صحت کی دیکھ بھال
AI کا زندگی بدلنے والا، کینسر پر قابل پیمائش اثر
کینسر کی تشخیص اور علاج میں AI کو بڑھانے کے لیے بڑے ڈیٹا کا فائدہ اٹھانا
AI کو صحت کی دیکھ بھال کے فیصلے کرنے کے عمل میں ضم کرنے سے اس شعبے میں انقلاب برپا کرنے میں مدد مل رہی ہے اور علاج کے زیادہ درست اور مستقل فیصلے کرنے میں مدد مل رہی ہے کیونکہ نمونوں کی شناخت کرنے کی اس کی عملی طور پر لامحدود صلاحیت کی وجہ سے جو انسانوں کے لیے بہت پیچیدہ ہیں۔
آنکولوجی کا شعبہ مریض کے سفر کے مختلف مراحل میں غیر ساختہ طبی تاریخ سے لے کر امیجنگ اور جینومک سیکوینسنگ ڈیٹا تک بہت زیادہ ڈیٹا سیٹ تیار کرتا ہے۔ AI روایتی طریقوں سے زیادہ تیز رفتاری سے بڑے پیمانے پر ڈیٹا بیچز کا "ذہانت سے" تجزیہ کر سکتا ہے، جو کہ مشین لرننگ الگورتھم کی تربیت کے لیے اہم ہے جو کینسر کی جانچ اور نگرانی کے جدید آلات کے لیے بنیادی ہیں۔ AI میں ڈیٹا سیٹ کی پیچیدگیوں کو مؤثر طریقے سے ماڈلنگ کرنے کے لیے پیٹرن کی شناخت کی زبردست صلاحیتیں بھی ہیں۔ یہ اہم ہے کیونکہ یہ کینسر کے جینومکس اور ٹیومر مائکرو ماحولیات میں چھوٹے مالیکیولر دستخطوں کے اثرات کے بارے میں گہری، کثیر پرتوں والی تفہیم کو قابل بناتا ہے۔ جینز کے درمیان ایک نمونہ دریافت کرنا جو صرف کینسر کے معاملات کے مخصوص ذیلی سیٹ یا کینسر کے بڑھنے کے نمونوں میں پایا جاتا ہے علاج کے لیے زیادہ موزوں، مریض کے لیے مخصوص نقطہ نظر کا باعث بن سکتا ہے۔
حتمی مقصد کیا ہے؟ AI سے چلنے والے کینسر کے ٹیسٹ جو کینسر کے سفر کے ہر مرحلے پر ڈاکٹروں اور ان کے مریضوں کے لیے طبی فیصلہ سازی میں معاونت کرتے ہیں - اسکریننگ اور پتہ لگانے سے لے کر صحیح علاج کی شناخت تک، اور مداخلتوں پر مریضوں کے ردعمل کی نگرانی اور دوبارہ ہونے کی پیشین گوئی کرنے کے لیے۔
ڈیٹا کا معیار اور مقدار: AI کامیابی کی کلید
بالآخر، ایک AI الگورتھم صرف اتنا ہی اچھا ہوگا جتنا کہ ڈیٹا کے معیار کو جو اسے تربیت دیتا ہے۔ ناقص، نامکمل یا غلط طور پر لیبل لگا ہوا ڈیٹا AI کی بہترین نمونوں کو تلاش کرنے کی صلاحیت کو ختم کر سکتا ہے (کوڑا اندر، کچرا باہر)۔ یہ خاص طور پر کینسر کی دیکھ بھال کے لیے درست ہے، جہاں پیش گوئی کرنے والی ماڈلنگ بے عیب درستگی پر انحصار کرتی ہے - مثال کے طور پر ہزاروں میں سے ایک جین میں تبدیلی، ٹیومر کی نشوونما کا اشارہ دے سکتی ہے اور جلد پتہ لگانے کی اطلاع دے سکتی ہے۔ اس بات کو یقینی بنانا کہ اعلیٰ سطح کا معیار وقت طلب اور مہنگا ہے لیکن یہ بہتر ڈیٹا کی طرف لے جاتا ہے، جس کے نتیجے میں جانچ کی زیادہ سے زیادہ درستگی ہوتی ہے۔ تاہم، ڈیٹا کی ایک مفید سونے کی کان تیار کرنا اہم چیلنجوں کے ساتھ آتا ہے۔ ایک تو، بڑے پیمانے پر جینومک اور مالیکیولر ڈیٹا اکٹھا کرنا، جس میں لاکھوں ڈیٹا پوائنٹس شامل ہو سکتے ہیں، ایک پیچیدہ کام ہے۔ اس کا آغاز اعلیٰ ترین معیار کے اسسیس کے ساتھ ہوتا ہے جو کینسر کی ان خصوصیات کو بے عیب درستگی اور ریزولوشن کے ساتھ ماپتے ہیں۔ جمع کردہ مالیکیولر ڈیٹا کو جغرافیہ اور مریض کی نمائندگی میں بھی اتنا ہی متنوع ہونا چاہیے تاکہ تربیتی ماڈلز کی پیشین گوئی کی صلاحیت کو بڑھایا جا سکے۔ یہ طویل مدتی کثیر الضابطہ تعاون اور شراکت داریوں کو بنانے سے بھی فائدہ اٹھاتا ہے جو تجزیہ کے لیے خام ڈیٹا کو اکٹھا کرنے اور اس پر کارروائی کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ آخر میں، ڈیٹا ہینڈلنگ میں سخت اخلاقیات کے معیارات کو مرتب کرنا انتہائی اہمیت کا حامل ہے جب بات صحت کی دیکھ بھال کی معلومات کی ہو اور مریض کی رازداری کے سخت ضابطوں کی پابندی کی جائے، جو بعض اوقات ڈیٹا اکٹھا کرنے میں ایک چیلنج پیش کر سکتے ہیں۔
درست، تفصیلی اعداد و شمار کی کثرت کا نتیجہ نہ صرف جانچ کی صلاحیتوں کا باعث بنے گا جو نمونوں کو تیزی سے تلاش کر سکتے ہیں اور ڈاکٹروں کو اپنے مریضوں کی غیر پوری ضروریات کو پورا کرنے کے بہترین موقع کے ساتھ بااختیار بنا سکتے ہیں بلکہ طبی تحقیق کے ہر پہلو کو بہتر اور آگے بڑھا سکتے ہیں، خاص طور پر فوری تلاش۔ کینسر کے لیے بہتر ادویات اور بائیو مارکر کے لیے۔
AI پہلے ہی کینسر کی دیکھ بھال اور علاج میں وعدہ کر رہا ہے۔
AI کو تربیت دینے کے مزید موثر طریقے پہلے ہی نافذ کیے جا رہے ہیں۔ میں اور میرے ساتھی ڈیٹا کی ایک جامع صف سے الگورتھم کی تربیت کر رہے ہیں، بشمول امیجنگ کے نتائج، بایپسی ٹشو ڈیٹا، جینومک ترتیب کی متعدد شکلیں، اور پروٹین بائیو مارکر، دیگر تجزیوں کے علاوہ - یہ سبھی تربیتی ڈیٹا کی بڑی مقدار میں اضافہ کرتے ہیں۔ اربوں کے بجائے quadrillions کے پیمانے پر ڈیٹا پیدا کرنے کی ہماری صلاحیت نے ہمیں طبی استعمال میں کچھ پہلے صحیح پیش گوئی کرنے والے تجزیات بنانے کی اجازت دی ہے، جیسے کہ نامعلوم بنیادی اصل کے اعلیٰ درجے کے کینسر کے لیے ٹیومر کی شناخت یا باریک جینیاتی تغیرات پر مشتمل پیش گوئی کیموتھراپی کے علاج کے راستے۔ .
Caris Life Sciences میں، ہم نے ثابت کیا ہے کہ الگورتھم کی وسیع توثیق اور جانچ ضروری ہے، جس میں حقیقی دنیا کے شواہد کا موازنہ کلیدی کردار ادا کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، مخصوص کینسروں کا پتہ لگانے کے لیے تربیت یافتہ ہمارے الگورتھم لیبارٹری ہسٹولوجی ڈیٹا کے خلاف توثیق سے فائدہ اٹھاتے ہیں، جبکہ علاج کے طریقہ کار کے لیے اے آئی کی پیش گوئیاں حقیقی دنیا کے طبی بقا کے نتائج کے مقابلے کراس کی جا سکتی ہیں۔
کینسر کی تحقیق میں تیز رفتار ترقی کے پیش نظر، تجربہ بتاتا ہے کہ مسلسل سیکھنے اور الگورتھم کی اصلاح ایک کامیاب AI حکمت عملی کا ایک لازمی حصہ ہے۔ جیسے جیسے نئے علاج تیار کیے جاتے ہیں اور کینسر کو چلانے والے حیاتیاتی راستوں کے بارے میں ہماری سمجھ میں اضافہ ہوتا ہے، جدید ترین معلومات کے ساتھ ماڈلز کو اپ ڈیٹ کرنا گہری بصیرت پیش کرتا ہے اور پتہ لگانے کی حساسیت کو بڑھاتا ہے۔
سیکھنے کا یہ جاری عمل AI ڈویلپرز اور کلینیکل اور ریسرچ کمیونٹیز کے درمیان وسیع تعاون کی اہمیت کو اجاگر کرتا ہے۔ ہم نے پایا ہے کہ ڈیٹا کا زیادہ تیزی سے تجزیہ کرنے کے لیے نئے ٹولز تیار کرنا اور زیادہ حساسیت کے ساتھ، ماہرین آنکالوجسٹ کے تاثرات کے ساتھ، ضروری ہے۔ پایان لائن: AI الگورتھم کی کامیابی کا صحیح پیمانہ یہ ہے کہ یہ ماہر امراض چشم کو کتنی درست طریقے سے قابل بھروسہ، پیشین گوئی کرنے والی بصیرت سے لیس کرتا ہے جس کی انہیں ضرورت ہے اور AI حکمت عملی بدلتے ہوئے علاج کے نمونوں کے لیے کتنی موافقت پذیر ہے۔
AI کی حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز پہلے سے ہی بقا کی شرح کو بڑھا رہی ہیں اور کینسر کے انتظام کو بہتر بنا رہی ہیں
اعداد و شمار کے پیمانے اور معیار میں پیشرفت نے پہلے سے ہی معالج فیصلہ سازی ٹول کٹ کو وسعت دے کر قابل پیمائش اثرات مرتب کیے ہیں، جس کے مریضوں کی دیکھ بھال اور بقا کے نتائج پر حقیقی دنیا کے مثبت نتائج برآمد ہوئے ہیں۔ علاج میں مشکل میٹاسٹیٹک کینسر کے لیے کیموتھراپی کے علاج کے انتخاب کو نیویگیٹ کرنے کے لیے پہلا طبی اعتبار سے توثیق شدہ AI ٹول ممکنہ طور پر مریض کی بقا کو بڑھا سکتا ہے۔ 17.5 ماہ، پیشین گوئی الگورتھم کے بغیر کیے گئے معیاری علاج کے فیصلوں کے مقابلے1. ایک مختلف AI ٹول کر سکتا ہے۔ درجنوں میٹاسٹیٹک کینسروں کی اصل ٹیومر کی 94 فیصد سے زیادہ درستگی کے ساتھ پیش گوئی2 - جو ایک مؤثر علاج کا منصوبہ بنانے کے لیے اہم ہے۔ AI الگورتھم یہ بھی پیش گوئی کر رہے ہیں کہ ٹیومر ہر شخص کے منفرد ٹیومر جینیات کی بنیاد پر امیونو تھراپی کا کتنا اچھا جواب دے گا۔ ان میں سے ہر ایک صورت میں، AI ٹول کٹس طبی فیصلہ سازی کو بااختیار بناتی ہیں جو دیکھ بھال کے موجودہ معیارات کے مقابلے مریض کے نتائج کو بہتر بناتی ہیں۔
کینسر میں AI انقلاب کی توقع کریں۔
AI پہلے ہی تبدیل کر رہا ہے کہ ہم کینسر کا پتہ کتنی جلدی کر سکتے ہیں اور راستے میں ہم اس کا علاج کیسے کر سکتے ہیں۔ کینسر کے انتظام میں جلد ہی ڈاکٹروں کو مربوط AI کے ساتھ ساتھ کام کرنے کے لیے حقیقی وقت میں مریضوں کا علاج اور نگرانی کرنے اور کینسر کی دوائیوں کو اتپریورتن کے ذریعے ختم کرنے کی کوششوں سے ایک قدم آگے رہنے کی ضرورت ہوگی۔ کینسر کا پہلے سے پتہ لگانے اور زیادہ مؤثر ذاتی نوعیت کے علاج کے نمونے فراہم کرنے کے لیے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کو ہمیشہ بہتر بنانے کے علاوہ، معالجین، محققین، اور بائیوٹیک کمپنیاں آج کل کے لیے نئی علاج کی دریافتوں اور مالیکیولر بائیو مارکرز کو چلانے کے لیے ڈیٹا اور AI تجزیوں سے فائدہ اٹھانے کے لیے سخت محنت کر رہی ہیں۔
بہت دور نہیں مستقبل میں، AI میں یہ ایک بار ناممکن ہونے والی پیشرفت تمام بیماریوں کی حالتوں تک کینسر کی دیکھ بھال سے کہیں آگے پہنچ جائے گی، غیر یقینی کے دور کو ختم کرے گی اور دوا کو زیادہ درست، زیادہ ذاتی اور زیادہ موثر بنائے گی۔
