক থাকে না, তবে বেনামী ডেটা বাস্তব-বিশ্বের স্বাস্থ্যসেবা পরিস্থিতিগুলির জটিলতা প্রদানের জন্য তৈরি করা যায় না।

সিন্থেটিক ডেটার মূল বৈশিষ্ট্য:

• বিশ্বস্ততা : এটি সঠিকভাবে প্রকৃত ডেটাসেটে গঠন এবং সম্পর্ক অনুকরণ করে।
• গোপনীয়তা: সিন্থেটিক ডেটাতে রোগীর প্রকৃত তথ্য নেই; এটি গোপনীয়তার জন্য কোনো বিবেচনা এড়িয়ে যায়।

পরিমাপযোগ্যতা: কৃত্রিম ডেটা প্রচুর পরিমাণে তৈরি করা যেতে পারে, এআই মডেল বা চলমান সিমুলেশন প্রশিক্ষণের জন্য বিভিন্ন সেট সরবরাহ করে।

স্বাস্থ্যসেবাতে সিনথেটিক ডেটা কেন?

স্বাস্থ্যসেবা তথ্য নিবিড়; হাসপাতাল, গবেষণা সুবিধা এবং ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানিগুলি সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় রোগীর ডেটার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে। যাইহোক, বাস্তব-বিশ্ব স্বাস্থ্যসেবা ডেটা বিভিন্ন দিক থেকে সীমিত:

• গোপনীয়তা বিধি: এখানে, GDPR এবং HIPAA স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির ব্যবহার এবং রোগীর ডেটা ভাগ করে নেওয়া সীমাবদ্ধ করে।
• ডেটার অভাব: কখনও কখনও, রোগীর রেকর্ডে অসম্পূর্ণ ডেটা বা অনুপস্থিত অংশ থাকে, যা বিশ্লেষণে একটি সম্ভাব্য পক্ষপাত ঘটাতে পারে।
• ব্যয়বহুল ডেটা সংগ্রহ: বড় মানের ডেটাসেট সংগ্রহ করা খুব ব্যয়বহুল।
• সীমিত প্রাপ্যতা: গবেষকরা, বিশেষ করে যারা ছোট প্রতিষ্ঠানে, তাদের রোগীদের বিভিন্ন ডেটাসেটের অভাব রয়েছে।

সিন্থেটিক ডেটা এই ধরনের চ্যালেঞ্জের সমাধান করে, নৈতিক, মাপযোগ্য, এবং খরচ-কার্যকর বিকল্পগুলি অফার করে। অতিরিক্তভাবে, কৃত্রিমভাবে সমৃদ্ধ ডেটাসেটে বিভিন্ন জনসংখ্যাগত ভেরিয়েবল, বিরল অবস্থা এবং অস্বাভাবিক চিকিৎসা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা ঐতিহ্যগত ডেটাসেটগুলি যথাযথভাবে উপস্থাপন করতে পারে না।

ডেটা জেনারেশন কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে কৃত্রিম ডেটা তৈরির কৌশল

অনেক উচ্চ-প্রযুক্তি পদ্ধতি কৃত্রিমভাবে ডেটা তৈরি করার অনুমতি দেয়। সর্বাধিক জনপ্রিয়গুলির মধ্যে রয়েছে:

GAN: জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক

GAN স্বাস্থ্য খাতে প্রয়োগ করা ডেটা সংশ্লেষণ কৌশলগুলির মধ্যে একটি। একটি GAN দুটি নেটওয়ার্ক নিয়ে গঠিত: একটি জেনারেটর এবং একটি বৈষম্যকারী। জেনারেটর সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করে, এবং বৈষম্যকারী এটি বাস্তব নাকি সিন্থেটিক তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করে। সময়ের সাথে সাথে, এটি প্রযোজকের দক্ষতা বৃদ্ধি করে, যার ফলে বাস্তবসম্মত-গুণমান ডেটা প্রদান করে।

GANগুলি মেডিকেল ইমেজিং ডেটাসেট থেকে শিখতে পারে সিন্থেটিক এমআরআই, সিটি স্ক্যান বা এক্স-রে তৈরি করতে, যেমন, যা প্রশিক্ষণের ডেটা হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে বা স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে কিছু অ্যালগরিদম যাচাই করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। অধিকন্তু, রোগীর পরিচয় প্রকাশ না করে ক্লিনিকাল ভেরিয়েবলের সম্পর্ক অক্ষুণ্ণ রেখে সিন্থেটিক ইলেক্ট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR) ডেটা সংশ্লেষণ করতেও GAN ব্যবহার করা হয়েছে।

উদাহরণ: পাইথন কোড

 # Example of GAN-based synthetic data generation for EHR from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LeakyReLU def build_generator(latent_dim): model = Sequential() model.add(Dense(256, input_dim=latent_dim)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(1024)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(784, activation='sigmoid')) return model

এই কোডটি GAN মডেলের জন্য একটি সাধারণ জেনারেটর যা সিন্থেটিক ডেটা মডেলিং স্বাস্থ্যসেবা ডেটা বৈশিষ্ট্য তৈরি করে।

ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার (VAEs)

সিন্থেটিক স্বাস্থ্য ডেটা সংশ্লেষণ করার জন্য VAEs হল আরেকটি জেনারেটিভ মডেল। VAEs প্রকৃত ইনপুট ডেটাকে কিছু সুপ্ত স্থানে এনকোড করে। এই সুপ্ত স্থান থেকে, নতুন ডেটা পয়েন্ট তৈরি হয়, মূল ডেটাসেটের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য বজায় রাখে। এই ধরনের মডেলগুলি স্বাস্থ্যসেবায় উচ্চ-মাত্রিক ডেটাসেট তৈরি করতে বিশেষভাবে প্রযোজ্য, যেমন জিনোমিক্স বা ওমিক্স ডেটাসেট।

বায়েসিয়ান নেটওয়ার্কস

Bayesian নেটওয়ার্কগুলি হল গ্রাফিকাল মডেল যা বিভিন্ন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্ভাব্য সম্পর্ককে উপস্থাপন করে। স্বাস্থ্যসেবাতে, এই নেটওয়ার্কগুলি বিশেষত একটি কার্যকারণ সম্পর্ককে প্রতিফলিত করে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে বিশেষভাবে কার্যকর হবে, যেমন রোগের কোর্স বা চিকিত্সা পদ্ধতির প্রভাব।

স্বাস্থ্যসেবাতে সিন্থেটিক ডেটার অ্যাপ্লিকেশন

মেডিকেল ইমেজিং

সিনথেটিক ডেটা মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় টীকাযুক্ত ডেটাসেটের সীমিত প্রাপ্যতার জন্য একটি সমাধান প্রদান করে মেডিকেল ইমেজিংয়ে বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে। এই বিষয়ে, GAN এবং VAE হল এমআরআই, সিটি বা এক্স-রে ছবি সংশ্লেষিত করার জন্য দরকারী কৌশল। এই ধরনের কৃত্রিম চিত্রগুলির ব্যবহার রেডিওলজিস্ট এবং এআই অ্যালগরিদমগুলিকে উচ্চ নির্ভুলতার সাথে মেডিকেল স্ক্যানগুলিতে অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে। সিন্থেটিক ইমেজিং ডেটা গবেষকদের ডেটা ঘাটতির সমস্যা বা রোগীর গোপনীয়তার বিশ্বাসঘাতকতা ছাড়াই গভীর শিক্ষার মডেল প্রশিক্ষণের সুযোগ প্রদান করে।

উদাহরণ: GAN-উত্পন্ন এমআরআই: মস্তিষ্কের টিউমার বিভাজনের উপর একটি সাম্প্রতিক পরীক্ষায়, গবেষকরা টিউমার এমআরআই স্ক্যানের সিন্থেটিক চিত্র তৈরি করতে GAN ব্যবহার করেছেন। তারা রোগীর ডেটার ভলিউম প্রয়োজন ছাড়াই উচ্চতর নির্ভুলতার সাথে এই জাতীয় কেস সনাক্ত করতে গভীর শিক্ষার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম হয়েছিল।

