ಪಾಕವಿಧಾನ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೋಸೇಜ್, ಸೂಚನೆ, ನಕಲು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• SmPC, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಪ್ರತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ/ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನುಮೋದನೆಯು ಸಮರ್ಥ ಔಷಧಿಕಾರರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಮಾಲೋಚನೆಯ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಎಂಬುದು ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಔಷಧಿಕಾರರ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಸೇತುವೆಯಾಗಿದೆ; ಆದರೆ ಔಷಧಿಕಾರರು ಈ ಸೇತುವೆಯ ಪ್ರತಿ ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ತಪ್ಪಾದ ಡೋಸ್, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಔಷಧಿ, ಕಡೆಗಣಿಸದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ, ರೋಗಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದದ ಸೂಚನೆ; ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಚೆಕ್ನಲ್ಲಿ ಇದೆಲ್ಲವೂ ಸಿಕ್ಕಿಬಿದ್ದಿದೆ. ಬಿಡುವಿಲ್ಲದ ಔಷಧಾಲಯದಲ್ಲಿ ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಗಂಟೆಗೆ ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗಮನ ಆಯಾಸವು ನಿಜವಾದ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇಲ್ಲಿ ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣಿನಂತೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ: ಇದು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ AI ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ (ಅನಗತ್ಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆ) ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ (ಮಿಸ್) ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಆದ್ದರಿಂದ ಅವನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣು ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಆಯಾಮಗಳು

ಉತ್ತಮ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಚೆಕ್ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ:

• ಇದು ಸರಿಯಾದ ಔಷಧಿಯೇ? ಸೂಚನೆಯು (ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣ) ರೋಗಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ? ಹೆಸರುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಗೊಂದಲವಿದೆಯೇ (ಉದಾ. ಎರಡು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಔಷಧ ಹೆಸರುಗಳು)?
• ಇದು ಸರಿಯಾದ ಡೋಸ್ ಆಗಿದೆಯೇ? ವಯಸ್ಸು, ತೂಕ, ಮೂತ್ರಪಿಂಡ/ಯಕೃತ್ತಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೋಸ್ ಸೂಕ್ತವೇ? ಗರಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಮೀರಿದೆಯೇ?
• ಯಾವುದೇ ನಕಲು ಇದೆಯೇ? ಒಂದೇ ಸಕ್ರಿಯ ಘಟಕಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎರಡು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ?
• ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ ಇದೆಯೇ? ಸೂಚಿಸಲಾದ ಔಷಧಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ರೋಗಿಯು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ?
• ಯಾವುದೇ ವಿರೋಧಾಭಾಸಗಳಿವೆಯೇ? ರೋಗಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ (ಗರ್ಭಧಾರಣೆ, ಅಲರ್ಜಿ, ರೋಗ) ಔಷಧವು ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆಯೇ?
• ಅವಧಿ ಮತ್ತು ಮೊತ್ತವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆಯೇ? ಬರೆಯಲಾದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಡೋಸ್ ಮತ್ತು ಅವಧಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ?

AI ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಮಾಡಬಹುದು; ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಶೋಧನೆಯು SmPC, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.

ಈ ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಸರುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಗೊಂದಲವು ಅತ್ಯಂತ ಕಪಟವಾಗಿದೆ (ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ LASA: ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕಾಗುಣಿತ ಅಥವಾ ಉಚ್ಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಔಷಧಗಳು). ಕೆಲವೇ ಅಕ್ಷರಗಳಿಂದ ಪರಸ್ಪರ ಹೋಲುವ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸಕ್ರಿಯ ಪದಾರ್ಥಗಳು ಕೈಬರಹ ಅಥವಾ ತ್ವರಿತ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ದೋಷವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಔಷಧದ ಹೆಸರು ತಿಳಿದಿರುವ "ಮಿಶ್ರಿಸುವ ಜೋಡಿ" ಹೊಂದಿದ್ದರೆ AI ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ರೋಗಿಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಯಾವುದನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು "ಆ ಔಷಧಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಿಶ್ರಣವಾಗಬಹುದು" ಒಂದು ಆರಂಭವಾಗಿದೆ, ಅಂತ್ಯವಲ್ಲ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಂಕ್ಷೇಪಣವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಬೇರೆ ರೂಪದಿಂದ ಡೋಸ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು. ಅವರು "ನೋ ಪ್ರಾಬ್ಲಂ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದರಿಂದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅವನು ನೋಡುವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಅವನು ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾನೆ.

ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ

ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಎರಡು ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳಿವೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಒಂದು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಮೂಡಿಸುವುದು; ಇದು ತುಂಬಾ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಭವಿಸಿದಲ್ಲಿ, ಅದು "ಅಲಾರಾಂ ಆಯಾಸ"ವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ; ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಮೌನವಾಗಿ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ. AI ಎರಡನ್ನೂ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನೀವು AI ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಇದು ಔಷಧಿಕಾರರ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಪೂರಕವಾಗಿದೆ, ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ನಕಲಿ ಸಕ್ರಿಯ ಘಟಕಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಾಪಾರ ಹೆಸರುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸಕ್ರಿಯ ಘಟಕಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೋವು ನಿವಾರಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ರೋಗಿಯು ಎರಡನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ಡೋಸ್ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು "ಸಂಭಾವ್ಯ ನಕಲಿ ಸಕ್ರಿಯ ಘಟಕಾಂಶವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ. ಔಷಧಿಕಾರರು SmPC ಯಲ್ಲಿನ ಎರಡು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು, ನಕಲು ದೃಢಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಸಮಾಲೋಚಿಸಿ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಿದರು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಸಂವಹನ. AI ಒಂದು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ "ಗಂಭೀರ ಸಂವಹನ" ದ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಸಿದೆ. ಔಷಧಿಕಾರರು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂವಹನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಇದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅತ್ಯಲ್ಪ ಸಂವಹನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ನೋಡಿದರು; ರೋಗಿಯ ಡೋಸ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಈಗಾಗಲೇ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ. ಔಷಧಿಕಾರರು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು "ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಯಾವುದೇ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ" ಎಂದು ದಾಖಲಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಿದರೆ ವೈದ್ಯರಿಗಾಗಿ ಅನಗತ್ಯ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಆತಂಕ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಡೋಸ್-ಅವಧಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ. ಮಗುವಿಗೆ ಸೂಚಿಸಲಾದ ಸಿರಪ್‌ನಲ್ಲಿ, ದೈನಂದಿನ ಡೋಸ್ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅವಧಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಯಿತು, ಆದರೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸೂಚಿಸಲಾದ ಬಾಟಲಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು "ಮೊತ್ತವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅವಧಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಿತು. ಔಷಧಿಕಾರರು ಖಾತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು, ಕೊರತೆಯನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದರು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಂಕಗಣಿತದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆಳೆಯಿತು.

ಹಂತ ಹಂತದ ಪಾಕವಿಧಾನ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ)

1. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು. ರೋಗಿಯ ID ಯನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ; ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಬಿಡಿ.
2. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಚೆಕ್ ಮಾಡಿ. ಔಷಧಿಕಾರರಾಗಿ, ನೀವು ಮೊದಲು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.
3. ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣು ಕೇಳಿ. ಡೋಸ್, ನಕಲು, ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ AI ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ.
4. ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ. SmPC/ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ತೂಕ ಮಾಡಿ; ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಕಳೆ.
5. ನೀವು ನಿಜವಾದ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ. ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ದೃಢಪಡಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ.
6. ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ. ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ಎರಡೂ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಂತೆ ಮಾಡಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಈ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ?"

ಪ್ರಬಲ: "ಔಷಧಿಕಾರರ ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣಿನಂತೆ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಮಾಡಿ. ರೋಗಿ (ಅನಾಮಧೇಯ): 70 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು, ಕ್ರಿಯೇಟಿನೈನ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ~30 mL/min, ತಿಳಿದಿರುವ ಅಲರ್ಜಿ [...]. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್: [ಔಷಧ/ಡೋಸ್/ಅವಧಿಯ ಪಟ್ಟಿ]. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ: ಡೋಸ್ ಯುಕ್ತತೆ, ದ್ವಂದ್ವಾರ್ಥದ ಔಚಿತ್ಯ, ಸಂಕೋಚನದ ಸೂಕ್ತತೆ ಮೊತ್ತ-ಅವಧಿಯ ಸ್ಥಿರತೆ ಪ್ರತಿ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗೆ 'SmPC/ಡೇಟಾಬೇಸ್ 'et' ನೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು (ಹೆಚ್ಚಿನ/ಮಧ್ಯಮ/ಕಡಿಮೆ) ನೀಡಿ."

ರೋಗಿಯ ಸನ್ನಿವೇಶ, ನಿಯಂತ್ರಣ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಸ್ಥಿತಿಯು ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಕಾರ್ಯ: ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಪ್ರಿ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ (ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣು, ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ). ರೋಗಿ (ಅನಾಮಧೇಯ): ವಯಸ್ಸು [...], ಕಾರ್ಯ [...], ಅಲರ್ಜಿ [...], ಇತರ ಔಷಧಿಗಳು [...]. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್: [ಔಷಧ | ಪ್ರಮಾಣ | ಡೋಸ್ ಆವರ್ತನ | ಅವಧಿ | ಪ್ರಮಾಣ].ಔಟ್‌ಪುಟ್: | ಪೆನ್ | ಸಂದೇಹ ಪ್ರಕಾರ | ವಿವರಣೆ | ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ | ದೃಢೀಕರಣ ಮೂಲ |ಪ್ರತಿ ಸಾಲಿಗೆ "SmPC/ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ" ಸೇರಿಸಿ.

