ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ಸ್

ಲಾಭಗಳು:

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆ (EHR) ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ, ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
• ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ, ಪಕ್ಷಪಾತ, ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸೋರಿಕೆಯಂತಹ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಉಪಗುಂಪು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಮೂಲಕ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಆಧುನಿಕ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳ ಸ್ಮರಣೆಯು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (EHR): ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಲ್ಯಾಬ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಔಷಧಿಗಳು, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು, ನರ್ಸ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾವು ನಿಧಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಮೈನ್‌ಫೀಲ್ಡ್ ಆಗಿದೆ. ಟ್ರೆಷರ್ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಅನಾರೋಗ್ಯದ ವಾರ್ಷಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಮೈನ್‌ಫೀಲ್ಡ್ ಏಕೆಂದರೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಅಸಂಘಟಿತ, ಅಪೂರ್ಣ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಬಲೆಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ. ಈ ಘಟಕವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ EHR ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಅತ್ಯಂತ ಕಪಟ ದೋಷಗಳು (ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸೋರಿಕೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ, ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನ); ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.

ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನೆನಪಿಸೋಣ: ಅಪಾಯದ ಮಾದರಿಯು "ಈ ರೋಗಿಗೆ ಮರುಬಳಕೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು; ಆದರೆ ಇದು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ. AI ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ನಿರ್ಧಾರವು ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತಂಡಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.

EHR ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಹಂತಗಳು

ಹಂತ 1 - ಕಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ. ಡೇಟಾವು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ (ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ, ಔಷಧಾಲಯ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ); ರೋಗಿಯ ID ಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಘಟಕ 10 ನೋಡಿ).

ಹಂತ 2 - ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಘಟಕದ ಅಸಂಗತತೆಗಳು (mg/dL ಮತ್ತು mmol/L ಗೊಂದಲ), ನಕಲಿ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಂಭವ ಮೌಲ್ಯಗಳು (ವಯಸ್ಸು 200, ರಕ್ತದೊತ್ತಡ 0) ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊರಗಿನ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ AI ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ.

ಹಂತ 3 - ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ. ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ICD (ರೋಗಗಳ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವರ್ಗೀಕರಣ) ನಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಕೇತಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿಘಂಟುಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ; AI ಇಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಹಂತ 4 - ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್. ಮಾದರಿ ಒಳಹರಿವು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ: ಕೊನೆಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಮೌಲ್ಯ, ಪ್ರವೃತ್ತಿ, ಔಷಧಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಕೊಮೊರ್ಬಿಡಿಟಿ ಸ್ಕೋರ್, ಇತ್ಯಾದಿ.

ಹಂತ 5 - ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ, ಸೋರಿಕೆ-ಮುಕ್ತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಅತ್ಯಂತ ಕಪಟ ತಪ್ಪುಗಳು

ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸೋರಿಕೆ. ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಾಕುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರವೇಶದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಾವಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ಕೊನೆಯ ದಿನದ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು "ಭವಿಷ್ಯ" ವನ್ನು ಕಂಡ ಕಾರಣ ನೈಜ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುತ್ತದೆ.

ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ. ಡೇಟಾವು ಹಿಂದಿನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ; ಈ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಅಸಮಾನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಇದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿಗೆ ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಆದೇಶ ನೀಡಿದ್ದರೆ, ಆ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ರೋಗವು "ಕಡಿಮೆ" ಎಂದು ಮಾದರಿಯು ಭಾವಿಸಬಹುದು.

ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನ. ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಪರೂಪದ ತೊಡಕು) ಡೇಟಾದ 1% ಆಗಿದ್ದರೆ, ಯಾವಾಗಲೂ "ಯಾವುದೇ ಘಟನೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮಾದರಿಯು 99% ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿಖರತೆಯ ಬದಲಿಗೆ, ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ತಾರತಮ್ಯವು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ

ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿವೆ. ತಾರತಮ್ಯ (AUC ಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಳತೆ): ಮಾದರಿಯು ಅಪಾಯದ ಮೂಲಕ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ: ಮಾದರಿ ನೀಡಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ನಿಜವಾದ ಆವರ್ತನಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ? "20% ಅಪಾಯ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಸರಿಸುಮಾರು 20% ರೋಗಿಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಈವೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆಯೇ? ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿಯ ಆದರೆ ಕಳಪೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪಾದ ಮಿತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಉಪಗುಂಪಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು (ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ, ಆಸ್ಪತ್ರೆ) ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು (ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯೇ?)

ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸೋರಿಕೆಯಿಂದ ಉಬ್ಬಿಕೊಂಡಿರುವ ಯಶಸ್ಸು. ರೀಡ್‌ಮಿಷನ್ ಮಾದರಿಯು ಆಂತರಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ 0.92 AUC ಅನ್ನು ನೀಡಿತು; ಅದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ. "ಪೋಸ್ಟ್-ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಹೊರರೋಗಿ ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್" ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಮರ್ಶೆಯು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ; ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ಮಾಹಿತಿ ಲಭ್ಯವಿರಲಿಲ್ಲ. ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, AUC 0.71 ಕ್ಕೆ ಇಳಿಯಿತು - ವಾಸ್ತವಿಕ ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್. ಸೆಪ್ಸಿಸ್ ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡಲಾಗಿದ್ದರೂ, ರೋಗಿಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಬೇರೆ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ ಅದೇ ಸ್ಕೋರ್‌ಗೆ ನಿಜವಾದ ಘಟನೆ ದರಕ್ಕಿಂತ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ತೋರಿಸಿದೆ. ಸ್ಕೋರ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಸ್ಥಾನ ಪಡೆದಿದೆ ಆದರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿವೆ; ಮರುಮಾಪನ ಮಾಡದೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - NLP ಯೊಂದಿಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಒಂದು ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು 12,000 ರೋಗಿಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಂದ ಧೂಮಪಾನದ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತಿದೆ; ಪ್ರತಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ಸರಿಸುಮಾರು 2 ನಿಮಿಷಗಳು, ಒಟ್ಟು 400 ಗಂಟೆಗಳು. NLP-ಸಹಾಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಇದನ್ನು ಕೆಲವು ಗಂಟೆಗಳವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿತು; ತಂಡವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕೈಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ, ಅದು ಮಾದರಿಯು "ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ". ದೃಢೀಕರಣ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅಪಾಯದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿ.[data]

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ನೀವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಹಾಯಕರು (ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಿಲ್ಲ). ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿಗಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯ ಮಾದರಿ PLAN ಅನ್ನು ವಿಮರ್ಶಿಸಿ:- ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ (ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸೋರಿಕೆಯ ಅಪಾಯ).- ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.- ತಾರತಮ್ಯ + ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ + ಉಪಗುಂಪು + ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಅನಾಮಧೇಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿ:[ಪಟ್ಟಿ]

ನಾಲ್ಕು ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಸೋರಿಕೆ ತಪಾಸಣೆ:

ಕೆಳಗಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು "ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ" / "ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾಹಿತಿ (ಸೋರಿಕೆ)" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಿ. ಗುರಿ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಕ್ಷಣ: [ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ]. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು: [ಪಟ್ಟಿ]

2) ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವರದಿ:

ಈ ಅನಾಮಧೇಯ ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯದ ದರ, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಘಟಕದ ಅಸಂಗತತೆ ಮತ್ತು ನಕಲಿ ದಾಖಲೆಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಾರಾಂಶ ಕೋಷ್ಟಕವು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕೋಷ್ಟಕ: [ಡೇಟಾ]

3) NLP ತೀರ್ಮಾನ ಪರಿಶೀಲನೆ ಯೋಜನೆ:

ಉಚಿತ-ಪಠ್ಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಿಂದ [ವೇರಿಯಬಲ್] ಹೊರತೆಗೆಯುವ NLP ಹಂತಕ್ಕಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ, ಚಿನ್ನದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಫಿಟ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್, ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.

4) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟು:

ಈ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಕರಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ತಾರತಮ್ಯ (AUC), ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಕರ್ವ್, ಉಪಗುಂಪು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ನಿರ್ಧಾರ ಕರ್ವ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಮಾದರಿ: [ವಿವರಣೆ]

ಮಾದರಿಯ ಪಾತ್ರ: ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ

ಕಾರ್ಯ ಪ್ರಕಾರ

AI ಕೊಡುಗೆ

ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕತೆ

ಪರಿಶೀಲನೆ

ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್/ಔಟ್‌ಲೈಯರ್

ಹೆಚ್ಚು

ಕಡಿಮೆ

ಸ್ಥಳ ಪರಿಶೀಲನೆ

ನೋಟುಗಳಿಂದ NLP ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ

ಹೆಚ್ಚು

ಮಧ್ಯಮ

ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ

ಅಪಾಯ/ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್

ಮಧ್ಯಮ

ಹೆಚ್ಚು

ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ + ಉಪಗುಂಪು

ಸಂಪನ್ಮೂಲ/ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಯೋಜನೆ

ಮಧ್ಯಮ

ಮಧ್ಯಮ

ವ್ಯಾಪಾರ ಘಟಕದ ಅನುಮೋದನೆ

ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರ

ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ

ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು

ವೈದ್ಯರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಮೋದನೆ

ಸಲಹೆ: ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾದರಿಯ AUC ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ (ಉದಾ. 0.95 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು), ಆಚರಿಸುವ ಮೊದಲು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ನೋಡಿ. ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿ ಸೋರಿಕೆಯ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಮಾದರಿಯು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಲಪಡಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆಯು ಕೆಲವು ರೋಗಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಹಾನಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಉಪಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಭವಿಷ್ಯದ ಜ್ಞಾನವು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ನಿಖರತೆಯಿಂದ ತೃಪ್ತರಾಗಿರಿ. ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಿಖರತೆಯು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ; ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಉಪಗುಂಪುಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಒಟ್ಟಾರೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾದರಿಯು ಸಹ ತನ್ನ ಮಿತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.
• ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ಬಿಡುವುದು. ಔಟ್ಪುಟ್ ಬೆಂಬಲವಾಗಿದೆ; ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತಂಡಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

• EHR ಡೇಟಾ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ತೇಪೆ, ಅಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ; ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಗಳಾಗಿವೆ.
• ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸೋರಿಕೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಕಪಟ ದೋಷವಾಗಿದೆ; ಭವಿಷ್ಯದ ಜ್ಞಾನವು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವು ನಿಖರತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ತಾರತಮ್ಯ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಉಪಗುಂಪುಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.
• ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬೆಂಬಲ; ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತಂಡಕ್ಕೆ ಸೇರಿವೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಗುರಿ ಮತ್ತು ಹತ್ತು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ (ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ "ನಿರೀಕ್ಷಿತ" ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾ. ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ). ಸೋರಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ಈ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಿ. ನಂತರ ಈ ಮಾದರಿಗೆ ತಾರತಮ್ಯ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಉಪಗುಂಪು ಮಾಡುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಮೂರು ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] EHR ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಾನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.
• [ ] ವರ್ಗ ಅಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾನು ಅರಿತುಕೊಂಡೆ.
• [ ] ತಾರತಮ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಎರಡರ ಅಗತ್ಯತೆ ನನಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲವಾಗಿ ಇರಿಸಬಹುದು, ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ.