Table of Contents
ذیابیطس اور ہیپاٹائٹس کی بڑھتی ہوئی بیماری
ذیابیطس کی بیماری بالخصوص ذیابیطس ۲ ، جگر کے امراض سے متعلق ہے ۔ یہ رشتہدار دماغی طور پر کمزور پڑنے سے انسولین کی مزاحمت کرتا ہے جبکہ غریب گلسیمیمک کا قابو نقصان کم ہو جاتا ہے ۔
روایتی طور پر استعمال ہونے والے طریقوں—rouinte جگر کی کارکردگی اور ان کی مدد سے شروع ہونے والی بیماریوں کے لیے محدود حساسیت (ALT)۔ مثال کے طور پر جب جگر کے جگر میں موجود ہو رہی ہو تو اکثر اوقات میں یہ وقفہ بھی عام رہتا ہے جسے اُس وقت بھی موجود ہوتا ہے جب یہ خطرناک حد سے آگے بڑھتی ہوئی کمپیوٹر کے قریبی قریبی رسائی میں دلچسپی پیدا کرتا ہے، خاص طور پر مشین سیکھنے اور اس کے نتائج کو سمجھنے کے لیے
مشین سیکھنا کس طرح ہیپاٹائٹسائٹس کی سکریننگ کرتا ہے۔
مشین سیکھنے کے نمونے کو بہتر طور پر استعمال کرتے ہوئے زیادہتر لوگ اُونچی آواز میں اعدادوشمار کو نظرانداز کرتے ہیں اور پھر ان پر تحقیق کرتے ہیں جنکی بابت اعدادوشمار واضح ہو سکتے ہیں ۔
متعدد مطالعات ظاہر کرتے ہیں کہ ایم ایل ماڈلز کو روایتی خطرہ کی فہرست سے باہر نکال دیا گیا ہے، جیسے کہ NAFLD Fibrosis اسکور یا FIB4 انڈیکس کو آگے بڑھ کر تسلیم کرتے ہوئے، مثال کے طور پر، ایک urneral نیٹ ورک ماڈلنگ، جسم میں انڈیکس، Hba1c، پلیٹلیٹ نمبر اور جگر کے اوپر عمل کرنے والی خصوصیت کے لیے 0.90 سے اوپر ایک علاقہ حاصل کرتا ہے۔
مشین سیکھنے کے ماڈلز کے لیے اہم ڈیٹا انکارپوریٹڈ
ایم ایل کی طاقت ایک متغیر میں نہیں بلکہ مختلف اعداد و شمار کے ماخذوں کے ملاپ میں سب سے مؤثر ماڈل ہیں ۔
- Metabolic marks: [f ⁇ l ⁇ ] تیزاب خون کے گلوکوز، Hba1c، انسولین کی سطح، HOMA ⁇ IRI Index، Triglycerids، HDL Colleast)۔
- Liver biology کیمیاء: ایل ٹی، اے ایس ٹی، جی ٹی، الکلین فاسفیٹاس، الببین، بلیئروبین، پلیٹلیٹ کاؤنٹی۔
- Iming ares: [حوالہ درکار] Quantitative spermpheres (مثلاً، atteinuation coefficent، her ⁇ wave rate)، MRI ⁇ derived Proton acquities چربی، لوہاری میٹرکس۔
- Demographic and طرز زندگی ڈاٹا: عمر، جنس، نسل پرستی، میعادی ذیابیطس، جسم وزن، جسمانی سرگرمی، الکحل کا استعمال تاریخ میں ہوتا ہے۔
- کومبریات اور دوائیں : سامنے آنا، ڈیسلیائڈیا، امراضِ طب، سرطان، انسولین یا گلوکوز کے عمل کے عمل کو استعمال کرنا۔
ترقییافتہ ماڈلز میں وقت کے ساتھ ساتھ عارضی طور پر کیمیائی خصوصیات بھی ہو سکتی ہیں جیسے کہ HbA1c یا جگر کے اندر موجود مہینوں میں منتقل ہونے والی تبدیلیاں ایک واحد بیماری کی نسبت وفاداری سے پیدا کرنے والی بیماری کی وجہ سے زیادہ وفاداری سے پیدا کرتی ہیں ۔
الورم خاندانوں نے عملی طور پر استعمال کِیا
ماہرینِارضیات نے اعدادوشمار ، خصوصیات اور علمِنجوم کے متعلق معلومات حاصل کرنے کے لئے مختلف فنلینڈز کا موازنہ کِیا ۔
- commonic settlection with باقاعدہ (Lasso, Ridge): سادہ، قابل تعبیر اور مؤثر جب خصوصیات محدود ہوتی ہیں۔
- Random جنگلات اور کشش ثقل (XGBost, LightGBM): گم شدہ اعداد و غیر معمولی تعلقات کی کمیت کے لیے اعلیٰ ترین زرعی ماڈل تیار کرتا ہے؛ اکثر تبتی کے عملے کے لیے بہترین ماڈل تیار کرتا ہے۔
- اسپپورٹ وکٹر مشین (SVMs): قابل اعتماد جب خصوصیات کی تعداد بڑی ہو تو اس وقت بھی اس کی ساخت کا حجم موجود ہے۔
- ] ڈیپی نیٹ ورک (DNs): پیچیدہ امیجنگ یا کثیر الذکر مواصلات کے لیے سب سے طاقتور طاقت، اگرچہ بڑے ڈیٹا سیٹ اور احتیاط کے ساتھ باقاعدہ پروگرام درکار ہوتا ہے۔
- Time ⁇ s models (LSTM, GRU): میں طویل عرصے تک طویل عرصے سے صحت کے لیے الیکٹرانک ریکارڈ کے لیے استعمال کیا گیا ڈیٹا جو بیماری کو وقت کے ساتھ پکڑ لیتا ہے۔
الموت سے قطع نظر، تمام ماڈلوں کو غیر واضح طور پر غیر واضح طور پر غیر واضح طور پر غیر واضح طور پر غیر ملکی کوہ دار بنانا چاہئے تاکہ مختلف آبادیوں، صحت کی دیکھ بھال اور ڈیٹا جمع کے پروٹوکول کو یقینی بنایا جاسکے. حالیہ کوششیں
مشین سیکھنے کے ذریعے ابتدائی ڈیکیتیتیشن کے فوائد
ذیابیطس کے مریضوں کی دیکھبھال کرنے سے کئی ایسے فائدے ہوتے ہیں جن سے مریض کو فائدہ ہوتا ہے ۔
اعلیٰ ڈگریدان
ایک تحقیق نے قومی صحت اور انفلیشن سروے (NANNES) کے درختوں کے استعمال کی درست شناخت کی ہے جو کہ 65–70 فیصد روایتی نظاموں کے مقابلے میں کمازکم چند لوگ ہیراس کی طرف رجوع کرتے ہیں اور غلط استعمال کرنے والے منفی مریضوں کو نظرانداز کرتے ہیں ۔
تیز، غیر ⁇ invasive سکریننگ
زیادہ تر ایم ایل ماڈلز پر انحصار کرتے ہیں معلومات کو جمع کرنا— خون کا کام اور ضروریات— مریض کے چارٹ میں ختم کرنا۔ یہ مریض کے خون کی ضرورت کو ختم کرتا ہے یا ابتدائی خطرے کی وجہ سے خون کی کشش پیدا کرتا ہے. ایک سادہ سا مرکبات کسی ابتدائی نگہداشت کے دوران حقیقی طور پر بلند آواز سے مریضوں کو نشانہ بنا سکتا ہے، ایک نشانہ گفتگو اور پیروی کرتا ہے۔
ذاتی خطرات کی وجہ سے نقصاندہ
مثال کے طور پر ، ایک نوجوان عورت کو ایچباA1c کے ساتھ ایک ہی مگر عام ایل ٹیٹی کے ساتھ ایک ہی قسم کا خطرہ ہو سکتا ہے مگر یہ ایک ہی لبوے کی قیمتوں کے ساتھ ساتھ ایک بڑی عمر کے لوگوں کو بھی دوا دے سکتا ہے مگر یہ ایک ہی لیبی اقدار کے ساتھ ایک ہی طرح سے زیادہ خطرناک اور غیرمعمولی طور پر خطرناک ثابت ہو سکتا ہے ۔
غیرضروری طور پر ترقی کرنے والوں کی ضرورت
اگر آپ کو پتہ چلتا ہے کہ آپ کے بچے کو خون کے بغیر علاج کرنے کے لئے تیار ہیں تو آپ کو کیا کرنا چاہئے ؟
خرچوتحقیق اور دوبارہ سرایت
صحت کے نظام کے پیشِنظر ، ایم ایلایس گائیڈز کی مدد سے غیرضروری ماہرینِنفسیات ، اُن کے ساتھ مطالعہ اور بائیوپسس کو کم کر دیتی ہے ۔
بیماریوں کی روکتھام کے لئے
اس بات کی تصدیق کے باوجود ، ایم ایلایس پر مبنی اینٹیباڈیز کے استعمال سے پہلے ہی کئی رکاوٹوں پر قابو پانا ناممکن ہے ۔
ڈیٹا کی خوبیوں اور نمائندگی
ایم ایل ماڈلز صرف ان اعداد و شمار کے طور پر اچھے ہیں جن کی تعلیم دی جاتی ہے. موجودہ زمانے کے بیشتر ماڈلوں کو انٹری پاس موجود ڈیٹا سیٹوں کا استعمال کرنے کے لیے بنایا گیا ہے (جیسے کہ بلند ترین کیواسین ممالک سے تعلق رکھنے والے مردوں کو)۔ جب کہ بنیادی طور پر کاؤاسی گروپوں پر استعمال کیا جاتا ہے، بلیک یا ایشیائی آبادیوں کے ساتھ ساتھ ساتھ
غیرمتوقع اور اعتماد
کلینک کے لوگ ایک "کالے باکس" پر کام کرنے کے لئے کافی حد تک غیر شعوری طور پر ناقابل فہم ہیں کہ ایک مریض کو کیوں ایک اعلیٰ خطرہ لاحق ہو گیا. وضاحتی تکنیکیں مثلاً Sapley Aditiive Exlactions) یا LIME (Consparttable Sal stannomic Redissions) کے لیے سب سے زیادہ اثر انگیزی کی جا سکتی ہیں۔ تاہم، ان میں سے بہت ساری معلومات کو صارفی نظامِ شمسی میں شامل کرنا مشکل نظامِ ان کے لیے جاری رہنے والا چیلنج ہے۔
ڈیٹا پریفیکچر اور دوبارہ تعمیری کمپلیکس
مثال کے طور پر ، جب ہم اپنے بچوں کو تربیت دیتے ہیں تو وہ اِس بات پر غور کرتے ہیں کہ آیا ہم اُن کے ساتھ وقت گزار رہے ہیں یا نہیں ۔
کلینک کے کام کے لئے عطیات
ایک ماڈل جو ایک ریسرچ سرور میں بیٹھ رہا ہے لیکن الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ میں شامل نہیں ہے (EHR)
مشین سیکھنے میں مہارت حاصل کرنے کیلئے ہیپاٹولوجی کیلئے
ذیابیطس سے تعلق رکھنے والے جگر کی بیماریوں میں اضافہ کرنے اور اَور زیادہ احتیاط کرنے کا وعدہ کرتی ہے ۔
Multi ⁇ Modal ماڈلز کوبینہ تصورات اور لابن ڈاٹ کام
صرف لیبی اقدار پر انحصار کرنے کی بجائے ، کاٹ کر نشانہ بنانے والے ماڈل دونوں امینگ ڈیٹا ( ایلٹانگ ، ایم آئی یا سی ٹی ) اور لیبارٹری کے نتائج ایک متحدہ nerve نیٹ ورک میں حاصل ہوتے ہیں ۔
قابلِاستعمال ڈیوائسز کیساتھ رابطہ
اسکے علاوہ ، یہ معلومات زیادہتر معلومات کو استعمال کرنے کے قابل ہوتی ہیں جیسےکہ پوسٹمُکل گلوکوز کے ذریعے چربی کی چربی کے ساتھ چربی کے پیچھے کی جانے والی یہ طویل علامات یا پھر طویل عرصے تک کی تحقیقی جانچشُدہ ہوتی ہیں ۔
کلینکل نوٹز سے قدرتی زبان کی نقل و حمل (NLP)۔
ڈاکٹروں میں غیر معمولی ڈیٹا کے بارے میں معلومات -- جیسے کہ "انتہائی مایوسی محسوس کرنے والی خبریں" یا "ہینر بالائی چترنمنٹ تکلیف"— ⁇ قابل قدر خطرہات۔ NLP ماڈل ان مذکورہ بالا خصوصیات کو نکال کر ان کو رموز میں تبدیل کر سکتے ہیں۔
جنرل اے آئی فار سنٹیکل ڈاٹا ای اولوگیشن (Generative AII for Sentique Data Augmentation)۔
بیماری کی ذیلی اقسام یا پیڈیاری آبادیوں کا ایک حصہ ڈیٹا کی عدم موجودگی ہے. جینیریس ابلاغی نیٹ ورک (GAN) اور متبادل خودکار خودکار کوڈرز حقیقت پسندانہ معلومات تیار کر سکتے ہیں جو نجی طور پر معلومات کو محفوظ رکھنے کے دوران تربیتی ڈیٹا کو وسیع کر سکتے ہیں. یہ ریکارڈز حقیقی مریض کے لئے مفید ثابت ہونے کے لیے مدد کی ضرورت ہے، اگرچہ غیر مستحکم طور پر انتہائی مناسب معیار کو کنٹرول کرنے کے لیے درکار ہے۔
کلینکی فیصلہکُن مدد کیلئے موزوں اےاے
وضاحت AI (XAI) میں نیوار فریم ورکز نہ صرف عالمی خصوصیت فراہم کرتا بلکہ اس کے خلاف بھی معلومات فراہم کرتا ہے—اگر اس مریض کا HbA1c 1% ہوتا تو ان کا خطرہ 15% ہوتا"۔
کلینک اور صحت کے نظام کیلئے عملی خوراک کھائیں
ذیابیطس سے متعلقہ جگر کی ابتدائی بیماری کیلئے ایم ایل کو استعمال کرنے والی تنظیموں کیلئے مندرجہذیل اقدام کامیابی سے عمل میں لانے کی راہ ہموار کر سکتے ہیں ۔
- کسی ایک بہترین مقصد کے ساتھ ربط : توجہ ایک مخصوص مقصد پر مرکوز رکھیں جیسے کہ اہم فیبرسس ( ⁇ F2)، بلکہ ایک ہی وقت میں تمام مراحل کی پیشینگوئی کرنے کی کوشش کریں۔
- کسی حد تک کسی حد تک قابلِ قبول، قابلِ استعمال ماڈل:] پہلے سے موجود الجبرا کو تیار کرنا جو تعبیری مقداریں پیش کرتا ہے (مثلاً، قابلِ قدر) اور بیرونی طور پر آپ کی طرح کسی آبادی میں خارجی طور پر داخل کیا گیا ہے۔
- [Involve east ⁇ users ابتدائی: [1] بنیادی نگہداشت ڈاکٹروں، ختم کرنے والے ماہرین اور نرسوں کے ڈیزائن میں فیصلہ کن آلات کی مدد کرنے کے لیے ان کے لیے نہایت قابل عمل اور قابل عمل ثابت ہونے کی صلاحیت ہے۔
- ] ایمرجنسی ایک مرحلہ وار رول: ایک ہی کلینک میں پائلٹ سے شروع ہو، پیمائش (سنسکرت، مخصوصیت، کلینکی تسکین) اور پھر توسیع۔
- [Moor for Virgin for Virgin: مریض آبادیوں اور ڈیٹا ریکارڈنگ کے عمل میں وقت کے ساتھ ساتھ تبدیلی۔ اخذ کردہ باقاعدہ ریکھ اور کارکردگی کو درست رکھنے کے لیے Audits.
- . [1]. [1]. [1] آپ کے EHR کو موبائل ڈیٹا نکالنے اور اصل میں FLR کے لئے Investitution and truction کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کی حمایت کرتے ہیں. Introperbility standards جیسے کہ FHR.
مستقبل کی بابت متوازن نظریہ : ایک نگہداشت کے لئے
مشین سیکھنے کے عمل کو مضبوط کرنے کے لئے یہ بہت ضروری ہے کہ وہ ذیابیطس کے علاج کے معیاری اجزاء بن جائیں ۔
امریکی ذیابیطس ایسوسی ایشن اور [European Association for the Lives] ان کے گائیڈ میں MLChenhanding settlement شامل ہے جب بھی وہ بیماری کو ختم کریں گے اور کینسر کے باعث لگنے والے مریضوں کو دوبارہ سے زندہ کریں گے