অপারেশনের সময় রোগীর নিরাপত্তার জন্য হাতে-কলমে পদ্ধতি থেকে স্বয়ংক্রিয় অ্যানেসথিসিয়া সিস্টেমের দিকে এগিয়ে যাওয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ উন্নতি। পুরানো সরঞ্জামগুলি অ্যানালগ সেটিংস এবং চিকিৎসকদের ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার উপর অত্যধিক নির্ভরশীল ছিল, যা প্রায়শই ওষুধের পরিমাণ এবং অস্থিতিশীল রক্তচাপের মতো পরিস্থিতির ক্ষেত্রে ভুলের দিকে নিয়ে যায়। আজকের বুদ্ধিমান ইনফিউশন পাম্পগুলি ওষুধের শরীরে চলাচল ট্র্যাক করে এমন লাইভ ডেটা মডেলের সাথে কাজ করে, যা ওষুধের মাত্রা ঠিক রাখে। 2023 সালে পনমন দ্বারা প্রকাশিত গবেষণা অনুযায়ী, এই সিস্টেমগুলি অ্যানেসথিসিয়ার গভীরতার সাথে সম্পর্কিত সমস্যাগুলি প্রায় 37% কমিয়ে দেয়। এর বাস্তব অর্থ কী? অ্যানেসথেসিওলজিস্টরা ধ্রুবক ছোট ছোট পরিবর্তন করতে কম সময় দেন এবং জটিল ক্ষেত্রগুলি পরিচালনায় বেশি সময় দেন যেখানে তাদের দক্ষতা সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ।
আধুনিক অ্যানেসথিসিয়া মেশিনগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে তিনটি উদ্ভাবন:
এই উন্নয়নগুলির ফলে FDA-অনুমোদিত সিস্টেম তৈরি হয়েছে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যানেসথেটিক গভীরতা সামঞ্জস্য করে এবং অপারেশনের আগের ঘাটতির 10% এর মধ্যে রক্তচাপ বজায় রাখে।
সমসাময়িক ডিভাইসগুলি এখন হাসপাতালের EMR এবং OR টেলিমেট্রি সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত হয়, একত্রিত নিরাপত্তা জাল তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, 2023 সালের একটি বহুকেন্দ্রিক গবেষণায় দেখা গেছে যে অস্বাভাবিক জীবনধারণকারী লক্ষণগুলির জন্য স্বয়ংক্রিয় সতর্কতা গুরুতর ঘটনাগুলি 41% হ্রাস করেছে। এই আন্তঃক্রিয়া উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের জন্য তথ্য-চালিত প্রোটোকলকে সমর্থন করে, যদিও 29% প্রতিষ্ঠান এখনও পুরাতন সিস্টেমের সামঞ্জস্যতায় সংগ্রাম করে।
বন্ধ লুপ অ্যানেসথিসিয়া সিস্টেমগুলি আমরা যেভাবে নির্ভুল চিকিৎসার দিকে এগিয়ে যাই তাতে একটি বড় পরিবর্তন চিহ্নিত করে। এই সিস্টেমগুলি ইইজি রিডিং, রক্তচাপ মনিটর এবং শ্বাস-সংক্রান্ত সেন্সরের মতো ক্রমাগত ফিডব্যাকের উপর ভিত্তি করে ওষুধগুলি চলমানভাবে সামঞ্জস্য করে। ঐতিহ্যগত খোলা লুপ পদ্ধতির ক্ষেত্রে চিকিৎসা কর্মীদের দ্বারা ক্রমাগত হাতে-কলমে সামঞ্জস্য প্রয়োজন হয়, কিন্তু বুদ্ধিমান বন্ধ লুপ প্ল্যাটফর্মগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রোপোফলের মতো ওষুধগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে যাতে রোগীদের সঠিক স্তরের সেডেশনে রাখা যায় এবং অতিরিক্ত গভীরে যাওয়া থেকে বিরত থাকা যায়। 2024 সালের সদ্য প্রকাশিত গবেষণা থেকে জানা গেছে যে যখন হাসপাতালগুলি এই স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলিতে রূপান্তরিত হয়েছে, তখন প্রক্রিয়াকালীন রক্তচাপের অস্থিরতার সাথে সম্পর্কিত সমস্যাগুলির প্রায় 40% হ্রাস পেয়েছে। এই প্রযুক্তিকে আলাদা করে তোলে এর বাস্তব সময়ে প্রতিটি রোগীর জন্য আলাদভাবে প্রতিক্রিয়া জানানোর ক্ষমতা, যা হাতে-কলমে করা খুবই কঠিন।
| বৈশিষ্ট্য | খোলা লুপ সিস্টেম | বন্ধ লুপ সিস্টেম |
|---|---|---|
| প্রতিক্রিয়া মেকানিজম | কিছু না — পূর্বনির্ধারিত ওষুধ ডেলিভারি | শারীরবৃত্তীয় তথ্যের মাধ্যমে বাস্তব সময়ে সামঞ্জস্য |
| ওষুধের টাইট্রেশন | ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ প্রয়োজন | এমপিসি/আরএলসি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে |
| হেমোডাইনামিক স্থিতিশীলতা | অপারেশনের সময় হাইপোটেনশনের 58% ঘটনা | হাইপোটেনশনের ক্ষেত্রে 37% হ্রাস (স্প্রিংগার 2024) |
| সাংবেদনিক পুনরুদ্ধার | অ্যানেসথিসিয়ার পর 12.4 মিনিট | অ্যানেসথিসিয়ার পর 8.2 মিনিট |
স্ট্রোক ভলিউম ভেরিয়েশন (SVV) মনিটরিং-এর সাথে ভ্যাসোপ্রেসার স্বয়ংক্রিয়করণ একীভূত করে, ক্লোজড-লুপ সিস্টেমগুলি ওপেন-লুপ পদ্ধতির তুলনায় রক্তচাপের লক্ষ্যমাত্রার মধ্যে 92% সময় অর্জন করে, যা 67%। এই নির্ভুলতা বহু-কেন্দ্রীয় গবেষণায় 15,000 পদ্ধতির মধ্যে পোস্টঅপারেটিভ কিডনি আঘাতের ঝুঁকি 29% এবং হৃদযন্ত্রের জটিলতা 18% হ্রাস করে।
বন্ধ-লুপ অ্যানেসথিসিয়া মেশিনগুলি গুরুতর ঘটনার 33% কম হার দেখালেও, হাসপাতালগুলির 62% এখনও খোলা-লুপ সিস্টেমগুলিকে প্রাথমিক কাজের সরঞ্জাম হিসাবে বজায় রাখে। এই অসামঞ্জস্যের কারণ হল প্রতিদ্বন্দ্বিতামূলক অগ্রাধিকার — যদিও শল্যচিকিৎসকদের 78% রক্তচাপ স্থিতিশীলতাকে অগ্রাধিকার দেয়, অ্যানেসথিসিয়া দলের 54% সম্পূর্ণ স্বাধীন সিস্টেমে অস্বস্তি প্রকাশ করে, যা পরবর্তী প্রজন্মের প্ল্যাটফর্মগুলিতে হাইব্রিড নিয়ন্ত্রণ ইন্টারফেসের প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে।
বাইস্পেকট্রাল ইনডেক্স, যা সাধারণত BIS মনিটরিং নামে পরিচিত, আধুনিক স্বয়ংক্রিয় অ্যানেসথিসিয়া সিস্টেমগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি ডাক্তারদের রোগীর অ্যানেসথিসিয়ার গভীরতা মূল্যায়নের জন্য EEG মেশিন থেকে প্রাপ্ত মস্তিষ্কের তরঙ্গ পাঠ ভিত্তিক একটি প্রকৃত সংখ্যা দেয়। BIS স্কোর 0 থেকে 100-এর মধ্যে থাকে, যেখানে কম সংখ্যা আরও গভীর সেডেশন নির্দেশ করে। অধিকাংশ সার্জন অপারেশনের