কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভারতে ‘ওয়ান হেলথ’ পদ্ধতিকে শক্তিশালী করতে পারে, কিন্তু এর প্রভাব নির্ভর করবে খণ্ডিত স্বাস্থ্য, পশুচিকিৎসা এবং পরিবেশগত নজরদারি ব্যবস্থাগুলিকে একীভূত করার ওপরন
এই প্রবন্ধটি ‘ওয়ার্ল্ড হেল্থ ডে ২০২৬: স্ট্যান্ডিং উইথ সায়েন্স ইন অ্যান এজ অফ শেয়ারড রিস্ক ’ শীর্ষক সিরিজের অংশ।
“স্বাস্থ্যের জন্য একতা, বিজ্ঞানের পাশে দাঁড়ান”—২০২৬ সালের বিশ্ব স্বাস্থ্য দিবসের মূলভাবটি ‘ওয়ান হেলথ’ পদ্ধতির মাধ্যমে মানুষ, প্রাণী, উদ্ভিদ এবং বাস্তুতন্ত্রের স্বাস্থ্য রক্ষায় বৈজ্ঞানিক সহযোগিতার গুরুত্ব তুলে ধরে। প্রাণী থেকে প্রাণীতে সংক্রমণ, জলবায়ু-চালিত রোগের পরিবর্তন, এবং পরিবেশগত বিপর্যয় দ্বারা চিহ্নিত এই যুগে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) উদীয়মান স্বাস্থ্য ঝুঁকিগুলি আগেভাগে শনাক্ত করার মাধ্যমে এই কর্মসূচিকে এগিয়ে নিয়ে যেতে শক্তিশালী হাতিয়ার হিসেবে কাজ করে। ভারতের মতো দেশগুলির জন্য, যেখানে মানুষের ঘন বসতির পাশাপাশি বিশাল পশুপালন ব্যবস্থা এবং সমৃদ্ধ জীববৈচিত্র্য সহাবস্থান করে, সেখানে ডেটা-চালিত ব্যবস্থার মাধ্যমে ‘ওয়ান হেলথ’ পদ্ধতিকে কার্যকর করা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। বিশাল এবং বৈচিত্র্যময় ডেটাসেট বিশ্লেষণ করে এআই পূর্বাভাসমূলক মহামারীবিদ্যা উন্নত করতে, জৈব নজরদারি শক্তিশালী করতে, এবং আরও সমন্বিত জনস্বাস্থ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে। এই লেখাটি অনুসন্ধান করে যে কীভাবে এআই ‘ওয়ান হেলথ’ কর্মসূচিকে কার্যকর করতে সাহায্য করতে পারে, এবং ভারতের জনস্বাস্থ্য বাস্তুতন্ত্রে এআই-কে একীভূত করার ক্রমবর্ধমান প্রচেষ্টা মূল্যায়ন করে।
এআই এবং ওয়ান হেলথ কাঠামো
সহজ কথায়, ওয়ান হেলথ হল একটি সমন্বিত কাঠামো যা মানব, প্রাণী এবং পরিবেশগত স্বাস্থ্যের আন্তঃসম্পর্ককে স্বীকৃতি দেয় এবং এই ক্ষেত্রগুলিতে সমন্বিত শাসনের আহ্বান জানায়। কোভিড-১৯ অতিমারির পর এই পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তা নতুন করে বৃদ্ধি পেয়েছে, যা খণ্ডিত রোগ নজরদারি ব্যবস্থার সীমাবদ্ধতাগুলোকে উন্মোচিত করেছে। এই কর্মসূচিকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার ক্ষেত্রে এআই একটি কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করে, কারণ এর বিভিন্ন প্রয়োগ আরও সমন্বিত এবং ডেটা-ভিত্তিক স্বাস্থ্য নজরদারি ও প্রতিক্রিয়া ব্যবস্থা সক্ষম করে তোলে। স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থায়, এআই ইতিমধ্যেই রোগ নির্ণয়, ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ, রোগী পর্যবেক্ষণ এবং হাসপাতাল প্রশাসনে সহায়তা করে। তবে, এর সম্ভাবনা প্রচলিত স্বাস্থ্যসেবার বাইরেও বিস্তৃত এবং ওয়ান হেলথ কর্মসূচিকে কার্যকর করার জন্য এটি বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক।
জলবায়ুর ধরন, ভূমি ব্যবহারের পরিবর্তন এবং প্রাণীদের চলাচলসহ পরিবেশগত ও বাস্তুতান্ত্রিক তথ্য বিশ্লেষণ করে, কোথায় জুনোটিক স্পিলওভার ঘটার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি তার পূর্বাভাস দেওয়ার মাধ্যমে এআই পূর্বাভাসমূলক মহামারীবিদ্যাকেও শক্তিশালী করতে পারে।
এআই হাসপাতাল, গবাদি পশু পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা, বন্যপ্রাণী নজরদারি নেটওয়ার্ক এবং পরিবেশগত সেন্সর থেকে প্রাপ্ত ডেটা বিশ্লেষণ করে সমন্বিত জৈব-নজরদারি সক্ষম করতে পারে। এই ডেটাসেটগুলি জুড়ে অস্বাভাবিক প্যাটার্ন শনাক্ত করার মাধ্যমে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি নতুন প্রাদুর্ভাবের আগাম সতর্কতা দিতে পারে, যা প্রচলিত নজরদারি ব্যবস্থাগুলি হয়তো ধরতে পারে না। জলবায়ুর ধরন, ভূমি ব্যবহারের পরিবর্তন এবং প্রাণীদের চলাচলসহ পরিবেশগত ও বাস্তুতান্ত্রিক তথ্য বিশ্লেষণ করে, কোথায় জুনোটিক স্পিলওভার ঘটার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি তার পূর্বাভাস দেওয়ার মাধ্যমে এআই পূর্বাভাসমূলক মহামারীবিদ্যাকেও শক্তিশালী করতে পারে।
এছাড়াও, উদ্ভিদের রোগ শনাক্তকরণ, পশুচিকিৎসা সংক্রান্ত ইমেজিং বিশ্লেষণ এবং মানব চিকিৎসায় ক্লিনিক্যাল ডায়াগনস্টিকসকে সহায়তা করার জন্য কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। এই ধরনের সরঞ্জাম কৃষি, পশুপালন ব্যবস্থা এবং জনস্বাস্থ্য নেটওয়ার্ক জুড়ে আরও সমন্বিত রোগ পর্যবেক্ষণ সক্ষম করতে পারে। পরিশেষে, এআই সমন্বিত ডেটা প্ল্যাটফর্ম সক্ষম করার মাধ্যমে নীতি সমন্বয়ে সহায়তা করতে পারে, যা স্বাস্থ্য, কৃষি, পশুপালন এবং পরিবেশ সুরক্ষার জন্য দায়ী সংস্থাগুলির মধ্যে দ্রুত তথ্য আদান-প্রদানের সুযোগ করে দেয়।
ভারতের নতুন প্রচেষ্টা
ভারত সাম্প্রতিক বছরগুলিতে তার স্বাস্থ্য শাসন কাঠামোতে 'ওয়ান হেলথ' পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করতে শুরু করেছে। ন্যাশনাল ওয়ান হেলথ মিশন (এনওএইচএম) মানব, প্রাণী এবং পরিবেশগত স্বাস্থ্যের জন্য দায়ী সংস্থাগুলির মধ্যে সমন্বয় জোরদার করতে এবং সমন্বিত রোগ নজরদারি, আন্তঃক্ষেত্র ডেটা আদান-প্রদান, এবং সমন্বিত প্রাদুর্ভাব প্রতিক্রিয়ার মাধ্যমে মহামারী মোকাবিলার প্রস্তুতি উন্নত করতে চায়। এই উদীয়মান বাস্তুতন্ত্রে এআই ক্রমবর্ধমানভাবে অন্তর্ভুক্ত হচ্ছে। 'ন্যাশনাল ওয়ান হেলথ মিশনের অধীনে ‘রাজ্য এবং কেন্দ্রশাসিত অঞ্চল সম্পৃক্ততা কর্মশালা’র উপর প্রধান বৈজ্ঞানিক উপদেষ্টার কার্যালয়ের একটি প্রতিবেদনে ওয়ান হেলথ কাঠামোর মধ্যে নজরদারির অভ্রান্ততা এবং পরিচালনগত দক্ষতা উন্নত করার জন্য ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে মূল সহায়ক হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে।
