ذیابیطس میں ڈیٹا انقلاب: How AI اور Big Data غیر معمولی طور پر غائب Biomarkers ہیں۔

سن ۲۰ ہاتھوں میں ذیابیطس کی عالمی شرحِ‌صحت کے مطابق ، ۲۰. ۲ بلین سے زائد بالغوں کے مریضوں نے اندازہ لگایا کہ ۲۰. ۵ ملین سے زائد لوگ ذیابیطس کے مرض میں مبتلا ہیں ۔

ماہرینِ‌حیاتیات ایک ایسی تبدیلی کو چلا رہے ہیں جس میں حیاتیاتی ماہرین کو دریافت کیا جاتا ہے اور پھر اس کی جانچ پڑتال کی جاتی ہے ۔

مشین سیکھنے کے ذریعے ریڈفیننگ بائیومارکسیس

روایتی بائیومارچ دریافت نے طالبان کے قریب پہنچ کر اس بات پر انحصار کیا ہے کہ محققین پہلے علم پر مبنی مالیکیولوں کا ایک محدود سیٹ منتخب کرتے ہیں اور انہیں جانچ لیتے ہیں جبکہ اس نے ایچ اے1c اور سی پیپیٹڈ جیسے قیمتی مرکبات کو استعمال کیا ہے، یہ عمل آہستہ آہستہ، ذیابیطس کی پوری پیچیدگی اور اکثر اس میں اضافہ کرنے سے ناکام رہتا ہے

سیکھنے سے پہلے : بیماری کی روک‌تھام کرنے سے پہلے

غالب سیکھنے کے ماڈلز جیسے کہ گر ⁇ مشینوں کو بڑھاتے ، حادثاتی جنگلات اور گہرا متحرک نیٹ ورکز کو انتہائی متوقع ڈیٹاet (مثلاً ذیابیطس یا نمودار ہونے والے) پر تربیت دی جاتی ہے [1:0]] طباعت [یعنی متعین کرنے کے لیے]] [یعنی ایف ایل ٹی] میں بنیادی طور پر استعمال کردہ ذیابیطس کی خصوصیات کو فروغ دیا جاتا ہے اور اس میں استعمال ہونے والے امراض کو استعمال کیا جاتا ہے.

اگر آپ کو معلوم ہو جائے کہ آپ کے پاس بہت سے ایسے مواقع ہیں جن پر آپ نے خطرناک ادویات بنائی ہیں تو آپ کو اُن کے ساتھ مل کر کیا کرنا چاہئے ؟ یہ سب نیٹ ورکز سے مشابہت رکھتے ہیں ۔

غیر واضح سیکھنے کی صلاحیت : بیماری کی ذیلی اقسام دریافت کرنا

غیر واضح سیکھنے کے طریقوں جیسے کہ کالنگ، بنیادی اجزاء تجزیہ، اور آٹوینکوڈرز نے اعداد میں خفیہ ترکیبوں کو ظاہر کیا ہے، جبکہ ان میں سے بڑے کوہ طور پر استعمال کیا گیا ہے، ان ماڈلوں نے بیماریوں اور معدے میں فرق کرنے والے مریضوں کے لیے الگ الگ الگ قسم کے استعمال کیے ہیں

مثال کے طور پر ، ۲۰23 کا تجزیہ [FLT] کے دل کے مطالعے کے ساتھ مل کر مِل کر کھانا پکانے والے بنیادی ذرات کی تین اقسام ہیں جن کے نتائج کی بابت یہ واضح کرتے ہیں کہ یہ دوا استعمال کرنے والے حیاتیاتی نظام کے ابتدائی علاج سے متعلق مریضوں کو فائدہ پہنچا سکتے ہیں ۔

سیمی-سوپرویسڈ اور رینمفورمنٹ تعلیم حاصل کرتے ہیں۔

عام طور پر بڑی حیاتیاتی معلومات کے ساتھ ساتھ معلومات حاصل کرنے والے معلومات کو کم کرنے کے عمل کی طرح قریبی رسائی حاصل کرنا، جو کہ بڑے حیاتیاتی اعداد و شمار میں عام ہے جہاں مریضوں کے صرف ایک حصے مکمل طور پر مکمل طور پر پیروی کی جا رہی ہے۔

بڑے ڈیٹا: اے آئی اے طاقت کے لیے جاری کردہ جاسوسی کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

AI ماڈلز صرف ان اعداد و شمار کی طرح ہیں جن کی تربیت کی گئی ہے ۔ ذیابیطس کی تحقیق میں حیاتیاتی تحقیق ، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHR) ، مسلسل گلوکوز کی نگرانی (CHR) اور معیشتی ٹیکنالوجی کے ذریعے طاقتور ماڈلز کی تربیت کے لئے درکار معلومات فراہم کرتی ہے ۔

ملتان-ومکس انتیگرامیشن -

سب سے زیادہ قابل یقین بائیومارکلرز طالبان نے جینیاتی مرکبات کے باہمی حصے کو ملا کر، پروٹین، پروٹین اور میٹابولائٹز کے باہمی حصے کو ملانے کے لئے

پرتیوکس خاص طور پر کاشت کیا گیا ہے. Aptamer-onsparties جیسے سوماسکو ناپنے والے پلیٹ فارمز کو 7000 پروٹین سے زیادہ سے زیادہ پروٹین کی صورت میں استعمال کیا گیا ہے. مشین سیکھنے سے پتہ چلتا ہے کہ اس طرح کے اونچے درجے کے حیاتیاتی ڈیٹا نے اس طرح کے حروف کو پہچان لیا ہے

حقیقی-ورلڈ ڈاٹ کو جو وئربلز اینڈ ای ایچ آرس سے حاصل کیا جاتا ہے۔

قابلِ قبول ڈیوائسز مسلسل ندیاں آپس میں ملانے جا رہے ہیں جن میں سے Clink کے میناروں (Cox) پر روزانہ 288 خواندگی پیدا کرتا ہے، نرم پوش سٹیج کے طالبان نے 8000 سے زائد غیر متوقع اعداد کو استعمال کیا، اور اس سے متعلقہ طور پر ذیابیطس کے بعد

قدرتی زبان کی تیاری (این ایل پی) کا اطلاق ای ایچ آر ایس پر کیا جاتا ہے. بے قاعدہ نوٹوں کو جمع کرنے سے، ان کی مدد سے عارضی معلومات کو حاصل کرنے، انتہائی مقبول کرنے والی ریڈیائی رپورٹوں کو ” Britle medicine “ کہا جاتا ہے، طباعت کے نمونے

خیال کِیا جاتا ہے کہ یہ ایک کیمیائی ماخذ ہے ۔

طبی امیجنگ شروع ہو رہا ہے جو کہ حیاتیاتی کیمیاء کے غیر آئینی ماخذ کے طور پر شروع ہو رہا ہے. اے ٹی اور ایم سی سی کی اسکینس کے باہر پاخانہ چربی کے خلیات، جگر کی چربی اور پیٹ کے اندر موجود ان خصوصیات کو معیاری خلیات سے حاصل کرنے کے لیے مدد فراہم کرتی ہے، مثال کے طور پر، شکر گزارانہ طور پر، دودھ کی نشو و نما اور پینے کے لیے متعلقہ کیمیائی اجزا کو سمجھنا، اس سے پہلے کہ یہ ذیابیطس کی علامات صرف ان علامات کو ہی سے حاصل ہو رہی ہیں جن میں ذیابیطس اور ذیابیطس کی علامات کو جانچ پڑتال کر رہی ہیں۔

بِن‌سب سے لے کر بِدَیَسَّدَّدَّی تک : کلینک اور مشکلات

AI-A-AUEMémarkers ranking ranking ranking ranking. Polygenic acideds (PRS) for sex 2 servancial systems institution institution system, symplooused systems in the ranking structionsed as بکثرت struming diseases of acidential diseases in the Croual littleal acidental s of littleologies in the abranstructionstruction of abtablestruction, and structiclement of struction sical s proteins protein struction onstruction کر نے struction کر نے والے تحفظِ صحت کے لیے struction اور انس کے استعمال کے بارے میں تبدیلی کے بارے میں تبدیلی کے لیے استعمال کیا ہے۔

تاہم ، معلومات اور معیار سازی کے مسائل مستقل ہیں. EHRs میں کوڈ کی غلطیاں ، گم اقدار اور سائٹس کے متبادلات شامل ہیں. بہت سے لوگوں کو الگ الگ الگ الگ شناخت کرنے میں ناکام رہتے ہیں

اگر یہ واضح نہ ہو کہ کسی مخصوص مریض کو کیوں استعمال کِیا گیا ہے تو بہتر طریقہ کار کے لئے ہنگامی صورتحال پیدا کرنا ہے ، لیکن پھر بھی اُن کے لئے خوراک اور ادویات کے ادارے ان ماڈلز کو حل کرنے کے لئے تیار ہیں ۔

اگر ماڈلوں کو سفید ، امیر آبادیوں سے حاصل ہونے والے اعداد و شمار پر مکمل طور پر تربیت دی جاتی ہے تو انتہائی قابل رسائی اور غیر ذمہ دارانہ رابطہ

مستقبل ہوریزون: ڈیجیٹل ٹوئنز اور فیڈرائزڈ سیکھنے والے ہیں۔

اگلا وقفہ "دیگیل جوڑوں" کی تخلیق ہے -- ویژیول نمائندگی انفرادی مریضوں کی وہ خصوصیات ہیں جو طویل التعداد کے اندر موجود معلومات، حیاتیاتی عناصر اور علاج کی تاریخوں کو دریافت کرنے کے بعد

Federated school ڈیٹا سیلو پر کنٹرول کرنے کے لئے ایک راہ فراہم کرتا ہے جب کہ حساس مریض اعداد کو مرکزی طور پر بھرتی کرنے کی بجائے، AI ماڈل کو مختلف ہسپتالوں میں تقسیم کیا جاتا ہے.

انسانی خلیوں سے متعلقہ انفرادی خلیوں کی جانب سے ایک اور دلچسپ کیفیت۔ ماہرین امراض سے متعلقہ کم خلوی خلیات کی شناخت کر سکتے ہیں۔آئی ایم ماڈلز اینٹی سیل ری این سیوکنگ ڈیٹا نے ظاہر کیا ہے کہ ذیابیطس کے ساتھ ساتھ ہونے والی نئی ذیلی اقسام اور مدافعتی خلیوں کو محفوظ رکھنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

کُنَّا

اے او بڑے اعداد صرف ذیابیطس کے حیاتیاتی مرکبات کی دریافت سے نا صرف اخذ کیے گئے ہیں -- یہ بنیادی طور پر سرخ ہیں -- ایک حیاتیاتی مرکب یا سالماتی پیمائش تک محدود نہیں ہے. آج کے حیاتیاتی دستخط فعال، کثیر التعداد اور سلوک کے باہمی تعلق سے جو جینیاتی، ماحولیاتی اور حیاتیاتی نظام کو پکڑ سکتے ہیں.

اس وعدے کو سمجھتے ہوئے ڈیٹا انسائوینٹ ، غیر مستحکم معیاروں میں سرمایہ کاری ، تعبیر اے آئی طریقے اور ترقیاتی جانچنے تک رسائی درکار ہے. کولابورٹک کوششیں اور بین الاقوامی رابطہ سازی کے لیے مختلف اعداد و شمار کے لیے ضروری ہیں.