Nyereség:
- Lehetőség a teljes körű szűrés, diagnosztikai tesztelés, eszközválasztás, illesztés és nyomon követési szakaszok elvégzésére egyetlen esetben mesterséges intelligencia támogatással
- Képes feltérképezni, hogy az egyes szakaszokban melyik döntés tartozik a mesterséges intelligenciához és melyik a szakértői és ellenőrző pontokhoz
- A munkafolyamat teljes körű minőségi és adatvédelmi ellenőrzőlistájával irányítható
Ebben az utolsó részben mindent, amit a modul során tanult, egyetlen betegútba fogunk egyesíteni. A cél az, hogy az audiológiai munkafolyamat minden szakaszában lássa, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát a megfelelő szerepben használni, és minden szakaszban egyértelműen válaszoljon arra a kérdésre, hogy "melyik döntés tartozik a mesterséges intelligenciához és melyik a szakértőé". A fő elv ismét: a mesterséges intelligencia egy asszisztens, előszűrő és huzatgenerátor. A diagnózis felállítása, a készülék felírása, az illesztési döntés, a klinikai értelmezés és minden biztonság szempontjából kritikus döntés a szakorvost és szükség esetén az orvost igazolja.
A mi esetünk (névtelen)
Egy 62 éves férfi beteg azzal a panasszal fordul, hogy "az elmúlt évben nehezen értettem a beszélgetéseket, különösen zsúfolt környezetben, és túlságosan feltekerem a televízió hangerejét". Nyugdíjba vonulása előtt hosszú évekig zajos gyártási környezetben dolgozott. A beteget a szűréstől/elővizsgálattól a nyomon követésig követni fogjuk. (Minden adatot a vállalati rendszer tárol, csak a névtelen összesítés kerül az MI-be.)
Lépésről lépésre munkafolyamat
1. Anamnézis és előzetes értékelés
Az audiológus kéri a mesterséges intelligenciától az ehhez a profilhoz megfelelő anamnézis kérdések listáját (zajterhelés, gyógyszeres kezelés, családi anamnézis, fülzúgás, egyensúly). AI szerepkör: emlékeztető kérdések listája. Szakértői megítélés: mely kérdések vonatkoznak erre a páciensre és a válaszok értelmezése.
2. Audiogram és immittancia
Teszteket végeznek: nagyfrekvenciás domináns, szimmetrikus, mérsékelt szenzorineurális veszteség a jobb és a bal oldalon; A típusú timpanogram mindkét fülben. Az audiológus anonim, strukturált formában megadja a mesterséges intelligencia küszöbértékeit, és típusfokozatú vázlatot kap. AI szerepkör: értelmezés előtti vázlat. Szakértői megítélés: hitelesítés kalibrált méréssel, maszkolás szükségességének ellenőrzése, végső értelmezés.
Tipp: Mivel ennél a páciensnél mindkét fül szimmetrikus, a maszkolási dilemma korlátozott; de szokássá kell válnia, hogy saját maga olvassa el és ellenőrizze, ahelyett, hogy vakon bízna az AI-tervezetben.
3. Tinnitus/egyensúly vörös zászló szűrés
A páciens enyhe, kétoldalú, tartós fülzúgást ír le; nincs hirtelen hallásvesztés, egyoldalúság, lüktető vonások vagy szédülés. Az audiológus a red flag szűrőt futtatja; Nincs vészjelzés. AI szerepkör: vörös zászlós kérdések rendezése. Szakértői vélemény: sürgősségi értékelés és kezelés.
4. Eszköz kiválasztása
A beteg aktív, sokat telefonál, jó a kézügyessége, közepes pénztárca. Az audiológus rendel egy márkamentes összehasonlító táblázatot, névtelen profillal. AI szerepkör: típus/tulajdonság összehasonlítás és reális elvárások bemutatása. Szakértői vélemény: végleges készülékrecept.
5. Szerelvény és REM
A készülék NAL-NL2 célponttal van programozva; Az első beállítás után a páciens azt mondja: "A saját hangom kissé furcsa." Az audiológus a panaszt mesterséges intelligenciára fordítja, és megkapja a lehetséges útmutatásokat, majd megméri a REM-et és a tényleges kimenetet a célponthoz képest, és kijavítja a beállítást. AI szerepkör: a panasz lefordítása a nyelvezetre. Szakértői vélemény: REM mérés és végső beállítás.
6. Betegoktatás
Az audiológus személyre szabott, közérthető nyelvű, „első két hét megszokás” brosúrát kap a mesterséges intelligenciától; Javítja a túlzó ígéret mondatokat. AI szerepkör: anyagtervezet. Szakértői vélemény: pontosság és megerősítés.
7. Jelentés
A leleteket a gyártás tilalma szabályával kéziratba foglalják; Az audiológus minden sort összehasonlít a forrásadatokkal, és aláírja azokat. AI szerepkör: jelentéstervezet. Szakértői vélemény: ellenőrzés és aláírás.
8. Nyomon követés (teleaudiológia)
Egy hónap elteltével az eszközalkalmazás névtelen használati adatait (~6 óra naponta, többnyire zajos környezetben) összegzi az AI; A beteg azt mondja: – Még mindig nehezen élek az étteremben. Az audiológus nem közvetlenül hajtja végre az ajánlást, hanem megbeszéli a beállítást a pácienssel és jóváhagyja. AI szerepkör: trend összefoglaló. Szakértői ítélet: beállítási megerősítés.
döntési térkép
Színpad
Az AI szerepe
Szakértői döntés
ellenőrzési pont
anamnézis
Kérdéslista
Megjegyzés
klinikai szűrő
audiogram
Kommentár előtti tervezet
Típus/fok
Kalibrált mérés
piros zászló
Kérdések rendezése
sürgősség
Klinikai értékelés
Eszköz kiválasztása
Összehasonlítás
vényköteles
Klinika + betegszükséglet
Illesztés
Panaszfordítás
Utolsó beállítás
REM
Oktatás
Anyagtervezet
Jóváhagyás
Olvashatóság + pontosság
Jelentés
tervezet
aláírást
Forrás összehasonlítás
nyomon követése
Trend összefoglaló
Beállítás megerősítése
Beteg + szükség esetén mérés
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Kezelje a páciens teljes folyamatát: diagnosztizálja, válassza ki az eszközt, végezze el a beállításokat, írjon jelentést, fejezze be.
Minden végponttól végpontig terjedő klinikai döntést a mesterséges intelligencia hatáskörébe utal; teljesen megkerüli az érvényesítést, mérést és szakértői validálást.
Erőteljes felszólítás:
Az Ön szerepköre: teljes körű folyamatasszisztens. Ne hozzon diagnózist/előírást/megfelelő DÖNTÉST egyetlen szakaszban sem; Minden lépéshez (1) készítsen egy vázlatot, amelyben segíthet, (2) jelezze a döntését és az ellenőrzési pontot. Eset (névtelen): 62 éves, zajtörténet, tömegben nehezen érthető. Feladat: anamnézis, előértelmezés, piros zászló, eszköz összehasonlítás, illesztési hibaelhárítás, betanítás, jelentés, nyomon követés. Sorolja fel az asszisztens nyomtatási és ellenőrzési lépéseit az egyes nyomon követési lépések külön-külön.
Az erős akarat elválasztja az egyes szakaszokat, a döntést és az ellenőrzést a szakértőre bízza, az AI-t csupán asszisztensnek tartja.
Három mini eset (ugyanaz a beteg, három kritikus pillanat)
1. esetpillanat – A hitelesítés értéke. Az audiogram vázlatában az AI a veszteséget "enyhe" kategóriába sorolja; Amikor a szakértő újraszámolja az átlagot, azt látja, hogy az „közepes” – az AI rosszul súlyozott néhány frekvenciát. Ez a 10 dB-es különbség befolyásolja a készülék technológiai szintű döntését. Ellenőrzés nélkül rossz osztályt jelentenének.
2. esemény pillanata – Hallucináció. A jelentéstervezetben az AI hozzáteszi: „92%-os beszéddiszkriminációs pontszám”; Ezt a tesztet azonban nem végezték el. A szakértő ezt felfogja a forrásösszehasonlításban, és azt írja, hogy "[nincs beszédteszt]". Az aláírás előtt rögzített egyetlen sor megőrzi a jelentés érvényességét.
3. esemény pillanata – Adatvédelem. A nyomon követési szakaszban egy asszisztens éppen beírja a páciens nevét és az eszköz sorozatszámát az AI-összefoglalóhoz; a szabály megjegyzi, és az adatok anonimizálása "62 éves, RIC-eszköz, ~6 óra naponta". A klinikai döntés nem változik, a beteg védett.
Másolható prompt sablonok
END-TO-END SZEREPTÉRKÉP SABLON Minden szakaszban (anamnézis, előértelmezés, piros zászló, eszköz, illesztés, betanítás, jelentés, nyomon követés) táblázatba foglalja a mesterséges intelligencia szerepét és a szakértő döntési és ellenőrzési pontját a következő esetre. Ne döntsön, csak térképezze fel.Case (névtelen): [case]
FÁZIS ÁTMENET VEZÉRLÉS SABLON A következő fázist fejezem be: [fázis]. Adjon meg egy ellenőrzőlistát azokról a pontokról, amelyeket ellenőrizni kell (mérés, szakértői jóváhagyás, forrás-összehasonlítás), mielőtt a következő szakaszba lépne.
MINŐSÉG + ADATVÉDELMI ELLENŐRZÉSI SABLONA teljes munkafolyamatot két címszó alatt ellenőrizze: (1) minden klinikai döntés megtörtént-e ellenőrzése és szakértői jóváhagyása, (2) bekerül-e személyazonossági adatok valamelyik szakaszba. Jelölje be a hiányzókat. Stream összefoglaló: [összefoglaló]
ESET ÖSSZEFOGLALÓ ANONIMIZÁLÓ SABLONAz alábbi eset-összefoglalóból távolítson el minden olyan elemet, amely azonosíthatja a személyt, és alakítsa át azokat klinikailag megfelelő, anonim oktatási/prezentációs összefoglalóvá. Összegzés: [ügy]
Gyakori hibák
- Kihagyja a színpadot. Az ellenőrzési pont áthaladása és a következő szakaszba való korai átlépés.
- Egyetlen kimenetre támaszkodva. A mesterséges intelligencia tervezetének egy szakaszban történő megalapozása a későbbi, ellenőrzés nélküli döntésekhez.
- A döntési térkép elfelejtése. Nem minden szakaszban újra megkérdőjelezni, hogy melyik döntés a szakértőé.
- Pihentető magánélet a szakaszok között. Az anonimizálás figyelmen kívül hagyása a nyomon követés vagy a jelentéskészítés során.
- Ez azt jelenti, hogy "végétől a végéig kezelni". Egyetlen parancs írása, amely a teljes folyamatot átadja az AI-nak.
Összefoglalva
Audiológiai munkafolyamat; Ez egy az anamnézistől a nyomon követésig tartó lánc, ahol a mesterséges intelligencia minden szakaszban segíthet, de a döntés a szakértőé. A mesterséges intelligencia minden szakaszban időt takarít meg a vázlatkészítés, az emlékeztetés és az előszűrés révén; A diagnózis felállítását, a felírást, az illesztést és a klinikai értelmezést azonban a szakorvosra és szükség esetén az orvosra kell bízni az ellenőrzést követően. Minden szakaszhoz tartozik egy ellenőrzési pont, a teljes folyamat minőségi és adatvédelmi auditja. Az ellenőrizetlen kimenet ugyanolyan érvénytelen, mint az aláíratlan jelentés.
Pályázati feladat
Készítsen névtelen esetet saját gyakorlatából, és ábrázolja a mesterséges intelligencia szerepét, a szakértő döntését és az ellenőrzési pontot mind a nyolc szakaszban egy „végponttól végpontig terjedő szereptérkép” sablon segítségével. Ezután ellenőrizze a folyamatot a „minőség + adatvédelmi ellenőrzés” sablonnal: hiányzik valahol az ellenőrzés, valahol kiszivárogtak a személyazonossági adatok? Írd le egy mondatban, hogyan zárnád be az egyes talált hiányosságokat.
ellenőrző lista
- [ ] Minden szakaszban elkülönítettem a mesterséges intelligencia szerepét és a szakértő döntését.
- [ ] Minden szakaszhoz meghatároztam egy ellenőrzési pontot.
- [ ] Ellenőriztem a kritikus kimeneteket, például az audiogramot/jelentést a forrással/méréssel.
- [ ] Az általános műveletek előtt lefuttattam a red flag vizsgálatot.
- [ ] A betegek adatait minden szakaszban anonimként kezeltem.
- [ ] Ellenőriztem a végpontok közötti adatfolyamot minőség és adatvédelem szempontjából.
Modul vizsga
1. Az audiológus a mesterséges intelligencia által készített audiogram-értelmezést ellenőrzés nélkül átviszi a páciens jelentésébe. Mi az alapvető hiba ebben a megközelítésben?
- A) A mesterséges intelligencia kimenete nem használható ellenőrzés nélkül; A megjegyzéstervezeteket szakszerűen át kell tekinteni és jóvá kell hagyni ✔
- B) A mesterséges intelligencia mindig rosszabb audiogram-értelmezést ad, mint amilyen
- C) Megjegyzések helyett csak számszerű küszöbértékeket kell közölni
- D) A jelentést e-mail helyett papíron kellett volna átadni a betegnek.
Magyarázat: Míg a mesterséges intelligencia képes helyes értelmezést produkálni, helytelenül feltételezheti a halláskárosodás típusát, mértékét vagy a maszkolás szükségességét, és ugyanolyan magabiztossággal téves értelmezést produkál. Az audiológia a biztonság szempontjából kritikus terület; Minden kimenetet kalibrálni és szakértelemmel kell ellenőrizni, a diagnózist és a végső jóváhagyást pedig embernek kell elvégeznie.
2. Az audiogramon a légvezetés és a csontvezetési küszöb (levegő-csont rés) között jelentős eltérés látható. Általában mire utal ez a megállapítás?
- A) Lehet, hogy van egy vezetőképes komponens (a külső/középfülből származik).
- B) Határozottan maradandó idegi halláskárosodás van
- C) Lehet, hogy vezetési típusú alkatrész; A klinikai értékelés azonban tisztázza a típust ✔
- D) Bizonyítja, hogy a készülék kalibrálása megszakadt
Magyarázat: A rosszabb légúti küszöbök, miközben a csontvezetés (belső fül/cochlea funkció) közel van a normálishoz, arra utal, hogy a külső/középfülből érkező hangvezetésben probléma van, vagyis van egy vezető komponens. A mesterséges intelligencia ezt jelezheti a vázlaton, de a típusmegkülönböztetés és annak oka a klinikai értékelés során egyértelművé válik.
3. Az újszülöttek hallásszűrése során a baba „megfelelt” eredményt kap az OAE vizsgálatból. A család azt mondja: "Ez azt jelenti, hogy a gyermekemnek nem lesz hallásproblémája." Mi a legjobb megközelítés?
- A) Igen, ha a szűrés sikeres, akkor a jövőben nem lehet hallásproblémája
- B) A szkennelés az aktuális állapotot mutatja; A nyomon követés és a tünetek monitorozása fontos a később kialakuló veszteségek esetében ✔
- C) Lehet, hogy a teszt hibás, azonnal be kell helyezni a készüléket
- D) A vizsgálat eredménye megbízhatatlan, és nem szabad figyelembe venni
Magyarázat: A szűrővizsgálat nem diagnózis; A „megfelelt” eredmény azt jelzi, hogy nincs jelentős probléma az aktuális vizsgálattal, és nem garantálja az élethosszig tartó hallást. Egyes halláskárosodások később alakulhatnak ki, vagy olyan típusúak lehetnek, amelyeket az OAE nem észlel (például hallási neuropátia). Ezt a határt közérthető nyelven kell elmagyarázni a családnak.
4. A timpanometria során sima görbét (B típus) és normál hallójárat térfogatot kapunk. A mesterséges intelligencia ezt értelmezi. Mi legyen a szakértő elsődleges értékelése?
- A) Középfül problémára utalhat (pl. folyadék); klinikai vizsgálattal és szükség esetén fül-orr-gégészettel kombinálva ✔
- B) Biztosan van egy lyuk a dobhártyán
- C) Az eredmény normális, nincs szükség teendőre
- D) A hallókészüléket közvetlenül a betegnek kell felírni
Leírás: A normál csatornatérfogatú lapos (B típusú) timpanogram középfülfolyadékra vagy csökkent középfül-motilitásra utal, és általában fül-orr-gégészeti vizsgálatot igényel. Az AI-terv a kezdet; A tympanogram önmagában nem állít fel diagnózist; klinikai vizsgálattal és anamnézissel kombinálják.
5. A hallókészülék kiválasztásával kapcsolatban mesterséges intelligenciával konzultáló szakértő észreveszi, hogy a kimenet következetesen kiemel egy adott márkát. Mi a legjobb hozzáállás ebben a helyzetben?
- A) Ez a márka egyértelműen a legjobb, mert a mesterséges intelligencia ajánlja
- B) Mindig a legdrágább készülék a legjobb választás
- C) Az eszköz kiválasztását teljes mértékben a mesterséges intelligenciára kell bízni
- D) A márkaorientáció lehet adattorzítás; A választásnak a páciens objektív szükségletein kell alapulnia ✔
Magyarázat: A mesterséges intelligencia kimenete tükrözheti a képzési adatok torzításait, és a védjegyekkel kapcsolatos útmutatás alapja lehet az adatok torzítása, nem pedig a páciens érdeke. Az eszköz kiválasztását olyan objektív kritériumok szerint kell végezni, mint a halláskárosodás profilja, az életmód, a kézügyesség és a költségvetés; A páciens igénye, nem a márka legyen a meghatározó tényező.
6. A hallókészülék programozása (illesztése) során a mesterséges intelligencia bizonyos erősítési értékeket javasol. Mi a legmegbízhatóbb módja ennek az ajánlásnak a klinikán történő érvényesítésére?
- A) Kérdezd meg a betegtől: "Jól van?" Elég megkérdezni
- B) Bízzon és őrizze meg a mesterséges intelligencia ajánlását
- C) Ellenőrizze, hogy a valódi fülméréssel (REM) ✔ elérte-e az előírt célt
- D) A gyári beállítások megőrzése a készülék dobozában
Leírás: Valós fülmérés (REM, valódi fülmérés) méri a készülék által a páciens saját hallójáratában termelt tényleges kimenetet, és jelzi, hogy az előírt célt (pl. NAL-NL2) sikerült-e elérni. Az AI vagy a szoftver alapértelmezett értékei nem helyettesítik a valódi fülakusztikát; az ellenőrzés REM-mel történik.
7. A páciens újonnan fellépő, gyorsan növekvő halláscsökkenést és egyoldali fülzúgást ír le az egyik fülben. Az AI általános „tinnitus-kezelési” anyagot javasol. Mi legyen a szakértő prioritása?
- A) Adjon általános tinnitus anyagot, és küldje haza a beteget
- B) Hallókészüléket próbál közvetlenül eladni
- C) Felismerve, hogy ez egy piros zászló, amely sürgős beutalót igényel, és haladéktalanul orvoshoz kell irányítani a beteget ✔
- D) Azt javasolja, hogy várjon néhány hónapot, és hagyja, hogy magától elmúljon
Leírás: A hirtelen/egyoldali hallásvesztés és az egyoldali fülzúgás olyan vörös zászlók, amelyek azonnali orvosi kivizsgálást igényelnek (például a hirtelen szenzorineurális hallásvesztés olyan állapot, amelyhez korai kezelési időszak szükséges). A mesterséges intelligencia általános összefüggései nem árnyékolhatják be ezt a sürgősséget; A beteget haladéktalanul orvoshoz kell irányítani.
