ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲಿತ ಫಾರ್ಮಸಿ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

ಲಾಭಗಳು:

• ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸ್ವೀಕಾರದಿಂದ ರೋಗಿಯ ಸಮಾಲೋಚನೆಯವರೆಗೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಗಡಿಯೊಳಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಫಾರ್ಮಸಿ-ಸ್ಕೇಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಬೆಂಬಲಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಆಡಿಟ್ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಹಿಂದಿನ ಘಟಕಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿವೆ (ಸಂವಾದ, ಸಲಹಾ, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಫಾರ್ಮಾಕವಿಜಿಲೆನ್ಸ್, ಸ್ಟಾಕ್, ಸಾಹಿತ್ಯ, ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ, ವಿಶೇಷ ಗುಂಪುಗಳು, ಶಾಸನ, ವ್ಯವಹಾರ). ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ: ರೋಗಿಯು ಔಷಧಾಲಯಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದಾಗಿನಿಂದ ಅವರ ನಿರ್ಗಮನದವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಆನ್-ಸೈಟ್, ಬೌಂಡ್ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡುತ್ತೀರಿ. ಚದುರಿದ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ "AI ಯ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಬಳಕೆ" ಯಿಂದ ಚಲಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ; ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಪಾತ್ರ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಹೋಗುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಔಷಧಾಲಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೌಲ್ಯವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೀಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಬಹಿರಂಗಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಫಾರ್ಮಸಿ-ಸ್ಕೇಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸ್ಥಳ

AI ಎಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಔಷಧಾಲಯದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಅದು ಎಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ:

1. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸ್ವೀಕಾರ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪೂರ್ವ-ಪರದೆಗಳು (ಡೋಸ್, ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ, ನಕಲು) → ಔಷಧಿಕಾರರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
2. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: AI ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾಪನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ → ನಿರ್ಧಾರವು ಔಷಧಿಕಾರ/ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.
3. ತಯಾರಿ/ಖಾತೆ: AI ಖಾತೆಯನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ → ಔಷಧಿಕಾರರು ಅದನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
4. ರೋಗಿಯ ಸಮಾಲೋಚನೆ: AI ಸರಳ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ → ಫಾರ್ಮಸಿಸ್ಟ್ ಮಾನಿಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಫಾರ್ಮಾಕೋವಿಜಿಲೆನ್ಸ್: AI ಕರಡುಗಳ ಅಧಿಸೂಚನೆ → ಕಾರಣವು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.
6. ಸ್ಟಾಕ್/ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ: AI ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕರಡು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ → ಔಷಧಿಕಾರರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಈ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಬದಲಾಗದ ತತ್ವವಿದೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವೇಗಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಮಾನವರು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಯಾವುದೇ ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.

ಈ ಸಮಗ್ರ ನೋಟವು AI ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ "ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಪರಿಹಾರಗಳು" ಎಂದು ನೋಡದಂತೆ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಔಷಧಿಕಾರರು AI ಅನ್ನು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಬಳಸಿದರೆ, ಅಭ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತಾ ಶಿಸ್ತು ರಚನೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ, ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಳಕೆಯು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಹರಿವನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಎಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಬೇಕು ಎಂಬುದು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಭವಿಷ್ಯವು ಎರಡು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ದಕ್ಷತೆ (ಎಲ್ಲರೂ ಒಂದೇ ಪರೀಕ್ಷಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದರಿಂದ) ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ (ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಹಂತವು ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿದೆ, ನಂತರ ಯಾವುದೋ ನೆನಪಿಲ್ಲ). ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ AI ಅನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಆಟಿಕೆಯಿಂದ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಲಹೆ: AI ಗೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ಈ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ: "ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ನಾನು ಗಮನಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ರೋಗಿಗೆ ಹಾನಿಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ?" ಉತ್ತರವು "ಹೌದು" ಆಗಿದ್ದರೆ, ಆ ಕಾರ್ಯವು ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಸಮರ್ಥ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್: ಗ್ರಂಥಾಲಯ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ಸಂಸ್ಕೃತಿ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಮರ್ಥನೀಯ ಬಳಕೆಯು ಮೂರು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ:

• ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ: ಪದೇ ಪದೇ ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು. ಇದು ಪ್ರತಿ ಔಷಧಿಕಾರರನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ; ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್: ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕಾರದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ "ಯಾರು ಏನನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಯಾವ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ" ನಿಯಮ. ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
• ಆಡಿಟ್ ಸಂಸ್ಕೃತಿ: ಶಿಕ್ಷೆಯಿಲ್ಲದೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವ ವಾತಾವರಣ, ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಮೂರು ಇಲ್ಲದೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ. ಒಂದು ಔಷಧಾಲಯವು ಮೂರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮೂರು ಪರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ (ರೋಗಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಷನ್ ಪ್ರಿ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣು) ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದೆ. ಹೊಸ ಇಂಟರ್ನ್ ಕೂಡ ಅದೇ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಮೊದಲ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ, ಸಮಾಲೋಚನೆ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಸಮಯ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಯಿತು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದವು. ಗ್ರಂಥಾಲಯವು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರಗೊಳಿಸಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್. ಅದೇ ಔಷಧಾಲಯವು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಕಾರದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ನಿಯಮವನ್ನು ಬರೆದಿದೆ: ಡೋಸ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ → ಸ್ವತಂತ್ರ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ + SPC; ಶಾಸನ → ಅಧಿಕೃತ ಪಠ್ಯ; ಸಮಾಲೋಚನೆ → SmPC + ಔಷಧಿಕಾರ ಅನುಮೋದನೆ. ಒಂದು ದಿನ, ಡೋಸ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ದಶಮಾಂಶ ದೋಷವು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾಡಿದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಸಿಕ್ಕಿಬಿದ್ದಿತು. ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ರೋಗಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ದೋಷವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಆಡಿಟ್ ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್. ಔಷಧಾಲಯವು AI ನಿಂದ ಪತ್ತೆಯಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ದೋಷವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಲಾಗ್‌ಬುಕ್‌ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಿದೆ (ಕಲಿಕೆ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಶಿಕ್ಷೆಯಲ್ಲ). ಅವರು ಮೂರು ತಿಂಗಳ ನಂತರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷವು "ಕಾನೂನು ಹಳೆಯದಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷ ದೃಢೀಕರಣ ಹಂತವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರು. ಸಂಸ್ಕೃತಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಿತು.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಫಾರ್ಮಸಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು

1. ಕಾರ್ಯ ದಾಸ್ತಾನು ರಚಿಸಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ/ಬಳಸಬಹುದು?
2. ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಲಯ ಮಾಡಿ. ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು; ಕೆಂಪು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
3. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ ರಚಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
4. ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಬರೆಯಿರಿ. ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
5. ಗೌಪ್ಯತೆ/ಕೆವಿಕೆಕೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
6. ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ, ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಔಷಧಾಲಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸೋಣ."

ಪ್ರಬಲ: "ನಮ್ಮ ಫಾರ್ಮಸಿಯ 5 ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ; ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಅಪಾಯದ ವಲಯ (ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು), ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರ, ಕಡ್ಡಾಯ ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಂತ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಕೆಂಪು ವಲಯದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, 'ಅರ್ಹವಾದ ಔಷಧಿಕಾರ/ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ' ಎಂಬ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಇದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮೂಲಕ ಸೂಚಿಸುವ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ."

ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ (ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಟೇಬಲ್), ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆ ಸ್ಥಿತಿಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಕ್ವೆಸ್ಟ್: ಕ್ವೆಸ್ಟ್-ಜೋನ್-ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಟೇಬಲ್. ಕಾರ್ಯಗಳು: [...]. ಔಟ್ಪುಟ್: | ಅನ್ವೇಷಣೆ | ಅಪಾಯದ ವಲಯ | ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರ |ಕಡ್ಡಾಯ ಪರಿಶೀಲನೆ | ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ | ಮೂಲ |ಕೆಂಪು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ "ಅಧಿಕೃತ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ" ಸೇರಿಸಿ.

ಕಾರ್ಯ: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಕಾರ್ಡ್. ಕಾರ್ಯದ ಹೆಸರು: [...]. ಔಟ್‌ಪುಟ್: ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪಠ್ಯ + ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ + ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತ + ಆಗಾಗ್ಗೆ ದೋಷ ಎಚ್ಚರಿಕೆ. ತಂಡಕ್ಕೆ ಸರಳ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಇರಿಸಿ.

ಕಾರ್ಯ: ಗೌಪ್ಯತೆ/ಕೆವಿಕೆಕೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ (ಫಾರ್ಮಸಿ). ಔಟ್‌ಪುಟ್: ಯಾವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಧಾರಣ/ಅಳಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಯಮ. ಅದನ್ನು ನೀತಿಯಾಗಿ ಐಟಂ ಮಾಡಿ.

ಕಾರ್ಯ: AI ದೋಷ/ಕಲಿಕೆ ಲಾಗ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್.ಔಟ್‌ಪುಟ್: | ದಿನಾಂಕ | ಅನ್ವೇಷಣೆ | ದೋಷ ಪ್ರಕಾರ | ಹೇಗೆ ಹಿಡಿದನು | ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಕ್ರಮ |ಗುರಿ ಶಿಕ್ಷೆಯಲ್ಲ ಆದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸುಧಾರಣೆ; ತಂಡಕ್ಕೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ತಯಾರಿಸಿ.

ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಟೇಬಲ್

ಹಂತ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ಮಾನವ (ಸಮರ್ಥ)

ಪರಿಶೀಲನೆ

ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್

ಗುರುತು ಹಾಕುವುದು

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

SmPC/ಡೇಟಾಬೇಸ್

ಡೋಸ್/ಖಾತೆ

ಕರಡು

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ ಅನುಮೋದನೆ

ಸ್ವತಂತ್ರ ಖಾತೆ

ಸಮಾಲೋಚನೆ

ಪಠ್ಯ

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ

KÜB/KT

ಫಾರ್ಮಾಕೋವಿಜಿಲೆನ್ಸ್

ಕರಡು

ತಜ್ಞ ಕಾರಣಿಕತೆ

ಅಧಿಕೃತ ಸ್ವರೂಪ

ನಿಯಂತ್ರಕ/ಮರುಪಾವತಿ

ರಚನೆಯ ಸಾರಾಂಶ

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ ದೃಢೀಕರಣ

ಅಧಿಕೃತ ಪಠ್ಯ

ಸ್ಟಾಕ್/ವ್ಯಾಪಾರ

ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕರಡು

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ ನಿರ್ಧಾರ

ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಿಡುವುದು. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಏರಿಳಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
• ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಐಚ್ಛಿಕ ಮಾಡುವುದು. ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಕಡ್ಡಾಯ ಹಂತವಾಗಿರಬೇಕು.
• ಕೆಂಪು ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಮಸುಕುಗೊಳಿಸುವುದು. ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಜನರಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕು.
• ದೋಷಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು. ಶಿಕ್ಷೆಯ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯು ತಪ್ಪನ್ನು ಮರೆಮಾಚುತ್ತದೆ; ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಕಲಿಕೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸದಿರುವುದು. ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ನಿಯಮಗಳು ಜೀವಂತ ದಾಖಲೆಯಾಗಿರಬೇಕು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಔಷಧಾಲಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ, ತತ್ವವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ: AI ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತದೆ; ಯಾವುದೇ ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಮೂರು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುತ್ತದೆ: ಪರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಶಿಕ್ಷಿಸದೆಯೇ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಆಡಿಟ್ ಸಂಸ್ಕೃತಿ. ಹೀಗಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ; ಇದು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ, ವೃತ್ತಿಪರ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಔಷಧಾಲಯಕ್ಕೆ ನಿಜವಾದ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಔಷಧಾಲಯಕ್ಕೆ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಔಷಧಾಲಯ) AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಣ್ಣ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. 5 ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ವಲಯ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ-ಪ್ರದೇಶ-ಪರಿಶೀಲನಾ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ. ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಗೌಪ್ಯತೆ/ಕೆವಿಕೆಕೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ದೋಷ/ಕಲಿಕೆ ಲಾಗ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತಂಡವು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಯೋಜಿಸಿ (ಉದಾ. ಮಾಸಿಕ).

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಟಾಸ್ಕ್ ಇನ್ವೆಂಟರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಮಿಷನ್ ಹಸಿರು/ಹಳದಿ/ಕೆಂಪು ಝೋನ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಗೌಪ್ಯತೆ/KVKK ನೀತಿಯನ್ನು ಐಟಂ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ದೋಷ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ನಿಯಮಿತ ವಿಮರ್ಶೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.

ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ

1. ವಾರ್ಫರಿನ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ರೋಗಿಯ ಮೇಲೆ ಹೊಸದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಪ್ರತಿಜೀವಕದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಔಷಧಿಕಾರರು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು; ಪ್ರಸ್ತುತ SmPC/ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಔಷಧಿಕಾರರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ✔
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ಪರಸ್ಪರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಯಾವುದೇ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿದರೆ, ಯಾವುದೇ ಇತರ ತಪಾಸಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಔಷಧವನ್ನು ನೀಡಿ.
• ಡಿ) ವೈದ್ಯರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಔಷಧದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ರಕ್ತಸ್ರಾವದ ಅಪಾಯವು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾಪನೆಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತ SmPC/ಇಂಟರಾಕ್ಷನ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ದೃಢೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಸಮರ್ಥ ಔಷಧಿಕಾರರಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಹತ್ವ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಈ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

2. ನೀವು ಔಷಧದ ಮಕ್ಕಳ ಡೋಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ ತಪ್ಪು (ಭ್ರಮೆ) ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ನಂಬುವುದು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಪ್ರಸ್ತುತ SmPC/CT ಮತ್ತು ಮಕ್ಕಳ ಡೋಸ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಿಂದ ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ mg/kg ಅನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ✔
• ಸಿ) ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ
• ಡಿ) ರೋಗಿಯ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ

ವಿವರಣೆ: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಡೋಸೇಜ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ವಿಭಿನ್ನ ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದು. ಮಕ್ಕಳ ಡೋಸೇಜ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ SmPC/CT, ತಯಾರಕರ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಮಕ್ಕಳ ಡೋಸೇಜ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು; ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮರು-ಮಾಡಬೇಕು.

3. ರೋಗಿಗಳ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಔಷಧ ಬಳಕೆಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೀವು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ್ದೀರಿ. ರೋಗಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಉತ್ತಮ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದದೆಯೇ ರೋಗಿಗೆ ಪ್ರಿಂಟ್ ಔಟ್ ನೀಡುವುದು
• ಬಿ) ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿರುವಂತೆ ನಂಬುವುದು ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದಿರುವುದು
• C) ಪ್ರಸ್ತುತ SmPC/CT ಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಕಾರರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ನೀಡುವುದು, ರೋಗಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ✔
• ಡಿ) ರೋಗಿಯನ್ನು ಕೇಳದೆಯೇ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಡೋಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: AI ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ತಪ್ಪಾದ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು, ಕಾಣೆಯಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಹಳೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ SmPC/CT ಯೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು, ರೋಗಿಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು (ಅಲರ್ಜಿ, ಗರ್ಭಧಾರಣೆ, ಇತರ ಔಷಧಿಗಳು) ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಔಷಧಿಕಾರರಿಂದ ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು.

4. ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮ (ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮ) ಅಧಿಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೂಲಕ TÜFAM ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲು ನೀವು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಕಾರಣಕ್ಕೆ (ಔಷಧದ ಪರಿಣಾಮದ ಸಂಬಂಧ) ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ಕಾರಣ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡಿ
• ಬಿ) ಕಾರಣವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾಡದಿರುವುದು
• ಸಿ) ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ ರೋಗಿಯ ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ
• ಡಿ) ತಜ್ಞರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೂಲಕ ಕಾರಣವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕರಡನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ ✔

ವಿವರಣೆ: ಕಾರಣದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಂಬಂಧ, ಪರ್ಯಾಯ ಕಾರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಚೆಕ್‌ಲಿಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕಾರಣ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪಿನಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

5. ನೀವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಾಗಿ ಸಾಹಿತ್ಯದ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮಗೆ DOI ಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲವು ಲೇಖನಗಳನ್ನು ನೀಡಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ನಡವಳಿಕೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಅವುಗಳನ್ನು ತೆರೆಯದೆಯೇ ಮೂಲ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಅದರ DOI ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ
• ಸಿ) ಮೂಲ ಮೂಲ/ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ DOI ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ವಿಷಯವು ಹಕ್ಕು ✔ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
• ಡಿ) ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಆದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಲೇಖನಗಳು, ಲೇಖಕರು ಮತ್ತು DOIಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಮೂಲ ಮೂಲ ಅಥವಾ ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮೂಲಕ DOI ನೊಂದಿಗೆ ತೆರೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು; ಕಂಟೆಂಟ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಅದನ್ನು ಓದಬೇಕು.

6. ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವಾಗ ಗೌಪ್ಯತೆ (ಕೆವಿಕೆಕೆ) ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ನಡವಳಿಕೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಸಂದರ್ಭ, ಡಿ-ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ನೀತಿ-ಅನುವರ್ತನೆಯ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ✔
• ಬಿ) ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು
• ಸಿ) ಗೌಪ್ಯತೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಓದದೆ ಉಚಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
• ಡಿ) ಫಲಿತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಗತ್ಯ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು, ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರಬ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುವ ನೀತಿ/ಒಪ್ಪಂದದ ಅನುಸರಣೆ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು.

7. ಮ್ಯಾಜಿಸ್ಟ್ರಲ್ ಸೂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಮಾಡಿದೆ. ರೋಗಿಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಸರಿಯಾಗಿ ಬರೆದಿರುವ ಖಾತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ
• ಸಿ) ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮೇಲೆ ಬರೆಯಿರಿ
• ಡಿ) ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಓದುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ✔

ವಿವರಣೆ: AI ಯುನಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು (mg ನಿಂದ mL, % ರಿಂದ mg/mL), ದಶಮಾಂಶಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಅನುಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಖಾತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಘಟಕದಿಂದ ಓದಬೇಕು ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ/ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ವಿಧಾನದಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಬೇಕು; ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತರ್ಕ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಒಳಪಡಿಸಬೇಕು.

8. ನೀವು ಎಸ್‌ಎಸ್‌ಐ ಮರುಪಾವತಿ (ಎಸ್‌ಯುಟಿ) ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಔಷಧದ ಅಗತ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಅದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಿತು. ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಕಾರಣ ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಿ
• B) ಪ್ರಸ್ತುತ SUT ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ ✔
• ಸಿ) ಸಹೋದ್ಯೋಗಿ ನೆನಪಿಸಿಕೊಂಡ ಹಳೆಯ ನಿಯಮದ ಪ್ರಕಾರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
• D) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಕಾರಣ ವರದಿಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ಮರುಪಾವತಿ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು AI ಹಳೆಯ ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಅವಧಿಯ ನಿಯಮವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು. ಅನ್ವಯವಾಗುವ SUT ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಪಾಯಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ.

9. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಫಾರ್ಮಸಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬೇಕು?

• ಎ) ಫಾರ್ಮಸಿ ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಆರೋಗ್ಯ ಲೇಖನದ ಕರಡನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು
• ಬಿ) ರೋಗಿಯ ಮೂತ್ರಪಿಂಡದ ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ ಔಷಧದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ✔
• ಸಿ) ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಭೆಗೆ ಅಜೆಂಡಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬರೆಯುವುದು
• ಡಿ) ಶೆಲ್ಫ್ ಲೇಔಟ್ಗಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಡೋಸ್ ನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮಾರ್ಪಾಡು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ; ಈ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥ ಔಷಧಿಕಾರ/ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಶೆಲ್ಫ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಬ್ಲಾಗ್ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮೀಟಿಂಗ್ ಮೆಮೊ ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿವೆ.

10. ಗರ್ಭಿಣಿ ರೋಗಿಯಲ್ಲಿ ಔಷಧವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ ಎಂದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಮೊದಲೇ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) 'ಸುರಕ್ಷಿತ' ಎಂದು ಹೇಳುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಔಷಧವನ್ನು ನೀಡುವುದು
• ಬಿ) ಗರ್ಭಧಾರಣೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ
• ಸಿ) ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು
• D) ಪ್ರಸ್ತುತ SmPC/ಭದ್ರತಾ ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು, ವೈದ್ಯರ ಸಹಕಾರದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವುದು ✔

ವಿವರಣೆ: ಗರ್ಭಾವಸ್ಥೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಗುಂಪಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರೀ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತ SmPC/CT, ಗರ್ಭಧಾರಣೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರ ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯರನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕು.

11. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಪತ್ತೆಯಾದ 'ಸಂಭಾವ್ಯ ಮಿತಿಮೀರಿದ' ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ
• ಬಿ) ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರನ್ನು ಕೇಳದೆಯೇ ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ನೀವೇ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ
• ಸಿ) ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನಿಜವೆಂದು ಊಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಔಷಧವನ್ನು ನೀಡಲು ನಿರಾಕರಿಸುವುದು
• D) SmPC/ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯೊಂದಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ, ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಕಾರಣವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ ✔

ವಿವರಣೆ: AI ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ (ಅನಗತ್ಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆ) ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ (ಮಿಸ್) ಆಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು SmPC ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು; ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದ್ದರೆ, ವೈದ್ಯರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕು; ಅದು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಸಮರ್ಥನೆಯೊಂದಿಗೆ ದಾಖಲಿಸಬೇಕು.

12. ಸ್ಟಾಕ್ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಆದೇಶದ ಶಿಫಾರಸಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಬಳಕೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ರಿಯಲ್ ಸ್ಟಾಕ್, ಎಕ್ಸ್‌ಪೈರಿ ಮತ್ತು ಕೋಲ್ಡ್ ಚೈನ್ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಕಾರರ ನಿರ್ಧಾರದೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ✔
• ಬಿ) ಆದೇಶದ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸಿ
• ಸಿ) ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದಿರುವುದು ಮತ್ತು ಪದದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು
• ಡಿ) ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಕೋಲ್ಡ್ ಚೈನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಅನಿಯಮಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಕರಡು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಜವಾದ ಸ್ಟಾಕ್, ಕಾಲೋಚಿತ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ, ಪೂರೈಕೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತಾಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಮಾನವ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸ್ಟಾಕ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೋಲ್ಡ್ ಚೈನ್/ಮುಕ್ತಾಯ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಷಧಿಕಾರರ ನಿರ್ಧಾರದಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

13. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ತಯಾರಾದ ತರ್ಕಬದ್ಧ ಔಷಧ ಬಳಕೆ (RUD) ಬ್ರೋಷರ್ ಅನ್ನು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ವಿತರಿಸುವ ಮೊದಲು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ರಮ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಬ್ರೋಷರ್ ಅನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವಿತರಣೆ
• B) ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ/SmPC ಯೊಂದಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಔಷಧಿಕಾರರ ಅನುಮೋದನೆಯ ನಂತರ ವಿತರಿಸಿ ✔
• ಸಿ) ದೃಶ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ಓದುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ
• D) ಕರಪತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಔಷಧಿಗೆ ಡೋಸೇಜ್ ಶಿಫಾರಸು ಸೇರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಕರಪತ್ರವು ಆರೋಗ್ಯ ಸಂವಹನ ಉತ್ಪನ್ನವಾಗಿದೆ; ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯು ರೋಗಿಯನ್ನು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು SmPC ಯೊಂದಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು, ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಔಷಧಿಕಾರರಿಂದ ಅನುಮೋದನೆಯ ನಂತರ ವಿತರಿಸಬೇಕು.

14. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಬೆಂಬಲಿತ ಔಷಧಾಲಯದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕಾದ ಮೂಲಭೂತ ರಚನೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿ ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ
• ಬಿ) ಯಾವುದೇ ಉಳಿಸದೆ ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು
• ಸಿ) ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ/ಕೆವಿಕೆಕೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು ✔
• ಡಿ) ತಿಂಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ಬ್ಯಾಚ್ ಪರಿಶೀಲನೆ

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಳಕೆಯು ಡೋಸ್, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ದೋಷಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಫಾರ್ಮಸಿ-ಸ್ಕೇಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಗೌಪ್ಯತೆ/ಕೆವಿಕೆಕೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು; ಪ್ರತಿ ಭದ್ರತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಚ್ಚುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.