দীর্ঘমেয়াদি মনোরোগ রেকর্ড: ক্লিনিক্যাল টেক্সট থেকে যাচাইযোগ্য মূল্যায়ন

মনোরোগ ও মানসিক-স্বাস্থ্য AI দলের জন্য কাজভিত্তিক ডেটা নকশা; সময়ের সঙ্গে ক্লিনিক্যাল ঘটনা এবং বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনায় কেন্দ্রীভূত। ওয়ার্কবুকটি শুধু ফিল্ডের সম্পর্ক বোঝার জন্য দেখা হয়েছে; এটি ডেটার প্রাপ্যতা, বড় কোহর্ট বা মডেল ফল প্রমাণ করে না।

মনোরোগ ক্লিনিক্যাল টেক্সটদীর্ঘমেয়াদি রোগ-প্রবাহবিশেষজ্ঞ পর্যালোচনা ও মূল্যায়ন

নমুনা থেকে নির্ধারিত ডেটা কাঠামো

ওয়ার্কবুকে একাধিক ধরনের ক্লিনিক্যাল ফর্ম আছে, যা নথি, সময় ও ডেটা-মাধ্যমের মধ্যে সম্পর্ক দেখায়। এই প্রকাশ্য পাতায় শুধু ফিল্ডের শ্রেণি বর্ণনা করা হয়েছে; রোগী-নির্দিষ্ট তথ্য নয়।

চিকিৎসা-নথির ধারাবাহিকতা: সূচি, ভর্তি মূল্যায়ন, প্রাথমিক ও ধারাবাহিক অগ্রগতি নোট, মধ্যবর্তী সারাংশ, পরামর্শ ও ছাড়পত্রকে পর্ব এবং সময়ের সঙ্গে যুক্ত করা যায়।
ক্লিনিক্যাল প্রমাণের সংযোগ: ল্যাব, ইমেজিং, ওষুধের নির্দেশ ও প্রেসক্রিপশনকে সময় ও উৎস অনুযায়ী নোটের সঙ্গে যুক্ত করা যায়। অনুপস্থিতি বা বিরোধী তথ্য মুছে না দিয়ে চিহ্নিত করা উচিত।
নিরাপত্তা-মূল্যায়ন ফিল্ড: স্কিমায় নিরাপত্তা-ঝুঁকি মূল্যায়নের ফর্ম আছে। চিকিৎসক-নির্ধারিত লেবেল ও রেফারাল-পদ্ধতি দরকার; নথিভুক্ত মূল্যায়ন বের করা রোগনির্ণয় বা স্বয়ংক্রিয় হস্তক্ষেপ নয়।

উচ্চমানের মনোরোগ ডেটাসেটের কার্যকর সংজ্ঞা

উচ্চমান মানে শুধু “অনেক রেকর্ড” বা “পরিষ্কার ডেটা” নয়। এটি সংস্করণযুক্ত এমন ডেটা-পণ্য যার উৎস বৈধ, কাজ নির্দিষ্ট, রেফারেন্স লেবেল পর্যালোচনাযোগ্য, অ্যানোটেশন অনুসরণযোগ্য, মূল্যায়ন লিকেজ-প্রতিরোধী এবং সীমা স্পষ্ট।

কাজের বৈধতাগবেষণা বা মডেল মূল্যায়নের লক্ষ্য, ব্যবহারকারী, ইনপুট-আউটপুট, বর্জন এবং কোন ক্লিনিক্যাল সিদ্ধান্তে ডেটা ব্যবহার করা যাবে না তা নির্ধারণ করুন।
যাচাইযোগ্য উৎস ও শাসনউৎস, অনুমতি, প্রযোজ্য নৈতিক পর্যালোচনা, উদ্দেশ্য, প্রবেশাধিকার, সংরক্ষণকাল, ডি-আইডেন্টিফিকেশন ও মুছে ফেলার নিয়ম নথিভুক্ত করুন। চীনা আইনে স্বাস্থ্যতথ্য সংবেদনশীল ব্যক্তিগত তথ্য; পরিচয় আড়াল করাই বৈধতার প্রমাণ নয়।
মনোরোগ-উপযোগী অর্থউপসর্গের উপস্থিতি, সময়, উৎস, নাকচ/অনিশ্চয়তা, রোগীর বক্তব্য বনাম চিকিৎসকের পর্যবেক্ষণ, সহাবস্থান ও প্রেক্ষাপট রাখুন। রোগনির্ণয়ের পরিভাষা ও কোডের সংস্করণ এবং ম্যাপিং নিয়ম নথিভুক্ত করুন।
স্বচ্ছ রেফারেন্স মানদণ্ডরেকর্ডে লেখা রোগনির্ণয় এবং গবেষণার জন্য বিশেষজ্ঞ-নির্ধারিত রেফারেন্স লেবেল আলাদা রাখুন। লেবেলকে প্রমাণ, নিয়মের সংস্করণ, পর্যালোচনার অবস্থা ও অনিশ্চয়তার সঙ্গে যুক্ত করুন।
বিশ্বস্ত দীর্ঘমেয়াদি বিভাজনপ্রশিক্ষণ, টিউনিং ও টেস্ট রোগী-ভিত্তিতে ভাগ করুন। পূর্বাভাসে বৈশিষ্ট্যের সময়সীমা নির্ধারণ করে ভবিষ্যৎ তথ্য বাদ দিন। বাইরের প্রতিষ্ঠান বা সময়ভিত্তিক যাচাই স্থানান্তরযোগ্যতা পরীক্ষা করে।
পুনরুৎপাদনযোগ্য মানের প্রমাণডেটা অভিধান, অ্যানোটেশন নির্দেশিকা, সংস্করণ, ডিডুপ্লিকেশন, অনুপস্থিতির সংজ্ঞা, বিরোধ নিষ্পত্তি, অডিট নমুনা, ডেটা কার্ড ও পরিবর্তন লগ রাখুন। মেট্রিকের ডিনোমিনেটর ও পরিধি জানান।

সম্ভাব্য গবেষণা ও মূল্যায়নের কাজ

এগুলো সম্ভাব্য কাজ; নমুনা অ্যানোটেট করা হয়েছে বা কোনো মডেল ফল দেখিয়েছে—এমন দাবি নয়। প্রতিটি কাজের জন্য অধিকার, লেবেলের সম্ভাব্যতা ও ক্লিনিক্যাল সীমা আলাদা করে যাচাই দরকার।

ক্লিনিক্যাল বর্ণনা কাঠামোবদ্ধ করা: উপসর্গ, সময়, নাকচ/অনিশ্চয়তা, তথ্যের উৎস ও নথির অবস্থান বের করুন; শুধু শ্রেণিবিন্যাস নয়, সত্তা, সম্পর্ক ও সময়রেখাও মূল্যায়ন করুন।
দীর্ঘমেয়াদি রোগ-প্রবাহ তৈরি: ভর্তি, অগ্রগতি নোট, পরামর্শ, পরীক্ষা ও ছাড়পত্র পরিকল্পনাকে প্রমাণ-সংযুক্ত ঘটনাক্রমে সাজিয়ে সময় ও নথির সামঞ্জস্য পরীক্ষা করুন।
নথির সামঞ্জস্য ও সারাংশ: নথিতে লেখা রোগনির্ণয়, পরীক্ষা, নির্দেশ ও পরিকল্পনা তুলনা করুন। সারাংশের প্রতিটি বক্তব্যের প্রমাণ চাইুন; বাদ পড়া, বিরোধ ও অপ্রমাণিত সংযোজন মাপুন।
নিরাপত্তা-সংক্রান্ত তথ্য শনাক্তকরণ: নথিভুক্ত নিরাপত্তা মূল্যায়ন ঠিকভাবে শনাক্ত হয়েছে কি না, অনিশ্চয়তা রাখা হয়েছে কি না এবং মানব পর্যালোচনা শুরু হয়েছে কি না মাপুন। এটি চিকিৎসকের সিদ্ধান্ত, সংকট-সেবা বা স্থানীয় প্রোটোকলের বিকল্প নয়।

মনোরোগ মডেল প্রশিক্ষণ: লক্ষ্য অনুযায়ী ডেটার ধরন বেছে নিন

মনোরোগের রেকর্ড নিজে থেকেই প্রশিক্ষণ উদাহরণ নয়। প্রতিটি পদ্ধতির জন্য আলাদা কাঠামো, তত্ত্বাবধান ও বিভাজন নিয়ন্ত্রণ দরকার। এগুলো প্রকল্পভিত্তিক বিকল্প; নমুনায় লেবেল বা উৎপাদন-পর্যায়ের পরিমাণ আছে—এ দাবি নয়।

চলমান প্রি-ট্রেনিং / ডোমেইন অভিযোজন: অনুমতি, ন্যূনতম ব্যবহার ও পরিচয় অপসারণ যাচাই করা কর্পাসই ব্যবহার করুন। নথির ধরন, উৎস ও সময়ের সূক্ষ্মতা রাখুন, পুনরাবৃত্তি সরান এবং স্মৃতিতে তথ্য থেকে যাওয়ার ঝুঁকি যাচাই করুন।
সুপারভাইজড ফাইন-টিউনিং (SFT): কাঁচা নোট নির্দেশনা-উদাহরণ নয়। কাজভিত্তিক ইনপুট-আউটপুট, প্রমাণের অবস্থান, নাকচ, অনিশ্চয়তা ও উত্তর-অযোগ্য উদাহরণ তৈরি করে বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনা নিন।
তথ্য নিষ্কাশন ও শ্রেণিবিন্যাস: উপসর্গ, শুরু, রোগের ধারা, ওষুধের ঘটনা, পরীক্ষা ও নথির উৎসের লেবেল নির্ধারণ করুন। লেবেলভিত্তিক precision, recall, F1 ও শ্রেণি-বণ্টন দিন; নথিভুক্ত রোগনির্ণয় স্বয়ংক্রিয় gold standard নয়।
দীর্ঘমেয়াদি ফল বা ঝুঁকি গবেষণা: সূচক সময়, পর্যবেক্ষণ ও ফলাফলের সময়সীমা এবং censoring নিয়ম নির্ধারণ করুন। পূর্বাভাসের আগে পাওয়া তথ্যই নিন, রোগীভিত্তিক ভাগ করুন এবং সময় বা প্রতিষ্ঠানের বাইরে যাচাই করুন।
রিট্রিভাল ও প্রমাণভিত্তিক সারাংশ: RAG বা সারাংশে উৎসাংশ, নথির অবস্থান ও সময় রাখুন। উদ্ধৃতি, বাদ পড়া, বিরোধ, ভিত্তিহীন সংযোজন ও উত্তর থেকে বিরত থাকা মাপুন। রিট্রিভাল, প্রশিক্ষণ ও সিল করা টেস্ট আলাদা রাখুন।

বিভিন্ন প্রকল্প দলের জন্য পণ্যের পথ

দলের কাজের প্রয়োজন থেকে শুরু করে ডেটা প্রস্তুতি, বিশেষজ্ঞ লেবেলিং ও মডেল মূল্যায়নকে ধাপভিত্তিক সরবরাহে যুক্ত করুন। প্রতিটি প্রকল্পে অনুমতি, লেবেলের বাস্তবতা ও পরিসর যাচাই হবে।

হাসপাতাল গবেষণা ও বিশেষজ্ঞ দল: প্রোটোকলকে অন্তর্ভুক্তি নিয়ম, ফিল্ড ম্যাপিং, সময়ক্রমিক ঘটনা ও ফলাফল চলকে রূপ দিন। পর্যালোচনাযোগ্য অভিধান, ডেটা কার্ড ও পাইলট ফল দিন। নৈতিক পথ অনুমোদিত প্রতিষ্ঠান নির্ধারণ করে।
মনোরোগ মডেল উন্নয়ন দল: মডেল লক্ষ্যে ক্লিনিক্যাল টেক্সট গঠন, SFT বা নির্দিষ্ট কাজের টিউনিং ডেটা বানান এবং সিল করা টেস্ট আলাদা রাখুন। অ্যানোটেশন নির্দেশিকা, পর্যালোচনা রেকর্ড ও কাজভিত্তিক মান প্রতিবেদন দিন।
ডিজিটাল মানসিক স্বাস্থ্য ও চিকিৎসা গবেষণা: সম্ভাব্য কাজ: উপসর্গের পরিবর্তন, চিকিৎসা-ধারা, অনুসরণ ও পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া নিষ্কাশন। ফলাফলের সংজ্ঞা ও অনুমতি আলাদা করে ঠিক হবে; ডেটা চিকিৎসা পরামর্শ বা কার্যকারিতার প্রমাণ নয়।
মডেল মান ও নিরাপত্তা দল: ব্যক্তিগত বেঞ্চমার্ক, ক্লিনিক্যাল রুব্রিক, ত্রুটি শ্রেণি ও সংস্করণ তুলনা তৈরি করুন। উচ্চ ঝুঁকির কাজে বাদ পড়া সংকেত, অতিরিক্ত অনুমান, অনিশ্চয়তা ও মানব পর্যালোচনা দেখুন। এটি সার্টিফিকেশন নয়।

