طبی تشخیص میں اوپن سورس AI کا عروج
مصنوعی ذہانت (AI) کی مدد سے تشخیص کا منظرنامہ، حال ہی تک، بڑی حد تک OpenAI اور Google جیسی ٹیک کمپنیوں کے تیار کردہ ملکیتی AI ماڈلز کے زیر تسلط رہا ہے۔ یہ کلوزڈ سورس ماڈلز، طاقتور ہونے کے باوجود، بیرونی سرورز پر کام کرتے ہیں۔ اس کے لیے ہسپتالوں اور معالجین کو مریضوں کا ڈیٹا اپنے محفوظ نیٹ ورکس سے باہر منتقل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے ڈیٹا کی رازداری اور حفاظت کے بارے میں خدشات پیدا ہوتے ہیں۔
اس کے بالکل برعکس، اوپن سورس AI ماڈلز ایک زبردست متبادل پیش کرتے ہیں۔ یہ ماڈلز آزادانہ طور پر دستیاب ہیں اور، خاص طور پر، متنوع طبی ماحول کی مخصوص ضروریات کے مطابق بنائے جا سکتے ہیں۔ ہسپتال کے اپنے اندرونی سرورز پر ان ماڈلز کو چلانے کی صلاحیت ڈیٹا کی رازداری کی نمایاں طور پر بہتر سطح اور AI کو کسی خاص پریکٹس کے منفرد مریضوں کے ڈیموگرافکس کے مطابق ڈھالنے کی لچک فراہم کرتی ہے۔ تاہم، ایک اہم رکاوٹ تاریخی طور پر اوپن سورس ماڈلز اور ان کے ملکیتی ہم منصبوں کے درمیان کارکردگی کا فرق رہا ہے۔ حالیہ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ یہ فرق تیزی سے ختم ہو رہا ہے۔
اوپن سورس AI، GPT-4 کی کارکردگی سے مقابلہ کرتا ہے۔
ہارورڈ میڈیکل اسکول کی تحقیقی ٹیم نے Meta’s Llama 3.1 405B، ایک اوپن سورس AI ماڈل کا، طاقتور GPT-4 کے مقابلے میں باریک بینی سے جائزہ لیا۔ اس تشخیص میں دونوں ماڈلز کو The New England Journal of Medicine میں پہلے شائع ہونے والے 92 پیچیدہ تشخیصی کیسز پر مشتمل ایک سخت ٹیسٹ سے مشروط کرنا شامل تھا۔ نتائج حیران کن تھے:
- تشخیصی درستگی: Llama 3.1 نے 70 فیصد کیسز میں درست تشخیص کی نشاندہی کی، جو GPT-4 کی 64 فیصد درستگی کی شرح سے زیادہ ہے۔
- اعلیٰ تجویز کی درستگی: 41 فیصد کیسز میں، Llama 3.1 نے درست تشخیص کو اپنی بنیادی تجویز کے طور پر درجہ بندی کیا، جو GPT-4 سے آگے ہے، جس نے 37 فیصد کیسز میں یہ کامیابی حاصل کی۔
- نئے کیسز پر کارکردگی: زیادہ حالیہ کیسز کے ذیلی سیٹ پر توجہ مرکوز کرتے وقت، Llama 3.1 کی درستگی میں مزید بہتری آئی، 73 فیصد کیسز کی درست تشخیص کی اور 45 فیصد مثالوں میں درست تشخیص کو اپنی تجاویز کے اوپری حصے میں رکھا۔
یہ نتائج مضبوطی سے ظاہر کرتے ہیں کہ اوپن سورس AI ماڈلز نہ صرف معروف ملکیتی ماڈلز کے برابر آ رہے ہیں بلکہ کچھ پہلوؤں میں ان کی کارکردگی سے بھی آگے نکل رہے ہیں۔ یہ معالجین کو AI کی مدد سے تشخیص کے لیے ایک قابل عمل اور ممکنہ طور پر زیادہ محفوظ متبادل فراہم کرتا ہے۔
معالجین کے لیے اہم تحفظات: اوپن سورس بمقابلہ ملکیتی AI
اعلیٰ کارکردگی والے اوپن سورس AI ماڈلز کا ابھرنا پرائمری کیئر فزیشنز، پریکٹس مالکان اور ایڈمنسٹریٹرز کے لیے ایک اہم فیصلہ کن نکتہ متعارف کراتا ہے۔ ملکیتی اور اوپن سورس AI کے درمیان انتخاب کئی اہم عوامل کی محتاط تشخیص پر منحصر ہے:
ڈیٹا کی رازداری اور حفاظت: اوپن سورس ماڈلز کا شاید سب سے اہم فائدہ ان کی مقامی طور پر میزبانی کرنے کی صلاحیت ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ مریضوں کی حساس معلومات ہسپتال یا پریکٹس کے نیٹ ورک کی حدود میں محفوظ رہتی ہیں، بجائے اس کے کہ فریق ثالث فراہم کنندگان کے زیر انتظام بیرونی سرورز کو منتقل کی جائیں۔ یہ مقامی نقطہ نظر ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کے خطرے کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے اور ڈیٹا کے تحفظ کے ضوابط کی تعمیل کو بڑھاتا ہے۔
کسٹمائزیشن اور موافقت: ملکیتی AI ماڈلز کو اکثر ‘ون-سائز-فِٹس-آل’ حل کے طور پر ڈیزائن کیا جاتا ہے۔ اگرچہ وہ وسیع صلاحیتیں پیش کر سکتے ہیں، لیکن ان میں کسی خاص پریکٹس یا مریضوں کی آبادی کی مخصوص ضروریات کے مطابق بنائے جانے کی لچک کا فقدان ہے۔ دوسری طرف، اوپن سورس AI ماڈلز کو پریکٹس کے اپنے مریضوں کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔ یہ AI ماڈلز بنانے کی اجازت دیتا ہے جو مخصوص طبی سیاق و سباق کے لیے زیادہ درست اور متعلقہ ہوں۔
سپورٹ، انضمام، اور تکنیکی مہارت: ملکیتی AI ماڈلز عام طور پر وقف کسٹمر سپورٹ اور موجودہ الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ (EHR) سسٹمز کے ساتھ ہموار انضمام کے فائدے کے ساتھ آتے ہیں۔ یہ نفاذ کے عمل کو آسان بنا سکتا ہے اور جاری مدد فراہم کر سکتا ہے۔ تاہم، اوپن سورس ماڈلز کو سیٹ اپ، برقرار رکھنے اور خرابیوں کا سراغ لگانے کے لیے اندرون خانہ تکنیکی مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔ اوپن سورس AI پر غور کرنے والے طریقوں کو اپنی اندرونی صلاحیتوں کا جائزہ لینا چاہیے یا بیرونی مدد میں سرمایہ کاری کرنے کے لیے تیار رہنا چاہیے۔
لاگت کے تحفظات: اگرچہ اوپن سورس سافٹ ویئر ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے آزادانہ طور پر دستیاب ہے، لیکن کل لاگت پر غور کیا جانا چاہیے۔ اندرونی سپورٹ، دیکھ بھال، اور ممکنہ بیرونی سپورٹ کے اخراجات کا ملکیتی AI کی سبسکرپشن لاگت کے مقابلے میں جائزہ لیا جانا چاہیے۔
AI کی مدد سے چلنے والی ادویات میں ایک نمونہ تبدیلی
مطالعہ کے سینئر مصنف، ارجن منرائی، پی ایچ ڈی، ہارورڈ میڈیکل اسکول میں بائیو میڈیکل انفارمیٹکس کے اسسٹنٹ پروفیسر، نے اس پیشرفت کی اہمیت پر زور دیا۔ منرائی نے کہا، “ہمارے علم کے مطابق، یہ پہلا موقع ہے جب کسی اوپن سورس AI ماڈل نے GPT-4 کی کارکردگی سے مقابلہ کیا ہے جیسا کہ معالجین نے اس طرح کے چیلنجنگ کیسز پر جائزہ لیا ہے۔” “یہ واقعی حیران کن ہے کہ Llama ماڈلز اتنی تیزی سے معروف ملکیتی ماڈل کے ساتھ آگئے۔ مریضوں، دیکھ بھال فراہم کرنے والوں اور ہسپتالوں کو اس مقابلے سے فائدہ ہوگا۔”
تحقیق صحت کی دیکھ بھال کے اداروں اور نجی طریقوں کے لیے اوپن سورس AI متبادلات کو تلاش کرنے کے ایک بڑھتے ہوئے موقع کی نشاندہی کرتی ہے۔ یہ متبادل تشخیصی درستگی، ڈیٹا سیکیورٹی، اور حسب ضرورت صلاحیتوں کے درمیان ایک زبردست توازن پیش کرتے ہیں۔ اگرچہ ملکیتی ماڈلز سہولت اور آسانی سے دستیاب سپورٹ فراہم کرتے رہتے ہیں، اعلیٰ کارکردگی والے اوپن سورس AI کا عروج آنے والے سالوں میں AI کی مدد سے چلنے والی ادویات کے منظر نامے کو نئی شکل دینے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
AI بطور ‘کوپائلٹ’، متبادل نہیں
اس بات پر زور دینا بہت ضروری ہے کہ، اس مرحلے پر، AI کو معالجین کی مدد کے لیے ایک قیمتی ‘کوپائلٹ’ کے طور پر دیکھا جانا چاہیے، نہ کہ ان کے طبی فیصلے اور مہارت کے متبادل کے طور پر۔ AI ٹولز، جب ذمہ داری اور سوچ سمجھ کر صحت کی دیکھ بھال کے موجودہ بنیادی ڈھانچے میں ضم کیے جاتے ہیں، مصروف معالجین کے لیے انمول امداد کے طور پر کام کر سکتے ہیں۔ وہ تشخیص کی درستگی اور رفتار دونوں کو بڑھا سکتے ہیں، بالآخر مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
محققین صحت کی دیکھ بھال میں AI کو اپنانے اور تیار کرنے میں معالجین کی شمولیت کی اہمیت پر زور دیتے ہیں۔ معالجین کو اس بات کو یقینی بنانے میں مرکزی کردار ادا کرنا چاہیے کہ AI ٹولز کو اس طرح ڈیزائن اور نافذ کیا جائے جو ان کی ضروریات کے مطابق ہو اور ان کے طبی کام کے بہاؤ کو سپورٹ کرے۔ طب میں AI کا مستقبل ڈاکٹروں کو تبدیل کرنے کے بارے میں نہیں ہے، بلکہ انہیں اپنی صلاحیتوں کو بڑھانے اور اپنے مریضوں کی زندگیوں کو بہتر بنانے کے لیے طاقتور ٹولز سے بااختیار بنانے کے بارے میں ہے۔ اوپن سورس ماڈلز کی مسلسل ترقی صرف طبی میدان کو فائدہ پہنچانے اور معالجین کی جانب سے زیادہ سے زیادہ اپنانے کی حوصلہ افزائی کرے گی جو اپنے مریضوں کے ڈیٹا پر کنٹرول برقرار رکھنا چاہتے ہیں۔