ڇا اسان بيماريءَ کان سواءِ دنيا ٺاهي سگهون ٿا؟

ڇا اهو ممڪن آهي ته هڪ بيماري آزاد دنيا آهي؟ بيماري هڪ لفظ آهي اڪثر (جيڪڏهن سڀ نه هجي) ماڻهو ٻڌڻ ۾ تڪليف محسوس ڪندا آهن جڏهن يا ته انهن کي يا انهن جي ڄاڻ رکندڙ ڪنهن کي هجي. خوشقسمتيءَ سان، ميڪس ويلنگ، ايمسٽرڊيم يونيورسٽي ۾ مشين لرننگ جو پروفيسر ۽ ڪينيڊين انسٽيٽيوٽ آف ايڊوانسڊ ريسرچ جو ميمبر، ۽ ان جي ادرسين جي ٽيم مريضن لاءِ بيمارين جي تشخيص لاءِ ڊيٽا جي تجزيي جو نظام ٺاهيو آهي. مذاقي حقيقت: هو هدايت ڪري ٿو AMLAB (Amsterdam Machine Learning LAB) ۽ Co-directs QUVA Lab (Qualcomm-UvA Lab). هتي اسان ڏسنداسين ته ڪيئن هن شاندار انسان ۽ انٽرپرينئرز جي ٽيم (سنٿيا ڊورڪ، جيفري هنٽن ۽ جوڊيا پرل) دنيا کي بيمارين کان نجات ڏيارڻ لاءِ ڪي ناقابل يقين ڪاميابيون حاصل ڪيون.

ميڪس ويلنگ جا خدشا

ڪجھ حقيقتون جيڪي ويلنگ پنھنجي TEDx ڳالھ ٻولھ دوران نڪتيون آھن ان حقيقت تي ڌيان ڇڪائيندي آھي ته ڪي ڀيرا ڊاڪٽر مريض جي تشخيص دوران ڪجھ وڃائي سگھن ٿا. مثال طور، هو چوي ٿو ته ”اڌ طبي طريقيڪار وٽ ڪو به سائنسي ثبوت نه آهي. اها تشخيص بنيادي طور تي انهن جي پنهنجي مشق ۽ اسڪول ۾ حاصل ڪيل علم جي ذريعي ڪئي ويندي آهي، جڏهن ته ميڪس اهو چئي رهيو آهي ته ٻين ممڪن بيمارين جي باري ۾ هڪ تجزياتي تشخيص جو ڪجهه روپ هجڻ گهرجي. هو وضاحت ڪري ٿو ته ڪجهه مريضن جي غلط تشخيص ٿي سگهي ٿي ۽ واپس اسپتال ۾ ختم ٿي سگهي ٿي، جنهن ۾ هن بيان ڪيو آهي ته اهي مرڻ جا 8 ڀيرا وڌيڪ امڪان آهن. سڀ کان وڌيڪ دلچسپ شيء اهو آهي ته اهو هڪ مسئلو آهي جيڪو هميشه موجود آهي. ان جو سبب ايترو سادو آهي جيترو غلطيون ٿيڻ جو پابند هوندو آهي جنهن جي ڪري بدقسمتيءَ سان ڪنهن يا ڪيترن ماڻهن کي سندن جانيون ضايع ٿي سگهن ٿيون. نه رڳو ايترو، جيئن ويلنگ چوي ٿو، هر سال 230 ملين طبي طريقا آهن جن جي قيمت اڌ ٽريلين ڊالر آهي. ڪنهن به صنعت وانگر ٻين جي مدد ڪرڻ لاءِ خدمت مهيا ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿي، ان جي قيمت خرچ ٿئي ٿي. ان کان علاوه، ان جو مطلب آهي اسپتالون ۽ جيڪي طبي مرڪز جي فنڊنگ جي انچارج ۾ آهن انهن کي ٻڌڻ جي ضرورت آهي نوان سازن کي ٻڌڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن صنعت کي بهتر هدايت ۾. تنهن هوندي به، سستي هجڻ هميشه فائدي وارو آهي.

رازداري جي حفاظت

ويلنگ چيو ته هن ۽ سندس ٽيم 3 ڪاميابيون ڪيون آهن. جن مان هڪ ڪمپيوٽر آهي جيڪو اسپتال جي اندر رازداري کي محفوظ ڪري سگهي ٿو؛ ان کان علاوه، ڪمپيوٽر پڻ ڊيٽا جي گھڻائي جو تجزيو ڪري سگھن ٿا ته جيئن مريضن جي تشخيص کي وڌيڪ بهتر بڻائي سگهجي جيڪي ڪافي بيمار آهن. هن سافٽ ويئر جو نالو آهي مشيني سکيا ڏيندڙ. لازمي طور تي، ڪمپيوٽر هڪ سوال موڪلي ٿو اسپتال جي ڊيٽابيس ڏانهن، جيڪو سوال جو جواب ڏئي ٿو ته پوءِ مشين سکندڙ جواب کي بدلائي ڇڏيندو "ان ۾ ڪجهه شور شامل ڪري." وڌيڪ تفصيل لاءِ مهرباني هتي ڪلڪ ڪريو (ميڪس ويلنگ ان کي وڌيڪ تفصيل سان بيان ڪري ٿو منٽن جي وچ ۾ 5:20 - 6:06). ٻين لفظن ۾، جيئن ميڪس ان کي بيان ڪري ٿو، ڪمپيوٽر چاهي ٿو "خود بهتر" تشخيص ذريعي ۽ "ڊيٽا جو هڪ بهتر ماڊل ٺاهيو". هي سڀ ان جي مهرباني آهي سنٿيا ڊورڪ، جيڪو Microsoft ريسرچ مان هڪ ممتاز سائنسدان آهي. هوء هڪ رياضياتي بنياد جي بنياد تي رازداري جي حفاظت تي ڌيان ڏئي ٿي. هن جي باري ۾ وڌيڪ ۽ هن ڇا ڪيو آهي، هتي ڪلڪ ڪريو. مختصر ۾، هي پهرين پيش رفت نه رڳو ڏيکاري ٿي ته ميڪس مريضن جي ذاتي معلومات جو احترام ڪرڻ چاهي ٿو پر اسپتالن کي تشخيص لاء وڌيڪ مضبوط بنياد فراهم ڪرڻ چاهي ٿو.

گروي سکيا

جي طرفان ٻئي ڪاميابيءَ جي روشنيءَ ۾ آندو ويو جيوفري هٽنٽن. يان ليکون، يوشوا بينگيو ۽ جيفري وضاحت ڪئي آهي ته: ”ڊيپ لرننگ وڏي ڊيٽا سيٽن ۾ پيچيدگي واري ڍانچي کي ڳولهيندي آهي بيڪ پروپيگيشن الگورٿم استعمال ڪندي اهو ظاهر ڪرڻ لاءِ ته ڪيئن هڪ مشين کي پنهنجي اندروني پيرا ميٽرن کي تبديل ڪرڻ گهرجي جيڪي هر پرت ۾ نمائندگي جي حساب ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيا وڃن پوئين پرت جي نمائندگي کان. عام ماڻهن جي اصطلاحن ۾، اها هڪ مشين جي مدد ڪري ٿي پاڻ کي بهتر سمجھڻ ۾ ان جي پيچيده پرتن ذريعي ان جي تمام گهڻي پيٽرولر ذريعي (وڌيڪ تفصيل لاءِ مهرباني ڪري باقي جائزو پڙهو ٽن صاحبن لکيو).

ڪارڻ بمقابله تعلق

ٽيون ۽ آخري پيش رفت باهمي تعلق کان وڌيڪ ڪارڻ کي الڳ ڪرڻ لاءِ هڪ گڏيل خيال کان وڌيڪ آهي. ميڪس محسوس ڪري ٿو ته جوڊيا پرل جا اوزار انهن ٻن تصورن ۾ فرق ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا ۽ منظم ٿيڻ. بنيادي طور تي جوڊيا جو ڪردار ڊيٽا کي وڌيڪ ڍانچي ڏيڻ ۾ مدد ڏيڻ آهي جيڪو ٿي سگهي ٿو جيڪڏهن مريض فائلن کي ڊجيٽل طور تي ڊيٽابيس ۾ منتقل ڪيو وڃي. پرل جو ڪم تمام پيچيده آھي تنھنڪري جيڪڏھن توھان وڌيڪ سمجھڻ چاھيو ٿا ته ھن جا ”اوزار“ ڇا آھن هتي ڪلڪ ڪريو.

ميڪس جي خواهش

ويلنگ ان جي آخر ۾ اختصار ڪيو TEDX ڳالهه ٻولهه ته هو مشيني سکيا ذريعي رازداري کي بچائڻ چاهي ٿو. ٻيو، ڊيٽا نابالغ ۽ سائنسدانن کي مشغول ڪرڻ لاءِ پيسا ۽ زندگيون بچائڻ لاءِ تشخيص کي وڌيڪ بهتر بڻائڻ لاءِ. آخر ۾، هو صحت جي سار سنڀار ۾ انقلاب آڻڻ چاهي ٿو، بهتر خدمت ڪندڙ اسپتالن، ڊاڪٽرن ۽ مريضن کي ٽيڪنالاجي ذريعي جيڪا مدد ڪري سگهي ٿي اسپتالن جي دورن کي گهٽائڻ ۽ پئسن کي وڌيڪ موثر طريقي سان استعمال ڪرڻ ۾. هي صحت جي سار سنڀار تي هڪ خوبصورت نظريو آهي ڇو ته هو نه رڳو طبي صنعت جو احترام ڪرڻ چاهي ٿو، هو اسپتالن ۽ طبي مرڪزن جي بجيٽ جي باري ۾ سوچڻ دوران زندگيون بچائڻ ۾ پڻ مدد ڪرڻ چاهي ٿو.