তিনি একটি ভুল রোগ নির্ণয় থেকে বেঁচে গিয়েছিলেন। তারপর তিনি ক্লিনিকাল সিদ্ধান্তের জন্য একটি AI প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছিলেন।

২০১৭ সালের ২০ মার্চ, ক্লেমেন্ট ওকো লাগোসের একটি হাসপাতালে গিয়েছিলেন, যেখানে তার আগে যেসব চিকিৎসকের সাথে পরামর্শ করেছিলেন তারা মনে করেছিলেন এটি মাংসপেশির টান এবং সাধারণ ব্যথা। কয়েক ঘণ্টা পরে, তিনি বললেন যে তিনি আর হাঁটতে পারছেন না। 

পরে তিনি জানতে পারেন যে মাংসপেশির টানের রোগ নির্ণয় সঠিক ছিল না। যা সাধারণ ব্যথা হিসেবে উড়িয়ে দেওয়া হয়েছিল তা পরে আক্রমণাত্মক মাল্টিপল মায়েলোমা হিসেবে নির্ণয় করা হয়—প্লাজমা কোষে বিকশিত রক্তের ক্যান্সার—যা তার মেরুদণ্ড খেয়ে ফেলছিল। যখন ভুলটি স্পষ্ট হয়ে উঠল, ততক্ষণে ক্ষতি গুরুতর হয়ে গিয়েছিল। টিউমারটি তার কশেরুকা—যে হাড়গুলো মানুষের মেরুদণ্ড গঠন করে—এতটাই দুর্বল করে দিয়েছিল যে সামান্য পড়ে যাওয়াই তার মেরুদণ্ড ভেঙে তাকে পক্ষাঘাতগ্রস্ত করতে যথেষ্ট ছিল।

কয়েক ঘণ্টার মধ্যে, ওকো বলেন তাকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে বিমানে নিয়ে যাওয়া হয়েছিল। তিনি বলেন, যুক্তরাষ্ট্রের মেরিল্যান্ডের বাল্টিমোরে অবস্থিত জন হপকিন্স হাসপাতালের চিকিৎসকরা তাকে চার থেকে পাঁচ বছর বেঁচে থাকার পূর্বাভাস দিয়েছিলেন, সাথে ছিল একাধিক তাৎক্ষণিক ঝুঁকি: স্ট্রোক, পালমোনারি এম্বোলিজম, ডিপ ভেইন থ্রম্বোসিস, রক্তে বিষক্রিয়া এবং অভ্যন্তরীণ রক্তক্ষরণ। সার্জনরা টিউমার অপসারণ করেন এবং তার মেরুদণ্ড জোড়া লাগান। ওকো স্মরণ করেন যে তার নিউরোসার্জন একবার তাকে বলেছিলেন যে তিনি আর কখনো হাঁটতে পারবেন না। কিন্তু তিনি হেঁটেছিলেন।

সেই সুস্থতা শুধু তার জীবন বাঁচায়নি; এটি পরবর্তীতে তার গতিপথও নির্ধারণ করে দিয়েছিল। নিবিড় পরিচর্যা ও পুনর্বাসনের সময়, তিনি সিদ্ধান্ত নিয়েছিলেন যে যদি তিনি বেঁচে থাকেন, তাহলে নাইজেরিয়ায় ফিরে আসবেন এবং এমন ব্যবস্থা তৈরিতে কাজ করবেন যা ভবিষ্যতে একই ধরনের পরিণতির সম্ভাবনা কমাতে পারবে।

সেই প্রতিশ্রুতিই হয়ে উঠল Monte Sereno Health, একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত প্ল্যাটফর্ম যা সক্রিয় প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবা এবং ক্রমাগত স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা প্রদানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, ২০২১ সালে প্রতিষ্ঠিত।

কোম্পানিটি আফ্রিকার স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার একটি গভীর কাঠামোগত সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করছে: বিভক্ততা। রোগীরা প্রায়ই অনানুষ্ঠানিক সেবাদাতা, অপর্যাপ্ত সম্পদের ক্লিনিক, ফার্মেসি এবং ল্যাবের মধ্যে ঘুরে বেড়ান যেখানে তথ্য খুব কমই ভাগ করা হয়, আর অতিরিক্ত কাজে ব্যস্ত চিকিৎসকরা সীমিত তথ্য দিয়ে সিদ্ধান্ত নেন। 

স্বাস্থ্য তথ্য ব্যবস্থার উপর বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থার (WHO) ২০২১ সালের একটি প্রতিবেদনে দেখা গেছে যে ৪৭টি আফ্রিকান দেশের মধ্যে ৩০টিতে সঠিকভাবে জন্ম ও মৃত্যু নিবন্ধনের সক্ষমতার অভাব রয়েছে এবং মৃত্যুর কারণ সংক্রান্ত তথ্য মূলত অপ্রাপ্য। সাধারণ তথ্য মানের অনুপস্থিতি বিভিন্ন সিস্টেম জুড়ে স্বাস্থ্য তথ্য একত্রিত ও তুলনা করার ক্ষমতাকে আরও সীমিত করে।

ওকোর ভুল রোগ নির্ণয়, তিনি বলেন, কেবল অদক্ষতার ফল ছিল না। এটি ছিল একটি বিভক্ত ব্যবস্থার অনুমানযোগ্য পরিণতি, যেখানে চিকিৎসকরা সীমিত তথ্য নিয়ে কাজ করেন, রোগীরা কাগজের রেকর্ড বহন করেন এবং ক্লিনিকাল সিদ্ধান্তের সময় তাৎক্ষণিক যাচাই বা সহায়তা প্রায় নেই।

অনেক ক্ষেত্রে, রোগ নির্ণয় একজন চিকিৎসকের বিচারের উপর নির্ভর করে, প্রায়ই সম্পূর্ণ রোগীর ইতিহাস বা সিদ্ধান্ত সহায়তা সরঞ্জামের অ্যাক্সেস ছাড়াই। Mayo Clinic, একটি অলাভজনক শিক্ষামূলক চিকিৎসা কেন্দ্রের একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে বিশ্বব্যাপী প্রাথমিক পরিদর্শনে গুরুতর অবস্থার ২০% পর্যন্ত ভুল নির্ণয় করা হয়। টেলিহেলথ, যা সাম্প্রতিক বছরগুলিতে অ্যাক্সেস বিস্তৃত করেছে, সমস্যাটি সম্পূর্ণভাবে সমাধান করে না। এটি রোগীদের চিকিৎসকদের সাথে সংযুক্ত করে, কিন্তু পরামর্শের সময় তদারকি বা মান নিয়ন্ত্রণ সামান্যই প্রদান করে।

"আপনি জানেনই না যে আপনি কার সাথে কথা বলছেন, এবং কোনো তাৎক্ষণিক মান যাচাই নেই," ওকো বলেন।

Monte Sereno-র উত্তর, ওকো জোর দিয়ে বলেন, আরেকটি টেলিমেডিসিন অ্যাপ নয়। তিনি এটিকে একটি স্বাস্থ্যসেবা অপারেটিং সিস্টেম হিসেবে বর্ণনা করেন: একটি ফুল-স্ট্যাক ডিজিটাল অবকাঠামো যা সেবার যাত্রার প্রতিটি অংশের উপরে থেকে সেগুলোকে সংযুক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

একটি স্বাস্থ্যসেবা অপারেটিং সিস্টেম

বিচ্ছিন্ন পরামর্শের পরিবর্তে, প্ল্যাটফর্মটি প্রতিটি মিথস্ক্রিয়ায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সংযুক্ত করে কাজ করে। একটি চিকিৎসা সেশনের সময়, Monte-র AI এজেন্ট, যার নাম StarPilot, চিকিৎসক ও রোগীর পাশাপাশি থাকে, রিয়েল টাইমে লক্ষণ বিশ্লেষণ করে, চিকিৎসা রেকর্ড টেনে আনে এবং বৈশ্বিক গবেষণা ডেটাবেস অনুসন্ধান করে।

যদি কোনো রোগী জ্বর এবং মাথাব্যথার কথা জানায়, সিস্টেমটি সাধারণ অনুমানেই থেমে থাকে না। এটি জিজ্ঞেস করে রোগী কোথায় ভ্রমণ করেছেন, রোগের প্রাদুর্ভাবের সাথে ক্রস-রেফারেন্স করে এবং ফলো-আপ প্রশ্ন বা পরীক্ষার পরামর্শ দেয়। উদাহরণস্বরূপ, লাগোস ভ্রমণ ম্যালেরিয়া বা টাইফয়েড বাতিল করার জন্য প্রম্পট তৈরি করবে—শুধু ফ্লু নয়।

ওকোর মতে, Monte-র লক্ষ্য চিকিৎসকদের প্রতিস্থাপন করা নয়, বরং ত্রুটির সীমা কমানো। নাইজেরিয়ান চিকিৎসা পেশাদারদের উপর ২০২৫ সালের একটি ক্রস-সেকশনাল গবেষণায় দেখা গেছে যে চিকিৎসা ত্রুটির প্রাদুর্ভাবের হার ৪২.৮% থেকে ৮৯.৮% পর্যন্ত।

"AI রিয়েল টাইমে চিকিৎসক এবং রোগী উভয়কেই চ্যালেঞ্জ করতে পারে," ওকো বলেন। "কিন্তু চিকিৎসকই চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেন।"

প্ল্যাটফর্মের কেন্দ্রীয় বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হল একটি পোর্টেবল ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড যা রোগীর সাথে বিভিন্ন সেবাদাতা এবং ভৌগোলিক অবস্থান জুড়ে চলে।

Monte Sereno-র সিস্টেম আপলোড ব্যবহার করে কাগজ থেকেও রেকর্ড ডিজিটাইজ করে। একবার একত্রিত হলে, ডেটা একটি ক্রমাগত আপডেট হওয়া প্রোফাইলের অংশ হয়ে যায় যা প্ল্যাটফর্মে প্রতিটি মিথস্ক্রিয়াকে জানায়।

সিস্টেমটি শুধু তথ্য সংরক্ষণ করে না; এটি তা ব্যাখ্যাও করে। নতুন গবেষণার কারণে কোনো ওষুধ অনিরাপদ হয়ে গেলে, প্ল্যাটফর্মটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তা চিহ্নিত করে। কোনো চিকিৎসক বিরোধপূর্ণ ওষুধ প্রেসক্রাইব করলে, এটি উভয় পক্ষকে সতর্ক করে।

স্বল্পতার কথা মাথায় রেখে ডিজাইন

ওকোর মতে, Monte Sereno আফ্রিকার সীমাবদ্ধতার কথা মাথায় রেখে তৈরি করা হচ্ছে। মহাদেশটি একটি গভীরতর স্বাস্থ্য কর্মশক্তি সংকটের মুখোমুখি, ২০৩০ সালের মধ্যে ৬১ লক্ষ কর্মীর ঘাটতির পূর্বাভাস রয়েছে। একই সময়ে, আফ্রিকা সেন্টার ফর ডিজিজ কন্ট্রোল অ্যান্ড প্রিভেনশন এবং UNECA-র তথ্য স্বাস্থ্য অর্থায়নে বার্ষিক ৬৬ বিলিয়ন ডলারের ঘাটতি দেখাচ্ছে।

নাইজেরিয়া মেডিকেল অ্যাসোসিয়েশনের মতে, নাইজেরিয়ায় চিকিৎসক-রোগী অনুপাত এক থেকে দশ হাজার পর্যন্ত পৌঁছাতে পারে। কিছু গ্রামাঞ্চলে, রোগীরা উপলব্ধ চিকিৎসা সেবা পেতে বাড়ি থেকে ৩০ কিলোমিটারেরও বেশি পথ ভ্রমণ করেন।

অন্তর্নির্মিত অনুবাদ সরঞ্জামের মাধ্যমে, Monte ভারত, মিশর এবং লাতিন আমেরিকার মতো অন্য দেশগুলির চিকিৎসকদের নাইজেরিয়ার রোগীদের সাথে ভাষার বাধা ছাড়াই পরামর্শ করতে দেয়। পাইলট পরীক্ষায়, বহুভাষিক পরামর্শ নির্বিঘ্নে পরিচালিত হয়েছে, যেখানে প্রতিটি অংশগ্রহণকারী তাদের পছন্দের ভাষায় উত্তর দেখতে পেয়েছেন।

এটি শেয়ারড কনসালটেশনও সমর্থন করে, যেখানে একটি একক ডিভাইস ব্যবহার করে একাধিক রোগীর মূল্যায়ন করা যায়। ভারতে পরিচালিত পরীক্ষা থেকে অনুপ্রাণিত হয়ে, এই মডেলটি স্মার্টফোন এবং নির্ভরযোগ্য ইন্টারনেটে সীমিত অ্যাক্সেস সহ সম্প্রদায়গুলিতে সেবা বিস্তার করতে সাহায্য করে, যেখানে একটি ফোন হাজার হাজার রোগীর সেবা করতে পারে।

তবে এই পদ্ধতিটি গোপনীয়তা সংক্রান্ত উদ্বেগ উত্থাপন করে। যখন একাধিক রোগী একই ডিভাইস ব্যবহার করেন, তখন সুরক্ষা ব্যবস্থা দুর্বল হলে চিকিৎসা ইতিহাস, রোগ নির্ণয় এবং ব্যক্তিগত বিবরণের মতো সংবেদনশীল তথ্য প্রকাশ পেতে পারে। 

কম সংযোগযুক্ত পরিবেশে, যেখানে ডিভাইস পুনরায় ব্যবহার করা হয় এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করা কঠিন, সেখানে ডেটা ফাঁস বা অননুমোদিত অ্যাক্সেসের ঝুঁকি বেড়ে যায়। শক্তিশালী এনক্রিপশন, ব্যবহারকারী প্রমাণীকরণ এবং স্পষ্ট ডেটা বিচ্ছেদ ছাড়া, রোগীর গোপনীয়তা বিপন্ন হতে পারে, বিশেষত সেসব সম্প্রদায়ে যেখানে স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত কলঙ্ক বেশি।

ওকো বলেন কোম্পানি এই ঝুঁকি মোকাবেলায় পদক্ষেপ নিয়েছে। 

"আমরা LLM প্রদানকারীদের আমাদের প্ল্যাটফর্মের যেকোনো তথ্য তাদের মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহার করার সুযোগ থেকে বেরিয়ে এসেছি," তিনি বলেন। "আমাদের কাছে কঠোর গোপনীয়তা চুক্তিও রয়েছে এবং সমস্ত ডেটা এনক্রিপ্টেড ও বেনামী করা হয়েছে। AWS-এ আমাদের সার্ভারলেস অবকাঠামো HIPAA-সম্মত।"

যা ইতিমধ্যে বিদ্যমান তা একত্রিত করা

Monte Sereno-র পদ্ধতির একটি নির্ধারক বৈশিষ্ট্য হল অনানুষ্ঠানিক স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থাগুলিকে প্রতিস্থাপন না করে একত্রিত করার প্রচেষ্টা।

আফ্রিকা জুড়ে, সেবার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ আনুষ্ঠানিক প্রতিষ্ঠানের বাইরে প্রদান করা হয়—ঐতিহ্যবাহী প্রসব সহায়িকা, ভেষজ চিকিৎসক এবং সম্প্রদায়ের নিরাময়কারীদের দ্বারা। WHO-র আফ্রিকা আঞ্চলিক কার্যালয় ২০২৩ সালে উল্লেখ করেছে যে মহাদেশের ৮০% জনগোষ্ঠী তাদের মৌলিক স্বাস্থ্য চাহিদার জন্য এখনও ঐতিহ্যবাহী চিকিৎসার উপর নির্ভর করে। WHO-র প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে যে এই সেবাদাতারা প্রায়ই তদারকি, তথ্য বা হাসপাতালের সাথে সংযোগ ছাড়াই কাজ করেন।

তাদের পাশে সরিয়ে না দিয়ে, প্ল্যাটফর্মটি তাদের একটি ডিজিটাল কাঠামোয় আনতে চায়।

২০২৬ সালের ১৩ এপ্রিল, Monte Sereno বলে যে তারা মাতৃ স্বাস্থ্যসেবা এবং ঐতিহ্যবাহী আফ্রিকান চিকিৎসায় (TAM) এজেন্টিক AI মোতায়েন করতে Obafemi Awolowo University-র পাবলিক হেলথ ইনস্টিটিউটের (OAUIPH) সাথে একটি অংশীদারিত্ব স্বাক্ষর করেছে। $৪৫৪,০০০-এর এই প্রকল্পটি, Wilkie Family Foundation কর্তৃক AWS এবং NVIDIA-র সহায়তায় অর্থায়িত, ঐতিহ্যবাহী সেবা পদ্ধতি আনুষ্ঠানিক করা এবং আফ্রিকান ভাষা মডেল তৈরিতে মনোনিবেশ করে।

এই প্রচেষ্টার অংশ হিসেবে, কোম্পানিটি লাগোস ও ওসুন রাজ্য জুড়ে ১,০০০ ঐতিহ্যবাহী প্রসব সহায়িকাকে (TBAs) অন্তর্ভুক্ত করার জন্য একটি জনসংখ্যা-ব্যাপী কার্যক্রম তৈরি করেছে, যা ২৫,০০০-এরও বেশি নবজাতককে প্রভাবিত করার সম্ভাবনা রাখে। কোম্পানিটি বলছে যে তারা জুন ২০২৬-এ জনসাধারণের ব্যবহারের জন্য তাদের প্ল্যাটফর্ম চালু করার পরিকল্পনা করছে, ব্যাংক, গির্জা, রাজ্য সরকার, HMO, বিশ্ববিদ্যালয় এবং সম্প্রদায় সংগঠনের সাথে অংশীদারিত্বের মাধ্যমে সম্প্রসারিত হবে।

Monte উল্লেখ করেছে, লক্ষ্য হল প্রসবের সময় রিয়েল-টাইম নির্দেশনা, রেফারেল এবং সিদ্ধান্ত সহায়তা প্রদান করে মাতৃমৃত্যু কমানো।

নাইজেরিয়া বৈশ্বিক মাতৃমৃত্যুর একটি অসামঞ্জস্যপূর্ণ অংশ দখল করে। জাতিসংঘের একটি প্রতিবেদন অনুযায়ী, বিশ্বের সমস্ত মাতৃমৃত্যুর প্রায় ২৮.৫% নাইজেরিয়ায় ঘটে। অনেকটি এমন পরিবেশে ঘটে যেখানে দক্ষ চিকিৎসা সহায়তা পাওয়া যায় না।

অগমেন্টেড রিয়েলিটি সরঞ্জামের সাহায্যে, Monte বিশ্বাস করে এটি দৃশ্যত মিডওয়াইফদের পদ্ধতির মধ্য দিয়ে গাইড করতে পারে—তাদের দৃষ্টির ক্ষেত্রে নির্দেশনা আরোপ করে। কোনো জটিলতা দেখা দিলে, সিস্টেমটি তাৎক্ষণিকভাবে একজন দূরবর্তী চিকিৎসকের কাছে পাঠাতে পারে।

একই সময়ে, কোম্পানিটি ঐতিহ্যবাহী আফ্রিকান চিকিৎসাকে আনুষ্ঠানিক রূপ দেওয়ার চেষ্টা করছে। প্রতিকারগুলি তালিকাভুক্ত করে, তাদের গঠন বিশ্লেষণ করে এবং তাদের কার্যকারিতা যাচাই করে, এটি ওষুধের একটি ডিজিটাল ডেটাবেস তৈরি করার লক্ষ্য রাখে।

এটি একটি মূলত অলিখিত অনুশীলনকে একটি কাঠামোগত, স্কেলযোগ্য শিল্পে রূপান্তরিত করতে পারে।

শুধু চিকিৎসার জন্য নয়, প্রতিরোধের জন্য নির্মাণ

প্ল্যাটফর্মের অনেকটাই রোগ নির্ণয় এবং সেবা প্রদানের উপর মনোনিবেশ করলেও, এর বৃহত্তর উচ্চাকাঙ্ক্ষা হল স্বাস্থ্যসেবাকে প্রতিরোধের দিকে স্থানান্তরিত করা।

বিশুদ্ধ পানির অ্যাক্সেসের মতো সহজ হস্তক্ষেপ সাধারণ রোগের একটি বড় শতাংশ দূর করতে পারে। প্ল্যাটফর্মটি ওয়েলনেস মনিটরিং অন্তর্ভুক্ত করে, যা ব্যবহারকারীদের শুধুমাত্র একটি স্মার্টফোন ক্যামেরা ব্যবহার করে জীবনীয় লক্ষণ ট্র্যাক করতে দেয়।

ওকো দাবি করেন যে দুই মিনিটেরও কম সময়ে, রোগীরা মৌলিক স্বাস্থ্য মেট্রিক তৈরি করতে এবং পরবর্তী পদক্ষেপের নির্দেশনা পেতে পারেন।

ধারণাটি হল সমস্যা আগেভাগে ধরা পড়া—অথবা সম্পূর্ণরূপে এড়িয়ে যাওয়া—দ্বারা ব্যয়বহুল চিকিৎসার প্রয়োজনীয়তা কমানো।

Monte Sereno Health এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে তবে গতি পাচ্ছে। কোম্পানিটি বলছে যে এটি Wilkie Family Foundation, NVIDIA এবং Amazon Web Services থেকে $১ মিলিয়ন সংগ্রহ করেছে এবং এখন স্কেল করতে অতিরিক্ত $২.৫ মিলিয়ন খুঁজছে। Wilkie Foundation এবং Anthropic সহ বিদ্যমান সমর্থকরা এই রাউন্ডে আগ্রহ প্রকাশ করেছেন।

"পরিকল্পনা হল একজন লিড বিনিয়োগকারী সুরক্ষিত করা এবং রাউন্ডটি $২.৫ মিলিয়নে নিয়ে যাওয়া," ওকো বলেন। "বেশিরভাগ স্টার্টআপ সেই মূলধন ব্যবহার করে গ্রাহক তৈরি ও অর্জনের জন্য, আমরা ইতিমধ্যে অধিগ্রহণে ভারী ব্যয় না করে কীভাবে বৃদ্ধি করতে হয় তা বের করে ফেলেছি।" এখন মনোযোগ সম্প্রসারণের দিকে।

এখন পর্যন্ত, ভারত ও নাইজেরিয়ায় পাইলট কার্যক্রম প্রায় ৫০ জন চিকিৎসককে সম্পৃক্ত করেছে এবং প্রায় ২,০০০ ব্যবহারকারীর কাছে পৌঁছেছে। কোম্পানিটি জুন ২০২৬-এ বৃহত্তর রোলআউটের আগে ব্যাংক, গির্জা এবং সম্প্রদায় সংগঠনের সাথে অংশীদারিত্বের মাধ্যমে স্কেল করছে।