ভারতের জনস্বাস্থ্য ব্যবস্থা জুড়ে ইতোমধ্যেই বেশ কিছু এআই-চালিত উদ্যোগ চালু করা হয়েছে। স্বাস্থ্য ও পরিবার কল্যাণ মন্ত্রক রোগ নজরদারি, টেলিমেডিসিন এবং জাতীয় রোগ নিয়ন্ত্রণ কর্মসূচির আওতায় এআই সরঞ্জাম চালু করেছে। এর মধ্যে রয়েছে ই-সঞ্জীবনী টেলিমেডিসিন প্ল্যাটফর্মের সঙ্গে সমন্বিত ক্লিনিক্যাল ডিসিশন সাপোর্ট সিস্টেম, ইন্টিগ্রেটেড ডিজিজ সার্ভেল্যান্স প্রোগ্রামের অধীনে মিডিয়া ডিজিজ সার্ভেল্যান্স সিস্টেম, এবং যক্ষ্মা স্ক্রিনিং ও যক্ষ্মার প্রতিকূল পরিণতির পূর্বাভাস প্রদানে সহায়ক এআই-সক্ষম সরঞ্জাম। প্রাথমিক পর্যায়ে রোগ শনাক্তকরণ এবং ক্লিনিক্যাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ উন্নত করার জন্য ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি স্ক্রিনিং-এর মতো এআই-ভিত্তিক রোগনির্ণয় সরঞ্জামও চালু করা হচ্ছে। এই ধরনের প্রযুক্তির উন্নয়ন ও প্রয়োগে সহায়তা করার জন্য অল ইন্ডিয়া ইনস্টিটিউট অফ মেডিকেল সায়েন্সেস (এইমস), নয়াদিল্লি; পোস্টগ্র্যাজুয়েট ইনস্টিটিউট অফ মেডিকেল এডুকেশন অ্যান্ড রিসার্চ (পিজিআইএমইআর), চণ্ডীগড়; এবং এইমস ঋষিকেশে স্বাস্থ্যক্ষেত্রে এআই-এর জন্য সেন্টার অফ এক্সিলেন্স স্থাপন করা হয়েছে।
ন্যাশনাল ওয়ান হেলথ মিশনের অধীনে ‘রাজ্য এবং কেন্দ্রশাসিত অঞ্চল সম্পৃক্ততা কর্মশালা’র উপর প্রধান বৈজ্ঞানিক উপদেষ্টার কার্যালয়ের একটি প্রতিবেদনে ওয়ান হেলথ কাঠামোর মধ্যে নজরদারির অভ্রান্ততা এবং পরিচালনগত দক্ষতা উন্নত করার জন্য ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে মূল সহায়ক হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে।
পশু স্বাস্থ্য নজরদারিতে সমান্তরাল প্রচেষ্টা দেখা যাচ্ছে। ইন্ডিয়ান কাউন্সিল অফ এগ্রিকালচারাল রিসার্চ (আইসিএআর)–ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ ভেটেরিনারি এপিডেমিওলজি অ্যান্ড ডিজিজ ইনফরমেটিক্স দ্বারা বিকশিত ন্যাশনাল অ্যানিমেল ডিজিজ রেফারেল এক্সপার্ট সিস্টেম (ন্যাডরেস ভি২) ভারত জুড়ে গবাদি পশুর রোগের প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং ভূ-স্থানিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। অতি সম্প্রতি, ইন্ডিয়ান কাউন্সিল অফ মেডিকেল রিসার্চ (আইসিএমআর) মানব, পশু এবং পরিবেশগত ব্যবস্থা জুড়ে উদীয়মান এবং নতুন রোগজীবাণুর প্রাথমিক সনাক্তকরণে সহায়তা করার জন্য এআই-সক্ষম সরঞ্জামগুলির জন্য এনওএইচএম-এর অধীনে আগ্রহপত্র আহ্বান করেছে।