ক্লিনিকাল ট্রায়াল

এটি মনের মধ্যে রয়েছে যে সিনথেটিক ডেটা ঐতিহ্যগত ক্লিনিকাল ডেটার সাথে ব্যবহার করা উচিত এবং এটি বিশেষ করে বিরল রোগের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য যেখানে রোগীদের অধ্যয়ন করা কঠিন। কৃত্রিম দলগুলি তদন্তকারীকে বিভিন্ন চিকিত্সা প্রোটোকলের অধীনে রোগীর ফলাফল অনুকরণ করার অনুমতি দেয়, এইভাবে ওষুধ আবিষ্কার এবং পরীক্ষার গতি বাড়ায়।

উদাহরণস্বরূপ, সিন্থেটিক ইএইচআরগুলি ওষুধ কোম্পানিগুলিকে রোগীদের ভার্চুয়াল দলগুলির জন্য চিকিত্সার ফলাফল অনুকরণ করতে সক্ষম করতে পারে। এটি হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং ড্রাগের কার্যকারিতা পরীক্ষা করার অনুমতি দেবে এবং সম্ভবত, ক্লিনিকাল ট্রায়ালের সময় এবং খরচ কমিয়ে দেবে।

ডেটা অগমেন্টেশন

সিন্থেটিক ডেটা মেশিন লার্নিংয়ে ডেটা বৃদ্ধির প্রক্রিয়াকে সহজ করবে, শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলিকে সক্ষম করবে। সিন্থেটিক রোগীর রেকর্ড বা ইমেজিং ডেটা স্বাস্থ্যসেবাতে ছোট ডেটাসেটের পরিপূরক করতে সাহায্য করতে পারে, অতিরিক্ত ফিটিং কমাতে এবং AI মডেলগুলির বৃহত্তর সাধারণীকরণের অনুমতি দেয়।

যথার্থ ঔষধ

সিন্থেটিক জিনোমিক্স, বা ওমিক্স ডেটার প্রজন্ম, এই বিষয়ে নির্ভুল ওষুধের জন্য নতুন পথ খুলে দেয়। গবেষকরা তদন্ত করতে পারেন যে কীভাবে নির্দিষ্ট জেনেটিক মিউটেশন রোগের ঝুঁকি বা চিকিত্সার প্রতিক্রিয়াগুলিকে এমনভাবে প্রভাবিত করে যা রোগীর জেনেটিক্সকে প্রতিফলিত করে এমন সিন্থেটিক ডেটাসেটের মধ্যে ব্যক্তিগতকৃত থেরাপি দেওয়া উচিত।

নিয়ন্ত্রক এবং নৈতিক বিবেচনা

যদিও সিন্থেটিক ডেটার অনেক মূল্য রয়েছে, এটি কিছু অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ নিয়ন্ত্রক এবং নৈতিক প্রশ্ন উপস্থাপন করে:

নিয়ন্ত্রক কাঠামো: স্বাস্থ্যসেবা নিয়ন্ত্রকরা এখনও কীভাবে সিন্থেটিক ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করা যায় তা বোঝার চেষ্টা করছেন। কারণ এই ধরনের তথ্য প্রকৃত রোগীদের থেকে আসে না, এটি বিদ্যমান প্রবিধানের বাইরে বা নিয়ন্ত্রক সংস্থার এখতিয়ারের বাইরেও হতে পারে। তবুও, এটিকে AI এর স্বাস্থ্যসেবা ব্যবহারের জন্য নৈতিক প্রয়োজনীয়তা মেনে চলতে হবে।

ডেটা জেনারেশন বায়াস: যে কোনও মডেলের ডেটা সংশ্লেষণে কিছু পক্ষপাত বা ত্রুটি রয়েছে। এগুলো ফলস্বরূপ ডেটাসেটকে এই ধরনের অপূর্ণতা প্রতিফলিত করতে পারে এবং এর ফলে ত্রুটিপূর্ণ বা পক্ষপাতদুষ্ট গবেষণার ফলাফল বা ভুল AI ভবিষ্যদ্বাণী হতে পারে।

বৈধতা: সিন্থেটিক ডেটা বিশ্বস্ততার পাশাপাশি বৈধতার জন্য যাচাই করা দরকার। সিন্থেটিক ডেটা বাস্তবসম্মত ডেটা প্রতিফলিত করতে পারে বলেই, এটি সময়-সংবেদনশীল স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যথেষ্ট ভালো করে তোলে না।

