ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಬೆಂಬಲಿತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

ಲಾಭಗಳು:

• ರೋಗಿಯ ಪ್ರವೇಶದಿಂದ ವಿಸರ್ಜನೆಯವರೆಗೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಆನ್-ಸೈಟ್ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕ್ಲಿನಿಕ್/ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು KVKK ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಬೆಂಬಲಿತ ಔಷಧದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಆಡಿಟ್ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಹಿಂದಿನ ಘಟಕಗಳು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕೆಲಸದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು (AI) ಉದ್ದೇಶಿಸಿವೆ: ಭೇದಾತ್ಮಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಹಿತ್ಯ, ಇತಿಹಾಸ, ಚಿತ್ರಣ, ಔಷಧಿ, ರೋಗಿಯ ಸಂವಹನ, ಪರಿಶೀಲನೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ದಾಖಲಾತಿ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ. ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ತರುತ್ತೇವೆ: ರೋಗಿಯ ಪ್ರವೇಶದಿಂದ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್‌ವರೆಗೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ AI ಅನ್ನು ಇನ್-ಸಿಟು, ಬೌಂಡೆಡ್ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು; ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಥವಾ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಂಸ್ಥಿಕಗೊಳಿಸಬೇಕೆಂದು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ. AI ಅನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ "ಗಿಮಿಕ್" ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ರೋಗಿಯ ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ AI ನ ಸ್ಥಾನ

ರೋಗಿಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ AI ನ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ:

• ಪ್ರವೇಶ/ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ: AI ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು; ನಿರ್ಧಾರವು ವೈದ್ಯರ ಕೈಯಲ್ಲಿದೆ (ಕೆಂಪು ವಲಯ).
• ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್: AI ರಚನೆಗಳು ರೋಗಿಯ ಸಾಕ್ಷ್ಯ; ವೈದ್ಯರು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ (ಹಳದಿ ವಲಯ).
• ಭೇದಾತ್ಮಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ: AI ಸಂಭವನೀಯತೆ ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ; ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ವೈದ್ಯರ ಬಳಿ ಇದೆ (ಕೆಂಪು ವಲಯ).
• ತಪಾಸಣೆ/ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: AI ಆದ್ಯತೆಗಳು, ಕ್ರಮಗಳು; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ವರದಿ (ಕೆಂಪು ವಲಯ).
• ಚಿಕಿತ್ಸೆ/ಔಷಧಿ: AI ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ; ವೈದ್ಯರಿಂದ ಡೋಸೇಜ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ (ಕೆಂಪು ವಲಯ).
• ದಾಖಲೆ: AI ಎಪಿಕ್ರಿಸಿಸ್/ಕೋಡ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ವೈದ್ಯರು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ (ಹಳದಿ ಪ್ರದೇಶ).
• ರೋಗಿಯ ಮಾಹಿತಿ: AI ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ; ವಿಷಯವು ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆ (ಹಳದಿ ವಲಯ).
• ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್/ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: AI ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾಪನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವೈದ್ಯರ ಮೇಲಿದೆ.

ಪ್ರತಿ ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಅದೇ ಶಿಸ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ: AI ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವೈದ್ಯರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಸಲಹೆ: ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಮೂಲಕ ಕುಳಿತು "ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದರ ಮಿತಿ ಏನು, ಯಾರು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ?" ಅದನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ. ಈ ನಕ್ಷೆಯು ಹೊಸ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಇಬ್ಬರಿಗೂ ಒಂದು ಪುಟದ ದಿಕ್ಸೂಚಿಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಮೂರು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಒಳ್ಳೆಯ ಇಚ್ಛೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಸುರಕ್ಷಿತ AI ಬಳಕೆಗೆ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

1. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ. ಪ್ರತಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ (ಎಪಿಕ್ರಿಸಿಸ್, ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಕೋಡ್ ಸಲಹೆ, ರೋಗಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಪರಿಶೀಲನೆ) ಲಿಖಿತ ಗಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಅದೇ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ; ಗುಣಮಟ್ಟವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

2. ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್. ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ, ಯಾರು ಏನು, ಯಾವ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸುರಕ್ಷತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಡೋಸ್, ವರದಿ) ಸಮರ್ಥ ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಚ್ಚಲಾಗಿದೆ.

3. KVKK ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿ. ಯಾವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮ ಮತ್ತು ಪರಿಕರ ಅನುಮೋದನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

1. ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ AI ಪಾತ್ರ, ಮಿತಿ, ಪರಿಶೀಲಕ.
2. ಅಪಾಯದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ. ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು.
3. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ.
4. ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರ.
5. ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. KVKK ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್.
6. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಚಕ್ರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಿರಿ, ನವೀಕರಿಸಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ. ಪಾಲಿಕ್ಲಿನಿಕ್ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ವೈದ್ಯರು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ; ಗುಣಮಟ್ಟವು ವೇರಿಯಬಲ್ ಆಗಿದೆ, ಕೆಲವು ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳಿವೆ. ಕ್ಲಿನಿಕ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಿದೆ. 3 ತಿಂಗಳ ನಂತರ, ದಾಖಲಾತಿ ಸಮಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಆಡಿಟ್ನಿಂದ ತಿದ್ದುಪಡಿ. ಮಾಸಿಕ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, 6% AI-ಉತ್ಪಾದಿತ ಎಪಿಕ್ರೈಸ್‌ಗಳು ನಕಲಿ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸದೆ ಉಳಿದಿವೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯು "ಎಪಿಕ್ರಿಸಿಸ್ ಪರಿಶೀಲನೆ" ಹಂತವನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ಮುಂದಿನ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ದರವು 0.5% ಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಆಡಿಟ್ ಲೂಪ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ರವಾನೆಯಾಗುವ ಮೊದಲು ದೋಷವನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಸುರಕ್ಷಿತ ಏಕೀಕರಣ. ಆಸ್ಪತ್ರೆಯು ತನ್ನ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು KVKK-ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಒಪ್ಪಂದದೊಂದಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮವನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ವೇಗವನ್ನು ಪಡೆಯುವಾಗ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ವಿನ್ಯಾಸವು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು "ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ಎಂಬೆಡ್" ಮಾಡುವ ಬದಲು "ನಂತರ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮೆಚುರಿಟಿ ಟೇಬಲ್

ಮಟ್ಟ

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ

ಅಪಾಯ

ಗಲೀಜು

ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಸಾಧನ/ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಆಗಿದ್ದರು

ಉತ್ತಮ (ಗುಣಮಟ್ಟ, ಗೌಪ್ಯತೆ)

ಪ್ರಮಾಣಿತ

ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ

ಮಧ್ಯಮ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು

ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ + ದೃಢೀಕರಣ

ಕಡಿಮೆ

ಪ್ರಬುದ್ಧ

ನೀತಿ + ತರಬೇತಿ + ಆಡಿಟ್ ಸೈಕಲ್

ಕಡಿಮೆ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ:- AI ನ ಪಾತ್ರ- ಅಪಾಯದ ವಲಯ (ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು)- ಗಡಿ (ಏನು ಮಾಡಬಾರದು)- ಯಾರು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ/ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ: [...]

ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ವೆರಿಫಿಕೇಶನ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಯಾವ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ, ಯಾವ ಹಂತಗಳು, ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಯಾವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರ: [...]

ಕಾರ್ಯ: ನಮ್ಮ ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ಗಾಗಿ AI ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಪರಿಕರಗಳು, ನಮೂದಿಸಬಹುದಾದ/ಮಾಡಲಾಗದ ಡೇಟಾ, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮ, ಪರಿಕರ ಅನುಮೋದನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು. KVKK ಅನುಸರಣೆಯಲ್ಲಿರಿ.

ಕಾರ್ಯ: ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮರುಕಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ; ತಂಡದ ಲೈಬ್ರರಿಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ. ಕಾರ್ಯ: [...]

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ನಮ್ಮ ಕ್ಲಿನಿಕ್ನಲ್ಲಿ ನಾವು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕು?"

