ಘಟಕಗಳು
1. ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಶಿಸ್ತು ಪರಿಚಯ 2. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಬೆಂಬಲ: ರೇಡಿಯಾಲಜಿ (ಎಕ್ಸ್-ರೇ, CT, MR) 3. ಡಿಜಿಟಲ್ ಪೆಥಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಟಿಶ್ಯೂ ಇಮೇಜ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ 4. ಬಯೋಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಇಸಿಜಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಡಿಯಾಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳು 5. ಬಯೋಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: EEG ಮತ್ತು ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಕೇತಗಳು 6. ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಶಾರೀರಿಕ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ 7. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ಸ್ 8. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸಾಧನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ (SaMD) 9. ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ: CE/FDA, MDR 10. ನೈತಿಕತೆ, ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ (KVKK/HIPAA) 11. ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಏಕೀಕರಣ, ಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
ಘಟಕ 2 / 11

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಬೆಂಬಲ: ರೇಡಿಯಾಲಜಿ (ಎಕ್ಸ್-ರೇ, CT, MR)

ಲಾಭಗಳು:

  • ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಬೆಂಬಲಿತ ಪತ್ತೆ, ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
  • ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ನ ನಿರ್ಧಾರದಿಂದ ಮಾದರಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು (ಶಾಖ ನಕ್ಷೆ, ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಮಾಪನ) ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವುದು
  • ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆ/ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊರೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಇಮೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರವು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಬುದ್ಧ ಅನ್ವಯಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಎಕ್ಸ್-ರೇ (ಎಕ್ಸ್-ರೇ), ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಟೊಮೊಗ್ರಫಿ (ಸಿಟಿ; ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಿಟಿ, ವಿವಿಧ ಕೋನಗಳಿಂದ ತೆಗೆದ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ (ಎಂಆರ್; ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಂಆರ್‌ಐ, ಬಲವಾದ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮತ್ತು ರೇಡಿಯೋ ತರಂಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂಗಾಂಶದ ಚಿತ್ರಣ) ಪ್ರತಿದಿನ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗೆ ವರ್ಷಗಳ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ (ಆವಿಷ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಗಮನ ಸೆಳೆಯುವುದು), ವಿಭಜನೆ (ರಚನೆಯ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುವುದು; ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಭಜನೆ) ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆ (ಸರದಿಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ತುರ್ತು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಹಾಕುವುದು; ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ) ಮೂಲಕ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಈ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು - ಮುಖ್ಯವಾಗಿ - ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಹೇಗೆ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.

ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. AI ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಗಮನ ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ, ಕ್ರಮಗಳು, ರೀತಿಯ.

ರೇಡಿಯೊಲಾಜಿಕಲ್ AI ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನ ಹಂತಗಳು

ಹಂತ 1 - ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ. ಚಿತ್ರಗಳು DICOM (ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್ಸ್ ಇನ್ ಮೆಡಿಸಿನ್; ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಸ್ವರೂಪ) ಎಂದು ಬರುತ್ತವೆ. ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ; ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ವಿಂಡೊಯಿಂಗ್ (ಇಮೇಜ್ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು), ಮರುಹೊಂದಿಸುವಿಕೆ (ಸ್ಲೈಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಶಬ್ದ ಕಡಿತವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಹಂತ 2 - ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆ. ಮಾದರಿಯು ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಗಂಟು, ಮುರಿತ ಅಥವಾ ರಕ್ತಸ್ರಾವಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಹೀಟ್ ಮ್ಯಾಪ್ ರೂಪದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ (ಮಾದರಿಯ ಗಮನವು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಬಣ್ಣದಿಂದ ತೋರಿಸುವ ಪದರ). ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಅಂಗ ಅಥವಾ ಗಾಯದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ; ಇದನ್ನು ಪರಿಮಾಣ ಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಹಂತ 3 - ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ತುರ್ತು ಪತ್ತೆಯಾದರೆ (ಉದಾ. ಮಿದುಳಿನ ರಕ್ತಸ್ರಾವ) ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಕಾರ್ಯಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಗುರಿ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಮೊದಲೇ ನೋಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಹಂತ 4 - ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. ಮಾದರಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗೆ ಶಿಫಾರಸು ಪದರವಾಗಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಂತಿಮ ವರದಿ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಹಂತ 5 - ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ. ಮಾದರಿಯು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿದ್ದ ನಂತರ, ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ ದರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊರೆ

ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಿವೆ. ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಸ್ವಸ್ಥರಾಗಿರುವವರ ಪತ್ತೆ ದರವಾಗಿದೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂವೇದನೆ ಎಂದರೆ ಕಡಿಮೆ ತಪ್ಪಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು ನಾವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಆರೋಗ್ಯಕರವಾದುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ದರವಾಗಿದೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯು ಕಡಿಮೆ ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇವೆರಡರ ನಡುವೆ ಸಮತೋಲನವಿದೆ; ನೀವು ಮಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದರೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿದರೆ, ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ.

