રેડિયોલોજીમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો પરિચય: ભૂમિકાઓ, સીમાઓ, રેડિયોલોજીસ્ટની મંજૂરી અને નીતિશાસ્ત્ર

નફો:

• ઇમેજિંગ વર્કફ્લો (પ્રી-એક્વિઝિશન, એક્વિઝિશન, રીડિંગ, રિપોર્ટિંગ)માં કૃત્રિમ બુદ્ધિ ક્યાં વાસ્તવિક સમય બચાવે છે તે પારખવાની ક્ષમતા અને જ્યાં સલામતી-નિર્ણાયક નિર્ણયો (નિદાન, રિપોર્ટનું પ્રકાશન, નિર્ણાયક શોધ સૂચના) રેડિયોલોજિસ્ટ પર છોડી દેવામાં આવે છે, કાર્ય જોખમ સ્તરના આધારે.
• દરેક AI આઉટપુટને ઈમેજ અને ક્લિનિકલ સંદર્ભ, સ્વતંત્ર સમીક્ષા અને અંતિમ હસ્તાક્ષર મંજૂરી સાથે જોડવાની શિસ્ત લાગુ કરવાની ક્ષમતા
• KVKK/ગોપનીયતાના દાયરામાં DICOM ઇમેજ અને રિપોર્ટ ડેટાને અનામી રાખવો અને સુરક્ષિત વાહન પસંદ કરવાની ટેવ પાડવી

દરરોજ સેંકડો છબીઓ રેડિયોલોજી યુનિટમાંથી વહે છે. શું છાતીના રેડિયોગ્રાફ પર પડછાયો સામાન્ય જહાજ અથવા નાના નોડ્યુલ છે; મગજ સીટી પર દર્દીના માથાનો દુખાવો પાછળ શાંત રક્તસ્રાવ છે; શું મેમોગ્રામ પર માઇક્રોક્લેસિફિકેશનનું ક્લસ્ટર સૌમ્ય છે અથવા પ્રારંભિક કેન્સરનું પ્રથમ સંકેત છે; કંટ્રોલ ટોમોગ્રાફીમાં, નોડ્યુલ ખરેખર વધ્યું છે કે કેમ તે માત્ર અલગ પ્લેનમાં માપવામાં આવે છે. આમાંના કેટલાક પ્રશ્નો પુનરાવર્તિત અને સમય માંગી લે તેવા છે; તેમાંના કેટલાક એવા નિર્ણયો છે જે વ્યક્તિનું જીવન સીધું નક્કી કરશે અને જેની ભૂલનું માર્જિન શૂન્યની નજીક હોવું જોઈએ. આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (ટૂંકા માટે AI - કોમ્પ્યુટર સિસ્ટમ કે જે ઈમેજમાં પેટર્નને ઓળખી શકે છે, તેને વર્ગીકૃત કરી શકે છે, તેને માપી શકે છે અને ટેક્સ્ટ જનરેટ કરી શકે છે) આ ચિત્રની બરાબર મધ્યમાં બંધબેસે છે: જ્યારે યોગ્ય રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવે, ત્યારે તે તાત્કાલિક બાબતને આગળ લાવે છે, માપને ઝડપી બનાવે છે, રિપોર્ટનો ડ્રાફ્ટ બનાવે છે અને તમને વિચારવાનો સમય આપે છે; જ્યારે ખોટી રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે દર્દીના અહેવાલમાં દેખીતી રીતે સલામત પરંતુ ખોટું આઉટપુટ ટ્રાન્સફર કરી શકે છે અથવા તમને ખોટા વિશ્વાસ તરફ દોરી શકે છે.

આ મોડ્યુલનું પ્રથમ એકમ સોફ્ટવેર પરિચય નથી. તેનો હેતુ એ સ્પષ્ટ કરવાનો છે કે તમારા વ્યવસાયમાં AI ક્યાં મૂકવું અને ક્યાં મૂકવું નહીં. કારણ કે રેડિયોલોજી એ "સુરક્ષા-નિર્ણાયક" ક્ષેત્ર છે: તમે જે રિપોર્ટ બનાવો છો તે ચિકિત્સકના ડાયગ્નોસ્ટિક નિર્ણય, શસ્ત્રક્રિયા યોજના, કીમોથેરાપીની માત્રા, દર્દીની અઠવાડિયાની ચિંતાને અસર કરે છે. ચાલો શરૂઆતથી જ મૂળ સિદ્ધાંત મૂકીએ: કૃત્રિમ બુદ્ધિ એ સહાયક છે, રેડિયોલોજીસ્ટ નથી. રિપોર્ટનું નિદાન, રીલીઝ (હસ્તાક્ષર) અને નિર્ણાયક શોધ સૂચના સક્ષમ નિષ્ણાતની છે - રિપોર્ટિંગ રેડિયોલોજિસ્ટ અને હાજરી આપનાર ક્લિનિશિયન. વણચકાસાયેલ AI આઉટપુટ એ સહી વિનાનો અહેવાલ છે.

ઇમેજિંગ વર્કફ્લો અને એઆઈનું સ્થાન

રેડિયોલોજીના વ્યવસાયને સમજવા માટે, પ્રક્રિયાને ચાર તબક્કામાં વિભાજીત કરવી ઉપયોગી છે. પૂર્વ-નિષ્કર્ષણનો તબક્કો: પરીક્ષાની વિનંતી, સંકેત (તબીબી કારણ પરીક્ષા જરૂરી છે) મૂલ્યાંકન, પ્રોટોકોલ પસંદગી, દર્દીની તૈયારી. સંપાદન તબક્કો: પદ્ધતિનો ઉપયોગ (ઇમેજિંગ પદ્ધતિ - એક્સ-રે, સીટી/કમ્પ્યુટેડ ટોમોગ્રાફી, એમઆરઆઈ/મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ, અલ્ટ્રાસાઉન્ડ, મેમોગ્રાફી), માત્રા અને ગુણવત્તા ગોઠવણ. વાંચનનો તબક્કો: રેડિયોલોજિસ્ટ ઇમેજ, માપ, અગાઉની પરીક્ષાઓ સાથે સરખામણીનું મૂલ્યાંકન કરે છે. રિપોર્ટિંગ તબક્કો: તારણોનું માળખું બનાવવું, નિષ્કર્ષ લખવો, નિર્ણાયક શોધની જાણ કરવી અને ક્લિનિશિયનને રિપોર્ટ પહોંચાડવો. AI ચારેય તબક્કાઓને સ્પર્શી શકે છે, પરંતુ દરેક સમાન સત્તા સાથે નહીં.

"મોડેલિટી" દ્વારા અમારો અર્થ ઇમેજિંગ મોડલિટી છે. "શોધવું" એ ઇમેજમાં શોધાયેલ અસામાન્ય અથવા આશ્ચર્યજનક પરિસ્થિતિ છે. "ટ્રાયેજ" નો અર્થ છે તાકીદના કેસોને વર્કલિસ્ટની આગળ લાવવા. "ખોટા નકારાત્મક" એ શોધ ખૂટે છે જે ખરેખર અસ્તિત્વમાં છે; તે રેડિયોલોજીમાં સૌથી ભયજનક પ્રકારની ભૂલ છે કારણ કે તે ચૂપચાપ નુકસાન પહોંચાડે છે. AI ઑડિટ માટે પ્રાથમિકતા સિગ્નલ, ધ્વજ અથવા ડ્રાફ્ટ રિપોર્ટ બનાવી શકે છે; પરંતુ માત્ર રેડિયોલોજિસ્ટ જ મૂલ્યાંકન કરે છે કે શું આ દર્દીની ક્લિનિકલ સ્થિતિ, ઇતિહાસ અને અગાઉની પરીક્ષાઓનું પાલન કરે છે.

નીચેનું કોષ્ટક મિશન દ્વારા AI ની ભૂમિકા અને જોખમ સ્તરનો સારાંશ આપે છે:

ક્વેસ્ટ

AI ની ભૂમિકા

જોખમ સ્તર

કોણ મંજૂર કરે છે

વર્કલોડ અંદાજ, વર્કલિસ્ટ આયોજન

પ્રવેગક, આયોજક

નીચું

યુનિટ મેનેજર

પ્રોટોકોલ/ડોઝ ભલામણ

સૂચન, તપાસ્યું

નિમ્ન-મધ્યમ

ટેકનિશિયન + રેડિયોલોજીસ્ટ

રિપોર્ટ ડ્રાફ્ટ લખો

સ્કેચ જનરેટર

મધ્યમ

રેડિયોલોજીસ્ટ

સ્વચાલિત માપન (નોડ્યુલ, વોલ્યુમ)

કેલ્ક્યુલેટર, તપાસ્યું

મધ્યમ

રેડિયોલોજીસ્ટ

ટ્રાયજ/પ્રાધાન્યતા ધ્વજ

પ્રાથમિકતા આપનાર, છેલ્લો શબ્દ નથી

મધ્યમ-ઉચ્ચ

રેડિયોલોજીસ્ટ (હજી વાંચે છે)

જખમ માર્કિંગ (CAD)

પ્રી-સ્ક્રિનર, બીજી આંખ

ઉચ્ચ

રેડિયોલોજીસ્ટ (નિદાન આપે છે)

જટિલ શોધ ચેતવણી

રીમાઇન્ડર, ડ્રાફ્ટ

ખૂબ ઊંચી

રેડિયોલોજીસ્ટ (પુષ્ટિ + અહેવાલો)

નિદાન / અંતિમ અહેવાલ

મદદરૂપ નથી

ખૂબ ઊંચી

રેડિયોલોજીસ્ટ + ક્લિનિશિયન

આ ચાર્ટમાં એક લીટી ધ્યાનમાં રાખો: જેમ જેમ જોખમ વધે છે, AI ની ભૂમિકા સંકોચાય છે, માનવ મંજૂરી વધે છે. AI કોઈપણ લાઇનમાં અભ્યાસને "મુક્તિ" આપી શકતું નથી.

શા માટે ચકાસણી આ વ્યવસાયનું હૃદય છે

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તે જે આઉટપુટ આપે છે તેમાં વિશ્વાસ લાગે છે, પરંતુ તે ચોક્કસ ન પણ હોઈ શકે. ઇમેજ મૉડલ તારણો ચૂકી શકે છે (ખોટી નકારાત્મક) અથવા એવી શોધને ફ્લેગ કરી શકે છે જે અસ્તિત્વમાં નથી (ખોટી હકારાત્મક). બીજી તરફ, ટેક્સ્ટ-જનરેટીંગ લેંગ્વેજ મોડલ્સ, એક એવી શોધ ઉમેરી શકે છે જે ખરેખર ઇમેજમાં નથી, અસ્ખલિત વાક્યમાં રિપોર્ટમાં, જેમ કે તે સાચું હોય; આ આભાસ કહેવાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક વાક્ય "રાઇટ એડ્રેનલ એડેનોમા" નો સમાવેશ થોરેક્સ સીટી રિપોર્ટ ડ્રાફ્ટમાં કરવામાં આવી શકે છે જે ક્યારેય જોવામાં આવ્યો નથી. બંને ફાંસો સમાન પ્રવાહીતા સાથે આવે છે; માત્ર એક જ વસ્તુ જે સાચા અને ખોટાને અલગ પાડે છે તે છે તમારી કુશળતા અને તમારી ચકાસણી કરવાની આદત.

