کیا کمپیوٹر پروگرام واٹسن میڈیکل ڈاکٹرز کو بے روزگار کر سکتا ہے؟


ڈاکٹرز حضرات جو مریضوں کو ادویات تجویز کرتے ہیں ان کا ڈاکٹر کے موڈ، معاشی حالات اور کمپنیوں کی پرکشش آفرز سے بہت گہرا تعلق ہوتا ہے۔

عموماً یہی ہوتا ہے کہ جب کوئی مریض ڈاکٹر کے پاس اپنی بیماری کے علاج کے لیے جاتے ہیں تو ڈاکٹر ان سے معمولی ہسٹری پوچھنے کے بعد کاغذ پر انتہائی قیمتی اور مخصوص کلینکل لیبارٹریز میں موجود ٹیسٹ پر مشتمل ایک لسٹ پکڑا دیتے ہیں۔

مختلف ٹیسٹوں کے مراحل سے گزرنے کے بعد ڈاکٹر صاحب مریض کے لئے کچھ ادویات تجویز کرتے ہیں۔ فارماسوٹیکل اور کیمسٹری کے لوگ جانتے ہیں کہ مختلف ادویات کے آپس میں بہت خطرناک قسم کے کیمیائی تعملات ہوتے ہیں۔ لیکن بدقسمتی سے ہمارے ملک میں ایم بی بی ایس کے کسی بھی سلیبس میں ڈرگ انٹر ایکشن سٹڈی نہیں پڑھائی جاتی۔ حقیقت میں ادویات کی تشخیص اور ڈرگ انٹرایکشن سٹڈی ایک فارماسسٹ کا کام ہوتا ہے جو کہ ہمارے ملک میں بدقسمتی سے کبھی بھی نظر نہیں آیا۔

میڈیکل سٹور پر موجود ایک عام سادہ سا میٹرک پاس انسان آپ کو مختلف خطرناک قسم کی ادویات اٹھا کر دے دیتا ہے اور مریض ڈاکٹر کے کہنے پر یا میڈیکل سٹور والے کے مشورے پر استعمال کرنا شروع کر دیتے ہیں۔

تحقیق یہ بتاتی ہے کہ ڈرگ انٹرایکشن سٹڈی سے لا علمی اور مختلف ادویات جو کہ مریض کو ضرورت بھی نہیں ہوتی ان کی بے تحاشا استعمال سے مزید کئی قسم کی بیماریاں جنم لینا شروع کر دیتی ہیں۔ اور بالفرض اگر وہ شخص بیمار نہ بھی ہو تو اس کا مدافعتی نظام ضرور کمزور ہونا شروع ہو جاتا ہے جو بعد میں اس کے لئے مختلف بیماریوں کا سبب بنتا ہے۔ ڈاکٹر حضرات جو مریضوں کے لیے ادویات تجویز کرتے ہیں وہ ان کے حاصل کردہ علم، فارماگائیڈ یا کمپنیوں کے میڈیکل نمائندوں کی دی گئی محدود معلومات پر مشتمل ہوتی ہیں۔ آج کل کچھ ڈاکٹر حضرات انٹرنیٹ اور گوگل کا بھی استعمال کرتے ہیں۔ مرض کی تشخیص اور دوا کے تجویز میں ڈاکٹر کا بحیثیت انسان موڈ، شخصیت، اس کی سماجی پریشانیاں اور مسائل بھی کار فرما ہو سکتے ہیں۔

ترقی یافتہ ملکوں میں ایک نیا کمپیوٹر پروگرام واٹسن کے نام سے متعارف کروایا جا رہا ہے۔ واٹسن ایک سوالوں کے جواب دینے والا کمپیوٹر سسٹم ہے جو فطری زبان میں درپیش سوالات کے جواب دینے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ اس پروگرام کو آئی بی ایم کے ڈی پی کیو اے پروجیکٹ میں پرنسپل تفتیش کار ڈیوڈ فیروکی کی سربراہی میں ایک تحقیقاتی ٹیم نے تیار کیا ہے۔ واٹسن کا نام آئی بی ایم کے بانی اور پہلے سی ای او، صنعت کار تھامس جے واٹسن کے نام پر رکھا گیا تھا۔ ابتدائی طور پر کمپیوٹر سسٹم کو جیو پارڈی شو میں سوالات کے جوابات دینے کے لیے 2011 میں تیار کیا گیا۔ فروری 2013 میں آئی بی ایم نے واٹسن سافٹ ویئر کو صنعتی پیمانے پر پہلی دفعہ پھیپھڑوں کے سرطان کے علاج کے لیے میموریل سلون کیٹرنگ کینسر سینٹر نیویارک سٹی میں استعمال کیا۔

آئی بی ایم کا واٹسن کمپیوٹر سسٹم مستقبل میں میڈیکل سائنس کے میدان میں انقلاب لانے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ یہ نظام ایک علمی کمپیوٹنگ پلیٹ فارم ہے جو مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتا ہے تاکہ طبی ڈیٹا سمیت بڑی مقدار میں ڈیٹا کا تجزیہ اور اس کی تشریح کی جا سکے۔ میڈیکل سائنس میں واٹسن کے کچھ ممکنہ کردار یہ ہیں :

کلینکل ڈیسیژن سپورٹ: واٹسن مریض کے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے، بشمول طبی تاریخ، لیب کے نتائج، اور امیجنگ اسٹڈیز، تاکہ معالجین کو مریض کی دیکھ بھال کے بارے میں مزید باخبر فیصلے کرنے میں مدد ملے۔ یہ مریض کے نتائج کو بہتر بنا سکتا ہے اور طبی غلطیوں کے خطرے کو کم کر سکتا ہے۔

منشیات کی دریافت: واٹسن بڑی مقدار میں سائنسی ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے تاکہ محققین کو مخصوص بیماریوں کے لیے ممکنہ منشیات کے امیدواروں کی شناخت میں مدد ملے۔ یہ منشیات کی دریافت کے عمل کو تیز کر سکتا ہے اور زیادہ موثر علاج کی ترقی کا باعث بن سکتا ہے۔

پرسنلائزڈ میڈیسن: واٹسن مریض کے جینیاتی ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے تاکہ معالجین کو ذاتی نوعیت کے علاج کے آپشنز کی نشاندہی کرنے میں مدد ملے جو مریض کے مخصوص جینیاتی میک اپ کے مطابق ہیں۔

میڈیکل ایجوکیشن: واٹسن طبی تعلیم کے لیے ایک طاقتور ٹول کے طور پر کام کر سکتا ہے، جو میڈیکل طلباء اور رہائشیوں کو پیچیدہ طبی تصورات اور طریقہ کار پر تربیت دینے میں مدد کرتا ہے۔

مجموعی طور پر، واٹسن طبی ماہرین اور محققین کو پیچیدہ ڈیٹا کا تجزیہ اور تشریح کرنے کے لیے طاقتور ٹولز فراہم کر کے میڈیکل سائنس کے شعبے کو تبدیل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، جس کے نتیجے میں مریض کے بہتر نتائج اور زیادہ موثر علاج ہوتے ہیں۔

طبی سائنس میں واٹسن کے کردار کو چار اہم شعبوں میں درجہ بندی کیا جا سکتا ہے : تشخیص، علاج کی سفارشات، طبی تحقیق، اور مریض کی مصروفیت۔

تشخیص کے لحاظ سے، واٹسن مریض کے ڈیٹا اور طبی ریکارڈ کا تجزیہ کرنے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے۔ یہ نظام ایسے نمونوں اور رجحانات کی نشاندہی کر سکتا ہے جو انسانی ڈاکٹروں کے لیے فوری طور پر ظاہر نہیں ہو سکتے۔ بڑی مقدار میں طبی ڈیٹا کا تجزیہ کر کے، واٹسن ڈاکٹروں کو زیادہ درست تشخیص کرنے میں بھی مدد کر سکتا ہے۔

مثال کے طور پر واٹسن کو کینسر کے مریضوں کی تشخیص میں استعمال کیا گیا ہے۔ یہ نظام ڈاکٹروں کو علاج کے بہترین طریقہ کا تعین کرنے میں مدد کرنے کے لیے طبی ریکارڈ، لیبارٹری کے نتائج، اور مریض کے دیگر ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے۔ کچھ معاملات میں، واٹسن کینسر کی نایاب شکلوں کی نشاندہی کرنے میں کامیاب رہا ہے جن کی ڈاکٹر شاید خود تشخیص نہیں کر سکتے تھے۔

یہ نظام نئے علاج اور ادویات کی شناخت کے لیے وسیع پیمانے پر طبی ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتا ہے، بشمول تحقیقی مقالے اور کلینیکل ٹرائلز۔ اس ڈیٹا کا تجزیہ کر کے، واٹسن طبی محققین کو ایسے رجحانات اور نمونوں کی نشاندہی کرنے میں مدد کر سکتا ہے جو طبی سائنس میں پیش رفت کا باعث بن سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، واٹسن کو کینسر کے خلاف جنگ میں استعمال کیا گیا ہے۔ اس نظام نے کینسر کے مریضوں کے علاج کے نئے اختیارات کی نشاندہی کرنے کے لیے ہزاروں تحقیقی مقالوں اور کلینیکل ٹرائلز کا تجزیہ کیا ہے۔ واٹسن ممکنہ دواؤں کے امتزاج کی نشاندہی کرنے میں کامیاب رہا ہے جو موجودہ علاج سے زیادہ موثر ہو سکتا ہے۔

مجموعی طور پر، واٹسن نے میڈیکل سائنس میں نمایاں کردار ادا کیا ہے۔ نظام کی وسیع پیمانے پر طبی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت نے ڈاکٹروں کو زیادہ درست تشخیص اور علاج کی سفارشات کرنے میں مدد کی ہے۔ واٹسن نے طبی محققین کو نئے علاج اور ادویات کی نشاندہی کرنے میں بھی مدد کی ہے۔ ذاتی نوعیت کی صحت کی معلومات اور سفارشات فراہم کر کے، واٹسن نے مریضوں کی صحت اور تندرستی پر قابو پانے میں مدد کی ہے۔

طبی تحقیق کے میدان میں، واٹسن نے سائنس دانوں کو بیماریوں کے نئے علاج اور علاج کی شناخت میں مدد دینے میں اہم کردار ادا کیا ہے۔ بڑی مقدار میں طبی ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی اپنی صلاحیت کے ساتھ، واٹسن مریضوں کے ریکارڈز، تحقیقی مقالے، اور کلینیکل ٹرائلز کا تجزیہ کر سکتا ہے تاکہ ان نمونوں اور رابطوں کی نشاندہی کی جا سکے جنہیں انسانی محققین شاید دیکھنے کے قابل نہ ہوں۔ یہ معلومات محققین کو ممکنہ نئے علاج کی نشاندہی کرنے، مخصوص مریضوں کی آبادی کو نشانہ بنانے، اور مزید ذاتی نوعیت کے علاج کے منصوبے بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔

واٹسن کو کلینیکل ٹرائلز میں مدد کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے۔ پچھلے ٹرائلز کے ڈیٹا پر کارروائی کر کے، واٹسن نئے علاج کے ممکنہ خطرات اور فوائد کی نشاندہی کر سکتا ہے اور محققین کو زیادہ موثر ٹرائلز ڈیزائن کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ اس سے منشیات کی نشوونما کے عمل کو تیز کیا جا سکتا ہے اور مریضوں کو زیادہ تیزی سے نئے علاج مل سکتے ہیں۔

تحقیق کے علاوہ، واٹسن کو مریضوں کی تشخیص اور علاج میں مدد کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے۔ طب میں سب سے اہم چیلنجوں میں سے ایک پیچیدہ بیماریوں کی بہت سی مختلف علامات کے ساتھ تشخیص کرنا ہے۔ واٹسن ڈاکٹروں کو مریض کی طبی تاریخ، لیبارٹری کے نتائج، اور دیگر ڈیٹا کو ممکنہ تشخیص اور علاج کی شناخت کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ واٹسن کی سیکھنے اور اپنانے کی صلاحیت کا فائدہ اٹھا کر، نظام وقت کے ساتھ ساتھ اپنی سفارشات کو بہتر بنا سکتا ہے، اس کی درستگی اور تاثیر کو بہتر بنا سکتا ہے۔

تشخیص میں واٹسن کے استعمال کی ایک مثال میں، یہ نظام جاپان میں ایک مریض میں لیوکیمیا کی نایاب شکل کی تشخیص میں مدد کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ مریض کی علامات غیر معمولی تھیں اور تشخیص کرنا مشکل تھا، لیکن واٹسن مریض کی طبی تاریخ کا تجزیہ کرنے اور درست تشخیص کی نشاندہی کرنے میں کامیاب رہا۔ مریض زیادہ تیزی سے علاج حاصل کرنے کے قابل تھا، جس سے ان کے زندہ رہنے کے امکانات بڑھ گئے۔

واٹسن کو تابکاری تھراپی کی کارکردگی اور درستگی کو بہتر بنانے کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے۔ تابکاری تھراپی میں، ٹیومر کا درست ہدف اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے کہ صحت مند بافتوں کو نقصان نہ پہنچے۔ واٹسن مریض کے اعداد و شمار کا تجزیہ کر سکتا ہے اور علاج کے موثر ترین منصوبے کی سفارش کر سکتا ہے، جیسے کہ مریض کی اناٹومی، ٹیومر کی جگہ، اور پچھلے علاج کو مدنظر رکھتے ہوئے۔ اس سے معالجین کو زیادہ درست اور موثر تابکاری تھراپی فراہم کرنے، ضمنی اثرات کو کم کرنے اور نتائج کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔

واٹسن کا ایک اہم فائدہ وقت کے ساتھ سیکھنے اور اپنانے کی صلاحیت ہے۔ جیسے جیسے مزید ڈیٹا پر کارروائی ہوتی ہے، واٹسن بیماریوں اور علاج کے بارے میں اپنی سمجھ کو بہتر بنا سکتا ہے، اور زیادہ درست اور موثر ہوتا جا رہا ہے۔ یہ خاص طور پر ذاتی ادویات کے شعبے میں اہم ہے، جہاں علاج کسی فرد کے منفرد جینیاتی میک اپ اور طبی تاریخ کے مطابق بنائے جاتے ہیں۔

ذاتی ادویات میں واٹسن کے استعمال کی ایک مثال میں، اس نظام کو دماغی کینسر کے مریضوں کے جینیاتی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ جینیاتی اتپریورتنوں کی نشاندہی کر کے جو کینسر کو چلا رہے تھے، واٹسن ذاتی نوعیت کے علاج کے منصوبوں کی سفارش کرنے کے قابل تھا جو ان مخصوص تغیرات کو نشانہ بناتے تھے۔ اس سے مریضوں کو زیادہ ٹارگٹڈ اور موثر علاج حاصل کرنے کا موقع ملا، جس سے ان کے زندہ رہنے کے امکانات بڑھ گئے۔

اپنے بہت سے فوائد کے باوجود، واٹسن کو میڈیکل سائنس کے میدان میں کچھ چیلنجز کا سامنا کرنا پڑا ہے۔ سب سے اہم خدشات میں سے ایک ڈیٹا میں تعصب کا امکان ہے جس کا واٹسن تجزیہ کرتا ہے۔ اگر واٹسن کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والا ڈیٹا متعصب ہے، تو سسٹم کی سفارشات بھی متعصب ہو سکتی ہیں، جس کی وجہ سے غلط تشخیص یا علاج ہوتا ہے۔

ایک اور چیلنج طبی ڈیٹا کی پیچیدگی ہے۔ طبی ڈیٹا اکثر بکھرا، نامکمل، اور سمجھنا مشکل ہوتا ہے، جس کی وجہ سے واٹسن کے لیے موثر طریقے سے تجزیہ کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ مزید برآں، واٹسن کی سفارشات ہمیشہ معالج کے تجربے اور فیصلے کے مطابق نہیں ہو سکتیں، جو ممکنہ تنازعات کا باعث بنتی ہیں۔

مجموعی طور پر واٹسن نے میڈیکل سائنس کے شعبے کو آگے بڑھانے میں نمایاں کردار ادا کیا ہے۔ ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کرنے اور بصیرت پیدا کرنے کی اس کی صلاحیت نے محققین کو نئے علاج اور علاج کی شناخت کرنے میں مدد کی ہے، اور اس نے پیچیدہ بیماریوں کی تشخیص اور علاج کرنے میں ڈاکٹروں کی مدد کی ہے۔

خیال یہ کیا جا سکتا ہے کہ میڈیکل سائنس میں اگر یہ واٹسن سسٹم کامیاب ہو جاتا ہے تو پھر بہت سارے شعبوں کی طرح ڈاکٹر حضرات کا شعبہ بھی خطرے میں پڑ سکتا ہے۔ ہم دیکھ چکے ہیں گزشتہ چند سالوں میں کمپیوٹر اور مصنوعی ذہانت نے بے شمار مشہور پیشوں اور شعبوں کو ٹیکنالوجی میں تبدیل کر کے ہمیشہ کے لئے ختم کر دیا ہے۔

بہرحال انسانی ذہانت اور مصنوعی ذہانت کی یہ جنگ جاری ہے اور اپنے ارتقا کے مراحل کی طرف گامزن ہے۔


Facebook Comments - Accept Cookies to Enable FB Comments (See Footer).

Subscribe
Notify of
guest
0 Comments (Email address is not required)
Inline Feedbacks
View all comments