সময় রোগীদের 40 থেকে 60 পর্যন্ত পরিসরে রাখার চেষ্টা করেন। সদ্য প্রকাশিত গবেষণায় দেখা গেছে যে কেবল ফ্রিকোয়েন্সি স্পেকট্রা বিশ্লেষণের চেয়ে EEG ডেটাতে নমুনা এনট্রপি পর্যবেক্ষণ করা এই গভীরতা পরিমাপকে প্রায় 23 শতাংশ আরও নির্ভুল করে তোলে। যখন এই প্রযুক্তিটি ক্লোজড লুপ সিস্টেমে অন্তর্ভুক্ত করা হয়, তখন অ্যানেসথিসিয়া মেশিনটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রোপোফল বা সেভোফ্লুরেনের মাত্রা সামঞ্জস্য করতে পারে। 2019 সালে পনমনে প্রকাশিত একটি গবেষণা অনুযায়ী, এই স্বয়ংক্রিয়করণ অপারেশনের সময় কারও ঘুম থেকে জেগে ওঠার সম্ভাবনা প্রায় 82 শতাংশ কমিয়ে দেয়।
আজকের উন্নত সিস্টেমগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে ইনপুট হিসাবে আসা এই কাঁচা ইইজি সংকেতগুলি পড়ে, এমন ক্ষুদ্র প্যাটার্ন খুঁজে বার করে যা অভিজ্ঞ চিকিৎসকদেরও দৃষ্টি এড়িয়ে যেতে পারে। এই স্মার্ট সিস্টেমগুলি যা অ্যাডাপটিভ নিউরোফাজি অ্যালগরিদম নামে পরিচিত, প্রতি সেকেন্ডে প্রায় 256টি ডেটা পয়েন্ট প্রক্রিয়া করে। এটি আসলে কতটা কার্যকর তা হল এটি রক্তচাপে কোনও লক্ষণীয় পরিবর্তন আসার আগেই রক্তনালীগুলি কীভাবে প্রতিক্রিয়া করবে তা পূর্বাভাস দিতে পারে। এই দূরদৃষ্টির কারণে, আধুনিক অ্যানেসথেশিয়া সরঞ্জাম সময়ের আগেই ওষুধের মাত্রা সামঞ্জস্য করতে পারে, ক্ষুদ্রতম মস্তিষ্কের অপারেশনগুলির সময় মস্তিষ্কের রক্তচাপ স্থিতিশীল রাখতে পারে। এখানে লক্ষ্য হল অস্ত্রোত্তর দল যে লক্ষ্যমাত্রা নির্ধারণ করে তার ঠিক 5 mmHg-এর মধ্যে রাখা, যাতে রোগীর নিরাপত্তা সর্বোচ্চ হয়।
মডেল প্রেডিক্টিভ কন্ট্রোল (MPC) কৌশল এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর সমন্বয় আমাদের অন্তঃশিরা স্থানচ্যুতি প্রদানের পদ্ধতিকে পরিবর্তন করছে। প্রেরণামূলক পর্যায়ে প্রোপোফল প্রশাসনের ক্ষেত্রে, MPC অ্যালগরিদমগুলি ঐতিহ্যবাহী PID কন্ট্রোলারের তুলনায় সেই বিরক্তিকর ওভারশুটগুলিকে প্রায় 37% কমিয়ে দেয়। এদিকে, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং পদ্ধতি অস্ত্রোপচারের পরে ব্যথা নিয়ন্ত্রণের জন্য প্রয়োজনীয় রেমিফেন্টানিলের ঠিক পরিমাণ নির্ধারণ করতে আরও ভালো হয়ে উঠছে অতিরিক্ত পরিমাণে যাওয়া ছাড়াই। এই সিস্টেমগুলিকে বিশেষ করে তোলে তাদের একযোগে ডজন খানেকের বেশি শারীরিক সংকেত নজরদারিতে রাখার ক্ষমতা। তারা ঔষধের প্রতি প্রতিটি রোগীর অনন্য প্রতিক্রিয়ার প্যাটার্নের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে খাপ খায়। গত বছর JAMA-এ প্রকাশিত একাধিক কেন্দ্রের চিকিৎসা গবেষণায় দেখা গেছে যে এই উন্নত সিস্টেম ব্যবহার করে যে রোগীদের চিকিৎসা করা হয়েছে তারা PACU পুনরুদ্ধার এলাকাতে প্রায় এক ঘণ্টা বারো মিনিট কম সময় কাটায়। হাসপাতালের পরিবেশে যেখানে প্রতিটি মিনিট গুরুত্বপূর্ণ, সেখানে এই ধরনের দক্ষতা অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
