ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಪೂರ್ವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ರೇಡಿಯಾಗ್ರಫಿ, ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ಮತ್ತು ಸೈಟೋಲಜಿ

ಲಾಭಗಳು:

• ರೇಡಿಯಾಗ್ರಫಿ, ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ಮತ್ತು ಸೈಟೋಲಜಿ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್, ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಕರಡು ರಚನೆಯಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ (ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್/ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ AI ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ AI ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಆ ಪ್ರಕಾರ/ಸ್ಥಾನ/ಗುಣಮಟ್ಟದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ವೈದ್ಯರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.

ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಪಶುವೈದ್ಯರ ಕಣ್ಣನ್ನು ದೇಹಕ್ಕೆ ತರುವ ಕಿಟಕಿಯಾಗಿದೆ. ರೇಡಿಯಾಗ್ರಫಿ (ಎಕ್ಸರೆ; ಎಕ್ಸ್-ಕಿರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಂತರಿಕ ರಚನೆಗಳ ಚಿತ್ರಣ), ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ (ಧ್ವನಿ ತರಂಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೃದು ಅಂಗಾಂಶಗಳ ಚಿತ್ರಣ) ಮತ್ತು ಸೈಟೋಲಜಿ (ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಜೀವಕೋಶದ ಮಾದರಿಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆ) ದೈನಂದಿನ ಅಭ್ಯಾಸದ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗಗಳಾಗಿವೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಈ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಮುಂದುವರೆದಿದೆ: ಇದು ರೇಡಿಯೊಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು, ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ತಪ್ಪುಗ್ರಹಿಕೆ ಇದು: AI ಚಿತ್ರದಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಸ್ಥಾನ, ಮಾನ್ಯತೆ (ಬೀಮ್ ಡೋಸ್), ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಸೂಪರ್‌ಪೊಸಿಷನ್ (ಅಂಗಗಳ ಅತಿಕ್ರಮಣ)ದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು AI ಅನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನೀವು ದೃಷ್ಟಿ-ಆಧಾರಿತ AI ಅನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ಅಂತಿಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಯಾವಾಗಲೂ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಅಥವಾ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ.

ಇಮೇಜಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾಡಬಾರದು

AI ಗಾಗಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಪಾತ್ರಗಳೆಂದರೆ: ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ (ನೋಡಬೇಕಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು), ಆದ್ಯತೆ (ತುರ್ತು ಎಂದು ತೋರುವ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ತರುವುದು), ಮಾಪನ ನೆರವು (ಹೃದಯ/ಥೊರಾಸಿಕ್ ಅನುಪಾತದಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು), ಮತ್ತು ವರದಿಯ ಕರಡು (ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಹಾಕುವುದು). AI ಏನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ: ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಮಾರಣಾಂತಿಕ / ಹಾನಿಕರವಲ್ಲದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಬದಲಿ.

ದೃಷ್ಟಿ-ಆಧಾರಿತ AI ಯ ಅತ್ಯಂತ ಕಪಟ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾನವ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಸೀಮಿತ ಜಾತಿಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ. ನಾಯಿಯ ಎದೆ ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕಿನ ಎದೆ, ಗ್ರೇಹೌಂಡ್ ಮತ್ತು ಬುಲ್ಡಾಗ್ನ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. AI ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI ಒಂದು ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ "ಅಲ್ಲಿ ಏನಾದರೂ ಇದೆ" ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ; ಇದರ ಅರ್ಥ "ಇಲ್ಲಿ ನೋಡು". ಪ್ರತಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಥಾನದ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು; ಗುರುತಿಸದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸಹ ವೈದ್ಯರು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು.

ದ್ವಿಮುಖ ದೋಷ: ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ

ಚಿತ್ರ AI ಎರಡು ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ: ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸೂಪರ್‌ಪೊಸಿಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ). ಇದು ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಅನಗತ್ಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಆತಂಕಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ: ನಿಜವಾದ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ಸಣ್ಣ ಮೆಟಾಸ್ಟಾಸಿಸ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ). ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವೈದ್ಯರನ್ನು ತಪ್ಪು ವಿಶ್ವಾಸಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ AI "ಕ್ಲೀನ್" ಎಂದು ಹೇಳುವುದರಿಂದ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ವೈದ್ಯರು ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಕಣ್ಣುಗಳಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI ಜೊತೆಗೆ ಚಿತ್ರದ ಪೂರ್ವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

1. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ. ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಥಾನವಿಲ್ಲದೆ, ಸರಿಯಾದ ಮಾನ್ಯತೆ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಚಿತ್ರಣ, ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ.
2. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಜಾತಿಗಳು, ವಯಸ್ಸು, ದೂರು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡಿ.
3. ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ. "ನೋಡಲು ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು" AI ಗೆ ಕೇಳಿ, "ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಿ" ಅಲ್ಲ.
4. ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
5. ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡವರಿಗಾಗಿ ಶೋಧ. AI ಗುರುತಿಸದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನೀವೇ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
6. ತಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ. ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ/ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ.
7. ವೈದ್ಯರು ವರದಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಿ. ಅಂತಿಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಸಹಿ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1. 9 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ನಾಯಿಯಲ್ಲಿ AI ಬಲ ಕಾಡಲ್ ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಹಾಲೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಗಂಟು ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯರು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಎರಡು-ಸ್ಥಾನದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು; ಅವರು ಗುರುತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪಕ್ಕೆಲುಬುಗಳು ಮತ್ತು ಸಿರೆಗಳ (ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ) ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ನೆರಳು ಎಂದು ಕಂಡಿತು. AI ಗಮನವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸಿತು, ಆದರೆ ವೈದ್ಯರು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದರು.

ಪ್ರಕರಣ 2. ಕಾರ್ಯನಿರತ ತುರ್ತು ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ 14 ರೇಡಿಯೋಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿವೆ. AI ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಸರದ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಉಚಿತ ಕಿಬ್ಬೊಟ್ಟೆಯ ದ್ರವದ ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ತಂದಿತು. ವೈದ್ಯರು ಈ ಆದೇಶವನ್ನು ಆದ್ಯತೆಯ ಸೂಚನೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರು, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸ್ವತಃ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದರು. ಆದ್ಯತೆಯ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ; ನಿರ್ಧಾರ ವೈದ್ಯರದ್ದಾಗಿತ್ತು.

ಕೇಸ್ 3. ಸಮೂಹದಿಂದ ಸೈಟೋಲಜಿ ಮಾದರಿಯು "ಬಹುಶಃ ಉರಿಯೂತವಾಗಿದೆ," AI ಹೇಳಿದರು. ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಕಳಪೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ವೈದ್ಯರು ಗಮನಿಸಿದರು (ಕೆಲವು ಜೀವಕೋಶಗಳು, ರಕ್ತ ಮಾಲಿನ್ಯ), ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ; ಫಲಿತಾಂಶ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿತ್ತು. ಮಾದರಿ/ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಕಳಪೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಹ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಎಂದು ಈ ಪ್ರಕರಣವು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೋಲಿಕೆ ಚಾರ್ಟ್

ಸ್ಥಿತಿ

AI ನ ಪಾತ್ರ

ವೈದ್ಯರ ಪಾತ್ರ

ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಳಪೆಯಾಗಿದೆ

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ, ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿ

ರೀಶೂಟ್/ಮಾದರಿ

ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ

"ಇಲ್ಲಿ ನೋಡು" ಸುಳಿವು

ಪ್ರಮಾಣಿತ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

ಯಾವುದೇ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಲ್ಲ

ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ

ನೀವೇ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ/ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ಶೋಧನೆ

ಕರಡು ವರದಿ ಮಾಡಿ

ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ / ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ, ದೃಢೀಕರಿಸಿ

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಪಾತ್ರ: ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕ (ನೀವು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ನೀವು ಗಮನ ಸೆಳೆಯುತ್ತೀರಿ). ಸಂದರ್ಭ: ಪ್ರಕಾರ [...], ವಯಸ್ಸು [...], ದೂರು [...], ಶಾಟ್ ಪ್ರಕಾರ [...] ಸ್ಥಾನ. ಕಾರ್ಯ: ಈ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನೋಡಬೇಕಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. "ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ" ನೀಡುವುದು; ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ "ವೈದ್ಯರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ.

ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಂದ (ತಾಂತ್ರಿಕ ಗುಣಮಟ್ಟ / ಸಂಶೋಧನೆಗಳು / ಸೂಚಿಸಿದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ) ರಚನಾತ್ಮಕ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ನಿಯಮ: "ಸಾಧ್ಯ" ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ. ಅಂತಿಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಗಳು: [...]

ಕಾರ್ಯ: ಈ ಚಿತ್ರ/ಮಾದರಿಗಾಗಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡಿ (ಸ್ಥಾನ, ಮಾನ್ಯತೆ, ಚಲನೆ, ಮಾದರಿ ಸಮರ್ಪಕತೆ). ಗುಣಮಟ್ಟವು ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ, ಇದು "ಕಾಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ, ಮರುಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಬೇಕು" ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂದರ್ಭ: [...]

ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ತಜ್ಞರಿಗೆ (ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್/ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ) ಉಲ್ಲೇಖದ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜದ ಮಾನದಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ನಿರ್ಧಾರ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಹುಡುಕಲಾಗುತ್ತಿದೆ: [...]

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಈ ಕ್ಷ-ಕಿರಣದಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ, ಅದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ."

Güçlü: "10 ವರ್ಷದ ಬೆಕ್ಕಿನ ಬಲ-ಎಡ ಪಾರ್ಶ್ವದ ಎದೆಗೂಡಿನ ರೇಡಿಯೋಗ್ರಾಫ್ ಕೆಮ್ಮಿನ ಬಗ್ಗೆ ದೂರು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಾರಣವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ, ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ 'ವೈದ್ಯರು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು' ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೋಡಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಮೊದಲು ತಿಳಿಸಿ."

ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, AI ಯ ಪಾತ್ರವು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. AI "ಇಲ್ಲಿ ನೋಡು" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, "ಇದು ಅದು" ಅಲ್ಲ.
• ಕಳಪೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕಡಿಮೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಮಾನವ ಎರಡೂ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.
• "ಕ್ಲೀನ್" ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಂಬುವುದು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುವುದು. ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು ನಿಜವಾದ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ.
• ಪ್ರಕಾರ/ಸ್ಥಾನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಮಾನವ ಅಥವಾ ಇತರ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ AI ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತದೆ.
• ತಜ್ಞರ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುವುದು. ನಿರ್ಣಾಯಕ/ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ/ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ನಂಬಿಕೆಯ ಮಿತಿ ಮತ್ತು "ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ" ಸಮಸ್ಯೆ

ದೃಷ್ಟಿ-ಆಧಾರಿತ AI ಪರಿಕರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತವೆ: "ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬಹುದು" ಅಥವಾ ಶೇಕಡಾವಾರು. ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಖಚಿತತೆಯ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾದರಿಯು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮಾನವರು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅದರ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಒಬ್ಬ ವೈದ್ಯನು ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ನೋಡಲಾಗದ ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕುರುಡು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಾರದು. ಆ ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಗಳು ನಿಮ್ಮ ರೋಗಿಗೆ ಹೋಲುವಂತಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಕೋರ್ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ; ಬೇರೆ ಜಾತಿಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಸ್ಕೋರ್ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ.

ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮವೆಂದರೆ AI ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆಯೇ, ನಿಮಗಾಗಿ ನೋಡಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಕಡಿಮೆ ಸ್ಕೋರ್ ನಿಮಗೆ ಭರವಸೆ ನೀಡಬಾರದು, ಏಕೆಂದರೆ ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಧ್ಯ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ (ಹೊಸ ಸ್ಥಾನ, ವಿಭಿನ್ನ ಮಾನ್ಯತೆ) ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮರು-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನೀವು ಮತ್ತು AI ಎರಡಕ್ಕೂ ದೋಷದ ಅಂಚು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಷನ್ AI ಎನ್ನುವುದು ಅನುಭವಿ ಕಣ್ಣಿನ ಗಮನವನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಅದರ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ; ಅಂತಿಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ತೂಕವು ಯಾವಾಗಲೂ ವೈದ್ಯರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ದೃಷ್ಟಿ-ಆಧಾರಿತ AI ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್, ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಕರಡು ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ; ಆದರೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರ ಗುರುತುಗಳನ್ನು "ಇಲ್ಲಿ ನೋಡಿ" ಕ್ಯೂ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನೀವೇ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಚಿತ್ರ/ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಳಪೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪತ್ತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಅಥವಾ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ. ಅಂತಿಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

AI ಗೆ ಮೂರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು (ಒಂದು ರೇಡಿಯೋಗ್ರಾಫ್, ಒಂದು ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ಸ್ಲೈಸ್, ಒಂದು ಸೈಟೋಲಜಿ) ಮೊದಲೇ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ: (1) ಪ್ರಮಾಣಿತ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ AI ನಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, (2) ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, (3) ಯಾವ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ತಜ್ಞರ ಉಲ್ಲೇಖದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಮಾನ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು (ಪ್ರಕಾರ, ವಯಸ್ಸು, ದೂರು) AI ಗೆ ನೀಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಅಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ಗುರುತು ಹಾಕದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನಾನೇ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ನಿರ್ಣಾಯಕ/ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ಕುರಿತು ತಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದೆ.
• [ ] ಒಬ್ಬ ವೈದ್ಯನಾಗಿ, ನಾನು ಅಂತಿಮ ವರದಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿದೆ.