ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ

ಲಾಭಗಳು:

• ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ (ಪೂರ್ವ-ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ, ನಂತರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು (ಫಲಿತಾಂಶ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ) ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಅದನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್/ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್.
• KVKK/ಗೌಪ್ಯತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿದಿನ ಸಾವಿರಾರು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ಯೂಬ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ; ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್ ಫಲಿತಾಂಶವು ನೈಜವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಹಿಮೋಲಿಸಿಸ್ ಕಾರಣ; ರಕ್ತದ ಸ್ಮೀಯರ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಜೀವಕೋಶವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಿಂಫೋಸೈಟ್ ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ಆಗಿರಲಿ; ರೋಗಿಯ ಕ್ರಿಯೇಟಿನೈನ್ ಅದರ ಹಿಂದಿನ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ದ್ವಿಗುಣಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಕೆಲವು ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನಿರ್ಧಾರಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜೀವನದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರ ದೋಷದ ಅಂಚು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿರಬೇಕು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI, ಅಥವಾ AI ಕಿರು-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವರಂತೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು) ಈ ಚಿತ್ರದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ತಪ್ಪಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಇದು ರೋಗಿಯ ವರದಿಗೆ ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಗಿಸಬಹುದು.

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಮೊದಲ ಘಟಕವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಚಯವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬಾರದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ವಿಜ್ಞಾನವು "ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ" ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ: ನೀವು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಫಲಿತಾಂಶವು ವೈದ್ಯರ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿರ್ಧಾರ, ಔಷಧಿ ಪ್ರಮಾಣ, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವಿಳಂಬದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ಮೂಲ ತತ್ವವನ್ನು ಪುನರುಚ್ಚರಿಸೋಣ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ತಜ್ಞರಲ್ಲ. ಫಲಿತಾಂಶ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ (ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ) ನಿರ್ಧಾರವು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞ-ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ತಜ್ಞ ವೈದ್ಯ ಮತ್ತು ಹಾಜರಾಗುವ ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ನಿಂತಿದೆ.

AI ಯ ಒಟ್ಟು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ

ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಪೂರ್ವ-ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಹಂತವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆದೇಶದಿಂದ ಸಾಧನವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವವರೆಗೆ ಹಂತವಾಗಿದೆ: ಪರೀಕ್ಷಾ ಕ್ರಮ, ರೋಗಿಯ ತಯಾರಿಕೆ, ರಕ್ತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಲೇಬಲಿಂಗ್, ಸಾರಿಗೆ, ಕೇಂದ್ರಾಪಗಾಮಿ. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಹಂತವು ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಮಾಪನವನ್ನು ಮಾಡುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ನಂತರದ ಹಂತವು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪರಿಶೀಲನೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ವರದಿ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಸಂಗತಿಯೆಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ದೋಷಗಳು ಪೂರ್ವ-ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ (ಉಪಕರಣ) ಅಲ್ಲ. AI ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದೇ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.

"ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಎಂದರೆ ವಸ್ತು ಅಥವಾ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಗ್ಲೂಕೋಸ್, ಕ್ರಿಯೇಟಿನೈನ್, ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್, ಹಿಮೋಗ್ಲೋಬಿನ್, ಇತ್ಯಾದಿ. "ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿ" ಆರೋಗ್ಯಕರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಕದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ವಿಧಾನದಿಂದ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ "ಮೌಲ್ಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ" ಅನ್ನು ಎರಡು ಅರ್ಥಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಧಾನ/ವಿಧಾನ/ಮಾದರಿಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದು. AI ಫಲಿತಾಂಶದ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು; ಆದರೆ ರೋಗಿಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಥಿತಿ, ಔಷಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಮಿಷನ್ ಮೂಲಕ AI ನ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

ಅನ್ವೇಷಣೆ

AI ನ ಪಾತ್ರ

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ

ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ

ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ಅಂದಾಜು, ಮಾದರಿ ವಿಂಗಡಣೆ

ವೇಗವರ್ಧಕ, ಯೋಜಕ

ಕಡಿಮೆ

ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ

ತೀರ್ಮಾನದ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುವುದು

ಸ್ಕೆಚ್ ಜನರೇಟರ್, ನಿಯಂತ್ರಿತ

ಮಧ್ಯಮ

ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ತಜ್ಞ

ಡೆಲ್ಟಾ ಚೆಕ್ / ಕ್ಯೂಸಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಉತ್ಪಾದನೆ

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಚೋದನೆ

ಮಧ್ಯಮ-ಹೆಚ್ಚು

ತಜ್ಞರು (ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ)

ಚಿತ್ರದ ಪೂರ್ವ ವರ್ಗೀಕರಣ (ಸ್ಮೀಯರ್, ಮೂತ್ರ)

ಪೂರ್ವಭಾವಿ, ಎಂದಿಗೂ ಅಂತಿಮ ಪದವಲ್ಲ

ಹೆಚ್ಚು

ತಜ್ಞರು (ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ)

ಪ್ಯಾನಿಕ್ ಮೌಲ್ಯದ ಅಧಿಸೂಚನೆ

ಬ್ರೌಸರ್, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್

ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು

ತಜ್ಞರು (ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ವರದಿಗಳು)

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ / ನಿರ್ಧಾರ

ಸಹಾಯಕವಾಗಿಲ್ಲ

ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು

ವೈದ್ಯ + ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ತಜ್ಞ

ಈ ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಸಾಲನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ: ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವು ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ.

"ಪರಿಶೀಲನೆ" ಏಕೆ ಈ ವ್ಯವಹಾರದ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ತೋರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳು ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ತಾಂತ್ರಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಇದು ನಿರರ್ಗಳವಾದ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾದರಿಯ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ, ಅದು ನಿಜವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ, ಇದು ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಬಲೆಯಾಗಿದೆ: ಮಾದರಿಯು ನಿಮಗೆ "ವಯಸ್ಕರಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೀರಮ್ ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್ 3.5-5.1 mmol/L" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು (ಇದು ನಿಖರವಾಗಿ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ), ಆದರೆ ಇದು "ಸಾಮಾನ್ಯ ಫೆರಿಟಿನ್ ಶ್ರೇಣಿಯು ಎಲ್ಲರಿಗೂ 30-400 ng/mL ಆಗಿದೆ" ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಲಿಂಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ (ಇದು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ). ಅವನು ಎರಡನ್ನೂ ಒಂದೇ ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದರಿಂದ, ಸರಿ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಏಕೈಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸ.

ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತು ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1. ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್: ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿ, ಘಟಕ, ವಿಧಾನದಂತಹ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಮೂಲಗಳನ್ನು (ತಯಾರಕರ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಇನ್ಸರ್ಟ್, ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ವಿಧಾನ, ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ/ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು) ಅವಲಂಬಿಸಿ, AI ನ ಮೆಮೊರಿ ಅಲ್ಲ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಅದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಅಲ್ಲ.
2. ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ/ಹೋಲಿಸಿ: AI ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ, ಘಟಕ ಮತ್ತು ಡೆಲ್ಟಾ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಘಟಕದ ಸ್ಥಿರತೆ (mg/dL ↔ mmol/L) ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಒಪ್ಪಂದ.
3. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಫಿಲ್ಟರ್: ರೋಗಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸ್ಥಿತಿ, ಔಷಧಿಗಳು, ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಕ್ಯೂಸಿ ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಘರ್ಷಣೆಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ತಜ್ಞರ ಕಣ್ಣಿನೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.

ಗಮನ: AI ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಫಲಿತಾಂಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ರೋಗಿಯ ವರದಿಗೆ ನಕಲಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಪರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಸಹಿ ಮಾಡದ ಫಲಿತಾಂಶದ ವರದಿಯನ್ನು ನೀಡಿದಂತೆ. ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಬಂದ ಮಾತ್ರಕ್ಕೆ ಕಾಮೆಂಟ್ ಸರಿಯಲ್ಲ.

ಗೌಪ್ಯತೆ: ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ

ರೋಗಿಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಡೇಟಾ (ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿ) ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ Türkiye ಮತ್ತು GDPR ನಲ್ಲಿ KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ AI ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಯಮ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ. "Ayşe Yılmaz, 68 ವರ್ಷ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ 2024-114523, ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಮೂತ್ರಪಿಂಡ ಕಾಯಿಲೆ" ಬದಲಿಗೆ, "68 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಸ್ತ್ರೀ ರೋಗಿ, ತಿಳಿದಿರುವ ಮೂತ್ರಪಿಂಡದ ವೈಫಲ್ಯ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ; ಹೆಸರು, ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಹಿತಿ, ಸಂಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆ. ಜೀವರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ತಜ್ಞರು ರೋಗಿಯ ವರದಿಯಲ್ಲಿ 8 ಅಸಹಜ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗಾಗಿ ರೋಗಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ನೀಡಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. AI ಅನಾಮಧೇಯ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಸರಳ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ (ಹೆಸರುಗಳಿಲ್ಲ). ತಜ್ಞರು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ, "ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ" ಸೂಚಿಸುವ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು "ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ" ಎಂಬ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವಧಿ: 15 ನಿಮಿಷಗಳ ಬದಲಿಗೆ 4 ನಿಮಿಷಗಳು. AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡಿತು, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ತಜ್ಞರಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಕಾಮೆಂಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಪ್. ಇನ್ನೊಬ್ಬ ತಜ್ಞರು YZ TSH ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ (ಥೈರಾಯ್ಡ್ ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಹಾರ್ಮೋನ್). ವಯಸ್ಕರ ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವು "ಸಾಮಾನ್ಯ" ಎಂದು AI ನಮಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಮಾದರಿಯು ನವಜಾತ ಶಿಶುವಿನಿಂದ ಮತ್ತು ನವಜಾತ ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಕಾಮೆಂಟ್ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ತಪ್ಪು ವಯಸ್ಸಿನವರಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗಿದೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ. ಲ್ಯಾಬ್ ತಂತ್ರಜ್ಞರು ರೋಗಿಯ ಪೂರ್ಣ ಹೆಸರನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು PDF ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಟೂಲ್‌ಗೆ ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು "ಕಾಮೆಂಟ್" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಡೇಟಾ ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೋಯಿತು. ಸಂಸ್ಥೆಯು KVKK ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ರೋಗಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಿ: Ayşe Yılmaz, TC 123..., ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ 2024-114523. ಕ್ರಿಯೇಟಿನೈನ್ 2.1, ಯೂರಿಯಾ 90, ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್ 5.8.

ಈ ವಿನಂತಿಯು ಮೂರು ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ: ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ (ಕೆವಿಕೆಕೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆ), ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲ (ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ). AI ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಅಪಾಯವಿದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ತಯಾರಿ ಸಹಾಯಕ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ರೋಗಿಗೆ ಸರಳ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಿ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; "ನಿಮ್ಮ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ" ಎಂಬ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲದಿರುವ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ [ತಜ್ಞ ದೃಢೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ]. ರೋಗಿ: 68 ವರ್ಷದ ಮಹಿಳೆ, ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಮೂತ್ರಪಿಂಡ ಕಾಯಿಲೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು (ನಮ್ಮ ಘಟಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಉಲ್ಲೇಖದೊಂದಿಗೆ): ಕ್ರಿಯೇಟಿನೈನ್ 2.1 mg/dL (ref 0.5-0.9), ಯೂರಿಯಾ 90 mg/dL (ref 17-43), ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್ 5.8 mmol/L (ref 3.5-5.1).

ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆ, ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗಡಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಘಟಕ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಸಂಕೇತವನ್ನು ವಿನಂತಿಸುತ್ತದೆ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗಡಿ ವಿವರಣೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಕರಡು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಸಹಾಯಕ. ನೀವು ಪರಿಣತರಲ್ಲ; ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುವುದು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದು. ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು "[ತಜ್ಞರು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಿ]" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ, ಅದನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಡಿ. ಕಾರ್ಯ: [ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ].

ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಹೆಸರು, TR ID, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್/ಫೈಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ; "[ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ]" ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ/ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಿಡಿ. ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಗುರುತಿನ ಯಾವುದೇ ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಬಿಡಬೇಡಿ. ಪಠ್ಯ: [ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ]

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪರಿಶೀಲನೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನೀವು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ, ಸೂಚಿಸಿ: (1) ನೀವು ಯಾವ ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಿದ್ದೀರಿ, (2) ಇದು ಏಕಮಾನ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು (3) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣಗಳ ಬದಲಿಗೆ "ಸಾಧ್ಯ" ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ.

ರಿಸ್ಕ್ ಲೆವೆಲ್ ವಿಂಗಡಣೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಾನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುವ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮೂರು ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: (A) ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ - AI ಔಟ್‌ಲೈನ್ ಸಾಕು, (B) ಮಧ್ಯಮ ಅಪಾಯ - ತಜ್ಞರ ಪರಿಶೀಲನೆ, (C) ಹೆಚ್ಚು/ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯ - ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ, AI ಮಾತ್ರ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯ: [ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ].

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• AI ಅನ್ನು "ತಜ್ಞ" ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. AI ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಯಾವುದೇ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ; ಸಹಿ ನಿಮ್ಮದು. ಔಟ್ಪುಟ್ ಒಂದು ಕರಡು, ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ.
• ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಅಂಟಿಸುವುದು. ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ; ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಇಲ್ಲದೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೆವಿಕೆಕೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ.
• ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ನಿಮ್ಮ ಸಾಧನದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು/ಲಿಂಗ ಗುಂಪು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು.
• ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಔಷಧಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟವಿಲ್ಲದೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವಂತಿದೆ.
• ಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ "ಇದು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ." ನಿರರ್ಗಳತೆ ನಿಖರತೆ ಅಲ್ಲ; ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಸಲಹೆ: ನೀವು AI ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ನೀವೇ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ: "ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ರೋಗಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?" ಉತ್ತರವು ಗಂಭೀರವಾಗಿದ್ದರೆ, ಡ್ರಾಫ್ಟ್/ಅರ್ಹತೆಗಾಗಿ ಮಾತ್ರ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬೇಡಿ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ: ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನೀವು ಸುರಕ್ಷತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಫಲಿತಾಂಶ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ನಿರ್ಧಾರವು ಅರ್ಹ ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರವು (ಪೂರ್ವ-ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ, ನಂತರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ) ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ; ಅಪಾಯವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ವಿಭಾಗಗಳು ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಕಾಪಾಡುತ್ತವೆ: ಮೂಲ, ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ/ಹೋಲಿಕೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್-ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಫಿಲ್ಟರ್. ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ: ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗದೆ ಯಾವುದೇ ಸಾಧನವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಿಂದ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (ಅಥವಾ ಉದಾಹರಣೆ ಸನ್ನಿವೇಶದಿಂದ): ಒಂದು ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ (ಉದಾ. ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ ಸಾರಾಂಶ), ಒಂದು ಮಧ್ಯಮ ಅಪಾಯ (ಉದಾ. ಫಲಿತಾಂಶದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಕರಡು), ಒಂದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ (ಉದಾ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯ ಹೇಳಿಕೆ). ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ, (1) ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ AI ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, (2) ನೀವು ಯಾವ ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, (3) ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ನಂತರ ಮೇಲಿನ "ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮಧ್ಯಮ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು (ಕಡಿಮೆ/ಮಧ್ಯಮ/ಹೆಚ್ಚು) ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು AI ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು "ಸಹಾಯಕ/ಡ್ರಾಫ್ಟ್/ಕ್ವಾಲಿಫೈಯರ್" ಗೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ; ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.
• [ ] ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ; ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಗಿವೆ.
• [ ] ನಾನು ನನ್ನ ಸ್ವಂತ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಶ್ರೇಣಿ ಮತ್ತು ಘಟಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು (ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ) ಸೇರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಸ್ವತಂತ್ರ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಿದೆ.