دل کی تصویرنگ ہمیشہ دباؤ کے تحت نمونے کی شناخت کے بارے میں ہے. ریڈیولسٹس CTs، MRIs، اور echocardiograms کے اسکرین کے ساتھ کام کر رہے ہیں، بیماریوں کی کمزور، ابتدائی خبروں کے لئے، اکثر ایک خراب کام کی کارکردگی کا انتظام کرتے ہوئے. یہ حیرت انگیز نہیں ہے کہ دیوار کی کشیدگی میں چھوٹے تبدیلیوں یا ابتدائی والٹکنے کے طور پر آسانی سے بھٹکا جاتا ہے. مصنوعی ذہانت کو اس جگہ میں نیازی کے طور پر نہیں، بلکہ ایک ضروریات کے طور پر لے لیا گیا ہے. یہ ظاہر کرتا ہے کہ یہ نہ صرف کس طرح میڈیکل بدل رہا ہے، لیکن پورے ڈیٹا نوٹنگ کی صنعت کو کیا ہونا چاہئے کہ متعلقہ رہنے کے لئے. 2025 کا مطالعہ انہوں نے یہ پایا کہ AI کی مدد سے سی ٹی کا جائزہ لگانے نے 42 فیصد سے تفسیر کے وقت کو کم کیا اور غیر علامتی coronary artery disease کے لئے تشخیص کی شرح کو بڑھایا. کاغذ پر، مطالعہ کارکردگی کے بارے میں تھا. Radiology: Cardiothoracic تصویرنگ یہ "AI vs radiologists" کے بارے میں نہیں ہے. یہ کس قسم کی نوٹنگ انٹرفیس اس طرح کے اوزار کو ممکن بناتا ہے - اور کیوں بڑے پیمانے پر، عام لیبلنگ کی عمر مر گئی ہے. مصنوعات کے اعداد و شمار سے کلینیکل فیصلہ تک کارڈولوجی کو دوبارہ تشکیل دینے والے AI ماڈلوں کو کثیر تعداد میں لیبل کردہ گائے اور سگوں کے برابر پر تربیت نہیں دی جاتی ہے. وہ ڈینمک تصویرنگ ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے جو فریم کے بعد فریم پر لیبل کی جاتی ہے، جس میں غیر تربیت یافتہ آنکھ کے لئے غیر معمولی دل کے واقعات کو نشانہ بنانے والی نوٹیں ہیں. پیچیدگی حیرت انگیز ہے: وقت کے سلسلے میں پیمائش کے فریکشنز، حرکت کے اسکنز میں ٹریک شدہ انفیکشن سوئچز، کنکشن میں لاگ ان شدہ وولف حرکت کے غیر معمولیات. Annotation یہاں اب ایک فروخت سروس نہیں ہے. یہ ایک دوسرے نام کے ساتھ کلینیکل کام ہے. Snorkel، جس نے ایک بار پروگرامیٹک لیبلنگ کی کافی پر یقین رکھتا تھا، اب اپنے ڈیٹا پائپ لائنز کی جانچ پڑتال کرنے کے لئے ڈاکٹروں کو شامل کرتا ہے. Surge نے اس طرح کے اعلی اسٹاک کیسوں کے لئے خاص طور پر ڈومین کے تجربے کے ساتھ انٹرویوٹرز کی نوکری کی طرف رجسٹر کر دیا ہے. اس کے تجربے پر مشتمل ہے اور دیگر طبی ڈومینز، کلینیکل کی طرف سے ڈائریکٹر کی طرف سے لیبلنگ اور cross-checking اس بات کو یقینی بنانے کے لئے دل کی ڈیٹا سیٹ حقیقی تشخیص کے معیار کی وضاحت کرتا ہے. پہچان ریڈیو پہچان ریڈیو جو ان کو متحد کرتا ہے وہ اس بات کا اعتراف ہے کہ "سل کھانے" نمونہ نوٹنگ (جیسا کہ کثیر پیمانے پر لاگو کیا جاتا ہے) صرف صحت کی دیکھ بھال کے لئے ناپسندیدہ نہیں ہے. ثانوی قارئین، نہیں سکون کے متبادل عملی طور پر، ہسپتالوں کو دوسرا پڑھنے والے کے طور پر AI کا استعمال کیا جاتا ہے. سسٹمز پیمائش، موازنہ، اور وضاحت کرتے ہیں. ریڈیولسٹز ذمہ دار رہتے ہیں، لیکن وہ اب ڈیجیٹل مددگار کے ساتھ کام کر رہے ہیں جو تھکاوٹ کے بغیر ہزاروں ٹکڑوں کو سکرین کرنے کے قابل ہیں. AI کا کردار تشخیص کرنے کے لئے نہیں ہے، لیکن یہ پکڑنے کے لئے ہے کہ بہت زیادہ کام کرنے والے ماہرین کیا بھول سکتے ہیں، اور زندگی میں غلطی کی لاگت کا اندازہ کیا جاتا ہے جب ایک دوسری نظر کو مجبور کرنے کے لئے. وسیع پیمانے پر صنعت کے لئے درس واضح ہے: AI میڈیکل میں اعتماد حاصل کرتا ہے، ماہرین کو تبدیل کرنے سے نہیں بلکہ اس کے ساتھ مضبوطی سے مطابقت. نئے کرنسی کے طور پر ابتدائی خبروں کے معنی ابتدائی مرحلے کی بیماری رینجولسٹز اور الگورتھم دونوں کے لئے واضح ہے. اقتصادی اور کلینیکل فائدہ علامات ظاہر ہونے سے پہلے غیر معمولیات کو ظاہر کرنے میں ہے: subtle انفیکشن غیر معمولیات، ضعیف مائیکارڈائٹ پیٹرن، سرحدی وولف کے نقصانات. یہ وہ سیگنال ہیں جو جلدی سے اسکریننگ اور ہلکے تصاویر میں غائب ہوتے ہیں، لیکن وہ بھی ان سیگنال ہیں جو اس بات کا فیصلہ کرتے ہیں کہ مداخلت پہلے یا بعد میں ہوتی ہے. دل کی تصویر میں AI دل کی تصویر میں AI ایک 2024 NHS پائلٹ میں، AI کی مدد سے MRI کا جائزہ لیں 18 فی صد ریڈیولسٹ صرف پڑھنے کے مقابلے میں مائیکرو کارڈائٹ کا پتہ لگانے میں اضافہ ہوا. اہم بات یہ ہے کہ سسٹموں نے کلینیکلوں کو تبدیل نہیں کیا لیکن اس کے بجائے انہوں نے پہلے پڑھنے میں پہلے سے ہی صاف ہونے والے کیسوں کو دوبارہ اسکرین کیا. دوسرے الفاظ میں، AI نے ایک ناکامی کے طور پر کام کیا. کہ ناکامی کے طور پر صرف اس وجہ سے ممکن تھا کہ ماڈل کو سختی سے منسوخ، کلینیکل طور پر تصدیق شدہ ڈیٹا سیٹ پر تربیت دی گئی تھی. Trust Bottleneck کے بارے میں معلومات اعتماد اب adoption کے لئے بوتلنگ ہے.Clinicists نہیں پوچھتے ہیں کہ کیا AI تصاویر کو پروسیسنگ کر سکتے ہیں. وہ پوچھتے ہیں کہ کیا یہ ان کے مریضوں کی طرف متوجہ کردہ اعداد و شمار پر تربیت کی گئی ہے. وہ جاننا چاہتے ہیں کہ کون اسکنز کو منسوخ کیا، کیا معیارات استعمال کیے گئے تھے، اور کیا ڈیٹا سیٹ میں منحصر ہے. یہ مجبور کرتا ہے ایک غیر معمولی علاقے میں. یہ اس سے زیادہ کافی نہیں ہے کہ ٹیبلڈ ڈیٹا فراہم کریں. وہ provenance، شفافیت، اور دستاویزات کے ساتھ ٹیبلڈ ڈیٹا فراہم کرنے کی ضرورت ہے. Cogito نے اس کے DataSum فریم ورک کے ذریعے اس کو سرکاری طور پر کیا ہے، جبکہ دوسروں کو ان کے پائپ لائنوں میں ٹریکنگ کی تعمیر کرنے کے لئے دوڑ رہے ہیں. ریگولیٹری ماحول اس طرح کے نظام کو لازمی بنائے گا. جو ایک مسابقتی فرقہ کار کے طور پر شروع ہوا ہے وہ ایک زندہ رہنے کی ضروریات بن جاتا ہے. data annotation companies ڈیٹا annotation کمپنیوں Generic Annotation کے مترادفات دل کی تصویرنگ اس فیصلے کو واضح کرتا ہے. سائز پر نوٹنگ کی عمر، سستا اور عام طور پر کیا گیا ہے، ختم ہو گیا ہے. صحت کی دیکھ بھال کو غیر قابل اعتماد ڈیٹا پر تربیت یافتہ پیچیدہ ماڈل کی اجازت نہیں ہے. ایڈجسٹنگ کمپنیوں کو اس حقیقت کے ارد گرد اپنے آپ کو دوبارہ تشکیل دیتے ہیں. کارڈولوجی میں کھیلنے والی تبدیلی ہر دوسرے ہائی سٹاک ڈومین کے لئے ایک پیش نظارہ ہے، اکیولوجی سے ادویات کی نگرانی تک. AI میڈیکل میں انسانی فیصلہ کو تبدیل نہیں کرے گا. لیکن یہ نوٹنگ پائپ لائنز کو تبدیل کرے گا جو ان کے اعداد و شمار میں انسانی فیصلہ کو کوڈ نہیں کرسکتے ہیں. صنعت کے مستقبل کو سب سے بڑے لیبلنگ فوجوں کے ساتھ کمپنیوں کی طرف سے نہیں لکھا جائے گا. یہ ان لوگوں کی طرف سے لکھا جائے گا جو ہر نوٹ میں ڈومین انٹرویو کو داخل کرنے کے قابل ہیں، ڈیٹا سیٹ کی تعمیر کرتے ہیں جو نہ صرف تصاویر کو ظاہر کرتے ہیں بلکہ ان تصاویر کی کلینیکل دلیل کی ضرورت ہوتی ہے. دل کی تصویرنگ نے خط نکال دیا ہے.جینیڈک نوٹنگ مردہ ہے. یہ صرف آگے بڑھنے کا راستہ ہے کلینیکا نوٹ کلینیکا نوٹ

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

بہت لمبا؛ پڑھنے کے لئے

Make resilience your competitive advantage

صحت کی دیکھ بھال میں جمہوریت کا خاتمہ: دل کی تصویر کیوں دکھاتا ہے

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps