ابتدائی بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے لئے میڈیکل امیجنگ میں AI کا کردار

صحت کی دیکھ بھال میں AI کے ارد گرد موجود ہائپ موجود ہے لیکن خاص طور پر ریڈیولوجی میں مضبوط ہے۔ اگر آپ کمپیوٹر ایڈیڈ ڈیزائن (CAD) کے ابتدائی دنوں کو یاد کرتے ہیں، تو یہ کافی متاثر کن ہے کہ ٹیکنالوجی کس حد تک آچکی ہے۔ ChatGPT کا ایک مقامی شخص شاید یہ دعوی کرے گا کہ AI اس فیلڈ میں اپنی پوری صلاحیت تک پہنچنے سے پہلے بہت زیادہ کام کرنے کی ضرورت ہے۔ دونوں آراء درست ہیں۔ یہ مضمون اس بات کا جائزہ لے گا کہ AI کے لیے چیزوں کا پتہ لگانا اتنا مشکل کیوں ہے، اس کا کردار کیسے بدل رہا ہے، اور 2025 اور اس کے بعد کون سے رجحانات کو دیکھنا ہے۔

گھاس کے ڈھیر میں سوئی تلاش کرنا: کھوج لگانا مشکل ہے۔

بیماری کا جلد پتہ لگانا مشکل ہے کیونکہ بیماریاں اکثر ریڈیولاجیکل امیجنگ ڈیٹا میں عام ظاہری شکل سے ٹھیک ٹھیک انحراف کے ساتھ شروع ہوتی ہیں۔ چونکہ افراد کے درمیان بہت زیادہ مکمل طور پر نارمل، قدرتی تغیر پایا جاتا ہے، اس لیے یہ تعین کرنا بہت مشکل ہے کہ کون سی معمولی تبدیلیاں واقعی غیر معمولی ہیں۔ مثال کے طور پر، پھیپھڑوں کے نوڈول بہت چھوٹے سے شروع ہوتے ہیں۔ پھیلے ہوئے پھیپھڑوں کی بیماریاں بافتوں میں آسانی سے نظر انداز کی جانے والی تبدیلیوں سے شروع ہوتی ہیں۔

وہ کہاں ہے مشین لرننگ (ایم ایل) ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ یہ ان مخصوص تبدیلیوں کو پہچاننا سیکھ سکتا ہے جو عام نہیں ہیں، بلکہ بیماری سے وابستہ ہیں اور انہیں عام تغیرات سے الگ کر سکتے ہیں۔ اس عام تغیر کے مختلف ذرائع ہوسکتے ہیں: انفرادی اناٹومی، تصویر کے حصول کے آلات میں تکنیکی اختلافات، یا ٹشو کی ظاہری شکل میں وقتی تبدیلیاں جو بالکل نارمل ہیں۔ ہمیں ایم ایل ماڈلز کو بڑی مقدار میں ڈیٹا کے ساتھ تربیت دینے کی ضرورت ہے تاکہ وہ اس تغیر کی نمائندگی کر سکیں اور ان تبدیلیوں کی نشاندہی کر سکیں جو بیماری کی طرف اشارہ کرتی ہیں۔

کیا AI بے ضابطگیوں کا جلد پتہ لگانے میں ہماری مدد کر سکتا ہے؟

AI کئی طریقوں سے مدد کر سکتا ہے۔ سب سے پہلے، یہ مخصوص نمونوں کو پہچان سکتا ہے جو بیماری سے وابستہ ہیں، جیسے کینسر، پھیپھڑوں کے بیچ کی بیماریاں، یا امیجنگ ڈیٹا میں قلبی بیماری۔ ممکنہ حد تک متنوع اعداد و شمار کی تربیت کے ذریعے، AI مضبوطی سے ان نتائج کا پتہ لگانے کے قابل ہے جو پہلی تشخیص کے لیے اہم ہیں۔ اور تصویر کے پورے حجم کو پارس کرکے، یہ مشکوک علاقوں کو نمایاں کرکے ریڈیولاجسٹ کی مدد کرسکتا ہے، اس طرح ڈاکٹروں کی حساسیت میں اضافہ ہوتا ہے۔

دوم، AI تصویری خصوصیات کو ان سے زیادہ استعمال کر سکتا ہے جن کا انسان آسانی سے مشاہدہ اور رپورٹ کر سکتا ہے۔ پھیپھڑوں کے کینسر کا پتہ لگانے میں، ریڈیولاجسٹ پہلے مریض کے انتظام میں اگلی کارروائی کا فیصلہ کرنے کے لیے نوڈول کے سائز، شکل اور زمرے کا جائزہ لیتے ہیں۔ AI ایک نوڈول کی سطح کی سہ جہتی ساخت اور باریک دانے والی خصوصیات کا زیادہ قابل اعتماد طریقے سے تعین کرنے کے لیے تجزیہ کر سکتا ہے کہ آیا اس میں مہلکیت کا خطرہ زیادہ ہے یا کم۔ اس کے انفرادی مریضوں کے انتظام میں براہ راست نتائج ہوتے ہیں، جیسے کہ آیا اس شخص کو بایپسی کے لیے بھیجا جائے گا یا نہیں، یا فالو اپ وقفوں کی لمبائی اور تعدد۔

کی طرف سے ایک مطالعہ میں ایڈمز وغیرہ۔ (JACR)، یہ دکھایا گیا تھا کہ سینے کے CTs میں واقعاتی نوڈولس کے رہنما خطوط پر مبنی انتظام جوڑنا ساتھ ایم ایل پر مبنی تجزیہ غلط مثبت کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے۔ اس کا ترجمہ غیر ضروری بایپسیوں کی کم تعداد میں ہوتا ہے (ان صورتوں میں جہاں AI کہتا ہے کہ نوڈول سومی ہے) اور علاج کے لیے تیز وقت (ان صورتوں کے لیے جہاں AI کہتا ہے کہ نوڈول مہلک ہے)۔ یہاں پر زور دینا ضروری ہے - AI رہنما خطوط کے خاتمے کی وکالت نہیں کر رہا ہے۔ اس کے بجائے، ہمیں AI نتائج کے ساتھ ضروری رہنما خطوط کی تکمیل کے لیے چیلنج کیا جا رہا ہے۔ اس صورت میں، اگر ML سکور زیادہ یقین کے ساتھ گائیڈ لائن سے متصادم ہے، تو ML سکور کے ساتھ جائیں؛ دوسری صورت میں گائیڈ لائن ہدایات کے ساتھ رہنا. ہم مستقبل میں اس طرح کی مزید ایپلی کیشنز دیکھیں گے۔

تیسرا، AI مریضوں میں وقت کے ساتھ تبدیلی کی مقدار درست کرنے میں مدد کر سکتا ہے، جو کہ مناسب پیروی کے لیے ایک بار پھر بہت ضروری ہے۔ ایم ایل اور میڈیکل امیج کے تجزیہ کے علاقے میں موجودہ الگورتھم ایک ہی مریض کی متعدد تصاویر کو سیدھ میں لا سکتے ہیں - ہم اسے "رجسٹریشن" کہتے ہیں - تاکہ ہم مختلف ٹائم پوائنٹس پر ایک ہی پوزیشن کو دیکھ سکیں۔ پھیپھڑوں کے کینسر کی صورت میں، ٹریکنگ الگورتھم شامل کرنے سے ہمیں پھیپھڑوں میں موجود ہر نوڈول کی پوری تاریخ ریڈیولوجسٹ کے سامنے پیش کرنے کی اجازت ملتی ہے جب وہ کوئی کیس کھولتے ہیں۔ پیشگی اسکینوں کو تلاش کرنے اور چند مثال کے نوڈولس کے لیے صحیح پوزیشن پر جانے کے بجائے، وہ سب کچھ ایک ساتھ دیکھتے ہیں۔ اس سے نہ صرف وقت خالی ہونا چاہیے بلکہ ڈاکٹروں کے لیے کام کرنے کا زیادہ خوشگوار تجربہ بھی ہونا چاہیے۔

ریڈیولوجی AI کی وجہ سے تیار ہوگی۔ سوال یہ ہے کہ کیسے؟

کئی سمتیں ہیں جہاں AI تیزی سے ترقی کر رہا ہے۔ واضح طور پر یہ ہے کہ ہم زیادہ متنوع اور نمائندہ ڈیٹا اکٹھا کر رہے ہیں تاکہ مضبوط ماڈل بنائے جائیں جو کلینیکل سیٹنگز میں اچھی طرح کام کرتے ہیں۔ اس میں نہ صرف مختلف قسم کے سکینرز کا ڈیٹا شامل ہے، بلکہ اس میں شریک امراض سے متعلق ڈیٹا بھی شامل ہے جو کینسر کا پتہ لگانے کو مزید مشکل بنا دیتے ہیں۔

اعداد و شمار کے علاوہ، درستگی کو بہتر بنانے کے لیے ناول ML طریقوں کو تیار کرنے میں مسلسل پیش رفت ہو رہی ہے۔ مثال کے طور پر، تحقیق کا ایک بڑا شعبہ یہ دیکھ رہا ہے کہ تصویر کے حصول میں فرق سے حیاتیاتی تغیرات کو کیسے دور کیا جائے۔ ایک اور علاقہ یہ دیکھ رہا ہے کہ ایم ایل ماڈلز کو نئے ڈومینز میں کیسے منتقل کیا جائے۔ ملٹی موڈیلٹی اور پیشین گوئی دو خاص طور پر دلچسپ سمتوں کی نمائندگی کرتی ہیں جو اس بات کا اشارہ بھی دیتی ہیں کہ اگلے چند سالوں میں ریڈیولاجی کیسے بدل سکتی ہے۔ درست طب میں، مربوط تشخیص ایک اہم سمت ہے جس کا مقصد علاج کے فیصلوں کے لیے ریڈیولاجی، لیبارٹری میڈیسن، پیتھالوجی، اور دیگر تشخیصی شعبوں سے ڈیٹا استعمال کرنا ہے۔ اگر ان اعداد و شمار کو ایک ساتھ استعمال کیا جاتا ہے، تو وہ کسی ایک خاص پیرامیٹر کے مقابلے میں فیصلوں کی رہنمائی کے لیے بہت زیادہ معلومات پیش کرتے ہیں۔ یہ پہلے سے ہی معیاری مشق ہے، مثال کے طور پر، ٹیومر بورڈز میں؛ ایم ایل صرف آگے بڑھتے ہوئے بحث میں داخل ہوگا۔ یہ سوال پیدا کرتا ہے: ایم ایل ماڈلز کو متعدد ذرائع سے اس تمام مربوط ڈیٹا کے ساتھ کیا کرنا چاہئے؟ ایک چیز جو ہم کر سکتے ہیں وہ ہے مستقبل کی بیماری کے ساتھ ساتھ علاج کے بارے میں فرد کے ردعمل کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کریں۔ وہ ایک ساتھ مل کر بہت زیادہ طاقت رکھتے ہیں جس کا استعمال کرتے ہوئے ہم "کیا-اگر" پیشین گوئیاں تخلیق کر سکتے ہیں جو علاج کے فیصلوں کی رہنمائی کر سکتے ہیں۔

2025 کے رجحانات: کارکردگی، معیار، اور معاوضہ کی تشکیل

کلینیکل پریکٹس میں AI کو چلانے کے کئی عوامل ہیں۔ دو اہم پہلو کارکردگی اور معیار ہیں۔

کارکردگی

ریڈیولوجسٹوں کو اپنے کام کے اہم اور چیلنجنگ پہلو پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دے کر – پیچیدہ ڈیٹا کو یکجا کر کے – AI کارکردگی کو بڑھانے میں مدد کر سکتا ہے۔ AI نگہداشت کے مقام پر اہم اور متعلقہ معلومات فراہم کر کے اس کی حمایت کر سکتا ہے - مثلاً مقداری اقدار - یا کچھ کاموں کو خودکار بنا کر جیسے کہ کسی بے ضابطگی کا پتہ لگانا یا الگ کرنا۔ اس کا ایک دلچسپ ضمنی اثر ہے: یہ نہ صرف تبدیلیوں کی تشخیص کو تیز تر کرنے کے قابل بناتا ہے، بلکہ یہ تحقیق سے لے کر کلینیکل پریکٹس تک پکسل بائی پکسل سیگمنٹیشن اور بیماری کے نمونوں کی حجمیت جیسے کام بھی لاتا ہے۔ بڑے نمونوں کو دستی طور پر تقسیم کرنا بہت سے حالات میں مکمل طور پر ناقابل عمل ہے، لیکن آٹومیشن اس معلومات کو معمول کی دیکھ بھال کے دوران قابل رسائی بناتا ہے۔

کوالٹی

Ai کام کے معیار کو متاثر کرتا ہے۔ اس سے ہمارا مطلب ہے: تشخیص میں بہتر ہونا، مخصوص علاج کی سفارش، بیماری کا پہلے پتہ لگانا، یا علاج کے ردعمل کا زیادہ درست اندازہ۔ یہ ہر ایک مریض کے لیے فوائد ہیں۔ اس وقت، نظام کی سطح پر لاگت کی تاثیر کے ساتھ ان فوائد کے تعلق کا جائزہ لیا جا رہا ہے تاکہ ریڈیولاجی میں AI کے تعارف کے صحت کی معاشیات پر پڑنے والے اثرات کا مطالعہ اور بینچ مارک کیا جا سکے۔

باز ادائیگی

اے آئی کو اپنانا اب صرف کارکردگی کے بارے میں نہیں ہے۔ اسے مریضوں کی دیکھ بھال اور لاگت کی بچت میں اس کے ٹھوس تعاون کے لیے تسلیم کیا جا رہا ہے اور انعام دیا جا رہا ہے۔ ری ایمبرسمنٹ اسکیموں میں اس کی شمولیت اس تبدیلی کو نمایاں کرتی ہے۔ اگرچہ فوائد—جیسے کہ غیر ضروری طریقہ کار کو کم کرنا اور علاج میں تیزی لانا—سیدھے نظر آتے ہیں، لیکن یہ سفر طویل ہے۔ اب، پہلے کامیاب کیسز سامنے آنے کے ساتھ، AI کا تبدیلی کا اثر واضح ہے۔ مریضوں کے نتائج کو بہتر بنا کر اور صحت کی دیکھ بھال کے عمل کو بہتر بنا کر، AI صنعت کو نئی شکل دے رہا ہے، افق پر دلچسپ پیش رفت کے ساتھ۔

میڈیکل امیجنگ کے مستقبل کی تشکیل

میڈیکل امیجنگ بنیادی تبدیلیوں سے گزر رہی ہے۔ درست ادویات، مربوط تشخیص، اور ناول مالیکیولر ڈائیگنوسٹک ٹیکنالوجی علاج کے فیصلے کرنے کے ذرائع کو تھراپی کے اختیارات کے بڑھتے ہوئے پیچیدہ منظر نامے میں تبدیل کرتی ہے۔ AI اس تبدیلی کا ایک اتپریرک ہے، کیونکہ یہ معالجین کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ مختلف طریقوں سے حاصل کی گئی مزید خصوصیات کو یکجا کر سکیں اور انہیں علاج کے ردعمل سے جوڑ سکیں۔

تکنیکی چیلنجوں، انضمام کے مسائل اور صحت کی معاشیات کے خدشات کی وجہ سے ان ٹولز کو بڑے پیمانے پر اپنانے میں ابھی وقت لگے گا۔ عمل کو تیز کرنے کے لیے ایک چیز جو ہم سب کر سکتے ہیں وہ ہے باخبر مریض۔ ہم سب اپنے ڈاکٹروں سے اس بارے میں بات کر سکتے ہیں کہ انہوں نے کونسی AI کا تجربہ کیا ہو گا یا عملی طور پر استعمال کر رہے ہوں گے اور یہ ٹولز ان کے پیشہ ورانہ تجربے اور علم کی تکمیل کیسے کرتے ہیں۔ مارکیٹ مانگ سے بات کرتی ہے۔ لہذا اگر ہم جلد، درست پتہ لگانے کا مطالبہ کرتے ہیں، تو AI آئے گا۔