অ্যান্ডি কেসলার 
বিশ্বজুড়ে স্বাস্থ্যসেবার ব্যয় বাড়ছে, অথচ মানুষের সন্তুষ্টি বাড়ছে না। চিকিৎসা আরও উন্নত হয়েছে, প্রযুক্তি আরও শক্তিশালী হয়েছে, কিন্তু অধিকাংশ স্বাস্থ্যব্যবস্থা এখনও মূলত রোগ ধরা পড়ার পর চিকিৎসা দেওয়ার জন্যই সাজানো। ফলে স্বাস্থ্যসেবার কেন্দ্রে রয়েছে অসুস্থতা, সুস্থতা নয়।
এই বাস্তবতা ক্রমশ নতুন এক প্রশ্ন সামনে আনছে—যদি স্বাস্থ্যব্যবস্থার মূল লক্ষ্যই হয় মানুষকে দীর্ঘদিন সুস্থ রাখা, তাহলে কেন অধিকাংশ অর্থ, অবকাঠামো ও প্রণোদনা ব্যয় হয় রোগের চিকিৎসায়, রোগ প্রতিরোধে নয়?
যুক্তরাষ্ট্রে প্রতিরোধভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবা নিয়ে নতুন করে যে আলোচনা শুরু হয়েছে, তার কেন্দ্রে রয়েছে এই মৌলিক প্রশ্ন। সেখানে একটি নতুন ধরনের স্বাস্থ্যসেবা মডেল দাবি করছে, বর্তমান ব্যবস্থার সমস্যাটি প্রযুক্তির ঘাটতি নয়; বরং পুরো অর্থনৈতিক ও নীতিগত কাঠামো এমনভাবে তৈরি, যেখানে মানুষ অসুস্থ হলে তবেই স্বাস্থ্যব্যবস্থা সক্রিয় হয়।
অসুস্থতার অর্থনীতি
আধুনিক চিকিৎসাবিজ্ঞান অসংখ্য প্রাণ বাঁচিয়েছে। কিন্তু স্বাস্থ্যব্যবস্থার অর্থনৈতিক কাঠামো এখনও মূলত ‘সিক কেয়ার’ বা অসুস্থ মানুষের চিকিৎসাকে ঘিরেই গড়ে উঠেছে। হাসপাতাল, বীমা, ওষুধ কোম্পানি কিংবা পরীক্ষাগার—প্রায় সব ক্ষেত্রেই আয়ের বড় অংশ আসে তখনই, যখন রোগী চিকিৎসার প্রয়োজন নিয়ে আসে।
এর বিপরীতে প্রতিরোধভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবার জন্য এখনও অনেক দেশে আলাদা প্রণোদনা, মানসম্মত কাঠামো বা অর্থায়নের ব্যবস্থা খুবই সীমিত। নিয়মিত ঝুঁকি মূল্যায়ন, দীর্ঘমেয়াদি স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ কিংবা ব্যক্তিকেন্দ্রিক রোগ প্রতিরোধকে এখনও মূলধারার চিকিৎসার অংশ হিসেবে দেখা হয় না।
ফলে মানুষ সুস্থ থাকলেও তাকে স্বাস্থ্যব্যবস্থা খুব কমই গুরুত্ব দেয়। অথচ অসুস্থ হয়ে পড়ার পর চিকিৎসার খরচ, সামাজিক ক্ষতি এবং উৎপাদনশীলতার ক্ষয় অনেক বেশি।
প্রযুক্তি আছে, ব্যবহার নেই
গত এক দশকে স্বাস্থ্য-প্রযুক্তিতে বিপ্লব ঘটেছে। স্মার্টওয়াচ, স্বাস্থ্য-পর্যবেক্ষণকারী রিং, জিন বিশ্লেষণ, উন্নত ইমেজিং প্রযুক্তি কিংবা নিয়মিত ডিজিটাল স্বাস্থ্যতথ্য সংগ্রহ—সবই এখন বাস্তবতা।
কিন্তু এত তথ্য থাকা সত্ত্বেও সবচেয়ে বড় সীমাবদ্ধতা রয়ে গেছে তথ্যের অর্থ বের করা এবং তার ভিত্তিতে কার্যকর সিদ্ধান্ত নেওয়া।
