એકમો
1. રેડિયોલોજીમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો પરિચય: ભૂમિકાઓ, સીમાઓ, રેડિયોલોજીસ્ટની મંજૂરી અને નીતિશાસ્ત્ર 2. છબી પૂર્વ-આકારણી અને પ્રાથમિકતા (ટ્રાઇજ): અરજન્ટ તારણોને પ્રાથમિકતા આપવી 3. સ્ટ્રક્ચર્ડ રિપોર્ટિંગ અને રિપોર્ટ ડ્રાફ્ટ: રેડિયોલોજિસ્ટ એઆઈ ડ્રાફ્ટની ચકાસણી કરે છે 4. માપન ઓટોમેશન: નોડ્યુલ, જખમ, વોલ્યુમ અને ઘનતા માપન 5. PACS, RIS અને DICOM વર્કફ્લો: AI ને યોગ્ય સ્થાને જોડવું 6. ખોટા નકારાત્મક અને ખોટા હકારાત્મકનું જોખમ: CAD, સંવેદનશીલતા અને ઓટોમેશન પૂર્વગ્રહ 7. મોડેલિટી-સ્પેસિફિક આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ: લંગ એક્સ-રે, સીટી, એમઆરઆઈ, મેમોગ્રાફી અને સ્ટ્રોક 8. ઇમેજ ક્વોલિટી, પ્રોટોકોલ અને ડોઝ ઑપ્ટિમાઇઝેશન: શૂટિંગ પહેલાં અને પછી 9. તુલનાત્મક વાંચન અને અનુવર્તી: અગાઉની પરીક્ષાઓ, ફેરફાર અને RECIST 10. ડેટા ગોપનીયતા, DICOM અનામીકરણ, KVKK, નીતિશાસ્ત્ર અને મોડેલ માન્યતા 11. એન્ડ-ટુ-એન્ડ વર્કફ્લો, ગુણવત્તા વ્યવસ્થાપન અને સ્વ-ઓડિટ
એકમ 2 / 11

છબી પૂર્વ-આકારણી અને પ્રાથમિકતા (ટ્રાઇજ): અરજન્ટ તારણોને પ્રાથમિકતા આપવી

નફો:

  • સમજો કે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટ્રાયજ વર્કલિસ્ટના ક્રમમાં ફેરફાર કરે છે, પરંતુ વાંચનમાંથી ક્યારેય છબીને બાકાત રાખતી નથી, અને દરેક પરીક્ષા હજુ પણ રેડિયોલોજીસ્ટ દ્વારા વાંચવામાં આવે છે.
  • કૃત્રિમ બુદ્ધિ ધ્વજનું યોગ્ય અર્થઘટન કરવાની ક્ષમતા અને સમય-નિર્ણાયક તારણો જેમ કે ઇન્ટ્રાક્રેનિયલ રક્તસ્રાવ, ન્યુમોથોરેક્સ, પલ્મોનરી એમબોલિઝમમાં ખોટા નકારાત્મક અને ખોટા હકારાત્મકના સંતુલનનું સંચાલન કરવાની ક્ષમતા.
  • અગ્રતા સંકેત તરીકે ટ્રાયજ ચેતવણીનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા અને નિદાન અને રિપોર્ટની જવાબદારી રેડિયોલોજિસ્ટની છે.

હોસ્પિટલના રેડિયોલોજી વિભાગમાં, સવારે 08:00 વાગ્યે, વર્કલિસ્ટમાં 120 પરીક્ષણો એકઠા થયા હતા: કટોકટી વિભાગમાંથી મગજના સીટી, દર્દીઓના નિયંત્રણ રેડિયોગ્રાફ્સ અને બહારના દર્દીઓના ક્લિનિકમાંથી આયોજિત એમઆરઆઈ. આ 120 પરીક્ષાઓમાંથી, કદાચ 3 એવી સ્થિતિનો સમાવેશ થાય છે કે જેને મિનિટોમાં હસ્તક્ષેપની જરૂર પડે છે - મુખ્ય મગજનો રક્તસ્રાવ, તંગ ન્યુમોથોરેક્સ (ફેફસાના પટલની વચ્ચે હવા દ્વારા ફેફસાનું પતન), એક વિશાળ પલ્મોનરી એમબોલિઝમ (ગંઠન સાથે ફેફસાની ધમનીમાં અવરોધ) -. સમસ્યા એ છે કે: આ 3 અભ્યાસ મૂળાક્ષરો અથવા દેખાવના ક્રમમાં સૂચિમાં 87મા, 41મા અને 112મા સ્થાને હોઈ શકે છે. જો રેડિયોલોજિસ્ટ ક્રમિક રીતે વાંચે છે, તો જીવન-વ્યાખ્યાયિત તારણો કલાકો સુધી બાકી રહે છે. આ તે છે જ્યાં ટ્રાયજ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ આવે છે: તે લેવામાં આવે કે તરત જ તે છબીને સ્કેન કરે છે, જો તે સંભવિત તાકીદની શોધ જુએ છે, તો તે પરીક્ષાને વર્કલિસ્ટની આગળ લઈ જાય છે અને રેડિયોલોજિસ્ટને "આ પ્રથમ જુઓ" સંકેત આપે છે.

ચાલો શરૂઆતથી આ એકમનું સૌથી જટિલ વાક્ય મૂકીએ: ટ્રાયજ આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ વાંચન ક્રમમાં ફેરફાર કરે છે; તે વાંચનમાંથી કોઈપણ પરીક્ષાને બાકાત રાખતું નથી. "નીચી પ્રાધાન્યતા" એ નિદાન નથી, અને "ઉચ્ચ અગ્રતા" એ પણ નિદાન નથી. દરેક પરીક્ષા હજુ પણ રેડિયોલોજીસ્ટ દ્વારા સંપૂર્ણ વાંચવામાં આવે છે. ટ્રાયજ એ પ્રાથમિકતાનો સંકેત છે, સ્ક્રીનીંગ મિકેનિઝમ નથી.

ટ્રાયજ કેવી રીતે કામ કરે છે: સ્ટેપ બાય સ્ટેપ

"દ્વારપાલ"ની જેમ ટ્રાયેજનો વિચાર કરો; પરંતુ એક અધિકારી જે કોઈને મોં ફેરવતો નથી, ફક્ત કતારમાં દખલ કરે છે.

  1. ઇમેજ કેપ્ચર કરવામાં આવે છે અને PACS માં છોડવામાં આવે છે. PACS (ચિત્ર આર્કાઇવિંગ અને કોમ્યુનિકેશન સિસ્ટમ) એ એવી સિસ્ટમ છે જેમાં તમામ રેડિયોલોજિકલ છબીઓ સંગ્રહિત અને પ્રદર્શિત થાય છે.
  2. AI મોડલ આપમેળે ઈમેજ મેળવે છે અને સ્કેન કરે છે. મોડેલ ચોક્કસ તારણોના સમૂહ માટે સંભવિતતા સ્કોર બનાવે છે જેના પર તેને તાલીમ આપવામાં આવે છે (દા.ત., ઇન્ટ્રાક્રેનિયલ હેમરેજ).
  3. જો સ્કોર થ્રેશોલ્ડ કરતાં વધી જાય, તો અભ્યાસ "ફ્લેગ કરેલ" છે. ધ્વજ વર્કલિસ્ટમાં રંગ, ચિહ્ન અથવા પ્રતિ-સૂચિ ચાલ તરીકે દેખાય છે.
  4. રેડિયોલોજિસ્ટ ધ્વજાંકિત પરીક્ષાને આગળ લાવે છે, તેને વાંચે છે અને નિર્ણય લે છે. જો શોધ વાસ્તવિક છે, તો ઝડપથી પગલાં લો (ક્લિનિશિયનને કૉલ કરો); જો નહીં (ખોટા હકારાત્મક) તો તે તેને દૂર કરે છે અને વાંચન ચાલુ રાખે છે.
  5. ધ્વજ વગરની પરીક્ષાઓ પણ ક્રમમાં સંપૂર્ણ વાંચવામાં આવે છે. ધ્વજની ગેરહાજરીનો અર્થ "કોઈ તારણો" નથી.

અહીં યુક્તિ એ છે કે ટ્રાયેજ મોડલ ઘણીવાર ઉચ્ચ સંવેદનશીલતા સાથે સેટ કરવામાં આવે છે - મોટા ભાગના સાચા તારણો કેપ્ચર કરે છે - ઝડપ માટે. આની કિંમત ઓછી વિશિષ્ટતા છે - સ્વસ્થને સ્વસ્થ ગણવાની ક્ષમતા - એટલે કે, ઘણા ખોટા હકારાત્મક. મોડેલ "ગુમ થવાથી બચવા" વધારાના ફ્લેગ ફેંકે છે. આ એક સભાન પસંદગી છે: સમય-નિર્ણાયક શોધ (ખોટી નકારાત્મક) ગુમ થવાની કિંમત ખોટા એલાર્મની કિંમત કરતાં ઘણી વધારે છે.

ખ્યાલ

અર્થ

ટ્રાયજમાં પરિણામ

સંવેદનશીલતા

વાસ્તવિક શોધ દર

તે ઊંચી રાખવામાં આવે છે; લિકેજ ઘટાડે છે

વિશિષ્ટતા

સ્વસ્થને સ્વસ્થ ગણવાનો દર

ધોધ ખોટા એલાર્મ વધે છે

ખોટા નકારાત્મક

હાલના પુરાવા ખૂટે છે

સૌથી ખતરનાક; રેડિયોલોજિસ્ટ હજુ પણ તેને વાંચીને પકડે છે

ખોટા હકારાત્મક

અવિદ્યમાન તારણો ચિહ્નિત કરવું

વારંવાર; રેડિયોલોજીસ્ટ, એલાર્મ થાકનું જોખમ

અગ્રતા ધ્વજ

લીડ સિગ્નલ

ક્રમમાં ફેરફાર કરે છે, વાંચન દૂર કરતું નથી

સમય-નિર્ણાયક તારણો અને ધ્વજ અર્થઘટન

Triage AI નો ઉપયોગ ત્રણ ક્ષેત્રોમાં સૌથી વધુ થાય છે, અને રેડિયોલોજિસ્ટનું ધ્વજનું અર્થઘટન દરેકમાં અલગ છે.

ઇન્ટ્રાક્રેનિયલ હેમરેજ (મગજનું સીટી): મોડેલ હેમરેજ માટે હાઇપરડેન્સ (તેજસ્વી) વિસ્તારને ભૂલ કરી શકે છે; જ્યારે કેલ્સિફિકેશન અથવા કોન્ટ્રાસ્ટ સામગ્રી પણ તેજસ્વી છે. જ્યારે ધ્વજ આવે છે, ત્યારે રેડિયોલોજિસ્ટ અલગ પાડે છે કે તે વાસ્તવિક રક્તસ્રાવ છે કે નકલી રક્તસ્ત્રાવ.

ન્યુમોથોરેક્સ (છાતીનો એક્સ-રે): એક નાનો એપિકલ (ફેફસાની ટોચ પર) ન્યુમોથોરેક્સ સરળતાથી બહાર નીકળી જાય છે; મોડેલ આને પકડી શકે છે અને તેને આગળ લાવી શકે છે. પરંતુ ચામડીની ફોલ્ડ અથવા ટ્યુબ શેડો પણ ન્યુમોથોરેક્સની નકલ કરી શકે છે; ધ્વજ પુષ્ટિની વિનંતી કરે છે.

પલ્મોનરી એમબોલિઝમ (CT એન્જીયોગ્રાફી): આ મોડેલ જહાજની અંદર ભરણની ખામીને ચિહ્નિત કરે છે; પરંતુ નબળા કોન્ટ્રાસ્ટ અથવા ગતિ આર્ટિફેક્ટ બનાવટી ખામીઓ બનાવે છે. રેડિયોલોજિસ્ટ વાસ્તવિક ગંઠાઈને નકલીથી અલગ પાડે છે.

સાવધાન: માત્ર કારણ કે ટ્રાયેજ મોડેલ પરીક્ષાને "નકારાત્મક/ઓછી પ્રાથમિકતા" તરીકે ચિહ્નિત કરે છે તેનો અર્થ એ નથી કે ત્યાં કોઈ એમબોલિઝમ અથવા રક્તસ્ત્રાવ નથી. નકારાત્મક ધ્વજ એ નિદાન નથી; મોડેલ કદાચ શોધ ચૂકી ગયું હશે (ખોટી નકારાત્મક). રેડિયોલોજિસ્ટ દરેક પરીક્ષાનું તેના પોતાના વ્યવસ્થિત વાંચન સાથે મૂલ્યાંકન કરે છે.

ત્રણ નાના કેસો

કેસ 1 - મિનિટો મેળવી. ફરજ પરના રેડિયોલોજિસ્ટની વર્કલિસ્ટમાં 64 પરીક્ષાઓ છે. ટ્રાયજ AI મગજના સીટીને "સંભવિત તીવ્ર રક્તસ્રાવ, 0.94 સ્કોર" સાથે ટોચ પર ધકેલે છે. રેડિયોલોજિસ્ટ 90 સેકન્ડની અંદર પરીક્ષા ખોલે છે, 4x3 સેમી એપિડ્યુરલ હેમેટોમા જુએ છે અને 5 મિનિટની અંદર ન્યુરોસર્જનને બોલાવે છે. શસ્ત્રક્રિયા સુધીનો સમય લગભગ 40 મિનિટ જેટલો ઓછો કરવામાં આવ્યો હતો. AI એ ઓર્ડર બદલ્યો; રેડિયોલોજિસ્ટે નિદાન અને સૂચના આપી.

કેસ 2 - ખોટા હકારાત્મક અને ચેતવણી થાક. આ જ મોડેલ એક સવારે 30 માંથી 9 રેડિયોગ્રાફને "સંભવિત ન્યુમોથોરેક્સ" તરીકે ફ્લેગ કરે છે; જ્યારે રેડિયોલોજિસ્ટ તપાસ કરે છે, ત્યારે 9 માંથી માત્ર 2 વાસ્તવિક છે, 7 ત્વચાના ફોલ્ડ્સ અને ટ્યુબ શેડોઝ છે (22% સાચી હકારાત્મક). એક અઠવાડિયા પછી, રેડિયોલોજિસ્ટ ફ્લેગ્સમાં વિશ્વાસ ગુમાવે છે અને ઝડપથી "ના" પસાર કરવાનું શરૂ કરે છે. દસમા દિવસે, તે પ્રતિબિંબિત રીતે સાચા ન્યુમોથોરેક્સ ધ્વજને દૂર કરે છે. પાઠ: ઉચ્ચ ખોટા સકારાત્મક દર ધરાવતા મોડેલો પર, દરેક ધ્વજને હજુ પણ ગંભીરતાથી લેવો જોઈએ અને છબી દ્વારા પુષ્ટિ કરવી જોઈએ; એલાર્મ થાક એ વાસ્તવિક દર્દીની સલામતીનું જોખમ છે.

કેસ 3 - નકારાત્મક પર વિશ્વાસ કરવાની કિંમત. પેટર્ન PE (પલ્મોનરી એમબોલિઝમ) CT એન્જીયોગ્રામને "નકારાત્મક" તરીકે ચિહ્નિત કરે છે. વ્યસ્ત દિવસે, રેડિયોલોજિસ્ટ આના પર આધાર રાખે છે અને છબીને સુપરફિસિયલ રીતે સ્કેન કરે છે. જ્યારે, સેગમેન્ટલ શાખામાં નાની એમ્બોલી હોય છે; મોડેલ ચૂકી ગયું, અને રેડિયોલોજિસ્ટે ઓટોમેશન પૂર્વગ્રહ (AI પર વધુ પડતી નિર્ભરતા) સાથે તેનું ધ્યાન હળવું કર્યું. જ્યારે ક્લિનિક વધુ ખરાબ થાય છે ત્યારે બે દિવસ પછી એમ્બોલિઝમ જોવા મળે છે. સાચો માર્ગ: નકારાત્મક ધ્વજ હોવા છતાં સંપૂર્ણ વ્યવસ્થિત વાંચન.

નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ

ટ્રાયેજ નિર્ણય પોતે મોડેલ પર છોડવામાં આવતો નથી; પરંતુ રેડિયોલોજિસ્ટ એઆઈને મદદ માટે પૂછી શકે છે જ્યારે પરીક્ષણ જૂથને પ્રાથમિકતા આપવા અથવા ક્લિનિકલ સંદર્ભમાં ફ્લેગનું મૂલ્યાંકન કરવાના તર્કનું આયોજન કરવામાં આવે છે.

નબળા પ્રોમ્પ્ટ:

નક્કી કરો કે આ મગજ સીટી કટોકટી છે.

આ પ્રોમ્પ્ટ મોડેલ પર ડાયગ્નોસ્ટિક નિર્ણય લાદે છે, કોઈ ક્લિનિકલ સંદર્ભ આપતો નથી, અને "નિર્ણય કરો" કહીને એઆઈને જવાબદારી સોંપે છે - એક સલામતી-જટિલ ભૂલ.

શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:

તમારી ભૂમિકા: ટ્રાયજ એસેસમેન્ટમાં ઓન-કોલ રેડિયોલોજિસ્ટને મદદ કરો. નિદાન કરવું, "તે તાકીદનું છે/ નથી" નો નિર્ણય લેવો. હું તમને જે ક્લિનિકલ માહિતી આપીશ તેના આધારે, કોઈપણ RED FLAG લક્ષણોની યાદી બનાવો જે આ પરીક્ષાની વાંચન અગ્રતા વધારવાની બાંયધરી આપી શકે, અને દરેક માટે, રેડિયોલોજિસ્ટ દ્વારા પુષ્ટિ કરવી જોઈએ તે ચિત્ર પર બિંદુ લખો. અંતિમ અગ્રતા અને નિદાન રેડિયોલોજિસ્ટ પર રહેલું છે. દર્દી: 58 વર્ષીય પુરુષ, અચાનક ગંભીર માથાનો દુખાવો, મૂંઝવણ, એન્ટીકોએગ્યુલન્ટનો ઉપયોગ. પરીક્ષા: બિન-કોન્ટ્રાસ્ટ મગજ સીટી.

મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ સહાયકની ભૂમિકાને મર્યાદિત કરે છે, રેડિયોલોજિસ્ટ પાસે નિર્ણયની સત્તા રાખે છે, ક્લિનિકલ સંદર્ભ આપે છે અને દરેક ચેતવણી માટે પુષ્ટિના બિંદુની જરૂર પડે છે.

નકલ કરી શકાય તેવા પ્રોમ્પ્ટ નમૂનાઓ

લાલ ધ્વજ તપાસો નમૂનો તમારી ભૂમિકા: રેડિયોલોજિસ્ટ માટે સહાયક. ક્લિનિકલ ઈતિહાસ અને પરીક્ષાના પ્રકાર માટે હું તમને આપીશ, કોઈપણ તાત્કાલિક/રેડ ફ્લેગ લક્ષણો લખો જે તમને વાંચનની પ્રાથમિકતા વધારવાનું વિચારી શકે. દરેક વસ્તુ માટે: (1) તે શા માટે તાકીદનું હોઈ શકે છે, (2) રેડિયોલોજિસ્ટે છબીમાં શું પુષ્ટિ કરવી જોઈએ, (3) એક સૌમ્ય સ્થિતિ જે નકલ કરી શકે છે. નિદાન અને પ્રાથમિકતાનો નિર્ણય રેડિયોલોજિસ્ટ પર રહેલો છે. વાર્તા: [લખો]

ખોટા સકારાત્મક ભેદભાવનો નમૂનો તમને ટ્રાયેજ શોધ અને પદ્ધતિ આપશે. સૌમ્ય/આર્ટિફેક્ટ પરિસ્થિતિઓની સૂચિ બનાવો જે આ શોધ અને દરેક માટે વિશિષ્ટ છબી સંકેત બનાવી શકે છે. હેતુ: રેડિયોલોજિસ્ટને નકલીમાંથી સાચી શોધને અલગ પાડવામાં મદદ કરો. શોધવું: [લખો]. મોડલિટી: [લખો].

એલાર્મ ફેટીગ્યુ સેલ્ફ-ઓડિટ ટેમ્પલેટ હું તમને એક અઠવાડિયા માટે ટ્રાયજ ફ્લેગ કાઉન્ટ્સ અને ચકાસણી પરિણામો આપીશ. ખોટા સકારાત્મક દરની ગણતરી કરો, ચેતવણી થાકના જોખમ વિશે ચેતવણી આપો અને એક ચેકલિસ્ટ બનાવો જે તમને સિદ્ધાંતની યાદ અપાવે છે કે "દરેક ધ્વજ હજી પણ છબી દ્વારા પુષ્ટિ થયેલ છે." ડેટા: [લખો]

પ્રાયોરિટી રેશનલ ડ્રાફ્ટ ટેમ્પલેટ વર્કલિસ્ટમાં પ્રાધાન્યતા સૂચવતા, હું તમને જે અભ્યાસ અને વાર્તા આપીશ તેના માટે ટૂંકો ડ્રાફ્ટ તર્ક (2-3 વાક્યો) લખો. "નિર્ધારિત નિદાન" ભાષાનો ઉપયોગ કરશો નહીં; "પ્રાયોરિટી એસ્કેલેશન ગણી શકાય" ભાષાનો ઉપયોગ કરો. અંતિમ નિર્ણય રેડિયોલોજિસ્ટનો છે. પરીક્ષા/ઇતિહાસ: [લખો]

સામાન્ય ભૂલો

  • માન્યતા માટે નકારાત્મક ધ્વજની ભૂલ કરવી. "ઓછી અગ્રતા/નકારાત્મક" નો અર્થ એ નથી કે કોઈ તારણો નથી; મોડેલ ચૂકી ગયું હશે, રેડિયોલોજિસ્ટ હજુ પણ સંપૂર્ણ વાંચે છે.
  • ખોટા હકારાત્મકતાની આદત પાડવી અને પ્રતિબિંબીત રીતે ધ્વજને દૂર કરવો. એલાર્મ થાક પણ તમને વાસ્તવિક શોધ ચૂકી શકે છે; દરેક ધ્વજ ઇમેજ દ્વારા પુષ્ટિ થયેલ છે.
  • ફ્લેગ વગરની પરીક્ષાઓ ઝડપથી પાસ કરવી. ટ્રાયજ ક્રમમાં ફેરફાર કરે છે, વાંચન નહીં; દરેક પરીક્ષા વખતે વ્યવસ્થિત તપાસ કરવામાં આવે છે.
  • ક્લિનિકલ સંદર્ભની અવગણના. ધ્વજ વાર્તા વિના અધૂરો છે; એન્ટિકોએગ્યુલન્ટના ઉપયોગના ઇતિહાસ સાથેનો માથાનો દુખાવો જો ધ્વજ ન હોય તો ઉચ્ચ શંકાની ખાતરી આપે છે.
  • મોડેલને પ્રાથમિકતાનો નિર્ણય સોંપવો. "તાત્કાલિક/તાકીદ નથી" નિર્ણય રેડિયોલોજિસ્ટ પર છે; AI માત્ર સિગ્નલ ઉત્પન્ન કરે છે.
ટીપ: ટ્રાયજ AI નો ઉપયોગ સહાયક તરીકે કરો, મેટ્રોનોમ નહીં: તે તમને કહે છે કે "આને પહેલા જુઓ", પરંતુ "તે વાંચશો નહીં" અથવા "આ ચોક્કસપણે તાકીદનું છે." ધ્વજ આવે ત્યારે, ઝડપ કરો; ધ્વજ ન આવે ત્યારે ધીમું ન થવું.

સારાંશમાં

ટ્રાયજ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ વર્કલિસ્ટમાં સમય-નિર્ણાયક કેસો આગળ લાવી મિનિટ બચાવે છે; તે ઇન્ટ્રાક્રેનિયલ રક્તસ્રાવ, ન્યુમોથોરેક્સ અને પલ્મોનરી એમબોલિઝમ જેવા કેસોમાં જીવન બચાવવાની ઝડપ પૂરી પાડે છે. પરંતુ ટ્રાયેજ એ પ્રાથમિકતાનો સંકેત છે, દૂર કરવાનો નથી: તે વાંચનમાંથી કોઈપણ પરીક્ષાને બાકાત રાખતું નથી, "નીચી અગ્રતા" એ નિદાન નથી. ગુમ થવાથી બચવા માટે મોડલ્સને ઉચ્ચ ચોકસાઇ સાથે એડજસ્ટ કરવામાં આવે છે; આ ઘણા ખોટા હકારાત્મકની કિંમતે આવે છે, જે ચેતવણી થાકનું જોખમ બનાવે છે. રેડિયોલોજિસ્ટ દરેક ફ્લેગને ઈમેજ સાથે કન્ફર્મ કરે છે, ફ્લેગ વગરની પરીક્ષાઓને સંપૂર્ણ રીતે વાંચે છે અને નકારાત્મક પરિણામના આધારે તેના સ્કેનને આરામ આપતો નથી. નિદાન, પ્રાથમિકતા અને સૂચના હંમેશા રેડિયોલોજિસ્ટ પાસે હોય છે.

એપ્લિકેશન કાર્ય

તમારા એકમ (અથવા ઉદાહરણ દૃશ્ય)માંથી સમય-નિર્ણાયક શોધ (રક્તસ્ત્રાવ, ન્યુમોથોરેક્સ અથવા એમબોલિઝમ) પસંદ કરો. (1) ઓછામાં ઓછી ત્રણ સૌમ્ય/આર્ટિફેક્ટ પરિસ્થિતિઓ અને વિશિષ્ટ સંકેતોની સૂચિ બનાવો જે આ શોધની નકલ કરી શકે. (2) આ શોધ માટે "રેડ ફ્લેગ કંટ્રોલ" ટેમ્પલેટને અનુકૂલિત કરીને પ્રોમ્પ્ટ તૈયાર કરો. (3) એક અઠવાડિયા દરમિયાન મોડેલ કેટલા ધ્વજ ફેંકે છે અને કેટલા સાચા પડે છે તે ટ્રૅક કરવા માટે એક સરળ ચાર્ટ ડિઝાઇન કરો; જો ખોટા હકારાત્મક દર 60% કરતા વધી જાય તો તમે કયું સ્વ-નિયમનકારી પગલું લેશો તે સ્પષ્ટ કરો.

ચેકલિસ્ટ

  • [ ] મેં આંતરિક કર્યું કે ટ્રાયેજ ક્રમમાં ફેરફાર કરે છે અને વાંચનને દૂર કરતું નથી.
  • [ ] હું દરેક ધ્વજની છબી સાથે પુષ્ટિ કરીશ; હું પ્રતિબિંબિત રીતે દૂર કરીશ નહીં.
  • [ ] હું વ્યવસ્થિત રીતે અનફ્લેગ્ડ અભ્યાસો પણ વાંચીશ.
  • [ ] હું નકારાત્મક AI આઉટપુટને ડાયગ્નોસ્ટિક ગેરંટી તરીકે ધ્યાનમાં લઈશ નહીં.
  • [ ] મેં ફ્લેગ ટિપ્પણીમાં ક્લિનિકલ સંદર્ભ (ઇતિહાસ, સંકેત, દવા)નો સમાવેશ કર્યો છે.
  • [ ] મેં ખોટા હકારાત્મક દરનું નિરીક્ષણ કર્યું અને એલાર્મ થાક સામે સ્વ-નિયંત્રણ યોજના બનાવી.
  • [ ] હું કહું છું કે પ્રાથમિકતા અને ડાયગ્નોસ્ટિક ચુકાદો રેડિયોલોજિસ્ટ પાસે છે.