انڈسٹری گائیڈ
ڈرمیٹولوجی میں اے آئی
جلد جسم کا سب سے بڑا، سب سے زیادہ نظر آنے والا عضو ہے، اس لیے ڈرمیٹولوجی تصویر پر مبنی AI کے لیے قدرتی فٹ ہے۔
اس گائیڈ کو سنیں۔اے آئی نے بیان کیا۔ · ~2 min
اس صفحہ پر2 منٹ پڑھیں
جائزہ
Deep learning can classify skin lesions, including potentially deadly melanoma, from photographs at a level that rivals board-certified dermatologists.
گہرا غوطہ
اسٹینفورڈ کے محققین کے 2017 کے نیچر کے ایک اہم مطالعے نے تقریباً 130,000 کلینیکل امیجز پر ایک عصبی اعصابی نیٹ ورک کو تربیت دی اور یہ ظاہر کیا کہ یہ جلد کے کینسر کی درجہ بندی کر سکتا ہے، بشمول میلانوما اور کارسنوماس، جیسا کہ 21 بورڈ سے تصدیق شدہ ڈرمیٹالوجسٹ بالکل درست ہے۔ اس کے بعد سے، ماڈلز کو اسمارٹ فون ایپس اور ڈرموسکوپی ٹولز میں بنایا گیا ہے جو بڑے، پولرائزڈ امیجز کا تجزیہ کرتے ہیں جو ڈرمیٹولوجسٹ مولوں کا معائنہ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ وعدہ ٹرائیج ہے: بنیادی نگہداشت کے ڈاکٹروں اور مریضوں کو یہ فیصلہ کرنے میں مدد کرنا کہ کن جگہوں پر فوری بائیوپسی کی ضرورت ہے، خاص طور پر جہاں ماہر امراض جلد کی کمی ہے۔ لیکن ڈرمیٹولوجی نے ایک واضح منصفانہ مسئلہ کو بے نقاب کیا ہے۔ زیادہ تر تربیتی ڈیٹاسیٹس پر ہلکی جلد کا غلبہ ہوتا ہے، اس لیے ماڈلز اکثر گہرے جلد کے رنگوں پر بدتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں، جہاں میلانوما بہت کم ہوتا ہے لیکن چھوٹ جانے پر مہلک ہوتا ہے۔ متنوع ڈیٹا سیٹس جیسے Fitzpatrick 17k اور Diverse Dermatology Images بنانا اب ایک اہم ترجیح ہے۔
حقیقی دنیا کا نفاذ
2017 اسٹینفورڈ CNN نے 130,000 ~ 130,000 امیجز سے جلد کے کینسر کی درجہ بندی 21 بورڈ سے تصدیق شدہ ڈرمیٹولوجسٹ کے ساتھ کی، جو اس فیلڈ کے لیے ایک بنیادی نتیجہ ہے۔
سمارٹ فون اور ڈرموسکوپی ایپس مشتبہ چھچھوں کو آزماتی ہیں، مریضوں اور بنیادی نگہداشت کے ڈاکٹروں کو یہ فیصلہ کرنے میں مدد کرتی ہیں کہ کس چیز کے فوری ماہرانہ جائزے کی ضرورت ہے۔
ٹوٹل باڈی فوٹوگرافی سسٹم AI کا استعمال وقت کے ساتھ تصاویر کا موازنہ کرنے اور زیادہ خطرہ والے مریضوں میں نئے یا بدلتے ہوئے گھاووں کی نشاندہی کرنے کے لیے کرتے ہیں۔
متنوع ڈیٹا سیٹس جیسے Fitzpatrick 17k اور Diverse Dermatology Images بنائے جا رہے ہیں تاکہ جلد کے گہرے رنگوں پر AI کی درستگی کو کم کیا جا سکے۔
ڈرمیٹولوجی میں AI کا مستقبل
ریگولیٹڈ ٹرائیج ایپس اور ڈرموسکوپی اسسٹنٹس معمول کے فرسٹ لائن ٹولز بن جائیں گے، ماہر کی سطح کی اسکریننگ کو عام مشقوں اور غیر محفوظ علاقوں تک بڑھاتے ہیں۔ متنوع ڈیٹاسیٹس کے ذریعے سکن ٹون پرفارمنس گیپ کو ختم کرنا فیلڈ کا مرکزی ایکویٹی چیلنج اور ایک فعال ریسرچ پش ہے۔ AI تبدیلی کی کھوج کے ساتھ ٹوٹل باڈی فوٹوگرافی وقت کے ساتھ ساتھ ہر تل کو ٹریک کرے گی، اور مریضوں کی تاریخ اور یہاں تک کہ جینیاتی خطرے کے ساتھ تصاویر کو جوڑنے والے ملٹی موڈل ماڈلز کو تیز کرنا چاہیے کہ کس کو واقعی بایپسی کی ضرورت ہے۔
اسے عملی جامہ پہنانا
یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔
- سیاق و سباق اور قواعد. صنعتی سیاق و سباق اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا AI آئیڈیاز حقیقت کے ساتھ رابطے میں رہتے ہیں۔
- کوالٹی کنٹرول. ڈومین کی رکاوٹیں قابل قبول غلطی کی شرحوں اور نگرانی کے ماڈلز کو متاثر کرتی ہیں۔
- بلڈ کے انتخاب. کامیاب تعیناتیاں فرنٹ لائن ورک فلو کے ساتھ تکنیکی صلاحیت کو ہم آہنگ کرتی ہیں۔
پر نگاہ رکھیں
- ریگولیٹری تقاضے بصورت دیگر مضبوط پروٹو ٹائپ کو باطل کر سکتے ہیں۔
- تاریخی ڈیٹا تعصب کو انکوڈ کر سکتا ہے جو مخصوص کمیونٹیز کو نقصان پہنچاتا ہے۔
- میراثی نظام انضمام کی رکاوٹیں اور پوشیدہ اخراجات پیدا کر سکتے ہیں۔
اگلے اقدامات
- مسئلہ کی تشکیل سے لے کر تشخیص تک ڈومین کے ماہرین کو شامل کریں۔
- لانچ سے پہلے آڈٹ ٹریلز اور دستاویزات کو ڈیزائن کریں۔
- تعمیل اور حفاظتی ذمہ داریوں کی جلد تصدیق کریں۔
- واضح اسٹاپ اور رول بیک معیار کے ساتھ مراحل میں رول آؤٹ کریں۔
دریافت کرتے رہیں
مفت نیوز لیٹر
روزانہ AI بریفنگ حاصل کریں
ہر ہفتے کے دن صبح تین تصدیق شدہ AI کہانیاں، سادہ انگریزی میں لکھی گئیں۔ ہمیشہ کے لیے مفت، کوئی اشتہار نہیں۔
ہر ہفتے کے دن ایک ای میل۔ ایک کلک میں ان سبسکرائب کریں۔ ہم کبھی بھی آپ کا پتہ فروخت یا شیئر نہیں کرتے۔
اپنے آپ کو جانچیں۔
Take the AI in Dermatology quiz
ہر جواب پر فوری فیڈبیک، اور کورس پاس کرنے کے بعد قابلِ تصدیق ID کے ساتھ شیئر کرنے کے قابل سرٹیفکیٹ۔
مفت AI تعلیم کی حمایت کریں۔ AI Understanding ایک 501(c)(3) غیر منافع بخش ادارہ ہے — کوئی اشتہار نہیں، کوئی پے وال نہیں، کبھی نہیں۔ عطیہ کریں۔
اکثر پوچھے گئے سوالات
What is AI in Dermatology?
جلد جسم کا سب سے بڑا، سب سے زیادہ نظر آنے والا عضو ہے، اس لیے ڈرمیٹولوجی تصویر پر مبنی AI کے لیے قدرتی فٹ ہے۔ گہری تعلیم جلد کے گھاووں کی درجہ بندی کر سکتی ہے، بشمول ممکنہ طور پر مہلک میلانوما، تصویروں سے اس سطح پر جو بورڈ سے تصدیق شدہ ڈرمیٹالوجسٹ کا مقابلہ کرتی ہے۔
تاریخی 2017 سٹینفورڈ ڈرمیٹولوجی مطالعہ نے کیا مظاہرہ کیا؟
تقریباً 130,000 تصاویر پر تربیت یافتہ، Stanford CNN نے جلد کے کینسر کی درجہ بندی کرنے میں 21 بورڈ سے تصدیق شدہ ڈرمیٹولوجسٹ کی تشخیصی کارکردگی سے مماثلت پائی، جو اس شعبے کے تصور کا ایک بنیادی ثبوت ہے۔
ڈرمیٹولوجی AI میں دستاویزی انصاف کا ایک بڑا مسئلہ کیا ہے؟
تربیتی ڈیٹاسیٹس پر تاریخی طور پر ہلکی جلد کا غلبہ رہا ہے، اس لیے ماڈلز اکثر سیاہ جلد پر کم کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں، جہاں میلانوما بہت کم ہوتا ہے لیکن چھوٹ جانے پر زیادہ جان لیوا ہوتا ہے۔
ڈرموسکوپی جلد کی معیاری تصویر میں کیا اضافہ کرتی ہے؟
ڈرموسکوپی جلد کی سطح کے نیچے روغن اور عروقی ڈھانچے کو بے نقاب کرنے کے لیے میگنیفیکیشن اور پولرائزڈ روشنی کا استعمال کرتی ہے جسے ننگی آنکھ نہیں دیکھ سکتی، جس سے AI کو تجزیہ کرنے کے لیے مزید خصوصیات ملتی ہیں۔
ڈرمیٹولوجی کے ماڈلز کو کونسا جعلی شارٹ کٹ سیکھنے میں پکڑا گیا ہے؟
چونکہ سرجیکل جلد کے نشانات اور حکمران بنیادی طور پر کینسر کی تصاویر میں ظاہر ہوتے ہیں جو بایپسی کے لیے تیار کیے جاتے ہیں، اس لیے کچھ ماڈلز نے ان مارکروں کو زخم کے بجائے مہلک پن سے جوڑنا سیکھا۔
ان ماڈلز کو عام طور پر کس 'گولڈ اسٹینڈرڈ' کے خلاف توثیق کیا جاتا ہے؟
قابل اعتماد ڈرمیٹولوجی AI صرف غیر تصدیق شدہ بصری لیبلز کے مقابلے میں بایپسی سے تصدیق شدہ تشخیص، ہسٹوپیتھولوجی گولڈ اسٹینڈرڈ کے خلاف توثیق کی جاتی ہے۔
سیکھتے رہیں
متعلقہ گائیڈز
اس موضوع کے لیے مزید گائیڈز چنے گئے ہیں۔