একত্রে, এই উদ্যোগগুলি একটি এআই-সক্ষম জৈব-নজরদারি বাস্তুতন্ত্রের উত্থান নির্দেশ করে। যদি এই ব্যবস্থাগুলিকে কার্যকরভাবে একীভূত করা যায়, তবে সেগুলি এমন একটি জাতীয় জৈব-নজরদারি কাঠামোর মেরুদণ্ড গঠন করতে পারে যা স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা, গবাদি পশু পর্যবেক্ষণ নেটওয়ার্ক এবং পরিবেশগত ডেটাবেস জুড়ে সংকেত সনাক্ত করতে সক্ষম। তবুও, উচ্চাকাঙ্ক্ষা এবং বাস্তবায়নের মধ্যে ব্যবধানটি উল্লেখযোগ্য।
কাঠামোগত চ্যালেঞ্জ
ভারতে এআই-সক্ষম ওয়ান হেলথ সিস্টেমগুলির মুখোমুখি সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হল ডেটা খণ্ডিতকরণ। মানব স্বাস্থ্য রেকর্ড, পশুচিকিৎসা নজরদারি ডেটাসেট, কৃষি তথ্য ব্যবস্থা এবং পরিবেশ পর্যবেক্ষণ প্ল্যাটফর্মগুলি একাধিক মন্ত্রক ও সংস্থার মধ্যে ছড়িয়ে ছিটিয়ে রয়েছে। এই ব্যবস্থাগুলি প্রায়শই ভিন্ন ভিন্ন মানদণ্ডে পরিচালিত হয় এবং খুব কমই একে অপরের সঙ্গে কাজ করে। সমন্বিত ডেটাসেট ছাড়া, এআই সিস্টেমগুলো বিভিন্ন ক্ষেত্রের মধ্যে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে না। প্রাতিষ্ঠানিক বিভাজন বিষয়টিকে আরও জটিল করে তোলে। ‘ওয়ান হেলথ’ পদ্ধতির কার্যকর বাস্তবায়নের জন্য স্বাস্থ্য, কৃষি, পশুপালন, পরিবেশ এবং বন্যপ্রাণী সংরক্ষণের দায়িত্বে থাকা মন্ত্রকগুলির মধ্যে সমন্বয় প্রয়োজন। যদিও এনওএইচএম একটি সমন্বয়কারী প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে, আমলাতান্ত্রিক বিভাজন গভীরভাবে প্রোথিত রয়েছে।
‘ওয়ান হেলথ’ পদ্ধতির কার্যকর বাস্তবায়নের জন্য স্বাস্থ্য, কৃষি, পশুপালন, পরিবেশ এবং বন্যপ্রাণী সংরক্ষণের দায়িত্বে থাকা মন্ত্রকগুলির মধ্যে সমন্বয় প্রয়োজন। যদিও এনওএইচএম একটি সমন্বয়কারী প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে, আমলাতান্ত্রিক বিভাজন গভীরভাবে প্রোথিত রয়েছে।
এছাড়াও, জনস্বাস্থ্য সক্ষমতার অসমতা একটি প্রতিবন্ধকতা হিসেবে রয়ে গিয়েছে। কার্যকর জৈব-নজরদারি শুধু উন্নত বিশ্লেষণ পদ্ধতির উপরই নির্ভর করে না, বরং নির্ভরযোগ্য মাঠ-পর্যায়ের রিপোর্টিং ব্যবস্থার উপরও নির্ভর করে। অনেক অঞ্চলে এখনও রোগ নজরদারি পরিকাঠামো, পশুচিকিৎসা পরিষেবা এবং পরীক্ষাগার সক্ষমতার ঘাটতি রয়েছে। এই কাঠামোগত সীমাবদ্ধতার অর্থ হল, এআই সরঞ্জামগুলি যদি বিচ্ছিন্নভাবে ব্যবহার করা হয়, তবে তা খণ্ডিত স্বাস্থ্য শাসন ব্যবস্থার উপর একটি প্রযুক্তিগত প্রলেপে পরিণত হওয়ার ঝুঁকিতে থাকে।
দৃষ্টিভঙ্গি থেকে ব্যবস্থা
