تھیئٹر، ایک AI پلیٹ فارم جو سرجری کے ویڈیوز کا تجزیہ کرتا ہے، اپنی سیریز A کو $39.5M پر بند کرتا ہے – TechCrunch

جب بات ویڈیو پر مبنی ڈیٹا کی ہو تو، کمپیوٹر ویژن میں پیشرفت نے تحقیق کی دنیا کو بہت زیادہ فروغ دیا ہے، جس سے حرکت پذیر تصاویر سے بصیرت کا تجزیہ کرنے اور ڈرائنگ کرنے کے عمل کو کچھ ایسا بنا دیا گیا ہے جو انسانوں کی ایک چھوٹی ٹیم کی حدود سے باہر ہے۔

ایک اسٹارٹ اپ کہا جاتا ہے۔ تھیٹر اس تصور کو صحت کی دیکھ بھال کی دنیا پر لاگو کر رہا ہے: یہ AI کا استعمال آپریشنز کے دوران کی گئی ویڈیو کو “پڑھنے” کے لیے کر رہا ہے، بہترین طریقوں کو تلاش کرنے کے لیے بلکہ اہم لمحات کی شناخت میں مدد کے لیے بھی جب آپریشن نے غلط موڑ لیا ہو۔ آج، یہ 24 ملین ڈالر کی فنڈنگ ​​کا اعلان کر رہا ہے – یہ اس بات کی علامت ہے کہ کس طرح طبی دنیا اپنے کام کو بہتر بنانے کے لیے AI میں پیشرفت کو اپنا رہی ہے اور اپنا رہی ہے۔ اور کس طرح سرمایہ کار آگے بڑھنے والے موقع پر شرط لگانے کے لیے آگے بڑھ رہے ہیں۔

فنڈنگ ​​فروری 2021 سے تھیٹر کی سیریز A میں $15.5 ملین کی ایک اہم توسیع ہے، جس سے راؤنڈ کی کل رقم $39.5 ملین، اور مجموعی طور پر $42.5 ملین ہوگئی ہے۔

پہلے کی قسط کی طرح، انسائٹ پارٹنرز نے اس تازہ ترین سرمایہ کاری کی قیادت کی۔ پچھلے حمایتی Blumberg Capital, Mayo Clinic, NFX, StageOne Ventures, iAngels، اور Netflix کے سابق چیف پروڈکٹ آفیسر نیل ہنٹ نے بھی شرکت کی، نئے حمایتی iCON اور Ariel Cohen کے ساتھ، TripActions کے CEO اور cofounder نے بھی شرکت کی۔

تشخیص کا انکشاف نہیں کیا جا رہا ہے، لیکن سیریز A ایک اور وجہ سے قابل ذکر ہے: میو کلینک کی شکل میں ایک بڑے اسٹریٹجک سرمایہ کار کو لانا، جو تھیٹر کے ساتھ اپنے ویڈیو اینالیٹکس ٹولز کے استعمال پر کام کر رہا ہے۔ دیگر شراکت داروں میں کینیڈین ایسوسی ایشن آف جنرل سرجنز اور دیگر شامل ہیں جو ابھی تک ظاہر نہیں کر رہے ہیں۔ مجموعی طور پر، تھیٹر کی لائبریری نے اب تقریباً 1 بلین تجزیہ شدہ فریموں کے ساتھ 30,000 گھنٹے کی گمنام ویڈیو جمع کر لی ہے۔

مارکیٹ میں جس موقع سے تھیٹر نمٹ رہا ہے وہ یہ ہے کہ سرجری کی دنیا میں، ویڈیو کا ایک بہت بڑا ذخیرہ پہلے سے ہی بنایا جا رہا ہے، خاص طور پر کیمرے کی تحقیقات کے ذریعے جو غیر حملہ آور طریقہ کار میں استعمال ہوتے ہیں۔

قدرتی طور پر، اس ویڈیو میں سے زیادہ تر کا بنیادی مقصد سرجنوں کے لیے یہ ہے کہ وہ اس قابل ہو سکیں کہ وہ حقیقی وقت میں کیا کر رہے ہیں۔ لیکن تھیٹر کی بنیاد یہ ہے کہ – ایک مؤثر طریقے سے ٹیپ کیا گیا ہے – یہ ویڈیو ان ڈاکٹروں کے لیے ایک انمول وسیلہ ہو سکتا ہے، ان اداروں کے لیے جہاں وہ کام کرتے ہیں، اور ممکنہ طور پر ان شعبوں کے لیے جن میں وہ کام کر رہے ہیں (یعنی وسیع نیٹ ورک دوسرے ڈاکٹر جو انہی علاقوں میں کام کر رہے ہیں جیسے وہ ہیں)، اگر اس کی جانچ پڑتال کی جا سکتی ہے اور اسی طرح کے طریقہ کار سے موازنہ کیا جا سکتا ہے، اور پھر نتائج کے خلاف مماثل ہے۔

یہ انسانی سطح پر ایک ناقابل تسخیر کام کی طرح لگ سکتا ہے: بہت زیادہ ویڈیو ہے، اور اس میں سے کچھ کو پارس کرنے کا تصور بہت زیادہ وقت لگتا ہے۔ اور اس کا مطلب بھی کچھ اور ہے: مؤثر طریقے سے، آج تک بہترین نتائج ان لوگوں کے ساتھ رہے جو پہلے ہی بہترین کام کر رہے ہیں۔

یا، جیسا کہ تھیٹر کے سی ای او اور شریک بانی ڈاکٹر تمیر وولف نے نوٹ کیا (ایک پرانی کہاوت پر جھکاؤ)، “اکثر، آپ کہاں رہتے ہیں اس بات کا تعین کرتا ہے کہ آپ رہتے ہیں۔”

“آج زمینی سچائیوں کی کوئی حقیقی سمجھ نہیں ہے،” انہوں نے جاری رکھا، اس حقیقت کے باوجود کہ مختلف طریقہ کار کے لیے بصری رہنمائی کے ذریعے لاکھوں گھنٹے کی ویڈیو بنائی گئی ہے۔ “اس ویڈیو میں سے کوئی بھی کیپچر، اسٹور یا تجزیہ نہیں کیا گیا ہے۔ آپ آپریٹنگ روم میں کیا ہو رہا ہے، اور بہترین طریقوں کی سمجھ سے محروم ہو جاتے ہیں۔
یہ شناخت کرنے کے قابل ہونا کہ بہترین طرز عمل کس طرح نظر آتے ہیں اور پھر ان کا اشتراک وہی کرنا ہے جو ہم کرنا چاہتے ہیں۔

اور اسی جگہ AI تصویر میں آتا ہے۔

وولف تھیٹر کے پلیٹ فارم کو “جراحی ذہانت” کے طور پر بیان کرتا ہے۔ اس میں کئی گھنٹے کی فوٹیج لگتی ہے اور حقیقی وقت میں کسی بھی طریقہ کار میں اہم لمحات کی شناخت کر سکتے ہیں۔ لہٰذا چھ گھنٹے کی لبلبے کی سرجری خام فوٹیج کی تشکیل کے لیے مشین لرننگ اور کمپیوٹر ویژن کا فائدہ اٹھاتی ہے، اس ویڈیو کا اسی طریقہ کار کے دوسرے ویڈیو سے موازنہ کریں، اور پھر اس ویڈیو میں جو کچھ ہو رہا ہے اس سے پہلے کے طریقہ کار کے نتائج کو کلید میں شامل کریں۔ خصوصیات، اور جہاں چیزیں مختلف ہو چکی ہیں۔

اس کے بعد اعداد و شمار کو انفرادی معالجین، ٹیموں، ان کے اداروں اور اسی طرح کے ساتھ شیئر کیا جاتا ہے تاکہ موجودہ مریضوں (بعد از نگہداشت کا بہتر انتظام کرنے) اور مستقبل کے طریقہ کار کے لیے بہتر تفہیم پیدا کی جا سکے۔

اگرچہ بہت سے لوگ بعد کی دیکھ بھال اور اس کے بعد پیدا ہونے والی پیچیدگیوں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں جسے بصورت دیگر ایک “کامیاب” طریقہ کار سمجھا جاتا ہے، ڈاکٹر وولف کا کہنا ہے کہ یہ ایک عام غلط فہمی ہے، جو اس حقیقت کی وجہ سے پیدا ہوئی ہے کہ کافی ڈیٹا نہیں ہے اور خود آپریشن میں نظر نہیں آیا ہے۔ وولف نے نوٹ کیا کہ کچھ اسپتالوں کے نتائج دوسروں کے مقابلے میں بدتر ہیں جن کے لیے یکساں طور پر “کامیاب” سرجریوں کا تعین کیا گیا ہے کہ اصل طریقہ کار کے دوران کوئی حقیقی وقتی پیچیدگیاں نہیں تھیں۔ ایسا کیوں ہے؟ ’’ہم نہیں جانتے،‘‘ اس نے سادگی سے کہا۔

وولف کی تھیٹر کی بنیاد دراصل اسی سوال سے نکلی تھی، جو اس نے اپنے آپ سے بحیثیت ڈاکٹر، بلکہ مریضوں کے لیے ایک دوست اور خاندانی رکن کے طور پر بھی پوچھا تھا۔ خاص طور پر، اس نے یاد کیا کہ کس طرح اس کی بیوی اور ایک دوست/ساتھی دونوں کا ایک ہی وقت میں، لیکن مختلف ہسپتالوں میں اتفاق سے ایک ہی آپریشن ہوا تھا۔ دونوں تکنیکی طور پر ٹھیک ہو گئے، لیکن ایک کو دوسرے سے زیادہ طویل مدتی مسئلہ درپیش تھا۔ اس کی تہہ تک جانے کی کوشش نے جزوی طور پر اس بات کی حوصلہ افزائی کی ہے کہ اس کا آغاز کیا کر رہا ہے۔