নির্মাণ ও মূল্যায়নের ব্যবহারিক পথ

1
প্রথমে কাজ নির্ধারণ
মনোরোগ চিকিৎসক, মনোবিজ্ঞান বিশেষজ্ঞ, ডেটা-শাসন ও ML দল লক্ষ্য, লেবেল একক, অন্তর্ভুক্তি, সময়সীমা, ঝুঁকির স্তর ও নিষিদ্ধ ব্যবহার নির্ধারণ করবে।
2
ডেটা অধিকার যাচাই
সরবরাহকারীর অনুমতি, নৈতিক পর্যালোচনা/ছাড়ের প্রযোজ্যতা, সম্মতির চাহিদা, ন্যূনতম ফিল্ড, প্রবেশাধিকার ও সংরক্ষণ/মুছে ফেলার ব্যবস্থা দেখুন। নৈতিক সিদ্ধান্ত অনুমোদিত কমিটি দেবে।
3
বিশেষজ্ঞ রেফারেন্স লেবেল তৈরি
অ্যানোটেটর প্রশিক্ষণ দিয়ে স্বাধীন দ্বৈত অ্যানোটেশন ও মতভেদের ব্লাইন্ড নিষ্পত্তি করুন। কাঁচা একমত হওয়া এবং উপযুক্ত পরিসংখ্যান (শ্রেণির জন্য κ-ধরনের, ধারাবাহিক স্কোরের জন্য ICC বিবেচ্য) আস্থার ব্যবধান ও বণ্টনসহ জানান।
4
লিকেজ-মুক্ত বেঞ্চমার্ক
রোগী-ভিত্তিতে সেট ভাগ, টেস্ট ও প্রোটোকল স্থির করুন; একই রোগীর নথি বা সময়বিন্দু ভিন্ন সেটে যেন না যায়। মডেল, প্রম্পট, টুল ও রান-পরিস্থিতি নথিভুক্ত করুন।
5
বাইরের যাচাই ও পর্যবেক্ষণ
অনুমতি থাকলে প্রতিষ্ঠান, সময় ও উপগোষ্ঠীজুড়ে যাচাই করুন। ক্যালিব্রেশন, অনিশ্চয়তায় বিরতি, ভুলের ধরন, কর্মপ্রবাহে প্রভাব ও ড্রিফট মাপুন। ক্লিনিক্যাল ব্যবহারে প্রযোজ্য গবেষণা ও নিয়ন্ত্রক মূল্যায়ন লাগে।

LumeSage কীভাবে স্পেসিফিকেশনকে পণ্যে রূপ দিতে পারে

ডেটা, বিশেষজ্ঞ ও মূল্যায়নকে নিয়ন্ত্রিত চক্রে যুক্ত করলেই নমুনা ক্রয়যোগ্য, পর্যালোচনাযোগ্য ও উন্নতিযোগ্য পণ্য হতে পারে।

ডেটা কার্ড: উৎসের শ্রেণি, অভিধান, অন্তর্ভুক্তি, সময়ের সূক্ষ্মতা, মাধ্যমের সংযোগ, ডি-আইডেন্টিফিকেশন/প্রবেশ, ব্যবহারের সীমা, মানের মেট্রিক ও জানা পক্ষপাত উল্লেখ করুন।
বিশেষজ্ঞ উৎপাদন: মনোরোগ ও মনোবিজ্ঞান বিশেষজ্ঞের পাশাপাশি অ্যানোটেশন ও QC ভূমিকা নির্ধারণ করুন। প্রতিটি কাজের নির্দেশিকা, প্রশিক্ষণ, দ্বৈত পর্যালোচনা, বিরোধ নিষ্পত্তি, নমুনা পরীক্ষা ও পুনঃকাজের লগ তৈরি করুন।
মূল্যায়ন বেঞ্চমার্ক: ফিল্ড এক্সট্রাকশন, সময়-সম্পর্ক, নথির সামঞ্জস্য, সারাংশের বিশ্বস্ততা ও নিরাপত্তা-তথ্য শনাক্তকরণের কাজ আলাদা করুন; ব্লাইন্ড টেস্ট, স্থির সংস্করণ, ভুল শ্রেণি ও পুনঃপরীক্ষা ব্যবহার করুন।
নিয়ন্ত্রিত সরবরাহ: নমুনা, লাইসেন্সের সীমা, গণনার একক, গ্রহণযোগ্যতার শর্ত, সংরক্ষণ/প্রবেশ পরিবেশ, মেয়াদ ও মুছে ফেলা ডেটা কার্ড ও চুক্তিতে লিখুন। ক্যাটালগে থাকা মানেই স্টক থাকা নয়।

মান যাচাই ও গ্রহণযোগ্যতার প্রমাণ

একটি accuracy score দিয়ে উচ্চমান প্রমাণ হয় না। পাইলটের আগে মেট্রিক, denominator, নমুনা ও থামার শর্ত ঠিক করুন; তারপর কাজ ও ঝুঁকি অনুযায়ী গ্রহণযোগ্যতা নির্ধারণ করুন।

উৎস ও অনুমতি: উৎস, অনুমোদন, প্রযোজ্য নৈতিক পথ, উদ্দেশ্য, পরিচয় অপসারণ, প্রবেশাধিকার, সংরক্ষণ ও মুছে ফেলা যাচাই করুন; সংস্করণ ও অডিট রাখুন।
অর্থ ও সময়ের অখণ্ডতা: নথির ধরন, অনুপস্থিত ফিল্ড, সময়চিহ্ন, রোগীর বর্ণনা বনাম চিকিৎসকের পর্যবেক্ষণ, নাকচ, অনিশ্চয়তা, বিরোধ ও পুনরাবৃত্তি মাপুন।
লেবেল ও বিশেষজ্ঞ সম্মতি: রিভিউয়ার প্রশিক্ষণ, স্বাধীন দ্বৈত লেবেল ও মতভেদের blind adjudication করুন। সম্মতি, উপযুক্ত পরিসংখ্যান, আস্থার সীমা, বণ্টন ও মধ্যস্থতা হার জানান; সীমা চুক্তিতে স্থির হবে।
লিকেজ ও স্থানান্তরযোগ্যতা: রোগীভিত্তিক ভাগ করে ডুপ্লিকেট, টেমপ্লেট ও ভবিষ্যৎ তথ্যের লিকেজ দেখুন। অনুমতি থাকলে সময়, সাইট ও উপগোষ্ঠীতে যাচাই করে সীমা প্রকাশ করুন।
কাজ ও নিরাপত্তার মেট্রিক: নিষ্কাশনে precision/recall/F1, সারাংশে প্রমাণ ও বাদ পড়া, পূর্বাভাস গবেষণায় calibration দেখুন। ঝুঁকির কাজে ভুল, ভুয়া সতর্কতা, বিরত থাকা ও মানব পর্যালোচনার চাপও মাপুন।

আজকের প্রমাণ ও পণ্যের সীমা

পর্যালোচিত ওয়ার্কবুক নমুনা ফিল্ড ম্যাপ, কাজ নির্ধারণ ও শাসনের ঘাটতি শনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। এটি রোগের হার, গোষ্ঠীর প্রতিনিধিত্ব, অ্যানোটেশনের একমত হওয়া, সাধারণীকরণ বা ক্লিনিক্যাল উপকার মাপতে পারে না, এবং ব্যাচ সরবরাহের ক্ষমতাও প্রমাণ করে না। তাই এই পৃষ্ঠা “মনোরোগের দীর্ঘমেয়াদি রেকর্ড কাজের স্পেসিফিকেশন”। প্রাপ্যতা, নমুনার আকার, অনুমতি, লেবেলের গভীরতা, মানদণ্ড ও সময় প্রকল্প পর্যালোচনার পর নিশ্চিত হবে।

