ಲಾಭಗಳು:
- PACS, RIS, DICOM ಮತ್ತು ವರ್ಕ್ಲಿಸ್ಟ್ ಚೈನ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು AI ಔಟ್ಪುಟ್ (ಗುರುತು, ಮಾಪನ, ಆದ್ಯತೆ) ಈ ಹರಿವಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸರಣಿ/ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಾರದು ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
- ಏಕೀಕರಣ ಭದ್ರತೆ, ತಪ್ಪಾದ ರೋಗಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಗಿತದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರವು "ಅದನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಕ್ಷಣದಿಂದ" "ಅದನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದ ಕ್ಷಣದವರೆಗೆ" ಅದೃಶ್ಯ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಈ ಫ್ಲೋಗೆ AI ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ವಿದ್ಯುತ್ ವೈರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೋಡದೆ ಗೋಡೆಯಲ್ಲಿ ರಂಧ್ರವನ್ನು ಹೊಡೆದಂತೆ: ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಭ್ರಷ್ಟಗೊಳಿಸಬಹುದು, ತಪ್ಪು ರೋಗಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗಿದ್ದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಂದಿಗೂ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಡಿ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸರಣಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ - RIS, PACS, DICOM, ವರ್ಕ್ಲಿಸ್ಟ್ - ಮತ್ತು ಈ ಹರಿವಿಗೆ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಭದ್ರತಾ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಮೂಲ ತತ್ತ್ವವೆಂದರೆ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಮೂಲ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮೂಲ DICOM ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ; AI ಗುರುತು, ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸರಣಿ/ಪದರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ಗೆ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸರಪಳಿಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳೋಣ
- RIS (ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ): ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಆದೇಶಗಳು, ನೇಮಕಾತಿಗಳು, ರೋಗಿಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವರದಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. "ಯಾರು, ಯಾವಾಗ, ಯಾವ ಪರೀಕ್ಷೆ" ಮಾಹಿತಿಯು ಇಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ.
- PACS (ಇಮೇಜ್ ಆರ್ಕೈವಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ): ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು PACS ಮೂಲಕ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ.
- DICOM (ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್ಸ್ ಇನ್ ಮೆಡಿಸಿನ್): ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಸ್ವರೂಪ. DICOM ಫೈಲ್ ಇಮೇಜ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಡರ್ ಎರಡನ್ನೂ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ID, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ದಿನಾಂಕ, ಸಾಧನ.
- ಕೆಲಸದ ಪಟ್ಟಿ: ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಓದುವ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ; ಇದನ್ನು RIS ಮತ್ತು PACS ನಿಂದ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ವಿಧಾನ: ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಧನ (CT, MRI, x-ray, ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್). ಚಿತ್ರವು ವಿಧಾನದಿಂದ PACS ಗೆ DICOM ಆಗಿ ಹರಿಯುತ್ತದೆ.
ಹರಿವು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿರುತ್ತದೆ: RIS ನಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರು ವಿನಂತಿಸುತ್ತಾರೆ → ರೋಗಿಯನ್ನು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ವಿಧಾನ DICOM ಚಿತ್ರವನ್ನು PACS ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ → ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಕೆಲಸದ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ → ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ PACS ನಲ್ಲಿ ಓದುತ್ತಾನೆ → RIS ಗೆ ವರದಿಯನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾನೆ → ವರದಿಯು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ತಲುಪುತ್ತದೆ. AI ಈ ಹರಿವನ್ನು ಮೂರು ವಿಶಿಷ್ಟ ಬಿಂದುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ.
AI ಪ್ರವೇಶ ಬಿಂದು
ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು
ಭದ್ರತಾ ನಿಯಮ
ಶೂಟಿಂಗ್ ನಂತರ (ಟ್ರಯಜ್)
ಆದ್ಯತೆಯ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
ಕಾರ್ಯಪಟ್ಟಿ ಧ್ವಜ
ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ, ಕ್ರಮವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ
ಓದುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ (ಸಿಎಡಿ/ಮಾಪನ)
ಗುರುತು, ಅಳತೆ
ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸರಣಿ/ಪದರ/SR ವಸ್ತು
ಮೂಲವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ
ವರದಿ ಮಾಡುವಾಗ
ಕರಡು ಪಠ್ಯ
RIS ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಸ್ಪೇಸ್
ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ
DICOM ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ವಸ್ತುಗಳು ಇವೆ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ DICOM SR (ರಚನಾತ್ಮಕ ವರದಿ) ಅಳತೆಗಳು; ವಿಭಜನೆಯ ವಸ್ತುವಿನ ಲೆಸಿಯಾನ್ ಗಡಿಗಳು; ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸರಣಿ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂಶ: ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ತಿದ್ದಿ ಬರೆಯಲಾಗಿಲ್ಲ.
ಮೂಲವನ್ನು ಏಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ
ಮೂರು ಕಾರಣಗಳಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಮಗ್ರತೆ: ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು AI ನಿಂದ ಗುರುತಿಸದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ; ಗುರುತು ಹಾಕುವಿಕೆಯನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ಬರಹ ಮಾಡಿದರೆ ಇದು ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ: ಗುರುತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪದರದಲ್ಲಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಆನ್ ಮತ್ತು ಆಫ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿಜವಾದ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್: ಯಾರು ಯಾವ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದರು, ಯಾವಾಗ, ಯಾವ AI ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ - ದೋಷ ತಪಾಸಣೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಈ ಲಾಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನಂತರ ತಪ್ಪು ನೆಗೆಟಿವ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ, "ಆ ದಿನ ಮಾಡೆಲ್ ಏನು ನೋಡಿದೆ, ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಏನು ದೃಢಪಡಿಸಿದರು" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವು ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿದೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಮೂಲ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಚಿತ್ರದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ AI ಮಾರ್ಕ್ಅಪ್ ಅನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ "ಬರ್ನ್-ಇನ್" ಮಾಡುವುದರಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದಂತೆ ಕಲುಷಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕ್ಅಪ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಲೇಯರ್/ಸರಣಿಯಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬದಲಾಗದೆ ಸಂರಕ್ಷಿಸಬೇಕು.
ಏಕೀಕರಣ ಭದ್ರತೆ: ಮೂರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಪಾಯಗಳು
ತಪ್ಪಾದ ರೋಗಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಾದ ಪರೀಕ್ಷೆ/ರೋಗಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ಒಬ್ಬ ರೋಗಿಯ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಇನ್ನೊಬ್ಬರ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಬಲವಾದ ID ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಬೇಕು (ಪ್ರವೇಶ ಸಂಖ್ಯೆ - ಅಧ್ಯಯನ ಪ್ರವೇಶ ಸಂಖ್ಯೆ, ಅಧ್ಯಯನದ ನಿದರ್ಶನ UID - ಅಧ್ಯಯನ ಅನನ್ಯ ID); ಹೆಸರಿನ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬಾರದು.
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಗಿತ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್: AI ಸೇವೆಯು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗಿದ್ದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ಸರಿಯಾದ ವಿನ್ಯಾಸವು "ಫೇಲ್-ಸೇಫ್" ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಬರದಿದ್ದರೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಇನ್ನೂ ಕೆಲಸದ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಓದುತ್ತಾರೆ. AI ಕ್ರ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಎಂದಿಗೂ ಅಧ್ಯಯನವು ಕಳೆದುಹೋಗಲು ಅಥವಾ ಓದದಿರುವಂತೆ ಮಾಡಬಾರದು.
ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದಾಗ, ಅದರ ನಡವಳಿಕೆಯು ಬದಲಾಗಬಹುದು; ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿಯು ಯಾವ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು, ನವೀಕರಿಸುವ ಮೊದಲು ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು (ಇದು ಘಟಕಗಳು 8 ಮತ್ತು 10 ರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ).
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸರಣಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು CAD ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಮೊಗ್ರಾಮ್ನಲ್ಲಿ ಮೂರು ಮೈಕ್ರೊಕ್ಯಾಲ್ಸಿಫಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪದರವಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪದರವನ್ನು ಮುಚ್ಚುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕಚ್ಚಾ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಎರಡು ಗುರುತುಗಳನ್ನು ನೈಜ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕಲಾಕೃತಿ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಮೂಲ ಚಿತ್ರವು ಬದಲಾಗದೆ ಇರುವುದರಿಂದ, ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಲೇಯರ್ ಆನ್/ಆಫ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, AI ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿಜವಾದ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಲಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ತಪ್ಪಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ದಿನ, ಕಾರ್ಯಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಎರಡು "ಮೆಹ್ಮೆತ್ ಯೆಲ್ಡಿಜ್" ಇದ್ದಾರೆ. ಸೇರ್ಪಡೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಿಂತ ಹೆಸರಿನಿಂದ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಏಕೀಕರಣದ ದುರ್ಬಲ ನಿಯಮವು ಒಬ್ಬ ರೋಗಿಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನೊಬ್ಬರ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಿದೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನದ ನಿದರ್ಶನ UID ಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಸರಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದು ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಅಪಘಾತವಾಗಿರಬಹುದು.
ಪ್ರಕರಣ 3 - AI ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆದಾಗ ವ್ಯಾಪಾರ ನಿಲ್ಲುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದು ರಾತ್ರಿ, ನವೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ AI ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಸೇವೆಯು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಇನ್ನೂ PACS ನಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಪಟ್ಟಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (ಆಗಮನ ಕ್ರಮ); ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅಡೆತಡೆಯಿಲ್ಲದೆ ಓದುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ನೌಕೆಯು ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ. AI ಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಕಳೆದುಹೋಗಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು "ಖಾಲಿ ಪಟ್ಟಿ" ಗಿಂತ "ಸಾಮಾನ್ಯ ಪಟ್ಟಿ" ಅನ್ನು ನೀಡಿತು.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ಇಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಣ ನಿಯಮ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ AI ಪಠ್ಯ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಲ್ಲ).
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಾವು AI ಅನ್ನು PACS ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಮಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ತಿಳಿಸಿ.
ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲ, ಭದ್ರತಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಲ್ಲ; ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಉತ್ತರ ಬರುತ್ತದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಐಟಿ/ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ತಂಡಕ್ಕೆ ಅಸೋಸಿಯೇಟ್ ಸಲಹೆಗಾರ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು; ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ನಾವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ AI ಅನ್ನು PACS/ವರ್ಕ್ಲಿಸ್ಟ್ ಫ್ಲೋಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ: (1) ರೋಗಿಯ/ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗೆ ಯಾವ ಬಲವಾದ ಗುರುತನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು, (2) AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಇಡಬೇಕು, (3) AI ಸೇವೆಯು ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗಿದ್ದರೆ ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನಡವಳಿಕೆ ಹೇಗಿರಬೇಕು, (4) ಟ್ರೇಸ್ ಲಾಗ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಇರಿಸಬೇಕು. ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ "ಏಕೆ" ಮತ್ತು "ತಪ್ಪು ಮಾಡಿದರೆ ಅಪಾಯ" ಸೇರಿಸಿ.
ಬಲವಾದ ಇಚ್ಛೆಯ ಪಾತ್ರವು ಭದ್ರತಾ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
ಇಂಟಿಗ್ರೇಶನ್ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಚೆಕ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಏಕೀಕರಣ ಸಲಹೆಗಾರ (ಸಹಾಯಕ). PACS/RIS ಹರಿವಿಗೆ AI ಪ್ರಿಂಟ್ಔಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವಾಗ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ: ರೋಗಿ/ಪರೀಕ್ಷೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ID, ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ಸಂರಕ್ಷಣೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬ್ಯಾಚ್/ಲೇಯರ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನಡವಳಿಕೆ, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ಆವೃತ್ತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಪ್ರತಿ ಐಟಂಗೆ ಅಪಾಯದ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಸಂದರ್ಭ: [ಬರೆಯಿರಿ]
ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸಿನಾರಿಯೊ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮಗೆ AI ವೈಫಲ್ಯದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಸೇವೆ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗಿದೆ, ವಿಳಂಬವಾಗಿದೆ, ವಿಫಲವಾಗಿದೆ). ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೂ, ಸಿಸ್ಟಂನ ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ, ಅದನ್ನು ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಹೇಗೆ ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ನಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆಯೇ. ತತ್ವ: AI ವೈಫಲ್ಯವು ಎಂದಿಗೂ ಅಧ್ಯಯನವು ಕಳೆದುಹೋಗುವ/ಓದದಿರುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಾರದು. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್: [ಬರೆಯಿರಿ]
ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮಗೆ AI ಔಟ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಆಡಿಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಲವಾದ ಐಡಿಗಳು (ಪ್ರವೇಶ ಸಂಖ್ಯೆ, ಅಧ್ಯಯನದ ನಿದರ್ಶನ ಯುಐಡಿ) ಅಥವಾ ದುರ್ಬಲ ಐಡಿಗಳು (ಹೆಸರು, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ) ನೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಅಪಾಯದ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿ. ಸಂದರ್ಭ: [ಬರೆಯಿರಿ]
ಟ್ರೇಸ್ ಲಾಗ್ (ಆಡಿಟ್) ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಎಐ ನೆರವಿನ ಓದುವ ಈವೆಂಟ್ಗಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಫೀಲ್ಡ್ಗಳ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ: ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಐಡಿ, ಎಐ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಸ್ಕೋರ್, ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್, ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ಐಡಿ, ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ನ ಅನುಮೋದನೆ/ನಿರಾಕರಣೆ ನಿರ್ಧಾರ. ಉದ್ದೇಶ: ನಂತರದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ. ಸಂದರ್ಭ: [ಬರೆಯಿರಿ]
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- AI ಮಾರ್ಕ್ಅಪ್ ಅನ್ನು ಮೂಲ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಬರೆಯುವುದು. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಡೇಟಾ ಕಲುಷಿತವಾಗಿದೆ; ಗುರುತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪದರವಾಗಿರಬೇಕು.
- ರೋಗಿಯ ಹೆಸರಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ. ಅದೇ ಹೆಸರಿನ ರೋಗಿಗಳು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗಿದ್ದಾರೆ; ಬಲವಾದ ಗುರುತನ್ನು (ಯುಐಡಿ/ಪ್ರವೇಶ) ಬಳಸಬೇಕು.
- ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. AI ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುವಾಗ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಳೆದುಹೋದರೆ, ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ರಾಜಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
- ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿಲ್ಲ. ದೋಷ ತನಿಖೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗೆ ಯಾರು-ಯಾವ-ಯಾವಾಗ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ನಡವಳಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ; ಯಾವ ಆವೃತ್ತಿಯು ಏನನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ತಿಳಿದಿರಬೇಕು.
ಸಲಹೆ: ನೀವು ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ: "AI ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಈ ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಓದಬಹುದೇ?" ಉತ್ತರ ಯಾವಾಗಲೂ "ಹೌದು" ಆಗಿರಬೇಕು. AI ಒಂದು ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿದೆ; ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸುರಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಅದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಬಾರದು.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ರೇಡಿಯೊಲಾಜಿಕಲ್ ಚಿತ್ರವು RIS, ಮಾಡಲಿಟಿ, PACS, ವರ್ಕ್ಲಿಸ್ಟ್ ಮತ್ತು DICOM ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಹರಿಯುತ್ತದೆ. AI ಈ ಹರಿವನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ: ಪೋಸ್ಟ್-ಶಾಟ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ (ವರ್ಕ್ಲಿಸ್ಟ್ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್), ಓದುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ CAD/ಮಾಪನ (ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬ್ಯಾಚ್/ಲೇಯರ್), ವರದಿ ಮಾಡುವಾಗ ಡ್ರಾಫ್ಟ್. ಮೂಲ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬದಲಾಯಿಸಬಾರದು ಎಂಬುದು ಸುವರ್ಣ ನಿಯಮವಾಗಿದೆ; AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಲೇಯರ್/ಸರಣಿ/SR ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ನಂತೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಟ್ರೇಸ್ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ಗೆ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕೀಕರಣ ಭದ್ರತೆಯು ಮೂರು ಸ್ತಂಭಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಬಲವಾದ ಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, AI ವೈಫಲ್ಯ-ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ. AI ಒಂದು ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿದೆ; ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸುರಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯು ಅದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಬಾರದು.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ನಿಮ್ಮ ಘಟಕದ (ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ) ಚಿತ್ರದ ಹರಿವನ್ನು ಎಳೆಯಿರಿ: RIS → ವಿಧಾನ → PACS → ಕಾರ್ಯಪಟ್ಟಿ → ವರದಿ. ಈ ಹರಿವಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ನಂತರ, "ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಮೂರು ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಬರೆಯಿರಿ (ಸೇವೆ ಡೌನ್, ತಡವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಕೆಟ್ಟ ಔಟ್ಪುಟ್). ಅಂತಿಮವಾಗಿ, "ಟ್ರೇಸ್ ಲಾಗ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ AI ಓದುವ ಈವೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ಮೂಲ DICOM ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸರಣಿ/ಪದರ/SR ವಸ್ತುವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ರೋಗಿಯ/ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಲವಾದ ID ಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ (UID/ಪ್ರವೇಶ).
- [ ] ನಾನು AI ವೈಫಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಸುರಕ್ಷಿತ-ಡೀಫಾಲ್ಟ್ (ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಇನ್ನೂ ಓದಲು) ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿ, ಸ್ಕೋರ್, ಸಮಯ ಮತ್ತು ರೇಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] "AI ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಓದಬಹುದೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನಾನು ಹೌದು ಎಂದು ಹೇಳಬಲ್ಲೆ.