ಲಾಭಗಳು:
- ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ವೈದ್ಯ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಇಂಜಿನಿಯರ್ನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಶಾರೀರಿಕ ಕ್ರಮದ ಪ್ರಮಾಣ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ಲಾಸಿಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಸ್-ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಭ್ರಮೆ, ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುರಕ್ಷಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ.
ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾನವ ದೇಹದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನ ನಿಖರತೆಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ಛೇದಿಸುವ ವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಇಸಿಜಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಹೃದಯದ ವಿದ್ಯುತ್ ನೆರಳು, ಎಂಆರ್ಐ ಚಿತ್ರವು ಅಂಗಾಂಶದ ಕಾಂತೀಯ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಮೌಲ್ಯವು ಸ್ನ್ಯಾಪ್ಶಾಟ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ಅಳತೆಗಳು ಪರೋಕ್ಷ, ಗದ್ದಲದ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI; ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ/ಚಿತ್ರಗಳು/ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು) ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿರರ್ಗಳ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಅದರ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಘಟಕವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಎರಡು ಅಡಿಪಾಯಗಳನ್ನು ಹಾಕುತ್ತದೆ: ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ AI ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೂ ಒಂದು ಸಂಪೂರ್ಣ ರೇಖೆಯನ್ನು ಸೆಳೆಯೋಣ: ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ ನೀವು ಕಲಿಯುವ ಯಾವುದೇ ತಂತ್ರಗಳು ಅರ್ಹ ವೈದ್ಯರ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಮರ್ಥ ಎಂಜಿನಿಯರ್ನ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಸಾಧನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ; ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ, ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಟ್ಯೂಮರ್ ತಪ್ಪಿದರೆ, ಸಾಧನವು ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದರೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನದ್ದಲ್ಲ ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡಿದ ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನೀವು ಈ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ನೋಡುತ್ತೀರಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ಏಕೈಕ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ?
ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಅಥವಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ತಂಡದ ವಾರವನ್ನು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಮೂರು ವಿಧದ ಕೆಲಸಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ (ಸಿಗ್ನಲ್ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್, ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಟೇಬಲ್ ಎಡಿಟಿಂಗ್, ಲಾಗ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ), ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್), ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿ (ತಾಂತ್ರಿಕ ಫೈಲ್, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ವರದಿ, ಸಾಹಿತ್ಯ ಸಾರಾಂಶ, ಸಾಧನದ ಸಾರಾಂಶ). AI ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮುಟ್ಟುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಕೊಡುಗೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯವು ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಲಾಭದಾಯಕ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ರಾ ಸಿಗ್ನಲ್ನಿಂದ ಶಬ್ದವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, ಉಚಿತ-ಪಠ್ಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು, ಅಸಮಂಜಸ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು-ಇವುಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸುಲಭವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಇಲ್ಲಿ ದೋಷವಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಮೂಲಕ್ಕೆ (ರಾ ಡೇಟಾ) ಹಿಂತಿರುಗಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಅತ್ಯಧಿಕ ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. AI ಒಂದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಸಿಗ್ನಲ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಆರ್ಹೆತ್ಮಿಯಾವನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಇದು ಬಿಡುವಿಲ್ಲದ ಕ್ಲಿನಿಕ್ನಲ್ಲಿ ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದೇ ಮಾದರಿಯು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು (ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೈಜವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ). ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, AI ಒಂದು ಕಲ್ಪನೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುವವರಲ್ಲ.
ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿಯಲ್ಲಿ AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ವೇಗವರ್ಧಕ. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ವರದಿಯ ವಿಧಾನಗಳ ವಿಭಾಗ, ಸಾಹಿತ್ಯದ ಸಾರಾಂಶ ಅಥವಾ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಅಪಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೊದಲ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿರುವ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಗಮನಕ್ಕೆ ಬರದೆ ಹರಿಯುವ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಜಾರಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಶಿಸ್ತು: ಮೂರು ಆಂಕರ್ ನಿಯಮ
ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಹೃದಯವು ಒಂದೇ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ: ಯಾವುದೇ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸದೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಥವಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಬಾರದು. ನಾವು ಮೂರು ಸ್ವತಂತ್ರ ಆಂಕರ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತೇವೆ.