ಕಾರ್ಯ: ನಕಲು ಸಕ್ರಿಯ ಘಟಕಾಂಶದ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್.ಡ್ರಗ್ ಪಟ್ಟಿ (ವ್ಯಾಪಾರ ಹೆಸರುಗಳು): [...].ಔಟ್‌ಪುಟ್: ಅದೇ ಸಕ್ರಿಯ ಘಟಕಾಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ನಕಲುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ; "ವಿಷಯವನ್ನು SmPC ಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು" ಎಂಬ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, [UNCERTAIN] ಬರೆಯಿರಿ.

ಕಾರ್ಯ: ಡೋಸ್-ಮೊತ್ತ-ಅವಧಿಯ ಸ್ಥಿರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ. ಇನ್‌ಪುಟ್: ಡೋಸ್ [...], ಆವರ್ತನ [...], ಅವಧಿ [...] ದಿನಗಳು, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಪ್ರಮಾಣ [...].ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ: ಒಟ್ಟು ಘಟಕಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಮೊತ್ತ. ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ತೋರಿಸಿ; ಔಷಧಿಕಾರರು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಕಾರ್ಯ: ವಿರೋಧಾಭಾಸಗಳ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ. ರೋಗಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು: [ಗರ್ಭಧಾರಣೆ/ಅಲರ್ಜಿ/ಅನಾರೋಗ್ಯ]. ಡ್ರಗ್ಸ್: [...].ಔಟ್ಪುಟ್: ಪ್ರತಿ ಔಷಧಿಗೆ "ಇದು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷವಾಗಬಹುದೇ?" ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ; ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ, "SmPC ಯ ವಿರೋಧಾಭಾಸ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ದೃಢೀಕರಿಸಿ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ.

ಪಾಕವಿಧಾನ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರಗಳ ಟೇಬಲ್

ಪದರ

ಯಾರು/ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ

ಉದ್ದೇಶ

1. ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ ಮೊದಲ ಓದುವಿಕೆ

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆ

2. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪೂರ್ವ ತಪಾಸಣೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ನೀವು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡದ್ದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ

3. ಮೂಲ ದೃಢೀಕರಣ

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ + SPC/ಡೇಟಾಬೇಸ್

ನಿಖರತೆಯ ಪುರಾವೆ

4. ವೈದ್ಯರ ಸಂವಹನ

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ ↔ ವೈದ್ಯ

ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

5. ನೋಂದಣಿ

ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್

ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ 'ನೋ ಪ್ರಾಬ್ಲಂ' ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದರಿಂದ ರಿಲ್ಯಾಕ್ಸ್ ಆಗುತ್ತಿದೆ. ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ಅಪಾಯವಿದೆ; ಫಾರ್ಮಾಸಿಸ್ಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• ಪ್ರತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಪಾಲಿಸುವುದು. ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ವೈದ್ಯರ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ತಡೆಯಬೇಕು.
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಸಂಕ್ಷೇಪಣಗಳು. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸಂಕ್ಷೇಪಣಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ವೈದ್ಯರನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು.
• ಪ್ರಮಾಣ-ಅವಧಿಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ಸರಳ ಅಂಕಗಣಿತದ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ರೋಗಿಯ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
• ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಎಲಿಮಿನೇಟ್ ಮತ್ತು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾಗಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣು; ಇದು ಡೋಸೇಜ್, ನಕಲು, ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಗಮನ ಆಯಾಸದ ವಿರುದ್ಧ ಸುರಕ್ಷತಾ ಜಾಲವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆ ಎರಡನ್ನೂ ಉಂಟುಮಾಡುವ ಏಕೈಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದರವಾಗಿರಬಾರದು. ಔಷಧಿಕಾರನು ಮೊದಲು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾನೆ, SmPC ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ, ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತಾನೆ. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನುಮೋದನೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥ ಔಷಧಿಕಾರರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (ರೋಗಿಯ ಸಂದರ್ಭ + 4-5 ಐಟಂಗಳು, ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ನಕಲು ಮತ್ತು ಡೋಸ್-ಟೈಮ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ). ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣಿನ ಪೂರ್ವ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ. ಅದು ಹಿಡಿಯುವ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ; SmPC/ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅದು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಿಕ್ಕಿಬಿದ್ದ ನೈಜ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನೀವು ಬಳಸುವ ವೈದ್ಯರ ಸಂವಹನವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನೇ ಮೊದಲು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ರೋಗಿಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನೀಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ನಿಂದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪೂರ್ವ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು SmPC/ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಸಮರ್ಥನೆಯೊಂದಿಗೆ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.