මෙම දියුණුව මගින් රෝග විනිශ්චය, ප්‍රතිකාර සහ සෞඛ්‍ය සේවා සැපයීම වැඩිදියුණු කළ හැකියි. AI ඇල්ගොරිතම මගින් සෞඛ්‍ය දත්තවල වේගවත් විශ්ලේෂණ ලබාගත හැකි අතර, නිවැරදි රෝග විනිශ්චය සහ කාලෝචිත මැදිහත්වීම් වලට වැදගත් වේ. AI මගින් බල ගැන්වෙන පුරෝකථන ආකෘතිවල රටා, රෝගීන්ගේ ප්‍රවණතා හඳුනා ගැනීමට, රෝග වැළැක්වීමට සහ පුද්ගලාරෝපිත ප්‍රතිකාර සැලසුම්වලට සහාය විය හැකියි.
අනෙකුත් ක්ෂේත්‍ර මෙන්ම සෞඛ්‍ය සේවය කෘත්‍රිම බුද්ධියේ ක්‍රමික බලපෑම නිසා පෙර නොවූ විරූ වෙනස්කම් රාශියකට භාජනය වීමට නියමිතය. එමඟින් මෙම ක්ෂේත්‍රයේ ඇති රැකියා රාශියක ස්වභාවය වෙනස් වීම පමණක් නොව, ඇතැම් ඖෂධ සමාගම් සහ ඒවාට සම්බන්ධ වී ලාභ අපේක්ෂාව පමණක් අරමුණු කරගෙන මිනිස් ජීවිත සමග කෙළි සෙල්ලම් කරන වෛද්‍යවරුන් ඇතුළු පුද්ගලයින්ගේ පැවැත්මට විශාල තර්ජනයක් විය හැකිය. මෙහි ඇති යහපත් ලක්ෂණ බොහෝ වෙති. එසේම අවදානම ද අඩු නැත. මේ නිසා දේශීය අධ්‍යාපන ක්ෂේත්‍රය නව්‍යකරණය කිරීම පමණක් නොව අවශ්‍ය මූලික මෙවලම් ප්‍රසම්පාදනය කිරීම අතිශය තීරණාත්මක වේ. ඒ සඳහා ජාතික, කලාපීය සහ ජාත්‍යන්තර වැඩපිළිවෙළක් අත්‍යවශ්‍යය වේ.
සෞඛ්‍ය සේවා කර්මාන්තය ගෝලීය දළ දේශීය නිෂ්පාදිතයෙන් 11% ක් හෙවත් වාර්ෂිකව ඩොලර් ට්‍රිලියන 9 ක් උපයන ඉතාම ලාභදායි කර්මාන්තයකි. නමුත් ඉතාම කෙටි කාලයක් තුළදී, කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (මැෂින් ලර්නින්) විසින් මෙම ආර්ථිකමය වටිනාකම වෙනස් ආකාරයකින් අර්ථදැක්වීමට නියමිතය. ඖෂධ සහ එන්නත් සංවර්ධනය කිරීමේ සිට, වෛද්‍ය රෝග විනිශ්චය සහ ප්‍රතිකාර වැඩිදියුණු කිරීම දක්වා, සමස්ත සෞඛ්‍ය සේවා පද්ධතිය පුරා කාර්යක්ෂමතාව ඉහළ නංවමින් සෞඛ්‍ය සේවාවල සෑම අදියරක්ම වෙනස් කරනු ඇත. මේ සම්බන්ධයෙන් මෙම ක්ෂේත්‍රයේ සිටින ප්‍රවීණයින් කිහිපදෙනෙකුගේ අදහස් පසුගියදා ලෝක ආර්ථික සංසදය විසින් පළකරනු ලැබීය.
එහිදී ට්‍රිපල්බ්ලයින්ඩ් ආයතනයේ ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී රිධිමන් දාස් කියා සිටියේ, AI සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම වැනි නැගී එන තාක්ෂණයන් ගෝලීය සෞඛ්‍ය ක්ෂේත්‍රය තුළ විප්ලවීය වෙනසක් ඇති කරනු ඇති බවයි. දාස් එහිදී වැඩිදුරත් මෙසේ සඳහන් කළේය.
‘‘මෙම දියුණුව මගින් රෝග විනිශ්චය, ප්‍රතිකාර සහ සෞඛ්‍ය සේවා සැපයීම වැඩිදියුණු කළ හැකියි. AI ඇල්ගොරිතම මගින් සෞඛ්‍ය දත්තවල වේගවත් විශ්ලේෂණ ලබාගත හැකි අතර, නිවැරදි රෝග විනිශ්චය සහ කාලෝචිත මැදිහත්වීම් වලට වැදගත් වේ. AI මගින් බල ගැන්වෙන පුරෝකථන ආකෘතිවල රටා, රෝගීන්ගේ ප්‍රවණතා හඳුනා ගැනීමට, රෝග වැළැක්වීමට සහ පුද්ගලාරෝපිත ප්‍රතිකාර සැලසුම්වලට සහාය විය හැකියි. කෙසේ වෙතත්, මෙහිදී පුද්ගලිකත්වයට සහ ආරක්ෂාවට ප්‍රමුඛත්වය දීම අත්‍යවශ්‍ය වේ. සියලු‍මAI යන්ත්‍ර ඉගෙනුම්, විසඳුම්, දැඩි පෞද්ගලිකත්ව ප්‍රමිතීන්, රෝගියාගේ දත්ත සහ රහස්‍යභාවය ආරක්ෂා කළ යුතුයි. පුද්ගලිකත්වය වැඩි දියුණු කරන තාක්ෂණයන් සමඟ ඒකාබද්ධ වූ විට, සෞඛ්‍ය සේවයේ AI සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම ඒකාබද්ධ කිරීම ඉමහත් වැදගත් වේ. වගකීම් සහගත භාවිතය, රහස්‍යතා ආරක්‍ෂාව සමඟින්, ගෝලීය සෞඛ්‍යය පරිවර්තනය කිරීමට, රෝගී සත්කාර වැඩිදියුණු කිරීමට සහ සෞඛ්‍ය සම්පන්න, වඩා සාධාරණ ලෝකයක් සඳහා සෞඛ්‍ය සේවා හිඩැස් පියවීමට එමගින් හැකිය.”
ශීඝ්‍රයෙන් සිදුවෙන මෙම වෙනස් කම් නිසා දරු ප්‍රසූතිය වැනි ඉතාම තීරණාත්මක සේවාවල සිදුවන වෙනසද අතිශය තීරණාත්මක වේ. ඒ ගැන අදහස් දැක්වූ AIVF හි ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී ඩැනියෙලා ගිල්බෝවා සඳහන් කරනු ලැබුවේ වත්මන් කාලය, පරිගණක කළල විද්‍යාව සඳහා වූ කාලය බවයි.
“අභ්‍යන්තර සංසේචනය (IVF) ප්‍රජනක සත්කාරය විප්ලවීය වෙනසක් සිදු කර තිබෙනවා. නමුත් එය ප්‍රවීණත්වය සහ පළපුරුද්ද මත බෙහෙවින් රඳා පවතී. IVF හි වඩාත්ම තීරණාත්මක උභතෝකෝටිකය වෙන්නේ නිරෝගී දරුවෙකු වීමට වැඩිම අවස්ථාවක් ඇත්තේ කුමන කලලයටද යන්නයි. විශේෂඥයින් විසින් කළල ඇගයීම විෂයබද්ධ මානව විශ්ලේෂණය මත පදනම් වේ. AIVF යොදා මෙය වඩාත් කඩිනමින් සිදුකිරීමට හැකි ක්‍රම මේ වෙන විට පර් යේෂණ මට්ටමේ පවතිනවා. මිනිස් ඇසට නොපෙනෙන ලක්ෂණ හඳුනාගෙන, විවිධ මූලාශ්‍රවලින් ලබා ගන්නා දත්ත ඇතුළත් කොට විශ්ලේෂණය කරමින්, ඕනෑම මානව කළල විද්‍යාඥයෙකුට වඩා නිවැරදි ප්‍රතිඵලයක් සපයන යන්ත්‍රයක් විසින් සමස්ත ක්‍රියාදාමයම වෙනස් කරනු ඇත. ඒ කියන්නේ, පරිගණක කළල විද්‍යාව සඳහා කාලය පැමිණ තිබෙනවා. එමඟින් අපට කළ නොහැකි දේ යන්ත්‍රවලට කිරීමට ඉඩ දී කණ්ඩායමක් ලෙස එකට වැඩ කරන්න පුළුවන්. ඇලන් ටියුරින් මැෂින්වලට එදිරිව මිනිසා ගැන කතා කළා. AIVF හි අපි මිනිසුන්ගෙන් සහ යන්ත්‍ර වලින් සැදුම්ලත් කණ්ඩායමක් ගැන කතා කරනවා. වඩා හොඳ ඖෂධයක් කිරීමට, වඩා හොඳ රැකවරණයක් සැපයීමට, ඇතුළුවීමේ බාධක අඩු කිරීමට සහ හැකි හොඳම රැකවරණය සඳහා සෑම කෙනෙකුටම වඩා හොඳ ප්‍රවේශයක් ලබා දීමට අපි අපගේ AI මාදිලි සමඟ එක්වෙනවා.”
මේ අතර, බ්ලූමර් හෙල්ත් ටෙක් ආයතනයේ ප්‍රධාන විධායක නිලධාරි ඇලිසියා චොං, සඳහන් කරන්නේ AI සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සෞඛ්‍ය සේවය නව තලයකට රැගෙන යමින් සිටින බවයි.
‘‘AI මගින් සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණය ඊළඟ මට්ටමට ගෙන යනු ඇත,” ඇය සඳහන් කළාය. “බ්ලූමර් හෙල්ත් ටෙක් හි අපි විශේෂයෙන් කාන්තාවන්ගේ හෘද වාහිනී පද්ධතිය අවබෝධ කරගැනීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කර තිබෙනවා. රෝග විනිශ්චයේ දී ලිංගික වෙනස්කම් පිළිබඳ වසර 30 කට වැඩි සාක්ෂි තිබියදීත්, කාන්තාවන්ට රෝග විනිශ්චය කිරීමට සහ ප්‍රතිකාර කිරීමට අපහසුයි. මේ නිසා නරක ප්‍රතිඵල නිරන්තරයෙන් අත්විඳීමට සිදුවී තිබෙනවා. නව ඩිජිටල් ජෛව සලකුණු උත්පාදනය කිරීම සඳහා AI භාවිත කිරීම මෙම ක්ෂේත්‍රය පරිවර්තනය කර ගෝලීය සෞඛ්‍ය ප්‍රතිඵලවලට බලපානු ඇත. එය කාන්තාවන්ට අසමාන ලෙස, වෙනස් ලෙස සහ සුවිශේෂ ලෙස බලපාන රෝග සහ තත්ත්වයන් නිවැරදිව හඳුනාගෙන ප්‍රතිකාර කිරීම සඳහා ප්‍රයෝජනවත් වෙනු ඇතැයි අපි බලාපොරොත්තු වෙනවා.” ඇය එහිදී වැඩිදුරටත් සඳහන් කළාය.
ඔසානා හී ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී අන්ද්‍රේස් ලෝසන්, කෘත්‍රිම බුද්ධියේ සිදුවෙන නොනවතින දියුණුව නිසා සුළු පිරිසකට වරප්‍රසාදයක් ලෙස පැවති ගුණාත්මක සෞඛ්‍ය සේවාව අනාගතයේදී සියලු‍ම දෙනාට ලබා ගැනීමට හැකි බව පුරෝකථනය කළේය.
