جب AI امید لاتی ہے: کینسر کی ایک کہانی ہمیں طب کے مستقبل کے بارے میں کیا دکھاتی ہے

آج جو لوگ AI سے متعلق خبریں دیکھتے ہیں، ان کے سامنے زیادہ تر دو طرح کی سرخیاں آتی ہیں: نوکریوں کے ختم ہونے کا خوف اور غلط استعمال کا خوف۔ ڈیپ فیکس، سیکیورٹی کمزوریاں، بڑے پیمانے پر برطرفیاں، نگرانی، ہیرا پھیری۔ اس میں سے بہت کچھ حقیقی ہے اور توجہ کے لائق بھی۔ لیکن اسی وجہ سے ایک اور پہلو اکثر نظر سے اوجھل ہو جاتا ہے: یہی ٹیکنالوجی علم کو سمیٹ سکتی ہے، رگڑ کم کر سکتی ہے، اور بعض صورتوں میں لوگوں کو وہ وقت واپس دلا سکتی ہے جس کی انہیں سب سے زیادہ ضرورت ہوتی ہے۔

میں اس بلاگ میں پہلے ہی ایک اور مضمون میں لکھ چکا ہوں کہ اس وقت سب کچھ کتنی تیزی سے بدل رہا ہے۔ یہ متن اس کا طبی رخ ہے: کم مارکیٹ، کم ہائپ، زیادہ انسان۔

OpenAI Forum کی ایک کہانی بالکل یہی دکھاتی ہے۔ یہ نہ جذباتی افسانہ ہے، نہ آسان، اور نہ ہی کسی معجزاتی علاج کا وعدہ۔ لیکن یہ ایسی چیز دکھاتی ہے جس کے بارے میں ہم آنے والے وقت میں بہت زیادہ سنیں گے، اور صرف کروڑ پتیوں سے نہیں۔

مختصراً:

• اس معاملے میں AI نے ڈاکٹر کی جگہ نہیں لی، بلکہ تجزیہ، تحقیق اور ہم آہنگی کو بہت تیز کر دیا۔
• آج بھی ایسا راستہ غیر منصفانہ طور پر تقسیم ہے، کیونکہ اس کے لیے پیسہ، وقت، رابطے اور طب میں گہرائی تک جانے کی صلاحیت چاہیے۔
• لیکن اکثر بڑی ٹیکنالوجیاں اسی طرح شروع ہوتی ہیں، پھر آہستہ آہستہ بہت زیادہ لوگوں کے لیے معمول بن جاتی ہیں۔

جو لوگ اصل گفتگو دیکھنا چاہتے ہیں، ان کے لیے وہ یہاں براہِ راست شامل ہے:

ایک ایسی کہانی جسے آسانی سے نظرانداز کیا جا سکتا ہے

اس کہانی کے مرکز میں GitLab کے شریک بانی Sid Sijbrandij ہیں۔ انہیں Osteosarcoma تشخیص ہوا، جو ہڈیوں کے کینسر کی ایک نایاب اور بہت جارحانہ قسم ہے۔ Forum میں انہوں نے بہت کھل کر بتایا کہ روایتی علاج کتنا سخت تھا: آپریشن، ریڑھ کی ہڈی کی فیوژن، ریڈی ایشن، کیموتھراپی، خون کی منتقلی، اور جسمانی طور پر تقریباً مکمل ٹوٹ جانا۔ بہت سے لوگوں کے لیے صرف یہ مرحلہ ہی زندگی بدل دینے کے لیے کافی ہوتا ہے۔

ان کے لیے ایک ابتدائی اہم موڑ Click Chemistry تھی، یعنی وہ نوبیل انعام یافتہ طریقہ جس کے ذریعے کچھ مالیکیولز یا ادویات کو نہایت مخصوص انداز میں جوڑا جا سکتا ہے۔ Sid کے لیے یہ صرف سائنسی طور پر دلچسپ نہیں تھا، بلکہ ذہنی طور پر بھی بہت اہم تھا، کیونکہ اس سے انہیں سمجھ آیا کہ طب ہمیشہ صرف بڑی معیاری studies تک محدود نہیں رہتی۔ Single-Patient IND جیسے راستوں کے ذریعے انتہائی حالات میں انفرادی علاج کے لیے قانونی اور باضابطہ راستے بھی ہو سکتے ہیں۔

پھر مزید مشکل مرحلہ آیا: کینسر واپس آ گیا۔ قائم شدہ معیاری آپشنز تقریباً ختم ہو چکے تھے۔ کوئی صاف تھراپی پائپ لائن نہیں تھی۔ کوئی آسان اگلا قدم نہیں تھا۔ کوئی سادہ سا “اب ہم تھراپی B کریں گے” والا لمحہ نہیں تھا۔ اور یہی وہ مقام ہے جہاں مجھے اس نئی دنیا کا ایک نمایاں پہلو دکھائی دیتا ہے: انہوں نے اپنی روزمرہ کی ملازمت چھوڑ دی اور Founder Mode میں چلے گئے، مگر کسی اسٹارٹ اپ کے لیے نہیں، بلکہ اپنی بقا کے لیے۔

یہ سننے میں پہلے پہل کچھ عجیب لگتا ہے۔ ایک ٹیک بانی اچانک کینسر کو ایک engineering problem کی طرح دیکھنے لگتا ہے۔ اور سچ کہوں تو میرا پہلا ردعمل بھی شک ہی ہوتا۔ طب کوئی SaaS پروڈکٹ نہیں۔ ایک چیٹ بوٹ آنکولوجسٹ نہیں ہوتا۔ ایک API call علاج نہیں ہوتی۔

اس کے باوجود اس کہانی کو صرف Silicon Valley کے ایک خصوصی واقعے کے طور پر رد کر دینا بہت آسان ہوگا۔ کیونکہ یہاں جو چیز سامنے آتی ہے وہ “ChatGPT کے ذریعے معجزاتی علاج” نہیں، بلکہ طب میں کام کرنے کا ایک نیا انداز ہے: زیادہ ڈیٹا، بہتر pattern recognition، زیادہ parallelization، تیز hypotheses، بہتر سوالات، اور تشخیص اور فیصلے کے درمیان کم ہوتا ہوا فاصلہ۔

اس معاملے میں AI نے حقیقت میں کیا کیا

سب سے اہم بات پہلے: AI نے کینسر کو ٹھیک نہیں کیا۔ ایسا کہنا خطرناک سادہ کاری ہوگی۔ یہاں مدد ایک مکمل امتزاج سے آئی: diagnostics، specialists، experimental approaches، clinical experience، ذاتی ثابت قدمی، اور AI بطور accelerator۔

گفتگو میں Sid Sijbrandij اور geneticist Jacob Stern بتاتے ہیں کہ انہوں نے Sid کے کینسر کے بارے میں تقریباً 25 ٹیرا بائٹ ڈیٹا جمع کیا۔ اس میں single-cell sequencing بھی شامل تھی۔ صرف یہ عدد ہی بہت کچھ بتا دیتا ہے: یہ ایسا حجم نہیں جسے ایک انسان آسانی سے مکمل طور پر پڑھ لے۔ اور یہی وہ سطح کی پیچیدگی ہے جہاں AI اپنی اصل افادیت دکھاتی ہے۔

چند ٹھوس مثالیں:

• AI کو سائنسی لٹریچر کو تیزی سے چھانٹنے، موازنہ کرنے اور ترجیح دینے کے لیے استعمال کیا گیا۔
• RNA sequencing datasets اور CSV exports کی بنیاد پر ممکنہ targets کو بہت تیزی سے سامنے لانے میں مدد ملی۔
• Jacob Stern کے مطابق بعض اوقات تقریباً 20 ڈالر کی API لاگت اور لگ بھگ 30 منٹ کے کام سے وہ تجزیے ہو جاتے تھے جو پہلے کہیں زیادہ مہنگے، سست یا specialist-dependent ہوتے۔
• AI نے hypotheses بنانے، پرکھنے اور رد کرنے کی رفتار بڑھا دی، یعنی ایک طرح کی تیز biomedical iteration۔

میرے لیے سب سے متاثر کن مثال Penexin 3 ہے۔ Stern نے بتایا کہ یہ protein Sid کے کینسر سیلز میں صحت مند tissue کے مقابلے میں تقریباً 10,000 گنا زیادہ پایا گیا۔ اس کے باوجود اسے طویل عرصے تک نظر انداز کیا گیا، کیونکہ یہ hydrophobic تھا اور روایتی workflows میں اچھی طرح سامنے نہیں آتا تھا۔ یہی وہ مقام ہے جہاں AI کی خاص طاقت واضح ہوتی ہے: یہ ہمیشہ نئی biology تخلیق نہیں کرتی، لیکن “بھوسے کے ڈھیر میں سوئی” تلاش کرنے کا عمل تیز کر سکتی ہے۔

یہ بھی اہم ہے کہ یہ صرف ایک data dump نہیں تھا۔ ڈیٹا سے hypotheses نکلیں، hypotheses سے therapeutic options بنیں، اور آپشنز صفر سے بڑھ کر 30 سے زیادہ امکانات تک پہنچ گئے۔ یہی وہ جگہ ہے جہاں میں AI کو خاص طور پر طاقتور سمجھتا ہوں: پیچیدگی ختم نہیں ہوتی، مگر وہ زیادہ قابلِ عمل ہو جاتی ہے۔

آج بھی یہ راستہ صرف چند لوگوں کے لیے کیوں کھلا ہے

یہاں ہمیں ایماندار ہونا پڑے گا۔ ایسی کہانی متاثر کن ضرور ہے، مگر مکمل طور پر منصفانہ نہیں۔ Sid کے پاس وسائل تھے۔ ان کے پاس network تھا۔ وہ وقت نکال سکتے تھے۔ انہوں نے خود کو اس مسئلے کے لیے full-time وقف کر دیا۔ دنیا کے زیادہ تر لوگ ایسا نہیں کر سکتے۔

یہ صرف پیسے کا مسئلہ بھی نہیں۔ یہ توانائی، علم، زبان، تعلقات، specialists تک رسائی، اور ذاتی طور پر قائم رہنے کی صلاحیت کا بھی سوال ہے۔ جو شخص علاج کے دوران ہی جسمانی اور ذہنی طور پر ٹوٹ چکا ہو، وہ شاید 25 ٹیرا بائٹ ڈیٹا، regulatory pathways، targeted therapy ideas اور molecular targets کے ساتھ اس سطح پر کام نہ کر سکے۔

اسی لیے میں اس کہانی کو template نہیں سمجھتا۔ یہ نتیجہ نکالنا کہ ہر مریض کو اپنا “startup mode” شروع کر دینا چاہیے، واضح طور پر غلط ہوگا۔ بیماری کے دوران “خود اپنی research team بن جاؤ” کوئی سماجی ماڈل نہیں ہے۔

لیکن اس کے برعکس نتیجہ بھی غلط ہوگا: چونکہ آج یہ راستہ مشکل اور غیر مساوی ہے، اس لیے اس کا کوئی مستقبل نہیں۔ ٹیکنالوجی کی تاریخ عموماً اس کے الٹ بتاتی ہے۔

پھر بھی یہ صرف کروڑ پتیوں کی کہانی کیوں نہیں

تقریباً ہر بڑی ٹیکنالوجی شروع میں غیر مساوی ہوتی ہے۔

کبھی ذاتی غسل خانہ یا گرم پانی جیسی سہولت صرف بادشاہوں، اشرافیہ یا امیر گھروں تک محدود تھی۔ آج یہ روزمرہ زندگی کا عام حصہ ہے۔

بجلی کی روشنی بھی کبھی بنیادی انفراسٹرکچر نہیں تھی، بلکہ ایک تعیش تھی۔ بعد میں وہ پوری دنیا کی بنیاد بن گئی۔

ہوائی سفر بھی ایک وقت میں بہت مہنگا، نایاب اور محدود طبقے تک مختص تجربہ تھا۔ آج یہ دنیا کے بہت سے لوگوں کے لیے عام نقل و حرکت کا حصہ ہے۔

Genome sequencing کو ہی دیکھ لیجیے۔ Human Genome Project اربوں ڈالر، برسوں کے وقت اور بہت بڑی بین الاقوامی تحقیقی مشینری کا متقاضی تھا۔ آج sequencing کی لاگت ڈرامائی طور پر کم ہو چکی ہے اور بہت زیادہ اداروں کے لیے قابلِ رسائی ہے۔

ٹیکنالوجی اسی طرح scale کرتی ہے۔ پہلے آہستہ۔ پھر اچانک۔

آج personalized اور AI-assisted medicine اب بھی مہنگی، بکھری ہوئی اور اکثر ایک استثنائی علاج کی طرح لگتی ہے۔ لیکن اگر models بہتر ہوتے ہیں، interfaces آسان ہوتے ہیں، diagnostic pipelines زیادہ standardized ہوتی ہیں، اور regulatory راستے عملی بنتے ہیں، تو یہی سوچ آہستہ آہستہ عام طب میں داخل ہو سکتی ہے۔

شاید مستقبل میں ہر شخص اپنا ذاتی molecular taskforce نہ چلا سکے۔ لیکن یہ پوری طرح ممکن ہے کہ ہسپتالوں، research centers یا oncologists کے پاس ایسے systems ہوں جو rare markers کو خودکار طور پر نمایاں کریں، نئی studies کو context کے ساتھ مختصر کریں، اور ہر individual case کے لیے بہتر سوالات تجویز کریں۔

اس کہانی میں مجھے امید کیوں نظر آتی ہے

مجھے اس کہانی میں سب سے زیادہ یہ بات متاثر کرتی ہے کہ یہ کسی معجزے پر نہیں، بلکہ condensation پر مبنی ہے۔

یہاں AI نے سمیٹا:

• specialist literature
• diagnostics
• pattern recognition
• مختلف disciplines کے درمیان communication
• نایاب cases کو جلدی ترک نہ کرنے کی صلاحیت

اور طب میں یہی چیز بے حد قیمتی ہے۔ کیونکہ نایاب بیماریوں اور غیر معمولی clinical courses کی ناکامی اکثر اس وجہ سے نہیں ہوتی کہ معلومات موجود نہیں ہوتیں، بلکہ اس لیے کہ کسی کے پاس سب کچھ بامعنی انداز میں اکٹھا کرنے کا وقت نہیں ہوتا۔

اگر ہزاروں صفحات پر مشتمل medical history، lab values، scans، RNA data اور studies مل کر ایک ایسا working model بن سکیں جس پر عمل کیا جا سکے، تو یہ صرف امیر افراد کے لیے اہم نہیں رہتا۔ یہ ایک ایسے طبی مستقبل کی جھلک ہے جو زیادہ precise، زیادہ personal اور امید ہے زیادہ منصفانہ ہو سکتا ہے۔

جو چیز آج ایک exceptional treatment لگتی ہے، وہ کل کسی نرم شکل میں standard بن سکتی ہے:

• ایسا system جو rare markers کو خودکار طور پر نمایاں کرے
• ایسا assistant جو doctors اور patients کے لیے relevant studies پہلے سے sort کرے
• ایسا tool جو treatment paths اور side-effect profiles کو زیادہ شفاف بنائے
• ایسی diagnostics جو صرف standard pathways تک محدود نہ رہے بلکہ individual biology کو سنجیدگی سے لے

اور ہاں، ہم اس بارے میں آئندہ بہت زیادہ سنیں گے، صرف resource-rich founders سے نہیں۔ Tools بہتر ہوں گے۔ لاگت کم ہوگی۔ Interfaces آسان ہوں گے۔ scale یہیں سے شروع ہوتی ہے۔

میرا خلاصہ

میرے نزدیک یہ کہانی اس لیے اہم ہے کہ یہ نظر کو کچھ سیدھا کرتی ہے۔ AI صرف خطرہ نہیں۔ صرف برطرفی نہیں۔ صرف ہائپ نہیں۔ صرف سیکیورٹی مسئلہ نہیں۔ یہ ایک ایسا tool بھی بن سکتی ہے جو لوگوں کو ایک بیمار، سست اور اکثر تھکی ہوئی healthcare system میں بہتر سمت لینے میں مدد دے۔

یقیناً اس کا مطلب یہ نہیں کہ ہم تکنیکی رومانویت میں کھو جائیں۔ صحت کی بنیادی بنیاد اب بھی حیرت انگیز حد تک سادہ اور انسانی ہے:

• کافی نیند
• حرکت
• مناسب غذا
• روزمرہ نظم و ضبط

اس حصے پر اب بھی کافی حد تک ہمارا اپنا اختیار ہے۔ یہی بنیاد ہے۔

جو لوگ ان موضوعات پر مزید پڑھنا چاہتے ہیں، انہیں بلاگ پر پہلے سے health tracking اور health data کے بارے میں ذاتی اور عملی مضامین ملیں گے، یا Whoop، recovery، sleep اور strain کے بارے میں بھی۔

لیکن اس کے فوراً بعد، میرے خیال میں، ہمیں AI کی ضرورت ہوگی۔ نہ ڈاکٹروں کے متبادل کے طور پر، نہ کسی جادوئی بٹن کے طور پر، بلکہ data، research اور complexity کے اوپر ایک دوسری intelligence layer کے طور پر۔

اور یہی وہ مقام ہے جہاں Google میرے لیے اہم ہو جاتا ہے۔ AlphaFold کے ذریعے Google DeepMind نے 200 million سے زیادہ proteins کی predicted structures عام رسائی کے لیے کھول دی ہیں، اور AlphaFold 3 کے ساتھ اگلے مرحلے کی تیاری کی ہے جہاں صرف proteins ہی نہیں بلکہ دوسرے molecules کے ساتھ ان کے interactions کو بھی بہتر طور پر model کیا جا سکتا ہے۔ یہ “تمام بیماریوں کا علاج” نہیں ہے۔ لیکن یہ بنیادی research کے لیے ایک بہت بڑا lever ہے، کیونکہ اس سے biology محققین کے لیے کہیں زیادہ تیزی سے پڑھی جا سکتی ہے۔

اسی لیے میں پُرامید رہتا ہوں۔ سادہ لوح نہیں۔ اندھا نہیں۔ مگر پُرامید۔ اگر ہم lifestyle، prevention، اچھی طب اور AI کو درست انداز میں ایک ساتھ سوچیں، تو مستقبل واقعی بہت زیادہ لوگوں کے لیے زیادہ صحت لا سکتا ہے۔

اگلی بار تک،
Joe