আহসান উল্লাহ খান, স্টাফ রিপোর্টার :

মো: ইমরান কবির জয় এবং এমডি মোজাম্মেল হকসহ ছয়জনের যৌথ গবেষণায় মোবাইলনেটভিটু (MobileNetV2) নামের একটি উন্নত ডিপ লার্নিং আর্কিটেকচার ব্যবহার করা হয়েছে।
কিডনি রোগ দ্রুত শনাক্ত করে সময়মতো যথাযথ চিকিৎসা নিশ্চিতের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবহারের ক্ষেত্রে বড় ধরনের সাফল্য পেয়েছেন একদল বাংলাদেশি গবেষক।
মো. ইমরান কবির জয় মূলত মেশিন লার্নিং ও ডেটা-নির্ভর স্বাস্থ্যসেবা সমাধানে কাজ করছেন। অন্যদিকে নিবন্ধের সহ-লেখক এমডি মোজাম্মেল হক এআই-চালিত স্বাস্থ্যসেবা রূপান্তর, এন্টারপ্রাইজ সিস্টেম এবং প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্সে এক দশকের বেশি অভিজ্ঞতা নিয়ে কৌশলগত নেতৃত্ব ও স্কেলেবল সিস্টেম ডিজাইনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখছেন।

এটি প্রায় ৯৯ শতাংশ ক্ষেত্রে নির্ভুলভাবে কিডনির বিভিন্ন রোগগুলো শনাক্ত করতে সক্ষম বলে উঠে এসেছে গবেষণায়।
গবেষণা নিবন্ধটি ২০২৫ সালের জুন মাসে মরক্কোর ফেজ শহরে আয়োজিত ইন্টারন্যাশনাল কনফারেন্স অন সার্কিট, সিস্টেমস অ্যান্ড কমিউনিকেশনে উপস্থাপন করা হয়। এরপর ওই বছরের ৫ সেপ্টেম্বর নিবন্ধটি প্রকাশ করে প্রকৌশল ও প্রযুক্তি বিষয়ক আন্তর্জাতিক সংগঠন ‘ইন্সটিটিউট অফ ইলেকট্রিক্যাল অ্যান্ড ইলেকট্রনিক্স ইঞ্জিনিয়ার্স (আইইইই)’।

গবেষণা নিবন্ধে কিডনি রোগ শ্রেণিবিন্যাসে ডিপ লার্নিং পদ্ধতির ব্যবহার আলোচনা করা হয়েছে।

বিশেষভাবে গুরুত্ব দেওয়া হয় উন্নত কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের (সিএনএস) ওপর। গবেষকদের ব্যবহৃত এআই মডেলটি মূলত কিডনির প্রধান তিনটি রোগ শনাক্ত করতে সক্ষম। এগুলো হলো কিডনি সিস্ট, কিডনিতে পাথর এবং কিডনি টিউমার। কিডনির এসব রোগ বিশ্বজুড়ে লাখ লাখ মানুষকে জীবনঝুঁকিতে ফেলছে।

স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার ওপরেও বড় ধরনের আর্থিক ও চিকিৎসাগত চাপ সৃষ্টি করছে।
গবেষণা নিবন্ধে বলা হয়, এটির মূল ভিত্তি একটি উন্নত ক্লাসিফিকেশন ফ্রেমওয়ার্ক, যা আধুনিক কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে মেডিকেল ইমেজিং ডেটা অত্যন্ত নির্ভুলভাবে বিশ্লেষণ করতে সক্ষম। একাধিক ডিপ লার্নিং আর্কিটেকচার ব্যবহারের ফলে সিস্টেমটি নির্ভরযোগ্যতা, স্কেলেবিলিটি এবং বিভিন্ন স্বাস্থ্যসেবা পরিবেশে কার্যকরভাবে ব্যবহার করা সম্ভব।

মডেলটি হাসপাতাল ও ক্লিনিক্যাল পর্যায়ে সরাসরি ব্যবহারের উপযোগী করে ডিজাইন করা হয়েছে। ফলে চিকিৎসকরা দ্রুত এবং নির্ভুল সিদ্ধান্ত নিতে এই প্রযুক্তির সহায়তা নিতে পারেন।

গবেষণাটির আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো এক্সপ্লেইনেবল আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের ব্যবহার। এর মাধ্যমে চিকিৎসকেরা বুঝতে পারেন এআই মডেল কীভাবে সিদ্ধান্তে পৌঁছায়। মেডিকেল ইমেজ বিশ্লেষণের ধাপগুলো দৃশ্যমানভাবে উপস্থাপন করায় চিকিৎসকদের জন্য প্রযুক্তিটি ব্যবহার করাও সহজ হয়েছে।

মো. ইমরান কবির জয় এবং এমডি মোজাম্মেল হকসহ ছয় বাংলাদেশির যৌথ গবেষণাটি যুক্তরাষ্ট্রের স্বাস্থ্যসেবা খাতে গুরুত্বপূর্ণ অবদান রাখছেন বলে এক বিজ্ঞপ্তিতে জানানো হয়েছে। যুক্তরাষ্ট্রের স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা বর্তমানে ব্যয় বৃদ্ধি, দক্ষ জনবলের ঘাটতি এবং বিচ্ছিন্ন ডেটা সিস্টেমের মতো নানা চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি। এই প্রেক্ষাপটে এআই-ভিত্তিক সমাধানটি দ্রুত রোগ নির্ণয়, কাজের চাপ কমানো এবং স্বাস্থ্যসেবায় সামগ্রিক দক্ষতা বাড়াতে কার্যকর ভূমিকা রাখতে পারে।