ಮೊದಲ ಆಂಕರ್ - ಪರಿಮಾಣದ ಶಾರೀರಿಕ ಕ್ರಮ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಮಾನವ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರದ ತಿಳಿದಿರುವ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿದೆಯೇ? ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಹೃದಯ ಬಡಿತವು ಪ್ರತಿ ನಿಮಿಷಕ್ಕೆ 50-100 ಬೀಟ್ಸ್ ಆಗಿದೆ; ಮಾದರಿಯು 400 ನೀಡಿದರೆ, ಕಲಾಕೃತಿ ಅಥವಾ ಎಡಿಟಿಂಗ್ ದೋಷವಿದೆ. ವಯಸ್ಕರ ದೇಹದ ಉಷ್ಣತೆಯು 36-38 °C ಬ್ಯಾಂಡ್ನಲ್ಲಿದೆ; 45 °C ಜೀವಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಶಾರೀರಿಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ವಯಸ್ಕರ ಒಟ್ಟು ರಕ್ತದ ಪ್ರಮಾಣವು ಸುಮಾರು 5 ಲೀಟರ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.
ಎರಡನೇ ಆಂಕರ್ - ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ಲಾಸಿಬಿಲಿಟಿ. ರೋಗಿಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆಯೇ? ಮಾದರಿಯು 25 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಲಕ್ಷಣರಹಿತ ರೋಗಿಗೆ "ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸ" ವನ್ನು ಸುಧಾರಿತ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅನುಮಾನದಿಂದ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳು ತೋರಿಕೆಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಪ್ರತಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಹಾದುಹೋಗಬೇಕು.
ಮೂರನೇ ಆಂಕರ್ - ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಾಕ್ಷ್ಯ. ಇದು ಪ್ರಬಲ ಆಂಕರ್ ಆಗಿದೆ. ಒಂದು ಉಲ್ಲೇಖ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಎರಡನೇ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ವಿಧಾನ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ದೃಢೀಕರಣ, ಪರಿಣಿತ ಎರಡನೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯ. AI ನಿಂದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಚಿನ್ನದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನ ಅಥವಾ ತಜ್ಞರಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸತ್ಯ ಯಾವಾಗಲೂ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.
ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಒಬ್ಬ ಸಂಶೋಧನಾ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ 320 ECG ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುತ್ತಿದ್ದರು ಮತ್ತು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರು; ಪ್ರತಿ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗೆ ಸರಾಸರಿ 7 ನಿಮಿಷಗಳು, ಸರಿಸುಮಾರು 37 ಗಂಟೆಗಳ ಒಟ್ಟು. AI-ಚಾಲಿತ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಮೊದಲ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾರ್ಕ್ಅಪ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ಗೆ 40 ಸೆಕೆಂಡ್ಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿತು, ಉಳಿದ ಸಮಯವನ್ನು ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆಗೆ ವಿನಿಯೋಗಿಸುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟು ಸಮಯ ಸುಮಾರು 12 ಗಂಟೆಗಳಿಗೆ ಇಳಿದಿದೆ; ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಖರ್ಚು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಭ್ರಮೆ. ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಒಬ್ಬರು ಸಾಧನದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವರದಿಗಾಗಿ ಸಾಹಿತ್ಯದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿದಾಗ, ಪಠ್ಯವು "Yilmaz et al. 2019 98% ಸಂವೇದನೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ಲೇಖನ ಇರಲಿಲ್ಲ; ಮಾದರಿಯು ನೈಜ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ. ವರದಿಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಮೂಲ ಪರಿಶೀಲನೆ (DOI ಮತ್ತು ಜರ್ನಲ್ ಚೆಕ್) ದೋಷವನ್ನು ಹಿಡಿದಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಘಟಕ ದೋಷ. ಡೋಸ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಸಹಾಯದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು 1000-ಪಟ್ಟು ಬದಲಾಯಿಸಿತು, ಔಷಧದ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು mg/mL ಬದಲಿಗೆ µg/mL ನೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಿತು. ಮ್ಯಾಗ್ನಿಟ್ಯೂಡ್ ಚೆಕ್ನ ಶಾರೀರಿಕ ಕ್ರಮವು - "ವಯಸ್ಕರಿಗೆ 2 ಮಿಲಿಲೀಟರ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, 2 ಲೀಟರ್ ಅಲ್ಲ" - ತಕ್ಷಣವೇ ದೋಷವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ಈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಇನ್ನೂ ಅನುಮೋದನೆಗಾಗಿ ಔಷಧಿಕಾರ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಹೋಯಿತು; AI ಕೇವಲ ಮಧ್ಯಂತರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಾಧನವಾಗಿತ್ತು.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಈ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಿ ಮತ್ತು ಅವನ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತಿಳಿಸಿ.[data]
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ನೀವು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು (ನೀವು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ). ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಧರಿಸಿ ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ. - ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಬೇಡಿ; ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಿ. - ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಯಾವುದೇ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು, ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಕಥೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ. - ಪ್ರತಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ಆವರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಆಧರಿಸಿರುವ ಡೇಟಾ ಲೈನ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸಿ. - ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ "ಡೇಟಾ ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. - ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ: ವೈದ್ಯರು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕಾದ 3 ಅಂಶಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಮಾಡಿ. ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ: [ಅಳತೆಗಳು]
ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೇರುತ್ತದೆ: ಮೂಲಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಇದು ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೊನೆಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಾಲ್ಕು ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
1) ಅನಾಮಧೇಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು:
ನಾನು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಮಿಷನ್ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ. ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ಗುರುತು, ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮಾಹಿತಿಯು ಗೌಪ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ನಾನು ಅವರಿಗೆ "ಪೇಷಂಟ್-ಎ", "ಡೇ-0" ನಂತಹ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ. ಅನ್ವೇಷಣೆ: [ಕ್ವೆಸ್ಟ್]. ನಾನು ಒದಗಿಸುವ ಅನಾಮಧೇಯ ತಾಂತ್ರಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ.
2) ಮೂರು ಆಂಕರ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ವಿನಂತಿಗಳು:
ಕೆಳಗಿನ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಾಗಿ ಮೂರು ಚೆಕ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ: 1) ಪರಿಮಾಣದ ಶಾರೀರಿಕ ಕ್ರಮ: ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಮಾನವ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಇದೆಯೇ? ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಗುರುತು.2) ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ಲಾಸಿಬಿಲಿಟಿ: ವಯಸ್ಸು/ಇತಿಹಾಸ/ಲಕ್ಷಣದೊಂದಿಗೆ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಹಕ್ಕುಗಳಿವೆಯೇ?3) ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿ: ಸ್ವತಂತ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆ/ತಜ್ಞರಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕಾದ ಐಟಂಗಳು.ಔಟ್ಪುಟ್: [ಪಠ್ಯ]
3) ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು:
ವಿಶ್ವಾಸದ ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನೀಡಿ:- ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸ (ಡೇಟಾದಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ)- ಮಧ್ಯಮ ವಿಶ್ವಾಸ (ಸಮಂಜಸವಾದ ನಿರ್ಣಯ)- ಊಹಾತ್ಮಕ (ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾ/ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ) ಕಾರ್ಯ: [ಕಾರ್ಯ]. ಡೇಟಾ: [ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ]
4) ನಿರ್ಧಾರ/ಬೆಂಬಲ ವ್ಯತ್ಯಾಸ:
ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಎರಡಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ:A) AI ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ/ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಕೆಲಸB) ಅಧಿಕೃತ ವೈದ್ಯ/ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಅನುಮೋದನೆ ಕಡ್ಡಾಯ ಕಾರ್ಯದ ವಿವರಣೆ: [ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ]
AI ನ ಪಾತ್ರ: ಮಿಷನ್ ಪ್ರಕಾರದ ಅಪಾಯ
ಕಾರ್ಯ ಪ್ರಕಾರ
AI ಕೊಡುಗೆ
ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ
ಪರಿಶೀಲನೆ ಸಾಂದ್ರತೆ
ಸಿಗ್ನಲ್/ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್
ಹೆಚ್ಚು
ಕಡಿಮೆ
ಸ್ಥಳ ಪರಿಶೀಲನೆ
ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರುತು ಪತ್ತೆ
ಹೆಚ್ಚು
ಮಧ್ಯಮ
ತಜ್ಞ + ಸಮಂಜಸತೆ
ಮುನ್ಸೂಚನೆ/ಅಪಾಯ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್
ಮಧ್ಯಮ
ಹೆಚ್ಚು
ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ + ಸ್ವತಂತ್ರ
ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರ
ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ
ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು
ವೈದ್ಯರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಮೋದನೆ
ವರದಿ/ಸಾಹಿತ್ಯ ಕರಡು
ಹೆಚ್ಚು
ಮಧ್ಯಮ
ಮೂಲ ದೃಢೀಕರಣ
ಸಾಧನದ ಭದ್ರತಾ ನಿರ್ಧಾರ
ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ
ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು
ಪ್ರಮಾಣಿತ + ವಿ&ವಿ + ಅನುಮೋದನೆ
ಸಲಹೆ: ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ: "ಈ ಔಟ್ಪುಟ್ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ರೋಗಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?" ಉತ್ತರವು "ನಾನು ಕೆಲವು ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ" ಎಂದಾದರೆ, ಲಘುವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; "ರೋಗಿಗೆ ಹಾನಿಯಾಗಬಹುದಾದರೆ", ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಊಹೆಯಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್/ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸಿ.
ಗಮನ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಅದು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿರರ್ಗಳವಾದ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಪಠ್ಯವು ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ನಂಬಿರಿ, ಶೈಲಿಯಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ನಿರರ್ಗಳತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಪಠ್ಯವು ಎಷ್ಟು ವೈದ್ಯಕೀಯವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೂ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳು (ಮೌಲ್ಯ, ಶೋಧನೆ, ಮೂಲ, ಪ್ರಮಾಣ) ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
- ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಇಮೇಲ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ನಂತೆಯೇ ಡೋಸ್ ಖಾತೆಯನ್ನು ನೋಡುವುದು. ರೋಗಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಹಾನಿಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಯೋಚಿಸದೆ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದು. ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ; ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ.
- AI ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ನೀಡುವುದು. AI ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿವೆ.
- ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು. ಮಾದರಿಯು "ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ"ವಾಗಿ ಕಾಣುವುದರಿಂದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ; ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಕೇಳಿ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
- ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಮಾಪನಗಳು ಪರೋಕ್ಷ ಮತ್ತು ಗದ್ದಲದ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವರ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು.
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ದತ್ತಾಂಶ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಲಾಭದಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ/ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿಯಲ್ಲಿ ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿದೆ.
- ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮೂರು ಆಂಕರ್ಗಳಿಂದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಶಾರೀರಿಕ ಪ್ರಮಾಣದ ಕ್ರಮ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ಲಾಸಿಬಿಲಿಟಿ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಪುರಾವೆ.
- ಫಲಿತಾಂಶದ ಅಪಾಯವು ಅದು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ರೋಗಿಗೆ ಉಂಟುಮಾಡುವ ಹಾನಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮಾಪಕಗಳು.
- AI ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ವೈದ್ಯ ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕೆಲಸದಿಂದ ಒಂದು ವಾರದಲ್ಲಿ ನೀವು ಮಾಡುವ ಐದು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ (ಉದಾ. ಸಿಗ್ನಲ್ ಕ್ಲಿಯರಿಂಗ್, ಪ್ರಿಫ್ಲೈಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು, ವರದಿ ವಿಭಾಗ, ಅಪಾಯದ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಸಾಧನ ಪರೀಕ್ಷೆ). ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿನ ಕೋಷ್ಟಕದ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು "ಇದು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ರೋಗಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?" ಒಂದೇ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ. ನಂತರ ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಬಲವಾದ, ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ; ಮೂರು ಆಂಕರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಆಂಕರ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಎಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲೆ.
- [ ] ಶಾರೀರಿಕ ಪ್ರಮಾಣ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ಲಾಸಿಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಾನು ಪ್ರತಿಫಲಿತವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ "ಅದು ತಪ್ಪಾದರೆ ರೋಗಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?" ನಾನು ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.
- [ ] ಭ್ರಮೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗೋಚರಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.
- [ ] ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು ಎಂದು ನಾನು ಅಂತರ್ಗತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.