කෘත්රිම බුද්ධිය එනම් ආටිෆිෂල් ඉන්ටෙලිජන්ස් (AI – Artificial Intelligence) අද ලෝකයේ ජනප්රිය මාතෘකාවකි. අපේ රටේද කතා සාප්පු කාරයෝ මේ වචනය සූප්පු කරන්නේ එයින් කළ නොහැකි දෙයක් නැති තරම් කියමිනි. අපි කතාවට සීමා දේදි අපේ අල්ලපු රට කෘත්රිම බුද්ධිය රට ඩොලර් බිලියන ගණණක් එන මාර්ගයක් බවට හෙමින් හෙමින් පත් කරමින් සිටී. ඒ දෙස ලෝකයම බලා හිදිමින් සිටී.
2030 තිරසාර සංවර්ධන ඉලක්ක මඟින් අවධානය යොමු කරන්නේ ආර්ථික හෝ සමාජයීය සංවර්ධනයේ දී “කිසිවෙකු අතහැර නොයෑමේ” කේන්ද්රීය පොරොන්දුව කෙරෙහි ය . නමුත් නැගී එන වෙළෙඳපොළ සහ ප්රධාන සෞඛ්ය අසමානතාවන් පිරුණු මේ ලොක්යේ විශේෂයෙන්ම දුප්පතුන් බහුල අපේ කලාපයේ මෙය උස් අභියෝගයකි.
විශේෂයෙන් සෞඛ්යය වැනි මූලික අවශ්යතාවක් වෙනුවෙන් පවතින යටිතල පහසුකම් තාක්ෂණය මෙන්ම මානව සම්පත් පිළිබඳව සැලකීමේදී ඉන්දියාව වැනි රටවල්වලට මේ ගෝලීය සංවර්ධන ඉලක්ක වෙත ගමන් කිරීම ඇතැම් විට හිතෙන්නේ හුදු හිතලුවක් ලෙසින්ය. සුදුසුකම් ලත් සෞඛ්ය සේවා වෘත්තිකයන්ගේ හිඟයක් සහ සෞඛ්ය සේවා සඳහා ඔවුන්ට ඇත්තේ යම් අසමාන ප්රවේශයකි.
දළ වශයෙන් 100,000කට 150ක් වන ගෝලීය සාමාන්යයට සාපේක්ෂව ඉන්දියාවේ පුද්ගලයන් 100,000කට වෛද්යවරුන් සිටිනුයේ 64ක් පමණය. ග්රාමීය ව පිහිටි ප්රාථමික සෞඛ්ය මධ්යස්ථාන සහ උප මධ්යස්ථාන බොහෝ විට අඩු කාර්ය මණ්ඩලයකින් සමන්විත වන අතර රෝගීන්ගේ අවශ්යතා සපුරාලීම සඳහා තීරණාත්මක යටිතල පහසුකම් නොමැත. මෙය බොහෝ විට, ජනගහනයෙන් 70% කට වඩා වැඩි ප්රමාණයක් වාසය කරන ග්රාමීය ඉන්දියාවේ, උසස් තත්ත්වයේ රෝග විනිශ්චය සේවා නොමැතිකම බවට පරිවර්තනය වේ.
පූර්ව හඳුනා ගැනීම සඳහා කෘත්රිම බුද්ධිය (AI) භාවිතයෙන් පුරෝකථන විශ්ලේෂණ උත්තේජනය කිරීම ඉලක්කගත මහජන සෞඛ්ය මැදිහත්වීම් සඳහා ප්රබල මෙවලමක් ලෙස භාවිත කරන්නට ඉන්දියාව මේ වනවිට සමත්ව ඇත. විශේෂයෙන් නාගරික මධ්යස්ථානවලින් පිටත සීමිත සෞඛ්ය සේවා ධාරිතාව සහ ප්රමාද වූ රෝග හඳුනාගැනීමේ හැකියාවන් සන්දර්භය තුළ. Ai සහිත -සක්රීය මෙවලම් ඉන්දියාවේ සෞඛ්ය ආරක්ෂණ වෙළඳපොලේ මෙම අසමානතා මඟහරවා ගැනීමට සහ AI පරිණතභාවයට ළඟා වීමට අවස්ථාව ලබා දෙයි. එහි වටිනාකම මේ වසරේ ඩොලර් බිලියන 372 දක්වා ළඟා වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.
සෞඛ්ය සේවයේ AI හි වර්ධන විභවය
ඉන්දියාවේ AI වියදම් 2018 දී මුළු ඩොලර් මිලියන 665 ක් දක්වා 109% කින් වැඩි වූ අතර 2035 වන විට ඉන්දියාවේ ආර්ථිකයට ඩොලර් ට්රිලියන 1 ක් එකතු කරමින් 2025 වන විට ඩොලර් බිලියන 11.78 දක්වා ළඟා වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.
ඉන්දියානු රජයට සම්බන්ධ රාජ්ය ප්රතිපත්ති චින්තන එකමුතුවක් වන NITI Aayog, ආයතනයට අනුව දියවැඩියා සංකූලතා කල්තියා හඳුනා ගැනීම සඳහා ප්රාථමික සත්කාර සඳහා AI යෙදීම පිළිබඳව මේ වනවිට පරීක්ෂා කරමින් සිටී.
ඉන්දියාව ෙම් සම්බන්දෙයක් දැනටමත් ෙලාක්ෙය් ෙවනත් කිසිදු රටක් ෙගන ෙමැති මට්ටෙම් ඉදිරි පිමි පැන අැත. දැනමත් අක්ෂි රෝග හඳුනාගැනීමේ පරීක්ෂණ මෙවලමක් ලෙස AI භාවිත වෙයි. අක්ෂි විශේෂඥයන් සමඟ එහි රෝග විනිශ්චය නිරවද්යතාව සහිත 3Nethra වැනි අතේ ගෙන යා හැකි පරීක්ෂණ උපාංග සමඟ AI හැකියාවන් ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් අක්ෂි පරීක්ෂාව සහ කලින් හඳුනාගැනීමේ හැකියාව පුළුල් කළ හැකි තිබේ. මේවා රට පුරා දුරස්ථ ස්ථානවලට ප්රවේශය සක්රීය කළ හැකිය.
එමෙනම් පිළිකා රෝග හදුනා ගැනීමේද සමාන යෙදුම් දැකිය හැකි ය. ටාටා වෛද්ය මධ්යස්ථානය සහ ඉන්දීය තාක්ෂණ ආයතනය විසින් මෑතකදී ඉන්දියාවේ ප්රථමවරට හඳුනා නොගත් පිළිකා පිළබඳ ප්රතිරූපණ බැංකුවක් දියත් කළේය. විස්තීර්ණ රූප ලේඛනාගාරය AI මත පදනම් වූ මෙවලම්වලට ජෛව සලකුණු හඳුනා ගැනීමට සහ පිළිකා පර්යේෂණ සඳහා ප්රතිඵල වැඩි දියුණු කිරීමට උසස් තත්ත්වයේ හඳුනා නොගත් රූප භාවිත කළ හැකිය.
ඉන්දියානුවන් ප්රධාන සහ තරමක් අද්විතීය අභියෝගයක් වන්නේ හෘදයාබාධ සුව කිරීම සහ ඒ සම්බන්ධ ප්රතිකාරයි. සෞඛ්ය සේවාවේදී, Microsoft හි සෞඛ්ය සේවා සඳහා AI ජාලය සහ ඇපලෝ රෝහල් හෘදයාබාධ අවදානම වඩා හොඳින් පුරෝකථනය කිරීම සඳහා යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ආකෘතියක් සංවර්ධනය කරමින් සිටී. රෝගීන් 400,000කට අධික සංඛ්යාවකගේ සායනික සහ රසායනාගාර දත්ත භාවිතා කරමින්, AI විසඳුමට නව අවදානම් සාධක හඳුනා ගැනීමටත්, සවිස්තරාත්මක සෞඛ්ය පරීක්ෂාවකින් තොරව රෝගීන්ට හෘද අවදානම් ලකුණු ලබා දීමටත් හැකි වන අතර, කලින් රෝග හඳුනා ගැනීමට හැකි වේ.
වගකිවයුතු AI ඒකාබද්ධ කිරීම
සෞඛ්ය සේවයේ AI හි ආර්ථික විභවය අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා මනින ලද ගණනය කිරීම් සහ අවදානම් අවම කිරීම අවශ්ය වේ. වැරදි තීරණ පුද්ගලයන්ගේ සෞඛ්යයට තර්ජනයක් විය හැකිය.එබැවින් ඉතා සූක්ෂම ලෙස නිවැරදි දත්ත මෙම කෘත්රිම බද්ධි පදධති තුළට ලබා දීම විශාල අභියෝගයකි.
මේ සඳහා බහුවිධ මූලාශ්රවලින් දත්ත විශාල ප්රමාණයක් අවශ්ය වෙයි. යම් වැරැදක් වුවහොත් ලබා දෙන රෝග නිශ්චයන් මෙනම් නිර්දේශ කෙරන ඖෂධද වැරදෙන්නට පුළුවන්. එහෙත් මේ දතත් නිවැරදිව ඇතුළු කිරීම සඳහා ඉන්දීය විශේෂඥයෝ දැඩි පරිශ්රමයක් දරති.
දත්ත වෙත ප්රවේශය දැනුවත් කැමැත්ත සහ වගවීම මත ස්ථිර විය යුතුය. AI ආකෘති පුහුණු කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ දත්ත භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි රෝගීන් දැනුවත් විය යුතු අතර වෛද්යවරයෙකුගේ විශේෂිත ප්රතිකාර තීරණයකට හෝ නිර්දේශයකට බලපෑ කරුණු මොනවාද යන්න පැහැදිලිව දැනුම් දිය යුතුය. ඉන්දියානු සන්දර්භය තුළ මෙය විශේෂයෙන් වැදගත් වේ, වෛද්යවරුන් සාමාන්යයෙන් එක් එක් රෝගියා සමඟ ඉතා සීමිත කාලයක් ගත කරයි, බොහෝ විට මිනිත්තු 1-2 ක් පමණි.
රෝග හඳුනාගැනීමේ ඉහළ මට්ටමේ ස්වයංක්රීයකරණයක් මගින් AI වැරදි නිවැරදිව හඳුනා ගැනීමට වෛද්යවරුන්ට ඇති හැකියාව තුළ අනතුරක් ද ඇත. එහෙත් රෝගීන්ට සෞඛ්ය සේවා කාර්ය මණ්ඩලයට සුදුසු ප්රවේශයක් ඇති බව සහතික කිරීම සඳහා සෞඛ්ය ආරක්ෂණ යටිතල පහසුකම් සඳහා ආයෝජනය කරනවාට වඩා AI මත පදනම් වූ මෙවලම් මත ඉක්මන් අධිෂ්ඨානයක් ඇති කරයි.
AI සෞඛ්ය ආරක්ෂණ තීරණ ගැනීමට සහාය විය යුතු අතර, තීරණ ගැනීම ස්වයංක්රීය කිරීමට භාවිතා නොකළ යුතුය. AI ආකෘති යෝජනා පිළිබඳ ප්රතිපෝෂණ සැපයීමට වෛද්යවරුන්ට හැකියාව ලබා දීමෙන් සහ අඛණ්ඩ ඉගෙනුම් ලූපයක් සැපයීමෙන් අර්ථවත් මානව පාලනයක් අනුගමනය කිරීමෙන් මෙම හානිවලින් සමහරක් අවම කර ගත හැක.
සෞඛ්ය සේවා වෙළඳපොලේ වර්ධනය විශ්ව සෞඛ්ය ආවරණය සාක්ෂාත් කර ගැනීමේ සමාන්තර ඉලක්කය සමඟ අත්වැල් බැඳගත යුතුය. ප්රාථමික සෞඛ්ය සේවා සඳහා ප්රවේශය සඳහා ආදේශකයක් ලෙස AI පද්ධති කිසි විටෙක භාවිතා නොකළ යුතු අතර, ඒ වෙනුවට ග්රාමීය සහ පර්යන්ත ජනගහනයට උසස් තත්ත්වයේ සෞඛ්ය සේවාවක් වෙත ප්රවේශ විය හැකි බව සහතික කිරීම සඳහා සෞඛ්ය ආරක්ෂණ වියදම් වැඩි කිරීම සමඟ කළ යුතුය.
ඉන්දියාවේ ඉදිරි ගමන
සෞඛ්යයේ AI පරිණතභාවය සඳහා ශ්රම බලකායේ ධාරිතාව, දත්ත සහ යටිතල පහසුකම්, පාලනය සහ නියාමන යාන්ත්රණ, සැලසුම් සහ ක්රියාවලි, හවුල්කාරිත්වයන් සහ පාර්ශවකරුවන් මෙන්ම නව්ය ව්යාපාර ආකෘතිවල තීරනාත්මක ආයෝජන අවශ්ය වේ.
සෞඛ්ය ආරක්ෂණ පද්ධතිවලට AI ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා අධ්යයන සහ ප්රායෝගික යන දෙඅංශයෙන්ම වෛද්ය සහ මහජන සෞඛ්ය සිසුන් සඳහා ජාතික විෂයමාලා වල AI පිළිබඳ අවබෝධයක් අවශ්ය වේ.
ඒ හා සමානව දත්ත යටිතල ව්යුහය සඳහා සුදුසු ආයෝජනයන් කිරීමට ඉන්දීය රජයට අවශ්ය වනු ඇත. ඉන්දියාවේ සෞඛ්ය සේවා පද්ධතියට AI පිළිබඳ විශ්වාසය සහ දිගුකාලීන ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා මෙය අත්යවශ්ය වේ.
අධ්යයන, රජය, කර්මාන්ත, රාජ්ය නොවන සංවිධාන සහ රෝගීන් වෙනුවෙන් පෙනී සිටින සංවිධාන අතර සම්බන්ධීකරණයට පහසුකම් සැලසීම සඳහා රජය සෞඛ්ය සේවා කර්මාන්තය හරහා රාජ්ය-පෞද්ගලික හවුල්කාරිත්වයන් ආයෝජනය කර ගොඩනගා ගත යුතුය. ඔවුන් පෞද්ගලිකත්වය, සාධාරණත්වය සහ විනිවිදභාවය සඳහා සුදුසු අධීක්ෂණයක් සැපයීම සඳහා පාලනය සහ නියාමන යාන්ත්රණයන් පරිමාණය කළ යුතුය.
NITI Aayog හි AI සඳහා වන ජාතික උපායමාර්ගය පුද්ගලිකත්වය, ආචාර ධර්ම, ආරක්ෂාව, සාධාරණත්වය, විනිවිදභාවය සහ වගවීම මෙන්ම ඉන්දීය ආණ්ඩුක්රම ව්යවස්ථාවෙන් ලබා දී ඇති අයිතිවාසිකම් සමඟ පෙළගැස්වීම යන මූලධර්මවලට ප්රමුඛත්වය දෙයි. ඉන්දියාව AI සන්ධානය පිළිබඳ ගෝලීය හවුල්කාරිත්වයේ ආරම්භක සාමාජිකයෙකු වන අතර සදාචාරාත්මක සහ වගකිවයුතු ප්රමිතීන්ට අනුකූලව AI ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා මනින ලද ප්රවේශයක් මෙතෙක් අනුගමනය කර ඇත. මෙම මූලධර්ම තාක්ෂණික පරිමාණයන් ලෙස ප්රායෝගිකව යෙදිය යුතුය.
AI පද්ධති ඒකාබද්ධ කරන ආකාරය ද තීරණාත්මක වනු ඇත. සෞඛ්ය කාර්ය මණ්ඩලය සවිබල ගන්වන මිනිසා කේන්දු කර ගත් නිර්මාණ පිළිබඳව මේ වනවිට විශේෂ අවධානයක් යොමු කර ඇත.
තීරණයක් ගන්නා ආකාරය සහ මෙම දැනුම ප්රතිකාරයට ඇතුළත් කරන්නේ කෙසේද යන්න අවබෝධ කර ගැනීම අවදානම අවම කරයි.
සෞඛ්ය සේවා ශ්රම බලකාය සහ දත්ත සාක්ෂරතාව පුළුල් කිරීමේ ආයෝජන මගින් සෞඛ්ය සේවයේ AI උත්තේජනය කිරීමට හැකි දැනුවත් ශ්රම බලකායක් ගොඩනැගේ. ඉන්දියාව විසින් මෙම තාක්ෂණය මැන බැලීමෙන් ග්රාමීය-නාගරික විෂමතා කිසිවකු හැර නොයාම මඟහරවා ගත හැකි අතර, තිරසාර සංවර්ධන ඉලක්ක සපුරා ගැනීමේ මාවතේ නැගී එන අනෙකුත් වෙළඳපල අතර ප්රමුඛයා බවට පත් විය හැකි බවට ඔවුහු විශවාස කරති.
(World Economic Forum හි පළවූ ලිපියක් පදනම් කරගෙන සැකසිණි.)