ශීඝ්‍රයෙන් සිදුවෙන මෙම වෙනස් කම් නිසා දරු ප්‍රසූතිය වැනි ඉතාම තීරණාත්මක සේවාවල සිදුවන වෙනසද අතිශය තීරණාත්මක වේ. ඒ ගැන අදහස් දැක්වූ AIVF හි ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී ඩැනියෙලා ගිල්බෝවා සඳහන් කරනු ලැබුවේ වත්මන් කාලය, පරිගණක කළල විද්‍යාව සඳහා වූ කාලය බවයි.
“සංකීර්ණ සහ දැඩි ගෝලීය සෞඛ්‍ය ගැටලු හමුවේ, AI සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම වැනි නැගී එන තාක්ෂණයන් සෞඛ්‍ය සේවාව වඩාත් නිවැරදි, ප්‍රවේශ විය හැකි සහ ආර්ථික වශයෙන් තිරසාර කිරීමට සූදානම් වෙන පරිවර්තනීය බලවේග ලෙස හඳුන්වන්න පුළුවන්. AI සහ ස්වයංක්‍රීයකරණය සෞඛ්‍ය සේවා ආයතනවල මෙහෙයුම් වල කාර්යක්ෂමතාව ඉහළ නැංවීම සහ ප්‍රතිඵල වැඩිදියුණු කිරීමට උත්තේජනයක් සපයයි. සෞඛ්‍ය සේවා වෘත්තිකයන්ගේ සැපයුම සහ පරිමාණය වැඩි කිරීම සෞඛ්‍ය සේවා බෙදා හැරීම පරිවර්තනය කිරීමට මෙමගින් හැකියාව ලැබේ,” යැයි ලෝසන් සඳහන් කළේය.
කෙසේ වෙතත් AI භාවිතය ඉතාම පරිස්සමෙන් සලකා බැලිය යුතු කාරණයක් වෙන අතර ඒ සඳහා ක්‍රමවත් වැඩපිළිවෙලක් අත්‍යවශ්‍ය වේ. එහිදී සෞඛ්‍ය සේවයේ AI භාවිතය නිසා ඇති අවදානම් ගැන යුරෝපීය පාර්ලිමේන්තුවට අනුබද්ධ පර් යේෂණ සේවය විසින් පසුගිය වසරේ මැදභාගයේදී නිකුත් කළ අධ්‍යයනය මගින් අවධාරණය කොට තිබේ. එහිදී වෛද්‍ය විද්‍යාවේ සහ සෞඛ්‍ය සේවය සඳහා AI භාවිතයේ ඇති ප්‍රධාන අවදානම් හතක් හඳුනාගෙන ඇත. එනම්, AI දෝෂ හේතුවෙන් රෝගියාට සිදුවෙන හානිය, AI මෙවලම් අනිසි ලෙස භාවිත කිරීම, AI හි පක්ෂග්‍රාහී වීම සහ පවතින අසමානතාවයන් අඛණ්ඩව පවත්වාගෙන යාම, විනිවිදභාවය නොමැතිකම, පෞද්ගලිකත්වය සහ ආරක්ෂක ගැටලු, වගවීමේ හිඩැස් සහ ක්‍රියාත්මක කිරීමේදී ඇතිවිය හැකි බාධා ආදියයි. මේ සෑම අංශයක්ම, කෙරෙහිම දැඩිව අවධානය යොමුකොට පොදු සෞඛ්‍ය සේවා සඳහා AI භාවිත කිරීමට සාමූහිකව කටයුතු කිරීම ඉතාම තීරණාත්මක වෙන බව මේ වෙනවිට ඇති වී ඇති සංවාදයයි.
■ ලෙස්ලි විජේවික්‍රම
