ಆಡಿಯಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ

ಲಾಭಗಳು:

• ಆಡಿಯೊಲಜಿ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ (ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್, ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್, ಡಿವೈಸ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್, ಫಾಲೋ-ಅಪ್) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಧನದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನುಮೋದನೆ) ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಅದನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿದ ಸಾಧನ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವುದು.
• KVKK/ಗೌಪ್ಯತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಮತ್ತು ಸಾಧನದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು

ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಮಾನವ ವೃತ್ತಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಶ್ರವಣ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನ ಆರೋಗ್ಯದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ (ಶ್ರವಣ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಶ್ರವಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿಪರರು) ನವಜಾತ ಶಿಶುವಿನ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ, ನಿವೃತ್ತಿಯ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಾರೆ (ಆವರ್ತನ-ತೀವ್ರತೆಯ ವಿಮಾನದಲ್ಲಿ ಶ್ರವಣ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಗ್ರಾಫ್), ಹದಿಹರೆಯದವರ ಶ್ರವಣ ಸಹಾಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು, ಆತಂಕದ ಸಂಬಂಧಿ ಮತ್ತು ಅದೇ ದಿನ ವರದಿ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಈ ಕೆಲವು ಕೆಲಸವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ; ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಆರೋಗ್ಯದ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಕಡಿಮೆ ಅಂಚು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ AI; ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯದೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು) ನೀವು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಾಗ ನಿಮ್ಮ ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾದ ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ: ಇದು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಈ ಮೊದಲ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಆಡಿಯಾಲಜಿ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ನೀವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು, ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ನಾವು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಾದ್ಯಂತ ನಾವು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮುಖ್ಯ ತತ್ವವೆಂದರೆ: AI ಸಹಾಯಕ; ಇದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ, ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಧನದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ವೈದ್ಯರಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರದಿಯಂತಿದೆ: ಇದು ಯಾವುದೇ ಬಂಧಿಸುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಆಡಿಯಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು

ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಮೂರು ಪದರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸೋಣ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪದರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸೋಣ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು "ನಾನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸಬೇಕು, ನಾನು ಎಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಬೇಕು?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವಾಗಿದೆ.

1. ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಪದರ (AI ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ). ರೋಗಿಗೆ ನೀಡಬೇಕಾದ ಶ್ರವಣ ಸಾಧನ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ, ಸರಳ ಭಾಷಾ ತರಬೇತಿ ಕರಪತ್ರ, ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಜ್ಞಾಪನೆ ಸಂದೇಶ, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸಾರಾಂಶ, ವರದಿಯ ಕರಡು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್, ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುವುದು, ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡುವುದು ಅದರ ಪ್ರಬಲ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.

2. ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಸಂಘಟನೆಯ ಪದರ (AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ನಿಮ್ಮದಾಗಿದೆ). ರೋಗಿಯ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಕೇಳಬೇಕಾದ ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು, ಸಂಭವನೀಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸುವುದು, ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಪಟ್ಟಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದದ್ದನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ಮಾಡುವುದು. ಇಲ್ಲಿ, AI ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ - ನೀವು ಮರೆತಿರುವ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಇದು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ಈ ರೋಗಿಗೆ ಯಾವ ಮಾಹಿತಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೀರಿ.

3. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ಪದರ (AI ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ಕೇವಲ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ). ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಪದವಿಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಧನದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ (ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್) ಅನುಮೋದನೆ, ಹಠಾತ್ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟದಂತಹ ತುರ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿತ ನಿರ್ಧಾರ, ENT ಗೆ ಉಲ್ಲೇಖ, "ಈ ಮಾಪನವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆಯೇ?" ಈ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿವೆ - ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಮತ್ತು ಹಾಜರಾದ ವೈದ್ಯರು. AI ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿರಬಹುದು; ಅವನು ಎಂದಿಗೂ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತಾನೇ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಗಮನ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರರ್ಗಳ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿರರ್ಗಳತೆ ನಿಖರತೆಯ ಭರವಸೆ ಅಲ್ಲ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಸುರಕ್ಷತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, "ಸರಿಯಾಗಿದೆ" ಮತ್ತು "ಸರಿಯಾಗಿದೆ" ಎಂಬುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಷಯಗಳಾಗಿವೆ.

ಮಿಷನ್ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟದಿಂದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್

ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಯಾವ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ನೀವು AI ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿನ ಸುವರ್ಣ ನಿಯಮವೆಂದರೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಿತಿ, AI ಯ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಕಡಿಮೆ.

ಅನ್ವೇಷಣೆ

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ

AI ಪಾತ್ರ

ಪರಿಶೀಲನೆ

ಕರಪತ್ರ/ಸಂದೇಶ ಕರಡು ಬರೆಯುವುದು

ಕಡಿಮೆ

ತಯಾರಕ

ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಸತ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆ

ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ

ಕಡಿಮೆ ಮಧ್ಯಮ

ಜ್ಞಾಪನೆ

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಟ್ರೈನರ್

ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ಪೂರ್ವ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಕರಡು

ಮಧ್ಯಮ-ಎತ್ತರದ

ಸ್ಕೆಚ್ ಜನರೇಟರ್

ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಪನ + ತಜ್ಞರಿಂದ ದೃಢೀಕರಣ

ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಪಟ್ಟಿ ಆದ್ಯತೆ

ಮಧ್ಯಮ-ಎತ್ತರದ

ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನರ್

ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಕಣ್ಗಾವಲು

ಸಾಧನದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ / ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರ

ಹೆಚ್ಚು

ಬೆಂಬಲ ಮಾತ್ರ

ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ REM + ತಜ್ಞ + ವೈದ್ಯರು

ಹಠಾತ್ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟ ಉಲ್ಲೇಖಿತ ನಿರ್ಧಾರ

ನಿರ್ಣಾಯಕ

ಕೇವಲ ಜ್ಞಾಪನೆ

ತಜ್ಞರು/ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ಧಾರ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ

ಪರಿಶೀಲನೆ ಏಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ: ಭ್ರಮೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ

ಅದರ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯದೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಪಾಯಕಾರಿ.

ಮೊದಲನೆಯದು ಭ್ರಮೆ: ಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ತಯಾರಿಸುತ್ತದೆ (ಮಿತಿ ಮೌಲ್ಯ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶ, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ವಸ್ತು, ಸಾಧನದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ). "ನನಗೆ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಬದಲು, ಮಾದರಿಯು ತೋರಿಕೆಯ ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ನೀಡದಿರುವ "ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ರಿಫ್ಲೆಕ್ಸ್ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ" ಎಂಬ ಹೇಳಿಕೆಯು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದರ್ಥ. ಎರಡನೆಯದು ಹಳೆಯದು: ಮಾದರಿಯ ಜ್ಞಾನವು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಪ್ಪುಗಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ; ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಧನದ ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸೂತ್ರಗಳು, ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಶಾಸನಗಳು ಬದಲಾಗಿರಬಹುದು.

ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತು ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: (1) ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ - ಮಾಹಿತಿಯು ಯಾವ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. (2) ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ/ಪರಿಶೀಲಿಸಿ - ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಮಿತಿ, ವರ್ಗೀಕರಣ, ಗಳಿಕೆ ಮೌಲ್ಯವು ಸಾಧನದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಒಪ್ಪುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. (3) ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಹೋಗಿ - ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿಮ್ಮ ಮುಂದೆ ಇರುವ ರೋಗಿಗೆ, ಅವನ ಕಿವಿಯ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಪರ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.

ಗೌಪ್ಯತೆ: ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವು ರೋಗಿಗೆ ಸೇರಿದೆ

ಆಡಿಯೊಲಜಿ ಡೇಟಾವು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ: ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟದ ಮಟ್ಟ, ಸಾಧನದ ಬಳಕೆ, ಮಗುವಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸ್ಥಿತಿ, ಔದ್ಯೋಗಿಕ ಶಬ್ದ ಮಾನ್ಯತೆ, ಟಿನ್ನಿಟಸ್ ದೂರು. KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು; Türkiye ನಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಕಾನೂನು) ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ, ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶೇಷವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ರಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಧನದ ನಿಜವಾದ ಹೆಸರು T.C. ID ಸಂಖ್ಯೆ, ವಿಳಾಸ, ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸುವ ವಿವರಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ: "6 ವರ್ಷದ ಹುಡುಗ, ಬಲ ಕಿವಿಯ ಮಧ್ಯಮ ನಷ್ಟ" ನಂತಹ ಅನಾಮಧೇಯ ವಿವರಣೆಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾರನ್ನೂ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಸಲಹೆ: ರೋಗಿಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವಾಗ, ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ: "ಈ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್‌ನಂತೆ ಸೋರಿಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಈ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದೇ?" ಉತ್ತರವು "ಹೌದು" ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಆಡಿಯಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆ

1. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ಇದು ಪಠ್ಯ/ಮಾಹಿತಿ ಕಾರ್ಯವೇ (AI ಪ್ರಬಲ), ಅಥವಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು (AI ಬೆಂಬಲ ಮಾತ್ರ)? ಅಪಾಯವು ಅಧಿಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.
2. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸದೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸಮರ್ಪಕ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ.
3. ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗಡಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. "ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ, ಸಂಭವನೀಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ, ನಿರ್ಧಾರವು ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ" ಮುಂತಾದ AI ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೇ ತಿಳಿಸಿ.
4. ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಮೂಲ/ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಮರುಪರಿಶೀಲನೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಪಡಿಸಿ.
5. ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆ ಪಡೆಯಿರಿ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವಿಷಯವು ರೋಗಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು/ವೈದ್ಯರು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು.
6. ನಿಮ್ಮ ಜಾಡನ್ನು ಉಳಿಸಿ. ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ; ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗೆ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಅಹ್ಮೆತ್ ಯೆಲ್ಡಿಜ್ ಅವರಿಗೆ 62 ವರ್ಷ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಬಲ ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೇಳುವುದಿಲ್ಲ. ಯಾವ ರೀತಿಯ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟ, ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ನಾನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬೇಕು?

ಈ ವಿನಂತಿಯು ನಿಜವಾದ ಹೆಸರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ), ನೇರ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ (AI ಅನ್ನು ತಜ್ಞರ ಪಾತ್ರಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುವುದು), ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾಪನೆ ಸಹಾಯಕ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಶಿಫಾರಸು ಸಾಧನಗಳು; "ಸಾಧ್ಯ" ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವು ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ/ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ. ಪರಿಸ್ಥಿತಿ (ಅನಾಮಧೇಯ): 62 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ರೋಗಿಯು, ಬಲ ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಕೇಳುವ ದೂರು. ಕಾರ್ಯ: ಈ ರೋಗಿಯಲ್ಲಿ ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಅವರು ಕೇಳಲು ಮರೆಯದ ಇತಿಹಾಸದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನನಗೆ ನೆನಪಿಸಿ. ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದು ಎಂದು ಒತ್ತಿಹೇಳಿ.

ಬಲವಾದ ಇಚ್ಛೆಯು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆ, ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗಡಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಜ್ಞಾಪನೆಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆ. ಒಬ್ಬ ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನು ತಾನು ಸಾಧನವನ್ನು ತಲುಪಿಸುವ ರೋಗಿಗೆ ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ಬಳಕೆದಾರ ಕರಪತ್ರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದಾಗ, ಅವನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ಕೇಳುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, "ಸಾಧನವು ಕೇಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂಬ ಎರಡು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ರೋಗಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ತಯಾರಿ ಸಮಯ 35 ನಿಮಿಷದಿಂದ 10 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ; ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಭ್ರಮೆ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ. ಆಡಿಯೊಮೆಟ್ರಿಸ್ಟ್ ಟೈಂಪನೋಮೆಟ್ರಿ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ AI ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. AI ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ "ಟೈಪ್ D" ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರು ಇದನ್ನು ತಮ್ಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಹೊರಗೆ ಯಾವುದೇ "ಟೈಪ್ ಡಿ" ಇಲ್ಲ ಎಂದು ನೋಡುತ್ತಾರೆ (ಎ, ಬಿ, ಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಉಪವಿಧಗಳು). ಪಾಠ: ವೃತ್ತಿಪರ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ ಯಾವುದೇ ತಾಂತ್ರಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಿಳಿಸಬಾರದು.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಆಡಿಯೋಲಾಜಿಸ್ಟ್ ಮಗುವಿನ ಪೂರ್ಣ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಶಾಲೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಾತುರಿಯಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಲಿದ್ದಾನೆ; ತಂಡವು ತನ್ನ ನಿಯಮವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ "5 ವರ್ಷ ಹಳೆಯದು, ಎರಡೂ ಕಿವಿಗಳು ಸ್ವಲ್ಪ ನಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಶಂಕಿಸಲಾಗಿದೆ." ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಲಿತಾಂಶವು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಟಾಸ್ಕ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: [ಕಾರ್ಯ].1) ಇದು ಪಠ್ಯ/ಮಾಹಿತಿ ಕಾರ್ಯವೇ ಅಥವಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರವೇ?2) ಇದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು/ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಯಾವ ಭಾಗವನ್ನು ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ?3) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಭಾಗ ಯಾವುದು? ಉತ್ತರವನ್ನು ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀಡಿ.

ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ (ಹೆಸರು, ಐಡಿ, ವಿಳಾಸ, ದೂರವಾಣಿ, ಪೂರ್ಣ ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕ, ಶಾಲೆ/ಕೆಲಸದ ಹೆಸರು) ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಪಠ್ಯ: [ಪಠ್ಯ]

ವೆರಿಫಿಕೇಶನ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಔಟ್‌ಪುಟ್: [ಔಟ್‌ಪುಟ್]1) ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಯಾವ ಕ್ಯಾಲಿಬರ್ ಅಳತೆ/ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು? (ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್)2) ಯಾವ ಮಿತಿ/ಮೌಲ್ಯ/ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು? (ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ)3) ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಈ ರೋಗಿಗೆ ಸೂಕ್ತವೇ? (ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಿಲ್ಟರ್) [ರೋಗಿಯ ವಿವರಣೆ]

ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಬೌಂಡರಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಸಹಾಯಕ. ನಿಯಮಗಳು: ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು, ಸಾಧನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವುದು, ಉಲ್ಲೇಖಿತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು; "ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಮೂಲಕ ಸಾಧ್ಯ/ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು" ಎಂಬ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ; ಪ್ರತಿ ಉತ್ತರದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ "ಆಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್/ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ಧಾರ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ" ಎಂಬ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಅನ್ವೇಷಣೆ: [ಕ್ವೆಸ್ಟ್].

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು. "ಈ ರೋಗಿಯು ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೇ?" ಈ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರವು AI ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಾಪನ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿದೆ.
• ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಬಳಸುವುದು. ನಿರರ್ಗಳವಾದ ಉತ್ತರವು ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು; ಮಿತಿ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಾಧನದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ.
• ನಿಜವಾದ ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಹೆಸರು, ದೂರವಾಣಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಟಿ.ಆರ್. ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ KVKK ಅನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
• ವಯಸ್ಸಾಗುವುದನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಧನ/ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
• ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸದೆ ಕೇಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗಡಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಸೂಚನೆ ನೀಡದೆ AI ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಆಡಿಯೋಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಧನದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಯಾವಾಗಲೂ ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು-ಮೂಲ/ಮಾಪನಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್, ಮರುಪರಿಶೀಲನೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಿಲ್ಟರ್-ರೋಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವಿಷಯವು ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಒಳಗಾಗಬೇಕು. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ವರದಿಯಾಗಿದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅಭ್ಯಾಸದಿಂದ ನಿಜವಾದ ವಾರದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮೂರು-ಕಾಲಮ್ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ: "ಪಠ್ಯ/ಮಾಹಿತಿ ಕೆಲಸ," "ಸಂಸ್ಥೆ," "ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರ." ಪ್ರತಿ ಸಾಲಿಗೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ಬಲವಾದ / ಸಹಾಯಕ / ಬೆಂಬಲ ಮಾತ್ರ). ನಂತರ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ರೋಗಿಯ ಶಿಕ್ಷಣ ಪಠ್ಯವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಈ ಘಟಕದಿಂದ "ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗಡಿ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಮೂರು-ಹಂತದ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಏನು ಸರಿಪಡಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪಠ್ಯ/ಸಂಸ್ಥೆ/ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಗುರುತು ಬಹಿರಂಗಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಗಡಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲ/ಮಾಪನಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದೆ, ಅದನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ/ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಅನುಮೋದನೆಗಾಗಿ ಸಲ್ಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.