ಲಾಭಗಳು:
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್, ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್, ಡಿವೈಸ್ ಆಯ್ಕೆ, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸೇರಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ ನೀವು ಕಲಿತ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಾವು ಒಂದು ರೋಗಿಯ ಪ್ರಯಾಣಕ್ಕೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆಡಿಯಾಲಜಿ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ "ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಸೇರಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಮುಖ್ಯ ತತ್ವ ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ: AI ಸಹಾಯಕ, ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನರ್ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಮೂಲಕ; ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಧನದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ಪರಿಶೀಲನೆಯ ನಂತರ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿರುತ್ತವೆ.
ನಮ್ಮ ಪ್ರಕರಣ (ಅನಾಮಧೇಯ)
62 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಪುರುಷ ರೋಗಿಯೊಬ್ಬರು "ಕಳೆದ ವರ್ಷದಿಂದ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಿಕ್ಕಿರಿದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನನಗೆ ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ನಾನು ದೂರದರ್ಶನದ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂಬ ದೂರನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಾನೆ. ಅವರು ನಿವೃತ್ತಿಯ ಮೊದಲು ಹಲವು ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ ಗದ್ದಲದ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರು. ನಾವು ಈ ರೋಗಿಯನ್ನು ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್/ಪೂರ್ವ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಿಂದ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ವರೆಗೆ ಅನುಸರಿಸುತ್ತೇವೆ. (ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ; ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾರಾಂಶ ಮಾತ್ರ AI ಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ.)
ಹಂತ ಹಂತದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು
1. ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಈ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಇತಿಹಾಸದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಗಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ (ಶಬ್ದ ಮಾನ್ಯತೆ, ಔಷಧಿ, ಕುಟುಂಬದ ಇತಿಹಾಸ, ಟಿನ್ನಿಟಸ್, ಸಮತೋಲನ). AI ಪಾತ್ರ: ಜ್ಞಾಪನೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ. ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು: ಈ ರೋಗಿಗೆ ಯಾವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ.
2. ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ಮತ್ತು ಇಮಿಟೆನ್ಸ್
ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ಪ್ರಧಾನ, ಸಮ್ಮಿತೀಯ, ಬಲ ಮತ್ತು ಎಡಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಮ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ನಷ್ಟ; ಎರಡೂ ಕಿವಿಗಳಲ್ಲಿ ಟೈಂಪನೋಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅನಾಮಧೇಯ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಟೈಪ್-ಡಿಗ್ರಿ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. AI ಪಾತ್ರ: ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಕರಡು. ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು: ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ಅಂತಿಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ.
ಸುಳಿವು: ಈ ರೋಗಿಯಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಕಿವಿಗಳು ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಮರೆಮಾಚುವ ಸಂದಿಗ್ಧತೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ; ಆದರೆ AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ನಂಬುವ ಬದಲು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಇದು ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿರಬೇಕು.
3. ಟಿನ್ನಿಟಸ್/ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ರೆಡ್ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್
ರೋಗಿಯು ಸೌಮ್ಯವಾದ, ದ್ವಿಪಕ್ಷೀಯ, ನಿರಂತರ ಟಿನ್ನಿಟಸ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾನೆ; ಹಠಾತ್ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟ, ಏಕಪಕ್ಷೀಯತೆ, ಪಲ್ಸಟೈಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ತಲೆತಿರುಗುವಿಕೆ ಇಲ್ಲ. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ; ತುರ್ತು ಚಿನ್ಹೆ ಇಲ್ಲ. AI ಪಾತ್ರ: ಕೆಂಪು ಧ್ವಜದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವುದು. ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು: ತುರ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ.
4. ಸಾಧನ ಆಯ್ಕೆ
ರೋಗಿಯು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದೆ, ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಬಹಳಷ್ಟು ಬಳಸುತ್ತಾನೆ, ಉತ್ತಮ ಕೈಪಿಡಿ ಕೌಶಲ್ಯ, ಮಧ್ಯಮ ಬಜೆಟ್ ಹೊಂದಿದೆ. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್-ಮುಕ್ತ ಹೋಲಿಕೆ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಆದೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ. AI ಪಾತ್ರ: ಪ್ರಕಾರ/ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತಿ. ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು: ಅಂತಿಮ ಸಾಧನದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್.
5.ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು REM
ಸಾಧನವನ್ನು ಗುರಿ NAL-NL2 ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ; ಮೊದಲ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಂತರ, ರೋಗಿಯು "ನನ್ನ ಸ್ವಂತ ಧ್ವನಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ದೂರನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ, ನಂತರ ಗುರಿಯ ವಿರುದ್ಧ REM ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. AI ಪಾತ್ರ: ದೂರನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುವುದು. ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು: REM ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್.
6. ರೋಗಿಯ ಶಿಕ್ಷಣ
ಆಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್ ರೋಗಿಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ, ಸರಳ-ಭಾಷೆಯ "ಮೊದಲ ಎರಡು ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಒಗ್ಗಿಕೊಳ್ಳುವುದು" ಕರಪತ್ರವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾನೆ; ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ ಭರವಸೆಯ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. AI ಪಾತ್ರ: ಕರಡು ವಸ್ತು. ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು: ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ.
7. ವರದಿ
ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ನಿಯಮದ ನಿಷೇಧದೊಂದಿಗೆ ಹಸ್ತಪ್ರತಿಯಾಗಿ ಸಂಕಲಿಸಲಾಗಿದೆ; ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪ್ರತಿ ಸಾಲನ್ನು ಮೂಲ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. AI ಪಾತ್ರ: ಕರಡು ವರದಿ. ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು: ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಸಹಿ.
8. ಅನುಸರಣೆ (ಟೆಲಿಆಡಿಯಾಲಜಿ)
ಒಂದು ತಿಂಗಳ ನಂತರ, ಸಾಧನದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಿಂದ ಅನಾಮಧೇಯ ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು (ದಿನಕ್ಕೆ ~6 ಗಂಟೆಗಳು, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗದ್ದಲದ ವಾತಾವರಣ) AI ಮೂಲಕ ಸಾರಾಂಶಿಸಲಾಗಿದೆ; ರೋಗಿಯು ಹೇಳುತ್ತಾನೆ, "ನಾನು ಇನ್ನೂ ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ನಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟಪಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ." ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನು ಶಿಫಾರಸನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ರೋಗಿಯೊಂದಿಗೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾನೆ. AI ಪಾತ್ರ: ಟ್ರೆಂಡ್ ಸಾರಾಂಶ. ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು: ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ದೃಢೀಕರಣ.
ನಿರ್ಧಾರ ನಕ್ಷೆ
ಹಂತ
AI ನ ಪಾತ್ರ
ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಧಾರ
ಪರಿಶೀಲನಾ ಬಿಂದು
ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್
ಪ್ರಶ್ನೆ ಪಟ್ಟಿ
ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಟ್ರೈನರ್
ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್
ಪೂರ್ವ ಕಾಮೆಂಟರಿ ಕರಡು
ಪ್ರಕಾರ/ಪದವಿ
ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ
ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ
ಪ್ರಶ್ನೆ ವಿಂಗಡಣೆ
ತುರ್ತು
ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಸಾಧನದ ಆಯ್ಕೆ
ಹೋಲಿಕೆ
ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್
ಕ್ಲಿನಿಕ್ + ರೋಗಿಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆ
ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್
ದೂರು ಅನುವಾದ
ಕೊನೆಯ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್
REM
ಶಿಕ್ಷಣ
ವಸ್ತು ಕರಡು
ಅನುಮೋದನೆ
ಓದುವಿಕೆ + ನಿಖರತೆ
ವರದಿ
ಕರಡು
ಸಹಿ
ಮೂಲ ಹೋಲಿಕೆ
ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್
ಟ್ರೆಂಡ್ ಸಾರಾಂಶ
ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ರೋಗಿಯ + ಮಾಪನ
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಈ ರೋಗಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ, ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಮಾಡಿ, ವರದಿ ಬರೆಯಿರಿ, ಮುಗಿಸಿ.
ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಹಾಯಕ. ಯಾವುದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ಸೂಚನೆ/ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ; ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ, (1) ನೀವು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸ್ಕೆಚ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ, (2) ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಪ್ರಕರಣ (ಅನಾಮಧೇಯ): 62 ವರ್ಷ, ಶಬ್ದ ಇತಿಹಾಸ, ಜನಸಂದಣಿಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟ. ಕಾರ್ಯ: ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್, ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ, ಸಾಧನ ಹೋಲಿಕೆ, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ದೋಷನಿವಾರಣೆ, ತರಬೇತಿ, ವರದಿ, ಅನುಸರಣೆ. ಪ್ರತಿ ಅನುಸರಣಾ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯಕ ಮುದ್ರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.
ಬಲವಾದ ಇಚ್ಛೆಯು ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ, AI ಅನ್ನು ಕೇವಲ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು (ಅದೇ ರೋಗಿ, ಮೂರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಷಣಗಳು)
ಪ್ರಕರಣದ ಕ್ಷಣ 1 - ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಮೌಲ್ಯ. ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ರೂಪರೇಖೆಯಲ್ಲಿ, AI ನಷ್ಟವನ್ನು "ಸೌಮ್ಯ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ತಜ್ಞರು ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅದು "ಮಧ್ಯಮ" ಎಂದು ಅವನು ನೋಡುತ್ತಾನೆ - AI ಕೆಲವು ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಿದೆ. ಈ 10 ಡಿಬಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಾಧನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ, ತಪ್ಪು ವರ್ಗವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಘಟನೆಯ ಕ್ಷಣ 2 - ಭ್ರಮೆ. ವರದಿಯ ಕರಡಿನಲ್ಲಿ, AI "ಮಾತಿನ ತಾರತಮ್ಯ ಸ್ಕೋರ್ 92%" ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ, ಈ ಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಿಲ್ಲ. ತಜ್ಞರು ಇದನ್ನು ಮೂಲ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಡಿಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು "[ಮಾತನಾಡುವ ಪರೀಕ್ಷೆ ಇಲ್ಲ]" ಎಂದು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಸಹಿಯ ಮೊದಲು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಒಂದು ಸಾಲು ವರದಿಯ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಘಟನೆಯ ಕ್ಷಣ 3 - ಗೌಪ್ಯತೆ. ಮುಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ, AI ಸಾರಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಹಾಯಕರು ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಸಾಧನದ ಸರಣಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಿದ್ದಾರೆ; ನಿಯಮವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು "62 ವರ್ಷ ಹಳೆಯದು, RIC ಸಾಧನ, ದಿನಕ್ಕೆ ~ 6 ಗಂಟೆಗಳು" ಎಂದು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರವು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ರೋಗಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
END-TO-END ರೋಲ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಬಿಂದುವನ್ನು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ (ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್, ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ, ಸಾಧನ, ಅಳವಡಿಸುವಿಕೆ, ತರಬೇತಿ, ವರದಿ, ಅನುಸರಣೆ) ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಡಿ, ಕೇವಲ ನಕ್ಷೆ. ಪ್ರಕರಣ (ಅನಾಮಧೇಯ): [ಕೇಸ್]
ಹಂತ ಪರಿವರ್ತನೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ: [ಹಂತ]. ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ತೆರಳುವ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡಿ (ಮಾಪನ, ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆ, ಮೂಲ ಹೋಲಿಕೆ).
ಗುಣಮಟ್ಟ + ಗೌಪ್ಯತೆ ಆಡಿಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಎರಡು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ: (1) ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆ ಇದೆಯೇ, (2) ಯಾವುದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ. ಕಾಣೆಯಾದವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸಾರಾಂಶ: [ಸಾರಾಂಶ]
ಪ್ರಕರಣದ ಸಾರಾಂಶ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಕರಣದ ಸಾರಾಂಶದಿಂದ, ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸಮರ್ಪಕ, ಅನಾಮಧೇಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ/ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಸಾರಾಂಶವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಸಾರಾಂಶ: [ಪ್ರಕರಣ]
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ. ಪರಿಶೀಲನಾ ಬಿಂದುವನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವುದು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಚಲಿಸುವುದು.
- ಒಂದೇ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕರಡನ್ನು ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ನಂತರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಮಾಡುವುದು.
- ನಿರ್ಧಾರದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮರು-ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾಡಬಾರದು.
- ಹಂತಗಳ ನಡುವೆ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಡಿಲಿಸುವುದು. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅಥವಾ ವರದಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು.
- ಇದರ ಅರ್ಥ "ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸು". ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು AI ಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುವ ಒಂದೇ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ಆಡಿಯಾಲಜಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು; ಇದು ಅನಾಮ್ನೆಸಿಸ್ನಿಂದ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಸರಪಳಿಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್, ಜ್ಞಾಪನೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ಪರಿಶೀಲನೆಯ ನಂತರ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವು ಪರಿಶೀಲನಾ ಬಿಂದು, ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ವರದಿಯಂತೆ ಅಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅಭ್ಯಾಸದಿಂದ ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು AI ನ ಪಾತ್ರ, ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು "ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ರೋಲ್ ಮ್ಯಾಪ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಎಂಟು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ನಂತರ "ಗುಣಮಟ್ಟ + ಗೌಪ್ಯತೆ ಆಡಿಟ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಹರಿವನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ: ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಎಲ್ಲೋ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ, ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲೋ ಸೋರಿಕೆಯಾಗಿದೆಯೇ? ನೀವು ಕಂಡುಕೊಂಡ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂತರವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಮುಚ್ಚುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ ಒಂದು ಪರಿಶೀಲನಾ ಬಿಂದುವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಮೂಲ/ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್/ವರದಿಯಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಮೊದಲು ಕೆಂಪು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಇರಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಗಾಗಿ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ರೋಗಿಯ ವರದಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ತಪ್ಪು ಏನು?
- ಎ) ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಕರಡು ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು ✔
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಕೆಟ್ಟ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮಿತಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು
- ಡಿ) ಇ-ಮೇಲ್ ಬದಲಿಗೆ ಪೇಪರ್ ಮೇಲೆ ವರದಿಯನ್ನು ರೋಗಿಗೆ ನೀಡಿರಬೇಕು.
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸರಿಯಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ನೀಡಬಹುದಾದರೂ, ಅದು ಪ್ರಕಾರ, ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟದ ಮಟ್ಟ ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದೇ ವಿಶ್ವಾಸದೊಂದಿಗೆ ತಪ್ಪಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರವು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ; ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಮಾನವನಾಗಿರಬೇಕು.
2. ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ಗಾಳಿಯ ವಹನ ಮತ್ತು ಮೂಳೆ ವಹನ ಮಿತಿಗಳ (ಗಾಳಿ-ಮೂಳೆ ಅಂತರ) ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಂತರವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ವಾಹಕ ಘಟಕ ಇರಬಹುದು (ಹೊರ/ಮಧ್ಯ ಕಿವಿಯಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ).
- ಬಿ) ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಶಾಶ್ವತ ನರಗಳ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟವಿದೆ
- ಸಿ) ಇದು ವಹನ ಪ್ರಕಾರದ ಘಟಕವಾಗಿರಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಡಿ) ಸಾಧನದ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ಮುರಿದುಹೋಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಮೂಳೆಯ ವಹನ (ಆಂತರಿಕ ಕಿವಿ/ಕೋಕ್ಲಿಯಾ ಕಾರ್ಯ) ಸಾಮಾನ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮೀಪದಲ್ಲಿರುವಾಗ ಕೆಟ್ಟ ವಾಯುಮಾರ್ಗದ ಮಿತಿಯು ಹೊರ/ಮಧ್ಯ ಕಿವಿಯಿಂದ ಧ್ವನಿಯ ವಹನದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ವಾಹಕ ಅಂಶವಿದೆ. AI ಇದನ್ನು ಸ್ಕೆಚ್ನಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ವಿಧದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅದರ ಕಾರಣವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೂಲಕ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
3. ನವಜಾತ ಶಿಶುವಿನ ಶ್ರವಣ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ಮಗು OAE ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ 'ಪಾಸ್' ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ನನ್ನ ಮಗುವಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಶ್ರವಣ ಸಮಸ್ಯೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕುಟುಂಬದವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಹೌದು, ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಂಗೀಕರಿಸಿದರೆ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಶ್ರವಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ
- ಬಿ) ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ; ನಂತರ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಬಹುದಾದ ನಷ್ಟಗಳಿಗೆ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ರೋಗಲಕ್ಷಣದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ✔
- ಸಿ) ಪರೀಕ್ಷೆಯು ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು, ಸಾಧನವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಸೇರಿಸಬೇಕು
- ಡಿ) ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಫಲಿತಾಂಶವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಾರದು
ವಿವರಣೆ: ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ; 'ಪಾಸ್' ಫಲಿತಾಂಶವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಸ್ಯೆ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜೀವಿತಾವಧಿಯ ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟಗಳು ನಂತರ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ OAE ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ರೀತಿಯದ್ದಾಗಿರಬಹುದು (ಉದಾ. ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ನರರೋಗ). ಈ ಮಿತಿಯನ್ನು ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬೇಕು.
