সৌদি আরবের চিকিৎসকরা এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রযুক্তি ব্যবহার করে স্তন ক্যানসার দ্রুত শনাক্ত করছেন। এই উদ্যোগের নেতৃত্ব দিচ্ছেন ড. সেলওয়া আল-হাজ্জা, যিনি স্বাস্থ্য প্রযুক্তি স্টার্টআপ SDM-এর প্রতিষ্ঠাতা। তাদের তৈরি নতুন প্রযুক্তি SAMIA (Saudi Automated Mammogram Image Analysis) মাত্র এক মিনিটে স্তন ক্যানসার শনাক্ত করতে সক্ষম। আরব নিউজ এ সংবাদ প্রকাশ করে। 

ড. আল-হাজ্জা জানান, অক্টোবর মাসে স্তন ক্যানসার সচেতনতা উপলক্ষে SAMIA-এর উদ্বোধন করা হয়েছে। এসডিএম মূলত চিত্র বিশ্লেষণের মাধ্যমে দীর্ঘমেয়াদি রোগ শনাক্ত করে। আগে তারা ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি নিয়ে কাজ করলেও এখন স্তন ক্যানসার শনাক্তকরণে মনোযোগ দিয়েছে।

সৌদি স্বাস্থ্য মন্ত্রণালয়ের তথ্য অনুযায়ী, স্তন ক্যানসার দেশটিতে সবচেয়ে বেশি দেখা যায়, বিশেষ করে ৪০ বছরের বেশি বয়সী নারীদের মধ্যে। SAMIA প্রযুক্তি ব্যবহার করে রোগী যখন ম্যামোগ্রাম করান, তখন সেই ছবি ক্লাউডে পাঠানো হয় এবং মিনিটের মধ্যেই ফলাফল পাওয়া যায়। এতে সন্দেহজনক অংশগুলো চিহ্নিত ও বিশ্লেষণ করা থাকে।

ড. আল-হাজ্জা বলেন, “আগে ম্যামোগ্রামের রিপোর্ট পেতে কয়েকদিন থেকে কয়েক সপ্তাহ পর্যন্ত অপেক্ষা করতে হতো। SAMIA সেই সময় কমিয়ে এনেছে মাত্র এক মিনিটে।”

কিং আবদুল আজিজ বিশ্ববিদ্যালয়ের রেডিওথেরাপি বিভাগের চেয়ারম্যান ড. ওমর ইস্কান্দারানি বলেন, “এআই প্রযুক্তি চিকিৎসা পরিকল্পনা, নির্ভুলতা ও কার্যকারিতা বাড়িয়ে ক্যানসার চিকিৎসায় বিপ্লব ঘটাচ্ছে। এটি কম খরচে উন্নতমানের চিকিৎসা নিশ্চিত করতে পারে, এমনকি সীমিত সম্পদের দেশেও।”

তিনি আরো বলেন, “প্রাথমিক পর্যায়ে ক্যানসার শনাক্ত হলে চিকিৎসার খরচ ২০-৩০ শতাংশ কমে যায় এবং রোগীর বেঁচে থাকার সম্ভাবনা ৯৫ শতাংশ পর্যন্ত বেড়ে যায়।”

সৌদি স্বাস্থ্য মন্ত্রণালয়ের তথ্য অনুযায়ী, দেশটিতে ৫০ শতাংশ স্তন ক্যানসার রোগী দেরিতে শনাক্ত হন, যেখানে উন্নত দেশগুলোতে এই হার মাত্র ২০ শতাংশ। ফলে চিকিৎসা ব্যয় ও মৃত্যুহার বেড়ে যায়।

এসডিএম ইতোমধ্যে ২৫ হাজার সৌদি নারীর ম্যামোগ্রাম বিশ্লেষণ করেছে, যা SAMIA-কে অন্যান্য বিদেশি প্রযুক্তির তুলনায় বেশি কার্যকর করে তুলেছে। ড. আল-হাজ্জা বলেন, “এ আই কখনো চিকিৎসকের জায়গা নেবে না, বরং তাদের কাজকে আরো সহজ ও দ্রুত করবে।”

এই প্রকল্পে এসডিএমের সঙ্গে যুক্ত হয়েছে সৌদি ক্যানসার ফাউন্ডেশন, আহইয়াহা সোসাইটি এবং ইমাম আবদুর রহমান বিন ফয়সাল বিশ্ববিদ্যালয়, যারা প্রাথমিক পর্যায়ে ১ হাজার ৫০০ রোগীর তথ্য দিয়ে সহায়তা করেছে।