مصنوعی صحت کا ڈیٹا: معلومات اور رازداری کے درمیان توازن

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• جون 16، 2023

بصیرت کی جھلکیاں

مصنوعی صحت کا ڈیٹا مریضوں کی رازداری کی حفاظت کرتے ہوئے معیاری معلومات تک رسائی کے چیلنجوں پر قابو پاتا ہے۔ یہ تحقیق کو فروغ دے کر، ٹیک ڈیولپمنٹ میں سہولت فراہم کر کے، اور ڈیٹا کے غلط استعمال کے خطرات کو کم کرتے ہوئے صحت کے نظام کی ماڈلنگ میں مدد دے کر صحت کی دیکھ بھال میں انقلاب لا سکتا ہے۔ تاہم، ممکنہ چیلنجز، جیسے سیکورٹی کے خطرات، AI تعصب، اور گروپوں کی کم نمائندگی، کو نئے ضوابط کے ساتھ حل کرنے کی ضرورت ہے۔

مصنوعی صحت کے اعداد و شمار کا سیاق و سباق

لاگت، رازداری کے ضوابط، اور مختلف قانونی اور دانشورانہ املاک کی حدود کی وجہ سے اعلیٰ معیار کی صحت اور صحت کی دیکھ بھال سے متعلق ڈیٹا تک رسائی مشکل ہو سکتی ہے۔ مریض کی رازداری کا احترام کرنے کے لیے، محققین اور ڈویلپر اکثر مفروضے کی جانچ، ڈیٹا ماڈل کی توثیق، الگورتھم کی ترقی، اور اختراعی پروٹو ٹائپنگ کے لیے گمنام ڈیٹا پر انحصار کرتے ہیں۔ تاہم، گمنام ڈیٹا کی دوبارہ شناخت کا خطرہ، خاص طور پر نایاب حالات کے ساتھ، اہم ہے اور اسے ختم کرنا عملی طور پر ناممکن ہے۔ مزید برآں، مختلف انٹرآپریبلٹی چیلنجوں کی وجہ سے، تجزیہ ماڈلز، الگورتھم، اور سافٹ ویئر ایپلی کیشنز تیار کرنے کے لیے متنوع ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرنا اکثر پیچیدہ ہوتا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا ابتدائی تحقیقی طریقوں کو شروع کرنے، بہتر بنانے یا جانچنے کے عمل کو تیز کر سکتا ہے۔ 

ریاستہائے متحدہ اور یورپ دونوں میں رازداری کے قوانین افراد کی صحت کی تفصیلات کو فریق ثالث کی رسائی سے محفوظ رکھتے ہیں۔ نتیجتاً، مریض کی ذہنی صحت، تجویز کردہ ادویات، اور کولیسٹرول کی سطح جیسی تفصیلات کو خفیہ رکھا جاتا ہے۔ تاہم، الگورتھم مصنوعی مریضوں کا ایک سیٹ بنا سکتے ہیں جو آبادی کے مختلف حصوں کو درست طریقے سے آئینہ دار بناتے ہیں، اس طرح تحقیق اور ترقی کی ایک نئی لہر کو سہولت فراہم کرتے ہیں۔ 

COVID-19 کی وبا کے آغاز پر، اسرائیل میں قائم شیبا میڈیکل سینٹر نے MDClone کا فائدہ اٹھایا، جو ایک مقامی اسٹارٹ اپ ہے جو میڈیکل ریکارڈ سے مصنوعی ڈیٹا تیار کرتا ہے۔ اس اقدام نے اس کے COVID-19 مریضوں سے ڈیٹا تیار کرنے میں مدد کی، جس سے اسرائیل میں محققین کو وائرس کی ترقی کا مطالعہ کرنے میں مدد ملی، جس کے نتیجے میں ایک الگورتھم نے طبی پیشہ ور افراد کو آئی سی یو کے مریضوں کو زیادہ مؤثر طریقے سے ترجیح دینے میں مدد فراہم کی۔ 

خلل ڈالنے والا اثر

مصنوعی صحت کے اعداد و شمار طبی تحقیق کو نمایاں طور پر تیز اور بڑھا سکتے ہیں۔ مریض کی رازداری پر سمجھوتہ کیے بغیر حقیقت پسندانہ، بڑے پیمانے پر ڈیٹاسیٹس بنا کر، محققین صحت کے مختلف حالات، رجحانات اور نتائج کا زیادہ مؤثر طریقے سے مطالعہ کر سکتے ہیں۔ یہ خصوصیت علاج اور مداخلتوں کی تیز رفتار ترقی، زیادہ درست پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز، اور پیچیدہ بیماریوں کی بہتر تفہیم کا باعث بن سکتی ہے۔ مزید برآں، مصنوعی اعداد و شمار کا استعمال ان آبادیوں پر تحقیق کو قابل بنا کر صحت کے تفاوت سے نمٹنے میں مدد کر سکتا ہے جن کے لیے حقیقی دنیا کے کافی اعداد و شمار کو جمع کرنا مشکل یا اخلاقی طور پر پریشانی کا باعث ہو سکتا ہے۔

مزید یہ کہ، مصنوعی صحت کا ڈیٹا صحت کی دیکھ بھال کی ٹیکنالوجیز کی ترقی اور توثیق کو تبدیل کر سکتا ہے۔ ڈیجیٹل ہیلتھ، مصنوعی ذہانت (AI)، اور مشین لرننگ (ML) میں اختراع کرنے والے تربیت اور جانچ الگورتھم کے لیے بھرپور، متنوع ڈیٹا سیٹس تک رسائی سے نمایاں طور پر فائدہ اٹھاتے ہیں۔ مصنوعی صحت کے اعداد و شمار کے ساتھ، وہ مریضوں کے حقیقی ڈیٹا کو سنبھالنے میں قانونی، اخلاقی اور عملی رکاوٹوں کے بغیر اپنے ٹولز کی درستگی، انصاف پسندی اور افادیت کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ یہ خصوصیت تشخیصی AI ٹولز اور ذاتی نوعیت کی ڈیجیٹل صحت کی مداخلتوں میں پیشرفت کو تیز کر سکتی ہے، اور یہاں تک کہ ڈیٹا پر مبنی صحت کی دیکھ بھال کے نئے نمونوں کے ظہور میں سہولت فراہم کر سکتی ہے۔

آخر میں، صحت کی دیکھ بھال کی پالیسی اور انتظام کے لئے مصنوعی صحت کے اعداد و شمار کے اہم اثرات ہوسکتے ہیں. اعلیٰ معیار کا مصنوعی ڈیٹا صحت کی دیکھ بھال کی خدمات کی منصوبہ بندی اور تشخیص کو مطلع کرتے ہوئے صحت کے زیادہ مضبوط نظام کی ماڈلنگ کی حمایت کر سکتا ہے۔ یہ فرضی منظرناموں کی کھوج کو بھی قابل بنا سکتا ہے، جیسے کہ صحت عامہ کی مختلف مداخلتوں کے ممکنہ اثرات، مہنگے، وقت طلب، اور ممکنہ طور پر خطرناک حقیقی دنیا کی آزمائشوں کی ضرورت کے بغیر۔ 

مصنوعی صحت کے اعداد و شمار کے مضمرات

مصنوعی صحت کے اعداد و شمار کے وسیع مضمرات میں شامل ہو سکتے ہیں: 

• حساس مریض کی معلومات کے لیک ہونے یا غلط استعمال کا کم خطرہ۔ تاہم، اگر مناسب طریقے سے انتظام نہ کیا جائے تو یہ نئی حفاظتی کمزوریوں کا باعث بن سکتا ہے۔
• مختلف آبادیوں میں صحت کے حالات اور علاج کے نتائج کے لیے بہتر ماڈلنگ جس کی وجہ سے کم نمائندگی والے گروپوں کے لیے صحت کی دیکھ بھال تک رسائی میں بہتری آتی ہے۔ تاہم، اگر اس مصنوعی معلومات میں AI تعصب موجود ہے، تو یہ طبی امتیاز کو بھی خراب کر سکتا ہے۔
• مہنگی اور وقت طلب مریضوں کی بھرتی اور ڈیٹا اکٹھا کرنے کے عمل کی ضرورت کو ختم کرکے طبی تحقیق کی لاگت کو کم کرنا۔ 
• حکومتیں مریض کی رازداری کے تحفظ کے لیے نئے قوانین اور ضوابط بناتی ہیں، ڈیٹا کے استعمال کو کنٹرول کرتی ہیں، اور اس ٹیکنالوجی کے فوائد تک مساوی رسائی کو یقینی بناتی ہیں۔ 
• الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ پروسیسنگ اور مینجمنٹ کو خودکار کرتے ہوئے مزید نفیس AI/ML ایپلیکیشنز جو رازداری کے خدشات کے بغیر ڈیٹا کی دولت فراہم کرتی ہیں۔
• عالمی سطح پر مصنوعی صحت کے ڈیٹا کا اشتراک کرنا مریض کی رازداری کی خلاف ورزی کیے بغیر، وبائی امراض جیسے صحت کے بحرانوں سے نمٹنے کے لیے بین الاقوامی تعاون کو بہتر بناتا ہے۔ یہ ترقی زیادہ مضبوط عالمی صحت کے نظام اور فوری ردعمل کے طریقہ کار کا باعث بن سکتی ہے۔
• روایتی ڈیٹا اکٹھا کرنے، ذخیرہ کرنے اور شیئر کرنے کے لیے درکار جسمانی وسائل میں کمی کاربن کے اخراج کو کم کرنے کا باعث بن سکتی ہے۔

غور کرنے کے لیے سوالات۔

• اگر آپ صحت کی دیکھ بھال میں کام کرتے ہیں، تو آپ کی تنظیم تحقیق میں مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کیسے کرتی ہے؟
• مصنوعی صحت کے اعداد و شمار کی ممکنہ حدود کیا ہیں؟