کیا ہوا؟
AuntMinnie رپورٹ کرتی ہے کہ SimonMed Optellum کے ساتھ شراکت کر رہا ہے تاکہ Optellum's Lung Cancer Prediction AI کو SimonMed کے موجودہ پھیپھڑوں کے نوڈول ورک فلو میں ضم کر سکے۔ سینے کے سی ٹی اسکین پر شناخت شدہ پھیپھڑوں کے اہل نوڈولز کے نظام میں خود بخود بہنے کی توقع کی جاتی ہے، جو نوڈول کی خصوصیات کا تجزیہ کرتا ہے اور ایک AI سے ماخوذ LCP سکور تیار کرتا ہے جس کا مقصد طبی فیصلہ سازی میں مدد کرنا ہے۔ کمپنیوں کا کہنا ہے کہ سسٹم ایف ڈی اے سے صاف ہے۔ سائمن میڈ کے ریڈیولوجسٹ ہر اسکور کو حتمی رپورٹ میں شامل کرنے سے پہلے اس کا جائزہ لیں گے۔ ایک بار مکمل طور پر تعینات ہونے کے بعد، ورک فلو 10 ریاستوں میں 175 سے زیادہ سائمن میڈ آؤٹ پیشنٹ امیجنگ مراکز کا احاطہ کرے گا۔
آنٹ مینی نے اطلاع دی ہے کہ سائمن میڈ Optellum کی پھیپھڑوں کے کینسر کی پیشن گوئی، یا LCP، AI کو اپنے موجودہ پھیپھڑوں کے نوڈول کلینیکل ورک فلو میں ضم کر رہا ہے۔ یہ نظام سینے کے سی ٹی اسکین پر شناخت شدہ پھیپھڑوں کے اہل نوڈول پر کارروائی کرنے اور نوڈول کی خصوصیات کی بنیاد پر AI سے حاصل کردہ رسک سکور بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ رپورٹ میں اسکور کو طبی فیصلہ سازی میں مدد کرنے کے ایک آلے کے طور پر بیان کیا گیا ہے، نہ کہ خود مختار تشخیص یا ریڈیولوجسٹ کے متبادل کے طور پر۔ AuntMinnie انضمام کی تفصیلات کو SimonMed اور Optellum سے منسوب کرتی ہے۔ فراہم کردہ رپورٹ میں سافٹ ویئر کا ایک آزاد تکنیکی جائزہ، ریگولیٹر کی طرف سے الگ بیان، یا اس بات کا ثبوت شامل نہیں ہے کہ شراکت پہلے ہی مریضوں کی دیکھ بھال کو تبدیل کر چکی ہے۔
آنٹ مینی کے مطابق، شراکت ایک سائمن میڈ پروگرام پر بنتی ہے جو پہلے سے ہی انفرویژن سے AI کا استعمال کرتے ہوئے خودکار والیومیٹرک سائزنگ اور پھیپھڑوں کے نوڈولس کے وقفہ سے بڑھنے سے باخبر رہنے کے لیے کرتا ہے۔ لہذا نیا Optellum انضمام ایک ورک فلو میں خطرے کی تشخیص کی پرت کا اضافہ کرتا ہے جو پہلے سے ہی وقت کے ساتھ خودکار پیمائش کا استعمال کرتا ہے۔ رپورٹ میں اس بات کی وضاحت نہیں کی گئی ہے کہ دونوں سسٹم ڈیٹا کا تبادلہ کیسے کرتے ہیں، آیا وہ ہر سینے کے CT پر کام کرتے ہیں، یا کون سا معیار طے کرتا ہے کہ کون سے نوڈولس اہل ہیں۔ اس میں یہ بھی نہیں کہا گیا ہے کہ آیا LCP اسکور براہ راست معالجین کو دکھایا جاتا ہے، ساختی رپورٹنگ میں شامل کیا جاتا ہے، یا اضافی فالو اپ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
کمپنیوں نے آنٹ مینی کو بتایا کہ ہر ایل سی پی سکور کا حتمی رپورٹ میں شامل ہونے سے پہلے بورڈ سے تصدیق شدہ سائمن میڈ ریڈیولوجسٹ کے ذریعہ جائزہ لیا جائے گا۔ اس جائزے کی ضرورت AI آؤٹ پٹ کو انسانی زیر نگرانی رپورٹنگ کے عمل کے اندر رکھتی ہے۔ کمپنیوں کا کہنا ہے کہ، ایک بار مکمل طور پر تعینات ہونے کے بعد، یہ انتظام سائمن میڈ کے 10 ریاستوں میں 175 سے زیادہ آؤٹ پیشنٹ امیجنگ مراکز کے نیٹ ورک کا احاطہ کرے گا۔ ماخذ تعیناتی کی تاریخ، مریض یا اسکین والیوم، تمام مراکز تک پہنچنے کے لیے ٹائم ٹیبل، یا عملے کی تربیت اور عمل درآمد کے اخراجات کے بارے میں تفصیلات فراہم نہیں کرتا ہے۔
ماخذ کی تفصیلات: auntminnie.com ↗
یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔
شراکت داری لیبارٹری کے مظاہرے کے بجائے ایک بڑے آؤٹ پیشنٹ نیٹ ورک میں میڈیکل امیجنگ AI کی ٹھوس تعیناتی کی نمائندگی کرتی ہے۔ یہ ریڈیولوجسٹوں کو موجودہ پیمائش اور ترقی سے باخبر رہنے کے ساتھ ساتھ ایک اضافی رسک اسسمنٹ سگنل دے سکتا ہے۔ تاہم، فراہم کردہ رپورٹ یہ ثابت نہیں کرتی ہے کہ انضمام تشخیصی درستگی، مریض کے نتائج، یا دیکھ بھال تک رسائی کو بہتر بناتا ہے۔
عملی اہمیت مجوزہ استعمال کے پیمانے اور طبی ترتیب ہے۔ پھیپھڑوں کے نوڈول کی شناخت عام طور پر سینے کی امیجنگ کے دوران کی جاتی ہے، اور خطرے کی تشخیص اس بات پر اثر انداز ہو سکتی ہے کہ آیا معالجین نگرانی، اضافی جانچ، حوالہ، یا دیگر فالو اپ کی سفارش کرتے ہیں۔ ایک خودکار اسکور رپورٹنگ کے دوران ایک مخصوص قسم کی معلومات کو زیادہ مستقل طور پر دستیاب کر سکتا ہے۔ یہ ممکنہ ورک فلو فائدہ ہے، لیکن فراہم کردہ رپورٹ اس بات کا کوئی ثبوت فراہم نہیں کرتی ہے کہ نظام چھوٹ جانے والے کینسر، غیر ضروری طریقہ کار، تاخیر، یا تفاوت کو کم کرتا ہے۔
انضمام یہ بھی واضح کرتا ہے کہ کس طرح میڈیکل AI کو اسٹینڈ اپلی کیشن کے طور پر متعارف کرانے کے بجائے موجودہ امیجنگ آپریشنز میں تیزی سے سرایت کیا جا رہا ہے۔ سائمن میڈ کا ورک فلو پہلے سے ہی خودکار سائز سازی اور وقفہ کی ترقی سے باخبر رہنے کا استعمال کرتا ہے، جبکہ Optellum کے نظام کا مقصد نوڈول کی خصوصیات کا تجزیہ کرنا اور رسک سکور بنانا ہے۔ پیمائش اور خطرے کی تشخیص کو یکجا کرنے سے معالجین کو معلومات کو منظم کرنے میں مدد مل سکتی ہے، لیکن ماخذ مختلف مریضوں کی آبادیوں اور CT سکینرز میں اسکور کے بنیادی متغیرات، حد، انشانکن، یا کارکردگی کو بیان نہیں کرتا ہے۔
رپورٹ کردہ تعیناتی میں انسانی جائزہ ایک اہم حد اور حفاظت ہے۔ چونکہ بورڈ سے تصدیق شدہ ریڈیولوجسٹ کو حتمی رپورٹ میں داخل ہونے سے پہلے ہر اسکور کا جائزہ لینا چاہیے، اس لیے کلینیکل رپورٹ کی ذمہ داری آنٹ مینی کے بیان کردہ ورک فلو میں ایک انسانی پیشہ ور پر رہتی ہے۔ یہ جائزہ بذات خود یہ ثابت نہیں کرتا کہ غلطیاں پکڑی جائیں گی یا یہ کہ AI کو مستقل طور پر استعمال کیا جائے گا۔ ماخذ اس بات کی اطلاع نہیں دیتا ہے کہ ریڈیولوجسٹ کتنی بار سسٹم سے متفق نہیں ہوتے ہیں، اختلاف رائے کو کیسے دستاویز کیا جاتا ہے، یا کیا معالجین اسکور کے پیچھے عوامل کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔
انٹرایکٹو میکانزم: یہ اصل میں کیسے کام کرتا ہے۔
اس ترقی کے پیچھے بنیادی ٹیکنالوجی کو انٹرایکٹو طریقے سے دریافت کریں۔
crm_get_transaction(id='4092').A route planner searches possible journeys using explicit rules. What does this illustrate about AI?
آگے کیا دیکھنا ہے۔
کلیدی نامعلوم میں رول آؤٹ شیڈول، نوڈول کی تعداد اور اقسام شامل ہیں جو اہل ہوں گے، اور کتنی بار AI سکور ریڈیولوجسٹ کی رپورٹس یا سفارشات کو تبدیل کرتے ہیں۔ مزید رپورٹنگ میں آزادانہ توثیق، غلط-مثبت اور غلط-منفی نمونوں، مریض کے نتائج، ورک فلو کے اثرات، اور سائمن میڈ ڈیٹا گورننس اور جوابدہی کو کیسے ہینڈل کرتا ہے اس کی جانچ کرنی چاہیے۔ آنٹ مینی آپریشنل تفصیلات کو کمپنیوں سے منسوب کرتی ہے، اور فراہم کردہ رپورٹ آزادانہ طور پر ان کی تصدیق نہیں کرتی ہے۔
نگرانی کرنے کا پہلا مسئلہ یہ ہے کہ آیا منصوبہ بند نیٹ ورک وسیع تعیناتی واقع ہوتی ہے اور اس کی پیمائش کیسے کی جاتی ہے۔ ذریعہ کا کہنا ہے کہ ورک فلو بالآخر 175 سے زیادہ مراکز کا احاطہ کرے گا، لیکن اس میں کوئی رول آؤٹ شیڈول یا گود لینے کے اعداد و شمار نہیں دیئے گئے ہیں۔ مفید فالو اپ میں پروسیس شدہ اسکینوں کی تعداد، اسکور حاصل کرنے والے اہل نوڈولس کا حصہ، ٹرناراؤنڈ ٹائم، اور آیا ریڈیولوجسٹ کام کے بوجھ یا رپورٹنگ کی مستقل مزاجی میں معنی خیز تبدیلیوں کی اطلاع دیتے ہیں۔
آزاد طبی ثبوت مرکزی ہوگا۔ AuntMinnie رپورٹ کرتی ہے کہ Optellum کا سافٹ ویئر FDA سے صاف کیا گیا ہے، لیکن فراہم کردہ مضمون کلیئرنس کے راستے کی نشاندہی نہیں کرتا، معاون ثبوت کا خلاصہ، یا تقابلی نتائج فراہم نہیں کرتا ہے۔ یہ حساسیت، مخصوصیت، انشانکن، نوڈول سائز یا مریض گروپ کی کارکردگی، یا سائمن میڈ کے نیٹ ورک میں ممکنہ استعمال کے نتائج کی بھی اطلاع نہیں دیتا ہے۔ یہ تفصیلات اس بات کا فیصلہ کرنے کے لیے ضروری ہیں کہ آیا تعیناتی فیصلوں کو بہتر بناتی ہے بجائے اس کے کہ صرف ایک اور ڈیٹا پوائنٹ کو شامل کریں۔
مریض اور حکمرانی کے سوالات حل طلب ہیں۔ رپورٹ میں اس بات کی وضاحت نہیں کی گئی ہے کہ مریضوں کو کس طرح مطلع کیا جائے گا کہ AI نے ان کی رپورٹ میں تعاون کیا، اسکورز اور ریڈیولوجسٹ اوور رائیڈز کو کیسے ریکارڈ کیا جائے گا، یا تنظیمیں وقت کے ساتھ کارکردگی کا آڈٹ کیسے کریں گی۔ یہ معاوضہ، رسائی، ذمہ داری، یا جب AI دستیاب نہیں ہوتا ہے یا غیر یقینی نتیجہ پیدا کرتا ہے تو کیا ہوتا ہے اس پر بھی توجہ نہیں دیتا ہے۔ مزید رپورٹنگ کو کمپنی کے رپورٹ کردہ نفاذ کے منصوبوں کو آزادانہ طور پر تصدیق شدہ طبی نتائج سے ممتاز کرنا چاہیے۔