ಕ್ಲಿನಿಕ್ನಲ್ಲಿನ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯ ಹೊರೆಯಾಗಿದೆ: ಮಾದರಿಯು "ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ" ಎಂದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೇಳಿದರೆ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಈ ಧ್ವಜಗಳನ್ನು ತಳ್ಳಿಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದ ನಂತರ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಗಂಭೀರವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ (ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಆಯಾಸ). ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾದರಿಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಹ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.

ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಆದ್ಯತೆಯಿಂದ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೆದುಳಿನ CT ಗಳಲ್ಲಿ ರಕ್ತಸ್ರಾವದ ಆದ್ಯತೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮೊದಲು ನೋಡಬೇಕಾದ ರಕ್ತಸ್ರಾವದ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯವು 28 ನಿಮಿಷಗಳಿಂದ 8 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪಿದ ಸಣ್ಣ ಸಬ್ಅರಾಕ್ನಾಯಿಡ್ ರಕ್ತಸ್ರಾವವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ; ಆದ್ದರಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತೆ ಪೂರ್ಣ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಓದುವಿಕೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿವೆ. ಮಾದರಿಯು ವಿಂಗಡಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿತು, ಆದರೆ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊರೆ. ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಗಂಟು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು 94% ಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಓಡಿದಾಗ ಪ್ರತಿ ರೋಗಿಗೆ ಸರಾಸರಿ 6 "ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ" ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ನಾಳೀಯ ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಬೆನಿಗ್ನ್ ಫೋಸಿಗಳಾಗಿವೆ. ಎರಡು ವಾರಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು. ಮಿತಿಯನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ರೋಗಿಗೆ ಅಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು 1.5 ಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಿದಾಗ, ಮಾದರಿಯು ಮತ್ತೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಕ್ಷೇತ್ರ ಶಿಫ್ಟ್. ಆಸ್ಪತ್ರೆ A ಯಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಕ್ಷ-ಕಿರಣ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ 91% ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುರಿತ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಯಿತು, ಆದರೆ ಬೇರೆ ತಯಾರಕರಿಂದ ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆಸ್ಪತ್ರೆ B ನಲ್ಲಿ 72% ಕ್ಕೆ ಇಳಿಯಿತು. ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನೀಕರಣವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿತ್ತು. ಪ್ರತಿ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸದೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ಗಮನಿಸಿ: ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಪಠ್ಯದ ವರದಿ ಅಥವಾ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸ್ವತಃ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಅಲ್ಲ. ಚಿತ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಕ್ಷ-ಕಿರಣ ವರದಿಯನ್ನು ನೋಡಿ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗೆ ಅನಾರೋಗ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂದು ಹೇಳಿ.[report]

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ನೀವು ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಸಹಾಯಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ (ನೀವು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಿಲ್ಲ). ಅನಾಮಧೇಯ ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ವರದಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ರೂಪಿಸಿ: - ಸಂಶೋಧನೆಗಳು, ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಗರಚನಾ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಟೇಬಲ್ ಮಾಡಿ. - ಅಸ್ಪಷ್ಟ/ಋಣಾತ್ಮಕ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ("ಹೊರಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ") ಹಾಗೆಯೇ ಇರಿಸಿ, ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬೇಡಿ. - ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಯಾವುದೇ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ. - ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ "ಶಿಫಾರಸು/ಅನುಸರಣೆ" ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. - ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕಾದ 3 ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಅನಾಮಧೇಯ ವರದಿ: [ಪಠ್ಯ]

ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾದರಿಯು ಮಾದರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ ದೂರವಿಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂರಚನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ "ಹೊರಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ" ಮತ್ತು "ಲಭ್ಯವಿದೆ" ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ವರದಿ ಸಂರಚನೆ:

ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ವರದಿಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ: ಸೂಚನೆ, ತಂತ್ರ, ಸಂಶೋಧನೆಗಳು, ತೀರ್ಮಾನ, ಶಿಫಾರಸು. ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳಿ, ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ. ವರದಿ: [ಪಠ್ಯ]

2) ಮಾಪನ ಸ್ಥಿರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ:

ಈ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮಾಪನಗಳನ್ನು (mm, cm, HU) ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಂಘರ್ಷದ ಅಥವಾ ಶಾರೀರಿಕವಲ್ಲದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ವರದಿ: [ಪಠ್ಯ]

3) ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಯೋಜನೆ:

ಚಿತ್ರ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಕರಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ/ರೋಗಿಯ, ಉಪಗುಂಪು (ಸಾಧನ, ವಯಸ್ಸು) ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಬಾಹ್ಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಸೆಟ್. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ.

4) ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಟಿಪ್ಪಣಿ:

ಕೆಳಗಿನ ಪತ್ತೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು "ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಆದ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು/ಕಡಿಮೆ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ; ಪ್ರತಿ ತರಗತಿಗೆ ತಾರ್ಕಿಕ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನೀವು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗೆ ಬಿಡುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಹೇಳಿ. ಪಟ್ಟಿ: [ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು]

ಮಾದರಿಯ ಪಾತ್ರ: ಹುಡುಕುವ ಪ್ರಕಾರ

ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು

AI ಕೊಡುಗೆ

ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕತೆ

ಪರಿಶೀಲನೆ

ತುರ್ತು ರಕ್ತಸ್ರಾವದ ಆದ್ಯತೆ

ಹೆಚ್ಚು

ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು

ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಪೂರ್ಣ ಓದುವಿಕೆ

ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಗಂಟು ಪತ್ತೆ

ಹೆಚ್ಚು

ಹೆಚ್ಚು

ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ + ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್

ಮೂಳೆ ವಯಸ್ಸು/ಮಾಪನ

ಹೆಚ್ಚು

ಮಧ್ಯಮ

ತಜ್ಞರ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಅಂಗ ಪರಿಮಾಣ ವಿಭಜನೆ

ಹೆಚ್ಚು

ಮಧ್ಯಮ

ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಪರಿಶೀಲನೆ

ವರದಿ ಸಂರಚನೆ (ಪಠ್ಯ)

ಹೆಚ್ಚು

ಕಡಿಮೆ

ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ದೃಢೀಕರಣ

ಸಲಹೆ: ಡಿಸ್ಪ್ಲೇ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ ಒಂದೇ ನಿಖರತೆಯ ಶೇಕಡಾವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಅವಲಂಬಿಸಬೇಡಿ. ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊರೆ ಮತ್ತು ಉಪಗುಂಪು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೇಳಿ; "ನೀವು ಯಾವ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದೀರಿ?" ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಹೀಟ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾದರಿಯು "ಏಕೆ" ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ನಿಮ್ಮ ಗಮನ ಎಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪು ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕರ್ ಅನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ). ವಿವರಣೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

  • ಒಂದೇ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉಪಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು.
  • ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಹಲವಾರು ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಆಯಾಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತ್ಯಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
  • ಒಂದೇ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಬಳಸಿ. ಚಿತ್ರ AI ಯ ವೈಫಲ್ಯಕ್ಕೆ ಫೀಲ್ಡ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.
  • ಸಾಕ್ಷಿಗಾಗಿ ಶಾಖ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಗಮನ ನಕ್ಷೆಯು ವಿವರಣೆಯಲ್ಲ; ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವು ತಪ್ಪು ಕಾರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬಹುದು.
  • ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು. ಮಾದರಿಯು ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಧ್ವಜಗಳು; ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ವರದಿಯು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

  • ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ AI; ಇದು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ, ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
  • ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ನಡುವೆ ಸಮತೋಲನವಿದೆ; ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊರೆಯು ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ.
  • ಮಾದರಿಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ (ಡೊಮೇನ್ ಶಿಫ್ಟಿಂಗ್) ಒಳಗಾಗಬೇಕು.
  • ಹೀಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು ಗಮನವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
  • ಅಂತಿಮ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ವರದಿಯು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ; AI ಒಂದು ಬೆಂಬಲ ಪದರವಾಗಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ) ಚಿತ್ರ ಪತ್ತೆ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಈ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು (ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ/ರೋಗಿಯ), ಯಾವ ಉಪಗುಂಪುಗಳು (ಸಾಧನ, ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ) ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ಬಾಹ್ಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ನಂತರ ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಿದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಬಿಂದುವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಆ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಹೇಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

  • [ ] ನಾನು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ AI ಯ ಪತ್ತೆ, ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು.
  • [ ] ನಾನು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊರೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು.
  • [ ] ಫೀಲ್ಡ್ ಶಿಫ್ಟಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಏಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.
  • [ ] ಹೀಟ್ ಮ್ಯಾಪ್ ವಿವರಣೆಯಲ್ಲ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಅರಿತುಕೊಂಡೆ.
  • [ ] ನಾನು ಮಾದರಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ನ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಇರಿಸಬಹುದು, ಬದಲಿಗೆ ಅದರ ಬದಲಿಗೆ.