ቅዠት፣ አስተማማኝነት እና በማስረጃ ላይ የተመሰረተ ማረጋገጫ

ትርፍ፡

• በሕክምና AI ውፅዓት ውስጥ የቅዠት ዓይነቶችን (የተሰራ ምንጭ ፣ የተሳሳተ መጠን ፣ ምናባዊ ጥናት) የማወቅ ችሎታ።
• እያንዳንዱን ክሊኒካዊ የይገባኛል ጥያቄ ከአሁኑ መመሪያ እና ዋና ምንጭ ከብዙ ባለ ሽፋን ማረጋገጫ ጋር የማገናኘት ችሎታ
• የሞዴል አለመረጋጋትን የማስተዳደር ችሎታ፣ የመተማመን መግለጫ ትክክለኛነት ማረጋገጫ እንዳልሆነ እና የስህተት አደጋ እርግጠኛ የሚመስለው

በሕክምና ውስጥ ያለው አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) ትልቁ አደጋ ስህተት መሥራቱ አይደለም፣ ነገር ግን በከፍተኛ እምነት ስህተቶችን መሥራቱ ነው። የቋንቋ ሞዴሎች አቀላጥፈው እና አሳማኝ የሆነ ጽሑፍ ያዘጋጃሉ; አንድ ዓረፍተ ነገር እውነትም ሆነ ሐሰት ተመሳሳይ በራስ የመተማመን ቃና ያሰማል። ይህ “ሃሉሲኔሽን” ይባላል፡ ሞዴሉ እንደ እውነት ያልሆነ መረጃ (የተሰራ ምንጭ፣ የተሳሳተ መጠን፣ ምናባዊ ጥናት፣ ህልውና የሌለው የመመሪያ ቁሳቁስ) ሲያወጣ። በሌሎች አካባቢዎች, ቅዠት መታወክ ነው; በመድሃኒት ውስጥ የደህንነት ጉዳይ ነው. በዚህ ክፍል ውስጥ የቅዠት ዓይነቶችን፣ ባለብዙ-ንብርብር ማረጋገጫን እና የሞዴል አለመረጋጋትን ማወቅን ይማራሉ። መሰረታዊ መርህ፡ የመተማመን መግለጫ የእውነት ማስረጃ አይደለም; ከዋናው ምንጭ እና ከአሁኑ መመሪያ ጋር ሳይገናኙ እያንዳንዱን ክሊኒካዊ የይገባኛል ጥያቄ መጠቀም አይቻልም።

ቅዠትን የሚያመጣው ምንድን ነው?

AI "ቀጣዩ በጣም ሊሆን የሚችል ቃል" የሚተነብይ ስርዓት ነው; ከእውነታው ዳታቤዝ ውስጥ አይነበብም. ለጥያቄው መልሱን ባያውቅም ከሰለጠነባቸው ጽሑፎች ጋር የሚመሳሰል አሳማኝ መልስ ይሰጣል። ለዛም ነው የማይገኝ ጽሁፍ ሙሉ በሙሉ በተሰራ ጥቅስ፣ ልክ ያልሆነ መጠን ከግልጽ ቁጥር ጋር፣ ጊዜው ያለፈበት ምክር ከትክክለኛ ቋንቋ ጋር መስጠት የሚችለው። ሞዴሉ "አላውቅም" ከማለት ይልቅ ባዶውን መሙላት ይፈልጋል. በተጨማሪም የሥልጠናው መረጃ በአንድ ቀን ታግዷል; እሱ/ሷ ከዚያን ጊዜ ጀምሮ የተቀየሩትን መመሪያዎች ላያውቁ ይችላሉ።

ፍንጭ፡ AIን ጠይቅ "እርግጠኛ ነህ?" መጠየቅ አስተማማኝ ፈተና አይደለም; ሞዴሉ በቀላሉ "አዎ እርግጠኛ ነኝ" ሊል ይችላል ወይም በተቃራኒው ከትክክለኛው መልስ ሊወዛወዝ ይችላል. ትክክለኛው ፈተና የይገባኛል ጥያቄውን በገለልተኛ ዋና ምንጭ ውስጥ መፈለግ ነው።

የሕክምና ቅዠቶች ዓይነቶች

ዘውግ

ምሳሌ

አደጋ

የተሰራ ምንጭ

የማይገኝ ጽሑፍ/DOI

የውሸት ሰንሰለት

ትክክል ያልሆነ መጠን/አሃድ

ትክክል ያልሆነ mg ወይም ዩኒት

የታካሚ ቀጥተኛ ጉዳት

ምናባዊ ስራ / ውጤት

RCT ያልሆነ "ማስረጃ"

የተሳሳተ ክሊኒካዊ ውሳኔ

ጊዜው ያለፈበት ምክር

የድሮ መመሪያ ጽሑፍ

ጊዜ ያለፈበት ሕክምና

አለመግባባት

ትክክለኛ ጽሑፍ ፣ የተሳሳተ መደምደሚያ

የተዛባ መረጃ

ከመጠን በላይ መጨመር

ልዩ ይዝለሉ

አላግባብ መጠቀም

ባለብዙ-ንብርብር ማረጋገጫ

ቅዠትን ለመከላከል ብቸኛው መከላከያ ስልታዊ ማረጋገጫ ነው. አምስት ንብርብሮች;

1. ወደ ምንጩ ውረድ። እያንዳንዱን መጠን፣ መስፈርት እና የውሳኔ ሃሳብ ከአሁኑ መመሪያ፣ ጥቅል ማስገቢያ ወይም ዋና መጣጥፍ ይክፈቱ እና ያረጋግጡ።
2. ተሻጋሪ ቼክ. ሁለት ገለልተኛ ታማኝ ምንጮች ተመሳሳይ ነገር ይላሉ?
3. ወቅታዊነት። መረጃው የየትኛው ቀን ነው? ከዚያ ጊዜ ጀምሮ ተለውጧል?
4. ክሊኒካዊ ወጥነት. የይገባኛል ጥያቄው ከታካሚው እውነታ እና አጠቃላይ ክሊኒካዊ አመክንዮ ጋር ይስማማል?
5. የባለሙያ ዓይን. በማንኛውም ጥርጣሬ ወይም ወሳኝ ነጥብ የሚመለከተውን ቅርንጫፍ ያማክሩ።

ሶስት ጥቃቅን ጉዳዮች

ጉዳይ 1 - ደህንነቱ የተጠበቀ የሚመስለው የተሳሳተ መጠን። አንድ ሐኪም እምብዛም ጥቅም ላይ ያልዋለ መድሃኒት መጠን ስለ AI ጠየቀ። AI በጣም ግልጽ የሆነ ቁጥር ይሰጣል. ሐኪሙ የወደፊት ሁኔታን ይመለከታል; ትክክለኛው መጠን AI ከሚለው አንድ ሦስተኛው ነው። የ AI ትክክለኛ ድምጽ ትክክለኛነትን አላሳየም; ማረጋገጫው ገዳይ ስህተት እንዳይከሰት አድርጓል።

ጉዳይ 2 - የፋንተም ሥራ. AI አንድን ህክምና ለመደገፍ በ2020 የታተመውን "1,200-ታካሚ ባለብዙ ማእከል RCT" ጠቅሷል። ሐኪሙ ይህንን ጥናት እየፈለገ ነው; እንደዚህ ዓይነት ጥናት የለም. AI የይገባኛል ጥያቄውን ታማኝ ለማድረግ ቁጥሮችን እና ዝርዝሮችን አዘጋጅቷል።

ጉዳይ 3 - ጊዜው ያለፈበት ምክር. AI በበሽታ ህክምና ውስጥ በመጀመሪያ የማይመከር የቆየ መድሃኒት ይመክራል. ሐኪሙ የአሁኑን መመሪያ ይመለከታል; አቀራረቡ ተቀይሯል፣ አዲስ ወኪል ቀድሞ መጥቷል። የ AI እውቀት በቀድሞው ዘመን በረዶ ነበር; አሁን ያለው መመሪያ ውሳኔውን ያስተካክላል.

ደረጃ በደረጃ፡ የይገባኛል ጥያቄን ማረጋገጥ

1. የይገባኛል ጥያቄውን ወደ አንድ ዓረፍተ ነገር ይቀንሱ. እንደ "X መድሃኒት በ Y መጠን ይመከራል."
2. የመርጃውን አይነት ይወስኑ. መጠን፣ መስፈርት ወይስ ማስረጃ?
3. ዋናውን ምንጭ ክፈት. ፕሮስፔክተስ፣ መመሪያ፣ ፐብሜድ
4. ቼክ ከሁለት ምንጮች ጋር።
5. የተዘመነውን ያረጋግጡ።
6. የማይስማማ ከሆነ ውድቅ ያድርጉት; ጥርጣሬ ካለ, አንድ ባለሙያ ያማክሩ.

አራት ሊገለበጡ የሚችሉ አብነቶች

ተግባር፡ እያንዳንዱን የተረጋገጠ የይገባኛል ጥያቄ (መጠን፣ የምርመራ መስፈርት፣ ምንጭ፣ የቁጥር ውጤት፣ የመመሪያ ምክር) ከዚህ በታች ባለው የ AI ውፅዓት በተለየ መስመሮች ይዘርዝሩ። ለእያንዳንዱ "ከየትኛው ዋና ምንጭ መረጋገጥ እንዳለበት" አምድ ይጨምሩ። ራስን ማረጋገጥ; የሚመረመሩትን ነጥቦች ብቻ ያውጡ። ውጤት፡ [...]

ተግባር፡ ለሚከተለው የይገባኛል ጥያቄ እውነት ለመሆኑ ምን ሁኔታዎች መሟላት እንዳለባቸው ይዘርዝሩ እና በምን ሁኔታዎች ውስጥ ሐሰት ሊሆን ይችላል። የት ማረጋገጥ እንዳለብኝ ለማየት እንድችል። የይገባኛል ጥያቄ፡ [...]

ተግባር፡ በሚከተለው ጽሁፍ ውስጥ ምንጩን ሳይጠቅሱ የተደረጉ አሃዛዊ ወይም ፍፁም መግለጫዎችን ምልክት ያድርጉ (ለምሳሌ "80% ውጤታማ"፣ "500 mg በቀን")። እያንዳንዱን "ምንጭ ያልተገኘ - ማረጋገጫ ያስፈልጋል" የሚል ምልክት ያድርጉበት። ጽሑፍ፡ [...]

ተግባር፡ የዚህ ክሊኒካዊ ምክር ወቅታዊ አደጋን እንድገመግም ጠይቀኝ፡ በምን አይነት መመሪያ ላይ ሊመሰረት ይችላል፣ ለመጨረሻ ጊዜ የተሻሻለው መቼ ነው፣ በዚህ አካባቢ በቅርብ አመታት ውስጥ የመቀየር እድል አለ? የመመሪያውን ጽሑፍ አያዘጋጁ; የቁጥጥር ጥያቄዎችን ያመነጫሉ. አስተያየት: [...]

ደካማ ጥያቄ / ጠንካራ ጥያቄ

ደካማ፡ "ይህ እውነት ነው?" (AI በቀላሉ "አዎ" ይላል)

ጠንካራ፡ "እያንዳንዱን መጠን፣ ምንጭ እና የመመሪያ ምክሮችን ከዚህ በታች ባለው የ AI ህትመት በተለየ መስመር ይዘርዝሩ እና ከየትኛው ዋና ምንጭ (ጥቅል አስገባ/መመሪያ/PubMed) ለእያንዳንዱ ማረጋገጥ እንዳለብኝ ይፃፉ። ምንጭ ያልተገኙ ወይም ቁርጥ ያለ የሚመስሉ መግለጫዎችን 'ማረጋገጫ እንደሚያስፈልግ' ምልክት ያድርጉበት። እራስዎን ያረጋግጡ፣ የማረጋገጫ ዝርዝር ብቻ ያዘጋጁ።"

በኃይለኛው ጥያቄ ውስጥ AI ን "ማያረጋግጥ" ነገር ግን "የራሱን ውፅዓት ኦዲት ማድረግ" በማይችል ሚና ውስጥ አስቀምጠዋል.

የተለመዱ ስህተቶች

• በራስ የመተማመን ድምጽ ለትክክለኛነት ስህተት። የመተማመን መግለጫ ማስረጃ አይደለም.
• "ኧረ፧" ጋር በመሞከር ላይ። ሞዴሉ በሁለቱም አቅጣጫዎች በቀላሉ ይንሸራተታል.
• በአንድ ምንጭ ረክቻለሁ። መሻገር የግድ ነው።
• ዝመናውን በመዝለል ላይ። የሞዴል መረጃ በአንድ ቀን ታግዷል።
• በወሳኝ ነጥብ ላይ ኤክስፐርትን አለማማከር። አጠያያቂ በሆኑ ውሳኔዎች ውስጥ ሁለተኛ አስተያየት መፈለግ አለበት.

አውቶሜሽን አድልዎ፡ የራሱ ወጥመድ

ቅዠቱ የአምሳያው ስህተት ነው; ግን የሰው ስህተትም አለ፡ አውቶሜሽን አድልዎ። ማሽን መልስ ሲሰጥ ሳይጠየቅ መልሱን ትክክል ነው ብሎ የመቀበል የሰው ልጅ ዝንባሌ ነው። ካልኩሌተር አስተማማኝ ስለሆነ ብቻ እንለምደዋለን። እኛ ሳናውቅ በቋንቋ ሞዴል ላይ ተመሳሳይ እምነት እናደርጋለን። ይሁን እንጂ የቋንቋው ሞዴል ልክ እንደ ካልኩሌተር ትክክለኛ አይደለም; ሊሆን የሚችል እና ሊሳሳት የሚችል ነው.

አውቶሜሽን አድልዎ በተለይ በሚደክምበት ጊዜ፣ በጊዜ ግፊት እና በተለመዱ ተግባራት ውስጥ በጣም አደገኛ ነው። መናድ ሲያልቅ፣ ለስላሳ እና ለስላሳ የሚመስለውን የ AI ውፅዓት “ለማንኛውም እውነት ነው” ብሎ ማሰናበት ቀላል ነው። መድኃኒቱ ማረጋገጥን ልማዳዊ እና ሥርዓት ማድረግ ነው፡- በጽሑፍ ከመግባት ደረጃ ጋር ማሰር እንጂ ለአፋጣኝ ትኩረት መስጠት አይደለም። "ደክሞኛል፣ ነገር ግን የፍተሻ ዝርዝሩ የሚናገረው ያ ነው" ከአውቶሜሽን አድሎአዊነት የተሻለው መከላከያ ነው።

ይጠንቀቁ: ትልቁ አደጋ AI ስህተት መሥራቱ አይደለም; ሲደክሙ ስህተቱን ሳይጠራጠሩ ይቀበላሉ ማለት ነው። ማረጋገጫን ከግል ግምት ሳይሆን ከጽሑፍ ሥርዓት ጋር ያገናኙ።

በማጠቃለያው

ቅዠት በሕክምና ውስጥ የ AI በጣም አሳሳቢ አደጋ ነው: ሞዴሉ ውሸትን እና እውነትን በተመሳሳይ በራስ የመተማመን ስሜት ይፈጥራል. የተመረተ ምንጭ፣ የተሳሳተ የመድኃኒት መጠን፣ የውሸት ጥናት እና ጊዜ ያለፈበት ምክር በጣም የተለመዱ ዓይነቶች ናቸው። ብቸኛው መከላከያ ባለብዙ-ንብርብር ማረጋገጫ ነው፡ እያንዳንዱን የይገባኛል ጥያቄ ከዋናው ምንጭ እና ከአሁኑ መመሪያ ጋር ይፈትሹ፣ መሻገሪያ እና ምንዛሪ መሞከር; ወሳኝ በሆኑ ነጥቦች ላይ ባለሙያ ያማክሩ. የመተማመን መግለጫን እንደ እውነት ማስረጃ በጭራሽ አይውሰዱ።

የመተግበሪያ ተግባር

ሆን ብሎ ፈታኝ የሆነ ክሊኒካዊ ጥያቄን (ያልተለመደ መጠን ወይም ወቅታዊ ህክምና) AIን ይጠይቁ። ከዋናው ምንጭ ጋር የሚሰጠውን እያንዳንዱን መጠን፣ ምንጭ እና የውሳኔ ሃሳብ ያረጋግጡ። ስንት የይገባኛል ጥያቄዎች እውነት ሆነው ስንቱ ውሸት ነው ወይስ የተፈበረከ? ስህተቶቹ በየትኛው የቅዠት አይነት ውስጥ እንደሚገኙ ከሰንጠረዡ ጋር ያዛምዱ እና በራስ የመተማመን ስሜት እንዴት እንደሚያሳስትዎት ይገንዘቡ።

የማረጋገጫ ዝርዝር

• [ ] እያንዳንዱን የይገባኛል ጥያቄ ወደ አንድ ዓረፍተ ነገር ቀንስሁ።
• [ ] መጠኑን/መስፈርቱን/ምንጭ/የውሳኔውን ከዋናው ምንጭ አረጋግጫለሁ።
• [ ] በሁለት ገለልተኛ ምንጮች አጣራሁ።
• [ ] መረጃው ወቅታዊ መሆኑን አረጋግጫለሁ።
• [ ] የይገባኛል ጥያቄውን በክሊኒካዊ ወጥነት ሞከርኩት።
• [ ] አጠያያቂ በሆነው/ወሳኝ ነጥብ ላይ አንድ ባለሙያ አማከርኩ።
• [ ] በራስ የመተማመን ስሜትን እንደ ትክክለኛነት እንደ ማስረጃ አልቆጠርኩትም።