Tuesday 16 April 2019

විප්ලවයේ කතාව



ඒ මීට සති කිහිපයකට පෙර දිනෙකි. මා සහ බිරිඳ දින කිහිපයක සංචාරයක් සඳහා ලංකාවට පැමිණ සිටියෝය. 

"නැහැ අයියේ, ඔයා කොහොම කිව්වත් ඔයාලට ඕක කරන්න බැහැ. ඩොක්ටර්ස්ලා ගන්න ඩිසිෂන් එක කොහොමටවත් non-human (මනුෂ්‍ය නොවන) සිස්ටම් එකකට ගන්න බැහැ. ඔයා හිතන්නේ අපි පොසිබිලිටීස් කීයක් සලකන්න ඕනේ කියලද එක පොඩි තීරණයක් ගන්න?" ඒ මගේ බිරිඳගේ සහෝදරිය සජීවනීය. 

ඇය පිළිකා රෝග පිළිබඳව විශේෂඥ වෛද්‍යවරියකි. ඇයගේ කටහඬේ සියුම් නොරිස්සුම් ස්වභාවයක්ද මට දැනෙයි.

ඒ වන විට මා වසරක් තුල දොස්තරලාගෙන් මේ  කතාව විසි තිස් වතාවක් අසා තිබෙන්නට ඇත. එක් රටක නොව මැලේසියාව, දකුණු අප්‍රිකාව, පෝලන්තය සහ ඉන්දියාව යන රටවල් හතරකදීමය. පස් වන රටේදී නෑනාගෙන් වත් සහනදායක පිළිතුරක් බලාපොරොත්තු වූ නමුත් නෑනාද උසස් පෙලේ වෛද්‍යවරියක් බව ඇය පසක් කර සිටියාය. 

කතාව පටන් ගන්නේ ගිය වසරේ අප්‍රේල් හෝ මැයි මාසයේදීය. ඩ්‍රෝනයක් යොදාගෙන වෛද්‍යවරයෙකු විසින් තමා හමුවට පැමිණෙන රෝගියෙකුගෙන් ලබා ගන්නා සියලුම භෞතික තොරතුරු සහ මිනුම් ලබා ගැනීම සඳහා මම ව්‍යාපෘතියක් නිර්මාණය කලෙමි. ලබා ගන්නා දත්ත ඒ විගසින් වෛද්‍යවරයාගේ පරිඝනකය කරා රැහැන් රහිත (wireless) සන්නිවේදනය මගින් සම්ප්‍රේෂණය කිරීම මෙහි අරමුණයි. 

මේ අනුව රෝගීන් කලින් දැනුවත් කිරීමෙන් පසු වෛද්‍යවරයා හමුවීමේ බලාපොරොත්තුවෙන් ශාලාවක ඉඳගෙන සිටින සියලුම රෝගීන්ගේ දත්ත කෙටි කාලයකදී ලබාගත හැක. මෙය රෝහල් තදබදය අවම කිරීමට ඉවහල්වන බව මගේ අදහස විය. ගිය වසරේ මැලේසියාවේ සංචාරයකට පැමිණි මගේ ඥාති සොයුරු අඛිල (ජයවර්ධනපුර සරසවියේ ඉංජිනේරු අංශයේ පීඨාධිපති) සමගද මම මේ පිළිබඳව දීර්ඝ වශයෙන් සාකච්චා කලෙමි. 

මේ සඳහා අපට වෛද්‍යවරුන්ගේ සහයෝගය අත්‍යවශ්‍ය විය. නමුත් එය පහසුවෙන් ලබාගත හැක්කක් නොවන බව මට බොහෝ අවස්ථාවල වැටහුණි. 

කෙසේ නමුත් නියම ගැටළු පැමිණෙන්න පටන්ගත්තේ මගේ ඊළඟ පියවරේදීය. 

වෛද්‍යවරයෙකු තමාට ලැබෙන සහ ලබාගන්නා සියළුම දත්ත මත රෝගය පිළිබඳව යම් විනිශ්චයකට පැමිණෙයි. බොහෝ විට වෛද්‍යවරයාගේ දක්‍ෂතාවය පවතින්නේ මෙතනදීය. එය ඔහුගේ දැනුම, මතකය සහ විශ්ලේෂණ නිපුණතාවය මත රඳා පවතී. 

මගේ තර්කය වුයේ මේ රෝග විනිශ්චය සඳහා අපට බුද්ධිමත් ඇල්ගොරිතමයක් (intelligent algorithm) ලිවිය හැකි බවත් ඊට අදාළ මෘදුකාංග සහ දෘඩාංග ඉන්පසු පහසුවෙන් ගොඩනැගිය හැකි බවත්ය. අභියෝගය ඇත්තේ ඇල්ගොරිතමය ගොඩනැගීමේදීය. 

මිනිසෙකුට යම් කාරණයක් පිළිබඳව තබා ගත හැකි මතකය මෙන් බිලියන ගණනක මතක ශක්තියක් ගබඩා කළහැකි දෘඩාංග දැන් ඇත. එසේම යම් පරාමිති රාශියක් නොයෙකුත් ආකාරයෙන් එකතුවීමෙන් ඇතිවන ප්‍රතිදාන මිලියන ගණනාවක් පැවතුනත්, එම සියළු ඵලයන් තත්පර කිහිපයකදී ලබාගත හැකි කෘතීම බුද්ධියද අපට ඇත. ඉන්පසු එම ඵල ප්‍රශක්තිකරණයට (optimization) භාජනය කිරීමෙන් ඉතා නිවැරදි වූ තීරණයක් ගැනීම සඳහාද බුද්ධිමත් කේත (intelligent codes) ගොඩනැගීමට අපට හැකියාව ඇත. 

මෙබඳු තීරණ ශාකයක් (decision tree) ගොඩ නැගීම සඳහා අපට ඇතිවන ඊළඟ අවශ්‍යතාවයන් වන්නේ අදාළ වෛද්‍ය දත්ත සහ තොරතුරු දැනුමත් එම දැනුම ආශ්‍රයෙන් වෛද්‍යවරයා රෝග විනිශ්චය සඳහා කරනු ලබන විශ්ලේෂණ දැනුමත්ය. මෙයින් පළමු අවශ්‍යතාවය අපට පොතපත, පත්‍රිකා ආශ්‍රයෙන් පහසුවෙන් ලබාගත හැක. මෙහිදී වෛද්‍යවරුන් සිය දෙනෙකුට වසර පනහකදී කියවා ලබාගත හැකි දැනුමක් අපට මාස කිහිපයකදී නිස්සාරණය කරගත හැක. 

මේ අනුව පවතින එකම අභියෝගය වන්නේ වෛද්‍යවරුන් මෙම දැනුම ආශ්‍රයෙන් රෝගය විනිශ්චය කරනා ආකාරය පිළිබඳව තොරතුරු  ගැනීමයි. මෙහිදී අපට තෝරාගත් උසස් තත්වයේ වෛද්‍යවරුන් (මේ සඳහා විවාදයක් පැන නගිනු ඇත) විශාල සාම්පලයකට ඔවුන්ට අවශ්‍ය රෝගියා පිළිබඳව සියලුම දත්ත ලබාදී ඔවුන්ගේ තීරණය දැනගැනීමට සිදුවේ. මේ ආකාරයේ රෝගී දත්ත සාම්පල විශාල ප්‍රමාණයක් විශ්ලේෂණයට ලක් කර තීරණය දැනගැනීමෙන් පසු අපට කේතය ප්‍රශක්තිකරණය කල හැක. ඉන්පසු තවත් සාම්පල රාශියක් ආශ්‍රයෙන් එහි වලංගුබාවය තහවුරු කරගත හැක (validate). 

මෙහි අවසන් ප්‍රතිඵලය වන්නේ රෝග ලක්‍ෂණ නිරීක්ෂණය සහ අනෙකුත් මිනුම් ගැනීම, එම දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීම සහ රෝගය පිළිබඳව  ඉතා නිවැරදිව (අවම දෝශ ප්‍රතිශතයකින්) අවසන් තීරණයකට එළඹීම යන කරුණු ඉතා කෙටි කාලයකදී කළහැකි කෘතීම බුද්ධියක් බිහිවීමයි. 

මේ වෛද්‍ය ඥානය ලබාගැනීම සඳහා මා සාකච්චා කල සියළුම වෛද්‍යවරුන් තරයේ පවසා සිටින්නේ මෙය සිදු කල නොහැකි දෙයක් බවයි. කෘතීම බුද්ධියට වෛද්‍ය මොලයට කිට්ටු විය නොහැකි බැවින් මේ කාර්යයට අත නොගැසිය යුතු බව ඔවුන්ගේ ඒකමතික අදහසයි. රටවල් පහක් පුරා මට ලැබුණේ මේ එකම පිළිතුරයි. 

...........................................................................



