وفاقی حکومت شاذ و نادر ہی کسی آزمودہ نہ ہونے والی ٹیکنالوجی کی طرف تیزی سے قدم بڑھاتی ہے۔ خاص طور پر عوامی صحت کے شعبے، کسی بھی ٹول کو مریضوں کے ریکارڈ یا بیماری کے پھیلاؤ کے ڈیٹا پر استعمال کرنے سے پہلے اسے درست ثابت کرنے میں سالہا سال لگا سکتے ہیں۔ اس لیے جب امریکی صحت کے اداروں نے اعلان کیا کہ وہ OpenAI اور Anthropic کے تیار کردہ generative AI سسٹمز کے ساتھ لائیو ٹرائلز کریں گے، تو پیغام بالکل واضح تھا: large language models اب محض صارفین کے تجربات سے نکل کر سنجیدہ ادارہ جاتی امیدوار بن چکے ہیں۔
PULSE اصل میں کیا کرتا ہے
اس نئی کوشش کا نام Public Health Use Case and Learning Scaling Engine ہے—جسے مختصراً PULSE کہا جاتا ہے۔ یہ ایک ٹیسٹنگ فریم ورک ہے، نہ کہ کسی پروڈکٹ کی لانچنگ۔ ہیلتھ ڈیپارٹمنٹ کے ای میل سسٹمز میں chatbots ڈال کر بہتر نتائج کی امید کرنے کے بجائے، PULSE generative AI کے ساتھ بالکل ویسا ہی سلوک کرتا ہے جیسا کہ عوامی صحت کا شعبہ کسی نئی ویکسین کے ساتھ کرتا ہے۔ یہ ایسے کنٹرول شدہ حالات پیدا کرتا ہے جہاں ریاستی، مقامی، قبائلی اور علاقائی ایجنسیاں ان ٹولز کا تجربہ کر سکتی ہیں اور ساتھ ہی سختی سے ان کے ضمنی اثرات پر نظر رکھ سکتی ہیں۔
یہ پروگرام چار مختلف شراکت داروں کو اکٹھا کرتا ہے۔ Coalition for Health AI (CHAI) ہیلتھ کیئر سے متعلق مخصوص گورننس اور حفاظتی معیار فراہم کرتا ہے۔ OpenAI اور Anthropic جدید ترین language models فراہم کرتے ہیں۔ Accenture اس انٹیگریشن کی مہارت فراہم کرتا ہے جو ان سسٹمز کو موجودہ حکومتی انفراسٹرکچر سے جوڑنے کے لیے ضروری ہے، جو اکثر دہائیوں پرانے ڈیٹا بیس اور سخت خریداری کے قواعد پر چلتا ہے۔
PULSE یہ نہیں پوچھ رہا کہ کیا AI ای میل لکھ سکتا ہے یا کسی میٹنگ کی ٹرانسکرپٹ کا خلاصہ کر سکتا ہے۔ یہ یہ پوچھ رہا ہے کہ کیا یہ ماڈلز تین بنیادی کاموں میں قابل اعتماد طریقے سے مدد کر سکتے ہیں: وبائیاتی نگرانی (epidemiological surveillance)، وسائل کی تقسیم (resource allocation)، اور عوامی صحت کی مواصلات (public health communication)۔ یہ تمام اصطلاحات بظاہر تجریدی لگتی ہیں، لیکن مجموعی طور پر یہ ایک ہیلتھ ڈیپارٹمنٹ چلانے کے روزمرہ کے بوجھ کی عکاسی کرتی ہیں۔ نگرانی کا مطلب لیب رپورٹس، ہسپتال میں داخل ہونے والے مریضوں اور اسکولوں میں غیر حاضری کے ڈیٹا کا جائزہ لینا ہے تاکہ کسی بیماری کے بڑے پیمانے پر پھیلنے سے پہلے اس کا پتہ لگایا جا سکے۔ وسائل کی تقسیم کا مطلب ہے کہ شدید فلو کے سیزن کے دوران محدود ویکسین کی خوراکیں یا اینٹی وائرل علاج کہاں بھیجے جائیں، اس کا فیصلہ ریئل ٹائم میں کرنا۔ عوامی صحت کی مواصلات کا مطلب ہے کہ پیچیدہ وفاقی رہنمائی کو درجنوں مختلف کمیونٹیز کے لیے سادہ زبان میں منتقل کرنا، جو اکثر خوراک سے ہونے
یہ حقیقت اس پائلٹ پروگرام کو تین مستقل تکنیکی مسائل: درستگی (accuracy)، ہالوسینیشن میں کمی (hallucination mitigation)، اور ڈیٹا کی رازداری (data privacy) کے لیے ایک مثال (precedent-setter) بنا دیتی ہے۔ اس تناظر میں، ہالوسینیشن (hallucination) کا مطلب یہ ہو سکتا ہے کہ کوئی ماڈل ادویات کے باہمی اثرات کے بارے میں غلط معلومات گھڑے، کسی غیر موجود بیماری کے پھیلاؤ کے گروپ کا تصور کرے، یا رپورٹنگ کے کسی ضابطے کو غلط بیان کرے۔ PULSE کو اس طرح ترتیب دیا گیا ہے کہ یہ ناپا جا سکے کہ یہ غلطیاں کتنی بار ہوتی ہیں اور کیا تکنیکی حفاظتی اقدامات (guardrails) انہیں فیصلہ ساز تک پہنچنے سے پہلے پکڑ سکتے ہیں۔
رازداری کی بھی اتنی ہی اہمیت ہے۔ عوامی صحت کے ادارے HIPAA اور اضافی ریاستی قوانین کے تحت محفوظ شدہ صحت کی معلومات (protected health information) کو سنبھالتے ہیں۔ اس ڈیٹا کو چھونے والے کسی بھی AI سسٹم کو یہ واضح طور پر ثابت کرنا ہوگا کہ وہ کیا اسٹور کرتا ہے، ٹریننگ ڈیٹا کہاں سے گزرتا ہے، اور بعد میں کون اس کے نتائج (outputs) تک رسائی حاصل کر سکتا ہے۔ CHAI کی شمولیت اس بات کا اشارہ ہے کہ یہ آزمائشیں نہ صرف OpenAI اور Anthropic ماڈلز کی خام ذہانت (raw intelligence) کا امتحان لیں گی، بلکہ سخت ادارہ جاتی گورننس فریم ورکس کے اندر کام کرنے اور شفاف آڈٹ ٹریلز (audit trails) چھوڑنے کی ان کی صلاحیت کو بھی پرکھیں گی۔
ڈویلپرز اور ریگولیٹرز کے لیے ایک خاکہ
ہیلتھ کیئر AI بنانے والے ڈویلپرز اور اسٹارٹ اپ بانیوں کے لیے، PULSE وہ چیز فراہم کرتا ہے جس کی مارکیٹ کو اشد ضرورت ہے: ایک واضح، حکومت کی حمایت یافتہ معیار۔ نئی کمپنیاں اکثر عوامی صحت کے نظاموں میں اپنی مصنوعات فروخت کرنے کے لیے جدوجہد کرتی ہیں کیونکہ خریداری کرنے والے افسران (procurement officers) کے پاس AI کی حفاظت کا جائزہ لینے کے لیے کوئی مشترکہ چیک لسٹ نہیں ہوتی۔ اگر PULSE انتظامی صحت کے ماحول میں تعصب (bias)، درستگی اور رازداری کی پیمائش کے لیے شفاف معیار فراہم کرتا ہے، تو وہ معیار تیزی سے ملک بھر کے وینڈرز کے لیے ڈیفالٹ بینچ مارک بن سکتا ہے۔
یہ پروگرام اس بات کی طرف بھی اشارہ کرتا ہے کہ حکومت کی خدمت کے لیے Large Language Models (LLMs) کو کس طرح ارتقاء کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ صارفین کے لیے بنائے گئے چیٹ بوٹس روانی اور مددگار جوابات کے لیے موزوں ہوتے ہیں۔ حکومتی صحت کے کام کے لیے حوالہ جات (citations)، متوازن غیر یقینی صورتحال (calibrated uncertainty)، اور ادارہ جاتی یادداشت (institutional memory) کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایک ماڈل جو نرس ماہرِ وبائیات (nurse epidemiologist) کو مشورہ دے رہا ہو، اسے پراعتماد جواب گھڑنے کے بجائے یہ کہنے کے لیے تیار ہونا چاہیے کہ "شواہد غیر واضح ہیں"۔ یہ دیکھنا کہ OpenAI اور Anthropic اس ماحول کے لیے اپنی پرومپٹنگ حکمت عملیوں (prompting strategies) اور ریٹریول سسٹمز (retrieval systems) کو کیسے ایڈجسٹ کرتے ہیں، یہ ظاہر کرے گا کہ آیا بنیادی ٹیکنالوجی واقعی بیوروکریٹک توقعات پر پورا اتر سکتی ہے یا نہیں۔
اگر یہ پائلٹ پروگرام کامیاب رہتے ہیں، تو تکنیکی اور گورننس کے حوالے سے حاصل ہونے والی معلومات امریکہ کی سرحدوں سے بہت آگے تک جا سکتی ہیں۔ دنیا بھر میں عوامی صحت کے شعبے ڈیٹا کے بوجھ اور عملے کی کمی جیسے متوازی مسائل کا سامنا کر رہے ہیں۔ وبائیات اور صحت کے مواصلات میں LLMs کے استعمال کے لیے ایک تصدیق شدہ فریم ورک ایک بین الاقوامی حوالہ بن سکتا ہے، بالکل اسی طرح جیسے FHIR معیارات نے الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز کے لیے کیا تھا۔
اصل حاصل
PULSE یہ وعدہ نہیں ہے کہ مصنوعی ذہانت عوامی صحت کے مسائل حل کر دے گی۔ یہ اس بات کا اعتراف ہے کہ صحت کی معلومات پر کارروائی کے پرانے طریقے بہت سست اور بہت زیادہ محنت طلب ہیں، اور کسی بھی متبادل کو قومی سطح پر نافذ کرنے سے پہلے حقیقت پسندانہ اور متنوع حالات میں ثابت ہونا چاہیے۔ OpenAI اور Anthropic کے جدید ترین (frontier) ماڈلز کے ساتھ CHAI کے حفاظتی فریم ورکس کو ملا کر، اور ان ٹولز کو دس مختلف دائرہ اختیار (jurisdictions) میں خود کو ثابت کرنے پر مجبور کر کے، یہ پروگرام جنریٹیو AI کے ساتھ اس شکوک و شبہات کے ساتھ پیش آتا ہے جس کا وہ مستحق ہے، جبکہ اسے وہ ٹیسٹنگ گراؤنڈ بھی فراہم کرتا ہے جس کی اسے ضرورت ہے۔ صحت کے حکام، ڈویلپرز اور ان کی خدمت کرنے والی کمیونٹیز کے لیے، یہی توازن ذمہ دارانہ اپناؤ (responsible adoption) کی اصل شکل ہے۔