ಲಾಭಗಳು:
- AI ನೆರವಿನ ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕರಣ (ಪೆರಿಫೆರಲ್ ಸ್ಮೀಯರ್, ಮೂತ್ರದ ಸೆಡಿಮೆಂಟ್, ಕಾಲೋನಿ) ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಏನನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ
- AI ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಆಗಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅಸಹಜ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕೋಶಗಳು/ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತಜ್ಞರ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಬಿಡುವುದು
- ಚಿತ್ರದ ಮಾದರಿಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಅಪರೂಪದ ಕೋಶಗಳು, ಕಲಾಕೃತಿಗಳು, ಕಲೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವಿತರಣಾ ಶಿಫ್ಟ್) ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಅತ್ಯಂತ ಹಳೆಯ ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ರಕ್ತದ ಸ್ಮೀಯರ್ನಲ್ಲಿರುವ ಜೀವಕೋಶಗಳ ಆಕಾರ, ಮೂತ್ರದ ಕೆಸರುಗಳಲ್ಲಿನ ಹರಳುಗಳು, ಗ್ರಾಂ ಸ್ಟೇನ್ನಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆ-ಎಲ್ಲವೂ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕಣ್ಣು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಓದಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ ಆದರೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ವರ್ಷಗಳ ಅನುಭವದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, AI-ಸಹಾಯದ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದೆ: ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಿದ್ಧತೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವದನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ತಜ್ಞರ ಗಮನವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ವೇಗದ ಲಾಭವಾಗಿದೆ - ಆದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಬೇಕಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ (ನಿಜವಾದ ಅಸಹಜತೆ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ) ಎಂದರೆ ನೇರ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ತಪ್ಪಿಹೋಗಿದೆ.
ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ AI-ಬೆಂಬಲಿತ ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕರಣವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಬಾಹ್ಯ ಸ್ಮೀಯರ್, ಮೂತ್ರದ ಕೆಸರು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜೀವವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು ನಾವು ಮಾದರಿ ಗಡಿಗಳನ್ನು (ಅಪರೂಪದ ಕೋಶ, ಕಲಾಕೃತಿ, ಸ್ಟೆನಿಂಗ್ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವಿತರಣಾ ಶಿಫ್ಟ್) ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಮೂಲ ತತ್ವ: AI ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕರಣವು ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ; ಅಸಹಜ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.
ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ ವರ್ಗೀಕರಣ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
AI ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಲೇಬಲ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಕೋಶ ಅಥವಾ ರಚನೆಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಹೆಮಟಾಲಜಿ ವಿಶ್ಲೇಷಕದಲ್ಲಿ, ಸಾಧನವು ರಕ್ತದ ಸ್ಮೀಯರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಒಂದು ವರ್ಗಕ್ಕೆ (ನ್ಯೂಟ್ರೋಫಿಲ್, ಲಿಂಫೋಸೈಟ್, ಮೊನೊಸೈಟ್, ಇಯೊಸಿನೊಫಿಲ್, ಬಾಸೊಫಿಲ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಿತರನ್ನು ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ಕೋಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ಯಾಲರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ತಜ್ಞರು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಮರುವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಮೂತ್ರದ ಸೆಡಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕಗಳು ಎರಿಥ್ರೋಸೈಟ್ಗಳು, ಲ್ಯುಕೋಸೈಟ್ಗಳು, ಎಪಿಥೀಲಿಯಂ, ಸ್ಫಟಿಕಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಸ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತವೆ; ಕೆಲವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜೀವವಿಜ್ಞಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಸಾಹತು ಎಣಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಎರಡು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ: ಒಂದು ವರ್ಗ (ಈ ಕೋಶವು ನ್ಯೂಟ್ರೋಫಿಲ್) ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಕೋರ್ (ಈ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಅದು ಎಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿದೆ). ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಥವಾ "ವಿಶಿಷ್ಟ/ಗುರುತಿಸದ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕು. ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸದೊಂದಿಗೆ ಕೋಶವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ; ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಕೋರ್ ನಿಖರತೆಯ ಭರವಸೆ ಅಲ್ಲ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
AI ಪೂರ್ವ ಕೆಲಸ
ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸ
ಬಾಹ್ಯ ಸ್ಮೀಯರ್
ಸೆಲ್ ಪೂರ್ವ-ವಿಂಗಡಣೆ, ಗ್ಯಾಲರಿ ಸೇವೆ
ಅಸಹಜ/ಸ್ಫೋಟ/ವಿಲಕ್ಷಣ ದೃಢೀಕರಣ, ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ
ಮೂತ್ರದ ಕೆಸರು
ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಪೂರ್ವ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಎಣಿಕೆ
ಸ್ಫಟಿಕ/ಎರಕಹೊಯ್ದ/ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಜೀವಕೋಶದ ದೃಢೀಕರಣ
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜೀವವಿಜ್ಞಾನ (ವಸಾಹತು)
ಕಾಲೋನಿ ಎಣಿಕೆ, ಬೆಳವಣಿಗೆ ಪೂರ್ವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ವಿಧದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಹತ್ವ
ಮೂಳೆ ಮಜ್ಜೆ / ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ
ಕ್ಷೇತ್ರ/ಕೋಶ ಗುರುತು
ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ವೈದ್ಯರ ಅನುಮೋದನೆ
ಏಕೆ ಮಾದರಿಯು "ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್" ಆಗಿದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ
ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಗಳ ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯ ಕೊಡುಗೆಯೆಂದರೆ ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹಾದುಹೋಗುವ ಮೂಲಕ ತಜ್ಞರ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದು ಮೂರು ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ:
- ಅಪರೂಪದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು. ಮಾದರಿಯು ಅಪರೂಪದ ಕೋಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸದಿರಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬ್ಲಾಸ್ಟ್, ಪರಾವಲಂಬಿ, ವಿಲಕ್ಷಣ ಲಿಂಫೋಸೈಟ್) ಇದು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಪರೂಪವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಪರೂಪ; ಇಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
- ಕಲಾಕೃತಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಕಲೆ. ಕಲೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ, ತಯಾರಿಕೆಯ ದಪ್ಪ ಮತ್ತು ಒಣಗಿಸುವ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯಬಹುದು. ಕಳಪೆ ಬಣ್ಣದ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು.
- ವಿತರಣಾ ಶಿಫ್ಟ್. ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಸ್ಟೆನಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ನೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದರೆ, ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧನ/ಸ್ಟೇನಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ತರಬೇತಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಿಂತ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ಮಾದರಿಯು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದೆ, ನಾನು ನೋಡಲಿಲ್ಲ" ಎಂಬುದು ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಅಸಹಜ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅನುಮಾನವಿದ್ದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲ್ಯುಕೇಮಿಯಾದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ), ಮಾದರಿಯು ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಸ್ಮೀಯರ್ ಅನ್ನು ತಜ್ಞರು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಸುರಕ್ಷಿತ ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹರಿವು
- ಕಲೆ ಮತ್ತು ತಯಾರಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಕಳಪೆ ತಯಾರಿಕೆಯು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕಣ್ಣು ಎರಡನ್ನೂ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ; ಮೊದಲು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಮಾದರಿ ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಗ್ಯಾಲರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯಿರಿ. ಸಾಮಾನ್ಯ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಭದ್ರತಾ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು "ವಿಲಕ್ಷಣ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾದವರನ್ನು ಮೊದಲು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಮಾದರಿಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿರ್ಧಾರವು ನಿಮ್ಮದಾಗಿದೆ.
- ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅನುಮಾನವನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಅಸಹಜತೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ.
- ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡಿ. ಸ್ಫೋಟಗಳು, ಪರಾವಲಂಬಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರಣಾಂತಿಕ ಕೋಶಗಳಂತಹ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ತಜ್ಞರಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ; ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಗಮನಿಸಿ: ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಸಾಧನದ ಒಂದು ಘಟಕವಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಮಿತಿಯೂ ಇದೆ: ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಭಾಷಾ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ರೋಗಿಯ ತಯಾರಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸದ ಸಾಧನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ತಪ್ಪು. ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಕಣ್ಣುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಿತ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
AI ಅನ್ನು ಪಠ್ಯ ಬೆಂಬಲವಾಗಿ ಬಳಸುವಾಗ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹೋಲಿಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಅಥವಾ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು); ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಚಿತ್ರ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಾಗಿ ಅಲ್ಲ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಈ ರಕ್ತದ ಸ್ಮೀಯರ್ನಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ. [ಚಿತ್ರ]
ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಭಾಷಾ ಸಾಧನವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ರೋಗಿಯ ಚಿತ್ರವು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ತಪ್ಪು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ತಜ್ಞರಿಗೆ ತರಬೇತಿ/ವರದಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಸಹಾಯಕ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ; ಚಿತ್ರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ನನ್ನ ಕೆಲಸ. ಕೆಳಗೆ ನಾನು ನನ್ನ ಸ್ವಂತ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತೇನೆ (ಅನಾಮಧೇಯ); ಇವುಗಳನ್ನು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಸ್ಮೀಯರ್ ವರದಿಯ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಶೋಧನೆಗೆ ತಜ್ಞರ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನನ್ನ ಅವಲೋಕನಗಳು: ನ್ಯೂಟ್ರೋಫಿಲ್ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ, ಎಡಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಶಿಫ್ಟ್, ಕೆಲವು ವಿಲಕ್ಷಣ ಲಿಂಫೋಸೈಟ್ಸ್[ತಜ್ಞ ದೃಢೀಕರಣ], ವಿಷಕಾರಿ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲೇಷನ್ ಅನಿಸಿಕೆ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಬೇಡಿ.
ಬಲವಾದ ಇಚ್ಛೆಯು ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ, ತನ್ನದೇ ಆದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮಾತ್ರ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸಮರ್ಥ ನಿರ್ಮೂಲನೆ. ಹೆಮಟಾಲಜಿ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ, ಡಿಜಿಟಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕವು ದಿನಕ್ಕೆ 220 ರಕ್ತದ ಲೇಪಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ, 150 ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ; ತಜ್ಞರು ಗ್ಯಾಲರಿಯ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉಳಿದ 70 ಸ್ಮೀಯರ್ಗಳು (ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಥವಾ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿರುವುದು) ಪೂರ್ಣ ಕೈಪಿಡಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ. ಫಲಿತಾಂಶ: ತಜ್ಞರ ಸಮಯವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಒಟ್ಟು ಸಮಯವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ, ತಜ್ಞರು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಎಸ್ಕೇಪ್ಡ್ ಬ್ಲಾಸ್ಟ್. ಒಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವು ಕೋಶಗಳನ್ನು "ವಿಲಕ್ಷಣವಾದ ಲಿಂಫೋಸೈಟ್ಸ್" ಎಂದು ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸದೊಂದಿಗೆ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ, ಆದರೆ ತಜ್ಞರು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ದೃಢಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಗ್ಯಾಲರಿಯ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋದರು. ನಂತರ, ರೋಗಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸ್ಥಿತಿಯು ಹದಗೆಡುತ್ತದೆ; ಸ್ಮೀಯರ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದಾಗ, ಈ ಜೀವಕೋಶಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸ್ಫೋಟಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಪಾಠ: ಮಾದರಿಯು "ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸ/ವಿಲಕ್ಷಣ" ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಅಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಡಬಹುದು. ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯು ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ತಪ್ಪು.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಕಲೆ ಹಾಕುವ ಕಲಾಕೃತಿ. ಮೂತ್ರದ ಸೆಡಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಕಳಪೆ ಬಣ್ಣದ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು "ಸ್ಫಟಿಕಗಳನ್ನು" ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಿತರು ಸಿದ್ಧತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, ಇದು ಕಲೆ ಹಾಕುವ ಅವಕ್ಷೇಪಗಳು (ಕಲಾಕೃತಿಗಳು) ಎಂದು ಅವನು ನೋಡುತ್ತಾನೆ; ನಿಜವಾದ ಹರಳು ಇಲ್ಲ. ಸಿದ್ಧತೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಮಾದರಿಯು ಕಲಾಕೃತಿಯನ್ನು ನೈಜ ರಚನೆಗೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು; ತಯಾರಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ವರದಿ ಕರಡು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ನಾನು (ತಜ್ಞ) ಬರೆದ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿತ ವರದಿಯ ಕರಡುಗೆ ಅನುವಾದಿಸುವ ಸಹಾಯಕ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಬೇಡಿ. ನನ್ನ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಸರಣ ವರದಿ ಭಾಷೆಗೆ ಕೆಳಗೆ ಇರಿಸಿ; ಅನಿಶ್ಚಿತ/ವಿಲಕ್ಷಣ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು "[ತಜ್ಞ ದೃಢೀಕರಣ]" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನನ್ನ ಅವಲೋಕನಗಳು: [ಪಠ್ಯ].
ಇಮೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್ ವಿನಾಯಿತಿ ನಿಯಮ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ-ವಿಂಗಡಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಬರೆಯಿರಿ, ಯಾವ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಹೋಗಬೇಕು: ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಕೋರ್, "ವಿಲಕ್ಷಣವಾದ / ಗುರುತಿಸಲಾಗದ" ಲೇಬಲ್, ಶಂಕಿತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಸಹಜತೆ, ಕಳಪೆ ತಯಾರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ತಯಾರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಸ್ಮೀಯರ್/ಸೆಡಿಮೆಂಟ್ ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ: ಕಲೆಗಳ ತೀವ್ರತೆ, ಪ್ರಸರಣ/ದಪ್ಪ, ಕಲಾಕೃತಿ, ಒಣಗಿಸುವಿಕೆ, ಮಾಲಿನ್ಯ. ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ "ಸ್ವೀಕರಿಸಿ/ತಯಾರಿಸು" ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.
ತರಬೇತಿ ವಿವರಣೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಇಂಟರ್ನಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಸಹಾಯಕ. ಈ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿ: [ಪರಿಕಲ್ಪನೆ]. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ನೀಡಿ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ರಚನೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ, ಆದರೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂದು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಅಪ್ಲೋಡ್; ಪಠ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ವಿವರಿಸಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಪೂರ್ವ ವಿಂಗಡಣೆಯು ನಿರ್ಮೂಲನೆಯಾಗಿದೆ; ಅಸಹಜ/ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ತಜ್ಞರು ದೃಢೀಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ.
- ಕಡಿಮೆ ಸುರಕ್ಷಿತ/ವಿಲಕ್ಷಣ ಧ್ವಜಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸಿ. ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಅಲ್ಲಿಯೇ ಇವೆ; ಇವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ತಯಾರಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ಕಳಪೆ ಚಿತ್ರಕಲೆ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕಣ್ಣನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ; ಗುಣಮಟ್ಟವು ಮೊದಲು ಬರುತ್ತದೆ.
- ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಧನ/ಬಣ್ಣದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು.
- ರೋಗಿಯ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಅಮಾನ್ಯವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಅಪಾಯ.
ಸಲಹೆ: ಇಮೇಜ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಮವಾಗಿರಲಿ: "ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನನ್ನನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಸಹಜವಾಗಿ ಅದು ಎಂದಿಗೂ ನನಗೆ ವಿಶ್ರಾಂತಿ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ." ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದೇಹವಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿರ್ಧಾರವು ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
AI-ಸಹಾಯದ ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ರಕ್ತದ ಲೇಪಗಳು, ಮೂತ್ರದ ಕೆಸರು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜೀವವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ತನಿಖೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ತಜ್ಞರ ಸಮಯವನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮಾದರಿಯು ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ: ಇದು ಅಪರೂಪದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ನೈಜವಾದ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅಸಹಜ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ; ಕಡಿಮೆ-ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ವಿಲಕ್ಷಣ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ತಯಾರಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ ದೋಷವು ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ದೋಷವಾಗಿದೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನುಮಾನವು ಮಾದರಿಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಟ್ರಂಪ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ನೀವು ಬಳಸುವ ಚಿತ್ರ ಪೂರ್ವ-ವರ್ಗೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಾಗಿ "ಇಮೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್ ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್ ರೂಲ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ (ಅಥವಾ ಉದಾಹರಣೆ), ಯಾವ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ನಂತರ "ಮಾರ್ಫಾಲಜಿ ರಿಪೋರ್ಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿಯಮಿತ ವರದಿಯಾಗಿ ಮಾರ್ಫಾಲಜಿ ಅವಲೋಕನಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, "ತಯಾರಿಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಆಗಿ ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ.
- [ ] ನಾನು ಕಡಿಮೆ ಸುರಕ್ಷಿತ/ವಿಲಕ್ಷಣ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದವರನ್ನು ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಅದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ತಯಾರಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
- [ ] ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಸಹಜತೆಯ ಅನುಮಾನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಾನು ಪೂರ್ಣ ಕೈಪಿಡಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ರೋಗಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ.
- [ ] ನಾನು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಿತವಾಗಿ ದೃಢಪಡಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.