ہمارے ساتھ رابطہ

صحت کی دیکھ بھال میں مصنوعی ذہانت مواقع کے ساتھ خطرات بھی لا سکتی ہے۔

صحت کی دیکھ بھال

صحت کی دیکھ بھال میں مصنوعی ذہانت مواقع کے ساتھ خطرات بھی لا سکتی ہے۔

mm

جب صحت کی دیکھ بھال کے شعبے کی بات آتی ہے تو AI میں بہت زیادہ صلاحیت ہوتی ہے، جو تشخیص کو بہتر بنانے اور نئی، زیادہ موثر دوائیں تلاش کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔ البتہ، سائنسی امریکی میں ایک ٹکڑے کے طور پر حال ہی میں زیر بحث آئی، جس رفتار سے AI صحت کی دیکھ بھال کے شعبے میں داخل ہو رہا ہے اس سے بہت سے نئے چیلنجز اور خطرات بھی کھلتے ہیں۔

گزشتہ پانچ سالوں کے دوران، امریکی فوڈ اینڈ ڈرگ ایڈمنسٹریشن نے منظوری دی ہے۔ 40 مختلف AI مصنوعات۔ تاہم، جیسا کہ سائنٹیفک امریکن نے رپورٹ کیا ہے، امریکہ میں فروخت کے لیے کلیئر کردہ کسی بھی مصنوعات کی بے ترتیب کنٹرول شدہ کلینیکل ٹرائلز میں ان کی کارکردگی کا جائزہ نہیں لیا گیا ہے۔ بہت سے AI میڈیکل ٹولز کو FDA کی منظوری کی بھی ضرورت نہیں ہوتی۔

Evan Topol، "Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again" کے مصنف نے سائنٹیفک امریکن کو بتایا کہ ایسی بہت سی AI پروڈکٹس جو بیماریوں کی تشخیص جیسے کاموں میں کارگر ثابت ہونے کا دعویٰ کرتی ہیں، درحقیقت اس انداز میں سختی سے ٹیسٹ کیے گئے ہیں۔ AI کا پتہ لگانے اور تشخیصی ٹول کا پہلا بڑا بے ترتیب ٹرائل گزشتہ اکتوبر میں کیا جا رہا ہے۔ مزید برآں، بہت کم ٹیک سٹارٹ اپ اپنے تحقیقی مقالے ہم مرتبہ کے جائزے کے جرائد میں شائع کرتے ہیں، جہاں ان کے کام کا تجزیہ سائنسدان کریں گے۔

جب مناسب طریقے سے جانچ اور کنٹرول کیا جاتا ہے تو، AI سسٹم طاقتور ٹولز ہو سکتے ہیں جو طبی پیشہ ور افراد کو دوسری صورت میں کسی بھی طرح کی علامات کا پتہ لگانے میں مدد کر سکتے ہیں، صحت کے نتائج کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، ذیابیطس کی آنکھوں کی بیماری کا پتہ لگانے کے لیے ایک AI ٹول کا سینکڑوں مریضوں پر تجربہ کیا گیا اور یہ قابل اعتماد ثابت ہوا۔ ٹیسٹ کے لیے ذمہ دار کمپنی نے FDA کے ساتھ آٹھ سال تک پروڈکٹ کو بہتر بنانے کے لیے کام کیا۔ ٹیسٹ، IDx-DR، بنیادی نگہداشت کے کلینکس میں اپنا راستہ بنا رہا ہے جہاں یہ ممکنہ طور پر ذیابیطس ریٹینوپیتھی کی ابتدائی علامات کا پتہ لگانے میں مدد کر سکتا ہے، اگر مشتبہ علامات پائے جاتے ہیں تو مریضوں کو آنکھوں کے ماہرین کے پاس بھیج دیا جاتا ہے۔

اگر احتیاط سے جانچ نہ کی جائے تو، AI سسٹمز جنہیں طبی پیشہ ور افراد اپنی تشخیص اور علاج کی رہنمائی کے لیے استعمال کر سکتے ہیں اس سے بچنے کے بجائے نقصان پہنچانے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

