میڈیکل امپلانٹس، زیادہ تر، خاموش ڈیٹا جمع کرنے والے ہوتے ہیں: وہ ریکارڈ کرتے ہیں، معالجین بعد میں جائزہ لیتے ہیں، اور مریض مقررہ ملاقات تک اس میں سے کوئی بھی شاذ و نادر ہی دیکھتے ہیں۔ پنسلوانیا یونیورسٹی کی ایک ٹیم نے ایک بہت ہی مختلف ماڈل کا تجربہ کیا ہے - ایک طبی آلہ جس سے مریض حقیقت میں بات کر سکتے ہیں، اور وہ واپس بات کرتا ہے۔

نیچر میڈیسن میں شائع ہونے والے ایک ثبوت کے تصوراتی مطالعہ میں، Penn's Perelman School of Medicine اور Center for Neuroengineering and Therapeutics (CNT) کے محققین ایک AI سے چلنے والے پلیٹ فارم کی وضاحت کرتے ہیں جو لوگوں کو مرگی کے مرض کے لیے ان کے دماغی نگرانی کے نظام سے پیغامات کے تبادلے کے لیے حقیقی وقت میں مانیٹر کرنے دیتا ہے۔ ان کے دورے زیادہ درست طریقے سے. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

پلیٹ فارم کیسے کام کرتا ہے۔

مطالعہ میں 13 بالغوں کا اندراج کیا گیا جن کو پین کے ایپی لیپسی مانیٹرنگ یونٹ میں الیکٹرو اینسفالوگرافی (EEG) کے ساتھ دماغ کی مسلسل نگرانی کے لیے داخل کیا گیا تھا - کچھ اپنے دوروں کے ماخذ کی نشاندہی کرنے کے لیے، دوسرے کو سرجیکل سے پہلے کی تشخیص کے حصے کے طور پر۔ انہوں نے جس پلیٹ فارم کا تجربہ کیا وہ تین اجزاء پر مشتمل تھا: سافٹ ویئر جو ہر شریک کے دماغ میں الیکٹروڈ سے ای ای جی ڈیٹا کو مسلسل حاصل کرتا ہے۔ قریب حقیقی وقت میں آنے والے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے والا ایک محفوظ، HIPAA کے مطابق کلاؤڈ ماحول؛ اور ایک اسمارٹ فون ایپ جس میں پین کے تیار کردہ AI بات چیت کے ایجنٹ کی خاصیت ہے، جو ChatGPT کے پیچھے جیسی ٹیکنالوجی کے ساتھ بنائی گئی ہے۔

ایپ کے ذریعے، مریض اپنی دماغی سرگرمی کے بارے میں سوالات پوچھ سکتے ہیں، اپنے ڈیٹا میں رجحانات کے تصور کی درخواست کر سکتے ہیں، علامات کی اطلاع دے سکتے ہیں، اور دن بھر الرٹ یا سروے حاصل کر سکتے ہیں۔ سسٹم بغیر کسی اشارے کے بھی پہنچ سکتا ہے جب اس نے تبدیلیوں کو دیکھا جس سے اس نے متعلقہ فیصلہ کیا، اور مریض کے جوابات کی بنیاد پر "مکھی پر" ڈھال لیا۔

سینئر مصنف برائن لٹ، ایم ڈی، نیورولوجی، نیورو سرجری، اور بائیو انجینیئرنگ کے پروفیسر نے کہا، "خیال یہ ہے کہ آپ کے آلے کے ذریعے جمع کیے گئے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے کسی ماہر کا انتظار کرنے کے بجائے، آلہ تبدیلیوں کا پتہ لگا سکتا ہے اور آپ کو فوری طور پر الرٹ کر سکتا ہے، جیسا کہ آپ کی اپنی ذاتی جمینی کرکٹ آپ کے کندھے پر ہے۔" "زیادہ اہم بات یہ ہے کہ، مریض اور آلہ دونوں وقت کے ساتھ ساتھ سیکھ سکتے ہیں۔ آلہ سیکھتا ہے کہ مریض کے لیے کیا اہمیت ہے، اور مریض یہ سیکھتا ہے کہ ان کے رویے سے ان کی صحت پر کیا اثر پڑتا ہے۔"

کیا 1,307 پیغامات سامنے آئے

مطالعہ کی مدت کے دوران، شرکاء نے سسٹم کے ساتھ 1,307 پیغامات کا تبادلہ کیا۔ زیادہ تر گفتگو کا مرکز دورہ پڑنے کے واقعات، نیند، موڈ اور توانائی کی سطح پر ہوتا ہے — جن کا براہ راست اثر دورے کی سرگرمی پر ہوتا ہے۔ مریضوں کا روزانہ تین بار نیند، اضطراب، موڈ، تندرستی اور دیگر علامات کے بارے میں بھی سروے کیا گیا۔

فیڈ بیک لوپ نے دونوں سمتوں میں کام کیا۔ شرکاء سسٹم کو بتا سکتے تھے کہ کون سے دوروں کا پتہ لگانا درست تھا اور کون سے غلط الارم تھے، اور پلیٹ فارم نے اس کے نتیجے میں دوروں کی درست شناخت کرنے کی اپنی صلاحیت کو کافی حد تک بہتر بنایا۔ کلینشین سسٹم کے جائزوں کا جائزہ لے سکتے ہیں اور اپنی تشریحات کو اس کے ذریعے شامل کر سکتے ہیں جسے ٹیم ایک سمارٹ "ماہر ان دی لوپ" الگورتھم کہتی ہے، جس نے صرف سب سے زیادہ قیمت والے کیسز پر ماہرانہ معلومات کو مرکوز کیا۔

کئی شرکاء نے کہا کہ پلیٹ فارم نے انہیں ان نمونوں کا احساس دلانے میں مدد کی جو انہوں نے محسوس کی تھی لیکن کبھی سمجھ نہیں پائے۔ ایک نے اطلاع دی کہ اس نے "اپنے کچھ اقساط اور جذبات کے درمیان جو کچھ سچ محسوس کیا اسے مضبوط کرنے میں مدد کی۔" دوسروں نے اپنے نیند کے ڈیٹا تک رسائی اور بڑے دوروں سے پہلے وارننگ کے امکان کو قدر کی نگاہ سے دیکھا۔

مرگی سے انسولین پمپ اور گہری دماغی تحریک تک

ٹیم پلیٹ فارم کو مرگی سے کہیں آگے طبی آلات کی اگلی نسل کے لیے ایک ٹیمپلیٹ کے طور پر دیکھتی ہے۔ ممکنہ ایپلی کیشنز میں کارڈیک ڈیوائسز، انسولین پمپس، اور پارکنسنز کی بیماری، ڈپریشن، جنونی مجبوری کی خرابی، لت، اور علمی عوارض کے لیے ابھرتے ہوئے نیورو سائکائٹرک علاج شامل ہیں۔

کام پہلے ہی جاری ہے: محققین لارین ہیمر، ایم ڈی، پی ایچ ڈی، نیورولوجی اور بائیو انجینیئرنگ کے اسسٹنٹ پروفیسر کے ساتھ مطالعہ کی تیاری کر رہے ہیں، تاکہ پارکنسنز کی بیماری کے علاج کے لیے استعمال ہونے والے دماغ کے گہرے محرک آلات کو خود بخود ٹیون کرنے کے لیے پلیٹ فارم کا اطلاق کیا جا سکے۔ مزید پراجیکٹس کا مقصد بے خوابی، مرگی، اور دماغ اور اہم علامات کی نگرانی کے لیے پہننے کے قابل اشیاء کو شامل کرنا ہے۔

"مریض اکثر اپنی بیماری کے ان پہلوؤں کو سمجھتے ہیں جن کی سینسرز براہ راست پیمائش نہیں کر سکتے ہیں،" لٹ نے کہا - تصور کرتے ہوئے، جیسا کہ ریلیز میں کہا گیا ہے، ایک انسولین پمپ جو اس سوال کا جواب دے سکتا ہے کہ کھانا بلڈ شوگر کو کیسے متاثر کرے گا۔ جیسے جیسے اس طرح کے نظام زیادہ ذاتی نوعیت کے ہوتے جاتے ہیں، محققین توقع کرتے ہیں کہ ان سے کم طبی نگرانی کی ضرورت پڑے گی، جس سے بیرونی مریضوں کے طویل مدتی استعمال کو عملی شکل دی جائے گی۔

طبی آلات کس کے لیے ہیں۔

مطالعہ کی وسیع تر اہمیت تصوراتی ہے جتنی تکنیکی۔ جہاں آج کل کے آلات زیادہ تر وقتاً فوقتاً معالجین کے جائزے کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں، وہاں Penn پلیٹ فارم ڈیوائس، مریض اور نگہداشت کی ٹیم کے ساتھ ایک جاری بات چیت میں بطور ساتھی سلوک کرتا ہے۔ نتائج کو نیچر میڈیسن میں پیرل مین سکول آف میڈیسن اور سی این ٹی ٹیم نے شائع کیا، جس کا پلیٹ فارم خود پین بائیو انجینیئرنگ پی ایچ ڈی طلباء نے زیک گولڈ بلم، ہاوئر شی اور ژونگ چوان سو کی قیادت میں بنایا تھا۔

تجربہ چھوٹا ہے — 13 مریض ایک کنٹرولڈ مانیٹرنگ یونٹ میں — اور ٹیکنالوجی ابتدائی ہے۔ لیکن یہ اس بات کی ٹھوس جھلک پیش کرتا ہے کہ کیا ہوتا ہے جب ایک طبی آلہ جو ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے وہ ایک طرف بہنا بند ہو جاتا ہے، اور وہ چیز بن جاتی ہے جس سے مریض حقیقی وقت میں سوال کر سکتے ہیں، درست کر سکتے ہیں اور سیکھ سکتے ہیں۔

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →