پولی سسٹک اوورین سنڈروم (PCOS)، جو خواتین میں سب سے زیادہ عام ہارمونل مسئلہ ہے۔ عام طور پر 15 سے 45 سال کی عمر کے درمیان، مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) کا استعمال کرتے ہوئے اس کا مؤثر طریقے سے پتہ لگایا جا سکتا ہے اور حال ہی میں نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف ہیلتھ (NIH) کے مطالعے کے مطابق۔
محققین نے شائع شدہ سائنسی مقالوں کا بغور جائزہ لیا جس میں PCOS کی تشخیص اور درجہ بندی کرنے کے لیے AI/ML کا استعمال کیا گیا اور دریافت کیا کہ پروگرام ایسا کرنے میں موثر تھے۔
“کمیونٹی میں غیر تشخیص شدہ اور غلط تشخیص شدہ PCOS کے بہت زیادہ بوجھ کو دیکھتے ہوئے، ممکنہ طور پر سنگین نتائج سمیت۔ ہم ایسے مریضوں کی شناخت میں AI/ML کی افادیت کا تعین کرنا چاہتے تھے جو PCOS کے لیے خطرے میں ہو سکتے ہیں،” جینیٹ ہال، ایم ڈی، سینئر ریسرچ فیلو اور نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف انوائرنمنٹل ہیلتھ سائنسز (NIEHS) میں اینڈو کرینولوجسٹ، NIH کا حصہ۔ مطالعہ کے شریک مصنف “PCOS کا پتہ لگانے میں AI اور مشین لرننگ کی کارکردگی ہماری سوچ سے زیادہ متاثر کن ہے۔”
PCOS کی تشخیص میں چیلنجز
PCOS کی خصوصیت ڈمبگرنتی کے غلط فعل سے ہوتی ہے۔ اور اکثر اعلیٰ ٹیسٹوسٹیرون کی سطح کے ساتھ ساتھ رہتا ہے۔ اس بیماری کے نتیجے میں بے قاعدہ ماہواری، مہاسے اور چہرے کے بال زیادہ ہو سکتے ہیں۔ یا سر پر بالوں کا گرنا
ٹائپ 2 ذیابیطس، نیند کی خرابی، دماغی مسائل، دل کی بیماری اور دیگر تولیدی مسائل جیسے رحم کا کینسر اور بانجھ پن۔ PCOS والی خواتین کے لیے یہ سب عام خطرات ہیں۔
“PCOS کی تشخیص کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ حالت دیگر حالات کے ساتھ اوور لیپ ہوتی ہے،” ڈاکٹر سکند شیکھر، مطالعہ کے سینئر مصنف اور NIEHS میں اسسٹنٹ ریسرچ فزیشن اور اینڈو کرائنولوجسٹ نے کہا۔ “یہ اعداد و شمار اس صلاحیت کی عکاسی کرتے ہیں کہ الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز میں AI/ML انضمام کی ناقابل استعمال صلاحیت اور دیگر طبی ترتیبات کو دیکھنا باقی ہے۔ PCOS والی خواتین کی تشخیص اور دیکھ بھال کو بہتر بنانے کے لیے۔”
حساس تشخیصی بائیو مارکر تلاش کرنے کے لیے جو PCOS کی تشخیص میں مدد کر سکتے ہیں، مطالعہ کے مصنفین بڑی آبادی پر مبنی تحقیق کو الیکٹرانک ہیلتھ ڈیٹاسیٹس کے ساتھ ملانے کی تجویز کرتے ہیں۔ اور معیاری لیبارٹری ٹیسٹ دیکھیں
PCOS تشخیصی معیار اور AI/ML کا کردار
تشخیص عام طور پر قبول شدہ معیارات کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے جو مسلسل تیار ہو رہے ہیں۔
ان معیارات میں عام طور پر طبی علامات اور علامات شامل ہیں (مثلاً مہاسے، بالوں کی ضرورت سے زیادہ نشوونما، اور بے قاعدہ حیض) نیز لیبارٹری اور ریڈیولاجیکل نتائج (جیسے ڈمبگرنتی الٹراساؤنڈ پر متعدد چھوٹے سسٹ اور بڑھا ہوا رحم)+
مصنوعی ذہانت (AI) انسانی ذہانت کی تقلید اور پیشن گوئی یا فیصلہ سازی کی حمایت کرنے کے لیے کمپیوٹر پر مبنی ٹولز یا سسٹمز کا استعمال ہے۔ ML AI کی ایک شاخ ہے جو ماضی سے حاصل کردہ علم کو موجودہ وقت میں فیصلہ سازی سے آگاہ کرنے کے لیے استعمال کرنے پر مرکوز ہے۔ .
AI ایک بہترین ٹول ہے جو PCOS جیسے حالات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے جن کی تشخیص مشکل ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ وہ متنوع ڈیٹا کی بڑی مقدار کو سنبھال سکتے ہیں، جیسے کہ الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز سے اکٹھا کیا گیا ہے۔
تحقیق کے نتائج کو چیک کریں۔
گزشتہ 25 سالوں میں (1997-2022)، ہم مرتبہ کے جائزہ شدہ مطالعات پی سی او ایس کی شناخت کے لیے AI/ML استعمال کرنے والے تمام افراد کا محققین نے منظم طریقے سے جائزہ لیا ہے۔
محققین نے ماہر NIH لائبریرین کی مدد سے ممکنہ طور پر اہل مطالعات کی نشاندہی کی۔ انہوں نے کل 135 مطالعات کی اسکریننگ کی، جن میں سے 31 اس مضمون کے لیے استعمال کی گئیں۔
ہر مشاہداتی مطالعہ اس بات کا اندازہ کرتا ہے کہ مریضوں کی تشخیص کے لیے AI/ML ٹیکنالوجی کس طرح استعمال کی جاتی ہے۔ تقریباً نصف تحقیقات میں الٹراساؤنڈ کی تصاویر شامل تھیں۔ مطالعہ کے شرکاء کی اوسط عمر 29 سال تھی۔
10 مطالعات میں PCOS کی کھوج کی درستگی 80 سے 90% تک تھی جس میں تشخیص کرنے کے لیے معیاری تشخیصی معیار کا استعمال کیا گیا تھا۔
شیکھر نے کہا، “مختلف تشخیصی اور درجہ بندی کے طریقوں میں، AI/ML کو PCOS کا پتہ لگانے میں بہت مؤثر پایا گیا، جو ہمارے مطالعہ کا سب سے اہم پہلو تھا۔”
مصنفین نے بتایا کہ AI/ML پر مبنی پروگرام خواتین میں ابتدائی طور پر PCOS کا پتہ لگانے کی ہماری صلاحیت کو بہت بہتر بنا سکتے ہیں۔ اس سے بچت ہوتی ہے اور مریضوں اور صحت کی دیکھ بھال کے نظام پر PCOS کا بوجھ کم ہوتا ہے۔
دائمی صحت کی خرابی کے لیے AI/ML کا ہموار انضمام صرف سخت توثیق اور جانچ کے طریقہ کار کے ساتھ فالو اپ اسٹڈیز کے ساتھ ہی ممکن ہوگا۔
