ক্যানসার, আলঝেইমার, হৃদরোগ ও মানসিক রোগের মতো জটিল রোগ আগামী এক দশকেরও কম সময়ে অতীত হয়ে যেতে পারে বলে আশাবাদ ব্যক্ত করেছেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) প্রতিষ্ঠান অ্যানথ্রপিকের প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা (সিইও) দারিও আমোদেই।

তার মতে, এআইয়ের অগ্রগতি চিকিৎসাবিজ্ঞানে যুগান্তকারী পরিবর্তন আনতে পারে। তবে তার এ সময়সীমা নিয়ে সংশয় প্রকাশ করেছেন ওষুধ প্রস্তুতকারক প্রতিষ্ঠানগুলোর শীর্ষ কর্মকর্তা ও বিজ্ঞানীরা।

বুধবার (১১ নভেম্বর) ভারতের সংবাদমাধ্যম এনডিটিভির এক প্রতিবেদনে এ তথ্য জানানো হয়েছে।

অ্যানথ্রপিকের সিইও দারিও আমোদেই বলেন, ‘ক্যানসার, আলঝেইমার, হৃদরোগ ও মানসিক অসুস্থতা—আমার ধারণা, এক দশকেরও কম সময়ের মধ্যে এসব রোগ অতীতের বিষয় হয়ে যাবে।’

তিনি বলেন, এসব কোনো বিরল রোগ নয়। বরং লাখো পরিবারের জীবনে এসব রোগের প্রভাব রয়েছে। চিকিৎসাবিজ্ঞানের সবচেয়ে কঠিন চ্যালেঞ্জগুলোর মধ্যেও রয়েছে এগুলো।

আমোদেইয়ের ভাষ্য, ‘আমরা যদি সঠিকভাবে এগোতে পারি, তাহলে এমন এক অলৌকিক যুগের সূচনা করতে পারব, যেখানে মানবজাতি হাজার হাজার বছর ধরে সমাধান করতে না পারা সমস্যাগুলোর সমাধান করতে সক্ষম হবে।’

তার মতে, এআই জীববৈজ্ঞানিক গবেষণা, ওষুধ আবিষ্কার এবং চিকিৎসাবিজ্ঞানের অগ্রগতির গতি বহুগুণ বাড়িয়ে দিতে পারে।

আরও পড়ুন

আরও পড়ুন

ট্রাম্পের ১০ বিলিয়ন ডলারের মামলায় বিপাকে বিবিসি

শুধু আমোদেই নন, এআই প্রযুক্তির অন্য শীর্ষ ব্যক্তিরাও এমন আশাবাদ ব্যক্ত করেছেন। তাদের মধ্যে রয়েছেন ইলন মাস্ক এবং গুগলের এআই বিভাগের প্রধান ডেমিস হাসাবিস।

হাসাবিসের ধারণা, এআইয়ের সাহায্যে ওষুধ আবিষ্কারের এক দশকের গবেষণা মাত্র কয়েক সপ্তাহে সম্পন্ন করা সম্ভব হতে পারে। এমনকি আগামী এক দশকের মধ্যে সব ধরনের রোগের চিকিৎসা আবিষ্কার বা রোগের অবসান ঘটানোর সম্ভাবনার কথাও বলেছেন তিনি।

এ ক্ষেত্রে তিনি গুগলের এআইভিত্তিক প্রকল্প ‘আলফাফোল্ড’-এর সাফল্যের উদাহরণ দিয়েছেন। এ প্রযুক্তির মাধ্যমে ২০ কোটির বেশি প্রোটিনের গঠন শনাক্ত করা হয়েছে, যা জীববৈজ্ঞানিক গবেষণায় গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি হিসেবে বিবেচিত।

তবে আলফাফোল্ডের এ সাফল্যকে ক্যানসার, আলঝেইমার বা অন্যান্য জটিল রোগের চিকিৎসা আগামী এক দশকের মধ্যে আবিষ্কারের প্রমাণ হিসেবে দেখার সুযোগ নেই।

অন্যদিকে, এআইয়ের অগ্রগতির ফলে বিশ্বের সব মানুষ যুক্তরাষ্ট্রের প্রেসিডেন্টের মতো উন্নত চিকিৎসাসেবা পাওয়ার সুযোগ পাবে বলে দাবি করেছেন ইলন মাস্ক।

তবে ওষুধ আবিষ্কারের সঙ্গে সরাসরি যুক্ত বিজ্ঞানী ও ওষুধ প্রস্তুতকারক প্রতিষ্ঠানের কর্মকর্তারা এসব পূর্বাভাসের সময়সীমা নিয়ে একমত নন।

ভার্টেক্স ফার্মাসিউটিক্যালসের নির্বাহী চেয়ারম্যান জেফ লেইডেন এ ধরনের সময়সীমাকে ‘সম্পূর্ণ ভিত্তিহীন’ বলে মন্তব্য করেছেন।

তিনি জানান, তাদের প্রতিষ্ঠান ১০ হাজার ওষুধের যৌগ বিশ্লেষণের কাজে প্রায় ৫০টি এআই প্রতিষ্ঠানের প্রযুক্তি পরীক্ষা করেছে। কিন্তু কোনো প্রতিষ্ঠানই নিজে থেকে কার্যকর ওষুধ তৈরি করতে পারেনি।

আরও পড়ুন

আরও পড়ুন

টানটান উত্তেজনার মাঝেও যেভাবে গোপনে বাণিজ্যে ফিরছে পাকিস্তান ও ভারত

ওষুধশিল্পের বিশেষজ্ঞদের মতে, এআইয়ের মাধ্যমে ওষুধ তৈরির প্রাথমিক পর্যায়ে সম্ভাবনাময় অণু বা যৌগ শনাক্ত করার কাজ দ্রুত করা সম্ভব হলেও এতে ওষুধের ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল, নিয়ন্ত্রক সংস্থার অনুমোদন এবং প্রাণী ও মানুষের ওপর পরীক্ষা এড়িয়ে যাওয়ার সুযোগ নেই।

একটি ওষুধ তৈরির পুরো প্রক্রিয়ায় এসব পরীক্ষা-নিরীক্ষাই সবচেয়ে বেশি সময় নেয়। সাধারণত একটি ওষুধ বাজারে আনতে ১০ থেকে ১২ বছর পর্যন্ত সময় লাগে।

কম্পিউটারে কোনো অণুকে সম্ভাবনাময় মনে হওয়া মানেই সেটি কার্যকর ওষুধ হয়ে যাবে, এমন নয়। প্রথমে পরীক্ষাগারে, পরে প্রাণীর শরীরে এবং সবশেষে মানুষের ওপর ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালের মাধ্যমে এর নিরাপত্তা ও কার্যকারিতা নিশ্চিত করতে হয়। এআই সম্ভাবনাময় চিকিৎসা খুঁজে বের করার গতি বাড়াতে পারে, কিন্তু এসব ধাপ পুরোপুরি বাদ দিতে পারে না।

বিজ্ঞানী গ্যারি মার্কাস এবং হৃদরোগ বিশেষজ্ঞ ও ডিজিটাল চিকিৎসাবিদ্যার গবেষক এরিক টোপলও এআই নিয়ে অতিরিক্ত আশাবাদের বিষয়ে সতর্ক করেছেন। তাদের মতে, বর্তমানে প্রচলিত এআই মডেলগুলোর জটিল জৈবিক প্রক্রিয়া ও রোগের প্রকৃত কারণ বোঝার মতো গভীর সক্ষমতা নেই। ফলে এসব প্রযুক্তির মাধ্যমে নির্ভরযোগ্যভাবে যুগান্তকারী চিকিৎসা আবিষ্কারের সম্ভাবনা এখনো সীমিত।

২০২৬ সাল পর্যন্ত এআইয়ের মাধ্যমে নকশা করা কোনো ওষুধ পূর্ণাঙ্গভাবে চিকিৎসাক্ষেত্রে ব্যবহারের অনুমোদন পায়নি বলেও প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে।

এ ছাড়া চিকিৎসাবিজ্ঞানে বড় ধরনের সাফল্যের বিষয়ে অতীতেও অনেক উচ্চাভিলাষী প্রতিশ্রুতি দেওয়া হয়েছিল, যার সবগুলো বাস্তবে রূপ নেয়নি। এর উদাহরণ হিসেবে ১৯৭০-এর দশকে যুক্তরাষ্ট্রের ‘ক্যানসারের বিরুদ্ধে যুদ্ধ’ কর্মসূচির কথা উল্লেখ করেছেন বিশেষজ্ঞরা।

তাদের সতর্কতা, বিজ্ঞান এখনো যে পর্যায়ে পৌঁছায়নি, তার চেয়ে অনেক বেশি প্রত্যাশা তৈরি করতে পারে এ ধরনের পূর্বাভাস। এতে সাধারণ মানুষের মধ্যে অবাস্তব আশা তৈরি হওয়ার ঝুঁকি রয়েছে।