میڈ جیمنی: نیکسٹ جنر ملٹی موڈل ماڈلز کے ساتھ میڈیکل AI کو تبدیل کرنا

آرٹیفیشل انٹیلی جنس (AI) پچھلے کچھ سالوں سے طبی میدان میں لہریں بنا رہی ہے۔ یہ طبی تصویر کی تشخیص کی درستگی کو بہتر بنا رہا ہے، جینومک ڈیٹا کے تجزیہ کے ذریعے ذاتی نوعیت کے علاج بنانے میں مدد کر رہا ہے، اور حیاتیاتی ڈیٹا کی جانچ کر کے منشیات کی دریافت کو تیز کر رہا ہے۔ پھر بھی، ان متاثر کن ترقیوں کے باوجود، آج زیادہ تر AI ایپلی کیشنز صرف ایک قسم کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے مخصوص کاموں تک محدود ہیں، جیسے کہ CT اسکین یا جینیاتی معلومات۔ یہ واحد طریقہ کار ڈاکٹروں کے کام کرنے کے طریقے سے بالکل مختلف ہے، حالات کی تشخیص، نتائج کی پیشن گوئی کرنے، اور علاج کے جامع منصوبے بنانے کے لیے مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرنا۔

طبی ماہرین، محققین، اور مریضوں کو ریڈیولوجی رپورٹس بنانے، طبی امیجز کا تجزیہ کرنے، اور جینومک ڈیٹا سے بیماریوں کی پیشن گوئی کرنے جیسے کاموں میں صحیح معنوں میں مدد کرنے کے لیے، AI کو متنوع طبی کاموں کو پیچیدہ ملٹی موڈل ڈیٹا پر استدلال کرنے کی ضرورت ہے، بشمول متن، تصاویر، ویڈیوز، اور الیکٹرانک۔ ہیلتھ ریکارڈز (EHRs)۔ تاہم، ان کی تعمیر ملٹی موڈل میڈیکل AI متنوع ڈیٹا کی اقسام کو منظم کرنے کے لیے AI کی محدود صلاحیت اور جامع بائیو میڈیکل ڈیٹا سیٹس کی کمی کی وجہ سے سسٹمز کو چیلنج کیا گیا ہے۔

ملٹی موڈل میڈیکل AI کی ضرورت

ہیلتھ کیئر میڈیکل امیجز سے لے کر جینیاتی معلومات تک باہم منسلک ڈیٹا ذرائع کا ایک پیچیدہ ویب ہے، جسے صحت کی دیکھ بھال کے پیشہ ور افراد مریضوں کو سمجھنے اور علاج کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ تاہم، روایتی AI نظام اکثر واحد ڈیٹا کی اقسام کے ساتھ واحد کاموں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، مریض کی حالت کا جامع جائزہ فراہم کرنے کی ان کی صلاحیت کو محدود کرتے ہیں۔ ان unimodal AI سسٹمز کو بہت زیادہ لیبل والے ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، جو حاصل کرنا مہنگا ہو سکتا ہے، صلاحیتوں کا ایک محدود دائرہ فراہم کرتا ہے، اور مختلف ذرائع سے بصیرت کو مربوط کرنے کے لیے چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔

ملٹی موڈل اے آئی مریض کی صحت کے بارے میں زیادہ درست اور مکمل تفہیم پیش کرتے ہوئے، متنوع ذرائع سے حاصل کردہ معلومات کو یکجا کرنے والے ایک جامع تناظر فراہم کر کے موجودہ طبی AI نظاموں کے چیلنجوں پر قابو پا سکتے ہیں۔ یہ مربوط نقطہ نظر نمونوں اور ارتباط کی نشاندہی کرکے تشخیصی درستگی کو بڑھاتا ہے جو ہر ایک طریقہ کار کا آزادانہ طور پر تجزیہ کرتے وقت چھوٹ سکتے ہیں۔ مزید برآں، ملٹی موڈل AI ڈیٹا کے انضمام کو فروغ دیتا ہے، جس سے صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد کو مریض کی معلومات کے متحد نظریہ تک رسائی حاصل ہوتی ہے، جو تعاون اور اچھی طرح سے باخبر فیصلہ سازی کو فروغ دیتا ہے۔ اس کی موافقت اور لچک اسے مختلف قسم کے ڈیٹا سے سیکھنے، نئے چیلنجوں کے مطابق ڈھالنے اور طبی ترقی کے ساتھ تیار کرنے کے لیے تیار کرتی ہے۔

میڈ جیمنی کا تعارف

بڑے ملٹی موڈل AI ماڈلز میں حالیہ پیشرفت نے جدید ترین طبی AI نظاموں کی ترقی میں ایک تحریک کو جنم دیا ہے۔ اس تحریک کی قیادت گوگل اور ڈیپ مائنڈ کر رہے ہیں، جنہوں نے اپنا جدید ماڈل متعارف کرایا ہے، میڈ-جیمنی۔. اس ملٹی موڈل میڈیکل اے آئی ماڈل نے پوری دنیا میں غیر معمولی کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔ صنعت کے 14 معیاراتجیسے حریفوں کو پیچھے چھوڑنا OpenAI کا GPT-4. میڈ جیمنی پر بنایا گیا ہے۔ جیمنی کا کنبہ بڑے ملٹی موڈل ماڈل (LMMs) Google DeepMind سے، متن، آڈیو، تصاویر اور ویڈیو سمیت مختلف فارمیٹس میں مواد کو سمجھنے اور تخلیق کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ روایتی ملٹی موڈل ماڈلز کے برعکس، جیمنی ایک منفرد کا حامل ہے۔ ماہرین کا مرکب (MoE) فن تعمیر، خصوصی کے ساتھ ٹرانسفارمر ماڈل ڈیٹا کے مخصوص حصوں یا کاموں کو سنبھالنے میں ہنر مند۔ طبی میدان میں، اس کا مطلب ہے کہ جیمنی آنے والے ڈیٹا کی قسم کی بنیاد پر متحرک طور پر موزوں ترین ماہر کو شامل کر سکتا ہے، چاہے وہ ریڈیوولوجی امیج ہو، جینیاتی ترتیب، مریض کی تاریخ، یا کلینیکل نوٹس۔ یہ سیٹ اپ کثیر الضابطہ نقطہ نظر کی عکاسی کرتا ہے جسے معالجین استعمال کرتے ہیں، معلومات کو سیکھنے اور اس پر کارروائی کرنے کی ماڈل کی صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔

ملٹی موڈل میڈیکل AI کے لیے فائن ٹیوننگ جیمنی۔

میڈ جیمنی بنانے کے لیے، محققین ٹھیک ٹیونڈ جیمنی گمنام طبی ڈیٹاسیٹس پر۔ یہ میڈ-جیمنی کو جیمنی کی مقامی صلاحیتوں کو وراثت میں لینے کی اجازت دیتا ہے، بشمول زبان کی گفتگو، ملٹی موڈل ڈیٹا کے ساتھ استدلال، اور طبی کاموں کے لیے طویل سیاق و سباق کا انتظام کرنا۔ محققین نے جیمنی ویژن انکوڈر کے تین حسب ضرورت ورژن کو 2D طریقوں، 3D طریقوں اور جینومکس کے لیے تربیت دی ہے۔ یہ مختلف طبی شعبوں میں ماہرین کی تربیت کی طرح ہے۔ اس تربیت نے میڈ-جیمنی کی تین مخصوص قسمیں تیار کی ہیں: Med-Gemini-2D، Med-Gemini-3D، اور Med-Gemini-Polygenic۔

• میڈ-جیمنی-2D

Med-Gemini-2D کو روایتی طبی تصاویر جیسے کہ سینے کی ایکس رے، CT سلائس، پیتھالوجی پیچ، اور کیمرہ کی تصاویر کو سنبھالنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ یہ ماڈل درجہ بندی، بصری سوالوں کے جوابات، اور ٹیکسٹ جنریشن جیسے کاموں میں بہترین ہے۔ مثال کے طور پر، سینے کا ایکسرے اور ہدایت "کیا ایکس رے میں کوئی ایسی علامت دکھائی دی جو کارسنوما (کینسر کی نشوونما کا اشارہ) ہو؟"، Med-Gemini-2D قطعی جواب دے سکتا ہے۔ محققین نے انکشاف کیا کہ Med-Gemini-2D کے بہتر ماڈل نے سینے کی ایکس رے کے لیے AI سے چلنے والی رپورٹ جنریشن میں 1% سے 12% تک بہتری لائی ہے، جو کہ ریڈیولوجسٹ کی رپورٹس کے مقابلے میں "مساوی یا بہتر" رپورٹس تیار کرتی ہے۔

• میڈ-جیمنی-3D

Med-Gemini-2D کی صلاحیتوں کو وسعت دیتے ہوئے، Med-Gemini-3D کو 3D طبی ڈیٹا جیسے CT اور MRI اسکین کی تشریح کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ یہ اسکین جسمانی ساختوں کا ایک جامع منظر پیش کرتے ہیں، جس کے لیے گہری سطح کی تفہیم اور زیادہ جدید تجزیاتی تکنیک کی ضرورت ہوتی ہے۔ متنی ہدایات کے ساتھ 3D اسکینوں کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت طبی تصویر کی تشخیص میں ایک اہم چھلانگ کی نشاندہی کرتی ہے۔ تشخیصات سے پتہ چلتا ہے کہ میڈ-جیمنی-3D کے ذریعہ تیار کردہ نصف سے زیادہ رپورٹوں نے وہی دیکھ بھال کی سفارشات کی جو ریڈیولوجسٹ کی طرف سے کی گئی تھیں۔

• میڈ-جیمنی-پولیجینک

میڈ-جیمنی کی دیگر اقسام کے برعکس جو میڈیکل امیجنگ پر فوکس کرتے ہیں، میڈ-جیمنی پولیجینک کو جینومک ڈیٹا سے بیماریوں اور صحت کے نتائج کی پیش گوئی کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ محققین کا دعویٰ ہے کہ Med-Gemini-Polygenic ٹیکسٹ ہدایات کا استعمال کرتے ہوئے جینومک ڈیٹا کا تجزیہ کرنے والا اپنی نوعیت کا پہلا ماڈل ہے۔ تجربات سے پتہ چلتا ہے کہ یہ ماڈل صحت کے آٹھ نتائج کی پیشین گوئی کرنے میں پچھلے لکیری پولی جینک اسکور سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، بشمول ڈپریشن، فالج اور گلوکوما۔ قابل ذکر بات یہ ہے کہ یہ صفر شاٹ کی صلاحیتوں کا بھی مظاہرہ کرتا ہے، واضح تربیت کے بغیر صحت کے اضافی نتائج کی پیش گوئی کرتا ہے۔ یہ پیشرفت دل کی شریان کی بیماری، COPD، اور ٹائپ 2 ذیابیطس جیسی بیماریوں کی تشخیص کے لیے اہم ہے۔

اعتماد کی تعمیر اور شفافیت کو یقینی بنانا

ملٹی موڈل میڈیکل ڈیٹا کو ہینڈل کرنے میں اس کی قابل ذکر ترقی کے علاوہ، میڈ جیمنی کی انٹرایکٹو صلاحیتوں کو حل کرنے کی صلاحیت ہے۔ بنیادی چیلنجز طبی میدان میں AI کو اپنانے میں، جیسے کہ AI کی بلیک باکس نوعیت اور ملازمت کے متبادل کے بارے میں خدشات۔ عام AI سسٹمز کے برعکس جو اختتام سے آخر تک کام کرتے ہیں اور اکثر متبادل ٹولز کے طور پر کام کرتے ہیں، Med-Gemini صحت کی دیکھ بھال کے پیشہ ور افراد کے لیے ایک معاون آلے کے طور پر کام کرتا ہے۔ اپنی تجزیہ کی صلاحیتوں کو بڑھا کر، میڈ جیمنی ملازمت کی نقل مکانی کے خدشات کو دور کرتا ہے۔ اس کے تجزیوں اور سفارشات کی تفصیلی وضاحت فراہم کرنے کی صلاحیت شفافیت کو بڑھاتی ہے، جس سے ڈاکٹروں کو AI فیصلوں کو سمجھنے اور اس کی تصدیق کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ یہ شفافیت صحت کی دیکھ بھال کے پیشہ ور افراد میں اعتماد پیدا کرتی ہے۔ مزید برآں، Med-Gemini انسانی نگرانی کی حمایت کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ AI سے تیار کردہ بصیرت کا ماہرین کے ذریعے جائزہ لیا جائے اور ان کی توثیق کی جائے، ایک باہمی تعاون کے ماحول کو فروغ دیا جائے جہاں AI اور طبی پیشہ ور مریض کی دیکھ بھال کو بہتر بنانے کے لیے مل کر کام کریں۔

حقیقی دنیا کی درخواست کا راستہ

جبکہ Med-Gemini قابل ذکر پیشرفت کو ظاہر کرتا ہے، یہ ابھی بھی تحقیقی مرحلے میں ہے اور حقیقی دنیا کے اطلاق سے پہلے مکمل طبی توثیق کی ضرورت ہے۔ مختلف طبی ترتیبات میں ماڈل کی وشوسنییتا، حفاظت اور تاثیر کو یقینی بنانے کے لیے سخت طبی آزمائشیں اور وسیع جانچ ضروری ہے۔ محققین کو میڈ-جیمنی کی کارکردگی کو مختلف طبی حالات اور مریض کی آبادی کے لحاظ سے درست کرنا چاہیے تاکہ اس کی مضبوطی اور عمومیت کو یقینی بنایا جا سکے۔ طبی معیارات اور اخلاقی رہنما خطوط کی تعمیل کی ضمانت کے لیے صحت کے حکام سے ریگولیٹری منظوری ضروری ہوگی۔ AI ڈویلپرز، طبی پیشہ ور افراد، اور ریگولیٹری اداروں کے درمیان باہمی تعاون کی کوششیں Med-Gemini کو بہتر بنانے، کسی بھی حدود کو دور کرنے، اور اس کی طبی افادیت میں اعتماد پیدا کرنے کے لیے اہم ہوں گی۔

نیچے کی لکیر

Med-Gemini جامع تشخیص اور علاج کی سفارشات فراہم کرنے کے لیے ملٹی موڈل ڈیٹا، جیسے متن، تصاویر، اور جینومک معلومات کو یکجا کرکے میڈیکل AI میں ایک اہم چھلانگ کی نمائندگی کرتا ہے۔ واحد کاموں اور ڈیٹا کی اقسام تک محدود روایتی AI ماڈلز کے برعکس، Med-Gemini کا جدید فن تعمیر صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد کے کثیر الشعبہ نقطہ نظر کی آئینہ دار ہے، تشخیصی درستگی کو بڑھاتا ہے اور تعاون کو فروغ دیتا ہے۔ اپنی امید افزا صلاحیت کے باوجود، Med-Gemini کو حقیقی دنیا کے اطلاق سے پہلے سخت توثیق اور ریگولیٹری منظوری کی ضرورت ہے۔ اس کی ترقی مستقبل کا اشارہ دیتی ہے جہاں AI صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد کی مدد کرتا ہے، نفیس، مربوط ڈیٹا تجزیہ کے ذریعے مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بناتا ہے۔