পদ্ধতি ও শাসনের সূত্র

এই সূত্রগুলো মূল্যায়ন ও শাসনের নকশায় সহায়তা করে। রিপোর্টিং নির্দেশনা, নৈতিক নির্দেশনা ও গবেষণার ফল ভিন্ন কাজে লাগে; কোনোটি এই পণ্য বা ফলাফলের নিশ্চয়তা দেয় না।

WHO (2024): স্বাস্থ্যক্ষেত্রে বৃহৎ মাল্টিমোডাল মডেলের নৈতিকতা ও শাসন নির্দেশনা। World Health Organization (2024). Ethics and governance of artificial intelligence for health: large multi-modal models.
BMJ (2024): ক্লিনিক্যাল পূর্বাভাস মডেলের রিপোর্টিংয়ে TRIPOD+AI; এটি স্বচ্ছতা বাড়ায়, ডেটাসেট সার্টিফিকেশন নয়। Collins et al. (2024). TRIPOD+AI statement. BMJ 385:e078378.
Nature Medicine (2025): MedHELM বাস্তব কাজ অনুযায়ী চিকিৎসা মডেল মূল্যায়ন সাজায়। Nature Medicine (2025). Holistic evaluation of large language models for medical tasks with MedHELM.
BMC Medical Informatics and Decision Making (2025): মনোরোগ ক্লিনিক্যাল নোটে উপসর্গ-তথ্য নিয়ে NLP গবেষণার উদাহরণ। BMC Medical Informatics and Decision Making (2025). NLP to identify suicidal ideation and anhedonia in major depressive disorder.
চীনের জাতীয় স্বাস্থ্য কমিশন (2023): মানুষ-সম্পৃক্ত জীবনবিজ্ঞান ও চিকিৎসা গবেষণার নৈতিক পর্যালোচনা। National Health Commission of China (2023). Ethics review measures for life-science and medical research involving humans.
চীনের ব্যক্তিগত তথ্য সুরক্ষা আইন, ধারা 28–30: স্বাস্থ্যসহ সংবেদনশীল তথ্য প্রক্রিয়ার নিয়ম। Personal Information Protection Law of the PRC, Articles 28–30.
npj Digital Medicine (2026): PsychiatryBench মনোরোগে বহু-কাজের মূল্যায়ন কাঠামো প্রস্তাব করে; এটি কাজ ভাগের নকশা-উৎস, এই প্রকল্পের ফলের প্রমাণ নয়। Lenz et al. (2026). Benchmarking large language models against practicing clinicians on psychopathological assessment. npj Digital Medicine 9, 518.
npj Digital Medicine (2026): গঠনমূলক psychopathology মূল্যায়ন গবেষণায় মডেল, চিকিৎসক ও বিশেষজ্ঞ ঐকমত্য তুলনা করা হয়েছে; অল্পসংখ্যক simulated interview বাস্তব cohort-এ সাধারণীকরণ সীমিত করে। PsychiatryBench: a multi-task benchmark for LLMs in psychiatry. npj Digital Medicine (2026).
Nature Machine Intelligence (2026): মনোরোগে অভিযোজিত মডেল গবেষণা বিশেষায়িত corpus ও multi-task অভিযোজন দেখায়; তার ডেটা ও ফল এই নমুনার নয়। A domain-adapted large language model to support clinicians in psychiatric clinical practice. Nature Machine Intelligence (2026).

যাচাইযোগ্য একটি মনোরোগের কাজ দিয়ে শুরু করুন

গবেষণার লক্ষ্য, রেকর্ডের ধরন, প্রস্তাবিত লেবেল, অনুমতির প্রস্তুতি ও গ্রহণযোগ্যতার শর্ত জানান। প্রকাশ্য ফর্মে রোগীর নাম, নথির মূল লেখা, পরিচয় নম্বর বা শনাক্তযোগ্য স্বাস্থ্যতথ্য পাঠাবেন না।

মনোরোগ ডেটা কাজ নিয়ে কথা বলুন সরবরাহ ও গ্রহণযোগ্যতা

এই পৃষ্ঠা রোগনির্ণয় বা চিকিৎসার পরামর্শ নয়। গবেষণা বা মডেলের ফল যথাযথভাবে যাচাই করতে হবে; প্রকল্পের পরিধি ডেটা কার্ড ও চুক্তিতে নির্ধারিত হবে।