ચકાસણી શિસ્ત ત્રણ પગલાંઓ સમાવે છે:

1. ઈમેજની લિંક: એઆઈ ફ્લેગ શોધવામાં આવેલા દરેક અને તે દરેક વાક્ય જે તે ઈમેજના રિપોર્ટમાં લખે છે તેને મેચ કરો. ઇમેજમાં સમકક્ષ ન હોય તેવી કોઈપણ અભિવ્યક્તિ રિપોર્ટમાં સમાવી શકાતી નથી. ધ્યાન આકર્ષિત કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરો, પુરાવા તરીકે નહીં.
2. સ્વતંત્ર રીતે વાંચો / પુનઃમૂલ્યાંકન કરો: એઆઈ દ્વારા ચિહ્નિત ન હોય તેવા વિસ્તારોને વાંચવાનું નિશ્ચિત કરો. નકારાત્મક AI આઉટપુટ "કોઈ તારણો" ની ગેરંટી નથી; તમારી પોતાની વ્યવસ્થિત તપાસને ક્યારેય છોડશો નહીં.
3. ક્લિનિકલ ફિલ્ટર: નિષ્ણાતની આંખથી પરીક્ષણ કરો કે શું આઉટપુટ દર્દીના ઇતિહાસ, સંકેત, અગાઉની પરીક્ષાઓ અને પરીક્ષાના તારણોનો વિરોધાભાસ કરે છે.

સાવધાન: દરેક વાક્યને ઈમેજ સાથે મેચ કર્યા વિના AI દ્વારા તૈયાર કરાયેલ ડ્રાફ્ટ રિપોર્ટ પર સહી કરવી એ સહી વિનાનો રિપોર્ટ સબમિટ કરવા જેટલી જ જવાબદારી છે. સરળ આઉટપુટ એ યોગ્ય આઉટપુટ નથી.

ગોપનીયતા: છબી ડેટા ખાનગી ડેટા છે

રેડિયોલોજીકલ ઈમેજીસ અને રિપોર્ટ્સ ખાસ વ્યક્તિગત ડેટા છે અને યુરોપમાં Türkiye અને GDPRમાં KVKK (પર્સનલ ડેટા પ્રોટેક્શન લો) હેઠળ સુરક્ષિત છે. તદુપરાંત, રેડિયોલોજિકલ ડેટા બે અલગ-અલગ સ્તરોમાં ઓળખ વહન કરે છે: DICOM હેડર (ક્ષેત્રો જેમ કે દર્દીનું નામ, ઓળખ નંબર, જન્મ તારીખ, સંસ્થા, ઇમેજ ફાઇલની શરૂઆતમાં પરીક્ષાની તારીખ) અને કેટલીકવાર બર્ન-ઇન ટેક્સ્ટ (દર્દીની માહિતી અલ્ટ્રાસાઉન્ડ અથવા સ્કેનર સ્ક્રીન પરથી કેપ્ચર કરવામાં આવે છે અને પિક્સેલ્સમાં પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે). સાર્વજનિક AI ટૂલમાં ઇમેજ અથવા રિપોર્ટ લોડ કરવાથી બંને સ્તરો ખુલ્લી પડે છે. નિયમ સરળ છે: પહેલા અનામી બનાવો. DICOM હેડર સાફ કરો, એમ્બેડેડ ટેક્સ્ટને માસ્ક કરો; વાર્તા શેર કરતી વખતે, "Ayşe Yılmaz, protocol 2024-114523, breast cancer" ને બદલે "62 વર્ષીય મહિલા, સ્તન કેન્સરનો જાણીતો ઇતિહાસ" લખો. જો શક્ય હોય તો, કોર્પોરેટ ટૂલ્સ પસંદ કરો કે જેમાં ડેટા પ્રોસેસિંગ એગ્રીમેન્ટ હોય અને મોડલ ટ્રેનિંગમાં તમારા ડેટાનો ઉપયોગ ન કરો.

ત્રણ નાના કેસો

કેસ 1 - સલામત ઉપયોગ. વ્યસ્ત શિફ્ટ દરમિયાન રેડિયોલોજિસ્ટને 40 મગજના સીટી સ્કેન્સની વર્કલિસ્ટનો સામનો કરવો પડે છે. Triage AI "સંભવિત તીવ્ર રક્તસ્ત્રાવ" તરીકે બે પરીક્ષણો આગળ લાવે છે. રેડિયોલોજિસ્ટ આ બેને પહેલા વાંચે છે, એકમાં ખરેખર મોટું સબડ્યુરલ બ્લીડ શોધે છે અને 6 મિનિટમાં ન્યુરોસર્જરી બોલાવે છે; તે જુએ છે કે અન્ય એક ચળવળ આર્ટિફેક્ટ છે અને તેને દૂર કરે છે. તે બાકીના 38 અભ્યાસોને ક્રમમાં સંપૂર્ણ વાંચે છે. AI એ ક્રમમાં ફેરફાર કર્યો, વાંચનને દૂર કર્યું નહીં; નિર્ણાયક ઘટનાને મિનિટો મળી.

કેસ 2 - વણચકાસાયેલ ડ્રાફ્ટ ટ્રેપ. અન્ય રેડિયોલોજિસ્ટ થોરાક્સ સીટી માટે AI-જનરેટેડ ડ્રાફ્ટ રિપોર્ટ પર ઝડપથી સહી કરે છે. ડ્રાફ્ટમાં "જમણા મૂત્રપિંડ પાસેના ગ્રંથિમાં 2 સેમી એડેનોમા" વાક્ય છે; જ્યારે તે વિભાગમાં આવા કોઈ જખમ ન હતા - મોડેલે આભાસ ઉત્પન્ન કર્યો હતો. આ ફોર્મમાં, રિપોર્ટ ક્લિનિશિયન પાસે જાય છે અને દર્દીને અંતઃસ્ત્રાવી પરીક્ષાઓની બિનજરૂરી સાંકળમાં મૂકવામાં આવે છે. માન્યતા છોડવામાં આવી હતી, વાક્ય છબી સાથે મેળ ખાતું નથી.

કેસ 3 - ગોપનીયતાનો ભંગ. એક ટેકનિશિયન એક સાર્વજનિક AI ટૂલ પર દર્દીનું નામ એમ્બેડેડ સાથે રસપ્રદ લાગતી અલ્ટ્રાસાઉન્ડ ઇમેજ અપલોડ કરે છે અને પૂછે છે કે "આ શું હોઈ શકે?" ઇમેજ દર્દી ID સાથે બાહ્ય સર્વર પર ગઈ હતી. સંસ્થા KVKK સમીક્ષાનો સામનો કરે છે. સાચો રસ્તો એમ્બેડેડ ટેક્સ્ટને માસ્ક કરવાનો, DICOM હેડરને સાફ કરવાનો અને માત્ર અનામી છબીને શેર કરવાનો હતો.

નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ

નબળા પ્રોમ્પ્ટ:

આ થોરાક્સ સીટી રિપોર્ટ લખો: Ayşe Yılmaz, TC 123..., પ્રોટોકોલ 2024-114523, મને લાગે છે કે ફેફસામાં કંઈક છે.

આ વિનંતી ત્રણ પાસાઓમાં ખોટી છે: ઓળખની માહિતી શેર કરવામાં આવી છે (KVKK ઉલ્લંઘન), તારણો અને પદ્ધતિની વિગતો આપવામાં આવી નથી, ભૂમિકા અને સીમાઓ વ્યાખ્યાયિત નથી. AI અનુમાન વડે જગ્યાઓ ભરે છે અને બનાવટી તારણોનું જોખમ રહેલું છે.

શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:

તમારી ભૂમિકા: રિપોર્ટિંગ રેડિયોલોજિસ્ટનો ડ્રાફ્ટ તૈયાર કરનાર સહાયક. નિદાન ન કરો, રિપોર્ટને સંપૂર્ણ ન માનો. હું તમને જે તારણો આપું છું તેના પરથી જ સંરચિત ડ્રાફ્ટ તૈયાર કરો; છબીને અનુરૂપ ન હોય તેવા કોઈપણ તારણો ઉમેરવા; તમને ખાતરી ન હોય તે વિસ્તારને "[રેડિયોલોજિસ્ટને પુષ્ટિ કરવા દો]" તરીકે ચિહ્નિત કરો. દર્દી: 62 વર્ષીય સ્ત્રી, ઉધરસ, ધૂમ્રપાનનો ઇતિહાસ. મોડલિટી: નોન-કોન્ટ્રાસ્ટ થોરેક્સ સીટી. આપેલ તારણો: જમણા ઉપલા લોબમાં 8 મીમી સોફ્ટ પેશી ઘનતા નોડ્યુલ; મેડિયાસ્ટિનમમાં પેથોલોજીકલ કદના કોઈ લસિકા ગાંઠો નથી; ત્યાં કોઈ પ્લ્યુરલ ફ્યુઝન નથી. શીર્ષકો: ક્લિનિકલ માહિતી, તકનીક, તારણો, નિષ્કર્ષ, ભલામણ.

મજબૂત ઇચ્છા અનામી છે, ભૂમિકા અને સીમાને વ્યાખ્યાયિત કરે છે, પદ્ધતિ અને તારણો આપે છે, બનાવટને પ્રતિબંધિત કરે છે, અને ચકાસણીની નિશાની જરૂરી છે.

નકલ કરી શકાય તેવા પ્રોમ્પ્ટ નમૂનાઓ

ભૂમિકા અને સીમાનું વર્ણન નમૂનો તમારી ભૂમિકા: રિપોર્ટિંગ રેડિયોલોજિસ્ટને મદદનીશ તૈયાર કરતો ડ્રાફ્ટ. તમે રેડિયોલોજીસ્ટ નથી; નિદાન કરવું, અહેવાલ બહાર પાડવો, નિર્ણાયક તારણોની જાણ કરવી. અંતિમ મંજૂરી અને સહી રેડિયોલોજિસ્ટ પાસે છે. છબીને અનુરૂપ ન હોય તેવા કોઈપણ તારણો ઉમેરશો નહીં; જો તમને ખાતરી ન હોય, તો તેને "[રેડિયોલોજિસ્ટને પુષ્ટિ કરવા દો]" તરીકે ચિહ્નિત કરો, તેને બનાવશો નહીં. કાર્ય: [કાર્ય લખો].

અનામીકરણ નિયંત્રણ ટેમ્પલેટ નામ, TR ID, પ્રોટોકોલ/પરીક્ષા નંબર, જન્મ તારીખ, સંપર્ક અને સંસ્થાની માહિતી નીચેના લખાણમાંથી બહાર કાઢો; તેના બદલે "[દૂર કરેલ]" લખો. માત્ર તબીબી રીતે સંબંધિત માહિતી (વય જૂથ, લિંગ, સંબંધિત ઇતિહાસ) છોડો. નોંધ: મને યાદ કરાવો કે જો હું કોઈ ઈમેજ શેર કરવા જઈ રહ્યો છું, તો મારે DICOM હેડર અને ઈમેજમાં એમ્બેડ કરેલ ટેક્સ્ટ પણ સાફ કરવાની જરૂર છે. ટેક્સ્ટ: [ટેક્સ્ટ પેસ્ટ કરો]

કન્ફર્મેશન ચેક ટેમ્પલેટ તમે તૈયાર કરો છો તે ડ્રાફ્ટમાં દરેક શોધ નિવેદન માટે, સૂચવો: (1) આ શોધ કયા ઇનપુટ પર આધારિત છે, (2) તે ઇમેજમાં શું છે જેની ચકાસણી કરવાની જરૂર છે, (3) જ્યાં તે ક્લિનિકલ સંદર્ભ પર આધારિત છે. નિર્ણાયક નિવેદનને બદલે, જ્યારે જરૂરી હોય ત્યારે "શક્ય/શંકાસ્પદ" ભાષાનો ઉપયોગ કરો.

