جلد کی بیماریوں کی شناخت میں مصنوعی ذہانت: ڈرماٹولوجی میں ایک نیا دور
مصنوعی ذہانت (AI) طبی تصاویر کا تجزیہ کر کے جلد کی بیماریوں کی شناخت میں تیزی اور درستگی لا رہی ہے۔ میلانوما اور جلدی کینسر سے لے کر مہاسے، ایکزیما، پلیوریاسِسس، اور نایاب جلدی امراض تک، AI ڈرماٹولوجسٹ کی مدد کرتا ہے، جلد پتہ لگانے میں بہتری لاتا ہے اور جلدی صحت کی سہولت تک رسائی بڑھاتا ہے۔
جلد کے مسائل بہت عام ہیں – تقریباً دنیا بھر میں ہر چار میں ایک شخص دائمی جلدی مسائل جیسے ایکزیما یا مہاسوں کا سامنا کرتا ہے۔ پھر بھی بعض اوقات ماہرین کے لیے کچھ خراشیں اور دھبے، خاص طور پر ابتدائی مراحل میں، درست طور پر تشخیص کرنا مشکل ہوتے ہیں۔ مصنوعی ذہانت (AI) اب ایک مضبوط معاون آلے کے طور پر سامنے آرہی ہے۔ جلد کے زخموں کی ہزاروں یا لاکھوں تصاویر سے "سیکھ کر" AI الگورتھم ایسی باریک بصری پیٹرن پہچان سکتے ہیں جو تجربہ کار ڈاکٹروں سے بھی چھوٹ سکتے ہیں۔ یہ ڈرماٹولوجسٹ کا متبادل نہیں ہے، بلکہ انہیں مضبوط بناتا ہے – بیماریوں کو جلدی پکڑنے اور مریضوں کی ترجیحی درجہ بندی کرنے میں مدد دیتا ہے۔
مصنوعی ذہانت جلد کی بیماریوں کی شناخت کیسے کرتی ہے
AI پر مبنی جلدی اوزار ایک سمارٹ فوٹو فلٹر کے مترادف کام کرتے ہیں۔ سب سے پہلے، صارف (یا ڈاکٹر) متاثرہ جلد کے حصے کی واضح تصویر لیتا ہے۔ تصویر کو ایک ڈیپ نیورل نیٹ ورک (AI کی ایک قسم) میں کھلایا جاتا ہے جو لیبل شدہ جلدی تصاویر کی وسیع لائبریریوں پر تربیت یافتہ ہوتا ہے۔ ڈیپ لرننگ کے ذریعے، AI بصری خصوصیات کو مخصوص حالتوں کے ساتھ جوڑنا سیکھتا ہے (مثال کے طور پر، میلانوما کا غیر منظم کنارہ یا پلیوریاسِسس کے چمکدار پرتیں)۔ ایک بار تربیت ہونے کے بعد، نظام نئی تصویروں کا تجزیہ کر کے ممکنہ تشخیصات یا خطرے کی سطحیں بتا سکتا ہے۔
AI الگورتھم اس طرح بنائے جاتے ہیں کہ کمپیوٹر کو تشخیص اور نتائج کے ساتھ لیبل کی گئی سینکڑوں ہزاروں یا حتیٰ کہ لاکھوں جلدی تصاویر دی جاتی ہیں… کمپیوٹر تصاویر میں مخصوص جلدی بیماریوں سے متعلق نمایاں نمونے پہچاننا سیکھتا ہے۔
— نمایاں ڈرماٹولوجی تحقیق
کلینیکل درستگی اور حقیقی دنیا میں کارکردگی
کنٹرول شدہ ٹیسٹوں میں AI نے قابلِ ذکر درستگی دکھائی ہے۔ ایک 2024 کے میٹا اینالیسس میں پایا گیا کہ میلانوما (سب سے مہلک جلدی کینسر) کے کمپیوٹر مدد یافتہ تشخیص کا ڈاکٹروں کے مقابلے میں قابلِ موازنہ نتیجہ تھا۔ ایک اور مطالعہ جس نے 70 بیماریوں کا احاطہ کرتے ہوئے 150,000 سے زائد تصاویر پر تربیت کی، نے خوشی بمقابلہ خطرناک زخموں میں تمیز کے لیے AUC 0.946 حاصل کیا – یعنی اس کام میں AI تقریباً 95% درست تھی۔
اور زیادہ متاثر کن بات یہ ہے کہ جب ڈاکٹروں نے حقیقی طور پر AI کی رہنمائی استعمال کی تو ان کی درستگی میں نمایاں بہتری آئی:
ابتدائی کارکردگی
- حساسیت: ~75%
- خصوصیت: 81.5%
بہتر نتائج
- حساسیت: 81%
- خصوصیت: 86.1%
ہم چاہتے ہیں کہ مریضوں کو توقع ہو کہ ہم بہترین ممکنہ علاج فراہم کرنے کے لیے AI کی مدد استعمال کرتے ہیں۔
— ڈرماٹولوجی محقق
AI تشخیص میں جغرافیائی نمونے
AI کے ذریعے جلدی بیماریوں کے جائزوں کے ایک عالمی مطالعے نے دکھایا کہ ٹیکنالوجی کے اطلاق میں واضح جغرافیائی اختلافات پائے جاتے ہیں:
شمالی امریکہ اور یورپ
افریقہ
ایشیا
وہ وسیع رینج جسے AI شناخت کر سکتا ہے
AI صرف کینسر تک محدود نہیں ہے۔ جدید ماڈلز جلدی حالتوں کی وسیع رینج پر کام کرتے ہیں، جن میں مہاسے اور پلیوریاسِسس AI ڈرماٹولوجی مطالعات میں نمایاں ہیں:
سوزشی اور رنگت کے مسائل
- مہاسے
- پلیوریاسِسس
- ایکزیما
- روزیشیا
- وٹیلیگو
انفکشس بیماریاں
- حلقہ نما فنگس (Ringworm)
- کھجلی (Scabies)
- کوسٹ (Leprosy)
- نظرانداز کیے گئے گرم ملکاتی امراض (Neglected tropical diseases)
AI انفکشس جلدی بیماریوں کی تشخیص میں بھی مدد کرتا ہے — جو کم وسائل والے علاقوں میں خاص طور پر قیمتی ہے۔ عالمی ادارۂ صحت (WHO) نے جلد کے نظرانداز شدہ گرم ملکاتی بیماریوں (NTDs) کے لیے AI پر ایک عالمی قدم اٹھایا ہے، جس میں کوڑھ، یوز اور مشابہ بیماریوں کو پہچاننے کے لیے الگورتھمز کی تربیت شامل ہے۔ یہ کوشش "مضبوط شدہ ذہانت" پر زور دیتی ہے جو فرنٹ لائن صحت کارکنوں کی مدد کرے، انہیں بدلنے نہیں۔
ڈرماٹولوجی میں AI کے اہم فوائد
AI سے چلنے والے اوزار واضح فوائد پیش کرتے ہیں جو جلدی بیماریوں کی تشخیص کو بدل رہے ہیں:
رفتار اور یکنواختی
AI فوری طور پر تصاویر کا تجزیہ کر کے بتا سکتا ہے کہ آیا ایک زخم ممکنہ طور پر خوش ساز ہے یا بایوپسی کی ضرورت ہے، جس سے تشخیصی رفتار اور یکنواختی بڑھتی ہے۔
وسیع رسائی
دیہی یا کم سہولتی علاقوں کے مریض AI ایپس یا ٹیلی ڈرماٹولوجی سروسز استعمال کر کے وہ سکریننگ حاصل کر سکتے ہیں جہاں ماہرین کم ہوں۔
تعلیم اور تربیت
AI جلدی بیماریوں کی خصوصیات کو نمایاں کر سکتا ہے، جو میڈیکل طلبہ کی تربیت اور مریضوں کو ان کی حالت کے بارے میں آگاہ کرنے میں مدد دیتا ہے۔
تحقیق اور مانیٹرنگ
وسیع تصویری ڈیٹاسیٹس کو پروسیس کر کے، AI عالمی رحجانات کو بے نقاب کرتا ہے اور ماہرین وبائیات کو انفیکشن کی پھوٹانوں کو ٹریک کرنے میں مدد دیتا ہے۔
چیلنجز اور حدود
امید کے باوجود، ڈرماٹولوجی میں AI کی اہم حدود ہیں جنہیں صارفین اور طبی ماہرین کو سمجھنا چاہیے:
تصویر کا معیار اور حقیقی دنیا کے حالات
الگورتھم ڈیٹا کے طالب ہوتے ہیں اور غیر روایتی تصاویر سے الجھ سکتے ہیں۔ زیادہ تر تربیتی تصاویر اعلیٰ معیار کی کلینیکل تصاویر ہوتی ہیں، مگر حقیقی دنیا کی تصاویر (سیلفی، کم روشنی، زخم پر بال) ماڈلز کو کنفیوژ کر سکتی ہیں۔ AI کو ایسی کیسز میں مشکل پیش آتی ہے جن پر اسے تربیت نہیں دی گئی تھی — ایک تجزیے میں پایا گیا کہ الگورتھم ایسے زخموں کی اقسام کی تشخیص میں تقریباً ~6% درست تھے جو انہوں نے پہلے کبھی نہیں دیکھے، بنیادی طور پر بے ترتیب اندازہ۔
صارف ایپ کی بھروسہ مندی
صارفین کے لیے بنائی گئی ایپس ہر صورت قابلِ بھروسہ نہیں ہوتیں۔ اسمارٹ فون مول اسکیننگ ایپس کے 2022 کے جائزے میں میلانوما کی شناخت کے لیے اوسطاً صرف ~59% درستگی رپورٹ ہوئی۔ کچھ ایپس نے حقیقی میلانوما کو نشان زد کرنے میں ناکامی کر کے غلط تحفظ کا احساس دلایا۔ اسی وجہ سے ماہرین کی وارننگ ہے کہ کسی بھی AI نتیجے کا معائنہ کلینیشن کو کروایا جانا چاہیے۔
تعصب اور رنگِ جلد کے فرق
بہت سے AI ماڈلز ہلکے رنگ کی جلد والی تصاویر پر تربیت یافتہ تھے، جس سے وہ گہری جلد پر کم قابلِ اعتماد ثابت ہوتے ہیں۔ پریکٹیشنرز کو یقینی بنانا چاہیے کہ الگورتھمز مختلف آبادیوں پر ویلیڈیٹ کیے گئے ہوں۔ یہ ایک اہم مساواتی مسئلہ ہے جس پر مستقل توجہ اور ٹیسٹنگ درکار ہے۔
ریگولیٹری اور کلینیکل ویلیڈیشن
کچھ AI ڈرما ٹولز کے لیے ریگولیٹری منظوری (FDA، CE مارک) موجود ہے، مگر ماہرین کلینیکل ٹرائلز میں مسلسل جانچ پر زور دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، MelaFind — ایک ابتدائی FDA منظور شدہ میلانوما سکینر — کو بعد میں مارکیٹ سے ہٹا دیا گیا جب حقیقی دنیا میں استعمال نے کم خصوصیت اور بہت زیادہ جھوٹے مثبت نتائج دکھائے۔ لہٰذا کسی بھی AI نتیجے کا معائنہ کلینیشن سے ضرور کروانا چاہیے۔
عالمی اقدامات اور ریگولیٹری فریم ورک
سرکردہ صحت کی تنظیمیں ڈرماٹولوجی میں AI کے کردار کو سنوارنے میں فعال ہیں:
WHO اقدام
FDA منظوری
پیشہ ورانہ رہنمائی
مستقبل کا منظر
یہ میدان تیزی سے آگے بڑھ رہا ہے اور افق پر کئی امید افزا پیش رفتیں دکھائی دیتی ہیں:
بڑی ڈیٹا سیٹس
بہتر تربیت کے لیے زیادہ متنوع تصویری لائبریریاں تیار کرنا
الگورتھم میں بہتری
درستگی بہتر کرنا اور مختلف جلدی اقسام میں تعصب کم کرنا
متحدہ ڈیٹا
تصاویر کو مریض کی تاریخ اور جینیات کے ساتھ ملا کر استعمال کرنا
کلینیکل انضمام
ڈرماٹولوجی کلینکس اور ٹیلی میڈیسن میں معمول کے استعمال کے طور پر اپنانا
ہم توقع کر سکتے ہیں کہ AI جلدی کلینکس اور ٹیلی میڈیسن سروسز کا معمول بن جائے گا۔ ممکن ہے مریض کبھی FDA منظوری یافتہ AI ایپس سے عام خراشوں کی ابتدائی درجہ بندی کریں، اور سنگین کیسز کے لیے ڈاکٹر کے پاس جائیں۔ کلید ذمہ دارانہ نفاذ ہوگا: AI اوزاروں کی مسلسل نگرانی، شفافیت اور تمام جلدی اقسام کا احاطہ یقینی بنانا۔
اہم نکات
- AI تصاویر کو پروسیس کر کے جلدی بیماریوں جیسے جلدی کینسر، ایکزیما یا پلیوریاسِسس کو نشان زد کرتا ہے۔ بڑے تصویری ذخائر پر تربیت یافتہ ڈیپ لرننگ ماڈلز کئی کاموں میں ڈرماٹولوجسٹ کی درستگی کے برابر ہو سکتے ہیں۔
- مطالعوں میں، AI استعمال کرنے والے کلینیشنز نے زیادہ درست تشخیص کیں (مثلاً کینسر پر حساسیت 75%→81%)۔ مریض جلدی پتہ لگانے اور ڈرماٹولوجی تک بہتر رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
- بڑی AI ایپلیکیشنز میں میلانوما سکریننگ، عام حالتوں (مہاسے، ایکزیما، پلیوریاسِسس) کی تشخیص اور نظرانداز شدہ گرم ملکاتی جلدی بیماریوں کی شناخت شامل ہیں۔
- بہت سی صارف ایپس کم کارکردگی دکھاتی ہیں (کچھ میں میلانوما کے لیے اوسطاً ~59% درستگی)۔ AI غیر معمولی تصاویر یا مختلف جلدی اقسام میں کمزور پڑ سکتا ہے۔ ہمیشہ طبی رائے لیں۔
- عالمی صحت ایجنسیاں (WHO، FDA، ڈرماٹولوجی ایسوسی ایشنز) AI اوزاروں کی حفاظت اور مؤثر ہونے کو یقینی بنانے کے لیے رہنما اصول، تصویری لائبریریز اور ضابطے تیار کر رہی ہیں۔
AI پر مبنی جلدی تشخیص جادوئی حل نہیں ہے، مگر یہ ایک طاقتور ابھرتا ہوا آلہ ہے۔ طبی مہارت کے ساتھ مل کر یہ تیز، زیادہ قابلِ رسائی جلدی دیکھ بھال کا وعدہ کرتا ہے — ممکنہ طور پر سنگین مسائل کو جلدی پکڑنا اور لاکھوں لوگوں کی مدد کرنا جو ماہر رسائی سے محروم ہیں۔ جیسا کہ ایک ڈرماٹولوجسٹ نے کہا، مناسب نگرانی کے ساتھ AI مریضوں کے لیے "بہترین ممکنہ نگہداشت" فراہم کرنے کا ذریعہ بن سکتا ہے۔
No comments yet. Be the first to comment!