8. Az audiológus mesterséges intelligencia segítségével közérthető nyelvű oktatófüzetet készít a páciens számára. Az anyagban a mesterséges intelligencia kijelenti: "Ez az eszköz teljesen visszaállítja a hallását a normális állapotba." Mi a helyes javítás?
- A) A mondat helyes, úgy kell hagyni, ahogy van.
- B) A mondat túlzó és irreális elvárásokat kelt; le kell fordítani reális „segít a gyógyulásban” nyelvre ✔
- C) Még erősebb ígéreteket kell hozzáadni, hogy a páciens meggyőződjön
- D) A brosúrát teljes egészében szakzsargonban kell megírni.
Magyarázat: A hallókészülékek nem „normalizálják teljesen” a hallást; Jelentősen javítja a hallást és a kommunikációt. A túlzó ígéretek irreális elvárásokat keltenek a páciensben, és etikátlanok. Az anyagot reális és őszinte nyelvezeten kell átírni.
9. Az audiológiai jelentés elkészítésekor a mesterséges intelligencia olyan „akusztikus reflex eredményt” gyárt, amelyet a szakértő nem adott meg. Hogy hívják ezt a helyzetet és hogyan lehet megelőzni?
- A) Hallucinációk; Megakadályozza a „csak az általam megadott adatokból írjon, hiány esetén jelölje be a [nincs adat]” utasítás és a forrás ellenőrzése aláírás előtt ✔
- B) Kalibrációs hiba; A készülék újraindításával megakadályozható
- C) Normális viselkedés; A jelentés szó szerint átvehető
- D) Hálózati probléma; Megakadályozva az internetkapcsolat javításával
Magyarázat: Ha a mesterséges intelligencia olyan leletet produkál, amelyet nem adnak meg, azt hallucinációnak nevezik. Óvintézkedése az, hogy kifejezetten kérje, hogy a modell csak a ténylegesen megadott mérési adatokból írjon, a hiányzó adatokat „[nincs adat]”-ként jelölje meg, és ne végezzen előrejelzéseket/illesztéseket. Az aláírás előtt minden jelentést össze kell hasonlítani a forrásadatokkal.
10. Az audiológus beilleszti a páciens nevét, azonosítószámát és teljes audiogramját egy nyilvános felhő AI-eszközbe, és megjegyzéseket kér. Mi a fő probléma ezzel a viselkedéssel?
- A) Semmi gond, a mesterséges intelligencia bizalmasan kezeli az adatokat
- B) A teljes fájlt el kellett volna küldenie, nem csak az audiogramot
- C) Csak az a baj, hogy lassan jön a komment
- D) A személyazonossági adatokat elküldték a nyilvános eszköznek; Ez a KVKK megsértése, az adatokat anonimizálni kell, és biztonságos járműveket kell használni ✔
Magyarázat: A személyt közvetlenül azonosító adatok (név, TR azonosítószám) nyilvános eszközre küldése súlyosan megsérti a KVKK és a betegek magánéletét. A helyes megközelítés az adatok anonimizálása (az azonosítási információk eltávolítása), a vállalati/biztonságos eszközök használata, és csak a szükséges klinikai adatok megosztása.
11. A teleaudiológiában (távfelügyelet) a mesterséges intelligencia beállítási javaslatokat állít elő a páciens hallókészülék-alkalmazásából származó használati adatok alapján. Mit kell tenni az ajánlás végrehajtása előtt?