રિસ્ક લેવલ સૉર્ટિંગ ટેમ્પલેટ પ્લેસ અને રેડિયોલોજી અસાઇનમેન્ટને યોગ્ય ઠેરવવા જે હું તમને નીચેની કેટેગરીમાં આપીશ: (A) ઓછું જોખમ - AI રૂપરેખા/સુઝાવ પર્યાપ્ત, (B) મધ્યમ જોખમ -રેડિયોલોજિસ્ટે પુષ્ટિ કરવી જોઈએ, (C) ઉચ્ચ/ખૂબ ઉચ્ચ જોખમ - નિદાન/નિર્ણય/સૂચના માત્ર એઆઈડીઓલોજિસ્ટની છે. કાર્ય: [કાર્ય લખો].

સામાન્ય ભૂલો

• રેડિયોલોજિસ્ટ માટે AI ભૂલ કરવી. AI પેટર્ન માટે સ્કેન કરે છે પરંતુ તેની કોઈ જવાબદારી નથી અને કોઈ સહી નથી; નિદાન તમારું છે. આઉટપુટ એ ડ્રાફ્ટ છે, નિર્ણય નથી.
• ઇમેજમાં જડેલી ઓળખ ભૂલી જવાનું. DICOM હેડરને સાફ કરવું પૂરતું નથી; અલ્ટ્રાસાઉન્ડ/સ્કેનર છબીઓ પર પિક્સેલમાં કોતરવામાં આવેલ નામ પણ અનામી હોવું જોઈએ.
• નેગેટિવ AI આઉટપુટ પર આધાર રાખવો અને સ્કેનને આરામ આપવો. "કોઈ ચિહ્ન" નો અર્થ એ નથી કે કોઈ શોધ નથી; તમારું પોતાનું વ્યવસ્થિત વાંચન ક્યારેય છોડશો નહીં.
• મેચ કર્યા વિના ડ્રાફ્ટ રિપોર્ટ પર સહી કરવી. તમે એક શોધ ઉમેરી શકો છો જે મોડેલ નથી; દરેક વાક્ય છબી દ્વારા ચકાસાયેલ હોવું આવશ્યક છે.
• ક્લિનિકલ સંદર્ભ આપતા નથી. સંકેત, ઇતિહાસ અથવા અગાઉની પરીક્ષા વિના કરવામાં આવેલ અર્થઘટન ભ્રામક છે.

ટીપ: દરેક પરીક્ષા માટે, તમારી જાતને એક પ્રશ્ન પૂછો: "જો આ પ્રિન્ટઆઉટ ખોટી હોય તો દર્દીનું શું થશે?" જો જવાબ ગંભીર હોય — અને રેડિયોલોજીમાં તે ઘણીવાર હોય છે — ફક્ત પ્રીફેચિંગ/સ્કેચિંગ/માપન માટે AI નો ઉપયોગ કરો અને માન્યતાને ક્યારેય છોડશો નહીં.

