ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್ ಬೆಂಬಲ: AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್‌ನ ಮೂಲ ಘಟಕಗಳನ್ನು (dB HL, ಆವರ್ತನ, ಗಾಳಿಯ ವಹನ/ಮೂಳೆ ವಹನ, ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸ್ಕೆಚ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಲ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಕರಡನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಪರಿಣಿತ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು
• ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ಮೊದಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಮೋಸಗಳನ್ನು (ಮರೆಮಾಚುವ ಸಂದಿಗ್ಧತೆ, ಗಾಳಿ-ಮೂಳೆ ಅಂತರ, ಸಂರಚನಾ ಕುರುಡುತನ) ಹಿಡಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ಎನ್ನುವುದು ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಹೆಚ್ಚು ನೋಡುವ ದಾಖಲೆಯಾಗಿದೆ. ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ಎನ್ನುವುದು ರೋಗಿಯ ಶ್ರವಣದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು (ಅವರು ಕೇಳಬಹುದಾದ ಕಡಿಮೆ ಧ್ವನಿ ತೀವ್ರತೆ) ಆವರ್ತನದ ಮೂಲಕ ರೂಪಿಸುವ ಗ್ರಾಫ್ ಆಗಿದೆ: ಸಮತಲ ಅಕ್ಷದಲ್ಲಿ ಆವರ್ತನ (ಧ್ವನಿಯ ಪಿಚ್, ಹರ್ಟ್ಜ್ - Hz, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 250-8000 Hz), ಮತ್ತು ಲಂಬ ಅಕ್ಷದಲ್ಲಿ ತೀವ್ರತೆ (ಶಬ್ದದ ಧ್ವನಿ, ಶ್ರವಣದ ಮಟ್ಟ - ಡಿಬಿಎಲ್ ಮಟ್ಟ). ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಮೇಲಿನಿಂದ ಕೆಳಕ್ಕೆ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ: ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿ (ಹೆಚ್ಚಿನ ಡಿಬಿ ಎಚ್ಎಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ), ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನಾವು ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ಒರಟು ಕರಡು ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕಣ್ಣಿನೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಏಕೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

ಮುಖ್ಯ ತತ್ವ ಇದು: AI ನಿಮಗೆ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ, ಓದಬಹುದಾದ ಪೂರ್ವ-ಕಾಮೆಂಟರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿದ ಸಾಧನದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು "ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು" ಹೇಳುವ ಬದಲು, "ನಾನು ನೀಡುವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಂದ ನಿಯಮಿತ ರೂಪರೇಖೆಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ, ನಾನು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ನ ಮೂಲ ಅಂಶಗಳು

ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಓದಲು ಕೆಲವು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸೋಣ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ನೀವು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ವಾಯುಮಾರ್ಗ (HY): ಧ್ವನಿಯು ಹೆಡ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಪೀಕರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಹೊರಗಿನ ಕಿವಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು (ಬಾಹ್ಯ-ಮಧ್ಯ-ಒಳಗಿನ ಕಿವಿ) ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಲ ಕಿವಿಗೆ "O" ಮತ್ತು ಎಡ ಕಿವಿಗೆ "X" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಬೋನ್ ವಹನ (BO): ಕಂಪಿಸುವ ತಲೆಯನ್ನು (ಮೂಳೆ ವೈಬ್ರೇಟರ್) ಕಿವಿಯ ಹಿಂದೆ ಮೂಳೆಯ ಮೇಲೆ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಧ್ವನಿಯು ಹೊರ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯದ ಕಿವಿಗಳನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೇರವಾಗಿ ಕೋಕ್ಲಿಯಾವನ್ನು (ಒಳಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಕೇಳುವ ಅಂಗ) ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್‌ನಲ್ಲಿ "<" ಮತ್ತು ">" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಏರ್-ಬೋನ್ ಗ್ಯಾಪ್ (ಎಎಸಿ): ಏರ್‌ವೇ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಮೂಳೆಯ ಅಂತರಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿದೆ. ಈ ಶ್ರೇಣಿಯು ಹೊರ/ಮಧ್ಯ ಕಿವಿಯಿಂದ ಶಬ್ದದ ಪ್ರಸರಣದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಡಚಣೆಯಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ವಾಹಕ ಘಟಕ (ಹೊರ/ಮಧ್ಯ ಕಿವಿಯಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ).

ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ: ಒಂದು ಕಿವಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಧ್ವನಿಯು ತಲೆಬುರುಡೆಯ ಮೂಲಕ ಇನ್ನೊಂದು (ಪರೀಕ್ಷಿತವಲ್ಲದ) ಕಿವಿಗೆ ಹಾದುಹೋದಾಗ, ಅದನ್ನು ಅಡ್ಡ-ಶ್ರವಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಕಿವಿಗಳ ಮಿತಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಿಸದ ಕಿವಿಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು "ಮಾಸ್ಕ್" ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮಿತಿ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಕಿವಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ತಪ್ಪು ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಮಿತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನೀವು ನೀಡುವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅವುಗಳಂತೆಯೇ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ; ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.

ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮಟ್ಟ

ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ನಿಮಗೆ ಹೇಳುವ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯಗಳಿವೆ: ನಷ್ಟದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಮಟ್ಟ.

ನಷ್ಟ ಎಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಟೈಪ್ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಗಾಳಿ ಮತ್ತು ಮೂಳೆ ವಹನವು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಅಂತರವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಸಂವೇದನಾಶೀಲ (ಒಳಗಿನ ಕಿವಿ / ನರ ಮೂಲ) ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಾಯುಮಾರ್ಗವು ಕಳಪೆಯಾಗಿದ್ದರೆ (ಅಂತರವಿದ್ದರೆ) ಮೂಳೆಯ ವಹನವು ಸಾಮಾನ್ಯಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದ್ದಾಗ, ವಹನ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಇದ್ದರೆ, ಅದು ಮಿಶ್ರ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿದೆ.

ಗ್ರೇಡ್ ಎಷ್ಟು ನಷ್ಟವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಾಸರಿ ಮಿತಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯ, ಸೌಮ್ಯ, ಮಧ್ಯಮ, ಮಧ್ಯಮ-ತೀವ್ರ, ತೀವ್ರ, ತೀವ್ರ). ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಿಂದ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮಿತಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ.

ಪದವಿ

ಅಂದಾಜು ಮಿತಿ ಶ್ರೇಣಿ (dB HL)

ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದ ಮೇಲೆ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಣಾಮ

ಸಾಮಾನ್ಯ

≤ 20

ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ತೊಂದರೆಗಳಿಲ್ಲ

ಹಗುರವಾದ

21-40

ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ / ದೂರದಿಂದ ಮಾತನಾಡಲು ತೊಂದರೆ

ಮಧ್ಯಮ

41–55

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾತನಾಡಲು ತೊಂದರೆ

ಮಧ್ಯಂತರ-ಸುಧಾರಿತ

56–70

ಜೋರಾಗಿ ಮಾತನಾಡಬೇಕು

ಮುಂದೆ

71-90

ಸಾಧನವಿಲ್ಲದೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ

ತುಂಬಾ ದೂರ

> 90

ಸಾಧನ/ಇಂಪ್ಲಾಂಟ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಯಾವ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಸಿಂಧುತ್ವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ (ರೋಗಿಯ ಸಹಕಾರ, ಮಗುವಿನ ವಯಸ್ಸಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಧಾನ) ನಿಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

1. ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಿಸಿ. ಬಲ/ಎಡ, ಗಾಳಿ/ಮೂಳೆ ವಹನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ, ಆವರ್ತನದ ಮೂಲಕ ಆವರ್ತನ, dB HL ನಲ್ಲಿ ಟೇಬಲ್ ಮಾಡಿ.
2. ಮರೆಮಾಚುವ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಯಾವ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೇರಿಸಿ; ಅದು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, "ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ.
3. ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ "ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ; ನಾನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುವ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಪದವಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ನಿಖರವಾದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ."
4. ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಧನದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರ/ಪದವಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
5. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ಇತಿಹಾಸ, ಓಟೋಸ್ಕೋಪಿ, ಟೈಂಪನೋಮೆಟ್ರಿ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
6. ಪರಿಣಿತ ಭಾಷೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಕರಡನ್ನು ವರದಿ/ರೋಗಿಯ ಭಾಷೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಹೇಳಿಕೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ರೋಗಿಯ ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ಕಳಪೆಯಾಗಿದೆ, ಬಲ ಕಿವಿ ಸುಮಾರು 60 ಆಗಿದೆ. ನನಗೆ ಯಾವ ರೀತಿಯ ನಷ್ಟ ಸಾಧನ ಬೇಕು?

ಅಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ, ನೇರ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಸಾಧನದ ನಿರ್ಧಾರದ ವಿನಂತಿ, ಯಾವುದೇ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೂಳೆ ವಹನ ಮಾಹಿತಿ. ಅಂತರವನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು AI ಬಲವಂತವಾಗಿದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಆಡಿಯಾಲಜಿಸ್ಟ್‌ಗೆ ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಹಾಯಕ. ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು; ನಾನು ನೀಡುವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಪದವಿಯನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಿ, "ಸಂಭವನೀಯ" ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ, ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು [ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ] ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. 1000=30, 2000=45, 4000=50ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ: ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಡ ಕಿವಿ: [ಡೇಟಾ]. ಕಾರ್ಯ: ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು (ಶ್ರೇಣಿ?) ಮತ್ತು ಬಲ ಕಿವಿಗೆ ಪದವಿಯನ್ನು ಸ್ಕೆಚ್ ಮಾಡಿ, ದೃಢೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರವು ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ.

ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಅಂತರವನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಬಲ ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ HY 1000 Hz = 50 dB, KY 1000 Hz = 15 dB ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. YZ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು "ಗಾಳಿ-ಮೂಳೆ ಅಂತರವು ಸರಿಸುಮಾರು 35 dB, ಸಂಭವನೀಯ ವಾಹಕ-ಮಾದರಿಯ ಘಟಕ; ಓಟೋಸ್ಕೋಪಿ ಮತ್ತು ಟೈಂಪನೋಮೆಟ್ರಿಯಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು." ತಜ್ಞರು ಇದನ್ನು ಓಟೋಸ್ಕೋಪಿ ಮತ್ತು ಟೈಂಪನೋಮೆಟ್ರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯನ್ನು ಮಧ್ಯಮ ಕಿವಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ. AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿತು, ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಉಳಿಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಮರೆಮಾಚುವ ಎಚ್ಚರಿಕೆ. ಆಡಿಯೊಮೆಟ್ರಿಸ್ಟ್ ಬಲ ಕಿವಿ 4000 Hz = 20 dB ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುತ್ತಾನೆ, ಎಡ ಕಿವಿ ಅದೇ ಆವರ್ತನ = 80 dB ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಎಡ ಕಿವಿಯ ಮಿತಿಯು ಮರೆಮಾಚದೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಎಂದು ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಅಡ್ಡ ಶ್ರವಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂದು AI ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ. 60 ಡಿಬಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಗಮನಿಸದೆ ಇರಬಹುದಾದ ಬಲೆಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಭ್ರಮೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ. ತಜ್ಞರು ಬಲ ಕಿವಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಮೂದಿಸುತ್ತಾರೆ ಆದರೆ "ಎರಡೂ ಕಿವಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಿ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. AI ಎಡ ಕಿವಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ. ತಜ್ಞರು "ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಿಸಿ, [ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ]" ನಿಯಮವನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಿದಾಗ, AI ಎಡ ಕಿವಿಯನ್ನು ಖಾಲಿ ಬಿಡುತ್ತದೆ. ಪಾಠ: ನೀವು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್ ಡೇಟಾ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಕೆಳಗಿನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ (ಆವರ್ತನ ಸಾಲು; ಬಲ HY, ಬಲ KY, ಎಡ KY, ಎಡ KY ಕಾಲಮ್). ಕಾಣೆಯಾದ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ [ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ], ಅಳವಡಿಸುವುದು. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾ: [ಮಿತಿಗಳು]

ಟೈಪ್-ರೇಡ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಪೂರ್ವ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಸಹಾಯಕ. ನಾನು ನೀಡಿದ ಮಿತಿಗಳಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಕಿವಿಗೆ (1) ಗಾಳಿ-ಮೂಳೆ ಅಂತರವಿದೆ, (2) ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಕಾರ, (3) ಸಂಭವನೀಯ ಡಿಗ್ರಿ ಸ್ಕೆಚ್ ಅನ್ನು "ಸಾಧ್ಯ" ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದು; ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಡೇಟಾ: [ಕೋಷ್ಟಕ]

ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು ನಾನು ನೀಡಿರುವ ಎರಡು ಇಯರ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಯಾವ ಆವರ್ತನಗಳಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು? ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ನೀಡಿ; ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು. ಡೇಟಾ: [ಮಿತಿಗಳು]

ತಜ್ಞರ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಕ್ಕಾಗಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಾನು ಕೆಳಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿರುವ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ವರದಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಳತೆ ಮತ್ತು "ಸಾಧ್ಯ" ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ. ಕೃತಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಕರಡು: [ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಕರಡು]

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಮೂಳೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಏರ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಟೈಪ್ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಾಗಿ ಕೇಳಿ; ಅಂತರವಿದೆಯೋ ಇಲ್ಲವೋ ಎಂದು ನೋಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಮರೆಮಾಚುವ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಅಂತರಾಳದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಮರೆಮಾಚದೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು.
• ಸಂರಚನಾ ಕುರುಡುತನ. ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ಒಂದೇ ತರಂಗಾಂತರದ ನಾಚ್ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ (ಉದಾ. 4000 Hz ಶಬ್ದ ನಾಚ್); AI ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸಿದರೆ, ವಿವರವನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
• ನಿರ್ಣಾಯಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. "ರೋಗನಿರ್ಣಯ" ಮಾಡಲು AI ಗೆ ಹೇಳುವುದು; ಕರಡನ್ನು ಅಂತಿಮ ವರದಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದು.
• ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸದಿದ್ದಾಗ ಖಾಲಿ ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ತುಂಬಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಆಡಿಯೋಗ್ರಾಮ್; ಇದು ಆವರ್ತನ, dB HL, ಗಾಳಿ/ಮೂಳೆ ವಹನ ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. AI ನೀವು ನೀಡುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಂದ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಟೈಪ್-ಡಿಗ್ರಿ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯಂತಹ ಮೋಸಗಳನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ದರ್ಜೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೂಲಕ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಒದಗಿಸಿ, ಕಾಣೆಯಾದ [ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ] ಮುದ್ರಿಸಿ, ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಓದುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

"ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಿಂಗ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ (ಅನಾಮಧೇಯ) ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್‌ನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿ ಮತ್ತು "ಟೈಪ್-ಡಿಗ್ರಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ. ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸ್ವತಂತ್ರ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು AI ಯ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ: ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ಅದೇ ರೀತಿ ಹೊರಬಂದಿದ್ದೀರಿ, ನೀವು ಎಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಬಂದಿದ್ದೀರಿ? ಇದು ಮರೆಮಾಚುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು "ತಜ್ಞ ಅನುವಾದ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನೀಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಗಾಳಿ ಮತ್ತು ಮೂಳೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ; ನಾನು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು [ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲ] ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇನೆ, ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಹಸ್ತಪ್ರತಿಯನ್ನು ನನ್ನ ಸ್ವಂತ ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸನ್ನಿವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಕೊನೆಯ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಿತ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಿದ್ದೇನೆ, ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ, "ಸಾಧ್ಯ" ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ.