کا کردارAIامراض کی تشخیص میں
از
حکیم المیوات قاری محمد یونس شاہد میو
سعد طبیہ کالج برائے فروغ طب نبویﷺ کاہنہ نو لاہور
صحت کی دیکھ بھال مسلسل ترقی کر رہی ہے جس کی ایک بڑی وجہ ٹیکنالوجی، طبی تحقیق، اور صحت کی دیکھ بھال کے طریقوں میں پیشرفت ہے۔ 2025 میں، مصنوعی ذہانت (AI) سمیت کئی اختراعات صحت کی دیکھ بھال کے منظر نامے کو تبدیل کر رہی ہیں تاکہ رسائی، کارکردگی، اور مریضوں کے نتائج کو بہتر بنایا جا سکے۔ AI نہ صرف یہ بدل رہا ہے کہ ہم صحت کی دیکھ بھال تک کیسے رسائی حاصل کرتے ہیں، بلکہ یہ بھی کہ ہم اس کا روزمرہ کی بنیاد پر کیسے تجربہ کرتے ہیں۔
AI صحت کی دیکھ بھال کے طریقوں کو کئی طریقوں سے تبدیل کر رہا ہے، خاص طور پر تشخیص
اور علاج کے شعبوں میں
کا کردارAIامراض کی تشخیص میں
AI ڈاکٹروں کے بیماریوں کی تشخیص کے طریقے میں انقلاب برپا کر رہا ہے۔
2025 میں، AI سے چلنے والے ٹولز کا استعمال طبی امیجز کا تجزیہ کرنے، نتائج کی پیشن گوئی کرنے، اور فیصلہ سازی میں مدد کرنے کے لیے کیا جا رہا ہے۔ یہ ٹولز ڈیٹا کی وسیع مقدار کو انسانی رفتار سے کہیں زیادہ تیزی سے پروسیس کر سکتے ہیں، ایسے نمونوں اور اسامانیتاوں کی نشاندہی کرتے ہیں جو فوری طور پر نظر نہ آئیں۔
مشین لرننگ الگورتھم بیماری کے بڑھنے کے امکان کی پیش گوئی کرنے کے لیے استعمال کیے جا رہے ہیں، جو تشخیص میں ایسی درستگی فراہم کرتے ہیں جو کبھی ناقابل تصور تھی۔
ابتدائی مرحلے کے کینسر سے لے کر قلبی امراض تک، AI کی ممکنہ صحت کے مسائل کو جلد پہچاننے کی صلاحیت علاج کے بہتر نتائج کا باعث بن سکتی ہے۔
مریضوں کے لیے، اس کا مطلب ہے تیز، زیادہ درست تشخیص، جو کم اضطراب، کم ٹیسٹ اور علاج کے تیز راستے میں ترجمہ کرتی ہے۔
AI ڈاکٹروں کی جگہ نہیں لے رہا، بلکہ انہیں زیادہ باخبر فیصلے کرنے کے لیے بااختیار بنا رہا ہے، جس سے بہتر نگہداشت ہوتی ہے۔
ریڈیولوجی میں، AI، خاص طور پر ڈیپ لرننگ الگورتھم اور مشین لرننگ، ایک گیم چینجر ثابت ہو رہا ہے۔
AI الگورتھم ایکس رے، سی ٹی اسکینز، اور ایم آر آئی جیسی طبی امیجز کا بے مثال درستگی کے ساتھ تجزیہ کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ وہ ٹھیک ٹھیک اسامانیتاوں کی نشاندہی کر سکتے ہیں جو انسانی آنکھ سے چھوٹ سکتی ہیں، جس کی وجہ سے زیادہ درست تشخیص ہو سکتی ہے۔
AI کینسر، فریکچر، اور اعصابی عوارض سمیت بیماریوں کی ابتدائی علامات کا پتہ لگا سکتا ہے، کامیاب علاج کے امکانات کو بہتر بناتا ہے۔
AI تصویر کی تشریح کے لیے درکار وقت کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے۔ ریڈیولوجسٹ اب تیزی سے AI سے تیار کردہ رپورٹس کا جائزہ لے سکتے ہیں۔
AI نظام مستقل اور غلطی سے پاک تجزیہ پیش کرتے ہیں، انسانی غلطی کو کم کرتے ہیں۔
AI بیماری کے بڑھنے اور پیچیدگیوں کے امکانات کی پیش گوئی کرنے میں بھی مدد کر سکتا ہے، جس سے صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو جلد مداخلت کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
ریئل لائف ایپلی کیشنز میں، AI کو میموگرام میں ابتدائی مرحلے کے کینسر کا پتہ لگانے، سینے کے ایکس رے میں اسامانیتاوں کی نشاندہی کرنے، اور پیتھالوجی سلائیڈز کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔
یہ الزائمر کی بیماری اور فالج جیسے حالات سے وابستہ بے ضابطگیوں کی نشاندہی کرکے نیورو امیجنگ اسکینوں کی تشریح میں مدد کرتا ہے۔
AI دل کی بیماریوں کی شناخت کے لیے کارڈیک امیجز کا تجزیہ کر سکتا ہے۔
ہنگامی حالات میں، AI امیجنگ ڈیٹا کی بنیاد پر صدمے کے مریضوں کو تیزی سے ٹرائی کر سکتا ہے، علاج کو ترجیح دینے میں مدد کرتا ہے۔
یہ فریکچر، جوڑوں کی اسامانیتاوں، اور عضلاتی حالات کی تشخیص میں مدد کر رہا ہے۔
مستقبل میں، AI ایک ساتھ متعدد قسم کی طبی تصویروں کا تجزیہ کرنے میں زیادہ ماہر ہو جائے گا، جس سے زیادہ جامع اور درست تشخیص ہو گی۔
جاپان میں تیار کردہ ایک انقلابی AI سے چلنے والا خون کا ٹیسٹ منی کے تجزیہ کے بغیر مردانہ بانجھ پن کی درست تشخیص کرتا ہے۔ یہ ٹیسٹ خون میں ہارمون کی سطح کا تجزیہ کرنے اور بانجھ پن کی پیش گوئی کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتا ہے۔ اس کی درستگی کی شرح 88% تک ہے۔ یہ ہارمونز، طبی تاریخ، طرز زندگی، جینیاتی معلومات، اور ماحولیاتی عوامل سے متعلق ڈیٹا کو بھی جمع کرتا ہے۔
Nanox.AI نامی کمپنی نے تین اسکریننگ پروڈکٹس متعارف کرائے ہیں جو عام سی ٹی اسکینز کے ذریعے آسٹیوپوروسس، دل کی بیماری، اور فیٹی لیور جیسی پوشیدہ بیماریوں کی شناخت کر سکتے ہیں۔ آکسفورڈ کے NHS اسپتالوں نے 2018 میں آسٹیوپوروسس کی تشخیص کے لیے اس ٹیکنالوجی کو آزمایا اور 2020 میں باضابطہ طور پر متعارف کرایا، جس سے ریڑھ کی ہڈی کے فریکچر کی تشخیص کا تناسب چھ گنا بڑھ گیا۔
AI مریضوں کے لیے جلد کے مشتبہ کینسر کی تشخیص میں مدد کے لیے بھی استعمال کیا جا رہا ہے۔ Skin Analytics نامی ایک ہیلتھ ٹیک کمپنی کی AI ٹیکنالوجی، جسے DERM کہتے ہیں، کینسر کے مشتبہ گھاووں کی اعلیٰ معیار کی تصاویر کا تجزیہ کرتی ہے۔ اسکریننگ ان معاملات کی نشاندہی کرتی ہے جنہیں ماہر امراض جلد کی طرف سے ترجیحی تحقیقات کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ خدمت مریضوں کو جلد کے کینسر کا جلد پتہ لگانے میں مدد کرتی ہے۔
علاج میں AI کا کردار:
پرسنلائزڈ میڈیسن، جو کسی فرد کے جینیاتی میک اپ، طرز زندگی اور مخصوص ضروریات کی بنیاد پر صحت کی دیکھ بھال کے علاج کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے پر توجہ مرکوز کرتی ہے، 2025 کی اہم اختراعات میں سے ایک ہے۔
AI مریض کے مخصوص ڈیٹا کا تجزیہ کرکے اور مؤثر ترین علاج تجویز کرکے علاج کے منصوبوں کو تیار کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔
یہ تخصیص علاج کی افادیت کو بہتر بناتا ہے اور ضمنی اثرات کو کم کرتا ہے۔
جاپان سے AI سے چلنے والا خون کا ٹیسٹ انفرادی مریضوں کے لیے تیار کردہ ذاتی علاج کی حکمت عملیوں کا وعدہ کرتا ہے، جس سے زرخیزی کی مداخلتوں کی کامیابی کی شرح میں اضافہ ہوتا ہے۔
روبوٹکس سرجری کو کم ناگوار اور زیادہ درست بنا رہے ہیں، جس میں کم پیچیدگیاں اور کم بحالی کے اوقات ہیں۔ جدید روبوٹک نظام پیچیدہ کاموں کو قابل ذکر درستگی کے ساتھ انجام دینے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔
روبوٹک کی مدد سے مشترکہ تبدیلیوں سے لے کر ریڑھ کی ہڈی کی سرجری تک، یہ مشینیں سرجری کے بارے میں ہمارے سوچنے کے انداز کو نئی شکل دے رہی ہیں۔ ڈاکٹر اب دور سے پیچیدہ طریقہ کار انجام دے سکتے ہیں، اور مریض کم ہسپتال میں قیام، تیزی سے صحت یابی اور کم سے کم درد سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔
AI سے چلنے والے ورچوئل ریڈیولوجسٹ تصویر کی تشریح کے لیے 24/7 کوریج فراہم کر سکتے ہیں۔
مستقبل میں، تشخیص سے لے کر علاج تک صحت کی دیکھ بھال کے بہت سے کام AI سے چلنے والے ہوں گے۔
صحت کی دیکھ بھال پر AI کے وسیع تر اثرات:
AI صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں بہت سے فوائد فراہم کرتا ہے، بشمول بہتر تشخیص اور اعلی کام کی کارکردگی۔
یہ انتظامی کاموں کو خودکار کرکے آپریشنل کارکردگی کو بہتر بناتا ہے جیسے کہ شیڈولنگ اپوائنٹمنٹس اور بلنگ، جس سے صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والے مریضوں کی براہ راست دیکھ بھال پر زیادہ وقت خرچ کر سکتے ہیں۔
AI سے چلنے والے ٹولز، بشمول پہننے کے قابل آلات، مسلسل مریض کی نگرانی پیش کرتے ہیں اور ریئل ٹائم الرٹس فراہم کرتے ہیں۔ یہ فعال نقطہ نظر صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو مریض کی حالت میں ہونے والی تبدیلیوں پر تیزی سے جواب دینے کے قابل بناتا ہے۔
AI صحت کی دیکھ بھال کے نظام میں لاگت کی بچت میں بھی معاون ثابت ہو سکتا ہے کیونکہ یہ درستگی اور کارکردگی کو بہتر بنا کر غیر ضروری فالو اپ ٹیسٹوں کو کم کر سکتا ہے اور تشخیص کو تیز کر سکتا ہے۔
یہ کچھ خطوں میں ماہر ریڈیولوجسٹ کی کمی کو پورا کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
تاہم، صحت کی دیکھ بھال میں AI کو لاگو کرنے کے چیلنجز بھی موجود ہیں، جن میں انسانی ملازمین کا ممکنہ بے گھر ہونا، اخلاقی اور رازداری کے مسائل (بشمول ڈیٹا میں تعصب)، ڈیجیٹل تربیت اور اپنانے میں رکاوٹیں، پیشہ ورانہ ذمہ داریاں، اور انٹرآپریبلٹی اور ڈیٹا کوالٹی کے مسائل شامل ہیں۔ ان چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے شفافیت، تربیت، بہتر ڈیٹا انٹیگریشن ٹولز، اور AI اور انسانی مہارت کے درمیان توازن (جیسے ہیومن-ان-دی-لوپ ماڈل) کو اپنائے جانے کی ضرورت ہے۔
