میڈیکل تصورات اور ڈگری‌ناٹک کا ارتقا

طبی امیجنگ کئی دہائیوں سے طباعت کے شعبے کا ایک مرکب ہے، کلینک والوں کو اندرونی ساختوں اور ان کی تشخیص کے لیے مدد دی جاتی ہے. ایکس رے کی دریافت سے لے کر ے ریاضی (سی ٹی) تک، مقناطیسی تبدیلی (MRI)، اور انجی ٹی وی کی تشخیص کے لیے ہماری صلاحیت میں بہتری آئی ہے،

تصاویر بنانے اور مصنوعی ذہانت (AI) میں حالیہ ترقی اس مُہر کو تبدیل کرنے کے لئے استعمال کر رہی ہے. طبی تصاویر کے تجزیے کو استعمال کرنے سے، یہ ٹیکنالوجی تیزی سے جھنڈے کے بتدریج شک، بیماری کی شدت اور اس کے باوجود مریض کے نتائج کی پیشینگوئی کر سکتی ہے. یہ بیماریوں کے لئے نہایت سنگین ہے، جہاں ابتدائی اور درست طور پر تشخیصی کی وجہ سے شرحیں کم کر سکتی ہیں، رہنمائی کے فیصلے اور زندگیاں بچ سکتی ہیں،

بیماریوں میں مبتلا تصویر کا کردار

تصویری تکنیکوں کا اطلاق ان کی کیفیت کو بڑھانے، آواز کو دور کرنے اور ان سے متعلقہ خصوصیات نکالنے کے لیے طبّی تصاویر کو صوتی انداز میں استعمال کیا جاتا ہے۔جسکی وجہ سے بعد میں مشین سیکھنے کے عمل کے لیے تصاویر تیار کرنے میں مدد ملتی ہے اور نظریاتی تجزیے میں براہ راست ریڈیولوگ کی مدد کرتی ہے۔

کلیدی تصویر

طبی تشخیص میں عام طور پر کئی بنیادی تصویری اختراعات کے طریقوں استعمال کیے جاتے ہیں:

  • پریفیکچرنگ اور نارملیشن: معیاری تصاویر کی تشکیل اور تصاویر کو دوبارہ شروع کرنے سے مختلف اسکینال اور پروٹوکول میں تبدیل ہو جاتی ہیں جو کہ AI ماڈل کو دھوکا دے سکتی ہیں۔
  • ] نوئز کمی اور ضد : [1] [foussian setting, Medical linking, and Histogram برابر کی خصوصیات کو بہتر بنانے کے لیے جیسے کہ انفیکشن یا انفیکشن کی خصوصیات کو بہتر بنایا جاتا ہے۔
  • ] سیجیشن:] الوريطم جو کسی تصویر کو بامعنی علاقوں میں تقسیم کرتا ہے— مثال کے طور پر سینے میں موجود ایکس رے یا کسی CT اسکین میں موجود پھیپھڑوں کو شناخت کرنے والے پستانوں کو تبدیل کرنے والے خلیات کی ایک مقدار میں تبدیل کرتے ہیں۔
  • [Feature نکالنے کے لیے]: روایتی کمپیوٹر بصیرت کے طریقوں کو نقل کرنے کے لیے دستی طور پر استعمال ہونے والی خصوصیات نکالنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جیسے کہ گہرے سیکھنے، شکل اور کنارے کی کمی کے ذریعے یہ اکثر اوقات گہرے سیکھنے سے تیار ہوتے ہیں، لیکن کچھ کم کم مقدار میں مفید ہوتے ہیں۔

یہ آپریٹنگ اقدامات وہ بنیاد بناتے ہیں جس پر اے آئی ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے اور ان کی مدد سے ہائی رائز سے داخلی ڈیٹا براہ راست انفنٹری عمل کے ساتھ مل کر تشکیل دیا جاتا ہے، جس سے کسی بھی آئی اے آئی ڈی کی تشکیل کے نظام کے ایک ضروری اجزاء کو ترتیب دیا جاتا ہے۔

کیسے ؟

جب یہ نمونے انسانی آنکھ سے فرار ہونے والے انفیکشن کے خفیہ اشاروں (CNs) کے خفیہ اشاروں پر عمل کرتے ہیں تو یہ انفیکشن کے خفیہ نشانات معلوم کر سکتے ہیں ۔

طبّی تصورات کیلئے گہرا مطالعہ کرنا

کئی اعصابی نیٹ ورک آرکیٹیکچرز نے متعدی بیماری تشخیص کے لیے مؤثر ثابت کیا ہے:

  • Convoutional Neural نیٹ ورکس (CNs): تصویری کلاسیکی شناخت کے عملے. VGG، ResNet اور EfficentNet کو بڑی حد تک عام طور پر استعمال کیا جاتا ہے جیسے کہ عام، متحرک، غیر معیاری، متحرک یا متحرک شکل میں۔
  • [U ⁇ Net اور اس کے متضاد مرکبات:] سیمینٹک انفنٹری کے لیے ڈیزائن تیار، یہ نیٹ ورک متاثرہ علاقوں کے پائیسل سطح کے نقشے تیار کرتے ہیں، جن میں لیشن چارج کی پیمائش کی پیمائش کی گئی ہے۔
  • [Transfer and struction: بڑے عام تصاویری ڈیٹابیس (مثلاً تصویری) پر مبنی ماڈلز کی تیاری میں طبی تصاویر کے چھوٹے مجموعے پر فنی تنقید کی گئی ہے۔اس سے وسیع غیر متعلق اعداد و شمار کے اعداد و شمار کی ضرورت کم ہوتی ہے۔

انتقالِ‌خون کے ذریعے بیماریوں کے جراثیموں میں خاص طور پر اضافہ ہوا ہے جہاں اکثر غیرضروری طبّی تصاویر کی کمی ہوتی ہے ۔

بیماری کی تشخیص میں حقیقی ورلڈ اطلاقات

تصاویر کی کارکردگی اور اے آئی اے کی داخلی کارکردگی کا کامیابی سے اطلاق کئی اعلیٰ ترین متعدی بیماریوں پر کیا گیا ہے:

  • [Tuberculesis (TB): Centres کے خودکار تجزیہ میں CNNS کے استعمال سے شبہ ٹی وی کے مریضوں کو برداشت کر سکتے ہیں،
  • مالایا : [18] گہری تعلیم حاصل کرنے کے نمونے کی تحقیق کرکے خون کی کمیت کو کم کر دیتا ہے
  • COVID ⁇ 19: دورانِ کار میں CVID19 کے متعدد آلات بنائے گئے تاکہ سینے سی ٹی اور X ⁇ ray تصاویر سے متعلق معلومات حاصل کرسکیں۔ جب کہ اکثر کو عمومی طور پر چیلنجز کے ساتھ، AITIS میں وسیع پیمانے پر دلچسپی کا سامنا کرنا پڑا۔
  • Pneumonia:]] الورۃ الورۃ جو سینے پر موجود سیالوں سے ٹکرانے والے سیالوں کو آپس میں الگ کر کے غیر ضروری اینٹیک استعمال سے آگاہ کر سکتا ہے اور غیر ضروری اینٹیک استعمال کی اطلاع دے سکتا ہے۔

مثال کے طور پر ، جیسے کہ تصویر حاصل کرنے والا عملہ (constant and settlement) کیمروں یا اسمارٹ فون کیمرا استعمال کرتا ہے -- AIA species دیہاتی اور دور دراز علاقوں تک پہنچ سکتا ہے جہاں ماہرِ ریڈیائیات کم ہیں۔

تصویر کو ترتیب دینے اور آئی‌آئی‌اے کے فوائد

مجموعی طور پر روایتی طور پر استعمال ہونے والے کام کے بارے میں مختلف فوائد پیش کرتے ہیں:

  • Rapid struction: AI ماڈلز سیکنڈ میں تصویر کا تجزیہ کر سکتے ہیں، جو کہ گھنٹوں یا کئی منٹ سے کم وقت میں استعمال ہونے والی تاخیر کے باعث وقت کے ساتھ انفیکشن یا سیپسس جیسے انفیکشن کے لیے تنقیدی ہے۔
  • اعلیٰ درجہ کی کمیت : انسانی پڑھنے والوں کے برعکس AI ہر بار ایک ہی انٹرینگ کے لیے ایک ہی برآمد کرتا ہے، جسے بے قاعدہ اور انٹر نیٹ ورک کی عدم موجودگی ختم کرتا ہے۔
  • [Early serves:] خفیہ تبدیلیاں ظاہر ہونے سے پہلے ہی الجبرا کے ذریعے ظاہر ہو سکتی ہیں کہ وہ ظاہری طور پر بننے سے پہلے، پہلے مداخلت کو ممکن بنانے کے قابل ہیں۔
  • ورکر کی حمایت: اے آئی ایک لیکچرر کے طور پر کام کرتا ہے، ریڈیولوگ فوری معاملات کو پہلے سے زیادہ اہمیت دیتے ہیں اور اعلیٰ ترین ے کے ماحول میں کمی کرتے ہیں۔
  • [scality:]] کلووڈ پر مبنی پر مبنی پلیٹ فارمز ہزاروں تصاویر کو ترتیب دے سکتے ہیں جو کہ دھماکا کے دوران میں ماس‌مس‌اُلعین بناتے ہیں ۔

مایوسی کا شکار ہونے کے لئے مشکلات

اپنے وعدے کے باوجود ، متعدی بیماریوں کے سامنے خطرناک بیماریوں کا تجزیہ کرنا اہم علامات کے تحت ہے :

  • ] عطاٹا خوبی اور معیاریت : تصوراتی پروٹوکول مختلف اداروں اور آلات کے درمیان مختلف فرق ہوتا ہے. ایک ڈیٹا سیٹ پر تربیت یافتہ ماڈل اکثر جب دوسری ڈیٹا بیس پر عمل کیا جاتا ہے تو ایک مسئلہ ڈومین تبدیلی کے نام سے مشہور ہوتا ہے۔
  • [Annoty settlement: [1] قابل ذکر تصاویر کی بڑی بڑی جِلد درکار ہے، جو پیداوار کے لیے مہنگا اور وقت کا حساب لگانے کے لیے نہایت ضروری ہیں. بے حد قابلِ استعمال اور خود مختار طرزِ تحقیق کے فعال شعبے ہیں۔
  • Regulation and education فکر : A I نظاموں کو قابلِ عمل اور تناسب (مثلاً، FDA صاف کرنے) کی ضرورت ہوتی ہے
  • ] عطاٹا نجی اور امن: طبی تصاویر میں صحت کی معلومات (پی ایچ آئی)، سٹینگ اور ان کے تجزیے کے لیے بادل کے پلیٹ فارمز کو استعمال کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جیسے کہ AA یا GDPR۔
  • [integration in linic works: [AI آلات کو موجودہ ہسپتال انفارمیشن سسٹم (HIS) میں داخل ہونا چاہیے اور تصاویر آرکوینگ اور مواصلاتی نظام (PAS) کو مزید اقدامات کے بغیر شامل کیے۔

ان رکاوٹوں پر قابو پانے کے لیے کلینک، انجینئروں، رجسٹراروں اور سیاست دانوں کے درمیان تعاون ضروری ہے. [TB Alnish اور ڈیجیٹل ہیلتھ اینڈ انویشن[FL:3] ڈیپارٹمنٹ میں ڈیٹا اور AIST کے استعمال کے لیے کام کر رہے ہیں۔

مستقبل میں راہنمائی اور تکنیکی نظام

میدان تیزی سے متاثر ہے. کئی عوامل AI ⁇ sed diseases کی اگلی نسل تشکیل دیں گے:

تکنیکی تبدیلیاں

  • ریال ٹائم عکس بندی: Edge Computer اور وقف AITss نے ماڈلوں کو اجازت دی کہ وہ انٹرنیٹ پر براہ راست ایمنگ آلات پر چلائے،
  • کپڑے کے ساتھ ساتھ انتیس آلات:] سمرت فون، اسمارٹ اسکرافٹ اور دیگر لباس کے بنے ہوئے تصاویر (مثلاً، چمڑے کی بنی تصاویر، قابل دید تصاویر) پر قبضہ کر کے انہیں مقامی طور پر سیللیٹس یا کنولٹیویس جیسے حالات کے لیے ترتیب دے سکتے ہیں۔
  • Multamodal fusion:] برقی صحت کے حساب سے ڈیٹا کو آپس میں ملانے کے لیے برقی صحت کے ریکارڈ، لیبارٹری اقدار اور جنیاتی معلومات سے انفیکشن کی زیادہ جامع تصویر فراہم کی جائے گی اور ذاتی طور پر علاج کی رہنمائی کی جائے گی۔
  • Federated school: تربیتی ایم اے ماڈلز کو کئی اداروں میں تقسیم کیے بغیر بغیر سٹی ڈیٹا نجی کی حفاظت میں بہتری لاتے ہوئے ماڈل جنرلیائزیشن یہ طریقہ ریڈیو لائیونیا میں داخل ہو رہا ہے۔
  • Excental AI (XAI): ایسے struction جو ماڈل فیصلوں کے لیے حرارت یا عبارتیں پیدا کریں کلینکی امانت میں اضافہ کریں گے اور آسانی سے دوبارہ قابل قبول ہوں گے. Techniques جیسے گریڈCAM پہلے ہی معیاری ہیں۔

ان علاقوں میں تحقیق تیزی سے ترقی کر رہی ہے. مثلاً ایک فطرتی طب میں قابل مطالعہ نے کئی ممالک میں سینے ایکس رے تجزیہ کے لیے فیڈرل درس نظامی کا مظاہرہ کیا، ایک واحد E ⁇ site ماڈل کے مشابہ جبکہ ڈیٹا نجی طور پر محفوظ کرتے ہوئے

تصاویر کے ارتقا اور اے آئی اے کے مسلسل ارتقا کے وعدے ہیں جن میں متعدی بیماری تشخیص تیزی سے، درست اور قابل رسائی بنانے کا وعدہ کیا گیا ہے۔