ಪ್ರಬಲ: "ನಮ್ಮ ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನ (ಪ್ರವೇಶ, ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಪರೀಕ್ಷೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ, ದಾಖಲಾತಿ, ವಿಸರ್ಜನೆ) ಕೆಳಗಿನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ, AI ನ ಪಾತ್ರ, ಅಪಾಯದ ವಲಯ, ಅದು ಏನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವೈದ್ಯರ ಶಿರೋನಾಮೆ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಶಿರಸ್ತ್ರಾಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್."

ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, AI ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ, ಗೊಂದಲಮಯ ಬಳಕೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಸ್ವಂತ ವಾಹನವು ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
• ಗಡಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದಿಲ್ಲ. "ಅದು ಏನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಮಿತಿಮೀರಿದೆ.
• ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಇಲ್ಲದೆ ಬೈಪಾಸ್ ಆಗಿದೆ.
• ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯನ್ನು ನಂತರ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. KVKK ಅಪಾಯವನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.
• ಆಡಿಟ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ತಪ್ಪುಗಳು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತವೆ; ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಲಿಯುವುದಿಲ್ಲ.

ತಂಡದ ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಚಕ್ರ

ತಾಂತ್ರಿಕ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ಪಾಲಿಸಿ) ಅಗತ್ಯ ಆದರೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಮುಖ್ಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ತಂಡದ ಸಂಸ್ಕೃತಿ. AI ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ದೋಷವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು ನಾಚಿಕೆಗೇಡಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿ ಕಾಣುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಕೊಡುಗೆಯಾಗಿದೆ. "AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಾನು ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಪ್ರಶಂಸನೀಯ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿರಬೇಕು, ಶಿಕ್ಷೆಯಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತೆರೆದ ವರದಿ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ, ದೋಷಗಳು ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಮೂರು ಪದ್ಧತಿಗಳಿಂದ ಪೋಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದು, ನಿಯಮಿತ ಹಂಚಿಕೆ: ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಭ್ರಮೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿದ ಸಣ್ಣ ಸಭೆಗಳು ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಪಾತ್ರದ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ: ಯಾರು ಏನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ; ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ಎಲ್ಲರೂ "ಬೇರೆಯವರು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ" ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ನಿರಂತರ ನವೀಕರಣ: ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ಲೈಬ್ರರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು. AI ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ; ಸಂಸ್ಥೆಯ ಶಿಸ್ತು ಕೂಡ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬಾರದು.

ಸಲಹೆ: ಸಂಸ್ಥೆಯ AI ಪರಿಪಕ್ವತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸರಳವಾದ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಕೇಳುವುದು: "ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ದೋಷಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಂದ ಏನು ಕಲಿತವು?" ಶೂನ್ಯ ದೋಷ ವರದಿಯು ಕುರುಡುತನದ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ, ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯಲ್ಲ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ AI ಯ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾಂಸ್ಥಿಕಗೊಳಿಸುವುದು. ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ, ಅಪಾಯದ ವಲಯಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ, ಮೂರು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು KVKK ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿ. ಪ್ರತಿ ಸುರಕ್ಷತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಮರ್ಥ ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಚ್ಚಿ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ-ಆಡಿಟ್ ಚಕ್ರದ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿ. ಇದು AI ವೇಗ, ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಮೇಲಿನ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನ (ಉದಾ. ಹೊರರೋಗಿ ಕ್ಲಿನಿಕ್ ರೋಗಿಗಳ ಪ್ರಯಾಣ) ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ: ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ AI ಪಾತ್ರ, ಅಪಾಯದ ವಲಯ, ಗಡಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಕ ಏನು? ನಂತರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವನ್ನು ರಚಿಸಿ (ಉದಾ., ಎಪಿಕ್ರಿಸಿಸ್). ನಿಮ್ಮ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಒಂದು ಪುಟದ ದಿಕ್ಸೂಚಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ ಅಪಾಯದ ವಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಸಮರ್ಥ ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ/ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು KVKK ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಕರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಚಕ್ರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ.

ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ

1. ಆಂತರಿಕ ಔಷಧ ತಜ್ಞರು ಭೇದಾತ್ಮಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು; ವೈದ್ಯರಂತೆ ಅಂತಿಮ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು ✔
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೇಳುವ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅದೇ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.
• ಡಿ) ರೋಗಿಗೆ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವನ ಸ್ವಂತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಹೇಳಿ

ಕಾಮೆಂಟ್: ವಿಭಿನ್ನ ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು AI ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಿಮ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಮತ್ತು ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಮೂಲಕ ವೈದ್ಯರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. AI ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ವೈದ್ಯರ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಲ್ಲ.

2. ವೈದ್ಯರೊಬ್ಬರು AI ಗೆ ಸಾಹಿತ್ಯದ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಿದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದರು. ಮನವೊಲಿಸುವ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಜರ್ನಲ್ ಹೆಸರುಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಮೂರು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸಿದೆ. ಉತ್ತಮ ನಡವಳಿಕೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳು ಮನವರಿಕೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ವರದಿಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಜರ್ನಲ್ ಹೆಸರುಗಳು ಪರಿಚಿತವಾಗಿರುವ ಕಾರಣ ಲೇಖನಗಳು ನಿಖರವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು
• ಸಿ) ನೈಜ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಲೇಖನವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಅಸ್ತಿತ್ವ, ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲದಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ✔
• ಡಿ) ಅದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಕೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಲೇಖನವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಲೇಖನ, ಲೇಖಕ ಮತ್ತು DOI ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು (ಭ್ರಮೆ). ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ನೈಜ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಬೇಕು (ಉದಾ., ಪಬ್‌ಮೆಡ್), ಮತ್ತು ಲೇಖನವು ನಿಜವಾಗಿ ಆ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು.

3. ರೋಗಿಯ ಎಪಿಕ್ರಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮೂದಿಸುವಾಗ ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ನಡವಳಿಕೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು
• ಬಿ) ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಓದದೆ ಯಾವುದೇ ಉಚಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
• ಸಿ) ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ರೋಗಿಗಳ ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು
• ಡಿ) ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸಿ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ KVKK ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ✔

ವಿವರಣೆ: ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ KVKK ನಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ. ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಬೇಕು (ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ/ಡೇಟಾ ಮಿನಿಮೈಸೇಶನ್), ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ, ನೀತಿ-ಅನುವರ್ತನೆಯ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು.

4. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ರೋಗಿಗೆ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ಗೆ ಡೋಸ್ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ನೀಡಿತು. ಈ ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದರಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ
• ಬಿ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಇನ್ಸರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಔಷಧ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವೈದ್ಯರಂತೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ✔
• ಸಿ) ಇನ್ನೊಬ್ಬ ರೋಗಿಯಿಂದ ನೀವು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಡೋಸ್‌ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ
• ಡಿ) ವಿಶೇಷ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು (ಮೂತ್ರಪಿಂಡ, ಗರ್ಭಾವಸ್ಥೆ) ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು

ವಿವರಣೆ: AI ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಘಟಕಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಮೂತ್ರಪಿಂಡ/ಯಕೃತ್ತಿನ ಕಾರ್ಯ, ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಗರ್ಭಧಾರಣೆಯಂತಹ ವಿಶೇಷ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಇನ್ಸರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಔಷಧ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವೈದ್ಯರು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬೇಕು.

5. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ AI ಎದೆಯ ಕ್ಷ-ಕಿರಣದಲ್ಲಿ 'ಯಾವುದೇ ಅಸಹಜತೆ ಪತ್ತೆಯಾಗಿಲ್ಲ' ಎಂದು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದೇಹವಿದ್ದರೆ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಮರ್ಥ ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ನಿಂದ ಓದುವಂತೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ವರದಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ ✔
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಋಣಾತ್ಮಕ ಎಂದು ಹೇಳಿದ ಕಾರಣ ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಓದದೆಯೇ ರೇಡಿಯೋಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು
• ಸಿ) ರೋಗಿಯ ದೂರು ಮುಂದುವರಿದರೂ ಮುಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು
• ಡಿ) ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಗೆ ರವಾನಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಇಮೇಜಿಂಗ್ AI ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು; ಸಣ್ಣ ಅಥವಾ ವಿಲಕ್ಷಣ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ಗೆ AI ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ರೋಗಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಅರ್ಹ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ಅಂತಿಮ ವರದಿಯನ್ನು ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಕಾರಾತ್ಮಕ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅನುಮಾನವನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ.

6. AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ತುಂಬಾ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಶಿಫಾರಸು ನೀಡಿದೆ. ಔಷಧದಲ್ಲಿ ಈ ಸ್ಥಿತಿಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಏಕೆ?

• ಎ) ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಟೋನ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
• ಬಿ) ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಟೋನ್ ನಿಖರತೆಯ ಪುರಾವೆಯಲ್ಲ; ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ದೋಷವು ದೃಢೀಕರಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಬೆದರಿಸುತ್ತದೆ ✔
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ಮೂಲ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಡಿ) ಯಾವುದೇ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗುವುದಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ; ಆದರೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಸ್ವರವು ನಿಖರತೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಪುರಾವೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ, ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಭ್ರಮೆ (ತಪ್ಪಾದ ಡೋಸ್, ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಅಧ್ಯಯನ, ಹಳತಾದ ಶಿಫಾರಸು) ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಬೆದರಿಕೆ ಹಾಕುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

7. ರೋಗಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ನಂತರದ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಬ್ರೀಫಿಂಗ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ವೈದ್ಯರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಓದದೆ ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಗೆ ನೀಡಿ
• ಬಿ) ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪದಗಳನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಬಿಟ್ಟು ರೋಗಿಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಕಾಯುವುದು
• ಸಿ) ಪಠ್ಯದಿಂದ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜದ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
• ಡಿ) ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಪ್ರತಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವೈದ್ಯರಂತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಭಾಷೆಯನ್ನು ತರುವುದು ✔

ವಿವರಣೆ: ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಓದಬಹುದಾದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (ಡೋಸ್, ಕೆಂಪು ಧ್ವಜದ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ನಿಯಂತ್ರಣ ದಿನಾಂಕ) ವೈದ್ಯರು ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು; ಅಂತಿಮ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ವೈದ್ಯರ ಮೇಲಿರಬೇಕು. ರೋಗಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ಸಾಕ್ಷರತೆಗೆ ಪಠ್ಯವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು.

8. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ನಮೂದಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣದ ಸಾರಾಂಶವು ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು ಮತ್ತು ಸಾಧನವು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸೇವೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?

• ಎ) ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆ ಇಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉಪಕರಣಗಳು ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ
• ಬಿ) ಸಮಸ್ಯೆಯು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ, ಗೌಪ್ಯತೆಯಲ್ಲ
• ಸಿ) ಕೆವಿಕೆಕೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ✔
• ಡಿ) ರೋಗಿಯ ಹೆಸರನ್ನು ನೀಡಿದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಫೈಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ KVKK ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸೇವೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದು ರೋಗಿಯ ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ; ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯು ವೈದ್ಯ/ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.

9. ಕ್ಲಿನಿಕ್ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲು, ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು 'ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ (ಕೆಂಪು ವಲಯ)' ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಸಭೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಸಾರಾಂಶ
• ಬಿ) ಪಠ್ಯದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು
• C) ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ಡೋಸೇಜ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ✔
• ಡಿ) ಟೇಬಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡುವುದು

ವಿವರಣೆ: ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ/ಡೋಸ್ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ತುರ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ವೈದ್ಯರಿಂದ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಭೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಭಾಷೆಯ ಸರಳೀಕರಣ ಅಥವಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳು ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ; ಇವುಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.

10. ರೋಗಿಯೊಬ್ಬರು, 'ನೀವು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೀರಾ?' ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತಾನೆ. ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನೀವೇ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
• ಬಿ) ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಆರೋಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಬಿಡುವುದು
• ಸಿ) ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸದೆ ಬಿಡಿ ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ
• ಡಿ) ಅವರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸಹಾಯಕ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವು ಅವನಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ತಿಳಿಸಿ.

ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ: ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಸಮ್ಮತಿಯು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಅವನು/ಅವಳು AI ಅನ್ನು ಸಹಾಯವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವು ಅವನ/ಆಕೆಯದೇ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಕಾರಣವೆಂದು ಹೇಳುವುದು ತಪ್ಪು; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವೈದ್ಯರ ಮೇಲಿದೆ.

11. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ತಯಾರಿಸಿದ ಎಪಿಕ್ರಿಸಿಸ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೈಜ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿಲ್ಲದ 'ಜ್ವರ 39 ಡಿಗ್ರಿ' ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಇದು ಯಾವುದಕ್ಕೆ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

• ಎ) ಇದು ಭ್ರಮೆ; ಪ್ರತಿ ಸಾಲನ್ನು ನೈಜ ಫೈಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ, ತಪ್ಪು ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆಗಾಗಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ರವಾನಿಸಿ ✔
• ಬಿ) ಇದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲದ ವಿವರ; ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಸಹಿ ಮಾಡಿ
• ಸಿ) ಮಾಹಿತಿಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಬೇಕು
• ಡಿ) ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಅಳಿಸುವ ಬದಲು ಫೈಲ್‌ಗೆ ಬೆಂಕಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ

ವಿವರಣೆ: ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಜವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಭ್ರಮೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಕಾನೂನು ದಾಖಲೆಯಾಗಿದೆ; ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಲನ್ನು ನೈಜ ಫೈಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಬೇಕು, ತಯಾರಿಸಿದ ಅಥವಾ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ವೈದ್ಯರು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು.

12. ನೀವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ICD ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಕೋಡ್ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗೆ ಒಪ್ಪಿಸುವ ಮೊದಲು ಉತ್ತಮ ನಡವಳಿಕೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೋಡ್ ನಂಬಲರ್ಹವಾಗಿ ಕಾಣುವುದರಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಬದ್ಧರಾಗಿರಿ
• ಬಿ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಧಿಕೃತ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ದಾಖಲೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಂತರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ ✔
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ಕಾರಣ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು
• ಡಿ) ಕೋಡ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿರುವ ಇನ್ನೊಂದು ಕೋಡ್‌ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: AI ಕೋಡ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಹಳೆಯ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಅಥವಾ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ತಪ್ಪಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನೋಂದಣಿ ಮತ್ತು ಮರುಪಾವತಿ ಎರಡಕ್ಕೂ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಧಿಕೃತ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವಿರುದ್ಧ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

13. ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು 'ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ' ಎಂದು AI ಹೇಳಿದೆ. ಈ ಹಕ್ಕನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೇಳಿದ್ದರಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಹಕ್ಕು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಹೆಚ್ಚು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ ಏಕೈಕ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು
• C) ಹಕ್ಕು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು (ಮೆಟಾ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, RCT, ಪ್ರಕರಣ ಸರಣಿ) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲದಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯೊಂದಿಗೆ ಅದರ ಅನುಸರಣೆ ✔
• ಡಿ) ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ: ಮೆಟಾ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗವು ಪ್ರಕರಣ ಸರಣಿ ಅಥವಾ ತಜ್ಞರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಕ್ಕಿಂತ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಯ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು. ಪುರಾವೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದ ಕ್ರಮಾನುಗತವಿಲ್ಲದೆ ಒಂದೇ ಹಕ್ಕನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತಪ್ಪು.

14. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕ್ಲಿನಿಕ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಿದೆ. ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಮೂಲಭೂತ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗಿದೆ?

• ಎ) ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವೈದ್ಯರು ತನಗೆ/ಅವಳಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ವಾಹನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
• ಬಿ) ಯಾವುದೇ ಉಚಿತ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲು ಅದನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುವುದು
• ಸಿ) ವರ್ಷಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ
• ಡಿ) ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪರಿಶೀಲನಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, KVKK ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಭದ್ರತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು ✔

ವಿವರಣೆ: ವಿತರಿಸಲಾದ, AI ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಬಳಕೆಯು ದೋಷ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, KVKK ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಭದ್ರತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು; ಇದು ಸುರಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಬಳಕೆಯ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.