انسائٹ پارٹنرز کے VP، بریڈ فیڈلر نے ایک بیان میں کہا، “تھیٹر کی ٹیکنالوجی جراحی کی ترقی میں اہم اگلا قدم ثابت ہوئی ہے۔” “آپریٹنگ روم میں AI اور کمپیوٹر ویژن کو ضم کرنے سے جراحی کی دیکھ بھال میں بہتری آتی ہے اور یہ سرجری کو بہتر سے بہتر بنا رہا ہے۔ ہم اپنی سرمایہ کاری کو دوگنا کرنے کے لیے پرجوش ہیں، خاص طور پر چونکہ AI اور کمپیوٹر وژن میں تھیئٹر کی مہارت اب کمرشل پارٹنرز کی مسلسل بڑھتی ہوئی رینج میں مریضوں کے نتائج کو بڑھا رہی ہے۔”

آج تک، تھیٹر نگہداشت فراہم کرنے والوں کے ساتھ اپنے معاہدوں پر بات چیت کر رہا ہے – یعنی ہسپتال اور کلینک جہاں طریقہ کار انجام دیا جاتا ہے – حالانکہ آپ ایک ایسے منظر نامے کا تصور کر سکتے ہیں جہاں انشورنس کمپنیاں، انفرادی ڈاکٹر اور شاید مریض بھی اس قسم کے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنا چاہتے ہوں گے۔ کیا ہو رہا ہے اس کے بارے میں مزید سمجھنے کے لیے، اور شاید زیادہ اہم بات – ڈیش کیمز کی طرح – کچھ غلط ہونے کی صورت میں کیا ہو رہا ہے اس کا ریکارڈ رکھنا۔ یہ وہ چیز نہیں ہے جس کا تھیٹر ابھی تعاقب کر رہا ہے، لیکن یہ ایک واضح موقع ہے۔

اسی طرح، وہاں طریقہ کار کی ایک پوری دنیا موجود ہے جو فی الحال اس سے نمٹ نہیں رہی ہے۔ انہوں نے اس سلسلے میں کم سے کم ناگوار طریقہ کار کو “کم لٹکانے والا پھل” قرار دیا کیونکہ یہ آپریشن پہلے ہی کیمرے استعمال کرتے ہیں اور ویڈیو کیپچر کر رہے ہیں۔ وقت گزرنے کے ساتھ، بہت سے دوسرے اور بھی پیچیدہ طریقہ کار ہیں جن کا آپ تصور کر سکتے ہیں کہ اسی طرح کے علاج سے فائدہ ہو سکتا ہے۔

ایک ہی وقت میں، مارکیٹ اب بھی تیار ہے. ہر کوئی اس قسم کی چھان بین نہیں چاہتا یا یہ مانتا ہے کہ یہ ان حالات کے مکمل سیٹ کی درست تصویر پیش کر سکتا ہے جو کسی ایک فرد کے دوسرے فرد کے اوپر کسی ایک آپریشن یا علاج میں جاتے ہیں۔ یہ صرف ان پہلوؤں پر فوکس کرتا ہے جنہیں کیمرہ پکڑ سکتا ہے۔

تاہم، تھیئٹر کی ٹیک جو کچھ کر سکتی ہے اس سے ہٹنا نہیں ہے: لیکن جیسا کہ تمام AI کے ساتھ، اس میں کوئی شک نہیں کہ اس ذہانت کو سیاق و سباق میں کس طرح استعمال کیا جائے اس کے بارے میں بہت کچھ ہے جس کو کوڈفائیڈ کرنے کی ضرورت ہے۔

اس دوران، “ہم آہستہ آہستہ اس ماحولیاتی نظام میں سرجنوں اور دیگر لوگوں کے ذہنوں میں تبدیلی دیکھ رہے ہیں کہ زیادہ شفافیت کی ضرورت ہے،” وولف نے کہا۔ “قابلیت پر مبنی بصیرت کی طرف بڑھنا اسی کا حصہ ہے۔” یہ دیکھے گا کہ اس ٹیکنالوجی کو ممکنہ طور پر نہ صرف آپریشنز اور بہترین طریقوں کے لیے ہر کسی کے لیے بلکہ تربیت کے لیے بھی لاگو کیا گیا ہے۔ “ویڈیو اس بات کا مرکز بننے جا رہا ہے کہ کس طرح سرجنوں کا اندازہ لگایا جاتا ہے کہ آیا وہ رہائش سے باہر آ سکتے ہیں اور مکمل مشق کر سکتے ہیں۔”



Source link
techcrunch.com

اپنا تبصرہ بھیجیں