সিন্থেটিক স্বাস্থ্যসেবা ডেটা তৈরিতে সহায়তা করার জন্য সম্প্রতি উদ্ভূত কিছু উন্নত সরঞ্জাম এবং কাঠামো নিম্নরূপ:

CTGAN: কন্ডিশনাল ট্যাবুলার GAN-এর সংক্ষিপ্ত রূপ, সিন্থেটিক ট্যাবুলার ডেটা তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স টুল। EHRs সংশ্লেষিত করার জন্য এটি সাধারণত স্বাস্থ্যসেবাতে প্রয়োগ করা হয়।

Synthpop : সংবেদনশীল ডেটার সিন্থেটিক সংস্করণ তৈরি করার জন্য এটি একটি R টুল। এটি স্বাস্থ্য পরিচর্যায় গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী ডেটাসেট তৈরি করতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে।

ডেটা সিনথেসাইজার: একটি ওপেন সোর্স সিন্থেসাইজার গোপনীয়তা সংরক্ষিত সহ সিন্থেটিক ডেটাসেট তৈরি করে। টুলটি র‍্যান্ডম, স্বাধীন, এবং সম্পর্কযুক্ত অ্যাট্রিবিউট মোড মডেল সমর্থন করে।

স্বাস্থ্যসেবাতে সিন্থেটিক ডেটার ভবিষ্যতের আভাস

সিন্থেটিক ডেটার স্বাস্থ্যসেবায় অসাধারণ সম্ভাবনা রয়েছে। উন্নত এআই এবং জেনারেটিভ মডেলগুলি কয়েকটি ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করতে পারে:

টেলিমেডিসিন: টেলিমেডিসিনের ক্রমবর্ধমান ধারণার সাথে, দূরবর্তী রোগী পর্যবেক্ষণ এবং ডায়াগনস্টিকসে জড়িত এআই সিস্টেমের জন্য সিন্থেটিক ডেটা-ভিত্তিক প্রশিক্ষণ ডেটাসেট ডিজাইন করা সম্ভব হতে পারে।

ডায়াগনস্টিকসে এআই: সিন্থেটিক ডেটার উপর প্রশিক্ষণ যা বিরল বা কম-উপস্থাপিত অবস্থার অনুকরণ করে স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার দ্বারা রোগীদের রোগ নির্ণয়ের যথার্থতা বৃদ্ধি করতে পারে, বিশেষ করে বিরল রোগে।

**ক্রস-প্রাতিষ্ঠানিক গবেষণা:**সিন্থেটিক ডেটা প্রতিষ্ঠান জুড়ে স্বাস্থ্যসেবা ডেটার নিরাপদ ভাগাভাগি নিশ্চিত করতে পারে। এটি গোপনীয়তা সম্পর্কিত আর কোনো সমস্যা যোগ না করেই বিশ্বব্যাপী সহযোগিতার সুবিধা দেয়।

উপসংহার

সিন্থেটিক ডেটা স্বাস্থ্যসেবাতে একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে কারণ এটি ডেটাকে অ্যাক্সেস, স্কেলেবিলিটি এবং গোপনীয়তার সমস্যাগুলির সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি অতিক্রম করতে দেয়। গবেষক, চিকিত্সক এবং এআই বিকাশকারীরা রোগীর গোপনীয়তা বা নৈতিক মানগুলির সাথে আপস না করে উদ্ভাবন করতে স্বাধীন হবে। GANs, VAEs এবং Bayesian নেটওয়ার্ক সহ জেনারেটিভ মডেলগুলিতে ক্রমাগত উদ্ভাবনের সাথে, সিন্থেটিক ডেটা ক্লিনিকাল ট্রায়াল এবং ডায়াগনস্টিকস থেকে শুরু করে ব্যক্তিগতকৃত ওষুধ পর্যন্ত স্বাস্থ্যসেবার ভবিষ্যত গঠনে সহায়ক হয়ে উঠতে চলেছে।

দায়িত্বশীলভাবে এই প্রযুক্তি ব্যবহার করে, স্বাস্থ্য খাত রোগীর যত্ন, গবেষণা এবং উদ্ভাবনের ক্ষেত্রে অভূতপূর্ব সম্ভাবনাগুলি আনলক করতে পারে।