ಪೋಷಕ ಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ಟೆಸ್ಟ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟೇಶನ್

ಲಾಭಗಳು:

• ಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕಟ್-ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್, ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ವಿವರಣೆ ಬೆಂಬಲವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಕೋರ್‌ನಿಂದ ಅಲ್ಲ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಬಹು ಡೇಟಾದಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ, ರೂಢಿ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಮಾಪಕಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು (ಆತಂಕದ ಪ್ರಮಾಣ, ಖಿನ್ನತೆಯ ದಾಸ್ತಾನು, ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪರೀಕ್ಷೆ) ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ. ಆದರೆ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯೆ ಮಾತ್ರ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಖಿನ್ನತೆಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ "ಹೆಚ್ಚು" ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುವ ಯಾರಾದರೂ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ದುಃಖದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರಬಹುದು; "ಕಡಿಮೆ ಅಂಕ" ಹೊಂದಿರುವ ಯಾರಾದರೂ ತಮ್ಮ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತಿರಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಒಂದು ಕಲೆಯಾಗಿದೆ: ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು, ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು (AI) ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು-ಒಂದು ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸುವುದು, ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು, ವರದಿಯ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದು-ಆದರೆ ಅದು ಎಂದಿಗೂ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನೀವು ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಬೆಂಬಲವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ AI ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾಡಬಾರದು

AI ಮಾಡಬಹುದು: ಮಾಪಕದ ಸಾಮಾನ್ಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು; ಸ್ಕೋರ್ "ಅರ್ಥ" ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ; ವರದಿಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು; ಕ್ಲೈಂಟ್ಗೆ ವಿವರಿಸಲು ಸರಳ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು; ವಿಭಿನ್ನ ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು.

AI ಏನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ: ಸ್ಕೋರ್‌ನಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ; ಕಟ್ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ (ಸ್ಕೇಲ್ನಲ್ಲಿ "ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಲೆವೆಲ್" ಮಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮಿತಿ) ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಏನೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು; ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ/ಭಾಷಾ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು; ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು (ಯಾವ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸರಾಸರಿಯೊಂದಿಗೆ ಆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ). ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಐಟಂಗಳನ್ನು "ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ನಟಿಸುವ" ಮೂಲಕ AI ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಕೋರ್ ಡೇಟಾದ ತುಣುಕು, ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ; ಇದು ಸಂದರ್ಶನ, ಇತಿಹಾಸ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಅಳತೆಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ "ಈ ಅಂಕವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಏನು?" ಕೇಳುವುದು ಎಂದರೆ ಅವನು ಮಾಡಲಾಗದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಲು ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುವುದು.

ಕಟ್-ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ರೂಢಿಯ ಬಲೆ

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಳತೆಯು ಒಂದು ರೂಢಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಅಂದರೆ, ಆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೇಶ, ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ). ಇನ್ನೊಂದು ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಅದೇ ಕಟ್ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ದೇಶದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಆತಂಕದ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ "ಉನ್ನತ" ಮಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆ. AI ಗೆ ಈ ಸಂದರ್ಭ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ; ಇದು ಕೇವಲ "ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಕೋರ್ = ಹೆಚ್ಚಿನ ಆತಂಕ" ನಂತಹ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮಾನ್ಯತೆಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ತೂಗುವುದು ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕಟ್ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿದೆ, ವರ್ಗೀಯವಾಗಿಲ್ಲ. "ಮಿತಿಗಿಂತ 1 ಪಾಯಿಂಟ್" "ಮಿತಿಗಿಂತ 20 ಅಂಕಗಳು" ಒಂದೇ ಅಲ್ಲ; ಮಾಪನ ದೋಷದ ಅಂಚು ಇದೆ. AI ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು "ಸೌಮ್ಯ/ಮಧ್ಯಮ/ತೀವ್ರ" ಎಂಬ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಈ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI-ಚಾಲಿತ ಸುರಕ್ಷಿತ ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

1. ಕಚ್ಚಾ ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವೇ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ/ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು AI ಗೆ ಬಿಡಬೇಡಿ; AI ಅಂಕಗಣಿತದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಬಹುದು.
2. ರಚನೆಯ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ. "ಈ ಉಪಸ್ಕೇಲ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ?" ಕೇಳು; ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಲ್ಲ.
3. ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀವೇ ಸೇರಿಸಿ. ಕಥೆಗಳು, ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ತೀರ್ಪಿನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, AI ಅಲ್ಲ.
4. ಭಾಷಾ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ AI ಬಳಸಿ. AI ನಿಮ್ಮ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಅಥವಾ ವರದಿಗೆ ಕರಡು ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ.
5. ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿ. ಈ ಗ್ರಾಹಕನ ಸಂಸ್ಕೃತಿ/ಭಾಷೆಗೆ ಈ ಪ್ರಮಾಣವು ಸೂಕ್ತವೇ? AI ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನೀವು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ.
6. ಬಹು ಡೇಟಾದಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕದ ಭಾಗವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಲ್ಲ.

ಸಲಹೆ: "ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ" ಬದಲಿಗೆ "ನನ್ನ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುವ" ಸಂಪಾದಕರಂತೆ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ನಿಮ್ಮಿಂದಲೇ ಬರಲಿ; AI ಅದನ್ನು ಸುಂದರವಾಗಿಸಲಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಅಪಾಯ. ತಜ್ಞರು ಖಿನ್ನತೆಯ ದಾಸ್ತಾನು (28 ಅಂಕಗಳು) ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು "ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. AI ಹೇಳುತ್ತದೆ "ತೀವ್ರ ಖಿನ್ನತೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ." ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗ್ರಾಹಕರು ಎರಡು ವಾರಗಳ ಹಿಂದೆ ಸಂಬಂಧಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡರು; ಸ್ಕೋರ್ ದುಃಖದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದೆ, "ತೀವ್ರ ಖಿನ್ನತೆಯ" AI ಲೇಬಲ್ ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆ. ತಜ್ಞರು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಸರಿಯಾದ ಬೆಂಬಲ. ಒಬ್ಬ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನು ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವದ ದಾಸ್ತಾನುಗಳ 5 ಉಪಪ್ರಮಾಣಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ, ನಂತರ AI ಗೆ "ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಳೆಯುವ ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ, ನಾನು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ವಿವರಿಸುವ ಕರಡು ಪಠ್ಯವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ; ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬರೆಯಬೇಡಿ." AI ಸ್ಪಷ್ಟ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಸರಿಸುಮಾರು 40 ನಿಮಿಷಗಳ ಬರವಣಿಗೆಯ ಕೆಲಸವನ್ನು 10 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಇಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್ ಮತ್ತೆ ತಜ್ಞರಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವ. ಮತ್ತೊಂದು ದೇಶದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಆತಂಕದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತಾರೆ. AI "ಗುರುತಿಸಲಾದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಆತಂಕದ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆ" ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಪಕದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಗ್ರಾಹಕನ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ವಸ್ತುಗಳು ಆ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಕೋಚವನ್ನು ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಸ್ಕೋರ್ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋದಾಗ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ನಾನು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸ್ಕೇಲ್‌ನ ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇನೆ. ಕೆಳಗಿನ ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ಹೆಸರುಗಳಿಗಾಗಿ, ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬರೆಯದೆ ಅಥವಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡದೆಯೇ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ಕಳಂಕರಹಿತ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ. ಉಪಪ್ರಮಾಣಗಳು: [ಪಟ್ಟಿ]

ಕೆಳಗಿನ ನನ್ನ ಕರಡು ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸರಳ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ. ವಿಷಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ, ಹೊಸ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕ್ಲೈಮ್ ಸೇರಿಸಿ; ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಿಸದಂತೆ ಮಾಡಿ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಡ್ರಾಫ್ಟ್: [ನನ್ನ ಸ್ವಂತ ಕಾಮೆಂಟ್]

ಈ ಮಾಪಕವನ್ನು [ಸ್ಕೇಲ್ ಹೆಸರು/ಪ್ರಕಾರ] ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ/ಭಾಷೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮತ್ತು ಭಾಷಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಗಮನ ಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂದರ್ಭ, ಐಟಂ ಸೂಕ್ತತೆ, ಪದಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸ).

ಕೆಳಗಿನ ವರದಿಯ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅತಿ ನಿಖರವಾದ ("ಖಂಡಿತವಾಗಿ," "ತೀವ್ರವಾಗಿ," "ಅದಕ್ಕೆ ಸಾಕ್ಷಿ") ಅಥವಾ ಏಕ-ಸ್ಕೋರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನಾನು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ, ಬಹು-ಡೇಟಾ-ಅರಿವಿರುವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪುನಃ ಬರೆಯುವಂತೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತೇನೆ. ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್: [ಪಠ್ಯ]

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ಬೆಕ್ ಖಿನ್ನತೆಯ ಸ್ಕೋರ್ 28 ಆಗಿದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಏನು?"

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಒಂದು ಸ್ಕೋರ್‌ನಿಂದ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ತಪ್ಪು ಮತ್ತು ಅನೈತಿಕ ಎರಡೂ ಆಗಿದೆ.

ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಖಿನ್ನತೆಯ ದಾಸ್ತಾನು ಯಾವ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಪರದೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾತ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಏಕೆ ಅರ್ಥೈಸುವುದಿಲ್ಲ (ದುಃಖ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಒತ್ತಡ, ಮಾಪನ ದೋಷ, ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಂದರ್ಭದಂತಹ) ಏಕೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸಿ."

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ AI ಅನ್ನು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ/ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ; ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಡುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಸ್ಕೋರ್ನಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು. ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು; ಆದರೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಬಹು ಡೇಟಾದಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕಟ್-ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಿತಿ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಮಾಪನ ದೋಷ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು "ಮಿತಿ ಮೇಲೆ = ರೋಗಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು.
• ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಕೇಳದೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು.
• ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು AI ಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. AI ಅಂಕಗಣಿತ ಮತ್ತು ಐಟಂ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು; ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
• AI ಗೆ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವುದು. AI ಪರೀಕ್ಷಾ ಐಟಂಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ "ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು"; ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅನೇಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ಟೆಸ್ಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಡೇಟಾದ ತುಣುಕು, ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ. AI ಸಬ್‌ಸ್ಕೇಲ್ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ವರದಿ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಕಟ್-ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮಾನ್ಯತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನ ಮೂಲಕ ತಜ್ಞರಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ, ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀವೇ ಸೇರಿಸಿ, ಕಟ್ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಓದಿ. AI ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕಾರರಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಳಪು ಮಾಡುವ ಸಂಪಾದಕರಾಗಿ ಬಳಸಿ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನೀವು ಬಳಸುವ ಸ್ಕೇಲ್‌ನ ಉಪ ಆಯಾಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕಾಮೆಂಟರಿಯ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಬರೆಯಿರಿ. ನಂತರ AI ಗೆ ಈ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು "ಸರಳ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕ್ಲೈಮ್ ಸೇರಿಸಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ: ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಿದೆ, ಅದು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸರಿಪಡಿಸಿದೆ? ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಪಾಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಬನ್ನಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನೇ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ, ನಾನು ಅದನ್ನು AI ಗೆ ಬಿಡಲಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸ್ಕೋರ್‌ನಿಂದ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬಹು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯಿಂದ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಕಟ್ಆಫ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಓದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ/ಭಾಷಾ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಅನ್ನು ಭಾಷಾ ಸಂಪಾದಕನಾಗಿ ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ, ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಅಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ಅತಿಯಾದ ನಿಖರವಾದ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡರೇಟ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.