مواد
- طبی عکس زنی
- الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈز (EMRs)
- کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
- کلینیکل فیصلہ سپورٹ (سی ڈی ایس)
- منشیات کی ترقی
- مستقبل میں چھلانگ
- دانش مندوں کے لئے ایک کلام
ماخذ: ویڈیو ڈاکٹر / iStockphoto
ٹیکا وے:
اے آئی میڈیکل ٹکنالوجی کو تیزی سے تیزرفتاری سے آگے بڑھنے کے قابل بنا رہا ہے۔ یہاں کچھ تازہ ترین پیشرفتیں ہیں۔
مصنوعی ذہانت ہماری دنیا میں بہت سے ناقابل تصور طریقوں سے انقلاب لا رہی ہے۔ چوتھے صنعتی انقلاب کی راہ پر ، انسانیت اس وقت مشینوں کے ذریعہ ہماری رہائش پذیر دنیا کی بحالی کے لئے پہلے اقدامات کا مشاہدہ کر رہی ہے۔ اور جب ہم ذہین ، خود سیکھنے والی مشینوں سے انسانوں کو تبدیل کرنے کی ممکنہ خرابیوں اور فوائد کے بارے میں بحث کرتے رہتے ہیں۔ ایک ایسا علاقہ جہاں AIs کے مثبت اثرات ہماری زندگی کے معیار کو یقینی طور پر بہتر بنائیں گے: صحت کی دیکھ بھال کی صنعت۔
طبی عکس زنی
مشین لرننگ الگورتھم آنکھ کے پلک جھپکتے میں ناقابل فہم معلومات پر کارروائی کرسکتا ہے۔ اور وہ میڈیم امیجنگ رپورٹس جیسے میموگرامس اور سی ٹی اسکینوں میں بھی چھوٹی سے چھوٹی تفصیل تلاش کرنے میں انسانوں سے کہیں زیادہ عین مطابق ہوسکتے ہیں۔
کمپنی زیبرا میڈیکل وژن نے پروفونڈ نامی ایک نیا پلیٹ فارم تیار کیا ، جس میں میڈیکل امیجنگ کی تمام قسم کی اطلاعات کے الگورتھم پر مبنی تجزیہ کیا گیا ہے جو 90 فیصد کے ساتھ آسٹیوپوروسس ، چھاتی کے سرطان ، aortic aneurysms اور بہت سے امکانی امور کی ہر علامت کو تلاش کرنے کے قابل ہے۔ درستگی کی شرح اور اس کی گہری سیکھنے کی صلاحیتوں کو دیگر بیماریوں کے پوشیدہ علامات کی جانچ کرنے کے لئے تربیت دی گئی ہے جس کی صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پہلے جگہ تلاش نہیں کرسکتے ہیں۔ بایپسی سلائڈز میں چھاتی کے کینسر کی کچھ خاص طور پر مہلک شکلوں کی موجودگی کا پتہ لگاتے وقت دوسرے گہری سیکھنے والے نیٹ ورکس نے بھی 100 فیصد درستگی کا اسکور حاصل کیا۔
کمپیوٹر پر مبنی تجزیہ انسانوں کے مقابلے میں (اور اس سے کم مہنگا) اعداد و شمار یا نقشوں کی تشریح کرنے میں اتنا موثر ہے کہ کچھ لوگوں نے یہ بھی استدلال کیا ہے کہ مستقبل میں ریڈیولاجسٹ اور پیتھالوجسٹ جیسے کچھ پیشوں میں AI کی جگہ نہیں لینا غیر اخلاقی ہوسکتا ہے! (طب میں آئی ٹی سے متعلق مزید معلومات کے ل Medical ، طبی تشخیص میں آئی ٹی کا کردار دیکھیں۔)
الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈز (EMRs)
صحت کی انفارمیشن ٹکنالوجی پر الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈ (EMRs) کا اثر پچھلی دہائی کی بحث کا سب سے متنازعہ موضوع ہے۔ کچھ مطالعات کے مطابق وہ نگہداشت کے معیار کو بہتر بنانے میں ایک اہم موڑ کی نمائندگی کرتے ہیں جبکہ پیداوار اور وقت سازی میں بھی اضافہ کرتے ہیں۔ تاہم ، بہت سارے صحت کی دیکھ بھال کرنے والوں نے انہیں بوجھل اور استعمال کرنا مشکل پایا جس کی وجہ سے ٹکنالوجی کی خاطر خواہ مزاحمت اور بڑے پیمانے پر عدم استحکام پیدا ہوا۔ کیا روزانہ ای ایم سے چلنے والا نیا سافٹ ویئر ای ایم آرز کی غیر سنجیدہ گھماؤ پن کے ساتھ بہت سارے ڈاکٹروں ، نرسوں اور فارماسسٹ کو ڈھونڈ رہا ہے؟
صحت کی دیکھ بھال کرنے والی اس نئی ٹکنالوجی میں سب سے بڑا مسئلہ یہ ہے کہ وہ طبی ماہرین کو بار بار کام کرنے میں اپنے قیمتی وقت کا زیادہ خرچ کرنے پر مجبور کرتی ہے۔ اے آئی ان کو آسانی سے خود کار طریقے سے لے سکتا ہے ، مثال کے طور پر ، ہر تفصیل کو ریکارڈ کرنے کیلئے دورے کے دوران تقریر کی پہچان کا استعمال کرتے ہوئے جبکہ معالج مریض سے بات کرتا ہے۔ چارٹس میں بہت زیادہ مفصل اعداد و شمار شامل ہوسکتے ہیں اور ان میں شامل ہوں گے جو متنوع وسائل جیسے پہننے کے قابل آلات اور بیرونی سینسرس سے اکٹھا کیا جاسکتا ہے ، اور اے آئی انہیں براہ راست ای ایم آر میں کھلا دے گا۔
لیکن ڈیٹا اکٹھا کرنے کے پہلے مرحلے سے آگے بڑھتے وقت ، جب گہری سیکھنے والے الگورتھم کے ذریعہ کافی حد تک متعلقہ معلومات کو صحیح طور پر سمجھا جاتا ہے اور اسے بڑھاوا دیا جاتا ہے ، تو اس کا استعمال بہت سے طریقوں سے نگہداشت کے معیار کو بہتر بنانے میں مدد فراہم کیا جاسکتا ہے۔ اس سے مریضوں کے علاج معالجے میں اضافہ اور روک تھام کے واقعات کو کم کیا جاسکتا ہے ، یا یہاں تک کہ اعلی قیمت والے ، جان لیوا حالات کے علاج میں پیش گوئی کرنے والے اے آئی تجزیات کے ذریعے ڈاکٹروں کی رہنمائی ہوسکتی ہے۔ صرف ایک عملی مثال دینے کے لئے ، جامع نیٹ ورک میں شائع ہونے والی ایک حالیہ تحقیق میں بتایا گیا کہ یونیورسٹی آف کیلیفورنیا میں سان فرانسسکو ہیلتھ نے EMR سے نکلا اور ایک AI کے ذریعہ ہضم کیا گیا ، ممکنہ طور پر مہلک Clostridium مشکل کے علاج میں مدد ملی۔ ) انفیکشن.
اور یہ دیکھنا آسان ہے کہ طبی نگہداشت میں کتنے میڈیکل ریکارڈ کے اعداد و شمار کی کان کنی اگلی "بڑی چیز" ثابت ہوگی ، جب نگہداشت تک رسائی کی رفتار ، معیار اور ایکویٹی کو بہتر بنانے کے ل Google گوگل کے علاوہ کسی نے بھی اپنا گوگل ڈیپ مائنڈ ہیلتھ پروجیکٹ شروع نہیں کیا۔
کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔
کلینیکل فیصلہ سپورٹ (سی ڈی ایس)
گہری سیکھنے کی ایک اور دلچسپ مثال مشینوں کو ان کے انسانی ہم منصبوں سے بہتر فیصلے کرنے میں مدد دے سکتی ہے وہ ہے کلینیکل فیصلے سپورٹ (سی ڈی ایس) ٹولز کا پھیلاؤ۔
یہ ٹولز عموما the EMR سسٹم میں تیار کیے جاتے ہیں تاکہ علاج معالجے کا بہترین کورس تجویز کرکے ، فارماسولوجیکل تعاملات یا پچھلے حالات جیسے امکانی خطرات سے بچنے کے لئے ، اور مریض کی صحت کے ریکارڈ میں معمولی سی تفصیل کا بھی تجزیہ کرکے معالجین کو ان کے کام میں مدد فراہم کرسکیں۔
ایک دلچسپ مثال میٹرکس کیئر ہے ، ایک ایسا سافٹ ویئر ہاؤس جو نرسنگ ہومس کا انتظام کرنے کے لئے استعمال ہونے والے مائکروسوفٹس کے مشہور اے آئی کورٹانا کو اپنے ٹول میں ضم کرنے کے قابل تھا۔ مشین لرننگ انجن کی طاقتور تجزیہ صلاحیتوں نے معاون آلات کی فیصلہ سازی کی صلاحیت کو غیر معمولی طور پر مستحکم کیا۔
سی ای او جان ڈامگارڈ نے بتایا ، "ایک ڈاکٹر شاید ماہ میں دو بار ایک میڈیکل جریدہ پڑھ سکتا ہے ،" کورٹانا تاریخ میں شائع ہونے والے ہر کینسر کے مطالعے کو دوپہر سے پہلے اور 3 بجے تک پڑھ سکتی ہے۔ دیکھ بھال کے منصوبوں اور نتائج میں بہتری لانے کے لئے مریض سے متعلق خصوصی سفارشات دے رہی ہے۔
سی ڈی ایس یہ دلیل بھی پیش کرتی ہے کہ مشینیں انسانوں سے کہیں بہتر ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرنے میں کامیاب ہیں۔ خاص طور پر ، مختلف میڈیکل ڈیوائسز انٹرنیٹ کی طرح ہی چیزوں کے کسی بھی دوسرے انٹرنیٹ (IOT) ڈیوائس (پہننے کے قابل ، مانیٹر ، پلنگ سینسر ، وغیرہ) کی طرح ، اور EMR سافٹ ویئر سے بھی منسلک ہوسکتے ہیں۔ انٹرآپریبلٹی جدید صحت کی دیکھ بھال کا ایک اہم مسئلہ ہے کیونکہ نگہداشت کے ٹکڑے کی فراہمی نامناسب علاج اور اسپتال میں داخل ہونے کی بڑھتی ہوئی ایک بڑی وجہ ہے۔ جب سمارٹ اے آئی کی قیادت میں ، مختلف EMR پلیٹ فارم انٹرنیٹ کے توسط سے ایک دوسرے سے "بات" کرنے کے قابل ہوجاتے ہیں ، مختلف وارڈوں اور یہاں تک کہ صحت کی دیکھ بھال کی مختلف سہولیات کے مابین تعاون اور تعاون میں اضافہ ہوتا ہے۔
منشیات کی ترقی
