داخلی عمل

گہرا سیکھنے— مصنوعی ذہانت کی ایک نہایت عمدہ شاخ—اس نے سائنسی تشخیصوں کو تبدیل کر کے کمپیوٹروں کو تبدیل کر دیا تاکہ اعداد و شمار کی وسیع مقدار سے سیکھ سکیں اور ان کی شناخت کے نمونے انسانی آنکھ تک پہنچ سکیں۔

اُردو جیو ورشن اور انگریزی زبان میں دستیاب کینسر : ایک کلینک پر تحقیق

اووران کینسر

امریکی خواتین میں کینسر سے متعلقہ اموات کی پانچویں وجہ ہے، جس میں پانچ سال کی بچت کی شرح ہے، جب ایک دیر کے مرحلے میں کوئی بیماری ہوئی تو بچے کی شرح میں اضافہ ہو رہا ہے، جیسے کہ بِل، پَل، پَیک درد اور تبدیلی وغیرہ میں تبدیلی

انتقالِ‌خون کی کینسر

دماغ کے اندر خون کو تیز کرنے کے لیے زیادہ‌تر طریقے استعمال کئے جاتے ہیں جن میں سے بیشتر ترقی‌پذیر ممالک میں سب سے عام جنکو خون کے بغیر استعمال کِیا جاتا ہے ۔ لیکن زیادہ‌تر مسائل خون کے بغیر ہی حل‌شُدہ ہیں ۔

طبّی تصورات میں سیکھنے کے کام

گہری سیکھنے کے ماڈل، خاص طور پر کنولوتل نیٹ ورک (سی این سی این)، بہترین طبی تصاویر پر۔ وہ کئی سطحوں پر کشش ثقل کے ذریعے معلومات کو عمل میں لاتے ہیں، جیسے کہ پستانیہ کی ساخت، سرحدی ساخت کے ساتھ اور شکل کے ساتھ

طبّی ماہرین کے لیے ماڈلز کو کیمیائی، سی ٹی، ایم آئی اور ہیپاٹولوجیکل کی تربیت دی جاتی ہے۔

ماڈل ترقی کے لیے ڈیٹا کے ذرائع

تعمیری گہری سیکھنے کے ماڈلوں میں بڑے، غیر منظم ڈیٹا سیٹ درکار ہیں۔ کئی عوامی اور نجی ری ایکٹر دستیاب ہیں:

  • [1] کینز مجسٹریٹ آرکائیو (Tresct) – Missis CT، MRI اور Histopathology object for ovriaries and endomagential cancers, اکثر ان کے ساتھ جڑے ہوئے نتائج سے جڑے ہوئے ہیں۔
  • [TNGA] کینز گینم اطلس (TCGA) – Provides جنومی، اقتصادیات اور شمارندی ڈیٹا جو کثیر البلد کے لیے امیجنگ کے ساتھ مل کر کیا جا سکتا ہے۔
  • ہوسپیٹل اینڈ انکلیشنل ڈیٹا بیس – ڈی-ویول مریض ریکارڈز، امیجنگ مطالعات اور امراضیات کی رپورٹیں جو کوانجنگ سینٹرز سے لی گئی ہیں۔
  • Sentinentic data struction – ٹیکنک جیسے گردش، تیکنیک اور برقی ابلاغیاتی جال (GAN) کے لیے ماڈل جنرلیرنگ کو بہتر بنانے کے لیے اضافی تربیتی مثالیں تخلیق کرتے ہیں۔

ہائی رائز سے لیبلز— اخذ کردہ ماہر فلکیات و ریڈیولوگ —are. مسلابیلنگ غلطیوں اور ذلیلانہ کارکردگی کو تیز کرنے کی کوشش کر سکتا ہے.

نمونے کی آرکیٹیکچر استعمال کی جاتی ہے۔

کنولولؤٹل نیوورل نیٹ ورکس (سی اینس)

CNN زیادہ تر طبی امیجنگ گہرے تعلیمی نظام کی پشت پناہی کرتا ہے. مقبول آرکائیو شدہ میں ریسنیٹ، ڈی اینیٹ اور ایفکینٹ نیٹ شامل ہیں جو بڑے قدرتی تصاویر کے اعداد و شمار پر پہلے سے تربیت یافتہ تھے (مثلاً تصویری طور پر) اور طبی تصاویر پر فنی طور پر اچھی طرح سے تحقیق کرنے والے طبی اعداد و شمار کی مقدار کو کم کرتا ہے۔

رویا میں روشنی پیدا کرنے والے

حال ہی میں ، رویے تبدیل کرنے والوں نے طبّی کلاس بندی کے کاموں پر مقابلہ‌بازی کا مظاہرہ کِیا ہے ۔

ملتان ماڈلز

Communting maing data کو compacting medicults (age, BMI, خاندانی تاریخ) اور بائیومارکر (CA-125, H14) سے درست کر سکتے ہیں. Architectures جیسے کہ ہمہ وقتی نیٹ ورک اور دیر سے موجود sympories ان ہیریریکیووو ڈیٹا ذرائع کے ذرائع، کرنسی کس طرح کے کلینکز کو کئی ٹکڑوں میں وزنی طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔

تربیت اور تربیت

ماڈل ٹریننگ میں ڈیٹا کو تربیت ، درستی اور امتحانی سیٹوں میں شامل کرنا ، اکثر کراس کی تیاری کو یقینی بنانے کے لئے استعمال کرنا شامل ہے. ہائیپرپرپرمگر انسٹی ٹیوٹ ، ڈیٹا کیشن اور باقاعدہ (مُرت، وزن میں کمی) کو روکنے میں مدد دیتا ہے. Eulation mrict شامل ہے:

  • ] سنسکرت (وقت) – سچل کینسروں کے پروڈیوس درست معلوم ہوئے۔
  • ] اسپکسی شہر – غیر قانونی معاملات کی پروڈیوس درست طور پر خارج کر دی گئی۔
  • [Area زیریں تحصیلدار آپریٹنگ خصوصیت (AUC) – Ur سارے ڈسکی صلاحیتیں -
  • ]] تحریک کی طرف سے پیش کردہ تاریخی اقدار (PPV) – ہمالیہی جو مثبت نتیجہ ہوتا ہے وہ حقیقی کینسر کی علامت ہے۔

2023ء کے ایک مطالعے میں Turianc canal struction on transvagial Gralation on Expressions on Excious on Exciory in اندراً 0.93 کی ایک اکائی حاصل کی گئی لیکن کارکردگی کو 0.85 تک کم کر دیا گیا. یہ مختلف ہسپتال سے کسی بیرونی کور پرکھانے کے لیے درکار [FLTTTTT]، کثرت پسند کرنے کی ضرورت کو یقینی بناتا ہے۔

مشکلات اور مشکلات

ڈیٹا پر بوجھ اور رسائی

میڈیکل ڈیٹا بہت حساس ہے، یورپ میں امریکی اور جی ڈی پی آر جیسے قوانین کے تحت۔ ادارے میں ڈیٹا کی فراہمی کے لیے ڈی-ای-ای-ای-ای-ایس-اے- اور محفوظ ڈیٹا پلیٹ فارمز کا مطالبہ کیا جاتا ہے. Federated and stable stables -

کلاسوں میں مہارت

کینز کی تعداد کم ہے جبکہ سخت کلاس کے اعدادوشمار پر تربیت پانے والے ماڈلز کو ” کینسر “ کی پیشینگوئی کرتے ہوئے بہت زیادہ درست ثابت کر سکتے ہیں

غیر متصل

کلینک کے لوگ اکثر "کالے بکس" پر اعتماد کرنے سے ہچکچاتے ہیں. وضاحتی طور پر اے آئی طریقہ کار جیسے سلیس نقشے، توجہ سے کام لیتے ہیں اور گریڈ-CAM ایک تصویر کے ایسے علاقے روشن کر سکتے ہیں جو ماڈل کی دریافتوں، اعتماد اور ان کے ساتھ مل کر کام کرنے والے پر اثر انداز ہو سکتے ہیں۔

عام آبادی

ایسے نمونے جن کی تربیت ایک نسلی گروہ یا صحت کی دیکھ‌بھال کے نظام سے کی گئی ہے وہ دوسروں پر بُرا اثر ڈال سکتے ہیں ۔

حالیہ تحقیق اور حالیہ تحقیق

حالیہ کام میں شائع ہونے والا [[JAMA Network Open[2024] نے ثابت کیا کہ ایک گہرا مطالعہ ماڈل پلے پلے بیک وقت کیمراء تصاویر کو 92% کی حساسیت سے پہچان سکتا ہے اور یورپی مطالعے میں 87% کی مخصوص اہمیت کا مطالعہ کرتا ہے. ایک اور مطالعے کے ذریعے 96٪

[National Cantine Institute، کینز چاند کی طرح کے منصوبوں میں ایسے فنڈز ہیں جو پہلے سے ہی گہرے حیاتیاتی ڈیٹا (culating omor DNA) سے مل کر گہرے سیکھنے کے لیے گہرے طریقے بناتے ہیں۔

کلینکی دُنیا میں لوگوں کی زندگی کا آغاز

تحقیق سے لے کر حقیقی دنیا بھر میں کام کرنے کے لیے احتیاط سے کام لینا پڑتا ہے، ایک گہری سیکھنے کے آلات کو ریڈیولوگ یا راہداری کے ذریعے تجزیہ کرنے والے شخص کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے.

پائلٹ پروگرامز کئی تعلیمی طبی مراکز میں شروع کیے گئے ہیں. مثلاً [FLT] Mayo Clin [[1]] اعلیٰ خواتین میں موجود آئیوری کوسٹ کے لیے ایک AI-assisted servation system کو آزما رہا ہے. ابتدائی جواب سے پتہ چلتا ہے کہ ٹول وقت کو کم کرتا ہے اور چھوٹی چھوٹی چھوٹی چھوٹی چھوٹی لاشوں کو بہتر کرتا ہے، مگر پھر بھی اس میں مقبولیت حاصل کرنے کے لیے کئی آلات کو صاف کرنے کے لیے تیار نہیں کیا گیا ہے

مستقبل کی ہدایات

ملٹومودل اور لانگیڈیسل ڈاٹ کام

مستقبل کے ماڈلز میں سکہ‌نما امی‌ٹنگ ( یعنی اسکینس کا موازنہ کرنا ) ، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ ( حساسات ، لیم‌وکسیکل سسٹمز ) اور جنیٹککل سسٹمز کو خطرے میں ڈالنے کیلئے استعمال کئے جانے والے متحرک نظامات کو بہتر طور پر دیکھ سکتے ہیں ۔

پوائنٹ-وف-کیر اور ریزور-لیمیٹڈ ترتیبات ہیں۔

پورٹل انفلیشن آلات پر گہری سیکھنے کے نمونے اسقدر زیادہ سے زیادہ کینسر کی بیماریوں کو کم کرنے کے قابل ہو سکتے ہیں کہ وہ ایسے علاقوں تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں جہاں ماہرِ ریڈیائیات تک رسائی کم نہیں ہے. روشنی کے وزن کی مصنوعات اسمارٹ فونوں اور بادل پر مبنی مصنوعات کے لیے اس حد تک خطرناک بنا دیتی ہیں۔

سیکھنے اور خوبی پیدا کرنے کی صلاحیت

جب یہ عمل نئے اعدادوشمار کی تجدید کرتا ہے تو وہ لوگوں کی تبدیلی اور ٹیکنالوجی میں تبدیلی لانے کی کوشش کرتے ہیں ۔

کُنَّا

جب ان میں مداخلت سب سے مؤثر ہو جاتی ہے تو یہ معلومات کلینک ، معلومات اور عمومی طور پر صحت کے مسائل کو بہتر بنانے کے لئے ضروری ہیں ۔