অ্যানথ্রপিক স্বাস্থ্যসেবা ও জীবন বিজ্ঞানের জন্য ক্লাউড সম্প্রসারণ করল, চালিত হচ্ছে ক্লাউড ৪.৫ ওপাস দ্বারা

২০২৬ সালের ১১ই জানুয়ারি, অ্যানথ্রপিক তাদের স্বাস্থ্যসেবা কৌশলকে আনুষ্ঠানিকভাবে এক বিশাল মাত্রায় প্রসারিত করার ঘোষণা দেয়। এই ঘোষণার মাধ্যমে তারা 'স্বাস্থ্যসেবার জন্য ক্লাউড' (Claude for Healthcare) চালু করে এবং তাদের 'জীবন বিজ্ঞানের জন্য ক্লাউড' (Claude for Life Sciences) প্ল্যাটফর্মটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে। এই নতুন ব্যবস্থার কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে নতুন 'ক্লাউড ৪.৫ ওপাস' মডেল, যাকে অ্যানথ্রপিক 'এজেন্টিক' কর্মপ্রবাহের জন্য এক যুগান্তকারী পদক্ষেপ হিসেবে চিহ্নিত করেছে। এই ধরনের কাজগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে কেবল পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ নয়, বরং জটিল চিকিৎসা ডেটাবেস নেভিগেট করা এবং বৈজ্ঞানিক গণনা সম্পাদনের ক্ষমতাও প্রদান করা হয়।

ক্লিনিকাল এবং প্রশাসনিক ব্যবধানের সেতুবন্ধন

স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের উপর যে বিপুল প্রশাসনিক চাপ রয়েছে, তা লাঘব করার লক্ষ্যেই 'স্বাস্থ্যসেবার জন্য ক্লাউড' তৈরি করা হয়েছে। এটি সাধারণ উদ্দেশ্যের সহায়কের ভূমিকা থেকে সরে এসে এখন অত্যাবশ্যকীয় নিয়ন্ত্রক ও পরিচালন ডেটাসেটগুলির সাথে সরাসরি সংযোগ স্থাপনের সুবিধা প্রদান করে:

• কর্মপ্রবাহ স্বয়ংক্রিয়করণ: ক্লাউড এখন 'সিএমএস কভারেজ ডেটাবেস' (CMS Coverage Database), 'আইসিডি-১০' (ICD-10) কোডিং ব্যবস্থা, এবং 'এনপিআই রেজিস্ট্রি' (NPI Registry)-এর মতো গুরুত্বপূর্ণ তথ্যভাণ্ডারে প্রবেশাধিকার লাভ করেছে। এর ফলে, পূর্বে যে কাজগুলিতে ঘণ্টার পর ঘণ্টা ধরে ম্যানুয়াল ক্রস-রেফারেন্সিং প্রয়োজন হতো, যেমন পূর্বানুমোদন এবং দাবি ব্যবস্থাপনা, সেই কাজগুলিতে এআই এখন সহায়তা করতে সক্ষম।
• ক্লিনিকাল অন্তর্দৃষ্টি: মডেলটিকে বিশেষভাবে চিকিৎসা-কেন্দ্রিক যুক্তির জন্য অপটিমাইজ করা হয়েছে। এর ফলস্বরূপ, 'মেডক্যালক' (MedCalc) বেঞ্চমার্ক এবং জটিল ক্লিনিকাল নির্দেশিকা ব্যাখ্যার ক্ষেত্রে এটি কর্মক্ষমতার এক বিশাল উল্লম্ফন দেখিয়েছে।

ঔষধ আবিষ্কার ও গবেষণার গতি বৃদ্ধি

জীবন বিজ্ঞান বিভাগের এই হালনাগাদ গবেষণার 'শিল্পায়ন'-এর উপর বিশেষ জোর দিয়েছে। এটি ২০২২ সালের শেষের দিকে প্রাথমিক লঞ্চের পর এবার উচ্চ-প্রভাবশালী বৈজ্ঞানিক ভান্ডারগুলির সাথে একীভূত হয়েছে:

• বাস্তব সময়ের গবেষণা পর্যবেক্ষণ: 'মেডিনাটা' (Medidata) এবং 'ক্লিনিকালট্রায়ালস.গভ' (ClinicalTrials.gov)-এর সাথে নতুন সংযোগ স্থাপনের ফলে গবেষকরা এখন ক্লিনিকাল ট্রায়ালের অগ্রগতি এবং রোগী ভর্তির পাইপলাইনগুলি রিয়েল-টাইমে পর্যবেক্ষণ করতে পারছেন।
• বিজ্ঞানীর সরঞ্জাম বাক্স: 'টুলইউনিভার্স' (ToolUniverse)-এর মাধ্যমে ক্লাউড এখন ৬০০টিরও বেশি যাচাইকৃত বৈজ্ঞানিক সরঞ্জাম ব্যবহারের সুযোগ পাচ্ছে। এর মধ্যে রয়েছে 'এসসিভিআই-টুলস' (scVI-tools) এবং 'নেক্সটফ্লো' (Nextflow)-এর মতো বিশেষায়িত বায়োইনফরমেটিক্স কাঠামো।
• শিল্প ক্ষেত্রে গ্রহণ: 'নোভো নর্ডিস্ক' (Novo Nordisk), 'সানোফি' (Sanofi), এবং 'শ্রোডিঙ্গার' (Schrödinger)-এর মতো বিশ্বখ্যাত সংস্থাগুলি ইতিমধ্যেই এই ক্ষমতাগুলি ব্যবহার করছে। তারা নিয়ন্ত্রক বিষয়বস্তু স্বয়ংক্রিয় করতে এবং কম্পিউটেশনাল বায়োলজি কর্মপ্রবাহকে দশ গুণ পর্যন্ত দ্রুততর করতে সক্ষম হচ্ছে।

রোগী-কেন্দ্রিক উদ্ভাবন এবং গোপনীয়তা রক্ষা

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের গ্রাহকদের জন্য, অ্যানথ্রপিক তাদের মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে একটি সুরক্ষিত বিটা সংস্করণ চালু করছে। 'হেলথএক্স' (HealthEx) এবং 'ফাংশন' (Function)-এর মতো তৃতীয় পক্ষের সংযোগকারীগুলির পাশাপাশি 'অ্যাপল হেলথ' (Apple Health) এবং 'অ্যান্ড্রয়েড হেলথ কানেক্ট' (Android Health Connect)-এর সুবিধা ব্যবহার করে ক্লাউড ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য সমন্বয়কারীর ভূমিকা পালন করতে পারে।

• ক্লিনিকাল প্রেক্ষাপট: ব্যবহারকারীরা তাদের দীর্ঘমেয়াদী স্বাস্থ্য রেকর্ডের অস্থায়ী অ্যাক্সেস ক্লাউডকে দিতে পারেন। এর ফলে ডাক্তার দেখানোর আগে চিকিৎসার ইতিহাস সংক্ষিপ্ত করা বা জটিল ল্যাব রিপোর্টগুলিকে সাধারণ ভাষায় ব্যাখ্যা করা সম্ভব হয়।
• 'প্রশিক্ষণ না দেওয়ার' নিশ্চয়তা: তাদের 'সাংবিধানিক এআই' (Constitutional AI) কাঠামোর অধীনে, অ্যানথ্রপিক দৃঢ়ভাবে প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে যে এই সুরক্ষিত সংযোগগুলির মাধ্যমে প্রক্রিয়াকৃত ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য তথ্য (PHI) কঠোরভাবে বিচ্ছিন্ন রাখা হবে এবং তাদের মূল এআই মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য তা কখনোই ব্যবহার করা হবে না।

একটি হিপা-সম্মত ইকোসিস্টেম

প্রাতিষ্ঠানিক আস্থা অর্জনের জন্য, প্ল্যাটফর্মটি হিপা-সম্মত অবকাঠামোর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা এবং বায়োফার্মা সংস্থাগুলি 'ক্লাউড এপিআই' (Claude API) অথবা 'এডব্লিউএস বেডরক' (AWS Bedrock) এবং 'গুগল ভার্টেক্স এআই' (Google Vertex AI)-এর মতো পরিচালিত ক্লাউড পরিবেশের মাধ্যমে 'স্বাস্থ্যসেবার জন্য ক্লাউড' স্থাপন করতে পারে। এর ফলে ডেটা সার্বভৌমত্ব এবং রোগীর গোপনীয়তার সর্বোচ্চ মান বজায় রাখা নিশ্চিত করা যায়।