অ্যানথ্রোপিক রবিবার হেলথকেয়ারের জন্য ক্লড (Claude for Healthcare) চালুর ঘোষণা করেছে, যা স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারী, পরিশোধক এবং রোগীদের জন্য ডিজাইন করা একগুচ্ছ সরঞ্জাম। এই ঘোষণাটি ওপেনএআই-এর সাম্প্রতিক ChatGPT Health উন্মোচনের পর করা হয়েছে, যা AI কোম্পানিগুলোর স্বাস্থ্যখাতকে লক্ষ্যবস্তু করার ক্রমবর্ধমান প্রবণতার ইঙ্গিত দেয়।

ChatGPT Health-এর মতোই, Claude for Healthcare-এর লক্ষ্য হল ব্যবহারকারীদের ফোন, স্মার্টওয়াচ এবং অন্যান্য প্ল্যাটফর্মসহ বিভিন্ন উৎস থেকে স্বাস্থ্য ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজ করার অনুমতি দেওয়া। অ্যানথ্রোপিক এবং ওপেনএআই উভয়ই জানিয়েছে যে এই মাধ্যমগুলোর মাধ্যমে নেওয়া ডেটা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হবে না। তবে, অ্যানথ্রোপিক Claude for Healthcare-কে ChatGPT Health-এর চেয়ে আরও অত্যাধুনিক পরিষেবা হিসেবে তুলে ধরছে, যা প্রাথমিকভাবে রোগী-কেন্দ্রিক চ্যাট অভিজ্ঞতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে বলে মনে হয়।

Claude for Healthcare-এর একটি মূল পার্থক্য হল "কানেক্টর"-এর সংহতকরণ, যা AI-কে প্রাসঙ্গিক প্ল্যাটফর্ম এবং ডেটাবেসে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে। এই কানেক্টরগুলো পরিশোধক এবং প্রদানকারীদের জন্য গবেষণা প্রক্রিয়া এবং প্রতিবেদন তৈরি করার গতি বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই কানেক্টরগুলোর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য নির্দিষ্ট ডেটাবেসগুলোর মধ্যে রয়েছে সেন্টারস ফর মেডিকেয়ার অ্যান্ড মেডিকেইড সার্ভিসেস (CMS) কভারেজ ডেটাবেস, ইন্টারন্যাশনাল ক্লাসিফিকেশন অফ ডিজিজেস, ১০ম রিভিশন (ICD-10), ন্যাশনাল প্রোভাইডার আইডেন্টিফায়ার স্ট্যান্ডার্ড এবং পাবমেড (PubMed)। অ্যানথ্রোপিকের একটি ব্লগ পোস্ট অনুসারে, Claude for Healthcare এই সংযোগগুলো ব্যবহার করে তার সক্ষমতা বাড়াতে পারে।

স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) ব্যবহার কিছু শিল্প পেশাদারের মধ্যে উদ্বেগের সৃষ্টি করেছে, বিশেষ করে AI "হ্যালুসিনেশন"-এর সম্ভাবনা নিয়ে, যেখানে AI ভুল বা বিভ্রান্তিকর তথ্য তৈরি করে। চিকিৎসা বিষয়ক পরামর্শ দেওয়ার ক্ষেত্রে এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। তবে, অ্যানথ্রোপিক ক্লডের এজেন্ট দক্ষতার উপর জোর দিয়েছে, যা নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতার উপর মনোযোগের ইঙ্গিত দেয়।

Claude for Healthcare এবং ChatGPT Health-এর মতো AI সরঞ্জামগুলোর বিকাশ স্বাস্থ্যখাতে দক্ষতা এবং ফলাফল উন্নত করতে AI ব্যবহারের একটি বৃহত্তর আন্দোলনের প্রতিফলন ঘটায়। এই সরঞ্জামগুলোতে প্রশাসনিক কাজগুলো সুবিন্যস্ত করা, গবেষণা ত্বরান্বিত করা এবং রোগীর সম্পৃক্ততা বাড়ানোর সম্ভাবনা রয়েছে। তবে, ডেটা গোপনীয়তা, অ্যালগরিদমিক পক্ষপাত এবং ত্রুটির সম্ভাবনার বিষয়গুলোর প্রতি বিশেষ মনোযোগ দিতে হবে। যেহেতু এই প্রযুক্তিগুলো ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, তাই স্বাস্থ্যসেবা সেটিংসে তাদের দায়িত্বশীল এবং উপকারী ব্যবহার নিশ্চিত করার জন্য চলমান মূল্যায়ন এবং নিয়ন্ত্রণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হবে।