4. ಟೈಂಪನೋಮೆಟ್ರಿಯಲ್ಲಿ, ಮೃದುವಾದ ಕರ್ವ್ (ಟೈಪ್ ಬಿ) ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಿವಿ ಕಾಲುವೆಯ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹೇಗಿರಬೇಕು?
- ಎ) ಇದು ಮಧ್ಯಮ ಕಿವಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು (ಉದಾ. ದ್ರವ); ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ENT ಜೊತೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ✔
- ಬಿ) ಕಿವಿಯೋಲೆಯಲ್ಲಿ ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ರಂಧ್ರವಿದೆ
- ಸಿ) ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಯಾವುದೇ ಕ್ರಮದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಶ್ರವಣ ಸಹಾಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಗೆ ಸೂಚಿಸಬೇಕು
ವಿವರಣೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾಲುವೆಯ ಪರಿಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಫ್ಲಾಟ್ (ಟೈಪ್ ಬಿ) ಟೈಂಪನೋಗ್ರಾಮ್ ಮಧ್ಯಮ ಕಿವಿಯ ದ್ರವ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಧ್ಯಮ ಕಿವಿ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಎನ್ಟಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. AI ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್ ಒಂದು ಆರಂಭವಾಗಿದೆ; ಟೈಂಪನೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾತ್ರ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
5. ಶ್ರವಣ ಸಾಧನದ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸಮಾಲೋಚಿಸುವ ಪರಿಣಿತರು ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ರಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ
- ಬಿ) ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಸಾಧನವು ಯಾವಾಗಲೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಸಾಧನದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಬಿಡಬೇಕು
- ಡಿ) ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿರಬಹುದು; ಆಯ್ಕೆಯು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ರೋಗಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು ✔
ವಿವರಣೆ: AI ಔಟ್ಪುಟ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟ್ರೇಡ್ಮಾರ್ಕ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ರೋಗಿಯ ಉತ್ತಮ ಆಸಕ್ತಿಗಿಂತ ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬಹುದು. ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟ ಪ್ರೊಫೈಲ್, ಜೀವನಶೈಲಿ, ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಬಜೆಟ್ನಂತಹ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮಾನದಂಡಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಸಾಧನದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು; ರೋಗಿಗಳ ಅಗತ್ಯತೆ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅಲ್ಲ, ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಅಂಶವಾಗಿರಬೇಕು.
6. ಶ್ರವಣ ಸಹಾಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ (ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್) ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕೆಲವು ಲಾಭದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕ್ನಲ್ಲಿ ಈ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
- ಎ) ರೋಗಿಯನ್ನು ಕೇಳಿ 'ಅವನು ಚೆನ್ನಾಗಿದ್ದಾನಾ?' ಕೇಳಿದರೆ ಸಾಕು
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ನಂಬಿ ಮತ್ತು ಉಳಿಸಿ
- ಸಿ) ರಿಯಲ್ ಇಯರ್ ಮಾಪನ (REM) ಮೂಲಕ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ✔
- ಡಿ) ಸಾಧನದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಖಾನೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ರಿಯಲ್-ಇಯರ್ ಮಾಪನ (REM, ರಿಯಲ್-ಇಯರ್ ಮಾಪನ) ರೋಗಿಯ ಸ್ವಂತ ಕಿವಿ ಕಾಲುವೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಧನದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ನಿಜವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಗುರಿಯನ್ನು (ಉದಾ. NAL-NL2) ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. AI ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು ನೈಜ ಇಯರ್ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ; ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು REM ನೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
7. ಒಬ್ಬ ರೋಗಿಯು ಹೊಸ-ಆರಂಭವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾನೆ, ವೇಗವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಏಕಪಕ್ಷೀಯ ಟಿನ್ನಿಟಸ್. AI ಸಾಮಾನ್ಯ 'ಟಿನ್ನಿಟಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆ' ವಸ್ತುವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರ ಆದ್ಯತೆ ಏನಾಗಿರಬೇಕು?
