ہیلتھ کیئر میں بڑے زبان کے ماڈل: کامیابیاں اور چیلنجز

ہمیں – ایک انسانی تہذیب کے طور پر – سائنسی صلاحیتوں کو پروان چڑھانے اور R&D سے چلنے والی اختراعات کو فروغ دینے کی ضرورت کیوں ہے؟ کیا روایتی تکنیکوں اور طریقوں پر ابد تک عمل نہیں کیا جا سکتا؟

ٹھیک ہے، سائنس اور ٹیکنالوجی کا مقصد ہی انسانوں کی ترقی، طرز زندگی کو بلند کرنا، اور بالآخر دنیا کو ایک بہتر جگہ بنانا ہے۔ خاص طور پر، صحت کی دیکھ بھال کے دائرے میں، سائنسی پیشرفت وہ ہے جو ہمیں ڈارون کے تصورات کے مطابق بہتر اور صحت مند انواع میں تبدیل کرنے میں مدد کرتی ہے۔

اور ابھی، ہم ایسے تبدیلی کے دور کے دہانے پر ہیں۔ یہ مصنوعی ذہانت (AI) کا دور ہے اور اس کے بے شمار ایپلی کیشنز اور استعمال کے معاملات جیسے صحت کی دیکھ بھال میں زبان کے بڑے ماڈل. اس طرح کی ٹیکنالوجی کے استعمال سے، ہم انسانی جسم سے متعلق پرانے اسرار کو حل کرنے، مہلک بیماریوں کے علاج کے لیے دوائیں دریافت کرنے، اور یہاں تک کہ بڑھاپے کو روکنے کے قریب پہنچ گئے ہیں۔

لہذا، آج ایک دلچسپ مضمون کے لیے تیار ہو جائیں جیسا کہ ہم اس کے کردار کو تلاش کرتے ہیں۔ کلینیکل ایپلی کیشنز میں ایل ایل ایم، اور یہ کس طرح سائنسی ارتقاء کو قابل بناتا ہے۔

ہیلتھ کیئر میں AI پر دلچسپ اعدادوشمار

صحت کی دیکھ بھال میں AI کو اپنانے کا عمل تیزی سے تیز ہو رہا ہے، ٹھوس نتائج کے ساتھ جو اس کے تبدیلی کے اثرات کو نمایاں کرتے ہیں:

• وقت میں 20% کمی AI سے چلنے والی آٹومیشن کے ذریعے بے کار انتظامی کاموں پر خرچ کیا گیا۔
• 90 فیصد سے زیادہ ہسپتال 2025 تک ریموٹ مریضوں کی نگرانی کے لیے AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کی تعیناتی کی توقع ہے۔
• 70٪ لاگت کی بچت LLMs کی پیشن گوئی کی صلاحیتوں کی وجہ سے منشیات کی دریافت میں۔
  یہ تعداد صحت کی دیکھ بھال میں آج کے چند انتہائی اہم چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے AI پر بڑھتے ہوئے انحصار کی نشاندہی کرتی ہے۔

صحت کی دیکھ بھال میں LLMs کے کلیدی استعمال کے معاملات

صحت کی دیکھ بھال میں LLMs کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے، آئیے جلدی سے یاد کریں کہ LLMs کیا ہیں۔ گہری سیکھنے کی تکنیکوں کے ذریعے تیار کردہ، LLMs کو انسانوں اور انسانی زبان میں ہیرا پھیری کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ان کا نام بڑا اس لیے رکھا گیا ہے کہ وہ ڈیٹا کی ناقابل یقین مقدار کی وجہ سے جن پر انہیں تربیت دی گئی ہے۔

تفہیم کو آسان بنانے کے لیے، صحت کی دیکھ بھال کے لیے GPT-4.o یا Gemini کا تصور کریں۔ جب اس طرح کے مخصوص ماڈلز کو انتہائی مخصوص، مخصوص ضروریات کے لیے تعینات کیا جاتا ہے، تو امکانات کی بہتات ہوتی ہے۔ آئیے استعمال کے کچھ نمایاں معاملات پر نظر ڈالتے ہیں۔

کلینیکل فیصلہ سپورٹ

LLMs کی سب سے امید افزا ایپلی کیشنز میں سے ایک مریض کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور طبی فیصلہ سازی میں مدد کرنے کی ان کی صلاحیت ہے۔ ریڈیولاجی، پیتھالوجی، اور دیگر میڈیکل امیجنگ رپورٹس میں نمونوں کی شناخت کرکے، LLM درست تشخیص تجویز کر سکتے ہیں جو بصورت دیگر کسی کا دھیان نہیں رہ سکتے۔

مثال کے طور پر، Radiology-Llama2، Meta کا ایک خصوصی ماڈل، تفصیلی اور درست ریڈیولاجیکل رپورٹس تیار کرنے کے لیے بالکل ٹھیک ہے۔ اسی طرح، Google کے Med-PaLM 2 نے ایک قابل اعتماد تشخیصی ٹول کے طور پر اپنی صلاحیت کو ثابت کرتے ہوئے، طبی امتحان کے بینچ مارکس میں نمایاں درستگی (85%) حاصل کی ہے۔

یہ خاص طور پر ریڈیالوجی، پیتھالوجی، اور دیگر میڈیکل امیجنگ رپورٹس کے حوالے سے انتہائی درست ہے۔

[یہ بھی پڑھیں: بڑی زبان کے ماڈلز کے لیے فائن ٹیوننگ کیا ہے؟ ایپلی کیشنز، طریقے، اور مستقبل کے رجحانات]

اے آئی سے چلنے والے طبی معاونین

پچھلے کچھ سالوں میں، انفرادی اداروں کے بارے میں بیداری اور سمجھ میں اضافہ ہوا ہے۔ یہ بنیادی طور پر پہننے کے قابل آلات کے عروج کی وجہ سے ہے جو بصورت دیگر تجریدی جسم سے تیار کردہ ڈیٹا کو تصور کرتے ہیں اور اسے مزید صحت یا ٹیلی میڈیسن کے ذریعہ آگے بڑھایا جاتا ہے۔

طبی ایپلی کیشنز اور صحت کی دیکھ بھال کے بازاروں کے ذریعے، لوگ تیزی سے ٹیلی میڈیسن کی سہولیات کا سہارا لے رہے ہیں۔ ایسے مریضوں کو شامل کرنے اور صحت کی درست دیکھ بھال فراہم کرنے کے لیے مضبوط نظام کی ضرورت ہے۔ ایل ایل ایم صحت کی دیکھ بھال کرنے والی تنظیموں کو اس کے حصول میں مدد کر سکتے ہیں۔ چیٹ بوٹس یا مخصوص طبی معاونین کے استعمال کے ذریعے، صحت کی دیکھ بھال کے ماہرین اس کو نافذ اور بہتر بنا سکتے ہیں۔ کلینیکل ورک فلو آٹومیشن.

اس میں مدد مل سکتی ہے:

• مریض کے بارے میں بنیادی تفصیلات کو سمجھنا
• مریضوں کی طبی تاریخ کو برقرار رکھنا اور یاد کرنا
• تقرریوں کا وقت طے کرنا اور نوجز اور یاد دہانیاں بھیجنا
• مریض کے حالات کے بارے میں درست معلومات حاصل کرنا اور ان کی بحالی اور تشخیص میں ان کی مدد کرنا
• ان کی شرائط اور مزید پر اکثر پوچھے گئے سوالات کے جوابات دینا

منشیات کی دریافت کے لیے اے آئی

بیماریوں کے لیے ادویات کی دریافت اس سے کہیں زیادہ پیچیدہ ہے جو ہم سمجھ سکتے ہیں۔ یہ سخت، اور منظم ہے، اور اس میں پروٹوکول، عمل اور طریقہ کار کی بھاری مقدار شامل ہے۔ یہ انتہائی حساس اور مطالعہ اور تحقیق پر مبنی بھی ہے۔

تاہم، LLMs کے استعمال سے، صحت کی دیکھ بھال کے ماہرین درج ذیل طریقوں سے منشیات کی دریافت کے عمل کو بڑھا سکتے ہیں۔

• گہری سیکھنے کی تکنیک کے ذریعے حیاتیاتی اہداف کی شناخت اور سمجھیں۔ یہ مطلوبہ بیماریوں کے علاج میں نئی ​​دوا کے کام کرنے والے نمائش، رد عمل، اور پیشین گوئیوں کے درست تجزیہ کی اجازت دے گا۔
• LLMs اور AI ماڈل شروع سے مالیکیولر ڈھانچے تیار کر سکتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ اس طرح کے ڈھانچے کو ان کی جیو دستیابی، طاقت اور بہت کچھ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، منشیات کی نقلیں محققین کو رد عمل اور مخالفوں کو سمجھنے میں بھی مدد کر سکتی ہیں اور یہاں تک کہ اس وقت جس پر کام کیا جا رہا ہے اس کے علاوہ دیگر بیماریوں کے لیے دوائیں بھی دریافت کر سکتے ہیں۔
• LLMs محققین کو یہ سمجھنے میں مدد کر کے منشیات کی دریافت کے عمل کو بھی تیز کر سکتے ہیں کہ آیا موجودہ ادویات دیگر بیماریوں کے علاج کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔ اس کی حالیہ حقیقی مثالوں میں سے ایک COVID-19 کے علاج میں Remdisivir کی تاثیر کو درست کرنے کے لیے AI کی تعیناتی تھی۔
• ذاتی نوعیت کی دوائیں AI کے ساتھ کامیابیوں کا مشاہدہ کر سکتی ہیں کیونکہ ادویات کسی فرد کے جینیاتی، طرز زندگی اور ماحولیاتی ڈیٹا کی بنیاد پر مؤثر طریقے سے کام کرنے کے لیے تیار کی جاتی ہیں۔

دماغی صحت کے لیے سپورٹ

دماغی صحت کا بحران، وبائی امراض جیسے عالمی چیلنجوں سے بڑھ گیا ہے، جدید حل کا مطالبہ کرتا ہے۔ ایل ایل ایم ڈیلیور کر سکتے ہیں:

• مکالماتی AI کے ذریعے ورچوئل تھراپی سیشن۔
• سابق فوجیوں اور آفات سے بچ جانے والوں کے لیے پی ٹی ایس ڈی کا علاج۔
• انٹرایکٹو ٹولز کے ذریعے دماغی صحت سے متعلق آگاہی اور تعلیم۔

24/7 مدد کی پیشکش کرکے، LLM اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ذہنی صحت کے وسائل ہر ایک کے لیے قابل رسائی ہیں۔

ہیلتھ کیئر میں ایل ایل ایم کی تعیناتی میں چیلنجز

اگرچہ LLMs کے فوائد ناقابل تردید ہیں، لیکن ان کا نفاذ اہم چیلنجوں کے ساتھ آتا ہے:

1. ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی

صحت کی دیکھ بھال کا ڈیٹا انتہائی حساس ہے اور HIPAA اور GDPR جیسے سخت ضوابط کے تابع ہے۔ خلاف ورزیوں کو روکنے اور مریضوں کے اعتماد کو برقرار رکھنے کے لیے مضبوط ڈیٹا پروٹیکشن پروٹوکول کو یقینی بنانا بہت ضروری ہے۔

2. موجودہ سسٹمز کے ساتھ انضمام

صحت کی دیکھ بھال کی بہت سی تنظیمیں LLMs کو میراثی نظام کے ساتھ مربوط کرنے کے لیے جدوجہد کرتی ہیں۔ غیر منظم ڈیٹا کو معیاری بنانا اور ہموار انٹرآپریبلٹی کو یقینی بنانا اہم رکاوٹیں ہیں۔

3. تعصب اور اخلاقی خدشات

AI ماڈل اپنے تربیتی ڈیٹا میں موجود تعصبات کو برقرار رکھ سکتے ہیں، جس سے دیکھ بھال کی غیر مساوی سفارشات سامنے آتی ہیں۔ ان خطرات کو کم کرنے کے لیے اخلاقی نگرانی اور قابل وضاحت AI تکنیکیں ضروری ہیں۔

4. وشوسنییتا اور درستگی

طبی فیصلے زندگی کو بدلنے والے ہوتے ہیں، غلطی کی بہت کم گنجائش چھوڑتے ہیں۔ LLMs کو سخت توثیق سے گزرنا چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ان کے نتائج درست اور سیاق و سباق کے لحاظ سے مناسب ہیں۔

ہیلتھ کیئر میں LLMs کا مستقبل

صحت کی دیکھ بھال کے LLMs کے لیے اگلا محاذ بات چیت کی AI، ملٹی موڈل صلاحیتوں، اور پیشن گوئی کے تجزیات کو یکجا کرنے میں مضمر ہے تاکہ ہمہ گیر حل تیار کریں۔ مستقبل کی ترقیوں میں شامل ہیں:

• پیشن گوئی صحت کے نتائج: زیادہ خطرہ والے مریضوں کی نشاندہی کرنا اور احتیاطی تدابیر کی سفارش کرنا۔
• بات چیت کی تشخیص: حقیقی وقت کے علامات کے تجزیہ اور ٹرائیج کے لیے آواز کی شناخت کے ساتھ LLMs کو مربوط کرنا۔
• AI سے چلنے والی طبی تعلیم: صحت کی دیکھ بھال کے پیشہ ور افراد کو حقیقی دنیا کے منظرناموں میں تربیت دینے کے لیے LLMs کے ذریعے تقویت یافتہ نقالی۔

عوامی اور نجی شعبوں کے درمیان تعاون ان اختراعات کو بڑھانے اور AI سے چلنے والی صحت کی دیکھ بھال تک مساوی رسائی کو یقینی بنانے میں اہم ہوگا۔

[یہ بھی پڑھیں: ملٹی موڈل بڑی زبان کے ماڈل کیا ہیں؟]

ہیلتھ کیئر اے آئی سلوشنز کے لیے شیپ کا انتخاب کیوں کریں؟

صحت کی دیکھ بھال سے متعلق مخصوص LLMs تیار کرنا درستگی، اخلاقی تعمیل اور اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کا مطالبہ کرتا ہے۔ شیپ میں، ہم فراہم کرنے میں مہارت رکھتے ہیں:

• غیر شناخت شدہ، سونے کے معیاری طبی ڈیٹاسیٹس AI تربیت کے لیے۔
• ایف میں مہارتان ٹیوننگ ایل ایل ایم طاق صحت کی دیکھ بھال کی ایپلی کیشنز کے لیے۔
• توسیع پذیر حل جو عالمی رازداری کے ضوابط کی پابندی کرتے ہیں۔

ذمہ دارانہ AI ترقی کے لیے ہماری وابستگی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ہمارے حل نہ صرف جدید ہیں بلکہ قابل اعتماد بھی ہیں۔