خبریں

فی الحال، مصنوعی ذہانت ٹیکنالوجی الگورتھم اور سافٹ ویئر کے ذریعے پیچیدہ طبی ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے تاکہ انسانی ادراک کا اندازہ لگایا جا سکے۔ لہذا، AI الگورتھم کے براہ راست ان پٹ کے بغیر، کمپیوٹر کے لیے براہ راست پیشین گوئی کرنا ممکن ہے۔
دنیا بھر میں اس شعبے میں اختراعات ہو رہی ہیں۔ فرانس میں، سائنس دان پچھلے 10 سالوں میں مریضوں کے داخلے کے ریکارڈ کا تجزیہ کرنے کے لیے "ٹائم سیریز اینالیسس" نامی ٹیکنالوجی کا استعمال کر رہے ہیں۔ یہ مطالعہ محققین کو داخلے کے قواعد تلاش کرنے اور الگورتھم تلاش کرنے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کرنے میں مدد کر سکتا ہے جو مستقبل میں داخلے کے قواعد کی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔
یہ ڈیٹا بالآخر ہسپتال کے مینیجرز کو فراہم کیا جائے گا تاکہ وہ اگلے 15 دنوں میں درکار طبی عملے کے "لائن اپ" کی پیشن گوئی کر سکیں، مریضوں کے لیے مزید "کاؤنٹر پارٹ" خدمات فراہم کریں، ان کے انتظار کے وقت کو کم کریں، اور طبی عملے کے لیے کام کے بوجھ کو ترتیب دینے میں مدد کریں۔ معقول حد تک ممکن ہو.
دماغی کمپیوٹر انٹرفیس کے میدان میں، یہ بنیادی انسانی تجربے کو بحال کرنے میں مدد کر سکتا ہے، جیسے کہ اعصابی نظام کی بیماریوں اور اعصابی نظام کے صدمے کی وجہ سے تقریر اور مواصلات کا فنکشن ضائع ہو جاتا ہے۔
کی بورڈ، مانیٹر یا ماؤس کا استعمال کیے بغیر انسانی دماغ اور کمپیوٹر کے درمیان براہ راست انٹرفیس بنانے سے امیوٹروفک لیٹرل سکلیروسیس یا فالج کی چوٹ کے مریضوں کے معیار زندگی میں نمایاں بہتری آئے گی۔
اس کے علاوہ، AI تابکاری کے آلات کی نئی نسل کا بھی ایک اہم حصہ ہے۔ یہ ایک چھوٹے ناگوار بایپسی نمونے کے بجائے "ورچوئل بایپسی" کے ذریعے پورے ٹیومر کا تجزیہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔ تابکاری ادویات کے میدان میں AI کا اطلاق ٹیومر کی خصوصیات کی نمائندگی کرنے کے لیے تصویر پر مبنی الگورتھم کا استعمال کر سکتا ہے۔
منشیات کی تحقیق اور ترقی میں، بڑے اعداد و شمار پر انحصار کرتے ہوئے، مصنوعی ذہانت کا نظام جلد اور درست طریقے سے مائن اور مناسب ادویات کی اسکریننگ کر سکتا ہے۔ کمپیوٹر سمولیشن کے ذریعے، مصنوعی ذہانت منشیات کی سرگرمی، حفاظت اور ضمنی اثرات کا اندازہ لگا سکتی ہے اور بیماری سے مطابقت رکھنے والی بہترین دوا تلاش کر سکتی ہے۔ یہ ٹکنالوجی منشیات کی نشوونما کے دور کو بہت مختصر کرے گی، نئی دوائیوں کی لاگت کو کم کرے گی اور نئی ادویات کی نشوونما کی کامیابی کی شرح کو بہتر بنائے گی۔
مثال کے طور پر، جب کسی کو کینسر کی تشخیص ہوتی ہے، تو انٹیلیجنٹ ڈرگ ڈیولپمنٹ سسٹم مریض کے نارمل سیلز اور ٹیومر کو اپنے ماڈل کو تیز کرنے کے لیے استعمال کرے گا اور اس وقت تک ہر ممکن دوائیں آزمائے گا جب تک کہ اسے کوئی ایسی دوا نہ مل جائے جو عام خلیات کو نقصان پہنچائے بغیر کینسر کے خلیوں کو مار سکے۔ اگر اسے کوئی موثر دوا یا موثر دوائیوں کا مجموعہ نہیں مل سکتا ہے تو یہ ایک نئی دوا تیار کرنا شروع کر دے گا جو کینسر کا علاج کر سکتی ہے۔ اگر دوا بیماری کو ٹھیک کرتی ہے لیکن پھر بھی اس کے ضمنی اثرات ہیں، تو نظام اسی ایڈجسٹمنٹ کے ذریعے ضمنی اثرات سے چھٹکارا حاصل کرنے کی کوشش کرے گا۔