- ಎ) ಸಾಮಾನ್ಯ ಟಿನ್ನಿಟಸ್ ವಸ್ತುವನ್ನು ನೀಡಿ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯನ್ನು ಮನೆಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ
- ಬಿ) ಶ್ರವಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು
- ಸಿ) ಇದು ತುರ್ತು ಉಲ್ಲೇಖದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯನ್ನು ತಡಮಾಡದೆ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುವುದು ✔
- ಡಿ) ಕೆಲವು ತಿಂಗಳು ಕಾಯಲು ಸಲಹೆ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಹೋಗಲಿ
ವಿವರಣೆ: ಹಠಾತ್/ಏಕಪಕ್ಷೀಯ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಏಕಪಕ್ಷೀಯ ಟಿನ್ನಿಟಸ್ ತಕ್ಷಣದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೆಂಪು ಧ್ವಜಗಳಾಗಿವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಠಾತ್ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟವು ಆರಂಭಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಂಡೋದೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ). AI ಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಈ ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಾರದು; ರೋಗಿಯನ್ನು ತಡಮಾಡದೆ ವೈದ್ಯರ ಬಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಬೇಕು.
8. ರೋಗಿಯಿಗಾಗಿ ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕರಪತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ, "ಈ ಸಾಧನವು ನಿಮ್ಮ ಶ್ರವಣವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ." ಸರಿಯಾದ ಪರಿಹಾರ ಯಾವುದು?
- ಎ) ವಾಕ್ಯ ಸರಿಯಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಬಿಡಬೇಕು.
- ಬಿ) ವಾಕ್ಯವು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಅವಾಸ್ತವಿಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ; ವಾಸ್ತವಿಕ 'ಗುಣಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ' ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಬೇಕು ✔
- ಸಿ) ಇನ್ನೂ ಬಲವಾದ ಭರವಸೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು ಇದರಿಂದ ರೋಗಿಗೆ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಕರಪತ್ರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಬೇಕು.
ವಿವರಣೆ: ಶ್ರವಣ ಸಾಧನಗಳು ಶ್ರವಣವನ್ನು 'ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ'; ಶ್ರವಣ ಮತ್ತು ಸಂವಹನವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ ಭರವಸೆಗಳು ರೋಗಿಯಲ್ಲಿ ಅವಾಸ್ತವಿಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನೈತಿಕವಾಗಿವೆ. ವಸ್ತುವನ್ನು ನೈಜ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪುನಃ ಬರೆಯಬೇಕು.
9. ಆಡಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತಜ್ಞರು ನೀಡದ 'ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ರಿಫ್ಲೆಕ್ಸ್ ಫಲಿತಾಂಶ'ವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಏನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆಯುವುದು?
- ಎ) ಭ್ರಮೆ; ನಾನು ಒದಗಿಸುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಬರೆಯಿರಿ, ಸಹಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಂದ [ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ] ಗುರುತಿಸಿ' ತಡೆಯಲಾಗಿದೆ ✔
- ಬಿ) ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ದೋಷ; ಸಾಧನವನ್ನು ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಡೆಯಲಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಸಾಮಾನ್ಯ ನಡವಳಿಕೆ; ವರದಿಯನ್ನು ಮೌಖಿಕವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು
- ಡಿ) ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆ; ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಡೆಯಲಾಗಿದೆ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನೀಡದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದಾಗ, ಅದನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒದಗಿಸಿದ ನಿಜವಾದ ಮಾಪನದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವಂತೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನಂತಿಸುವುದು ಅವನ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು '[ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ]' ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ, ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು/ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಪ್ರತಿ ವರದಿಯನ್ನು ಸಹಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಮೂಲ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕು.
10. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ID ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕ್ಲೌಡ್ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?
- ಎ) ತೊಂದರೆಯಿಲ್ಲ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಾಸಗಿಯಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಅವರು ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಕಳುಹಿಸಬೇಕು
- ಸಿ) ಕಾಮೆಂಟ್ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಬರುವುದು ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯೆ
- ಡಿ) ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ; ಇದು KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ✔
ವಿವರಣೆ: ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು (ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ) ನೇರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು KVKK ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು (ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ), ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್/ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
11. ಟೆಲಿಆಡಿಯಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ (ರಿಮೋಟ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್), ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ರೋಗಿಯ ಶ್ರವಣ ಸಹಾಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಿಂದ ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
- ಎ) ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಸಾಧನಕ್ಕೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು
- ಬಿ) ತಜ್ಞರ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಿಂದ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ದೂರು ಮತ್ತು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಜೊತೆಗೆ ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು ✔
- ಸಿ) ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬೇಕು
- ಡಿ) ರೋಗಿಯು ಸ್ವತಃ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ
ವಿವರಣೆ: ರಿಮೋಟ್ ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾವು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸುಳಿವು, ಆದರೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ತಜ್ಞರಿಂದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಯ ನಿಜವಾದ ದೂರು, ವಿಚಾರಣೆಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಅಳತೆಗಳಿಂದ ಶಿಫಾರಸು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು; ತಜ್ಞರ ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಸಾಧನದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಾರದು.
12. ಶ್ರವಣವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಗೆ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ತಜ್ಞರು ಅನಗತ್ಯ
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಶ್ರವಣವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಳಸಬಾರದು
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ರೋಗಿಯ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಕೂಡ ಅನಗತ್ಯ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿದೆ; ಪರಿಶೀಲನೆಯ ನಂತರ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಮತ್ತು ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿವೆ ✔
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಆಡಿಯಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕ, ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನರ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕೆಚ್ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸಾಧನದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರಬೇಕು.
13. ಶುದ್ಧ ಟೋನ್ ಆಡಿಯೊಮೆಟ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಯಾವಾಗ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರವೇನು?
- ಎ) ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಎಂದಿಗೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಮಕ್ಕಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
- ಸಿ) ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
- ಡಿ) ಕಿವಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಕ್ರಾಸ್ಡ್ ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಅದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ; AI ಒಂದು ಜ್ಞಾಪನೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಎರಡು ಕಿವಿಗಳ ಮಿತಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ತಲೆಬುರುಡೆಯ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷಿಸದ ಕಿವಿಗೆ (ಅಡ್ಡ-ಶ್ರವಣ) ಹಾದುಹೋಗಲು ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾದಾಗ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮಿತಿ ತಪ್ಪಾದ ಕಿವಿಗೆ ಸೇರಿರಬಹುದು. AI ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಹಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು ಅದು ನಿಮಗೆ ಮುಖವಾಡದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನವು ತಜ್ಞರ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
14. ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದ ಶಬ್ದ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕಾರ್ಮಿಕರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಬಳಕೆಯ ಸರಿಯಾದ ಮಿತಿ ಏನು?
- ಎ) ಅನುಸರಣಾ ಆದ್ಯತೆಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿವೆ ✔
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕಾರ್ಮಿಕರನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವರದಿಗಳಿಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡಬಹುದು
- ಸಿ) ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಿದರೆ, ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳದ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಇಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: AI ಒಂದು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಪೂರ್ವ-ಸ್ಕ್ರೀನರ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಪಟ್ಟಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಸರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವವರಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸುಳ್ಳು ನಿರಾಕರಣೆಗಳನ್ನು (ತಪ್ಪಿದ ಪ್ರಕರಣಗಳು) ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಅಧಿಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟ ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಮಿಕರನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವುದು ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಔದ್ಯೋಗಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ.