ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ, ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಆಡಿಟ್

ಲಾಭಗಳು:

• ಪೂರ್ವ-ಶೂಟಿಂಗ್‌ನಿಂದ ವರದಿ ಸಹಿಯವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಬೆಂಬಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಸ್ವಯಂ-ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಆಡಳಿತ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯ ತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಹಿಂದಿನ ಹತ್ತು ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ AI ಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದೇವೆ: ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ, ರಚನಾತ್ಮಕ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ, ಮಾಪನ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ, PACS ಏಕೀಕರಣ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ವಿಧಾನ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಕರಗಳು, ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ. ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ: ವಿನಂತಿಯ ಕ್ಷಣದಿಂದ ಸಹಿ ಮಾಡಿದ ವರದಿಗೆ ಆಡಿಟ್ ಹಾದುಹೋಗುವ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸಮಗ್ರ ನಕ್ಷೆ. ನಂತರ ನಾವು ಈ ಹರಿವನ್ನು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿಸುವ ಎರಡು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ: ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ವಹಣೆ (ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್) ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ನಿಯಂತ್ರಣ (ನಿಯಮಿತ ವಿಮರ್ಶೆ, ಆಡಳಿತ).

ಮೂಲ ತತ್ವ: AI-ಚಾಲಿತ ಇಮೇಜಿಂಗ್‌ನ ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆ ಒಂದು-ಬಾರಿ ಸ್ಥಾಪನೆಯಲ್ಲ; ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್, ದೋಷ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಸ್ವಯಂ-ಆಡಿಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಜೀವಂತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ಸಹಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.

ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹರಿವು: AI ಎಲ್ಲಿದೆ, ಇದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ

AI ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುವ ಬಿಂದುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಆಡಿಟ್‌ನ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಅನುಸರಿಸೋಣ.

1. ವಿನಂತಿ ಮತ್ತು ಸೂಚನೆ: ವೈದ್ಯರು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಕೋರುತ್ತಾರೆ. AI ಸೂಚನೆಯ ಸೂಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು; ತಂತ್ರಜ್ಞ / ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ. (ಘಟಕ 8)
2. ಶೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ: ಮಾದರಿಯು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. AI ಡೋಸ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ಡಿನಾಯ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆರ್ಟಿಫ್ಯಾಕ್ಟ್ ಫ್ಲ್ಯಾಜಿಂಗ್; ತಂತ್ರಜ್ಞರು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ರೀಶೂಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. (ಘಟಕ 8)
3. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ: ಚಿತ್ರವು PACS ಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. AI ಸಮಯ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಇನ್ನೂ ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ. (ಘಟಕ 2)
4. ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆ: ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಓದುತ್ತಾರೆ. ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣಿನಂತೆ CAD ಗುರುತುಗಳು; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಏನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಅಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. (ಘಟಕ 6, 7)
5. ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ: AI ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. (ಘಟಕ 4, 9)
6. ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ: AI ರಚನಾತ್ಮಕ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪ್ರತಿ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. (ಘಟಕ 3)
7. ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಫೈಂಡಿಂಗ್ ಅಧಿಸೂಚನೆ: AI ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. (ಘಟಕ 2, 6)
8. ಆರ್ಕೈವ್ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್: AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪದರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ; ಮೂಲವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿಲ್ಲ, ಜಾಡಿನ ದಾಖಲೆ ಇಡಲಾಗಿದೆ. (ಘಟಕ 5)

ಹಂತ

AI ಪಾತ್ರ

ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ

ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕ

ವಿನಂತಿ / ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್

ಸಲಹೆ

ತಂತ್ರಜ್ಞ + ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ

8

ಶಾಟ್/ಗುಣಮಟ್ಟ

ಡೋಸ್, ಡಿನಾಯ್ಸಿಂಗ್, ಕಲಾಕೃತಿ

ತಂತ್ರಜ್ಞ

8

ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ

ಆದ್ಯತೆಯ ಧ್ವಜ

ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ (ಇನ್ನೂ ಓದುತ್ತಾನೆ)

2

ಓದಿ/ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ

CAD ಎರಡನೇ ಕಣ್ಣು

ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ (ರೋಗನಿರ್ಣಯ)

6, 7

ಮಾಪನ/ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್

ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ಹೋಲಿಕೆ

ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ (ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾನೆ)

4, 9

ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಕರಡು

ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ (ಸಹಿ)

3

ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆ

ಜ್ಞಾಪನೆ

ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ (ಪ್ರಸರಣ, ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ)

2, 6

ಆರ್ಕೈವ್

ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪದರ

ಸಿಸ್ಟಮ್ + ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್

5

ಈ ಕೋಷ್ಟಕವು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಸಾರಾಂಶವಾಗಿದೆ: ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವು ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ; ಯಾವುದೇ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ AI ಓದುವಿಕೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ಸಹಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಫೈಂಡಿಂಗ್ ವರದಿ: ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್

ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆ (ಪ್ರಮುಖ ರಕ್ತಸ್ರಾವ, ಬೃಹತ್ ಎಂಬಾಲಿಸಮ್, ಉದ್ವಿಗ್ನ ನ್ಯೂಮೋಥೊರಾಕ್ಸ್) ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಸಂವಹನ ಎಂದರೆ ಮಾಹಿತಿಯು ತಲುಪುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಾಜರಾಗುವ ವೈದ್ಯರಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. AI ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಕರಡು ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸಹ ತಯಾರಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು, ಸರಿಯಾದ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು, ಸಂವಹನವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮಾನವ ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಪರ್ಯಾಯವಲ್ಲ.

ಗಮನ: ವರ್ಕ್‌ಲಿಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಫೈಂಡಿಂಗ್ ಅಲರ್ಟ್ ಗೋಚರಿಸುವುದರಿಂದ ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪತ್ತೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿದಾಗ, ಹಾಜರಾದ ವೈದ್ಯರನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅಧಿಸೂಚನೆಯು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮುಚ್ಚಿದ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು ಮಾನವನ ಕೆಲಸ.

ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ

AI-ಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಒಡೆಯಬಹುದು: ಮಾದರಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಧನವು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು.

• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ/ಋಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ; ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ದರಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
• ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್: ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗಳ "ಈ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ/ಇದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ" ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತಯಾರಕರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ದೋಷ ಪರಿಶೀಲನೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಭೆಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ (ಮಾದರಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ಮಾನವ).
• ವಿತರಣಾ ಶಿಫ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್: ಸಾಧನ/ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್/ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಬದಲಾದಾಗ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.
• ಆಡಳಿತ: ಯಾರು ಯಾವ ಮಾದರಿಯನ್ನು, ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಯಾವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ; ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರು - ಇವುಗಳು ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿರಬೇಕು.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರಯಾಜ್ ಮಾದರಿಯ ನ್ಯೂಮೋಥೊರಾಕ್ಸ್ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರವು ತಿಂಗಳೊಳಗೆ 75% ಕ್ಕೆ ಏರಿದೆ ಎಂದು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಂದು ಘಟಕವು ನೋಡುತ್ತದೆ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ತಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ತಯಾರಕರೊಂದಿಗೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ; ದರವು 45% ಕ್ಕೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಆಯಾಸ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಮಾದರಿಯು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಮೂಲ ಕಾರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ತಪ್ಪಿಹೋಗಿದೆ. ಒಂದು ತಿಂಗಳ ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ತಪ್ಪಿದ ಸಣ್ಣ ಗಂಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸದ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ (ವಿತರಣೆ ಡ್ರಿಫ್ಟ್) ಎರಡೂ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಘಟಕವು ಪೋರ್ಟಬಲ್ ರೇಡಿಯೋಗ್ರಾಫ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ದೂಷಿಸುವ ಬದಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ತಪ್ಪನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯು ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಆಗಿದೆ. ಮೆದುಳಿನ CT ಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ರಕ್ತಸ್ರಾವದ ಬಗ್ಗೆ AI ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು 90 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ನರಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕನನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಮಾಹಿತಿಯ ರಸೀದಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತಾರೆ (ಸಮಯ, ವ್ಯಕ್ತಿ, ವಿಷಯ). ಮುಚ್ಚಿದ ಲೂಪ್ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ. AI ನೆನಪಿಸಿತು; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅಧಿಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡಿದರು. ಅದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗೆ ಬಿಟ್ಟರೆ, ವೈದ್ಯರು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬ ಭರವಸೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ AI ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ.

ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ "ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ" ಅಪಾಯಕಾರಿ; ಮಾನವ ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ AI ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸಹಾಯಕ ಸಲಹೆಗಾರ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು; ಔಟ್ಲೈನ್ ​​ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ವಿನಂತಿಯನ್ನು→ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್→ಟ್ರಯೇಜ್→ರೀಡಿಂಗ್→ಮಾಪನ→ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ→ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆ→ಆರ್ಕೈವ್ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಆಡಿಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಸೂಚಿಸಿ. ತತ್ವ: ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ಪಾತ್ರವು ಚಿಕ್ಕದಾಗುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ; ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಸಹಿ/ಅಧಿಸೂಚನೆ. ಘಟಕದ ಸಂದರ್ಭ: [ಬರೆಯಿರಿ]

ಬಲವಾದ ಇಚ್ಛೆಯು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಂಕಗಳು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಫ್ಲೋ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಸಹಾಯಕ ಸಲಹೆಗಾರ. ವಿನಂತಿಗಾಗಿ→ಇಮೇಜಿಂಗ್→ಟ್ರಯೇಜ್→ರೀಡಿಂಗ್→ಮಾಪನ→ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ→ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಶೋಧನೆ→ಆರ್ಕೈವ್ ಸರಪಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು AI ನಿಂದ "ತೆಗೆದುಕೊಂಡ" ಯಾವುದೇ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬಿಡಬೇಡಿ. ಘಟಕದ ಸಂದರ್ಭ: [ಬರೆಯಿರಿ]

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟು ನಿಮಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ/ಸಿಎಡಿ ಡೇಟಾದ ಅವಧಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರ, ತಪ್ಪಿದ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಶೇಕಡಾವಾರು ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ; ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಆಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ; ತಯಾರಕ/ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾವ ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ. ನಿರ್ಧಾರವು ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಡೇಟಾ: [ಬರೆಯಿರಿ]

ರೂಟ್ ಕಾಸ್ ರಿವ್ಯೂ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮಗೆ ಮಿಸ್ಡ್ ಫೈಂಡ್/ಫಾಲ್ಸ್ ಅಲಾರ್ಮ್ ಕೇಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ: ಮಾದರಿ (ತರಬೇತಿ/ವ್ಯಾಪ್ತಿ), ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್/ಸಾಧನ (ವಿತರಣಾ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ), ಮಾನವ (ಆಟೊಮೇಷನ್ ಪಕ್ಷಪಾತ/ಅಲಾರ್ಮ್ ಆಯಾಸ). ಸಿಸ್ಟಂ ತಿದ್ದುಪಡಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ, ದೂಷಿಸಬೇಡಿ. ಈವೆಂಟ್: [ಬರೆಯಿರಿ]

ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಫೈಂಡಿಂಗ್ ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯ ದೃಢೀಕರಣ, ಸರಿಯಾದ ವೈದ್ಯರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ನೇರ ಪ್ರಸರಣ, ಮಾಹಿತಿಯ ಸ್ವೀಕೃತಿಯ ದೃಢೀಕರಣ, ಸಂವಹನದ ದಾಖಲಾತಿ (ಸಮಯ/ವ್ಯಕ್ತಿ/ವಿಷಯ). ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನಮಗೆ ನೆನಪಿಸಿ. ಸಂದರ್ಭ: [ಬರೆಯಿರಿ]

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• "ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು". ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಪೂರ್ಣ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಅಪಾಯಕಾರಿ.
• ಒಮ್ಮೆ ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ ನೋಡದೆ. ಮಾದರಿಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಒಡೆಯುತ್ತದೆ; ನಿರಂತರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ದೂಷಿಸಲು ತಪ್ಪನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಮೂಲ ಕಾರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ತಿದ್ದುಪಡಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕು.
• ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗೆ ಬಿಡಿ. ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮುಚ್ಚುತ್ತಾರೆ; ಪ್ರಸರಣ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣವು ಮಾನವ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ.
• ಆಡಳಿತವನ್ನು ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಹಾಕುತ್ತಿಲ್ಲ. ಯಾರು, ಯಾವ ಮಾದರಿ, ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿ, ಯಾವ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರು - ದಾಖಲಿಸಬೇಕು.

ಸಲಹೆ: ನಿಮ್ಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ: "ನಾವು ಇಂದು AI ಅನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಿದರೆ, ನಾವು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತೇವೆಯೇ?" ಉತ್ತರ ಯಾವಾಗಲೂ "ಹೌದು" ಆಗಿರಬೇಕು. AI ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಓದುವಿಕೆ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಹಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಆದೇಶದ ಕ್ಷಣದಿಂದ ರೇಡಿಯಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಿ ಮಾಡಿದ ವರದಿಯವರೆಗೆ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಹಲವು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಶಿಫಾರಸು, ಗುಣಮಟ್ಟ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ, ಪತ್ತೆ, ಮಾಪನ, ಅನುಸರಣೆ, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆ ಜ್ಞಾಪನೆ. ಸಮಗ್ರ ತತ್ವವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಸಾರಾಂಶವಾಗಿದೆ: ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವು ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ; ಯಾವುದೇ ಹಂತದಲ್ಲೂ AI ಓದುವಿಕೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಹಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯ ವರದಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಹರಿವನ್ನು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿಸುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆಯು ಜೀವಂತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಒಂದು-ಬಾರಿ ಸೆಟಪ್ ಅಲ್ಲ: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್, ಬಗ್ ವಿಮರ್ಶೆ, ವಿತರಣಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲಿಖಿತ ಆಡಳಿತ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವಾಗ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಮುಚ್ಚಿದ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುತ್ತಾನೆ. ಎಲ್ಲದರ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗದ ವಾಕ್ಯವಿದೆ: ನಿರ್ಧಾರವು ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಘಟಕಕ್ಕೆ (ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಸಂಸ್ಥೆ) ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ AI ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ನಂತರ "ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂರು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು (ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರ, ತಪ್ಪಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು, ಶೇಕಡಾ ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ) ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು "ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಫೈಂಡಿಂಗ್ ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹಂತಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, "ನಾವು ಇಂದು AI ಅನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಿದರೆ ನಾವು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೇವೆಯೇ?" ನಿಮ್ಮ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ ಮತ್ತು ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ AI ಪಾಯಿಂಟ್‌ನ ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಗೆ ಯಾವುದೇ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು (ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಸಹಿ/ಅಧಿಸೂಚನೆ) ನಿಯೋಜಿಸಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ಬಗ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ವಿತರಣಾ ಶಿಫ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ನಾನು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಯ ಅಧಿಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ನಾನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿದೆ.
• [ ] "ನಾವು AI ಅನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಿದರೆ ನಾವು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೇವೆಯೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನಾನು ಹೌದು ಎಂದು ಹೇಳಬಲ್ಲೆ.

ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ

1. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ AI ಮೆದುಳಿನ CT ಯನ್ನು 'ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆ' ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕೆಲಸದ ಪಟ್ಟಿಯ ಅಂತ್ಯಕ್ಕೆ ಸರಿಸಿದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

• ಎ) ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರವು ಕ್ರಮವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ ✔
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಓದದೆಯೇ ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ.
• ಸಿ) ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮರುದಿನಕ್ಕೆ ಮುಂದೂಡುತ್ತದೆ
• ಡಿ) ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರದಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ವಿವರಣೆ: ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ AI ಓದುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ಯಾವುದೇ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಓದುವುದರಿಂದ ಹೊರಗಿಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. 'ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆ' ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಓದಬೇಕು ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು; ಇದು ಆದ್ಯತೆಯ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಓದುವುದನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

2. AI ನಿಜವಾದ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ನ್ಯೂಮೋಥೊರಾಕ್ಸ್) ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಇರುವ ಅಪಾಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ ಯಾವುದು?

• ಎ) ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಆಯಾಸ ಮಾತ್ರ
• ಬಿ) ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪಕ್ಷಪಾತ (AI ಮೇಲೆ ಅತಿಯಾದ ಅವಲಂಬನೆ) ✔
• ಸಿ) ಕಳಪೆ ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮಾತ್ರ
• ಡಿ) DICOM ಹೆಡರ್ ದೋಷ ಮಾತ್ರ

ವಿವರಣೆ: ಮಾದರಿಯು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಅದು ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ನಂಬಿ ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಡಿಲಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಆಟೋಮೇಷನ್ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿದೆ. ಇವೆರಡನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೂಲವು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಗುರುತಿಸದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಓದಬೇಕು.

3. ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಥೋರಾಕ್ಸ್ CT ವರದಿಯ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ AI 'ಬಲ ಮೂತ್ರಜನಕಾಂಗದ ಅಡೆನೊಮಾ' ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

• ಎ) ವಾಕ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಬಿ) ಅವರು ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ಅವರು ಸಂಪೂರ್ಣ ವರದಿಯನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಪುನಃ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
• ಸಿ) ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ; ಯಾವುದೇ ನಿಬಂಧನೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅವನು ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಂತೆ ಕರಡುಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ ✔
• ಡಿ) ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಬಿಡುತ್ತಾರೆ ಆದರೆ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ 'ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ' ಎಂದು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ

ವಿವರಣೆ: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; ಇದನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಬೇಕು, ಯಾವುದೇ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗೆ ಎಂದಿಗೂ ಸಹಿ ಮಾಡಬಾರದು. ಕರಡು ವರದಿಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ, ಪುರಾವೆ ಅಲ್ಲ.

4. ಪರಿಣಿತರು ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ DICOM ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ AI ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಚಿತ್ರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು DICOM ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಸಿ) ಚಿತ್ರವು ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ
• ಡಿ) DICOM ಹೆಡರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಇಲ್ಲದೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ; ಇದು KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ ✔

ವಿವರಣೆ: DICOM ಫೈಲ್‌ಗಳು ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ಗುರುತು, ಹೆಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾ (ಬರ್ನ್-ಇನ್) ನಂತಹ ಎರಡೂ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತವೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಬಾಹ್ಯ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೊದಲು ತೆರವುಗೊಳಿಸಬೇಕು.

5. AI ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶ್ವಾಸಕೋಶದ ಗಂಟು ಮಾಪನವನ್ನು (ಉದಾ. 8 mm) ಹಿಂದಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮಾಪನಕ್ಕೆ (5 mm) ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವಿಧಾನ, ಸಮತಲ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ✔
• ಬಿ) ಹೊಸ ಮಾಪನವು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ
• ಸಿ) ಎರಡು ಅಳತೆಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು
• ಡಿ) ಮಾಪನವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಅನಿಸಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬರೆಯಿರಿ

ವಿವರಣೆ: ಮಾಪನವು ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯ ಗಡಿ, ಸ್ಲೈಸ್ ಆಯ್ಕೆ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಮಾಪನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮಾಪನವನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ, 'ಬೆಳವಣಿಗೆ'ಯ ತಪ್ಪು ಅನಿಸಿಕೆ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ಹಿಗ್ಗುವಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ಅದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಂದೇ ಸಮತಲದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಗಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.

6. PACS ಗೆ AI ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವಾಗ ಮೂಲ DICOM ಚಿತ್ರದ ಬಗ್ಗೆ ಸುವರ್ಣ ನಿಯಮವೇನು?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಮೇಲೆ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಬರೆಯಬೇಕು
• ಬಿ) AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸರಣಿ/ಪದರವಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ; ಮೂಲ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ✔
• ಸಿ) ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಾರದು, ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಇರಿಸಬೇಕು
• ಡಿ) AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರೋಗಿಯ ಹೆಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಬೇಕು

ವಿವರಣೆ: AI ಮಾರ್ಕ್‌ಅಪ್‌ಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸರಣಿ, ಲೇಯರ್ ಅಥವಾ ರಚನಾತ್ಮಕ ವರದಿ ವಸ್ತುವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು; ಮೂಲ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬದಲಾಯಿಸಬಾರದು. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಯಾವಾಗಲೂ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು, ಜಾಡಿನ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮೂಲದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

7. ಮ್ಯಾಮೊಗ್ರಫಿ AI ಹೆಚ್ಚಿನ 'ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ' ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ 'ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ'ಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು?

• ಎ) ಮಾದರಿಯು ಯಾವುದೇ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಿಲ್ಲ
• ಬಿ) ಮಾದರಿಯು ಎಂದಿಗೂ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ
• ಸಿ) ಮಾದರಿಯು ಅತ್ಯಂತ ನಿಜವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅನೇಕ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ✔
• ಡಿ) ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿವರಣೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂವೇದನಾಶೀಲತೆ ಎಂದರೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು (ಕೆಲವು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು) ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು. ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಎಂದರೆ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು, ಅಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು. ಇದು ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅನಗತ್ಯ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ತನಿಖೆಯ ಹೊರೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ; ಮಿತಿಯ ಆಯ್ಕೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಮತೋಲನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

8. AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಯಾರಕರ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗಿಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಮಾದರಿಯು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸದೆಯೇ ಎಲ್ಲಾ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುವುದು
• ಸಿ) ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಟರ್ಕಿಷ್‌ನಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಡಿ) ಸ್ಥಳೀಯ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆ/ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ✔

ವಿವರಣೆ: ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ದೂರ ಹೋದಾಗ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು; ಇದನ್ನು ವಿತರಣಾ ಶಿಫ್ಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಸಾಧನ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅಥವಾ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಮೊದಲು, ಸ್ಥಳೀಯ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು (ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆ) ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

9. ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ವರದಿಯ ಮೇಲೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಯೋಜನವೇನು?

• ಎ) ಪ್ರಮಾಣಿತ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಡ್ಡಾಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ✔
• ಬಿ) ವರದಿಗಳು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ
• ಸಿ) ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಲು ಇದು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡಿ) ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ವರದಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ

ವಿವರಣೆ: ರಚನಾತ್ಮಕ ವರದಿಯು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗ್ಲಾಸರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ; ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು, ತಪ್ಪಿದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ತಿಳುವಳಿಕೆಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವೈದ್ಯರ ನಡುವೆ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉಚಿತ ಪಠ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಮೃದುವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಲೋಪ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.

10. ಇಮೇಜ್ ವರ್ಧನೆ (ಸೂಪರ್-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಡಿಮೆ-ಡೋಸ್ CT ಅನ್ನು 'ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬಹುದು' ಆದರೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಉತ್ತಮ ರಚನೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮಗೆ ಏನನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ?

• ಎ) ಸುಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತದೆ
• ಬಿ) ವರ್ಧನೆಯು ಕೃತಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿಜವಾದ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಅಳಿಸಬಹುದು; ಸಂದೇಹವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಕಚ್ಚಾ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬೇಕು ✔
• ಸಿ) ಡಿನೋಯಿಸ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಡೋಸ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ
• ಡಿ) ವರ್ಧನೆಯು ಬಣ್ಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ಇಮೇಜ್ ವರ್ಧನೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ, ಅವು ಕೃತಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನೈಜ ಸಣ್ಣ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಬಹುದು. ವರ್ಧಿತ ಚಿತ್ರದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಸೀಮಿತವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂದೇಹವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಕಚ್ಚಾ/ಮೂಲ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮರು-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಗತ್ಯ ಎಂದು ಇದು ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಕಲಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುವುದು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆ ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ.

11. ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಲು ರೋಗಿಯ ಕಥೆಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಾಗ ಸರಿಯಾದ ನಡವಳಿಕೆ ಏನು?

• ಎ) ಉಪನಾಮವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟರೆ ಸಾಕು
• ಬಿ) ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಳಿಸುವುದರಿಂದ AI ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ
• ಸಿ) ಗುರುತು, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನಾಮಧೇಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಿಡಿ ✔
• ಡಿ) ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅನಗತ್ಯ; ವಾಹನವು ಈಗಾಗಲೇ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ

ವಿವರಣೆ: ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್/ಫೈಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು; ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು (ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಸಂಬಂಧಿತ ಇತಿಹಾಸ) ಮಾತ್ರ ಬಿಡಬೇಕು. 'Ayşe Yılmaz, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ 2024-114523' ಬದಲಿಗೆ '62 ವರ್ಷದ ಮಹಿಳೆ, ಸ್ತನ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ತಿಳಿದಿರುವ ಇತಿಹಾಸ' ಎಂದು ಬರೆಯುವುದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

12. ಪಲ್ಮನರಿ ಎಂಬಾಲಿಸಮ್ (PE) CT ಆಂಜಿಯೋಗ್ರಾಮ್ (ಋಣಾತ್ಮಕ AI) ನಲ್ಲಿ AI ಯಾವುದೇ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿಲ್ಲ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಇದರ ಸರಿಯಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಏನು?

• ಎ) ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಯಾವುದೇ ಎಂಬಾಲಿಸಮ್ ಇಲ್ಲ, ವರದಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮುಚ್ಚಬಹುದು
• ಬಿ) ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬೇಕು
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೇಳುವುದರಿಂದ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಡಿ) ನಕಾರಾತ್ಮಕ AI ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಅಲ್ಲ; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನು ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಓದುತ್ತಾನೆ, ಮಾದರಿಯು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿರಬಹುದು ✔

ವಿವರಣೆ: ಋಣಾತ್ಮಕ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಎಂದರೆ ಎಂಬಾಲಿಸಮ್ ಅನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ; ಮಾದರಿಯು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿರಬಹುದು (ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ). ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪಿನೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಓದಬೇಕು, AI ನಿಂದ ಗುರುತಿಸದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ. ಋಣಾತ್ಮಕ AI ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ ಸಹಾಯಕ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.

13. AI ನಿರ್ಣಾಯಕ ಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿದೆ (ಉದಾ., ಬೃಹತ್ ಇಂಟ್ರಾಕ್ರೇನಿಯಲ್ ಹೆಮರೇಜ್). ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್ ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಫೈಂಡಿಂಗ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರು?

• ಎ) ಪತ್ತೆಯಾದುದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು, ಸಂವಹನವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ ✔
• ಬಿ) ಅಧಿಸೂಚನೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಪಾತ್ರವಿಲ್ಲ
• ಸಿ) ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿರ್ಮಾಪಕರಿಗೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ
• ಡಿ) ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ಕಾರ್ಯಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಕಾರಣ, ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂವಹನ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: AI ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿದೆ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು, ಹಾಜರಾದ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು, ಸಂವಹನವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದು (ಮಾಹಿತಿ ಸ್ವೀಕೃತಿಯ ದೃಢೀಕರಣ) ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ಮಾನವ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣಕ್ಕೆ ಪರ್ಯಾಯವಲ್ಲ.

14. ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥನೀಯ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಉತ್ತಮ ಆಡಳಿತ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಒಮ್ಮೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಡಿ
• ಬಿ) ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಆಡಿಟ್ ಚಕ್ರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ದೋಷಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಇರಿಸಿ ✔
• ಸಿ) ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
• ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ಬಿಡಬೇಡಿ

ವಿವರಣೆ: ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆ ಒಂದು-ಬಾರಿ ಸ್ಥಾಪನೆಯಲ್ಲ; ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ನಿಯಮಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ/ಧನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಮಾದರಿ ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ಸ್ವಯಂ-ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ಸಹಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಯಾವಾಗಲೂ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.