مصنوعی ذہانت (AI) دنیا بھر میں طب اور صحت کی دیکھ بھال کو تیزی سے بدل رہی ہے۔ تقریباً 4.5 ارب افراد کو بنیادی صحت کی سہولیات تک رسائی حاصل نہیں ہے اور 2030 تک 11 ملین صحت کارکنوں کی کمی متوقع ہے، AI ایسے اوزار فراہم کرتی ہے جو کارکردگی کو بہتر بنائیں، رسائی کو بڑھائیں، اور دیکھ بھال کے فرق کو ختم کریں۔

ورلڈ اکنامک فورم (WEF) کے مطابق، “AI ڈیجیٹل صحت کے حل عالمی سطح پر کارکردگی کو بہتر بنانے، اخراجات کو کم کرنے اور صحت کے نتائج کو بہتر بنانے کی صلاحیت رکھتے ہیں”۔

عملی طور پر، AI پر مبنی سافٹ ویئر کچھ تشخیصی کاموں میں انسانوں سے بہتر کارکردگی دکھا رہا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک AI جو اسٹروک کے مریضوں کے اسکینز پر تربیت یافتہ تھا، ماہر کلینیشنز کے مقابلے میں دماغی اسٹروک کی شناخت اور تاریخ لگانے میں دوگنا زیادہ درست تھا۔

ایمرجنسی کیئر میں، AI ٹریاژ میں مدد دے سکتا ہے: برطانیہ کی ایک تحقیق میں ایک AI ماڈل نے 80% ایمبولینس کیسز میں درست اندازہ لگایا کہ کون سے مریضوں کو ہسپتال منتقل کرنے کی ضرورت ہے۔ اور ریڈیالوجی میں، AI نے ہڈیوں کے فریکچر یا زخموں کی نشاندہی کی جو ڈاکٹرز اکثر نظر انداز کر دیتے ہیں – NICE (برطانیہ کی صحت کی اتھارٹی) نے AI کی چھاتی کے ایکسرے اسکریننگ کو محفوظ اور لاگت بچانے والا قرار دیا، اور ایک AI نظام نے ریڈیالوجسٹوں کے مقابلے میں 64% زیادہ مرگی کے دماغی زخم دریافت کیے۔

AI پہلے ہی میڈیکل امیجز (جیسے CT اسکینز اور ایکسرے) کو انسانوں سے تیز پڑھ رہا ہے۔ AI کے اوزار چند منٹوں میں غیر معمولی علامات کو پہچان سکتے ہیں – اسٹروک اسکینز سے لے کر ٹوٹی ہوئی ہڈیوں تک – جو ڈاکٹروں کو تیزی اور زیادہ درستگی سے تشخیص کرنے میں مدد دیتے ہیں۔
مثال کے طور پر، ہزاروں اسکینز پر تربیت یافتہ AI نے چھوٹے دماغی زخموں کی نشاندہی کی اور اسٹروک کے آغاز کا وقت پیش گوئی کیا، جو بروقت علاج کے لیے انتہائی اہم معلومات ہیں۔

اسی طرح، آسان تصویری کام جیسے فریکچر کی تلاش AI کے لیے مثالی ہیں: ایمرجنسی ڈاکٹروں سے 10% تک فریکچر چھوٹ جاتے ہیں، لیکن AI جائزہ ان کو جلدی نشان زد کر سکتا ہے۔ ایک "دوسری نظر" کے طور پر کام کرتے ہوئے، AI چھوٹے تشخیصات اور غیر ضروری ٹیسٹوں سے بچاتا ہے، جس سے ممکنہ طور پر نتائج بہتر اور اخراجات کم ہوتے ہیں۔

AI کلینیکل فیصلہ سازی کی حمایت اور مریض کے انتظام کو بھی فروغ دے رہا ہے۔ جدید الگورتھمز مریض کے ڈیٹا کا تجزیہ کر کے دیکھ بھال کی رہنمائی کر سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، نئے AI ماڈلز بیماریوں (جیسے الزائمر یا گردے کی بیماری) کے آثار کو علامات ظاہر ہونے سے سالوں پہلے شناخت کر سکتے ہیں۔

کلینیکل چیٹ بوٹس اور زبان کے ماڈلز ڈیجیٹل معاونین کے طور پر ابھر رہے ہیں: عمومی LLMs (جیسے ChatGPT یا Gemini) اکثر غیر معتبر طبی مشورہ دیتے ہیں، لیکن مخصوص نظام جو LLMs کو طبی ڈیٹا بیس کے ساتھ جوڑتے ہیں (جسے retrieval-augmented generation کہا جاتا ہے) نے حالیہ امریکی تحقیق میں 58% کلینیکل سوالات کے مفید جواب دیے۔

ڈیجیٹل مریض پلیٹ فارمز بھی ایک بڑھتا ہوا شعبہ ہیں۔ مثال کے طور پر، Huma پلیٹ فارم AI پر مبنی نگرانی اور ٹریاژ استعمال کرتا ہے جس سے ہسپتال میں دوبارہ داخلے میں 30% کمی اور کلینیکل جائزے کا وقت 40% تک کم ہوتا ہے۔

ریموٹ مانیٹرنگ ڈیوائسز (جیسے پہننے والے آلات اور اسمارٹ ایپس) AI کا استعمال کرتے ہوئے مسلسل حیاتیاتی علامات کی نگرانی کرتی ہیں – دل کی دھڑکن یا آکسیجن کی سطح کو حقیقی وقت میں پیش گوئی کرتی ہیں – تاکہ ڈاکٹرز بروقت مداخلت کر سکیں۔

انتظامی اور عملی کاموں میں، AI کام کا بوجھ کم کر رہا ہے۔ بڑی ٹیک کمپنیوں نے اب صحت کی دیکھ بھال کے لیے “AI کو-پائلٹس” پیش کیے ہیں: مائیکروسافٹ کا Dragon Medical One ڈاکٹر اور مریض کی گفتگو سن کر خودکار طور پر وزٹ نوٹس تیار کر سکتا ہے، جبکہ گوگل اور دیگر کے پاس کوڈنگ، بلنگ، اور رپورٹ بنانے کے اوزار موجود ہیں۔

جرمنی میں Elea نامی AI پلیٹ فارم نے لیب ٹیسٹنگ کے وقت کو ہفتوں سے گھڑوں تک کم کر دیا، جس سے ہسپتالوں کی کارکردگی بہتر ہوئی۔ یہ AI معاون ڈاکٹرز اور نرسوں کو کاغذی کام سے آزاد کرتے ہیں تاکہ وہ زیادہ مریضوں کو دیکھ سکیں۔

سروے ظاہر کرتے ہیں کہ ڈاکٹرز پہلے ہی معمول کی دستاویزات اور ترجمہ خدمات کے لیے AI استعمال کر رہے ہیں: 2024 کے AMA سروے میں 66% ڈاکٹروں نے AI اوزار استعمال کرنے کی اطلاع دی (جو 2023 میں 38% تھا) جیسے چارٹنگ، کوڈنگ، دیکھ بھال کے منصوبے یا ابتدائی تشخیصات کے لیے۔
مریض بھی AI کے ساتھ تعامل کر رہے ہیں: مثال کے طور پر، AI پر مبنی علامات چیکرز بنیادی ٹریاژ کر سکتے ہیں، حالانکہ صرف تقریباً 29% لوگ ایسے اوزار پر طبی مشورے کے لیے اعتماد کرتے ہیں۔

تحقیق، دوا کی ترقی اور جینومکس میں AI

کلینک سے آگے، AI طبی تحقیق اور دوا کی ترقی کو بدل رہا ہے۔ AI دوا کی دریافت کو تیز کرتا ہے، مالیکیولز کے رویے کی پیش گوئی کر کے سالوں کی لیبارٹری محنت بچاتا ہے۔ (مثال کے طور پر، DeepMind کا AlphaFold لاکھوں پروٹین ساختوں کی درست پیش گوئی کر چکا ہے، جو ہدف کی دریافت میں مددگار ہے۔) جینومکس اور ذاتی نوعیت کی دوائیوں کو بھی فائدہ پہنچتا ہے: AI وسیع جینیاتی ڈیٹا کا تجزیہ کر کے مریضوں کے لیے مخصوص علاج تیار کر سکتا ہے۔

آنکولوجی میں، Mayo Clinic کے محققین AI کا استعمال کرتے ہوئے (جیسے CT اسکینز پر) لبلبے کے کینسر کی پیش گوئی کلینیکل تشخیص سے 16 ماہ پہلے کرتے ہیں – جو ایک ایسی بیماری کے لیے جلد مداخلت ممکن بناتا ہے جس کی بقا کی شرح بہت کم ہے۔

مشین لرننگ جیسی تکنیکیں وبائی امراض کی تحقیق کو بھی بہتر بناتی ہیں: AI کے ذریعے کھانسی کی آوازوں کا تجزیہ (جیسے گوگل اور اس کے شراکت داروں نے بھارت میں کیا) تپ دق کی سستی تشخیص میں مدد دیتا ہے، خاص طور پر ان علاقوں میں جہاں ماہرین کی کمی ہے۔

عالمی صحت اور روایتی طب

AI کا اثر دنیا بھر میں محسوس کیا جا رہا ہے۔ کم وسائل والے علاقوں میں، اسمارٹ فون AI دیکھ بھال کے فرق کو کم کر سکتا ہے: مثال کے طور پر، AI پر مبنی ECG ایپ دل کی بیماری کے خطرات کی نشاندہی کرتی ہے، یہاں تک کہ جہاں کارڈیالوجسٹ کم ہوں۔
AI روایتی اور تکمیلی طب کی بھی حمایت کرتا ہے: حالیہ WHO/ITU رپورٹ میں بتایا گیا ہے کہ AI اوزار مقامی علاج کو دستاویزی شکل دے سکتے ہیں اور جڑی بوٹیوں کے مرکبات کو جدید بیماریوں سے ملا سکتے ہیں، جبکہ ثقافتی علم کا احترام بھی یقینی بناتے ہیں۔

بھارت نے آیورویدک متون کی AI پر مبنی ڈیجیٹل لائبریری شروع کی ہے، اور گھانا اور کوریا میں منصوبے AI کا استعمال کرتے ہوئے طبی پودوں کی درجہ بندی کر رہے ہیں۔ یہ کوششیں – جو WHO کے ایجنڈے کا حصہ ہیں – روایتی طب کو عالمی سطح پر زیادہ قابل رسائی بنانے کی کوشش کرتی ہیں بغیر مقامی کمیونٹیز کا استحصال کیے۔

مجموعی طور پر، AI کو عالمی صحت کی کوریج کو بڑھانے (جو اقوام متحدہ کا 2030 کا ہدف ہے) کے لیے ایک ذریعہ سمجھا جاتا ہے تاکہ دور دراز یا کم خدمات والے علاقوں تک سہولیات پہنچائی جا سکیں۔

صحت کی دیکھ بھال میں AI کے فوائد

طب میں AI کے اہم فوائد درج ذیل ہیں:

• تیز اور زیادہ درست تشخیص: AI بڑی مقدار میں تصاویر اور ڈیٹا کو پروسیس کر سکتا ہے، اکثر وہ چیزیں پکڑ لیتا ہے جو انسان نظر انداز کر دیتے ہیں۔
• ذاتی نوعیت کی دیکھ بھال: الگورتھمز مریض کے ڈیٹا (جینیات، تاریخ، طرز زندگی) سے علاج کے منصوبے تیار کر سکتے ہیں۔
• کارکردگی میں اضافہ: کاغذی کام اور معمول کے کاموں کو خودکار بنا کر کلینیشنز کے بوجھ کو کم کیا جاتا ہے۔ (WEF رپورٹ کرتی ہے کہ ڈیجیٹل پلیٹ فارمز فراہم کنندگان کے کام کا بوجھ نمایاں طور پر کم کرتے ہیں۔)
• لاگت کی بچت: McKinsey کا اندازہ ہے کہ AI کے وسیع استعمال سے بہتر پیداواریت اور روک تھام کے ذریعے سالانہ اربوں کی بچت ہو سکتی ہے۔ مریض بہتر صحت کے نتائج اور کم اخراجات سے مستفید ہوتے ہیں۔
• رسائی میں اضافہ: AI پر مبنی ٹیلی میڈیسن اور ایپس دیہی یا کم آمدنی والے علاقوں کے لوگوں کو ماہر سطح کی اسکریننگ اور نگرانی فراہم کرتی ہیں بغیر دور سفر کیے۔

یہ فوائد سروے سے بھی ثابت ہوتے ہیں: بہت سے ڈاکٹرز رپورٹ کرتے ہیں کہ AI چارٹس، تشخیصات، اور مواصلات میں مدد دیتا ہے۔
جیسا کہ WHO کی ایک رپورٹ میں کہا گیا ہے، “AI دنیا بھر میں صحت کی فراہمی اور طب کو بہتر بنانے کے لیے بڑی امید رکھتا ہے”۔

چیلنجز، خطرات اور اخلاقیات

امید کے باوجود، صحت کی دیکھ بھال میں AI کو سنگین چیلنجز کا سامنا ہے۔ ڈیٹا کی رازداری اور سیکیورٹی سب سے اہم ہیں: صحت کا ڈیٹا انتہائی حساس ہوتا ہے، اور ناقص شناخت سے مریض کی رازداری خطرے میں پڑ سکتی ہے۔

AI ماڈلز میں تعصب ایک بڑا مسئلہ ہے۔ اگر الگورتھمز غیر متنوع ڈیٹا (مثلاً زیادہ تر اعلیٰ آمدنی والے ممالک کے مریضوں کا) پر تربیت پاتے ہیں، تو وہ دوسروں کے لیے کم مؤثر ہو سکتے ہیں۔

WHO کے تجزیے سے معلوم ہوا ہے کہ امیر ممالک میں تربیت یافتہ نظام کم یا درمیانے آمدنی والے ممالک میں ناکام ہو سکتے ہیں، اس لیے AI کو جامع طور پر ڈیزائن کرنا ضروری ہے۔ کلینیکل اعتماد اور تربیت بھی اہم ہیں: بغیر مناسب تعلیم کے AI کا تیز نفاذ غلط استعمال یا غلطیوں کا باعث بن سکتا ہے۔
آکسفورڈ کے ایک ماہر اخلاقیات نے خبردار کیا ہے کہ صارفین کو AI کی حدود کو سمجھنا اور ان سے نمٹنے کا طریقہ جاننا چاہیے۔

مزید برآں، AI نظام (خاص طور پر LLMs) خیالی معلومات پیدا کر سکتے ہیں – جو بظاہر درست مگر غلط طبی معلومات ہوتی ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک تحقیق میں پایا گیا کہ OpenAI کا Whisper ٹرانسکرپشن ٹول کبھی کبھار تفصیلات گھڑ لیتا ہے، اور مشہور LLMs اکثر مکمل ثبوت پر مبنی طبی جوابات دینے میں ناکام رہتے ہیں۔

اخلاقی رہنما اصول اس بات پر زور دیتے ہیں کہ انسانی کنٹرول دیکھ بھال کے فیصلوں (معلوماتی رضامندی، نگرانی، جوابدہی) میں برقرار رہنا چاہیے۔ WHO کی ہدایات AI صحت کے اوزاروں کے لیے چھ اصول بیان کرتی ہیں: مریض کی خودمختاری کا تحفظ، فلاح و بہبود اور حفاظت کو یقینی بنانا، شفافیت اور وضاحت کا تقاضا، جوابدہی برقرار رکھنا، انصاف کو فروغ دینا، اور پائیداری کو بڑھانا۔

مختصراً، AI کو ڈاکٹروں کی مدد کرنی چاہیے، ان کی جگہ نہیں لینی چاہیے، اور اسے اس طرح منظم کیا جانا چاہیے کہ فوائد سب تک پہنچیں بغیر نئے نقصانات کے۔

قواعد و ضوابط اور حکمرانی

دنیا بھر کے ضابطہ ساز پہلے ہی قدم اٹھا رہے ہیں۔ FDA نے موجودہ راستوں کے ذریعے 1,000 سے زائد AI سے چلنے والے طبی آلات کو تیزی سے منظوری دی ہے۔

جنوری 2025 میں FDA نے AI/ML سافٹ ویئر کو طبی آلہ کے طور پر مکمل مسودہ رہنمائی جاری کی، جو ڈیزائن سے لے کر مارکیٹ کے بعد نگرانی تک کے پورے عمل کو کور کرتی ہے۔

یہ رہنمائی خاص طور پر شفافیت اور تعصب کو مخاطب کرتی ہے، اور ڈویلپرز کو مسلسل اپ ڈیٹس اور خطرے کے انتظام کی منصوبہ بندی کرنے کی ترغیب دیتی ہے۔ FDA دوا کی ترقی میں AI کے استعمال کے لیے قواعد بھی تیار کر رہا ہے اور جنریٹو AI کے پہلوؤں پر عوامی رائے طلب کر رہا ہے۔

یورپ میں، نیا EU AI ایکٹ (جو 2024 میں نافذ ہوا) صحت کی دیکھ بھال کے AI نظاموں کو "اعلیٰ خطرے" کے طور پر درجہ بندی کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ انہیں سخت جانچ، دستاویزات، اور انسانی نگرانی کے تقاضے پورے کرنے ہوں گے۔

برطانیہ میں، Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA) AI سے چلنے والے طبی آلات کو موجودہ طبی آلہ قانون کے تحت ریگولیٹ کرتی ہے۔

پیشہ ورانہ ادارے اور حکومتیں تعلیم پر زور دیتی ہیں: کلینیشنز کو نئی ڈیجیٹل مہارتیں سیکھنی ہوں گی، اور مریضوں کو AI کے مناسب استعمال کے بارے میں رہنمائی کی ضرورت ہے۔

جیسا کہ WHO کے ڈائریکٹر جنرل تدروس نے کہا، AI "لاکھوں کی صحت کو بہتر بنا سکتا ہے" اگر دانشمندی سے استعمال کیا جائے، لیکن "اس کا غلط استعمال بھی ہو سکتا ہے اور نقصان پہنچا سکتا ہے"۔

اسی لیے بین الاقوامی تنظیمیں محفوظ حدود کا مطالبہ کرتی ہیں تاکہ کوئی بھی AI آلہ محفوظ، ثبوت پر مبنی، اور منصفانہ ہو۔

مستقبل کا منظرنامہ

آگے دیکھتے ہوئے، صحت کی دیکھ بھال میں AI کا کردار مزید بڑھنے والا ہے۔ جنریٹو AI (جیسے جدید LLMs) سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ مزید مریضوں کے لیے ایپس اور فیصلہ سازی کے معاون بنیں گے – بشرطیکہ درستگی میں بہتری آئے۔

الیکٹرانک صحت کے ریکارڈز اور جینومکس کے ساتھ انضمام سے اور بھی زیادہ ذاتی نوعیت کی دیکھ بھال ممکن ہو گی۔

روبوٹکس اور AI کی مدد سے سرجریاں اعلیٰ ٹیکنالوجی والے ہسپتالوں میں عام ہو جائیں گی۔ پہننے والے سینسرز اور AI الگورتھمز صحت کے میٹرکس کی مسلسل نگرانی کریں گے، مریضوں اور ڈاکٹروں کو ہنگامی صورتحال سے پہلے خبردار کریں گے۔

عالمی اقدامات (جیسے WEF کی AI Governance Alliance) سرحد پار ذمہ دار AI کی ترقی کو مربوط کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔

اہم بات یہ ہے کہ مستقبل AI اور انسانوں کے درمیان شراکت داری میں ہے۔ AI کی رفتار اور کلینیشنز کی مہارت کو ملا کر "تشخیص اور علاج دونوں کو تیز کیا جا سکتا ہے"، محققین کہتے ہیں۔

ماہرین اکثر کہتے ہیں کہ AI صحت کی دیکھ بھال میں "ساتھی ہونا چاہیے، رکاوٹ نہیں"۔

احتیاطی امید کے ساتھ، صحت کے نظام AI کو اپنانا شروع کر رہے ہیں تاکہ زیادہ لوگوں کے لیے بہتر صحت حاصل کی جا سکے – اسمارٹ تشخیصات، آسان کلینکس، علاج میں انقلابات، اور عالمی صحت کے مساوات تک۔

>>> آپ کو دلچسپی ہو سکتی ہے:

تعلیم اور تربیت میں مصنوعی ذہانت

کسٹمر کیئر میں مصنوعی ذہانت