1760 දී  පමණ ලෝකයේ විශාල වෙනසක් ඇරඹෙන්න විය. සමහරෙක් එය මහා විනාශයක්  ලෙස දකින්න විය. ඒ වාෂ්ප එන්ජිම බිහිවීමයි. මේ සමගම යන්ත්‍ර-සූත්‍ර නමින් නොයෙකුත් අම්පන්න බිහිවෙන්න විය. අද අපි මේ පරිවර්තනය පළමු කාර්මික විප්ලවය නමින් හඳුන්වමු.

මේ පෙරළියත් සමගම බ්‍රිතාන්‍යය ප්‍රමුඛ යුරෝපයේ රටවල් කිහිපයක වැඩකරන ජනතාව අතර ඉතා නොසන්සුන්කාරී කලබැගෑනියක් පැතිර ගියේය. මෙතෙක් දෑතේ වීරියෙන් තිරිඟු පිටි කල, වානේ පන්නරය තැබූ, රෙදි වියන කර්මාන්තයේ යෙදුනු, වීදුරු බඩු, කඩදාසි, පිත්තල බඩු  නිපදවූ දහස් ගණනකගේ රැකියා අහිමි වන්නට විය. බහුතරයක් ජනතාව මෙම කාර්මික විප්ලවය දෙස බැලුවේ  ඇති-හැකි අය නැති-බැරි අයව විනාශ කරන්න ගෙන ආ මාරකයක් ලෙසටයි. ප්‍රංශයේ දේවගැතිවරු ලෝකයේ අවසානය ඉතා ආසන්න වෙමින් පවතින බව දේවස්ථාන වල නිතරම දේශනා කරන්න විය. 

ඝෝෂා, රැවුම්, ගෙරවුම් මැසිවිලි දුක් අදෝනා මැද කාර්මික විප්ලවය පෙරටම ඇදුනි. කාලය කෙමෙන් ගත වෙද්දී සමාජ පරිසරයේ හැඩතල වෙනස් වන බව  දක්නට ලැබුණි. ක්‍රමයෙන් නව රැකියා, නව අවස්ථා බිහිවන්න විය. වෙනදා දවසකට රෙදි යාර සියයක් තැනුණු පෙහෙකම්හලේ දැන් දිනකට රෙදි යාර විසි දහසක් නිපදවෙයි. ඒවා එහා මෙහා කරන්න, සායම් දමන්න, සෝදන්න, වේලන්න, මදින්න, නමන්න, අසුරන්න, ප්‍රවාහනය කරන්න වෙනදාට වඩා විශාල ප්‍රමාණයක් සේවකයන් අවශ්‍ය විය. කර්මාන්ත ශාලා පුළුල් වන්න විය. ඒ අවට නොයෙකුත් ද්විතික, තෘතික සේවා සපයන්නන් බිහිවිය. වෙළඳපොලට පැමිණෙන රෙදි ප්‍රමාණය වැඩි වෙද්දී ඒවා විකිනීමට, මැසීමට, හැඩ දැමීමට තවත් පිරිස් වුවමනා විය. ඒ සමගම බොත්තම්, රේන්ද, නූල්, ආදිය සඳහා තවත් වෙළඳපොළක් බිහිවිය. යුරෝපය ක්‍රමයෙන් නොසිතූ විරු සංවර්ධනයක් කරා පිය නැගීය.


ඊට සියවසකට පමණ පසු නැවතත් යුරෝපය ඊළඟ පරිවර්තනයට සුදානම් විය. මෙවර ඊට තවත් රටවල් ගණනාවක් එකතු වනු පෙනිණි. ඒ අතර ඈත එපිට ඇමරිකාවද විය. මෙවර කාරණා දෙකක් ඉස්මතුවිය. ඒ පෙට්‍රෝලියම් සොයාගැනීමත් සමග බිහිවූ අභ්‍යන්තරික දහන එන්ජිම සහ දුරකතනයයි. 

මෙවර සමාජයේ බොහෝ ස්ථර මෙම වෙනස සතුටින් බාරගත්තත් එයට තදින් එරෙහි වූවෝද විය. එංගලන්තයේ අශ්ව කරත්ත රියදුරන් සහ ඔවුන් වෙනුවෙන් පෙනී සිටි සංවිධාන මෝටර් රථවලට ගල් ගසන්නත් බාධක යොදා මාර්ග අවහිර කරන්නත් පටන් ගත්තේය. තව රටවල් කිහිපයක පණිවිඩ රැගෙන යන සේවාවල් වල නිරතවුවෝ තම රැකියා අහිමිවීමේ ඉඩකඩ පිළිබඳව මැසිවිලි නගන්න විය.  

දෙවන කාර්මික විප්ලවය අහස, සමුදුර, ගොඩබිම යා කරමින් වේගවත් ගමනක් ගියේය. විටෙක එය මිනිසාට කාරුණික වූ අතර විටෙක අතිශයින් කෲර විය. නමුත් ඒ හා සමගම බිහිවූ රැකියාවල් ප්‍රමාණය මිලියන ගණනක් ඉක්මවීය.  අශ්ව කරත්ත රියදුරන්ගේ රැකියා වෙනුවෙන් කාර්මික විප්ලවය නැවත්වීමට සමත් කිසිවෙකුත් නොවීය.


ලෝක යුද්ධ දෙකකින් බැට කා හති අරිමින් හෙමින් සැරේ ඉදිරියට ඇදුන ගෝලීය තාක්‍ෂණය 80 දශකයේදී එක විටම අධි-ත්‍වරණයකට ලක් වන්න විය. ඒ පරිඝනකය සාමාන්‍ය ජන භාවිතයට පැමිණීමත් සමගයි. නැවතත් ජනතාව අතර කතිකාවතක් ඇතිවිය. කොම්පියුටරය බොහෝ දෙනෙකුගේ රැකියා අවස්ථා ගිලගනු ඇති බවට පුවත්පත් ලිපි, මාධ්‍ය සාකච්චා පළවන්න විය. ගණිත, වාණිජ සහ ගිණුම්කරණ ආශ්‍රිත රැකියාවල් ඉදිරියට අවශ්‍ය නොවන බවට මත ඉදිරිපත් කෙරුණි. තුන්වන කාර්මික විප්ලවය මෙලෙස ඇරඹුණි.

මතවාද, පුවත්පත් සහ රූපවාහිනී තිර මත තබා පරිඝනක විද්‍යාව ඉදිරියට ඇදුනේ, තොරතුරු තාක්‍ෂණය සහ සන්නිවේදන තාක්ෂණයද ඊට ඈඳා ගනිමිනි. අද වන විට තුන්වන කාර්මික විප්ලවය හරහා බිහිවූ රැකියා ප්‍රමාණය ඉවත් කළහොත් ලෝක ප්‍රජාවගේ තත්වය කුමක් වේදැයි ඔබට සිතා ගත හැකිද?

මෙතෙක් කල් ලෝකයේ ඇරඹුන හෝ ඇරඹෙන කාර්මික විප්ලව අතර අඩුම කාල පරතරයක් ඇත්තේ තුන්වන සහ හතරවන කාර්මික විප්ලව අතර බව මට හැඟේ. මන්ද මේ වන විට අපි හතරවන කාර්මික විප්ලවයේ එළිපත්ත උඩ සිටින බැවිනි. ඒ විප්ලවය, බුද්ධිමත් ස්වයංක්‍රීයකරණයයි (intelligent automation). 

මේ පෙරලිය ඇතිවෙද්දී නැගී එන සමහර සමාජ ස්ථරයන්ගේ විරෝධතා ඉතාමත් සාමාන්‍ය ප්‍රතික්‍රියාවන්ය. එය සියවස් කිහිපයකට පෙර පටන් පවතින සාම්ප්‍රදායකි. එහෙත් කාර්මික විප්ලවයේ ගල් රෝල නොනැවතීම ඉදිරියට ඇදෙනු ඇත.  




5 comments:

  1. This comment has been removed by the author.

    ReplyDelete
    Replies
    1. සීමාවාසික පුහුණුව ලබන්නා වූ වෛද්‍යවරයෙක් තම ජ්‍යෙෂ්ට වෛද්‍යවරයාට තමන් විසින් පරික්ෂාකරන ලද රෝගියකුගේ රෝග විස්තරය සහ පරීක්ෂණ අනුව තම නිගමන ඉදිරිපත් කර, ඒ අනුව එම රෝගියාට නියම කරන ලද ප්‍රතිකාර වාර්තාකරන්නේ නැතිද? ඉතාම සංකීර්ණ තත්ත්වයක දී හැර එකී ජ්‍යෙෂ්ට වෛද්‍ය වරයා තම කණිෂ්ට වෛද්යවරයාගේ නිගමන සහ එකඟ වන්නට ඇති සම්භාවිතාවේ ප්‍රතිශතය කොපමණද?

      ඔබේ නිමැවුම යථෝක්ත කණිෂ්ට වෛද්යවරයාගේ නිගමන මට්ටමට තිබුනොත් එය හොඳ ආරම්භයක් නේද?

