ای آئی ایکس رے، ایم آر آئی، اور سی ٹی سے بیماری کی تشخیص کو مضبوط بناتا ہے

طبی امیجنگ تشخیص کا مرکز ہے۔ ایکس رے، سی ٹی اور ایم آر آئی اسکینز جسم کی اندرونی حالت کے بارے میں وسیع بصری ڈیٹا فراہم کرتے ہیں۔ 

مثال کے طور پر، دنیا بھر میں ہر سال 3.5 ارب سے زائد ایکس رے امتحانات کیے جاتے ہیں، اور ہسپتالوں میں پیٹا بائٹس کی مقدار میں امیجنگ ڈیٹا پیدا ہوتا ہے۔ پھر بھی بہت سی تصاویر کا تجزیہ نہیں کیا جاتا – ایک اندازے کے مطابق 97% ریڈیولوجی ڈیٹا غیر استعمال شدہ رہ جاتا ہے۔

یہ عدم توازن ریڈیولوجسٹوں پر بھاری کام کے بوجھ کی وجہ سے ہوتا ہے۔ مصنوعی ذہانت (AI)، خاص طور پر ڈیپ لرننگ، خودکار طور پر تصاویر "پڑھنے" میں مدد دے سکتی ہے۔ بڑے امیج ڈیٹا بیسز پر تربیت یافتہ کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس بیماری کے نمونوں (جیسے ٹیومرز، فریکچرز، یا انفیکشنز) کو پہچاننا سیکھتے ہیں جو باریک یا مشکل ہو سکتے ہیں۔ عملی طور پر، AI مشتبہ علاقوں کو نمایاں کر سکتی ہے، غیر معمولیات کی مقدار بتا سکتی ہے، اور بیماری کی پیش گوئی بھی کر سکتی ہے۔

آج، ریگولیٹرز نے پہلے ہی امیجنگ کے لیے سیکڑوں AI ٹولز کی منظوری دے دی ہے، اور FDA نے 2025 تک 800 سے زائد ریڈیولوجی الگورتھمز کی فہرست دی ہے۔ یہ ایک بڑی تبدیلی کی عکاسی کرتا ہے: AI کو ایکس رے، سی ٹی اور ایم آر آئی میں شامل کیا جا رہا ہے تاکہ کلینیشینز کی مدد کی جا سکے، نہ کہ ان کی جگہ لینے کے لیے۔

ایکس رے امیجنگ میں AI کی بہتریاں

ایکس رے سب سے عام تشخیصی تصاویر ہیں – تیز، سستی اور وسیع پیمانے پر دستیاب۔ انہیں سینے کی بیماریوں (نمونیا، تپ دق، COVID-19)، ہڈیوں کے فریکچرز، دانتوں کے مسائل اور دیگر کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

تاہم، ایکس رے کو اچھی طرح پڑھنے کے لیے تجربہ درکار ہوتا ہے، اور بہت سے مقامات پر ریڈیولوجسٹ کی کمی ہوتی ہے۔ AI اس بوجھ کو کم کر سکتی ہے۔

مثال کے طور پر، مشہور CheXNet جیسے ڈیپ لرننگ ماڈلز کو سینکڑوں ہزاروں سینے کی ایکس رے تصاویر پر تربیت دی گئی ہے۔ CheXNet (ایک 121-لیئر CNN) سینے کی ایکس رے پر نمونیا کی تشخیص میں عملی ڈاکٹروں سے بہتر درستگی دکھاتا ہے۔ آرتھوپیڈکس میں، AI سے چلنے والا ایکس رے تجزیہ خودکار طور پر باریک فریکچر لائنز کی نشاندہی کر سکتا ہے جو مصروف کلینکس میں چھوٹ سکتی ہیں۔

• اہم ایکس رے AI کام: پھیپھڑوں کی بیماریوں (نمونیا، تپ دق، کینسر)، نموتھوریکس اور سیال کی شناخت؛ ہڈیوں کے فریکچرز یا ڈسلوکیشن کی نشاندہی؛ COVID-19 یا دیگر انفیکشنز کی اسکریننگ۔ AI ٹولز فوری طور پر ان نتائج کو نشان زد کر سکتے ہیں، جس سے ہنگامی کیسز کو ترجیح دی جا سکتی ہے۔
• کلینیکل نتائج: کچھ مطالعات میں AI نے ریڈیولوجسٹ کی کارکردگی کے برابر کارکردگی دکھائی۔ مثال کے طور پر، CheXNet نے نمونیا کے کیسز میں اوسط ڈاکٹر کی درستگی سے بہتر کارکردگی دکھائی۔
  تاہم، حقیقی ہسپتالوں میں ٹیسٹوں نے حدود ظاہر کیں: ایک بڑے مطالعے میں پایا گیا کہ ریڈیولوجسٹ اب بھی سینے کی ایکس رے پر موجودہ AI سے بہتر تھے، پھیپھڑوں کی تشخیص میں زیادہ درستگی حاصل کی۔ AI ٹولز کی حساسیت زیادہ تھی (مختلف نتائج کے لیے 72–95%) لیکن ڈاکٹروں کے مقابلے میں زیادہ غلط الارمز بھی تھے۔

مختصراً، AI ایکس رے کی پیشگی اسکریننگ اور خدشات کو نمایاں کرنے میں قابل اعتماد ہے، لیکن حتمی تشخیص اب بھی انسانی فیصلہ پر منحصر ہے۔ جیسا کہ ایک ریڈیولوجی نیوز خلاصہ خبردار کرتا ہے، AI ابھی تک ایکس رے کے لیے مکمل خود مختار تشخیصی آلہ نہیں ہے۔

سی ٹی اسکیننگ میں AI کی جدتیں

سی ٹی (کمپیوٹڈ ٹوموگرافی) جسم کی تفصیلی کراس سیکشنل تصاویر بناتی ہے اور بہت سی تشخیصات (کینسر، فالج، چوٹ وغیرہ) کے لیے ضروری ہے۔ AI نے سی ٹی اسکینز پر زبردست وعدہ دکھایا ہے:

• پھیپھڑوں کا کینسر: حالیہ AI ماڈلز سی ٹی پر پھیپھڑوں کے ٹیومرز کی شناخت اور تقسیم اتنی ہی مہارت سے کرتے ہیں جتنے ماہر ریڈیولوجسٹ۔ 2025 کے ایک مطالعے میں 3D U-Net نیورل نیٹ ورک استعمال کیا گیا جو بڑے ڈیٹا سیٹ (1,500 سے زائد سی ٹی اسکینز) پر تربیت یافتہ تھا تاکہ پھیپھڑوں کے ٹیومرز کی شناخت کی جا سکے۔
  اس نے ٹیومر کی شناخت میں 92% حساسیت اور 82% خصوصیت حاصل کی، اور تقسیم کی درستگی ڈاکٹروں کے قریب تھی (ڈائس اسکورز تقریباً 0.77 بمقابلہ 0.80)۔ AI نے عمل کو تیز کیا: ماڈل نے ٹیومرز کو ڈاکٹروں سے کہیں تیزی سے تقسیم کیا۔
• دماغی خون بہنا: ایمرجنسی میڈیسن میں، AI فالج کی فوری دیکھ بھال میں مدد دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، تجارتی AIDOC الگورتھم سر کے سی ٹی پر اندرونی خون بہنے کی نشاندہی کرتا ہے۔ مطالعات میں AIDOC کی حساسیت تقریباً 84–99% اور خصوصیت 93–99% رپورٹ کی گئی ہے۔
  یہ سیکنڈوں میں ڈاکٹروں کو شدید خون بہنے کی اطلاع دے سکتا ہے۔
• دیگر سی ٹی استعمالات: AI کو سینے کے سی ٹی پر COVID-19 نمونیا کے نمونوں کی شناخت، سی ٹی اینجیوگرافی میں کیلشیم اسکورنگ، اور پیٹ کے سی ٹی میں جگر کے زخم یا گردے کے پتھروں کی شناخت کے لیے بھی استعمال کیا جاتا ہے۔
  پھیپھڑوں کے کینسر کی مثال میں، AI سے مدد یافتہ سی ٹی علاج کی منصوبہ بندی اور فالو اپ کو بہتر بنا سکتا ہے کیونکہ یہ ٹیومر کے حجم کی درست پیمائش کرتا ہے۔

سی ٹی میں فوائد: AI بور کاموں کو خودکار بناتا ہے (مثلاً 3D حجم میں نوڈولز کی اسکیننگ)، مستقل مزاجی کو بہتر بناتا ہے، اور ٹریاج کی حمایت کرتا ہے۔ چوٹ کے معاملات میں، یہ فریکچرز یا اعضاء کی چوٹ کو نمایاں کر سکتا ہے۔