- A) Az ajánlást azonnal és automatikusan alkalmazni kell a készülékre
- B) Az ajánlást a szakorvos klinikai értékelésével kell megerősíteni, és a betegpanasszal és profillal együtt jóváhagyni ✔
- C) A használati adatok megbízhatatlanok, és ezeket teljesen figyelmen kívül kell hagyni
- D) A páciensnek magának kell megváltoztatnia a beállítást mesterséges intelligenciával
Magyarázat: A távhasználati adatok értékes támpontok, de a beállítási döntéshez a szakértő klinikai megítélése szükséges. Az ajánlást a beteg tényleges panaszával, hallásprofiljával és szükség esetén új mérésekkel kell megerősíteni; A készülék beállítását nem szabad tartósan megváltoztatni szakértő jóváhagyása nélkül.
12. Az alábbiak közül melyik a legpontosabb általános keret a mesterséges intelligencia audiológiában való használatához?
- A) A mesterséges intelligencia minden döntést meg tud hozni, beleértve a diagnózist és a felírást is, a szakértőkre nincs szükség
- B) A mesterséges intelligencia nem használ az audiológiában, és nem is szabad használni
- C) Ha a mesterséges intelligencia kimenete helyes, akkor még a páciens beleegyezése sem szükséges
- D) A mesterséges intelligencia asszisztens és huzatgenerátor; A diagnózis, a felírás és az illesztési döntések igazolást követően a szakembert illetik ✔
Leírás: A mesterséges intelligencia időt takarít meg az audiológiában asszisztensként, előszűrőként és vázlatkészítőként; A diagnózis, a készülék felírása, az illesztési döntés és a klinikai értelmezés azonban az illetékes szakember feladata. A kimeneteket kalibrált méréssel és klinikai értékeléssel kell ellenőrizni, és az emberi jóváhagyás elengedhetetlen a biztonság szempontjából kritikus döntésekhez.
13. Mikor van szükség maszkolásra a tiszta tónusú audiometriában, és mi a szerepe itt a mesterséges intelligenciának?
- A) Maszkolás soha nem szükséges; a mesterséges intelligencia határozza meg ezt
- B) Maszkolás csak gyermekeknél szükséges
- C) A maszkolás a mesterséges intelligencia által teljesen automatikusan végrehajtott folyamat.
- D) Szükséges, ha a fülek közötti különbség elég nagy ahhoz, hogy kereszthallást okozzon; A mesterséges intelligencia emlékeztető lehet, de ezt a szakértőnek kell eldöntenie ✔
Magyarázat: A maszkolás akkor szükséges, ha a két fül küszöbértéke közötti különbség elég nagy ahhoz, hogy a hang a koponyán át a nem tesztelt fülbe jusson (kereszthallás); különben a küszöb rossz fülhöz tartozhat. Az AI lehet egy vezérlő asszisztens, amely emlékezteti Önt a maszkolás szükségességére, de a maszkolás döntése és végrehajtása a szakértő kalibrációs tesztjén alapul.
14. A munkahelyi zajszkennelés során a mesterséges intelligencia gyorsan osztályozza a dolgozók eredményeit, és megjelöli azokat, amelyeken nyomon kell követni. Mi ennek a használatnak a helyes határa?
- A) A mesterséges intelligencia segít a nyomon követési prioritások meghatározásában; A szűrés azonban nem diagnózis és diagnosztikai útmutatás, a felelősség a szakorvost illeti ✔
- B) A mesterséges intelligencia közvetlenül képes diagnosztizálni a dolgozókat és aláírni a jelentéseket
- C) Ha a szkennelési eredményeket mesterséges intelligencia igazolja, nincs szükség ellenőrzésre
- D) Az adatvédelmi szabályoknak nincs jelentősége a munkahelyi szűrésben
Leírás: A mesterséges intelligencia egy hasznos előszűrő, amely előnyben részesíti azokat, amelyek utánkövetést igényelnek a szűrési listákon; A szűrés azonban nem diagnosztikus, és nem tudja teljesen megakadályozni a hamis negatívokat (kihagyott eseteket). A hallássérült dolgozók diagnosztikai értékelésre, értesítésre és védelmi kötelezettségekre való irányítása a szakértők és a foglalkozás-egészségügyi folyamatok felelőssége.