طبی ماحول کے لیے AI بنانا اس سے کہیں زیادہ مشکل ہے۔ یہ صرف ایک اچھا ماڈل منتخب کرنے یا صحیح پیرامیٹرز کو ٹیون کرنے سے زیادہ لیتا ہے۔
ایک بار جب انجینئرز ہسپتال کے ماحولیاتی نظام میں داخل ہو جاتے ہیں، تو انہیں جلد ہی احساس ہو جاتا ہے کہ وہ اوزار جو وہ دوسری صنعتوں میں استعمال کرتے ہیں اکثر ٹوٹ جاتے ہیں۔ طبی ڈیٹا پیچیدہ، حساس اور متعدد سسٹمز میں تقسیم ہوتا ہے۔ اسے اچھی طرح سنبھالنا اچھی بات نہیں ہے۔ یہ وہ بنیاد ہے جس پر باقی تمام چیزیں ٹکی ہوئی ہیں۔
کلینیکل ڈیٹا کئی شکلوں میں آتا ہے۔ ان میں سے کچھ کی ساخت لیبارٹری کے نتائج کی طرح ہوتی ہے جو میز میں محفوظ ہوتی ہے۔ کچھ ڈاکٹر کے ہاتھ سے لکھے ہوئے نوٹوں کے پی ڈی ایف اسکین جیسے نہیں ہیں۔ تمام معلومات رازداری کے سخت قوانین کے تابع ہیں۔ اور یہ سب مریض کی حقیقی دیکھ بھال کو متاثر کر سکتے ہیں۔
ای کامرس یا ایڈورٹائزنگ کے برعکس، جہاں خراب ماڈلز پر صرف لاگت آتی ہے، خراب طبی AI کسی کی صحت کو نقصان پہنچا سکتا ہے۔ اس لیے اپنی ڈیٹا پائپ لائن پر نظر ثانی کرنا سب سے اہم چیز ہے جو آپ ماڈل کوڈ کی ایک لائن لکھنے سے پہلے کر سکتے ہیں۔
یہ مضمون بتاتا ہے کہ ہسپتال کے ماحول میں معیاری ڈیٹا پائپ لائنز کیوں ٹوٹتی ہیں، ڈیٹا کا معیار فن تعمیر سے کہیں زیادہ ماڈل کی کارکردگی کا تعین کیسے کرتا ہے، اور جہاں انجینئرز اور کلینشین کے درمیان فرق حقیقی ناکامی کا باعث بنتا ہے۔ ہم بیک وقت کلینکل ٹیکسٹ، امیجز، اور ٹیلی میٹری کے ساتھ کام کرنے کے چیلنجوں کا بھی پتہ لگائیں گے اور یہ بھی دیکھیں گے کہ ایک ایسا سسٹم بنانے میں کیا ضرورت ہے جو ڈیٹا، آبادی، اور دستاویزات کے طریقہ کار وقت کے ساتھ ساتھ تبدیل ہونے کے ساتھ قابل اعتماد رہے۔
ہم کیا احاطہ کریں گے:
ہسپتال معیاری ڈیٹا پائپ لائن کیوں توڑ رہے ہیں۔
زیادہ تر سافٹ ویئر پائپ لائنیں وشوسنییتا کے لیے بنائی گئی ہیں۔ وہ صاف اسکیموں اور پیش قیاسی ان پٹ کی توقع کرتے ہیں۔
ہسپتال اس کے برعکس ہیں۔ ایک مریض کا ریکارڈ الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ (EHR) سسٹم، ریڈیولوجی آرکائیوز، بیڈ سائیڈ مانیٹر، لیبارٹری انفارمیشن سسٹم، اور فری ٹیکسٹ کلینکل نوٹ کے متعدد صفحات کو بیک وقت سنبھال سکتا ہے۔
اگر آپ اس فیلڈ کو تلاش کر رہے ہیں، تو صحت کی دیکھ بھال کے پیشوں کے لیے AI ماسٹر کے پروگراموں کا Research.com کا موازنہ یہ سمجھنے کے لیے ایک مفید نقطہ آغاز ہے کہ ملازمت کے لیے کن بین الضابطہ مہارتوں کی ضرورت ہے۔ یہ کوئی ریگولیٹری معیار نہیں ہے، یہ ایک کیریئر گائیڈ ہے، لیکن یہ ظاہر کرتا ہے کہ میدان کتنا وسیع ہے۔