اب بہت سے AI ٹولز سینے اور سر کے سی ٹی پڑھنے میں مدد کے لیے منظوری پا چکے ہیں۔ مثال کے طور پر، CMS جیسی ایجنسیاں کچھ AI ریڈ آؤٹس (جیسے معمول کے پھیپھڑوں کے سی ٹی پر کورونری پلیگ اسکورنگ) کی ادائیگی بھی شروع کر چکی ہیں۔

ایم آر آئی امیجنگ میں AI کی ترقی

ایم آر آئی نرم بافتوں (دماغ، ریڑھ کی ہڈی، جوڑ، اعضاء) کی اعلیٰ معیار کی تصاویر فراہم کرتا ہے۔ AI ایم آر آئی کو تیز اور ذہین بنا رہا ہے:

• تیز اسکینز: روایتی طور پر، اعلیٰ معیار کے ایم آر آئی اسکینز میں وقت لگتا ہے، جس سے انتظار طویل اور مریضوں کو تکلیف ہوتی ہے۔ نئے AI پر مبنی ری کنسٹرکشن الگورتھمز (ڈیپ لرننگ ری کنسٹرکشن، DLR) اسکین کے وقت کو نمایاں طور پر کم کرتے ہیں کیونکہ یہ غائب ڈیٹا کی پیش گوئی کرتے ہیں۔
  ماہرین کہتے ہیں کہ DLR ایم آر آئی اسکینز کو "انتہائی تیز" بنا سکتا ہے اور یہ ٹیکنالوجی تمام اسکینرز پر معمول بن سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، برطانیہ کے محققین اور GE ہیلتھ کیئر نے AI کا استعمال کرتے ہوئے کم فیلڈ (سستا) ایم آر آئی مشین سے روایتی اعلیٰ فیلڈ اسکین کے برابر تصاویر حاصل کیں۔ اس سے ایم آر آئی زیادہ قابل رسائی اور مریضوں کی قطاریں کم ہو سکتی ہیں۔
• تیز تصاویر: AI تصویر کے معیار کو بھی بہتر بناتا ہے۔ شور والی اور صاف اسکینز کے فرق کو سیکھ کر، DLR تصاویر کو حقیقی وقت میں شور سے پاک کرتا ہے۔
  اس کا مطلب ہے کہ ایم آر آئی کی تصاویر زیادہ واضح ہوتی ہیں، اور مریضوں کی حرکت کے باوجود کم موشن آرٹیفیکٹس ہوتے ہیں۔ بے چین بچوں یا چوٹ کے مریضوں کے لیے، تیز AI اسکینز کو سونے کی ضرورت کم کر دیتے ہیں۔
• بیماری کی شناخت: کلینیکل تشخیص میں، AI ایم آر آئی تجزیہ میں مہارت رکھتا ہے۔ مثال کے طور پر، دماغ کی امیجنگ میں، AI سے چلنے والے ماڈلز ٹیومرز کو درست طریقے سے تقسیم اور درجہ بندی کرتے ہیں۔
  ڈیپ لرننگ 3D ایم آر آئی میں ٹیومر کی حد بندی کر سکتی ہے، ان کے سائز کی مقدار بتا سکتی ہے، اور یہاں تک کہ صرف تصویر سے ٹیومر کی جینیات یا گریڈ کی پیش گوئی بھی کر سکتی ہے۔ نیورولوجی میں، AI فالج، ملٹیپل سکلیروسس کے زخم یا خرابیوں کو جلدی تلاش کرتا ہے۔ مسکولوسکیلیٹل ایم آر آئی (جوڑ، ریڑھ کی ہڈی) بھی فائدہ اٹھاتا ہے: AI لیگامینٹ کے پھٹنے یا ریڑھ کی ہڈی کے مسائل کو دستی طریقوں سے تیزی سے شناخت کرتا ہے۔

مجموعی طور پر، AI ایم آر آئی کو تیز اور معلوماتی بناتا ہے۔

مریض کے اسکینز اور لیبلنگ ڈیٹا کو یکجا کر کے، AI 3D پیمائشیں ممکن بناتا ہے جو ذاتی نوعیت کے علاج کی منصوبہ بندی کی حمایت کرتی ہیں۔ AI ایم آر آئی کے ساتھ تجربہ کرنے والے ہسپتالوں نے بہتر ورک فلو اور زیادہ مستقل تشریحات کی اطلاع دی ہے۔

طبی امیجنگ میں AI کے فوائد

AI ایکس رے، سی ٹی، اور ایم آر آئی میں کئی فوائد لاتا ہے:

• رفتار اور کارکردگی: AI الگورتھمز سیکنڈوں میں تصاویر کا تجزیہ کرتے ہیں۔ یہ ہنگامی نتائج (جیسے پھیپھڑوں کی دھندلاہٹ، فالج، فریکچرز) کو نشان زد کرتے ہیں تاکہ ڈاکٹرز دیکھ بھال کو ترجیح دے سکیں۔
  پھیپھڑوں کے ٹیومر کے سی ٹی مطالعے میں، AI نے ٹیومرز کو دستی نشان دہی سے کہیں تیزی سے تقسیم کیا۔ تیز امیجنگ (خاص طور پر ایم آر آئی) کا مطلب ہے زیادہ مریضوں کی دیکھ بھال اور کم انتظار۔
• درستگی اور مستقل مزاجی: اچھی تربیت یافتہ AI مخصوص کاموں میں انسانی درستگی کے برابر یا اس سے بہتر ہو سکتی ہے۔ CheXNet (نمونیا کی شناخت) جیسے ماڈلز نے اوسط ریڈیولوجسٹ سے زیادہ حساسیت دکھائی ہے۔
  AI اندرونی مشاہدہ کرنے والے کی تبدیلی کو ختم کرتا ہے: یہ ہر بار ایک ہی نتیجہ مستقل طور پر نشان زد کرے گا۔ یہ مقداری درستگی (مثلاً ٹیومر کا عین حجم) نگرانی میں مدد دیتی ہے۔
• ماہرانہ مہارت میں اضافہ: جہاں ریڈیولوجسٹ کم ہوں، AI ماہر معاون کے طور پر کام کرتا ہے۔ سینے کی ایکس رے AI دور دراز کلینکس میں مشتبہ تپ دق یا نمونیا کو نشان زد کر سکتا ہے، جس سے تشخیصی خدمات کی رسائی بڑھتی ہے۔
  اسٹینفورڈ کی CheXNet ٹیم کا کہنا ہے کہ ماہر سطح کی خودکاری کم وسائل والے علاقوں میں امیجنگ کی بصیرت لا سکتی ہے۔
• مقداری بصیرت: AI پوشیدہ نمونوں کو نکال سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایم آر آئی پر کچھ AI ماڈلز ٹیومرز کی جینیاتی تبدیلیوں یا مریض کے نتائج کی پیش گوئی تصویر کی خصوصیات سے کرتے ہیں۔
  امیج تجزیہ کو مریض کے ڈیٹا کے ساتھ ملا کر بیماری کے ابتدائی خطرے کی پیش گوئی ممکن ہو سکتی ہے۔

یہ فوائد اپنانے کو بڑھا رہے ہیں: ہزاروں ہسپتال اب اپنی امیجنگ پلیٹ فارمز پر AI ٹولز کا تجربہ کر رہے ہیں۔

چیلنجز اور غور و فکر

اگرچہ امید افزا ہے، امیجنگ میں AI کے کچھ پہلوؤں پر غور کرنا ضروری ہے:

• کارکردگی میں فرق: AI ماڈلز ہر ماحول میں یکساں کارکردگی نہیں دکھاتے۔ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ کچھ ٹولز ایک ہسپتال میں اچھے کام کرتے ہیں لیکن دوسرے میں کم۔
  مثال کے طور پر، ایک مطالعے میں دکھایا گیا کہ کچھ ریڈیولوجسٹ AI کی مدد سے بہتر ہوئے، لیکن دوسروں نے AI استعمال کرتے ہوئے زیادہ غلطیاں کیں۔ AI کی حساسیت زیادہ ہو سکتی ہے، لیکن غلط مثبت (غلط الارمز) بھی مسئلہ ہو سکتے ہیں۔ اس لیے کلینیشینز کو AI کی تجاویز کی تصدیق کرنی چاہیے۔
• مہارت کی ضرورت: ریڈیولوجسٹ اب بھی ضروری ہیں۔ موجودہ رہنمائی AI کو معاون کے طور پر دیکھتی ہے، متبادل کے طور پر نہیں۔
  انسانی نگرانی یقینی بناتی ہے کہ باریکیاں اور کلینیکل سیاق و سباق کو مدنظر رکھا جائے۔ انضمام کے لیے ریڈیولوجسٹ کو AI نتائج پر اعتماد کرنا اور ان کو چیلنج کرنا سکھانا ضروری ہے۔
• ڈیٹا اور تعصب: AI کی کارکردگی اس کے تربیتی ڈیٹا پر منحصر ہے۔ امیج ڈیٹا سیٹس بڑے اور متنوع ہونے چاہئیں۔
  کم معیار کا ڈیٹا، عدم توازن (مثلاً مخصوص آبادیوں کی زیادہ نمائندگی)، یا آرٹیفیکٹس AI کی کارکردگی کو متاثر کر سکتے ہیں۔ AI کو مضبوط اور منصفانہ بنانے کے لیے تحقیق جاری ہے۔
• قوانین اور اخراجات: اگرچہ بہت سے AI ٹولز کی منظوری ہو چکی ہے (FDA کی منظوری)، ان کا نفاذ مہنگا ہو سکتا ہے اور ورک فلو میں تبدیلی کی ضرورت ہوتی ہے۔
  ادائیگی کے ماڈل ابھی ابھر رہے ہیں (مثلاً CMS کچھ AI سے چلنے والے سی ٹی تجزیوں کا احاطہ کرتا ہے)۔ ہسپتالوں کو سافٹ ویئر، ہارڈ ویئر اور تربیت کے اخراجات پر غور کرنا ہوگا۔
• رازداری اور سیکیورٹی: AI کے استعمال میں مریض کا ڈیٹا شامل ہوتا ہے۔ سخت حفاظتی اقدامات (انکرپشن، شناخت چھپانا) رازداری کے تحفظ کے لیے ضروری ہیں۔
  جب AI سسٹمز نیٹ ورکس سے جڑتے ہیں تو سائبر سیکیورٹی بھی اہم ہوتی ہے۔

ان چیلنجز کے باوجود، ماہرین خاص انضمام پر زور دیتے ہیں۔ جیسا کہ ہارورڈ کی ایک رپورٹ میں کہا گیا ہے، AI سے مدد یافتہ ورک فلو کی محتاط ڈیزائننگ انسانی کارکردگی کو بڑھا سکتی ہے۔

عملی طور پر، AI کی رفتار اور کلینیشینز کے فیصلے کا امتزاج بہترین نتائج دیتا ہے۔

مستقبل کا منظر

طبی امیجنگ میں AI تیزی سے ترقی کر رہا ہے۔ معروف کمپنیاں اور تحقیقی گروپس الگورتھمز کو بہتر بنانے میں مصروف ہیں۔

مثال کے طور پر، "فاؤنڈیشن ماڈلز" (بہت بڑے AI نیٹ ورکس جو متنوع طبی ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہیں) جلد ہی وسیع تر تشخیصی صلاحیتیں فراہم کر سکتے ہیں۔ ہم توقع کرتے ہیں کہ مزید کام (جیسے مکمل اعضاء کی تقسیم، کثیر بیماریوں کی اسکریننگ) خودکار ہو جائیں گے۔

بین الاقوامی سطح پر، تعاوناتی منصوبے AI کو عوامی صحت کے لیے استعمال کرنے کی کوشش کر رہے ہیں (مثلاً کم وسائل والے علاقوں میں تپ دق کی اسکریننگ)۔ قومی صحت کی خدمات (جیسے برطانیہ کا NHS) AI کے لیے تیار اسکینرز میں سرمایہ کاری کر رہی ہیں تاکہ اخراجات کم ہوں۔

وقت کے ساتھ، AI سے مدد یافتہ امیجنگ معیار بن سکتی ہے: ہنگامی حالات کے لیے تیز ٹریاج، پھیپھڑوں کے کینسر کی AI سے چھان بین، اور سیکنڈوں میں مکمل ہونے والے ایم آر آئی اسکینز۔

>>> مزید جاننے کے لیے کلک کریں: مصنوعی ذہانت تصاویر سے کینسر کی ابتدائی شناخت کرتی ہے

خلاصہ یہ کہ، AI بیماری کی تشخیص میں مدد دیتا ہے ایکس رے، سی ٹی اور ایم آر آئی کے ذریعے درستگی، رفتار اور رسائی کو بہتر بنا کر۔

اگرچہ ریڈیولوجسٹ حتمی تشخیص کرتے ہیں، AI ٹولز انہیں زیادہ اور تیزی سے دیکھنے میں مدد دیتے ہیں۔ جیسے جیسے یہ ٹیکنالوجی ترقی کرتی ہے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ AI امیجنگ میں ایک ناگزیر ساتھی بن جائے گا، جو دنیا بھر میں مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بنائے گا۔