کلینیکل ٹرائلز کے ذریعہ نئی دوا تیار کرنا اکثر انتہائی مہنگا پڑتا ہے۔ نہ صرف وقت کے لحاظ سے (دہائیوں کی بات کر رہے تھے) اور ڈالر کی سرمایہ کاری (لاگت آسانی سے کئی ارب ڈالر تک پہنچ سکتی ہے) ، بلکہ انسانی جانیں بھی۔ بہت ساری نئی دواسازی کی ضرورت ہوتی ہے ، حقیقت یہ ہے کہ ، نام نہاد پوسٹ مارکٹنگ ادوار کے دوران حقیقی دنیا کے مضامین پر کئی سالوں کی اضافی جانچ پڑتال کرنا پڑتی ہے ، اور یہ اس قدر معمولی بات نہیں ہے کہ بہت سی سنجیدہ (یا حتی کہ مہلک) مضر اثرات دریافت ہونے کے کئی سال بعد پائے جاتے ہیں۔ لانچ کیا گیا۔
ایک بار پھر ، موثر سپر کمپیوٹر ایندھن AI نئی آناختوں کو انو ڈھانچے کے ڈیٹا بیس سے جڑ سے اکھاڑ سکتا ہے جس کا تجزیہ کرنے کی کبھی بھی کوئی ہمت نہیں کرسکتا تھا۔ اس کی نمایاں مثال ایٹم وائسز اے ہے ، جو دو دوائیں پیش گوئی کرنے میں کامیاب رہی تھی جو ایبولا وائرس کے وبا کو روک سکتی ہے۔ ایک دن سے بھی کم وقت میں ، ان کی مجازی تلاش سے دو محفوظ ، پہلے سے موجود دوائیں ملنے میں کامیاب ہوگئیں جن کو جان لیوا وائرس سے لڑنے کے لئے دوبارہ تیار کیا جاسکتا ہے۔ سب سے اچھی بات یہ ہے کہ انھوں نے محض ایسی دواؤں کے ذریعے اسکیننگ کرکے وبائی امراض سے موثر انداز میں ردعمل ظاہر کرنے کا ایک راستہ تلاش کیا جو کئی سالوں سے مریضوں کو پہلے سے فروخت کیا گیا تھا ، جو ان کی حفاظت کا ثبوت تھا۔ (اس بارے میں مزید جاننے کے ل technology کہ کس طرح ٹیکنالوجی منشیات کی نشوونما میں رہنمائی کررہی ہے ، میڈیسن اور دواسازی میں بڑا ڈیٹا اثر دیکھیں۔)
مستقبل میں چھلانگ
کچھ انتہائی حیرت انگیز ٹیکنالوجیز ابھی تک تیار نہیں ہیں ، محض پروٹو ٹائپز کے علاوہ کچھ نہیں ہے ، لیکن ان کے مضمرات اتنے دم گھمانے والے ہیں کہ ان کا ذکر ابھی قابل ہے۔
ان میں سے ایک صحت سے متعلق دوائی ہے جو واقعتا amb مہتواکانکشی نظم و ضبط ہے جو گہری جینومکس الگورتھم کو مریضوں کے ذریعے اسکین کرنے کے لئے استعمال کرتی ہے جس میں ڈی این اے اتپریورتنوں اور بے عیبوں کو تلاش کرتا ہے جو کینسر جیسی بیماریوں سے منسلک ہوسکتے ہیں۔ ہیومن جینوم پروجیکٹ کے ایک باپ ، کریگ وینٹر جیسے لوگ اس وقت کمپیوٹیشنل ٹیکنالوجیز کی ایک نئی نسل پر کام کر رہے ہیں جو کسی بھی جینیاتی تغیر کے اثرات کی پیش گوئی کرسکتی ہے ، جس سے انفرادی علاج کی راہ ہموار ہوسکتی ہے اور بہت ساری بیماریوں کی روک تھام کی جاسکتی ہے۔
دانش مندوں کے لئے ایک کلام
جتنا حوصلہ افزائی ہوسکتا ہے کہ ہم صحت کی دیکھ بھال کے لئے اے آئی کو متعارف کرانے کے بہت زیادہ امکانات کی وجہ سے ہوسکتے ہیں ، یہ ضروری ہے کہ ہم اس کی حدود کو سمجھیں۔ دوا میں AI کا استعمال خطرات سے خالی نہیں ہے ، حالانکہ ایک بار جب ہم اس کے عادی ہوجاتے ہیں تو ان میں سے بہت سارے آسانی سے قابو پائیں گے۔
زیادہ سے زیادہ "کوئی نقصان نہ پہنچائیں" کچھ اخلاقی معیارات قائم کرنے کے لئے ضروری ہے جو حدود کی حیثیت سے کام کریں گے۔ آج اس فریم ورک کی تعمیر کی ذمہ داری میں سرمایہ کاری کی گئی جس پر آئندہ نسلیں اپنے فیصلے کریں گی۔