گوگل ریسرچ نے اعلان کیا ہے کہ AMIE، اس کے تجرباتی میڈیکل AI سسٹم نے ریئل ٹائم کلینیکل ویڈیو مشاورت میں ماہرانہ سطح کی کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے، جس سے پہلی بار مصنوعی ذہانت کے نظام نے ایک ہم آہنگ آڈیو وژول میڈیکل انکاؤنٹر میں بورڈ کے تصدیق شدہ معالجین سے مماثلت پائی ہے۔ 11 اگست 2026 کو شائع ہونے والے نتائج AI کی مدد سے صحت کی دیکھ بھال کی ترقی میں ایک اہم سنگ میل کی نمائندگی کرتے ہیں۔
100 طبی منظرنامے، 300 لائیو مشاورت، اور 30 بورڈ سے تصدیق شدہ پرائمری کیئر فزیشنز کے پینل پر مشتمل ایک کثیر بازو بے ترتیب مطالعہ میں، AMIE کی ویڈیو کنفیگریشن کو بنیادی طبی اہلیتوں میں انسانی ڈاکٹروں کے برابر درجہ دیا گیا۔ مطالعہ، گوگل ریسرچ کے آفیشل بلاگ پر ایک پوسٹ میں تفصیل سے، تشخیصی درستگی، تاریخ لینے کی مکملیت، انتظامی موزونیت، اور مواصلات کے معیار کا جائزہ لیا گیا۔ AI تحقیق اور صحت کی دیکھ بھال میں پیشرفت کی پیروی کرنے والے قارئین کے لیے، AI Buzz Wire سے تازہ ترین AI پیش رفت جاری کوریج پیش کرتا ہے۔
AMIE ویڈیو کیسے کام کرتی ہے۔
گوگل کے جیمنی ماڈل اور پروجیکٹ آسٹرا پر بنایا گیا، AMIE (ویڈیو) ایک ویڈیو انٹرفیس کے ذریعے مطابقت پذیر طبی مشاورت کرتا ہے۔ یہ نظام غیر زبانی طبی اشاروں کو سمجھ سکتا ہے، ورچوئل جسمانی معائنے کے ذریعے مریض کے اداکاروں کی رہنمائی کر سکتا ہے، اور حقیقی وقت میں تشخیصی طور پر وجہ بتا سکتا ہے۔
اس کو حاصل کرنے کے لیے، Google نے AMIE کو ایک غیر مطابقت پذیر ملٹی ایجنٹ فن تعمیر کے ساتھ ڈیزائن کیا جو متوازی طور پر مسلسل کام کرنے والے تین خصوصی ایجنٹوں میں لیبر کو تقسیم کرتا ہے۔ ٹاککر ایجنٹ دوسرے اجزاء سے رہنمائی کو شامل کرتے ہوئے، فطری گفتگو کے بہاؤ کو برقرار رکھتے ہوئے، مریض کا سامنا کرنے والی بات چیت کو سنبھالتا ہے۔ پلانر ایجنٹ پس منظر میں کام کرتا ہے، طبی استدلال کو مسلسل بہتر کرتا ہے، تفریق کی تشخیص کو اپ ڈیٹ کرتا ہے، اور معلومات کے خلاء کی نشاندہی کرتا ہے۔ پرسیپشن ایجنٹ مسلسل آڈیو اور ویژول اسٹریمز کا جائزہ لیتا ہے، طبی لحاظ سے متعلقہ غیر زبانی اشارے کی شناخت کرتا ہے جیسے کہ تکلیف کی ظاہری علامات، جسمانی نتائج، یا سمعی سگنل۔
یہ ڈیکپلڈ ڈیزائن گفتگو کے میڈیکل AI میں ایک بنیادی چیلنج کو حل کرتا ہے۔ گہری طبی استدلال میں وقت لگتا ہے، لیکن بات چیت کے وقفے سے مریض کا اعتماد اور تعلق ختم ہوجاتا ہے۔ ایجنٹوں کو الگ کرکے، AMIE پیچیدہ تشخیصی استدلال اور سمعی و بصری ادراک کو بیک وقت انجام دیتے ہوئے قدرتی گفتگو میں تاخیر کو برقرار رکھ سکتا ہے۔
اسٹڈی ڈیزائن اور کلیدی نتائج
اس مطالعہ میں ایک آبجیکٹیو سٹرکچرڈ کلینیکل ایگزامینیشن فارمیٹ استعمال کیا گیا، جو طبی تعلیم میں طبی قابلیت کا اندازہ لگانے کے لیے سنہری معیار ہے۔ پندرہ تربیت یافتہ مریض اداکاروں نے تین مطالعاتی بازوؤں میں 300 معیاری مشورے کیے: AMIE ویڈیو موڈ میں، AMIE صرف ٹیکسٹ موڈ میں بیس لائن کے طور پر، اور اسی ویڈیو انٹرفیس کے ذریعے دس بورڈ سے تصدیق شدہ بنیادی نگہداشت کے معالج مشورے کر رہے ہیں۔
20 تجربہ کار بنیادی نگہداشت کے معالجین کے ایک آزاد پینل نے قائم کردہ طبی روبرکس کا استعمال کرتے ہوئے تمام مشاورتوں کا جائزہ لیا، بشمول عام قابلیت کے پیمانے اور ہر منظر نامے کے مطابق مخصوص اسکورنگ کے معیار دونوں۔
نتائج حیران کن تھے۔ بنیادی طبی قابلیتوں میں، طبی تشخیص کاروں نے AMIE (ویڈیو) کو بنیادی نگہداشت کے معالجین کے برابر درجہ دیا۔ AMIE کو بھی دونوں معالجین سے نمایاں طور پر اونچا درجہ دیا گیا تھا اور جسمانی علامات کو ظاہر کرنے اور مریض کے اداکاروں کو ورچوئل امتحانی چالوں کے ذریعے فعال طور پر رہنمائی کرنے میں صرف متن کی بنیادی لائن۔
مریضوں کے اداکاروں نے ویڈیو کے تجربے کو ٹیکسٹ پر مبنی چیٹ پر ترجیح دی، اس کی درجہ بندی اسے استعمال میں نمایاں طور پر آسان اور صحت سے متعلق خدشات کو بتانے کے لیے زیادہ موثر قرار دیا۔ انہوں نے AMIE (ویڈیو) کو انسانی معالجین اور صرف متن والے ورژن دونوں کے مقابلے میں ہمدردی، تعلق، اور دیکھ بھال میں اعتماد پر بھی مناسب درجہ دیا۔
حدود اور ذمہ دار ترقی
گوگل نے اس بات پر زور دیا کہ مطالعہ کی اہم حدود ہیں۔ یہ تحقیق مکمل طور پر پیشہ ور مریضوں کے اداکاروں کے ساتھ مصنوعی طبی ترتیبات میں کی گئی تھی، نہ کہ حقیقی مریضوں کے ساتھ جو ان کی اپنی صحت کے حالات کے ساتھ پیش کرتے ہیں۔ مریض اداکار، خواہ ہنر مند ہوں، حقیقی طبی مقابلوں کی پیچیدگی اور غیر متوقع صلاحیت کو پوری طرح نقل نہیں کر سکتے۔
منظرنامے بھی ان حالات تک محدود تھے جن کو اداکاری کے ذریعے مستند طور پر پیش کیا جا سکتا ہے، اہم طبی پیشکشوں کو چھوڑ کر جہاں آڈیو ویژول تاثر تشخیصی طور پر نتیجہ خیز ہو گا۔ مجموعی طور پر اعلیٰ معیار کی گفتگو اور تشخیصی درستگی کے باوجود ہدف شدہ خودکار تشخیصات نے کبھی کبھار ادراک اور استدلال کی غلطیاں ظاہر کیں۔
گوگل نے نوٹ کیا کہ حقیقی مریضوں اور حقیقی طبی حالات کے مطالعے میں ان نتائج کا اندازہ لگانا ایک ضروری اگلا مرحلہ ہے اس سے پہلے کہ حقیقی دنیا کی افادیت کے بارے میں کوئی نتیجہ اخذ کیا جا سکے۔ کمپنی نے پہلے ہی اس سمت میں ابتدائی اقدامات کیے ہیں، بشمول بیت اسرائیل ڈیکونس میڈیکل سینٹر کے ساتھ ایک حقیقی دنیا کی فزیبلٹی اسٹڈی اور انکلوڈڈ ہیلتھ کے ساتھ ملک گیر بے ترتیب مطالعہ۔
میڈیکل AI کے لیے آگے کا راستہ
AMIE کے نتائج ایسے وقت میں آتے ہیں جب AI کی مدد سے صحت کی دیکھ بھال میں دلچسپی بڑھ جاتی ہے۔ جون 2026 میں نیچر میں شائع ہونے والی ایک تحقیق میں پتا چلا کہ AI میڈیکل ٹولز تشخیصی اور علاج کے فیصلوں میں ڈاکٹروں سے مماثل ہیں یا ان سے آگے نکل رہے ہیں۔ گوگل کی AMIE تحقیق اس کام کو آڈیو ویژول ڈومین تک بڑھاتی ہے، یہ ظاہر کرتی ہے کہ AI کلینیکل پریکٹس کی ادراک کی بھرپوریت کے ساتھ مشغول ہوسکتا ہے۔
گوگل کے محققین خبردار کرتے ہیں کہ اگرچہ متن پر مبنی سے آڈیو ویژول کلینیکل AI میں منتقلی مصنوعی ترتیبات میں ماہر سطح کے معیار پر حاصل کی جا سکتی ہے، لیکن اہم سوالات ذمہ دار حقیقی دنیا کی تعیناتی کی راہ پر ہیں۔ نتائج کو حقیقی مریضوں کے ساتھ توثیق کرنے کی ضرورت ہے، کلینیکل پریزنٹیشنز کو شامل کرنے کے لئے وسیع کیا جانا چاہئے جو تخروپن کے ذریعہ نافذ نہیں کیا جا سکتا، اور مضبوط حفاظتی فریم ورک کی طرف سے حمایت کی جاتی ہے.
AI سے آگے رہیں
مصنوعی ذہانت اور ادویات کے سنگم پر تازہ ترین کامیابیوں میں دلچسپی ہے؟ مزید AI خبریں پڑھیں AI تحقیق، صحت کی دیکھ بھال کی جدت اور مریضوں کی دیکھ بھال کو تبدیل کرنے والی ٹیکنالوجیز کی گہرائی سے کوریج کے لیے AI Buzz Wire پر۔