ভারত যদি ‘ওয়ান হেলথ’ কাঠামোর মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে (এআই) কার্যকরভাবে কাজে লাগাতে চায়, তবে নিম্নলিখিত নীতিগত অগ্রাধিকারগুলির প্রতি মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন:
❅ আন্তঃকার্যকরী ডেটা সিস্টেমের মাধ্যমে বিভিন্ন মন্ত্রক ও রাজ্য জুড়ে মানব, প্রাণী এবং পরিবেশগত স্বাস্থ্য ডেটাবেসগুলোকে সংযুক্ত করতে হবে।
❅ এআই সিস্টেমের জন্য নির্ভরযোগ্য ডেটা তৈরি করতে পশুচিকিৎসা নেটওয়ার্ক, বন্যপ্রাণী পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা এবং পরিবেশগত সেন্সরসহ জৈব-নজরদারি পরিকাঠামোকে শক্তিশালী করতে হবে।
❅ মহামারীবিদ্যা, পশুচিকিৎসা বিজ্ঞান, পরিবেশ বিজ্ঞান এবং ডেটা সায়েন্সের মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে আন্তঃশাস্ত্রীয় দক্ষতা গড়ে তোলা অপরিহার্য হবে।
❅ এআই-সক্ষম নজরদারি যাতে জনস্বাস্থ্যের লক্ষ্যগুলির সঙ্গে গোপনীয়তা, স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতার ভারসাম্য বজায় রাখে, তা নিশ্চিত করার জন্য শক্তিশালী শাসন কাঠামো প্রয়োজন।
মানব স্বাস্থ্য ব্যবস্থা, পশুচিকিৎসা নেটওয়ার্ক এবং পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ প্ল্যাটফর্ম থেকে প্রাপ্ত সংকেতগুলিকে একীভূত করে উদীয়মান স্বাস্থ্য ঝুঁকি শনাক্ত ও মোকাবিলা করার মাধ্যমে ‘ওয়ান হেলথ’ পদ্ধতিকে কার্যকর করার জন্য এআই শক্তিশালী হাতিয়ার সরবরাহ করে। ভারতের বিশাল আকার, জীববৈচিত্র্য এবং মানুষ ও প্রাণীর নিবিড় সংযোগের কারণে এই সুযোগ যথেষ্ট। তবে, মূল চ্যালেঞ্জটি এআই মডেলের জটিলতায় নয়, বরং সেগুলিকে সমর্থন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রাতিষ্ঠানিক সংস্কারের মধ্যে নিহিত। আন্তঃকার্যকরী ডেটা সিস্টেম, বিভিন্ন ক্ষেত্রের মধ্যে সমন্বয় এবং জনস্বাস্থ্য সক্ষমতায় ধারাবাহিক বিনিয়োগ ছাড়া, এআই একটি খণ্ডিত ব্যবস্থার উপর আরোপিত আরেকটি প্রযুক্তিগত স্তর হয়ে ওঠার ঝুঁকিতে রয়েছে। তাই ভারতের ‘ওয়ান হেলথ’ কৌশলের সাফল্য এআই-র উপর ততটা নির্ভর করবে না, যতটা করবে একে ঘিরে নির্মিত শাসন কাঠামোর উপর।
বাসু চান্দোলা অবজারভার রিসার্চ ফাউন্ডেশনের সেন্টার ফর ডিজিটাল সোসাইটিজের সহযোগী ফেলো।
The views expressed above belong to the author(s). ORF research and analyses now available on Telegram! Click here to access our curated content — blogs, longforms and interviews.
Basu Chandola is an Associate Fellow at the Observer Research Foundation, where his work focuses on the governance of the digital economy, including artificial intelligence, ...
Read More +
PREV