ہسپتال کے نظام کے ذریعے بہنے والا ڈیٹا فطری طور پر متضاد ہے۔ مختلف لیبز ایک ہی ٹیسٹ کے لیے مختلف نام استعمال کرتی ہیں۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے LOINC جیسے معیارات موجود ہیں، لیکن ہر چیز کی نقشہ سازی کے لیے اہم کوشش کی ضرورت ہے۔ ایک ہسپتال میں صاف ستھرا کوڈ شدہ نوٹ دوسرے ہسپتال میں مفت متن کے طور پر ظاہر ہو سکتا ہے۔ اور ریکارڈ میں اکثر خلاء ہوتے ہیں۔ بعض اوقات ٹیسٹ کا حکم نہیں دیا جاتا ہے۔ بعض اوقات مریض اپنی ملاقاتیں نہیں رکھ سکتے تھے۔
جب انجینئرز کلینکل ڈیٹا پر معیاری ایکسٹریکٹ، ٹرانسفارم، لوڈ (ETL) پائپ لائنز چلانے کی کوشش کرتے ہیں، تو تین مسائل ابھرتے رہتے ہیں:
سب سے پہلے، فارمیٹس ایک دوسرے سے بالکل مختلف ہیں۔ بیاناتی معالج کے نوٹس، DICOM طبی امیجز، اور مسلسل اہم علامات کے سلسلے سبھی کو مختلف پری پروسیسنگ مراحل کی ضرورت ہوتی ہے، اور ایک ہی رشتہ دار سوال تینوں کو ہینڈل نہیں کرسکتا۔
دوسرا، وقت فاسد ہے. طبی مشاہدات کو جمع کیا جاتا ہے کیونکہ علاج ایک مقررہ شیڈول کے بجائے ہوتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ طول بلد کے ریکارڈ میں خلا اور ناہموار خلا ہوتا ہے اور اسے تخلیق کرنے کی بجائے احتیاط سے پروسیس کیا جانا چاہیے۔
تیسرا، اصطلاحات مسلسل بدلتی رہتی ہیں۔ ICD-10، SNOMED CT، اور LOINC سبھی کو باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے اور نئے ورژن سے ملنے کے لیے پرانے ریکارڈز کو اوور رائٹ نہیں کیا جانا چاہیے۔ اس کے لیے ورژن اور محتاط نقشہ سازی کی ضرورت ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ اصل معنی محفوظ ہے۔
اس کو قابل اعتماد طریقے سے ہینڈل کرنے کا واحد طریقہ یہ ہے کہ ایک انجیکشن پائپ لائن کا استعمال کیا جائے جو ورژن سے آگاہ اور کافی لچکدار ہو جو ایک صاف سکیمے کے بجائے متعدد سورس سسٹمز کی نمائندگی کر سکے۔
ڈیٹا کا معیار ماڈل کے انتخاب سے زیادہ اہم ہے۔
کلینیکل AI میں، ماڈل صرف مساوات کا حصہ ہیں۔ تربیتی ڈیٹا کا معیار، یہ ہدف کی آبادی کی کتنی اچھی نمائندگی کرتا ہے، لیبل کیسے تفویض کیے جاتے ہیں، اور ڈیٹا کا اصل مطلب طبی طور پر اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آیا ماڈل حقیقی دنیا میں کام کرے گا۔ متعصب یا نامکمل ریکارڈ پر تربیت یافتہ بڑے ماڈل ان مسائل کو بڑے پیمانے پر دوبارہ پیش کرتے ہیں۔
یہی وجہ ہے کہ فیلڈ ماڈل پر مبنی نقطہ نظر سے ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر کی طرف منتقل ہو رہا ہے۔ مترجم فن تعمیر جو کہ جدید AI کو زیر کرتا ہے زبان کی تفہیم کے لیے بے پناہ فوائد لایا ہے۔ تاہم، اکیلے بہتر فن تعمیر غلط لیبلز، گمشدہ ڈیموگرافکس، یا ایسے تربیتی سیٹ کو ٹھیک نہیں کر سکتا جو ان مریضوں کی عکاسی نہیں کرتا جو ماڈل اصل میں دیکھے گا۔
اعلی خطرے والے طبی کاموں کے لیے، ڈیٹا کو جامد ان پٹ کے طور پر پروسیس نہیں کیا جا سکتا۔ اس کا نظم پورے نظام زندگی کے دوران ہونا چاہیے۔
کلینیکل ڈیٹا پروسیسنگ کو جدید بنانے کا طریقہ
تین طریقے سب سے زیادہ مددگار ہیں:
سب سے پہلے، HL7 FHIR جیسا ہیلتھ کیئر انٹرآپریبلٹی اسٹینڈرڈ استعمال کریں جو آپ کے استعمال کے معاملے میں فٹ بیٹھتا ہے۔ FHIR نظاموں کے درمیان صحت کے ریکارڈ کے تبادلے کا ایک معیاری طریقہ فراہم کرتا ہے۔
تاہم، یہ اپنے طور پر ٹرم میپنگ یا ڈیٹا کے معیار پر توجہ نہیں دیتا ہے۔ انجینئرنگ کی سرشار کوششوں کی اب بھی ضرورت ہے۔
دوسرا، ذاتی معلومات کے تحفظ اور شناخت کو ختم کرنے کا عمل قائم کریں جو استعمال کے اصل مقصد کے مطابق ہو۔ تربیتی ماحول میں داخل ہونے سے پہلے تمام ریکارڈز میں صحت کی محفوظ معلومات کو ہٹانے کی ضرورت نہیں ہے۔ U.S. HIPAA رازداری کے اصول کے تحت، آپ کی محفوظ شدہ صحت کی معلومات کو بعض طریقوں سے استعمال یا ظاہر کیا جا سکتا ہے، بشمول کچھ تحقیقی مقاصد کے لیے۔
جب غیر شناخت ضروری ہو تو، HIPAA دو طریقوں کو تسلیم کرتا ہے: ماہر عزم اور محفوظ بندرگاہ۔ خودکار NLP متن میں پرچم کی شناخت کرنے والوں کی مدد کر سکتا ہے، لیکن اصول پر مبنی NLP سسٹم ہی HIPAA کی تعمیل کو یقینی نہیں بناتے ہیں۔
تیسرا، اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کا تربیتی ڈیٹا ان مریضوں کی نمائندگی کرتا ہے جن کی آپ اصل میں خدمت کرنا چاہتے ہیں۔ بڑے ڈیٹا سیٹ خود بخود غیر نمائندہ ہوتے ہیں۔ گمشدگی کے نمونوں، سائٹ کی سطح کے فرق، پیمائش کے طریقے، اور کیا کلیدی ذیلی گروپس معنی خیز تعداد میں موجود ہیں تلاش کریں۔
انجینئرز اور کلینشین کے درمیان فرق
کلینیکل AI صرف انجینئرنگ کے ذریعے کامیاب نہیں ہو سکتا۔ طبی سیاق و سباق ہر چیز کی تشکیل کرتا ہے: ماڈل کو کیا پیشین گوئی کرنی چاہئے، وہ پیشین گوئیاں کب مفید ہوں گی، کون انہیں پڑھے گا، اور ان پیشین گوئیوں کے ساتھ کیا کرنا ہے۔ تکنیکی طور پر مضبوط ماڈلز جو کلینیکل ورک فلو میں فٹ نہیں ہوتے ہیں ان کا استعمال نہیں کیا جاتا ہے۔
میڈیکل ریکارڈ میں نمبر صرف نمبر نہیں ہیں۔ یہ پیمائشیں حقیقی لوگوں نے کی ہیں، جو اکثر مصروف ہسپتالوں میں وقت کے دباؤ میں رہتے ہیں۔ اس سیاق و سباق کی کمی آپ کے ماڈل کو کاغذ پر کام کرنے کا سبب بنے گی لیکن عملی طور پر ناکام ہو جائے گی۔
تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ طبی ماہرین کی قبولیت اور ورک فلو فٹ صحت کی دیکھ بھال میں AI کو اپنانے میں سب سے بڑی رکاوٹ ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ مطلوبہ صارفین کو شروع سے ہی ڈیزائن اور تشخیص میں شامل ہونا چاہیے، نہ کہ صرف حتمی منظوری کے لیے۔
AI ایجنٹ زیادہ طبی دیکھ بھال کے کام انجام دے رہے ہیں۔ یہ ہیومن-ان-دی-لوپ تصدیق کو اور بھی اہم بنا دیتا ہے۔ ماڈل آؤٹ پٹ ایک حقیقی، رسمی نہیں، حفاظتی تہہ ہے جس کے لیے ورک فلو میں صحیح مقام پر انسانی تصدیق کی ضرورت ہوتی ہے۔
ٹھیک ٹھیک طریقوں سے غلط ہونا آسان ہے۔ تصور کریں کہ آپ کی ٹیم ہسپتال کے دوبارہ داخلوں کی پیش گوئی کرنے کے لیے ایک طاقتور ماڈل بناتی ہے۔ تاہم، یہ ماڈل تشخیصی کوڈز استعمال کرتا ہے جن کی تصدیق مریض کے فارغ ہونے کے بعد ہی ہوتی ہے۔ اس وقت پیشین گوئیاں مددگار ثابت ہوں گی، ان کے لیے کوڈ ابھی موجود نہیں ہے۔ ماڈل حقیقی وقت میں نہیں چل سکتا۔
یہ ایک عارضی لیک ہے اور صرف اس وقت ظاہر ہوتا ہے جب آپ احتیاط سے سوچتے ہیں کہ ڈیٹا آپ کے کلینیکل ورک فلو میں کب دستیاب ہے۔
تین آپریشنل بصیرت جو آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔
کلینیکل ریکارڈز میں ڈیٹا غائب ہونا بے ترتیب کے بجائے اکثر معنی خیز ہوتا ہے۔ صحت کی دیکھ بھال تک رسائی، دستاویزات کی عادات، اور علاج کے طریقوں میں فرق اس بات کا تعین کر سکتا ہے کہ کیا ہے اور کیا نہیں ہے۔
NIST AI رسک مینجمنٹ فریم ورک AI خطرات کے انتظام کے بارے میں رضاکارانہ رہنمائی فراہم کرتا ہے، بشمول تعصب، لیکن یہ تجویز نہیں کرتا کہ صحت کی دیکھ بھال کے ڈویلپرز کو ریکارڈ کی تکمیل کی تشریح کیسے کرنی چاہیے۔
مصنوعی ڈیٹا نایاب حالات کے لیے مددگار ثابت ہو سکتا ہے جہاں حقیقی دنیا کی مثالوں کی کمی ہو۔ تاہم، یہ احتیاط کے ساتھ استعمال کیا جانا چاہئے. تربیت کے لیے مصنوعی نمونے استعمال کرنے سے پہلے، ٹیموں کو طبی اعتبار کا جائزہ لینا چاہیے، ممکنہ تعصب کی افزائش، اور آیا پیدا ہونے والے معاملات بامعنی طبی تعلقات برقرار رکھتے ہیں۔ مصنوعی ڈیٹا فوری طور پر حقیقی مریض کے ریکارڈ کی جگہ نہیں لے سکتا۔
آخر میں، کلینکل ڈومین کے ماہرین کو لیبلنگ، ضروریات کو جمع کرنے، اور استعمال کی جانچ میں شامل کرنا برا خیال نہیں ہے۔ یہ ماڈل ان پٹس اور آؤٹ پٹس کو کلینشین کو درحقیقت ضرورت کے مطابق رکھنے کے لیے ایک عملی قدم ہے۔
ایک ہی وقت میں متعدد ڈیٹا اقسام کے ساتھ کام کریں۔
ہیلتھ کیئر AI کو اکثر ایک ساتھ بہت مختلف قسم کے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ CT یا MRI اسٹڈیز کے لیے فزیشن ریکارڈ سیٹس یا ریئل ٹائم ICU ٹیلی میٹری اسٹریمز سے بالکل مختلف پائپ لائن کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ قسمیں کسی بھی پروسیسنگ منطق کا اشتراک نہیں کرتی ہیں۔ وہ نہیں کر سکتے۔
میڈیکل امیج پروسیسنگ پائپ لائن کے لیے ورک فلو بناتے وقت، ماڈل کے ڈیٹا کو دیکھنے سے پہلے انجینئرز کو DICOM میٹا ڈیٹا، پکسل اسپیسنگ، تصویری سمت بندی، شدت کے اصول، اور مقامی سیدھ پر کارروائی کرنی چاہیے۔ صحیح پری پروسیسنگ اقدامات امیجنگ کی قسم اور ہاتھ میں کام پر منحصر ہے۔