سائنسی امریکن مضمون میں بیماریوں کی تشخیص کے لیے AI پر انحصار کرنے کے ایک ممکنہ مسئلے کی تفصیل دی گئی ہے، جس میں ایک AI کی مثال کی طرف اشارہ کیا گیا ہے جس کا مقصد سینے کے ایکس رے کا تجزیہ کرنا اور یہ معلوم کرنا ہے کہ کن مریضوں کو نمونیا ہو سکتا ہے۔ نیو یارک کے ماؤنٹ سینائی ہسپتال میں ٹیسٹ کیے جانے پر یہ سسٹم درست ثابت ہوا، لیکن جب دوسرے ہسپتالوں میں لی گئی تصاویر پر تجربہ کیا گیا تو یہ ناکام ہو گیا۔ محققین نے پایا کہ AI پورٹیبل ایکس رے سسٹمز کے ذریعے تخلیق کردہ تصاویر بمقابلہ ریڈیولاجی ڈیپارٹمنٹ میں بنائی گئی تصاویر کے درمیان فرق کر رہا ہے۔ ڈاکٹر ایسے مریضوں پر پورٹیبل سینے کے ایکسرے سسٹم کا استعمال کرتے ہیں جو اکثر اپنے بستر کو چھوڑنے کے لئے بہت زیادہ بیمار ہوتے ہیں، اور ان مریضوں کو نمونیا ہونے کا خطرہ زیادہ ہوتا ہے۔

جھوٹے الارم بھی تشویش کا باعث ہیں۔ ڈیپ مائنڈ نے ایک AI موبائل ایپ بنائی جو ہسپتال میں داخل مریضوں کے گردے کی شدید خرابی کی 48 گھنٹے پہلے پیش گوئی کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔ تاہم، نظام مبینہ طور پر بھی دو جھوٹے الارم بنائے ہر گردے کی ناکامی کے لیے جس کی کامیابی سے پیش گوئی کی گئی تھی۔ غلط مثبت نتائج نقصان دہ ہو سکتے ہیں کیونکہ وہ ڈاکٹروں کو مزید ٹیسٹ کروانے یا تجویز کردہ علاج کو تبدیل کرنے میں غیر ضروری وقت اور وسائل خرچ کرنے کی ترغیب دے سکتے ہیں۔

ایک اور واقعہ میں، ایک اے آئی سسٹم نے غلط نتیجہ اخذ کیا کہ نمونیا کے مریض اگر دمہ میں مبتلا تھے تو ان کے زندہ رہنے کا امکان زیادہ ہوتا ہے، جس کی وجہ سے ڈاکٹر دمہ کے مریضوں کے علاج میں ردوبدل کر سکتے ہیں۔

ایک ہسپتال کے لیے تیار کیے گئے AI سسٹم اکثر اس وقت کم کارکردگی دکھاتے ہیں جب وہ کسی دوسرے ہسپتال میں استعمال ہوتے ہیں۔ اس کی متعدد وجوہات ہیں۔ ایک تو، AI سسٹمز کو اکثر الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز پر تربیت دی جاتی ہے، لیکن بہت سے الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ اکثر نامکمل یا غلط ہوتے ہیں کیونکہ ان کا بنیادی مقصد اکثر بلنگ ہوتا ہے نہ کہ مریضوں کی دیکھ بھال۔ مثال کے طور پر، ایک تحقیق KHN کی طرف سے کئے گئے پتہ چلا کہ اس موقع پر مریضوں کے میڈیکل ریکارڈ میں جان لیوا غلطیاں تھیں، جیسے کہ دوائیوں کی فہرستیں جن میں غلط ادویات شامل ہیں۔ اس کے علاوہ، بیماریاں اکثر زیادہ پیچیدہ ہوتی ہیں، اور صحت کی دیکھ بھال کا نظام زیادہ پیچیدہ ہوتا ہے، جس کا اندازہ AI انجینئرز اور سائنسدانوں کے ذریعہ کیا جا سکتا ہے۔

جیسا کہ AI پہلے سے زیادہ ترقی پذیر ہوتا جا رہا ہے، AI ڈویلپرز کے لیے یہ ضروری ہو گا کہ وہ صحت کے حکام کے ساتھ مل کر کام کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ان کے AI سسٹمز کی اچھی طرح جانچ کی گئی ہے اور ریگولیٹری اداروں کے لیے یہ یقینی بنانے کے لیے کہ AI تشخیصی ٹولز کی وشوسنییتا کے لیے معیارات مرتب کیے گئے ہیں اور ان کی پیروی کی گئی ہے۔