চিকিৎসায় BIS এখনও বেশ সাধারণ, কিন্তু নোসিসেপশন প্রতিক্রিয়া সূচক (NRI) এবং রক্তপ্রবাহের পরিবর্তনের মাপের মতো জিনিসগুলির সাথে ইইজি ডেটা যুক্ত করার পক্ষে ক্রমবর্ধমান সমর্থন রয়েছে। কিছু ব্যক্তি নির্দেশ করেন যে 2022 সালে NEJM-এর একটি গবেষণা অনুসারে, অস্ত্রোপচারের সময় শুধুমাত্র BIS-এর উপর নির্ভর করা রক্তচাপ কমে যাওয়ার প্রায় 18 শতাংশ ক্ষেত্র মিস করে। এটি পালস কনট্যুর বিশ্লেষণ এবং ক্যাপনোগ্রাফি রিডিং একত্রিত করে নতুন পদ্ধতির দিকে নিয়ে গেছে। আমরা এখানে যা আলোচনা করছি তা হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত স্মার্ট স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম ব্যবহার এবং ডাক্তারদের জড়িত রাখার মধ্যে সেই মিষ্টি স্পটটি খুঁজে পাওয়া, যখন অপ্রত্যাশিত উপায়ে পারস্পরিকভাবে ক্রিয়াশীল শরীরের সংকেতগুলির সাথে মোকাবিলা করা হয়।
আধুনিক অ্যানেসথিসিয়া মেশিনগুলি এখন তাদের নিরাপত্তা স্থাপত্যের মধ্যে সরাসরি এই আইআই ক্ষমতাগুলি এম্বেড করে, যা শল্যচিকিৎসার পর্যায় পরিবর্তন এবং রোগীর সহ-অসুস্থতার প্রতি মিলিসেকেন্ড বিলম্বের সাথে সাড়া দেয় এমন অভিযোজিত প্রোটোকল তৈরি করে। এই প্রযুক্তিগত সমন্বয় গুরুত্বপূর্ণ চিকিৎসা সীমানা বজায় রাখার পাশাপাশি মানুষের জ্ঞানীয় ভার হ্রাস করে, যা পেরিওপারেটিভ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় একটি প্যারাডাইম শিফট প্রতিনিধিত্ব করে।
সদ্যতম অ্যানেসথিসিয়া সরঞ্জামগুলিতে স্মার্ট শ্বাস-প্রশ্বাসের অ্যালগরিদম থাকে যা শেষ-টাইডাল কার্বন ডাই-অক্সাইড মাত্রা (EtCO2) পর্যবেক্ষণ করে এবং ফুসফুসে কতটা বাতাস ঢোকানো হচ্ছে এবং কত দ্রুত তা হচ্ছে—এই বিষয়গুলি সামঞ্জস্য করে। এই ধরনের স্বয়ংক্রিয় ভেন্টিলেশন সিস্টেম রোগীদের রক্তে গ্যাসের মাত্রাকে নিরাপদ পরিসরে রাখে এবং অতিরিক্ত বা অপর্যাপ্ত শ্বাস-প্রশ্বাসজনিত সমস্যাগুলি কমিয়ে দেয়। 2020 সালে একটি গবেষণায় এই স্বয়ংক্রিয় অক্সিজেন নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা পরীক্ষা করা হয়েছিল এবং দেখা গিয়েছিল যে চিকিৎসকদের নিজেদের সমস্ত সামঞ্জস্য করার চেয়ে এগুলি রোগীদের লক্ষ্য অক্সিজেন পরিসরে রাখতে প্রায় 32% বেশি কার্যকরী। এটি অস্ত্রোপচারের সময় সবকিছু মসৃণভাবে চলতে রাখতে কতটা গুরুত্বপূর্ণ তাৎক্ষণিক ফিডব্যাক লুপগুলির মূল্য প্রদর্শন করে।
EtCO₂-নির্দেশিত সিস্টেমগুলি ল্যাপারোস্কোপিক বা থোরাসিক অস্ত্রোপচারের সময় শ্বাস-প্রশ্বাসের চাহিদা দ্রুত পরিবর্তিত হওয়ার সময় ইনস্পিরেটরি চাপ এবং ইনস্পিরেটরি-টু-এক্সপিরেটরি অনুপাতগুলি গতিশীলভাবে পরিবর্তন করে। এই সিস্টেমগুলি ধমনীয় রক্ত গ্যাস বিশ্লেষণের প্রয়োজনকে 41% হ্রাস করে (Anesthesia & Analgesia 2023), যা অ্যানেসথেসিওলজিস্টদের উচ্চতর ক্লিনিক্যাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য মনোনিবেশ করতে দেয়।
SVV মনিটরিং শ্বাস-প্রশ্বাসের কারণে ঘটিত প্রি-লোড পরিবর্তনের ফলে ধমনীয় তরঙ্গরূপের পরিবর্তনগুলি বিশ্লেষণ করে নির্ভুল তরল প্রশাসন সক্ষম করে। SVV প্রোটোকল অন্তর্ভুক্ত করা স্মার্ট অ্যানেসথেসিয়া প্ল্যাটফর্মগুলি বড় ধরনের পেটের অস্ত্রোপচারে পোস্টঅপারেটিভ জটিলতা 27% হ্রাস করে, একটি বহুকেন্দ্রীয় গবেষণায় উল্লেখ করা হয়েছে (Journal of Clinical Monitoring 2023)।
আধুনিক ডিভাইসগুলি 8-12টি শারীরবৃত্তীয় প্যারামিটার (যেমন হৃদযন্ত্রের আউটপুট, মস্তিষ্কের অক্সিমেট্রি এবং নিউরোমাসকুলার ব্লকেড) থেকে তথ্য সংশ্লেষণ করে হস্তক্ষেপগুলি নির্দেশ করে। ঐতিহ্যগত মনিটরিংয়ের তুলনায় এই বহুমুখী পদ্ধতি হেমোডাইনামিক অস্থিরতার সময়কাল 19% কমিয়ে দেয়।
সমস্ত স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের বৈশিষ্ট্য হল:
এই নিরাপত্তা ব্যবস্থাগুলি চিকিৎসকের স্বাধীনতা অক্ষুণ্ণ রেখে মানুষের ভুলের কারণে ঘটা নেতিবাচক ঘটনাগুলি 53% কমিয়ে দেয় (ক্রিটিক্যাল কেয়ার মেডিসিন 2022)। তবুও, 68% অ্যানেসথিসিয়া পেশাদার এখনও আংশিক স্বয়ংক্রিয় মোড পছন্দ করেন, যা মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে ভারসাম্যপূর্ণ সহযোগিতার প্রয়োজনীয়তাকে তুলে ধরে।
সাম্প্রতিক অ্যানেসথিসিয়া মেশিনগুলি এখন জটিল নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা দিয়ে সজ্জিত যা ওষুধ প্রদানকে অনেক বেশি নির্ভুল করে তোলে। PID কন্ট্রোলারগুলি রোগীর শরীরের ভিতরে যা ঘটছে তার উপর ভিত্তি করে ওষুধের পরিমাণ ধ্রুবকভাবে সামঞ্জস্য করে। আবার MPC সিস্টেমগুলি জটিল শারীরবৃত্তীয় মডেলের উপর ভিত্তি করে রোগীদের প্রতিক্রিয়া কী হতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করে আরও এক ধাপ এগিয়ে যায়। কিছু নতুন সিস্টেম তো পুরস্কার-শিক্ষা পদ্ধতি ব্যবহার করে যেখানে মেশিনটি সিমুলেটেড অপারেশনের সময় অভিজ্ঞতা থেকে মূলত শেখে। গত বছর প্রকাশিত একটি গবেষণা অনুযায়ী, এই সমস্ত স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থাগুলি একত্রে রোগীদের সঠিক সেডেশন স্তরে রাখতে মানুষের দ্বারা করা ভুলগুলিকে প্রায় এক তৃতীয়াংশ পর্যন্ত কমিয়ে দেয়। এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ অতিরিক্ত এবং অপর্যাপ্ত অ্যানেসথিসিয়ার মধ্যে ভারসাম্য ঠিক রাখা আক্ষরিক অর্থে জীবন-মৃত্যুর বিষয় হতে পারে।
| Controller Type | কার্যকারিতা | ক্লিনিক্যাল সুবিধা |
|---|---|---|
| পিআইডি নিয়ন্ত্রক | ত্রুটি সংশোধনের মাধ্যমে ওষুধ ইনফিউশন হার সামঞ্জস্য করুন | হেমোডায়নামিক প্যারামিটারগুলি স্থিতিশীল করে |
| MPC সিস্টেম | রোগীদের মডেল ব্যবহার করে ওষুধের মিথস্ক্রিয়া ভবিষ্যদ্বাণী করুন | বহু-ওষুধ সংমিশ্রণ অনুকূলিত করে |
| পুনরাবৃত্তি শেখার পদ্ধতি | চেষ্টা এবং ভুলের মাধ্যমে সঠিক মাত্রা শেখে | অস্বাভাবিক রোগী বিপাকের সঙ্গে খাপ খায় |
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত আধুনিক অ্যানেসথিসিয়া মেশিনগুলিতে মেশিন লার্নিং মডেল অন্তর্ভুক্ত থাকে যা ফার্মাকোকাইনেটিক তথ্যের বছরের পর বছর ধরে প্রশিক্ষিত হয়। অস্ত্রোপচার শুরু হওয়ার আগে এই উন্নত সিস্টেমগুলি রোগীর বয়স, বিদ্যমান স্বাস্থ্য অবস্থা এবং এমনকি জিনগত সূচকগুলির মতো বিভিন্ন ফ্যাক্টর বিবেচনা করে যেমন প্রোপোফল বা সেভোফ্লুরেনের মতো ওষুধ কেউ কতটা ভালোভাবে সামলাতে পারবে তা অনুমান করে। যখন উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের সাথে কাজ করা হয়, ঐতিহ্যগত মাত্রা পদ্ধতির তুলনায় এই ভবিষ্যদ্বাণী সরঞ্জামগুলি পোস্টঅপারেটিভ বিভ্রান্তির ঘটনাকে প্রায় 22 শতাংশ কমিয়ে দেয় বলে মনে হয়। জটিল পদ্ধতির সময় রোগীর নিরাপত্তার জন্য এই উন্নতি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।
অ্যানেসথিসিয়া প্রযুক্তির জন্য পরবর্তী ধাপে কী আছে? আমরা এমন মেশিনগুলির দিকে তাকিয়ে আছি যা ডাক্তারদের তত্ত্বাবধানে থাকা সত্ত্বেও স্বাধীনভাবে কাজ করতে পারে। এই নতুন সিস্টেমগুলি অপারেশনের সময় মস্তিষ্কের তরঙ্গ, রক্তচাপের মাত্রা এবং শ্বাস-প্রশ্বাসের ধরন থেকে একত্রিত তথ্যগুলি একত্রে বিশ্লেষণ করবে। এরপর অপারেশনের সময় প্রয়োজন অনুযায়ী ওষুধের মাত্রা এবং ভেন্টিলেটরের সেটিংস ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র পরিমাণে সামঞ্জস্য করবে। এখন নৈতিকতা নিয়ে বেশ আলোচনা চলছে। মানুষজন জানতে চাইছে যে কীভাবে এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে। হাসপাতালগুলিকে নিয়ম তৈরি করতে হবে যাতে অপারেশনের সময় কোনও অপ্রত্যাশিত ঘটনা ঘটলে মেশিনটি কেবল তার প্রোগ্রামিং অনুসরণ করে না, বরং সেই সংকটজনক মুহূর্তগুলিতে সার্জনদের অভিজ্ঞতা যা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করে তার উপর ভিত্তি করে উপযুক্তভাবে প্রতিক্রিয়া করে।
এটি ব্যবসা সহযোগিতা হোক বা শিল্প বিনিময়।
EN
গরম খবর