একজন মানুষের বয়স, লিঙ্গ, জিনগত বৈশিষ্ট্য, পারিবারিক ইতিহাস, জীবনযাপন কিংবা জাতিগত পটভূমি ভিন্ন হলেও অনেক ক্ষেত্রে একই পরীক্ষার একই মানদণ্ড প্রয়োগ করা হয়। ব্যক্তিকেন্দ্রিক চিকিৎসার যুগে এই একরৈখিক পদ্ধতি ক্রমেই অপ্রাসঙ্গিক হয়ে উঠছে।
অর্থাৎ তথ্য সংগ্রহে অগ্রগতি হলেও তথ্যের ব্যাখ্যা ও ব্যক্তিগত স্বাস্থ্যপরিকল্পনা তৈরির ক্ষেত্রে স্বাস্থ্যব্যবস্থা এখনও পিছিয়ে রয়েছে।
চিকিৎসা নয়, দীর্ঘমেয়াদি সুস্থতা
প্রতিরোধভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবার ধারণা কেবল বছরে একবার স্বাস্থ্য পরীক্ষা নয়। এর লক্ষ্য হলো রোগ হওয়ার বহু আগেই ঝুঁকি শনাক্ত করা, জীবনধারা পরিবর্তনের সুযোগ তৈরি করা এবং দীর্ঘ সময় ধরে একজন মানুষের স্বাস্থ্যগত পরিবর্তন পর্যবেক্ষণ করা।
এ জন্য নিয়মিত পরীক্ষার পাশাপাশি উন্নত ইমেজিং, জিনগত তথ্য, রক্তপরীক্ষা, পরিধানযোগ্য ডিভাইসের তথ্য এবং পূর্ববর্তী চিকিৎসা-ইতিহাসকে একসঙ্গে বিশ্লেষণের ওপর জোর দেওয়া হচ্ছে।
এই ধরনের দীর্ঘমেয়াদি তথ্যভান্ডার ভবিষ্যতে ওষুধ গবেষণা, রোগ পূর্বাভাস, জনস্বাস্থ্য নীতি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক চিকিৎসা সিদ্ধান্ত গ্রহণেও গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে।
তবে এই পরিবর্তন রাতারাতি সম্ভব নয়। কার্যকর ফলাফল দেখাতে সময় লাগবে, বড় পরিসরের তথ্য লাগবে এবং প্রমাণ করতে হবে যে প্রতিরোধে বিনিয়োগ সত্যিই ভবিষ্যতের চিকিৎসা ব্যয় কমাতে সক্ষম।
স্বাস্থ্যব্যবস্থার প্রণোদনা বদলাতে হবে
বর্তমান স্বাস্থ্যব্যবস্থার বড় দুর্বলতা হলো এর প্রণোদনা কাঠামো। যেখানে চিকিৎসা-পরবর্তী সেবার জন্য অর্থ ব্যয় হয় সহজে, সেখানে রোগ প্রতিরোধের জন্য একই মাত্রার আর্থিক উৎসাহ নেই।
এই কারণেই অনেক বিশেষজ্ঞ মনে করেন, অসুস্থতার চিকিৎসা এবং সুস্থতা রক্ষার জন্য পৃথক অর্থনৈতিক কাঠামো তৈরি করা দরকার। সরকার ও নিয়োগকর্তারা গুরুতর চিকিৎসার ব্যয় বহন করবে, অন্যদিকে মানুষকে প্রতিরোধমূলক স্বাস্থ্যসেবার জন্য নির্দিষ্ট বরাদ্দ দেওয়া যেতে পারে, যাতে তারা নিজের প্রয়োজন অনুযায়ী পরীক্ষা, স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ প্রযুক্তি বা প্রতিরোধমূলক সেবায় বিনিয়োগ করতে পারেন।
এ ধরনের মডেল বাস্তবায়ন সহজ নয়, তবে বর্তমান ব্যয়বহুল স্বাস্থ্যব্যবস্থার বিকল্প নিয়ে আলোচনা দ্রুত বাড়ছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নতুন ভূমিকা
স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে বড় সম্ভাবনা চিকিৎসকের বিকল্প হওয়া নয়; বরং বিপুল স্বাস্থ্যতথ্যের মধ্যে এমন ধারা খুঁজে বের করা, যা মানুষের পক্ষে সহজে বোঝা সম্ভব নয়।
দীর্ঘ সময়ের স্বাস্থ্যতথ্য বিশ্লেষণ করে ঝুঁকি পূর্বাভাস দেওয়া, ব্যক্তিকেন্দ্রিক স্বাস্থ্যপরিকল্পনা তৈরি করা কিংবা রোগের প্রাথমিক লক্ষণ শনাক্ত করার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গুরুত্বপূর্ণ সহায়ক হয়ে উঠতে পারে।
তবে এর জন্য প্রয়োজন নির্ভুল তথ্য, ব্যক্তিগত গোপনীয়তার সুরক্ষা এবং বৈজ্ঞানিকভাবে যাচাইকৃত বিশ্লেষণ।
বাংলাদেশের জন্য শিক্ষণীয় কী?
বাংলাদেশসহ উন্নয়নশীল দেশগুলো এখনও সংক্রামক ও অসংক্রামক—দুই ধরনের রোগের চাপ একসঙ্গে মোকাবিলা করছে। ডায়াবেটিস, হৃদরোগ, ক্যানসার ও কিডনি রোগের মতো দীর্ঘমেয়াদি অসুস্থতা দ্রুত বাড়ছে, যার চিকিৎসা ব্যয় পরিবার ও রাষ্ট্র—উভয়ের ওপরই বড় চাপ সৃষ্টি করছে।
এই পরিস্থিতিতে প্রতিরোধভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবায় বিনিয়োগ শুধু জনস্বাস্থ্যের প্রশ্ন নয়; এটি অর্থনৈতিক টেকসই উন্নয়নেরও একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল হতে পারে।
প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবা শক্তিশালী করা, নিয়মিত স্বাস্থ্যপরীক্ষার সংস্কৃতি গড়ে তোলা, ডিজিটাল স্বাস্থ্যতথ্য সংরক্ষণ, ঝুঁকিভিত্তিক স্ক্রিনিং এবং স্বাস্থ্যশিক্ষাকে আরও গুরুত্ব দেওয়া ভবিষ্যতের জন্য কার্যকর বিনিয়োগ হতে পারে।
উপসংহার
বিশ্বের অনেক স্বাস্থ্যব্যবস্থাই এমন এক সন্ধিক্ষণে দাঁড়িয়ে, যেখানে কেবল আরও হাসপাতাল বা আরও চিকিৎসা প্রযুক্তি সমস্যার সমাধান দেবে না। মূল প্রশ্ন হলো, স্বাস্থ্যব্যবস্থার উদ্দেশ্য কী—রোগের চিকিৎসা, নাকি মানুষকে দীর্ঘদিন সুস্থ রাখা?
যদি দ্বিতীয় লক্ষ্যটিই সত্যিকার অগ্রাধিকার হয়, তাহলে চিকিৎসা পদ্ধতির পাশাপাশি অর্থনৈতিক প্রণোদনা, তথ্য ব্যবস্থাপনা এবং নীতিগত কাঠামোকেও নতুনভাবে সাজাতে হবে।
প্রতিরোধভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবা এখনও অনেক প্রশ্নের মুখোমুখি। কিন্তু একটি বিষয় ক্রমশ স্পষ্ট হচ্ছে—ভবিষ্যতের স্বাস্থ্যনীতি কেবল অসুস্থ মানুষের চিকিৎসা নিয়ে নয়, সুস্থ মানুষকে সুস্থ রাখার সক্ষমতা নিয়েই মূল্যায়িত হবে।