      ඉතා වෙහෙසට පත්වූ දැඩි පීඩණයක ඉන්නා මිනිස් මොලයකින් කරණු ලබන නිගමනත් ඔබගේ උපකල්පන මත නිර්මාණය කොට දියුණු කරන ලද යාන්ත්‍රික මෙවලමකත් අතර ඇතිඅ ගයේ මහත් පරතරයත් සලකන විට ඔබේ නිර්මාණය මහත් සම්පතක් වෙන්නට තියෙන ඉඩ කොපමණ ද?

      Delete
  2. ඔබගේ අදහස ඉතාම සාර්ථක එකක් බව මගේ අදහසයි.මිනිස් බුද්ධිය යනු අති විශිෂ්ඨ අසමාන දෙයක් යැයි සිතා සිටිනා ඇය මෙවැනි අදහස්වලට එරෙහි වෙනවා.මම හිතන්නෙ මිනිස් බුද්ධිය ඔය කියන තරමේ සුවිශිෂ්ඨ දෙයක් නෙමේ. ඇඵෛ එදිනෙදා ජීවිතේදි කොච්චර වැරදි තීරණ ගන්නවද? වෘත්තිකයින් විදිහට උනත් අපි බොහොමයක් දෙනා වැරදි තීරණ ඕනෑ තරම් අරගෙන ඇති. කෘත්‍රිම බුද්ධියක ගැටලුවක් විදිහට මම දකින්නෙ වරදක් ඇති උන වෙලාවක වගකීම ගන්නෙ කවුද කියන එක. ආතර් සී ක්ලාක් මහත්තයා මේක ගැන වෙන්න ඇති 2001 පොතේ ඉඟි කරන්නෙ. කොහොම උනත් වෛද්‍යවරයෙක් විදිහට මම දන්නවා තාක්ෂණය වෛද්‍ය වෘත්තිය අතික්‍රමණය කරන එක කාටවත් වළක්වන්න බැහැ.මිනිස් වැරදි අඩු වේවි. අලුත් ගැටළු ඇති වේවි. ඒවටත් උත්තර හොයා ගනීවි. අපි ඉදිරියට යා යුතුයි.

    ReplyDelete
  3. මේ ගැන මමත් හුඟක් කියවල තියනවා. දැනට අපට GP සර්ජරි එකේ appointment එකක් ගන්න වෙලා යන නිශ අහුඟක් වෙලාවට මම කරන්නේ ගූගල් එකේ රෝග ලක්ෂණ බලන එක. ඒ වගේම එහෙම අල්ගොරිත්ම් කිහිපයකුත් දැක්ක සමහර මානසික ලෙඩ නිශ්චය කරන. මේක වැඩි දියුණු කරන්න පුළුවන් . මෙමරි එකට පුළුවන් තරම් දත්ත සහ ලෙඩ ගැන තොරතුරු, රෝග ලක්ෂණ දාල මිනිත්තු ගණනක් තුල පිළිතුරක් ගන්න. ඉන් පස්සේ ඕනේ නම් වෛද්‍යවරයෙකුට යවන්න පුළුවන්. එතකොට ප්‍රම්දය අඩුයි. මෙහෙ (එංගලන්තයේ) NHS එකට නම් ඉතාම වැදගත් වේවි. දොස්තරලා මදි නිසා.

    ReplyDelete
  4. ඔබ ලංකාවට ඇවිත් ගියාද? දැන ගත්ති නම් ඔබව මුණ ගැහෙන්න උත්සාහ කරන්න තිබුණා.
    සාමාන්‍ය කැමරා පද්ධතියක් නැතුව ඩ්‍රෝන් එකක් යොදා ගන්නේ ඇයි කියලා තේරුනේ නැහැ.
    රෝගීන්ව හඳ්නා ගැනීම වගේ සරල විශ්ලේෂණයක් කළත් එය රෝගීන්ට කොච්චර සහනයක් වේවිද?. e-Health ව්‍යාපෘතියේ තාක්ෂණ ඇගයීම් කමිටුවේදී රෝගීයකු ප්‍රතිකාර ලබා ගැනීමට වැය කරන කාලය වගේ හතර ගුණයකවත් කාලයක් අවම වශයෙන් සේවා ප්‍රෙව්ශයට වැය කරන බව දැන ගත්තා. ඔබගේ ඇල්ගොරිදම සැකසීමේ කාර්යය අත්හරින්න එපා.

    ReplyDelete