প্রতিবার যখন কোনো প্রেসক্রিপশন পূরণ করা হয় বা কোনো ল্যাব পরীক্ষার বিল তৈরি করা হয়, তখন চিকিৎসা সংক্রান্ত দাবির এক বিশাল ভাণ্ডারে নতুন একটি তথ্য যুক্ত হয়। দীর্ঘকাল ধরে এই রেকর্ডগুলোকে গবেষণার পরিবর্তে কেবল প্রশাসনিক কাজ হিসেবে বিবেচনা করা হতো। তবে বর্তমানে এই তথ্যের ওপর ভিত্তি করে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত একটি নতুন ফাউন্ডেশন মডেল রোগের পূর্বাভাস দিতে এবং ক্লিনিকাল ট্রায়ালের ফলাফল নিখুঁতভাবে অনুকরণ করতে সক্ষম হচ্ছে। এই মডেলটি প্রতিটি রোগীর ইতিহাসকে একটি নির্দিষ্ট সময়ের ক্রম হিসেবে বিবেচনা করে, যেখানে রোগ নির্ণয়, চিকিৎসা পদ্ধতি, ওষুধ এবং পরিদর্শনের ধরনগুলো অন্তর্ভুক্ত থাকে। ঠিক যেভাবে ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো বাক্য প্রক্রিয়াকরণ করে, এই মডেলটিও লক্ষ লক্ষ রোগীর তথ্যের পরিসংখ্যানগত সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে কাজ করে।
এই উন্নত প্রযুক্তির মাধ্যমে হৃদরোগ, দীর্ঘস্থায়ী কিডনি রোগ বা নির্দিষ্ট কিছু ক্যান্সারের মতো জটিল পরিস্থিতি তৈরি হওয়ার কয়েক বছর আগেই তা শনাক্ত করা সম্ভব হচ্ছে। যেহেতু বীমা দাবির তথ্যগুলো আগে থেকেই মানসম্মত এবং বড় পরিসরে সংগ্রহ করা হয়, তাই এটি ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ডের ক্ষেত্রে দেখা দেওয়া গোপনীয়তার বাধা বা তথ্যের বিচ্ছিন্নতা এড়িয়ে চলতে পারে। প্রাথমিক ফলাফলগুলো নির্দেশ করে যে, এই মডেলটি বিভিন্ন চিকিৎসার পথ অনুসরণ করলে ভবিষ্যতে কী হতে পারত তা সিমুলেট বা অনুকরণ করতে পারে। এটি অংশগ্রহণকারী নিয়োগ বা দীর্ঘমেয়াদী হস্তক্ষেপ ছাড়াই ট্রায়াল ইমুলেশনের একটি নতুন এবং কার্যকর পথ খুলে দিচ্ছে।
প্রথাগত ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলো সাধারণত অত্যন্ত ধীরগতির এবং ব্যয়বহুল হয়ে থাকে। এছাড়া এগুলো অনেক সময় বাস্তব জীবনের রোগীদের সঠিক প্রতিনিধিত্ব করতে পারে না, বিশেষ করে যারা একাধিক রোগে আক্রান্ত বা অনেক ধরনের ওষুধ সেবন করেন। বীমা দাবির তথ্য থেকে প্রাপ্ত পর্যবেক্ষণমূলক ইমুলেশন অনেক দ্রুত এবং বৃহত্তর জনগোষ্ঠীর ওপর ভিত্তি করে প্রভাবের সঠিক অনুমান প্রদান করতে পারে। তবে গবেষকরা সতর্ক করেছেন যে, বিলিং-ভিত্তিক কোডিং পদ্ধতি এবং কিছু অদৃশ্য কারণ এখনও এই তথ্যের নির্ভুলতাকে কিছুটা সীমিত করতে পারে। তবুও এর সম্ভাবনা চিকিৎসা বিজ্ঞানে এক নতুন দিগন্ত উন্মোচন করেছে।
এই প্রযুক্তির ব্যবহারিক প্রভাব আমাদের দৈনন্দিন জীবনে খুব দ্রুত দৃশ্যমান হতে পারে। কোনো বীমা কোম্পানি বা স্বাস্থ্য ব্যবস্থা এই পূর্বাভাসগুলো ব্যবহার করে কোনো ব্যক্তিকে আগাম স্ক্রিনিং বা প্রতিরোধমূলক কর্মসূচির জন্য চিহ্নিত করতে পারে। তবে এর একটি নেতিবাচক দিকও রয়েছে। কোনো লক্ষণ প্রকাশের আগেই এই স্কোরগুলো বীমা কভারেজ বা প্রিমিয়াম নির্ধারণে প্রভাব ফেলতে পারে। যেহেতু এই তথ্যগুলো কেবল জীববিজ্ঞানের প্রতিফলন নয়, বরং স্বাস্থ্যসেবার সুযোগ এবং আর্থিক প্রণোদনার সাথেও যুক্ত, তাই এই মডেলগুলো বিদ্যমান বৈষম্যগুলোকে আরও বাড়িয়ে তোলার ঝুঁকি রাখে। যেসব জনগোষ্ঠীর বীমা ইতিহাস বিচ্ছিন্ন বা যারা কম স্বাস্থ্যসেবা গ্রহণ করেন, তাদের ক্ষেত্রে এই মডেল ভুল পূর্বাভাস দিতে পারে।
বিষয়টি বোঝার জন্য একটি ডায়েরি এবং একটি চেকবুক রেজিস্টারের মধ্যে পার্থক্যের কথা চিন্তা করা যেতে পারে। একটি ডায়েরিতে হয়তো কেউ কেমন অনুভব করছেন তার বিস্তারিত বর্ণনা থাকে, কিন্তু রেজিস্টার কেবল দেখায় তিনি কিসের জন্য এবং কখন অর্থ প্রদান করেছেন। এই ফাউন্ডেশন মডেলটি মূলত জনসংখ্যা পর্যায়ে সেই চেকবুকটি পড়ে এবং প্রশাসনিক তথ্যকে সম্ভাব্য পূর্বাভাসে রূপান্তরিত করে। এর ফলে বারবার বিশেষজ্ঞ চিকিৎসকের কাছে যাওয়া বা নির্দিষ্ট ওষুধের ব্যবহার দেখে এমন সব শারীরিক পরিবর্তনের ধারা শনাক্ত করা সম্ভব হয় যা ডায়েরিতে হয়তো এড়িয়ে যাওয়া হতো। ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানিগুলো এর মাধ্যমে দ্রুত নতুন হাইপোথিসিস তৈরি এবং বাজার-পরবর্তী নজরদারির সুযোগ দেখছে।
অন্যদিকে, নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলোর জন্য বড় চ্যালেঞ্জ হলো এটি নির্ধারণ করা যে, কখন এই ধরনের কৃত্রিম প্রমাণগুলো ওষুধের লেবেলিং বা কভারেজের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য যথেষ্ট নির্ভরযোগ্য হবে। রোগীরা সাধারণত জানেনই না যে তাদের বীমা দাবির তথ্যগুলো এভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে এবং একবার পূর্বাভাস তৈরি হয়ে গেলে তাদের প্রতিকারের সুযোগও সীমিত থাকে। এই মডেলের শক্তি হলো বিদ্যমান ব্যবস্থার তথ্য ব্যবহার করার ক্ষমতা, যা একই সাথে এর তদারকিকে কঠিন করে তোলে। শেষ পর্যন্ত মূল প্রশ্নটি প্রযুক্তিগত সক্ষমতার নয়, বরং নৈতিকতার। প্রতিষ্ঠানগুলো কি এই প্রযুক্তিকে সময়মতো চিকিৎসা সেবা প্রদানের জন্য ব্যবহার করবে, নাকি ব্যক্তির অধিকার ক্ষুণ্ণ করে কেবল সম্পদ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য ব্যবহার করবে, সেটিই এখন দেখার বিষয়।