સારાંશમાં

કૃત્રિમ બુદ્ધિ એ રેડિયોલોજીમાં શક્તિશાળી સહાયક છે: તે તાત્કાલિક કેસને આગળ લાવે છે, માપ બનાવે છે, સ્કેચ બનાવે છે, બીજી આંખ બને છે. પરંતુ તમે સલામતી-નિર્ણાયક ક્ષેત્રમાં કામ કરી રહ્યા હોવાથી, નિદાન, રિપોર્ટનું પ્રકાશન અને નિર્ણાયક તારણોની સૂચના લાયકાત ધરાવતા રેડિયોલોજિસ્ટ પાસે રહે છે. ઇમેજિંગ પ્રક્રિયાના ચાર તબક્કામાં AI ની ભૂમિકા (પ્રી-કેપ્ચર, કેપ્ચર, રીડ, રિપોર્ટ) જોખમના સ્તરના આધારે બદલાય છે; જેમ જેમ જોખમ વધે છે તેમ તેમ માનવીય સંમતિ વધે છે. ત્રણ શિસ્ત દરેક પગલાનું રક્ષણ કરે છે: ઇમેજ લિંક, સ્વતંત્ર વાંચન, ક્લિનિકલ ફિલ્ટર. અને તેની નીચે બધી ગોપનીયતા છે: છબી અને રિપોર્ટ DICOM હેડર અને એમ્બેડેડ ટેક્સ્ટ સહિત, અનામી વગર કોઈપણ બાહ્ય ઉપકરણમાં દાખલ થતા નથી.

એપ્લિકેશન કાર્ય

તમારા એકમમાંથી ત્રણ અલગ-અલગ કાર્યો પસંદ કરો (અથવા ઉદાહરણના દૃશ્યમાંથી): એક ઓછું જોખમ (ઉદાહરણ તરીકે, દૈનિક કાર્યસૂચિનો સારાંશ), એક મધ્યમ જોખમ માટે (ઉદાહરણ તરીકે, અહેવાલનો મુસદ્દો બનાવવો), એક ખૂબ ઊંચા જોખમ માટે (ઉદાહરણ તરીકે, નિર્ણાયક તારણો સૂચના). દરેક માટે, (1) એક વાક્યમાં AI ની ભૂમિકાનું વર્ણન કરો, (2) તમે કયું વેરિફિકેશન પગલું ભરશો તે લખો, (3) તમે ડેટા (ટેક્સ્ટ અને ઇમેજ બંને)ને કેવી રીતે અનામી કરશો તે દર્શાવો. પછી તમારા મધ્યમ જોખમ કાર્ય માટે ઉપરના "ભૂમિકા અને સીમાઓની વ્યાખ્યા" નમૂનાને અનુકૂલિત કરો અને પ્રોમ્પ્ટ લખો.

ચેકલિસ્ટ

• મેં કાર્યનું જોખમ સ્તર (નીચું/મધ્યમ/ઉચ્ચ/ખૂબ ઊંચું) નક્કી કર્યું.
• [ ] મેં AI ની ભૂમિકાને "સહાયક/પાલક/ડ્રાફ્ટ/મેઝર" સુધી મર્યાદિત કરી; રેડિયોલોજિસ્ટ દ્વારા નિદાન અને હસ્તાક્ષર.
• [ ] મેં લખાણને અનામી રાખ્યું છે; નામ, TR ID, પ્રોટોકોલ અને જન્મ તારીખ દેખાય છે.
• [ ] મેં નોંધ્યું કે જો હું ઈમેજીસ શેર કરવા માંગુ તો હું DICOM હેડર અને એમ્બેડેડ ટેક્સ્ટને સાફ કરીશ.
• [ ] મેં પ્રોમ્પ્ટમાં ક્લિનિકલ સંદર્ભ (ઉંમર, લિંગ, સંકેત, ઇતિહાસ, અગાઉની પરીક્ષા) ઉમેર્યો છે.
• નકારાત્મક AI આઉટપુટ હોવા છતાં, મેં મારું પોતાનું વ્યવસ્થિત વાંચન કરવા માટે પ્રતિબદ્ધ છે.
• [ ] દરેક વાક્યને ઇમેજ સાથે મેચ કર્યા વિના હું હસ્તપ્રત પર સહી કરીશ નહીં.