ઑડિયોલોજીમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો પરિચય: ભૂમિકાઓ, સીમાઓ, માન્યતા અને નીતિશાસ્ત્ર

નફો:

• ઓડિયોલોજી વર્કફ્લો (સ્કેનિંગ, ડાયગ્નોસ્ટિક ટેસ્ટિંગ, ડિવાઈસ ફિટિંગ, ફોલો-અપ)માં આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ ક્યાં વાસ્તવિક સમય બચાવે છે અને જ્યાં સલામતી-નિર્ણાયક નિર્ણયો (નિદાન, ઉપકરણ પ્રિસ્ક્રિપ્શન, ફિટિંગ મંજૂરી) કાર્ય જોખમ સ્તર અનુસાર નિષ્ણાત પર છોડી દેવામાં આવે છે તે પારખવામાં સક્ષમ હોવાને કારણે
• એવી શિસ્ત લાગુ કરવાની ક્ષમતા કે જે દરેક AI આઉટપુટને સ્ત્રોત સાથે કનેક્ટ કરવાના પગલાઓ દ્વારા માન્ય કરે છે, તેને માપાંકિત ઉપકરણ ડેટા સાથે સરખાવે છે અને તેને ક્લિનિકલ ફિલ્ટરિંગ દ્વારા પસાર કરે છે.
• KVKK/ગોપનીયતાના દાયરામાં દર્દી અને ઉપકરણના ડેટાને અનામી રાખવો અને સુરક્ષિત વાહન પસંદ કરવાની ટેવ પાડવી

ઑડિયોલૉજી એ તકનીકી અને ઊંડો માનવ વ્યવસાય છે જે સુનાવણી અને સંતુલન સ્વાસ્થ્ય સાથે વ્યવહાર કરે છે. ઑડિયોલોજિસ્ટ (હેલ્થકેર પ્રોફેશનલ જે સુનાવણી અને સંતુલન વિકૃતિઓનું મૂલ્યાંકન કરે છે અને શ્રવણ સહાય લાગુ કરે છે) નવજાતનું સ્ક્રીનીંગ પરિણામ વાંચે છે, નિવૃત્ત વ્યક્તિના ઑડિઓગ્રામનું અર્થઘટન કરે છે (આવર્તન-તીવ્રતાના પ્લેન પર સુનાવણી થ્રેશોલ્ડ દર્શાવતો આલેખ), કિશોરવયના શ્રવણ સહાયને પ્રોગ્રામ કરે છે, ચિંતાતુર સંબંધીને શાંત કરે છે, અને તે જ દિવસે લખે છે. આમાંનું અમુક કામ માહિતીને ગોઠવવા, લખાણ બનાવવા અને યાદ રાખવા સાથે સંબંધિત છે; તેમાંના કેટલાક ક્લિનિકલ નિર્ણયો છે જે આરોગ્યને સીધી અસર કરે છે અને ભૂલનું ઓછું માર્જિન ધરાવે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (ટૂંકમાં AI; કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ કે જેને મોટા પ્રમાણમાં ટેક્સ્ટ સાથે તાલીમ આપવામાં આવી છે અને તે માનવ ભાષામાં લખી અને પ્રતિસાદ આપી શકે છે) જ્યારે તમે આ તફાવતને સારી રીતે સમજો છો ત્યારે તમારી ઑડિયોલોજી પ્રેક્ટિસમાં શક્તિશાળી સહાયક બને છે: તે ટેક્સ્ટ અને માહિતીના કામને ઝડપી બનાવે છે, પરંતુ ક્લિનિકલ ચુકાદાને ક્યારેય બદલી શકતું નથી.

આ પ્રથમ એકમમાં, અમે ઑડિયોલોજી વર્કફ્લોમાં તમે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો સુરક્ષિત રીતે ક્યાં ઉપયોગ કરી શકો છો, તમારે ક્યાં રોકવું જોઈએ અને દરેક આઉટપુટને કેવી રીતે ચકાસવું તેનો પાયો સ્થાપિત કરીએ છીએ. આખા મોડ્યુલમાં આપણે જે મુખ્ય સિદ્ધાંતનું પુનરાવર્તન કરીશું તે છે: AI એ સહાયક છે; તે ડ્રાફ્ટ્સ, યાદ અપાવે છે, સરળ બનાવે છે અને પૂર્વાવલોકન કરે છે. નિદાન, ઉપકરણ પ્રિસ્ક્રિપ્શન, યોગ્ય નિર્ણય અને ક્લિનિકલ અર્થઘટન એ ઑડિયોલોજિસ્ટ અને જ્યારે જરૂરી હોય ત્યારે, ચિકિત્સકની જવાબદારી છે. વણચકાસાયેલ AI આઉટપુટ સહી વિનાના ક્લિનિકલ રિપોર્ટ જેવું છે: તેમાં કોઈ બંધનકર્તા બળ હોતું નથી અને તેનો જાતે ઉપયોગ કરી શકાતો નથી.

ઑડિયોલોજીમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ બરાબર શું કરી શકે છે

ચાલો ઓડિયોલોજીની પ્રેક્ટિસને ત્રણ સ્તરોમાં વિભાજીત કરીએ અને દરેક સ્તરમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિની ભૂમિકા સ્પષ્ટ કરીએ. આ તફાવત એ પ્રશ્નનો જવાબ છે "મારે તેનો ક્યાં ઉપયોગ કરવો જોઈએ, મારે ક્યાં ઊભા રહેવું જોઈએ?"

1. માહિતી અને ટેક્સ્ટ સ્તર (AI અહીં મજબૂત છે). દર્દીને આપવામાં આવતી સુનાવણી સહાય વપરાશકર્તા માર્ગદર્શિકા, સાદી ભાષાની તાલીમ બ્રોશર, એપોઇન્ટમેન્ટ રીમાઇન્ડર સંદેશ, માર્ગદર્શિકા સારાંશ, રિપોર્ટ ડ્રાફ્ટનું ફોર્મેટિંગ, વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નોની સૂચિ. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ આ કાર્યોમાં તમારી મિનિટો બચાવે છે કારણ કે ટેક્સ્ટને સંપાદિત કરવું, સરળ બનાવવું અને ફોર્મેટ કરવું એ તેનું સૌથી મજબૂત ક્ષેત્ર છે.

2. વિચાર અને સંગઠન સ્તર (AI મદદ કરે છે, નિર્ણય તમારો છે). દર્દીનો ઈતિહાસ ભેગો કરવો, પૂછવા માટેના વિશ્લેષણના પ્રશ્નોની યાદી કરવી, સંભવિત મૂલ્યાંકન વિષયોને યાદ કરાવવું, કેસની રચના કરવી, સ્ક્રીનીંગ લિસ્ટમાં શું ફોલોઅપ કરવાની જરૂર છે તેને પ્રાથમિકતા આપવી. અહીં, AI ચેકલિસ્ટની જેમ કામ કરે છે - તે તમને ભૂલી ગયેલા શીર્ષકની યાદ અપાવી શકે છે - પરંતુ તમે નક્કી કરો છો કે આ દર્દીને કઈ માહિતી લાગુ પડે છે.

3. ક્લિનિકલ નિર્ણય સ્તર (AI નિર્ણયો લઈ શકતું નથી, તે ફક્ત સમર્થન આપી શકે છે). સાંભળવાની ખોટના પ્રકાર અને ડિગ્રીનું નિદાન, ઉપકરણ પ્રિસ્ક્રિપ્શન, ફિટિંગ (પ્રોગ્રામિંગ) મંજૂરી, કટોકટી સંદર્ભ નિર્ણય જેમ કે અચાનક સાંભળવાની ખોટ, ENT ને રેફરલ, "શું આ માપ વિશ્વસનીય છે?" આ નિર્ણયો સક્ષમ નિષ્ણાત - ઑડિયોલોજિસ્ટ અને હાજરી આપતા ચિકિત્સકના છે. AI એ સૌથી વધુ રીમાઇન્ડર હોઈ શકે છે; તે પોતે ક્યારેય નિર્ણય લઈ શકતો નથી.

ધ્યાન આપો: કૃત્રિમ બુદ્ધિ અસ્ખલિત અને આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ વાક્યો બનાવે છે. આ પ્રવાહ ચોકસાઈની ગેરંટી નથી. આરોગ્યસંભાળ જેવા સલામતી-સંવેદનશીલ ક્ષેત્રમાં, "સાચું લાગે છે" અને "સાચું છે" બે સંપૂર્ણપણે અલગ વસ્તુઓ છે.

મિશન જોખમ સ્તર દ્વારા મેપિંગ

નીચે આપેલ કોષ્ટક બતાવે છે કે તમે કયા કાર્ય પર AI ને કેટલું ખાલી કરશો. ઑડિયોલૉજીમાં સુવર્ણ નિયમ આ છે: જોખમ જેટલું ઊંચું, વેરિફિકેશન થ્રેશોલ્ડ જેટલું ઊંચું, એઆઈની સ્વાયત્તતા ઓછી.

ક્વેસ્ટ

જોખમ સ્તર

AI ભૂમિકા

ચકાસણી

બ્રોશર/સંદેશ ડ્રાફ્ટ લખવું

નીચું

ઉત્પાદક

ભાષા અને હકીકત તપાસ

એનામેનેસિસ પ્રશ્નોની સૂચિ

નિમ્ન-મધ્યમ

રીમાઇન્ડર

ક્લિનિકલ સ્ટ્રેનર

ઑડિઓગ્રામ પૂર્વ-અર્થઘટન ડ્રાફ્ટ

મધ્યમ-ઉચ્ચ

સ્કેચ જનરેટર

માપાંકિત માપન + નિષ્ણાત દ્વારા પુષ્ટિ

સ્કેન સૂચિ પ્રાથમિકતા

મધ્યમ-ઉચ્ચ

પ્રી-સ્ક્રિનર

ખોટા નકારાત્મક સર્વેલન્સ

ઉપકરણ પ્રિસ્ક્રિપ્શન / ફિટિંગ નિર્ણય

ઉચ્ચ

માત્ર આધાર

જો જરૂરી હોય તો REM + નિષ્ણાત + ચિકિત્સક

અચાનક સુનાવણી નુકશાન રેફરલ નિર્ણય

જટિલ

માત્ર એક રીમાઇન્ડર

નિષ્ણાત/તબીબનો નિર્ણય ફરજિયાત છે

શા માટે ચકાસણી આવશ્યક છે: આભાસ અને અપ્રચલિતતા

હેલ્થકેરમાં આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ તેની બે મુખ્ય નબળાઈઓ જાણ્યા વિના કરવો જોખમી છે.

પ્રથમ આભાસ છે: મોડેલ વિશ્વાસપૂર્વક એવી માહિતી બનાવે છે જે વાસ્તવમાં અસ્તિત્વમાં નથી (એક થ્રેશોલ્ડ મૂલ્ય, પરીક્ષણ પરિણામ, માર્ગદર્શિકા પદાર્થ, ઉપકરણની વિશેષતા). "મને ખબર નથી" કહેવાને બદલે, મોડેલ બુદ્ધિગમ્ય પરંતુ ખોટો જવાબ આપી શકે છે. ઑડિયોલૉજીમાં, આનો અર્થ એ છે કે "એકોસ્ટિક રીફ્લેક્સ મળી" જે નિવેદન આપવામાં આવ્યું ન હતું તે રિપોર્ટમાં લીક થયું છે. બીજું અપ્રચલિતતા છે: મોડેલનું જ્ઞાન તે સમયે સ્થિર છે જ્યારે તેને તાલીમ આપવામાં આવી હતી; વર્તમાન ઉપકરણ મોડલ, પ્રિસ્ક્રિપ્શન ફોર્મ્યુલા, સ્ક્રીનીંગ પ્રોટોકોલ અથવા કાયદા બદલાયા હોઈ શકે છે.

ચકાસણી શિસ્ત ત્રણ પગલાઓ છે: (1) સ્ત્રોત સાથે લિંક - તપાસો કે માહિતી કયા માપાંકિત માપન અથવા વર્તમાન માર્ગદર્શન પર આધારિત છે. (2) પુનઃગણતરી/તપાસ — આપેલ થ્રેશોલ્ડ, વર્ગીકરણ, ગેઇન વેલ્યુ ખરેખર ઉપકરણ ડેટા સાથે સંમત છે કે કેમ તે ચકાસો. (3) ક્લિનિકલ ફિલ્ટરમાંથી પસાર થાઓ — તમારા વ્યાવસાયિક જ્ઞાન સાથે મૂલ્યાંકન કરો કે આ માહિતી તમારી સામેના દર્દી, તેના કાનની શરીરરચના અને ઇતિહાસ માટે યોગ્ય છે કે કેમ.

ગોપનીયતા: દર્દીનો ડેટા દર્દીનો છે

ઑડિયોલોજી ડેટા સંવેદનશીલ છે: સાંભળવાની ખોટની ડિગ્રી, ઉપકરણનો ઉપયોગ, બાળકની વિકાસની સ્થિતિ, વ્યવસાયિક અવાજનો સંપર્ક, ટિનીટસની ફરિયાદ. KVKK (વ્યક્તિગત ડેટા પ્રોટેક્શન કાયદો; તુર્કીમાં વ્યક્તિગત ડેટા પ્રોસેસિંગનું નિયમન કરતો કાયદો) ના અવકાશમાં, આરોગ્ય ડેટાને વિશેષ ગણવામાં આવે છે અને તેને ઉચ્ચતમ સ્તરની સુરક્ષાની જરૂર છે. સામાન્ય હેતુના આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટૂલનું સાચું નામ T.C. ID નંબર, સરનામું, ફોન નંબર અથવા ઓળખની વિગતો દાખલ કરવામાં આવી નથી. તેના બદલે, ડેટાને અનામી કરો: "6-વર્ષનો છોકરો, જમણા કાનની સામાન્ય ખોટ" જેવા અનામી વર્ણન તબીબી રીતે પૂરતું છે અને તે કોઈને જાહેર કરતું નથી.

ટીપ: દર્દીને પૂછતી વખતે, તમારી જાતને પૂછો: "જો આ ટેક્સ્ટ સ્ક્રીનશૉટ તરીકે લીક કરવામાં આવી હોત, તો શું આ વ્યક્તિને ઓળખવામાં આવશે?" જો જવાબ "હા" છે, તો અનામીકરણ ખૂટે છે.

સ્ટેપ બાય સ્ટેપ: ઑડિયોલોજીમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો સુરક્ષિત ઉપયોગ

1. કાર્યનું વર્ગીકરણ કરો. શું આ એક ટેક્સ્ટ/માહિતી કાર્ય (AI સ્ટ્રોંગ), અથવા ક્લિનિકલ જજમેન્ટ (માત્ર AI સપોર્ટ) છે? જો જોખમ ઊંચું હોય, તો ચકાસણી થ્રેશોલ્ડ વધારો.
2. અનામી ડેટા. માહિતી ઓળખ્યા વિના તબીબી રીતે પર્યાપ્ત વર્ણન સ્થાપિત કરો.
3. ભૂમિકા અને સીમા સ્પષ્ટ કરો. AI મર્યાદાઓને શરૂઆતથી જ જણાવો, જેમ કે "નિદાન ન કરો, શક્ય ભાષાનો ઉપયોગ કરો, જણાવો કે નિર્ણય ઑડિયોલોજિસ્ટનો છે."
4. આઉટપુટને ત્રણ પગલામાં માન્ય કરો. સ્ત્રોત/કેલિબ્રેટેડ માપન, પુનઃચેક, ક્લિનિકલ ફિલ્ટર સાથે કનેક્ટ કરો.
5. નિષ્ણાતની મંજૂરી મેળવો. ક્લિનિકલ કન્ટેન્ટ દર્દી સુધી પહોંચે તે પહેલાં, તેને ઑડિયોલોજિસ્ટ/ફિઝિશિયન દ્વારા મંજૂર કરવું આવશ્યક છે.
6. તમારા ટ્રેસ સાચવો. નોંધ કરો કે તમે કયા હેતુ માટે કયા સાધનનો ઉપયોગ કરો છો; તે જવાબદારી માટે મહત્વપૂર્ણ છે.

નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ

નબળા પ્રોમ્પ્ટ:

અહમેટ યિલ્ડીઝ 62 વર્ષનો છે, તે તેના જમણા કાનમાં સારી રીતે સાંભળી શકતો નથી. સાંભળવાની ખોટ કયા પ્રકારની છે, મારે કયા ઉપકરણને સૂચવવું જોઈએ?

આ વિનંતીમાં વાસ્તવિક નામ (ગોપનીયતાનો ભંગ) શામેલ છે, સીધું નિદાન અને પ્રિસ્ક્રિપ્શન નિર્ણય માટે પૂછે છે (એઆઈને નિષ્ણાતની ભૂમિકામાં ધકેલવું), અને કોઈ સીમાઓ નક્કી કરતી નથી.

શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:

તમારી ભૂમિકા: ઑડિયોલોજિસ્ટ માટે શૈક્ષણિક અને રીમાઇન્ડર સહાયક. નિદાન, ઉપકરણો સૂચવવા; "શક્ય" ભાષાનો ઉપયોગ કરો અને જણાવો કે નિર્ણય ઑડિયોલોજિસ્ટ/ફિઝિશિયનનો છે. પરિસ્થિતિ (અનામી): 62 વર્ષીય દર્દી, જમણા કાનમાં સાંભળવાની ફરિયાદ કરે છે. કાર્ય: મને ટેસ્ટ હેડિંગની ચેકલિસ્ટ તરીકે યાદ કરાવો કે ઑડિયોલોજિસ્ટે આ દર્દીનું મૂલ્યાંકન કરવું જોઈએ અને એનામેનેસિસ પ્રશ્નો કે જે તેણે પૂછવાનું ભૂલવું જોઈએ નહીં. ભારપૂર્વક જણાવો કે નિર્ણય માપાંકિત માપન અને ક્લિનિકલ મૂલ્યાંકનના આધારે લેવામાં આવશે.

મજબૂત ઇચ્છા અનામી છે, ભૂમિકા અને સીમા નક્કી કરે છે, રિમાઇન્ડર માટે પૂછે છે, નિર્ણય નહીં, અને ચકાસણીની જરૂર છે.

ત્રણ નાના કેસો

કેસ 1 - સાચો ઉપયોગ. જ્યારે ઓડિયોલોજિસ્ટ દર્દી માટે સાદી ભાષામાં યુઝર બ્રોશર તૈયાર કરે છે જેને તે ઉપકરણ ડિલિવરી કરે છે, ત્યારે તે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાને ડ્રાફ્ટ માટે પૂછે છે અને કોઈ ઓળખની માહિતી આપતો નથી. તે ડ્રાફ્ટની સમીક્ષા કરે છે, બે અતિશયોક્તિપૂર્ણ નિવેદનોને સુધારે છે જેમ કે "ઉપકરણ સુનાવણીને સંપૂર્ણપણે સામાન્ય બનાવે છે" અને દર્દીને આપે છે. તૈયારીનો સમય 35 મિનિટથી 10 મિનિટ સુધી ઘટાડે છે; સામગ્રીની ચકાસણી કરવામાં આવી છે.

કેસ 2 - આભાસ કેપ્ચર. ઑડિઓમેટ્રિસ્ટ એઆઈને ટાઇમ્પેનોમેટ્રીના પ્રકારો વિશે પૂછે છે. AI બિન-અસ્તિત્વ ધરાવતા "Type D" વર્ગીકરણને ઉમેરીને આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ સમજૂતી આપે છે. નિષ્ણાત તેના ક્લિનિકલ જ્ઞાન સાથે તેની તુલના કરે છે અને જુએ છે કે પ્રમાણભૂત વર્ગીકરણ (A, B, C અને તેમના પેટા પ્રકારો) ની બહાર કોઈ "Type D" નથી. પાઠ: વ્યાવસાયિક જ્ઞાન સાથે સમર્થન વિના કોઈપણ તકનીકી જ્ઞાન જણાવવું જોઈએ નહીં.

કેસ 3 - ગોપનીયતા ઉલ્લંઘનમાંથી પાછા ફરો. ઑડિયોલોજિસ્ટ ઉતાવળમાં બાળકનું પૂરું નામ અને શાળાની માહિતી પ્રોમ્પ્ટમાં ટાઈપ કરવાના છે; ટીમ તેના નિયમને યાદ કરે છે અને લખાણને "5 વર્ષ જૂનું, બંને કાનના સહેજ નુકશાનની શંકા" તરીકે અનામી બનાવે છે. ક્લિનિકલ પરિણામ બદલાતું નથી, વ્યક્તિ સુરક્ષિત છે.

નકલ કરી શકાય તેવા પ્રોમ્પ્ટ નમૂનાઓ

કાર્ય વર્ગીકરણ નમૂનો નીચેના કાર્યનું મૂલ્યાંકન કરો: [કાર્ય].1) શું આ ટેક્સ્ટ/માહિતી કાર્ય છે કે ક્લિનિકલ નિર્ણય? 2) જો તેમાં ક્લિનિકલ નિર્ણય સામેલ હોય, તો કયો ભાગ ઑડિયોલોજિસ્ટ/ફિઝિશિયન પર છોડવામાં આવે છે? 3) આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ કયો ભાગ સુરક્ષિત રીતે કરી શકે છે? જવાબ આપો.

અનામીકરણ તપાસો નમૂનો નીચેના ટેક્સ્ટમાં (નામ, ID, સરનામું, ટેલિફોન, સંપૂર્ણ જન્મ તારીખ, શાળા/કાર્યસ્થળનું નામ) માં તમને ઓળખી શકે તેવા દરેક ઘટકને માર્ક કરો અને એક અનામી સમકક્ષ સૂચવો. ટેક્સ્ટ: [ટેક્સ્ટ]

ચકાસણી નમૂનો ત્રણ શીર્ષકો હેઠળ નીચેના આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ આઉટપુટનું મૂલ્યાંકન કરશે: આઉટપુટ: [આઉટપુટ]1) આ માહિતી કયા કેલિબર માપ/માર્ગદર્શિકા પર આધારિત હોવી જોઈએ? (સ્રોતની લિંક) 2) કઈ થ્રેશોલ્ડ/મૂલ્ય/વર્ગીકરણ મેન્યુઅલી તપાસવું જોઈએ? (ફરી ગણતરી)3) શું આ માહિતી આ દર્દી માટે યોગ્ય છે? (ક્લિનિકલ ફિલ્ટર) [દર્દીનું વર્ણન]

ભૂમિકા અને સીમાનો નમૂનો તમારી ભૂમિકા: ઑડિયોલોજિસ્ટના સહાયક. નિયમો: નિદાન કરવું, ઉપકરણ સૂચવવું, રેફરલ નિર્ણય લેવો; "શક્ય/માપાંકિત માપન દ્વારા પુષ્ટિ થવી જોઈએ" ભાષાનો ઉપયોગ કરો; દરેક જવાબના અંતે “ઓડિયોલોજિસ્ટ/ફિઝિશિયનનો નિર્ણય, માપાંકન કરીને ચકાસો” નોંધ ઉમેરો. ક્વેસ્ટ: [ક્વેસ્ટ].

સામાન્ય ભૂલો

• કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાને ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવાની સોંપણી. "શું આ દર્દીએ ઉપકરણનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ?" આવા પ્રશ્નોના જવાબ એઆઈમાં નથી, પરંતુ માપન અને નિષ્ણાત મૂલ્યાંકનમાં છે.
• ચકાસણી વિના ઉપયોગ. અસ્ખલિત જવાબ સાચો છે એમ વિચારીને; થ્રેશોલ્ડ, વર્ગીકરણ અને ઉપકરણ મૂલ્યની પુષ્ટિ કરતું નથી.
• વાસ્તવિક ઓળખપત્રો દાખલ કરી રહ્યાં છીએ. નામ, ફોન નંબર, T.R. લખીને KVKK નું ઉલ્લંઘન કરી રહ્યું છે.
• વૃદ્ધ થવાનું ભૂલી જવું. વર્તમાન ઉપકરણ/પ્રોટોકોલ માટે મોડેલની માહિતીને બદલીને.
• મર્યાદા સેટ કર્યા વિના પૂછવું. ભૂમિકા અને સીમા પર સૂચના આપ્યા વિના AI ને બહાર પાડવું એ નિદાન અને ચોકસાઈની ભાષાને આમંત્રણ આપે છે.

સારાંશમાં

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એ એક શક્તિશાળી સહાયક છે જે ઑડિયોલોજીમાં ટેક્સ્ટ અને માહિતીના કામને વેગ આપે છે અને સ્ક્રીનિંગ લિસ્ટનું પૂર્વાવલોકન કરે છે; જો કે, નિદાન, ઉપકરણ પ્રિસ્ક્રિપ્શન, યોગ્ય નિર્ણય અને ક્લિનિકલ અર્થઘટન હંમેશા ઑડિયોલોજિસ્ટ અને ચિકિત્સકનું છે. દરેક આઉટપુટ ત્રણ પગલાંઓમાં માન્ય હોવું આવશ્યક છે-સ્રોત/માપ, પુનઃચેક, ક્લિનિકલ ફિલ્ટરની લિંક-દર્દીનો ડેટા અનામી હોવો જોઈએ, અને ક્લિનિકલ સામગ્રી નિષ્ણાતની મંજૂરીમાંથી પસાર થવી જોઈએ. વણચકાસાયેલ આઉટપુટ એ સહી વિનાનો અહેવાલ છે.

એપ્લિકેશન કાર્ય

તમારી પોતાની પ્રેક્ટિસમાંથી એક વાસ્તવિક અઠવાડિયા વિશે વિચારો અને તમારા કાર્યને ત્રણ-કૉલમ કોષ્ટકમાં મૂકો: "ટેક્સ્ટ/માહિતી કાર્ય," "સંસ્થા," "ક્લિનિકલ નિર્ણય." દરેક લાઇન માટે, AI ની ભૂમિકા લખો (ફક્ત મજબૂત / મદદરૂપ / સપોર્ટ). પછી ડ્રાફ્ટ પેશન્ટ એજ્યુકેશન ટેક્સ્ટ તૈયાર કરવા માટે આ યુનિટમાંથી "ભૂમિકા અને સીમા" ટેમ્પલેટનો ઉપયોગ કરો, ત્રણ-પગલાની ચકાસણી લાગુ કરો અને નોંધ કરો કે તમે શું સુધાર્યું છે.

ચેકલિસ્ટ

• [ ] મેં કાર્યને ટેક્સ્ટ/સંસ્થા/ક્લિનિકલ નિર્ણય તરીકે વર્ગીકૃત કર્યું છે.
• [ ] મેં દર્દીનો ડેટા અનામી રાખ્યો છે જેથી ઓળખ જાહેર ન થાય.
• [ ] મેં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાને ભૂમિકા અને સીમાની સૂચનાઓ આપી.
• [ ] મેં આઉટપુટને સ્ત્રોત/માપ સાથે જોડ્યું, તેને ફરીથી તપાસ્યું અને તેને ક્લિનિકલ ફિલ્ટરમાંથી પસાર કર્યું.
• [ ] મેં ક્લિનિકલ સામગ્રી ઑડિયોલોજિસ્ટ/ફિઝિશિયનને મંજૂરી માટે સબમિટ કરી.
• [ ] મેં રેકોર્ડ કર્યું કે મેં કયા હેતુ માટે કયું સાધન વાપર્યું.