ڈاکٹر کے نوٹ کا متن اپنے آپ میں ایک چیلنج ہے۔ کلینیکل NLP کو نفیوں ("کوئی گرمی”)، مخففات، مقامی مخففات، عارضی حوالہ جات، اور ایسے جملے سے نمٹنا چاہیے جو عام مقصد کے لینگویج ماڈلز اچھی طرح نہیں سمجھ سکتے ہیں۔
جیسا کہ ایجنٹ AI زیادہ پیچیدہ، ملٹی سٹیپ کلینکل ورک فلو انجام دیتا ہے، بنیادی نظام کو انفرادی طور پر ہر ایک طریقہ کار پر کارروائی کرنے کے بجائے ان تمام طریقوں میں سیاق و سباق کو محفوظ اور مربوط کرنا چاہیے۔ ڈیٹا کی اقسام کو صحیح طریقے سے پہلے سے پروسیس کرنے یا ہم آہنگ کرنے میں ناکامی کے نتیجے میں ماڈل کی کارکردگی خراب ہوگی۔ بعض اوقات ان پٹ ماڈل کے ساتھ مکمل طور پر ہم آہنگ نہیں ہوتا ہے۔
ایک ایسا نظام بنائیں جو وقت کے ساتھ ساتھ چل سکے۔
سیکیورٹی، پرائیویسی، ڈیٹا کوالٹی، اور ریگولیٹری تقاضے کلینیکل AI میں سوچے سمجھے نہیں ہیں۔ یہ ایک ساختی ضرورت ہے۔ اور یہ دائرہ اختیار، ڈیٹا کی قسم، اور سسٹم اصل میں کیا کرتا ہے اس پر منحصر ہے۔ تمام میڈیکل AI پروڈکٹس کو ایک ہی طرح سے ریگولیٹ نہیں کیا جاتا ہے۔
تمام سسٹمز کو ڈیٹا کے ذرائع، سافٹ ویئر ورژن، اور ماڈل ورژن کا واضح ریکارڈ برقرار رکھنا چاہیے۔ یہ تولیدی صلاحیت، خرابیوں کا سراغ لگانا اور تمام قابل اطلاق ضوابط کے ساتھ تعمیل کی ذمہ داریوں کی حمایت کرتا ہے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ ہر پیشین گوئی کے لیے ایک کرپٹوگرافک دستخط کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن اس کا مطلب یہ ہے کہ آپ کو نتائج کو ماخذ تک واپس ٹریس کرنے کے لیے کافی معلومات کی ضرورت ہے۔
کلینیکل AI میں توسیع پذیری کا مطلب اعلی درخواست والیوم کو سنبھالنے سے زیادہ ہے۔ اس کا مطلب یہ بھی پوچھنا ہے کہ آیا ماڈل کی کارکردگی کو مریضوں کی آبادی میں تبدیلی، دستاویزات کے طریقہ کار میں تبدیلی، یا ہسپتال لیب کے آلات یا امیجنگ سکینرز کی جگہ لے کر برقرار رکھا جائے گا۔
یہ تبدیلیاں ماڈل ان پٹ کو متاثر کرتی ہیں۔ اس سے پہلے کہ سسٹمز کو نئی سیٹنگز کے ساتھ چالو کیا جائے، ان کا پتہ لگانا، جانچنا اور جانچنا ضروری ہے۔ ریگولیٹڈ AI سے چلنے والے طبی آلات بھی باضابطہ تبدیلی کے کنٹرول کے تقاضوں سے مشروط ہو سکتے ہیں، جس پر غور کرنے کے لیے ایک اور پرت کا اضافہ ہو گا۔
عام مقصد والی AI ایپلیکیشنز لاگت یا ٹاسک کی قسم کی بنیاد پر ماڈلز کے درمیان کام کو متحرک طور پر روٹ کر سکتی ہیں۔ کلینکل سسٹم اسی طرح کے خیالات کو تلاش کر سکتے ہیں، لیکن عام سافٹ ویئر سسٹمز کے مقابلے میں بہت زیادہ توثیق، گورننس، اور حفاظتی کنٹرول کی ضرورت ہوتی ہے۔
بہتر حکمرانی کے لیے انجینئرنگ کے اقدامات
شروع سے ڈیٹا اور ماڈل ڈرفٹ کے لیے مانیٹرنگ سیٹ اپ کریں۔ ماڈل ان پٹ، مریضوں کی آبادی، حصول کے نظام، اور دستاویزات کے طریقوں میں تبدیلیوں کو ٹریک کریں۔ چھان بین کریں کہ آیا کسی چیز کو تبدیل کرنے سے ماڈل کی کارکردگی متاثر ہوگی۔ درست نگرانی کی حد ایک سائز کے تمام اصولوں کے مطابق نہیں ہے۔ یہ نظام کے خطرے کی سطح اور اس کے مطلوبہ استعمال پر منحصر ہے۔
قابل سماعت ڈیٹا نسب اور سالمیت کے کنٹرول کو برقرار رکھیں۔ ڈیٹا کہاں سے آیا، اسے کیسے تبدیل کیا گیا، کس نے اس تک رسائی حاصل کی، اور سسٹم نے اس کے ساتھ کیا کیا اس کا ریکارڈ رکھیں۔ خفیہ کاری کی ٹیکنالوجی کچھ فن تعمیر میں مددگار ہو سکتی ہے، لیکن یہ تمام ریکارڈز کے لیے HIPAA کی عالمی ضرورت نہیں ہے۔
شروع سے ہی انسانی نگرانی کے لیے واضح طریقہ کار وضع کریں۔ جب معالجین کو AI سفارشات کا جائزہ لینے کی ضرورت ہوتی ہے، تو انٹرفیس کو ان کے لیے سفارشات، ان کی حدود، اور استعمال شدہ معلومات کے استدلال کو سمجھنا آسان بنانا چاہیے۔ صحیح اوور رائڈ یا اضافہ کا راستہ اس بات پر منحصر ہے کہ سسٹم کیا کرتا ہے اور اسے کیسے منظم کیا جاتا ہے۔ یہ ایسی چیز نہیں ہے جسے آپ بعد میں شامل کر سکتے ہیں۔
اصل کام ڈیٹا سے شروع ہوتا ہے۔
ہیلتھ کیئر AI بنانے والی زیادہ تر ٹیمیں اپنا زیادہ تر وقت ماڈلز پر صرف کرتی ہیں۔ فن تعمیر، تربیتی لوپ، تشخیصی میٹرکس۔ یہ چیزیں اہم ہیں۔ لیکن یہ وہ جگہ نہیں ہے جہاں زیادہ تر کلینیکل AI پروجیکٹس ناکام ہوجاتے ہیں۔
منصوبے ناکام ہو جاتے ہیں کیونکہ ڈیٹا کو صحیح طریقے سے نہیں سمجھا جاتا ہے۔ ریکارڈ میں ایسے خلاء تھے جن کی کسی نے چھان بین نہیں کی۔ طبی سیاق و سباق سے ناواقف لوگوں کے ذریعہ لیبل لگائے گئے تھے۔ تربیتی سیٹ مریضوں کی عکاسی نہیں کرتا تھا کہ نظام آخر کار خدمت کرے گا۔ اور جب یہ سب واضح ہو گیا تو ماڈل پہلے سے ہی بنایا گیا تھا۔
کلینیکل AI کو صحیح طریقے سے حاصل کرنے کا مطلب یہ ہے کہ ڈیٹا کو پری پروسیسنگ قدم کے بجائے انجینئرنگ کے بنیادی مسئلے کے طور پر سمجھا جائے۔ اس کا مطلب ہے کہ ایسی پائپ لائنیں بنانا جو پیچیدہ، ملٹی موڈل اور مسلسل بدلتے ہوئے ان پٹ پر کارروائی کرتی ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ معالجین کے ساتھ جلد کام کرنا اس کا مطلب ہے گورننس، نگرانی اور انسانی نگرانی کو ان کی ضرورت سے پہلے، بجائے اس کے کہ کوئی مسئلہ پیدا ہو جائے۔
طبی ماحول ناقابل معافی ہے۔ داؤ پر لگا ہوا ہے۔ لیکن وہ ٹیمیں جو اپنے ڈیٹا فاؤنڈیشن میں سب سے پہلے سرمایہ کاری کرتی ہیں وہی نظام فراہم کرتی ہیں جن پر معالجین درحقیقت بھروسہ کرتے ہیں اور استعمال کرتے ہیں۔
مجھے امید ہے کہ آپ نے اس مضمون کا لطف اٹھایا۔ آپ مجھ سے LinkedIn پر رابطہ کر سکتے ہیں۔