سوات قائدین
صحت کی دیکھ بھال کے مخصوص فاؤنڈیشن ماڈل کی تبدیلی کی صلاحیت
پچھلے دو سالوں میں، GPT-4 جیسے عمومی بنیادوں کے ماڈلز نمایاں طور پر تیار ہوئے ہیں، جو بڑے ڈیٹا سیٹس، ماڈل کے سائز میں اضافہ، اور تعمیراتی بہتری کی وجہ سے بے مثال صلاحیتوں کی پیشکش کرتے ہیں۔ یہ ماڈل مختلف شعبوں میں کاموں کی ایک وسیع رینج کے لیے قابل اطلاق ہیں۔ تاہم، صحت کی دیکھ بھال AI اب بھی مخصوص کاموں کے لیے بنائے گئے ماڈلز کی خصوصیت رکھتی ہے۔ مثال کے طور پر، ہڈیوں کے فریکچر کے لیے ایکس رے کا تجزیہ کرنے کے لیے تربیت یافتہ ماڈل صرف فریکچر کی شناخت کرے گا اور جامع ریڈیولوجی رپورٹس بنانے کی صلاحیت کا فقدان ہے۔ اکثریت 500 AI ماڈلز فوڈ اینڈ ڈرگ ایڈمنسٹریشن کے ذریعہ منظور شدہ ایک یا دو استعمال کے معاملات تک محدود ہیں۔ تاہم، فاؤنڈیشن ماڈلز، جو مختلف کاموں میں اپنے وسیع اطلاق کے لیے جانا جاتا ہے، صحت کی دیکھ بھال کی ایپلی کیشنز میں تبدیلی کے نقطہ نظر کے لیے مرحلہ طے کر رہے ہیں۔
اگرچہ طبی ایپلی کیشنز کے لیے بنیادی ماڈل تیار کرنے کی ابتدائی کوششیں کی گئی ہیں، لیکن یہ وسیع تر طریقہ صحت کی دیکھ بھال AI میں ابھی تک رائج نہیں ہوا ہے۔ یہ سست روی بنیادی طور پر بڑے اور متنوع صحت کی دیکھ بھال کے ڈیٹاسیٹس تک رسائی کے ساتھ منسلک چیلنجوں کے ساتھ ساتھ مختلف قسم کے طبی ڈیٹا کے لیے ماڈلز کی ضرورت کی وجہ سے ہے۔ صحت کی دیکھ بھال کا عمل فطری طور پر ملٹی موڈل ہے اور اس میں امیجز، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHRs)، سینسرز، پہننے کے قابل، جینومکس اور بہت کچھ سے معلومات شامل ہیں۔ اس طرح، ایک بنیادی صحت کی دیکھ بھال کا ماڈل بھی فطری طور پر ملٹی موڈل ہونا چاہیے۔ بہر حال، ملٹی موڈل آرکیٹیکچرز اور خود زیر نگرانی سیکھنے میں حالیہ پیش رفت، جو لیبل لگے ڈیٹا کی ضرورت کے بغیر ڈیٹا کی مختلف اقسام کو سنبھال سکتی ہے، صحت کی دیکھ بھال کے بنیادی ماڈل کی راہ ہموار کر رہی ہے۔
صحت کی دیکھ بھال میں جنریٹو اے آئی کی موجودہ حالت
صحت کی دیکھ بھال روایتی طور پر ٹیکنالوجی کو اپنانے میں سست رہی ہے، تاہم ایسا لگتا ہے کہ اس نے اپنا لیا ہے۔ پیداواری AI۔ زیادہ تیزی سے. HIMSS24 میں، ہیلتھ کیئر ٹیکنالوجی کے پیشہ ور افراد کے لیے سب سے بڑی عالمی کانفرنس، جنریٹو AI تقریباً ہر پریزنٹیشن کا مرکزی نقطہ تھا۔
صحت کی دیکھ بھال میں جنریٹو اے آئی کے استعمال کے پہلے کیسوں میں سے ایک جس نے بڑے پیمانے پر اپنانے کو دیکھا ہے اس کی توجہ کلینیکل دستاویزات کے انتظامی بوجھ کو کم کرنے پر ہے۔ روایتی طور پر، مریض کی بات چیت اور دیکھ بھال کے عمل کو دستاویز کرنے میں ڈاکٹروں کے وقت کا کافی حصہ خرچ ہوتا ہے (>2 گھنٹے فی دن)، اکثر انہیں براہ راست مریضوں کی دیکھ بھال سے روکتا ہے۔
GPT-4 یا MedPalm-2 جیسے AI ماڈلز کا استعمال مریض کے ڈیٹا اور معالج مریضوں کے تعاملات کی نگرانی کے لیے کیا جا رہا ہے تاکہ کلیدی دستاویزات جیسے پروگریس نوٹ، ڈسچارج سمری، اور ریفرل لیٹر تیار کیا جا سکے۔ یہ مسودے ضروری معلومات کو درست طریقے سے حاصل کرتے ہیں، جس کے لیے صرف ڈاکٹر کے جائزے اور منظوری کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس سے کاغذی کارروائی کا وقت نمایاں طور پر کم ہو جاتا ہے، جس سے معالجین کو مریضوں کی دیکھ بھال پر زیادہ توجہ مرکوز کرنے، سروس کے معیار کو بڑھانے اور جلنے کی کمی کو کم کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
تاہم، صحت کی دیکھ بھال میں بنیادی ماڈلز کی وسیع تر ایپلی کیشنز کو ابھی مکمل طور پر عملی شکل دینا باقی ہے۔ GPT-4 جیسے عام فاؤنڈیشن ماڈل کی کئی حدود ہیں۔ اس طرح، صحت کی دیکھ بھال کے لیے مخصوص بنیادی ماڈل کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، GPT-4 میں طبی امیجز کا تجزیہ کرنے یا مریض کے طول بلد ڈیٹا کو سمجھنے کی صلاحیت نہیں ہے، جو درست تشخیص فراہم کرنے کے لیے اہم ہے۔ اس کے علاوہ، اس کے پاس جدید ترین طبی علم نہیں ہے، کیونکہ اسے صرف دسمبر 2023 تک دستیاب ڈیٹا پر تربیت دی گئی تھی۔ طبی سوالات اور طبی امیجز کے بارے میں استدلال۔ تاہم، یہ اب بھی صحت کی دیکھ بھال میں AI کی مکمل صلاحیت کو حاصل نہیں کرتا ہے۔
ہیلتھ کیئر فاؤنڈیشن ماڈل بنانا
صحت کی دیکھ بھال کے بنیادی ماڈل کی تعمیر کا عمل سرکاری اور نجی دونوں ذرائع سے حاصل کردہ ڈیٹا سے شروع ہوتا ہے، بشمول بائیو بینکس، تجرباتی ڈیٹا، اور مریض کے ریکارڈ۔ یہ ماڈل پیچیدہ طبی کاموں کو انجام دینے کے لیے مختلف ڈیٹا کی اقسام، جیسے کہ تصاویر کے ساتھ متن یا لیبارٹری کے نتائج کو پروسیسنگ اور یکجا کرنے کے قابل ہو گا۔
مزید برآں، یہ نئے حالات کے بارے میں استدلال کر سکتا ہے اور طبی لحاظ سے درست زبان میں اس کے نتائج کو بیان کر سکتا ہے۔ یہ صلاحیت طبی تصورات اور طبی اعداد و شمار کے درمیان کارآمد تعلقات کا اندازہ لگانے اور استعمال کرنے تک پھیلا ہوا ہے، خاص طور پر جب مشاہداتی ڈیٹا کی بنیاد پر علاج کی سفارشات فراہم کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ آکسیجن کی بڑھتی ہوئی سپلائی کے باوجود حالیہ شدید چھاتی کے صدمے اور گرتی ہوئی شریانوں کی آکسیجن کی سطح سے شدید سانس کی تکلیف کے سنڈروم کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔
مزید برآں، یہ ماڈل جدید طبی علم حاصل کرنے کے لیے نالج گرافس یا ڈیٹا بیس جیسے وسائل سے متعلقہ معلومات تک رسائی حاصل کرے گا، اس کے استدلال میں اضافہ کرے گا اور اس بات کو یقینی بنائے گا کہ اس کا مشورہ طب میں جدید ترین پیشرفت کی عکاسی کرتا ہے۔
ہیلتھ کیئر فاؤنڈیشنل ماڈل کی درخواستیں اور اثرات
صحت کی دیکھ بھال کے بنیادی ماڈل کے ممکنہ استعمال وسیع ہیں۔ تشخیص میں، ایسا ماڈل انسانی تجزیہ پر انحصار کو کم کر سکتا ہے۔ علاج کی منصوبہ بندی کے لیے، ماڈل مریض کے پورے میڈیکل ریکارڈ، جینیاتی تفصیلات، اور طرز زندگی کے عوامل پر غور کرکے انفرادی علاج کی حکمت عملی تیار کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ کچھ دیگر ایپلی کیشنز میں شامل ہیں:
- گراؤنڈڈ ریڈیولوجی رپورٹس: ہیلتھ کیئر فاؤنڈیشنل ماڈل ورسٹائل اسسٹنٹس بنا کر ڈیجیٹل ریڈیولاجی کو تبدیل کر سکتا ہے جو کہ خودکار رپورٹ ڈرافٹنگ اور کام کا بوجھ کم کر کے ریڈیولوجسٹ کی مدد کرتے ہیں۔ یہ مریض کی پوری تاریخ کو مربوط کرنے کے قابل بھی ہوگا۔ مثال کے طور پر، ریڈیولوجسٹ وقت کے ساتھ حالات میں ہونے والی تبدیلیوں کے بارے میں ماڈل سے استفسار کر سکتے ہیں: "کیا آپ آخری اسکین کے بعد سے ٹیومر کے سائز میں کسی تبدیلی کی نشاندہی کر سکتے ہیں؟"
- بیڈ سائیڈ کلینیکل ڈیسیژن سپورٹ: طبی علم کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، یہ واضح، مفت متن کی وضاحت اور ڈیٹا کے خلاصے پیش کرے گا، طبی عملے کو مریض کے فوری خطرات سے آگاہ کرے گا اور اگلے اقدامات تجویز کرے گا۔ مثال کے طور پر، ماڈل کلاؤڈ الرٹ، "انتباہ: یہ مریض صدمے میں جانے والا ہے،" اور متعلقہ ڈیٹا کے خلاصے اور کارروائی کے لیے چیک لسٹ کے لنک فراہم کرتا ہے۔
- منشیات کی دریافت: ایسے پروٹینوں کو ڈیزائن کرنا جو خاص طور پر اور مضبوطی سے ہدف کے ساتھ جڑے ہوں، منشیات کی دریافت کی بنیاد ہے۔ ابتدائی ماڈلز جیسے RFdiffusion نے بنیادی آدانوں کی بنیاد پر پروٹین بنانا شروع کر دیا ہے جیسے بائنڈنگ کے لیے ہدف۔ ان ابتدائی ماڈلز کی بنیاد پر، صحت کی دیکھ بھال کے لیے مخصوص بنیادی ماڈل کو زبان اور پروٹین کی ترتیب دونوں کو سمجھنے کے لیے تربیت دی جا سکتی ہے۔ یہ اسے پروٹین ڈیزائن کرنے کے لیے متن پر مبنی انٹرفیس پیش کرنے کی اجازت دے گا، ممکنہ طور پر نئی ادویات کی ترقی کو تیز کرے گا۔
چیلنجز
اگرچہ صحت کی دیکھ بھال کے لیے مخصوص بنیادی ماڈل کی تعمیر حتمی مقصد ہے، اور حالیہ پیشرفت نے اسے مزید ممکن بنا دیا ہے، لیکن متنوع طبی تصورات پر استدلال کرنے کے قابل ایک واحد ماڈل کو تیار کرنے میں اب بھی اہم چیلنجز موجود ہیں:
- ڈیٹا میپنگ کے متعدد طریقوں: ماڈل کو ڈیٹا کے مختلف طریقوں جیسے EHR ڈیٹا، میڈیکل امیجنگ ڈیٹا، اور جینیاتی ڈیٹا پر تربیت دی جانی چاہیے۔ ان طریقوں کے درمیان استدلال کرنا مشکل ہے کیونکہ اعلی مخلص ڈیٹا کو سورس کرنا جو ان تمام طریقوں میں تعاملات کو درست طریقے سے نقشہ بناتا ہے۔ مزید یہ کہ سیلولر ڈائنامکس سے لے کر سالماتی ڈھانچے اور جینوم وسیع جینیاتی تعاملات تک مختلف حیاتیاتی طریقوں کی نمائندگی کرنا پیچیدہ ہے۔ انسانی ڈیٹا پر زیادہ سے زیادہ تربیت ناقابل عمل اور غیر اخلاقی ہے، اس لیے محققین کم پیشین گوئی کرنے والے جانوروں کے ماڈلز یا سیل لائنوں پر انحصار کرتے ہیں، جو لیبارٹری کی پیمائشوں کو پورے حیاتیات کے پیچیدہ کاموں میں ترجمہ کرنے میں ایک چیلنج پیدا کرتا ہے۔
- توثیق اور تصدیق: صحت کی دیکھ بھال کے بنیادی ماڈلز اپنی استعداد کی وجہ سے توثیق کرنا مشکل ہیں۔ روایتی طور پر، AI ماڈلز کو مخصوص کاموں کے لیے توثیق کیا جاتا ہے جیسے MRI سے کینسر کی ایک قسم کی تشخیص کرنا۔ تاہم، بنیادی ماڈلز نئے، نادیدہ کام انجام دے سکتے ہیں، جس سے ناکامی کے تمام ممکنہ طریقوں کا اندازہ لگانا مشکل ہو جاتا ہے۔ انہیں اپنی جانچ اور منظور شدہ استعمال کے معاملات کی تفصیلی وضاحت درکار ہوتی ہے اور انہیں آف لیبل استعمال کے لیے انتباہ جاری کرنا چاہیے۔ ان کے آؤٹ پٹس کی تصدیق کرنا بھی پیچیدہ ہے، کیونکہ وہ متنوع ان پٹ اور آؤٹ پٹس کو ہینڈل کرتے ہیں، ممکنہ طور پر درستگی کو یقینی بنانے کے لیے کثیر الضابطہ پینل کی ضرورت ہوتی ہے۔
- سماجی تعصبات: یہ ماڈل تعصب کو برقرار رکھنے کا خطرہ رکھتے ہیں، کیونکہ وہ ایسے اعداد و شمار پر تربیت دے سکتے ہیں جو بعض گروہوں کو کم پیش کرتے ہیں یا متعصبانہ ارتباط پر مشتمل ہوتے ہیں۔ ان تعصبات کو دور کرنا بہت ضروری ہے، خاص طور پر جب ماڈلز کا پیمانہ بڑھتا ہے، جو مسئلہ کو مزید تیز کر سکتا ہے۔
آگے کا راستہ
جنریٹو اے آئی نے پہلے ہی طبی ماہرین پر دستاویزات کے بوجھ کو کم کرکے صحت کی دیکھ بھال کو نئی شکل دینا شروع کر دی ہے، لیکن اس کی پوری صلاحیت ابھی باقی ہے۔ صحت کی دیکھ بھال میں بنیادی ماڈلز کا مستقبل تبدیلی لانے کا وعدہ کرتا ہے۔ صحت کی دیکھ بھال کے ایک ایسے نظام کا تصور کریں جہاں تشخیص نہ صرف تیز ہو بلکہ زیادہ درست بھی ہو، جہاں علاج کے منصوبے انفرادی مریضوں کے جینیاتی پروفائلز کے مطابق بنائے گئے ہوں، اور جہاں نئی دوائیں برسوں کے بجائے چند مہینوں میں دریافت کی جا سکیں۔
صحت کی دیکھ بھال کے لیے مخصوص بنیادی AI ماڈل بنانا چیلنجز پیش کرتا ہے، خاص طور پر جب بات متنوع اور بکھرے ہوئے طبی اور طبی ڈیٹا کو یکجا کرنے کی ہو۔ تاہم، ان رکاوٹوں کو تکنیکی ماہرین، معالجین اور پالیسی سازوں کے درمیان باہمی تعاون کے ذریعے حل کیا جا سکتا ہے۔ مل کر کام کرنے سے، ہم تجارتی فریم ورک تیار کر سکتے ہیں جو مختلف اسٹیک ہولڈرز (EHRs، امیجنگ کمپنیاں، پیتھالوجی لیبز، فراہم کنندگان) کو اس ڈیٹا کو یکجا کرنے اور صحت کی دیکھ بھال کے اندر پیچیدہ، ملٹی موڈل تعاملات پر کارروائی کرنے کے قابل AI ماڈل آرکیٹیکچرز کی تعمیر کے لیے ترغیب دیتے ہیں۔
مزید برآں، یہ بہت اہم ہے کہ یہ پیشرفت ایک واضح اخلاقی کمپاس اور مضبوط ریگولیٹری فریم ورک کے ساتھ آگے بڑھے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ان ٹیکنالوجیز کو ذمہ داری اور مساوی طور پر استعمال کیا جائے۔ توثیق اور انصاف کے اعلیٰ معیار کو برقرار رکھنے سے، صحت کی دیکھ بھال کرنے والی کمیونٹی مریضوں اور پریکٹیشنرز دونوں کے درمیان اعتماد پیدا کر سکتی ہے اور قبولیت کو فروغ دے سکتی ہے۔
صحت کی دیکھ بھال کے بنیادی ماڈلز کی صلاحیت کو مکمل طور پر محسوس کرنے کی طرف سفر ایک دلچسپ محاذ ہے۔ اس اختراعی جذبے کو اپناتے ہوئے، صحت کی دیکھ بھال کا شعبہ نہ صرف موجودہ چیلنجوں کا مقابلہ کرنے کی توقع کرسکتا ہے بلکہ طبی سائنس کو بھی بدل سکتا ہے۔ ہم صحت کی دیکھ بھال میں ایک جرات مندانہ نئے دور کے دہانے پر ہیں- جو کہ امکانات سے بھرا ہوا ہے اور عالمی سطح پر زندگیوں کو بہتر بنانے کے لیے AI کے وعدے سے کارفرما ہے۔
