بائیں سے دائیں: واشنگٹن یونیورسٹی کے محققین الیکس ڈیگریو ، ایس او ان لی اور جوزف جینزیک۔ (واشنگٹن یونیورسٹی کی تصویر)

طبی سیاق و سباق میں مصنوعی ذہانت کا مستقبل میں استعمال کارکردگی کو بہتر بنانے کے ل beneficial فائدہ مند ثابت ہوسکتا ہے ، لیکن واشنگٹن یونیورسٹی کا ایک نیا تحقیقی مطالعہ فطرت میں شائع پتہ چلا کہ COVID-19 کی تشخیص میں AI اصلی طبی پیتھولوجی کی بجائے شارٹ کٹ پر انحصار کرتا ہے۔

محققین کوویڈ ۔19 کا پتہ لگانے کے لئے استعمال کردہ سینے کی ایکس رے کی جانچ کرتے ہیں۔ انہوں نے محسوس کیا کہ اے آئی اہم طبی عوامل کے مقابلے میں مخصوص ڈیٹاسیٹوں پر زیادہ انحصار کرتا ہے تاکہ یہ پیش گوئی کی جاسکے کہ کسی مریض نے وائرس کا معاہدہ کیا تھا۔

تاہم ، اس تحقیق کے مطابق ، یہ امکان نہیں ہے کہ میڈیکل سیٹنگ میں مشینیں بڑے پیمانے پر استعمال ہوئیں۔ ایک UW رپورٹ مطالعہ پر ان ماڈلوں میں سے ایک ، کوویڈ نیٹ ، کئی اسپتالوں میں تعینات تھا ، لیکن اس مطالعے کے مرکزی مصنفین میں سے ایک ، الیکس ڈیگارو نے ، رپورٹ میں کہا ہے کہ یہ واضح نہیں ہے کہ یہ مشینیں طبی یا تحقیقی مقاصد کے لئے استعمال کی گئیں ہیں۔

یہ شارٹ کٹ وہ ہیں جسے محققین ڈیگراو ، جوزف جینزیک اور ایس یو ان لی نے AI کو “سست” کہا ہے۔

“اے آئی کو شارٹ کٹس ملتے ہیں کیونکہ صحتمند مریضوں اور کوویڈ 19 میں مبتلا افراد کے ایکس رے کے درمیان کسی بھی فرق کو دور کرنے کی تربیت دی جاتی ہے ،” تحقیقاتی ٹیم نے ایک ای میل پر گیک وائر کو بتایا۔ “تربیت کا عمل اے آئی کو یہ نہیں بتاتا ہے کہ اسے وہی نمونہ تلاش کرنے کی ضرورت ہے جو ڈاکٹر استعمال کرتے ہیں ، لہذا اے آئی آئی صحت مند سے COVID-19 میں امتیازی سلوک کی درستگی کو بڑھانے کے لئے جو بھی نمونہ استعمال کرسکتا ہے اسے استعمال کرتا ہے۔”

جب ایک CoVID-19 تشخیص کا تعین کرنے کے لئے ڈاکٹر سینے کا ایکسرے استعمال کرتے ہیں تو ، ان کے پاس پہلے ہی مریض کے بارے میں معلومات ہوتی ہے جیسے نمائش اور طبی تاریخ ، اور وہ ایکس رے سے نئی معلومات سیکھ سکتے ہیں۔

“اگر کسی ڈاکٹر کا ماننا ہے کہ اے آئی ایکس رے پڑھ رہی ہے اور نئی معلومات مہیا کررہی ہے ، لیکن اے آئی دراصل اسی معلومات پر انحصار کررہی ہے جو ڈاکٹر کے پاس تھی ، یہ ایک مسئلہ ہوسکتا ہے۔”

ٹیم نے کہا کہ جب کہ AI پر صحیح وجوہات کی بناء پر فیصلے کرنے پر انحصار کیا جاسکتا ہے ، لیکن اس سے کارکردگی اور مریضوں کے نتائج کو بہتر بنا کر میڈیکل کمیونٹی کو فائدہ ہوسکتا ہے۔ اسی طرح ، یہ معالج کے کام کا بوجھ کم کرسکتا ہے اور کم وسائل والے علاقوں میں طبی مدد فراہم کرسکتا ہے۔

“تاہم ، اس بات کا یقین کرنے کے لئے ہر نئے AI آلہ کا پوری طرح سے تجربہ کرنا ضروری ہے کہ یہ حقیقت میں فوائد فراہم کرتا ہے ،” ٹیم نے کہا۔ “مفید ، فائدہ مند اے آئی سسٹم کے حصول میں مدد کے ل researchers ، محققین کو اے آئی کو زیادہ سختی سے جانچنے کی ضرورت ہے اور قابل فہم اے آئی ٹیکنالوجیز کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے جو جانچ میں مدد کرسکیں۔”

مطالعے میں پتہ چلا ہے کہ بہتر ڈیٹا – ڈیٹا جس میں کم پریشانی والے نمونوں پر مشتمل ہے جو AI سیکھ سکتے ہیں – اے آئی کو بہت زیادہ شارٹ کٹ استعمال کرنے سے روکتا ہے۔ اسی طرح ، شارٹ کٹ استعمال کرنے پر کسی اے آئی کو سزا دینا ممکن ہے تاکہ وہ متعلقہ ڈیٹا پر توجہ مرکوز کرسکے۔

ٹیم نے اے آئی کے فیصلے پر اثر انداز ہونے والے عوامل کا تعی .ن کرنے کے لئے اسپتالوں کے نئے اعداد و شمار پر جانچ کی جس کا انہوں نے کبھی دورہ نہیں کیا اور “ترجمان تشریحی” کے شعبے سے متعلق تکنیک استعمال کریں۔

ٹیم نے کہا ، “میڈیکل فراہم کرنے والوں کے ل we ، ہم تجویز کرتے ہیں کہ وہ مکمل طور پر انحصار کرنے سے قبل اے آئی آلات پر کی جانے والی مطالعات کا جائزہ لیں ، اور جب تک کہ طبی معائنے کے بارے میں اچھی طرح سے ڈیزائن کیے گئے کلینیکل ٹرائلز اس بات کا ثبوت نہیں دکھاتے ہیں جب تک کہ طبی فوائد ظاہر نہیں کیے جاتے ہیں۔”


From : www.geekwire.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You May Also Like

مائیکرو سافٹ نے امریکی دارالحکومت میں تشدد کے ‘مضمرات کا اندازہ لگانے’ کے لئے سیاسی اخراجات معطل کردیئے

مائیکرو سافٹ کے سی ای او ستیہ نڈیلا۔ (گییکوار تصویر / کیون…

واشنگٹن اسٹیٹ ٹیک کمیونٹی نے مجوزہ کیپٹل گین ٹیکس سے زیادہ

اولمپیا میں واشنگٹن اسٹیٹ کیپیٹل۔ (گییکوار تصویر / جان کک) واشنگٹن اسٹیٹ…

سیئٹل ایریا ایکسپینس مینجمنٹ سافٹ ویئر سٹارٹ اپ سینٹر $ 50M۔ بڑھاتا ہے

مرکز کے سی ای او نوین سنگھ (مرکزی تصویر) مرکزکمپنی نے منگل…

Latest cloud computing sports deal

Amazon Internet Companies has signed a take care of PGA Tour for…