صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں تخلیقی AI کو وضاحت کی ایک خوراک کی ضرورت ہے۔

قابل ذکر رفتار جس پر ٹیکسٹ پر مبنی جنریٹو AI ٹولز اعلیٰ سطحی تحریری اور مواصلاتی کاموں کو مکمل کر سکتے ہیں اس نے کمپنیوں اور صارفین کو یکساں طور پر متاثر کیا ہے۔ لیکن ان متاثر کن صلاحیتوں کو فعال کرنے کے لیے پردے کے پیچھے ہونے والے عمل حساس، حکومت کے زیر انتظام صنعتوں، جیسے انشورنس، فنانس، یا ہیلتھ کیئر کے لیے کافی احتیاط کے بغیر جنریٹو AI کا فائدہ اٹھانا خطرناک بنا سکتے ہیں۔

صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں اس کی کچھ انتہائی مثالی مثالیں مل سکتی ہیں۔

اس طرح کے مسائل عام طور پر بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیے جانے والے وسیع اور متنوع ڈیٹا سیٹس سے متعلق ہوتے ہیں - وہ ماڈل جو ٹیکسٹ پر مبنی جنریٹو AI ٹولز اعلیٰ سطح کے کاموں کو انجام دینے کے لیے فیڈ آف کرتے ہیں۔ پروگرامرز کی واضح بیرونی مداخلت کے بغیر، یہ LLM اپنے علم کی بنیاد کو بڑھانے کے لیے انٹرنیٹ کے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو اندھا دھند کھرچتے ہیں۔

یہ نقطہ نظر کم خطرے والے صارفین پر مبنی استعمال کے معاملات کے لیے سب سے زیادہ موزوں ہے، جس میں حتمی مقصد صارفین کو درستگی کے ساتھ مطلوبہ پیشکشوں کی طرف ہدایت کرنا ہے۔ اگرچہ تیزی سے، بڑے ڈیٹا سیٹس اور الجھے ہوئے راستے جن کے ذریعے AI ماڈل اپنے آؤٹ پٹ تیار کرتے ہیں وضاحت کہ ہسپتالوں اور صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو ممکنہ غلطیوں کا سراغ لگانے اور روکنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

اس تناظر میں، وضاحت سے مراد کسی بھی دیے گئے LLM کے منطقی راستوں کو سمجھنے کی صلاحیت ہے۔ صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد جو مددگار پیدا کرنے والے AI ٹولز کو اپنانے کے خواہاں ہیں ان کے پاس سمجھنے کے ذرائع ہونے چاہئیں کس طرح ان کے ماڈلز نتائج دیتے ہیں تاکہ مریض اور عملہ مختلف فیصلہ سازی کے عمل میں مکمل شفافیت سے لیس ہوں۔ دوسرے لفظوں میں، صحت کی دیکھ بھال جیسی صنعت میں، جہاں زندگیاں رواں دواں ہیں، پیشہ ور افراد کے لیے اپنے AI ٹولز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا کی غلط تشریح کرنے کے لیے داؤ بہت زیادہ ہے۔

شکر ہے، تخلیقی AI کی وضاحتی قابلیت کو نظرانداز کرنے کا ایک طریقہ ہے – اس کے لیے صرف تھوڑا زیادہ کنٹرول اور توجہ کی ضرورت ہے۔

اسرار اور شکوک و شبہات

جنریٹو AI میں، یہ سمجھنے کا تصور کہ LLM پوائنٹ A سے کیسے حاصل ہوتا ہے - ان پٹ - پوائنٹ B تک - آؤٹ پٹ - غیر پیدا کرنے والے الگورتھم سے کہیں زیادہ پیچیدہ ہے جو زیادہ سیٹ پیٹرن کے ساتھ چلتے ہیں۔

جنریٹو AI ٹولز ان پٹ سے آؤٹ پٹ تک جاتے ہوئے لاتعداد کنکشن بناتے ہیں، لیکن باہر کے مبصر کے لیے، وہ کس طرح اور کیوں کنکشن کی کسی بھی سیریز کو بناتے ہیں، ایک معمہ بنی ہوئی ہے۔ AI الگورتھم کے 'سوچ کے عمل' کو دیکھنے کے طریقے کے بغیر، انسانی آپریٹرز کے پاس اس کے استدلال کی چھان بین کرنے اور ممکنہ غلطیوں کا سراغ لگانے کے مکمل ذرائع کی کمی ہے۔

مزید برآں، ایم ایل الگورتھم کے ذریعے استعمال ہونے والے مسلسل پھیلتے ہوئے ڈیٹاسیٹس وضاحتی صلاحیت کو مزید پیچیدہ بنا دیتے ہیں۔ ڈیٹاسیٹ جتنا بڑا ہوگا، اتنا ہی زیادہ امکان ہے کہ سسٹم متعلقہ اور غیر متعلقہ دونوں معلومات سے سیکھے اور "اے آئی فریب" پیدا کرے - ایسے جھوٹ جو بیرونی حقائق اور سیاق و سباق کی منطق سے ہٹ جاتے ہیں، تاہم یقین کے ساتھ۔

صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں، اس قسم کے ناقص نتائج مسائل کی بھڑک اٹھنے کا سبب بن سکتے ہیں، جیسے غلط تشخیص اور غلط نسخے۔ اخلاقی، قانونی اور مالی نتائج کو ایک طرف رکھتے ہوئے، ایسی غلطیاں صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں اور ان کی نمائندگی کرنے والے طبی اداروں کی ساکھ کو آسانی سے نقصان پہنچا سکتی ہیں۔

لہذا، طبی مداخلتوں کو بڑھانے، مریضوں کے ساتھ رابطے کو بہتر بنانے، اور آپریشنل کارکردگی کو بڑھانے کی صلاحیت کے باوجود، صحت کی دیکھ بھال میں تخلیقی AI باقی ہے۔ شکوک و شبہات میں ڈوبا ہوا، اور بجا طور پر - 55% معالجین کو یقین نہیں ہے کہ یہ طبی استعمال کے لیے تیار ہے اور 58% اس پر مکمل طور پر عدم اعتماد کرتے ہیں۔ پھر بھی صحت کی دیکھ بھال کرنے والی تنظیمیں ہیں۔ آگے بڑھانا، 98٪ کے ​​ساتھ ایک تخلیقی AI تعیناتی کی حکمت عملی کو مربوط کرنے یا اس کی منصوبہ بندی کے ساتھ سیکٹر کی جاری لیبر کی کمی کے اثرات کو دور کرنے کی کوشش میں۔

ماخذ کو کنٹرول کریں۔

صحت کی دیکھ بھال کی صنعت اکثر موجودہ صارفین کی آب و ہوا میں بیک فٹ پر پکڑی جاتی ہے، جو فولادی حفاظتی اقدامات کو یقینی بنانے کے مقابلے میں کارکردگی اور رفتار کو اہمیت دیتی ہے۔ LLMs کی تربیت کے لیے لامحدود ڈیٹا سکریپنگ کے نقصانات سے متعلق حالیہ خبریں، جس کی وجہ سے کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کے مقدمےنے ان مسائل کو سامنے لایا ہے۔ کچھ کمپنیوں کو ان دعوؤں کا بھی سامنا ہے کہ شہریوں کے ذاتی ڈیٹا کو زبان کے ان ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے نکالا گیا تھا، جو ممکنہ طور پر رازداری کے قوانین کی خلاف ورزی کر رہا ہے۔

انتہائی ریگولیٹڈ صنعتوں کے لیے AI ڈویلپرز کو اس لیے ڈیٹا کے ذرائع پر کنٹرول کرنا چاہیے تاکہ ممکنہ غلطیوں کو محدود کیا جا سکے۔ یعنی، بیرونی ویب صفحات کو بے ترتیبی سے اور بغیر اجازت کے اسکریپ کرنے کے مقابلے میں قابل اعتماد، صنعت کی جانچ شدہ ذرائع سے ڈیٹا نکالنے کو ترجیح دیں۔ صحت کی دیکھ بھال کی صنعت کے لیے، اس کا مطلب ہے ڈیٹا ان پٹس کو FAQ کے صفحات، CSV فائلوں، اور طبی ڈیٹا بیس تک محدود کرنا – دوسرے اندرونی ذرائع کے درمیان۔

اگر یہ کسی حد تک محدود لگتا ہے، تو ایک بڑے ہیلتھ سسٹم کی ویب سائٹ پر سروس تلاش کرنے کی کوشش کریں۔ امریکی صحت کی دیکھ بھال کرنے والی تنظیمیں اپنے پلیٹ فارمز پر ہزاروں نہیں تو سینکڑوں معلوماتی صفحات شائع کرتی ہیں۔ زیادہ تر اتنی گہرائی میں دفن ہیں کہ مریض کبھی بھی ان تک رسائی حاصل نہیں کر سکتے۔ اندرونی ڈیٹا پر مبنی جنریٹو AI سلوشنز یہ معلومات مریضوں تک آسانی سے اور بغیر کسی رکاوٹ کے پہنچا سکتے ہیں۔ یہ ہر طرف سے جیت ہے، کیونکہ صحت کا نظام آخر کار اس مواد سے ROI دیکھتا ہے، اور مریض اپنی ضرورت کی خدمات فوری اور آسانی سے تلاش کر سکتے ہیں۔

ریگولیٹڈ انڈسٹریز میں جنریٹو اے آئی کے لیے آگے کیا ہے؟

صحت کی دیکھ بھال کی صنعت متعدد طریقوں سے جنریٹیو AI سے فائدہ اٹھاتی ہے۔

مثال کے طور پر، دیر سے امریکی صحت کی دیکھ بھال کے شعبے کو متاثر کرنے والے وسیع پیمانے پر برن آؤٹ پر غور کریں۔ 50% کے قریب افرادی قوت کے 2025 تک سبکدوش ہونے کا امکان ہے۔ تخلیقی AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس کام کے زیادہ بوجھ کو کم کرنے اور مریضوں تک رسائی کی حد سے زیادہ ٹیموں کو محفوظ رکھنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

مریض کی طرف، جنریٹو AI میں صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کی کال سینٹر خدمات کو بہتر بنانے کی صلاحیت ہے۔ AI آٹومیشن مختلف رابطہ چینلز کے ذریعے پوچھ گچھ کی ایک وسیع رینج کو حل کرنے کی طاقت رکھتی ہے، بشمول FAQs، IT کے مسائل، فارماسیوٹیکل ریفلز اور ڈاکٹروں کے حوالے۔ مایوسی کو چھوڑ کر جو ہولڈ پر انتظار کے ساتھ آتا ہے، صرف تقریبا نصف امریکی مریضوں میں سے اپنی پہلی کال پر کامیابی کے ساتھ اپنے مسائل حل کرتے ہیں جس کے نتیجے میں ترک کرنے کی اعلی شرح اور دیکھ بھال تک رسائی میں کمی ہوتی ہے۔ نتیجتاً کم صارفین کا اطمینان صنعت پر عمل کرنے کے لیے مزید دباؤ پیدا کرتا ہے۔

صنعت کو حقیقی معنوں میں جنریٹیو AI کے نفاذ سے فائدہ اٹھانے کے لیے، صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو ان کے LLMs تک رسائی کے ڈیٹا کی جان بوجھ کر تنظیم نو کی سہولت فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