ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ (ಯೋಜನೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ) ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆದ್ಯತೆಯಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಅದನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವುದು.
• KVKK/ಗೌಪ್ಯತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು

ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿದಿನ ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ನೂರಾರು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂದು ತುರ್ತು ಕೋಣೆಗೆ ಎಷ್ಟು ರೋಗಿಗಳು ಬರುತ್ತಾರೆ? ಯಾವ ಪಾಲಿಕ್ಲಿನಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಖಾಲಿ ಹುದ್ದೆಗಳು ಉಳಿಯಬೇಕು? ತೀವ್ರ ನಿಗಾದಲ್ಲಿ ಹಾಸಿಗೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ? ಮುಂದಿನ ವಾರ ಯಾವ ಔಷಧಿ ಸ್ಟಾಕ್ ಖಾಲಿಯಾಗುತ್ತದೆ? ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು ರೋಗಿಗಳ ತೃಪ್ತಿ ಏಕೆ ಕುಸಿಯಿತು? SSI ಈ ಮಸೂದೆಯನ್ನು ಏಕೆ ತಿರಸ್ಕರಿಸಿತು? ಈ ಕೆಲವು ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ಡೇಟಾ-ತೀವ್ರ ಮತ್ತು ಸಮಯ-ಸೇವಿಸುವವು; ಕೆಲವು ರೋಗಿಯ ಪ್ರವೇಶ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI, ಅಥವಾ AI ಕಿರು-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ನಮೂನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವರಂತೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದು) ಈ ಚಿತ್ರದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಅದು ಗಂಟೆಗಳಿಗಿಂತ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ವರದಿಗಳು, ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕರಡುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ತಪ್ಪಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ನಿರ್ವಹಣಾ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಇದು ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಮೊದಲ ಘಟಕವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಚಯವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬಾರದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯು "ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ" ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ "ರೋಗಿ-ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ" ಪ್ರದೇಶವಾಗಿದೆ: ನೀವು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ನಿರ್ಧಾರವು ರೋಗಿಗೆ ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ; ಸ್ಟಾಕ್ ನಿರ್ಧಾರವು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಮುಂದೂಡಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಮೂಲ ತತ್ವವನ್ನು ರೂಪಿಸೋಣ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ವಾಹಕರಲ್ಲ. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆದ್ಯತೆ, ಮರುಪಾವತಿ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.

ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು AI ನ ಸ್ಥಳ

ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಮೂರು ಪದರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪದರವು ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ: ಅಪಾಯಿಂಟ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳು, ಬೆಡ್ ಫ್ಲೋ, ಶಿಫ್ಟ್‌ಗಳು, ಸ್ಟಾಕ್. ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಪದರವು ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ-ಮಾಸಿಕ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ: ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಬಜೆಟ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪದರವು ಸಂಸ್ಥೆಯ ದಿಕ್ಕನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ: ಹೂಡಿಕೆ, ಸೇವಾ ಬಂಡವಾಳ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉದ್ದೇಶಗಳು. AI ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಪದರಗಳನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸಬಹುದು; ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ವಿಭಿನ್ನ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪದರದಲ್ಲಿ, AI ಕ್ಷಿಪ್ರ ಕರಡುಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪದರದಲ್ಲಿ, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಪದಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸೋಣ. ಸೂಚಕ (ಕೆಪಿಐ) ಎನ್ನುವುದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹಾಸಿಗೆಯ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ದರ). ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಘಟಕವು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲಸದ ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ. ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಭವಿಷ್ಯದ ರೋಗಿಯ / ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಯ ಚಕ್ರವು ರೋಗಿಗಳ ನೋಂದಣಿಯಿಂದ ಬಿಲ್ ಸಂಗ್ರಹದವರೆಗಿನ ಹಣಕಾಸಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ನಾವು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೊಂದಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ; ಸದ್ಯಕ್ಕೆ, ಇದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ: ಈ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಲ್ಲಿ, AI ನಿಮಗೆ ರೂಪರೇಖೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಮಿಷನ್ ಮೂಲಕ AI ನ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

ಅನ್ವೇಷಣೆ

AI ನ ಪಾತ್ರ

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ

ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ

ವರದಿ/ಸಾರಾಂಶ ಕರಡು ಬರೆಯುವುದು

ಸ್ಕೆಚ್ ಜನರೇಟರ್

ಕಡಿಮೆ

ಘಟಕ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ

ಬೇಡಿಕೆ/ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ

ಮುನ್ಸೂಚಕ, ಸನ್ನಿವೇಶ ಜನರೇಟರ್

ಮಧ್ಯಮ

ವ್ಯಾಪಾರ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ

ನೋ-ಶೋ ರಿಸ್ಕ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಚೋದನೆ

ಮಧ್ಯಮ

ಪಾಲಿಕ್ಲಿನಿಕ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್

ಬೆಡ್/ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಆದ್ಯತೆ

ಸಲಹೆ ಜನರೇಟರ್, ಎಂದಿಗೂ ಕೊನೆಯ ಪದವಲ್ಲ

ಹೆಚ್ಚು

ವೈದ್ಯ + ನರ್ಸ್

ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ

ಕರಡು ಶಾಸನದಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ

ಹೆಚ್ಚು

ಆದಾಯ/ಕೋಡಿಂಗ್ ತಜ್ಞ

ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ / ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆದ್ಯತೆ

ಸಹಾಯಕ ಇನ್ಪುಟ್

ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು

ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ + ವೈದ್ಯರು

ಈ ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಸಾಲನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ: ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವು ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ.

"ಪರಿಶೀಲನೆ" ಏಕೆ ಈ ವ್ಯವಹಾರದ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ತೋರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳು ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ತಾಂತ್ರಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದು ನಿರರ್ಗಳ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ, ಅದು ನಿಜವೆಂಬಂತೆ ಮಾದರಿಯ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗೆ ಗಂಭೀರವಾದ ಬಲೆಯಾಗಿದೆ: ಮಾದರಿಯು "ಈ ತಿಂಗಳು ಬೆಡ್ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ 82 ಪ್ರತಿಶತ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನೋಡಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಥವಾ ಅವರು ಮರುಪಾವತಿ ನಿಯಮವನ್ನು "2023 ರಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ" ಎಂದು ವಿವರಿಸಬಹುದು; ಆದರೆ, ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆ ಇಲ್ಲ. ಅವನು ಎರಡನ್ನೂ ಒಂದೇ ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದರಿಂದ, ಸರಿ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಏಕೈಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸ.

ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತು ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1. ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್: ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ದರಗಳು, ಶಾಸಕಾಂಗ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (HBYS/HIS, ​​ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ದಾಖಲೆಗಳು) ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲಗಳನ್ನು (SGK/SUT ಸಂವಹನಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ಸಚಿವಾಲಯದ ನಿಯಮಗಳು, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು) ಅವಲಂಬಿಸಿ, AI ನ ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲ. ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು AI ಬಳಸಿ, ಅದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಅಲ್ಲ.
2. ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ/ಹೋಲಿಸಿ: ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ, ದರ ಮತ್ತು AI ರಿಟರ್ನ್ಸ್ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಿಮಗಾಗಿ ಶೇಕಡಾವಾರು, ಒಟ್ಟು, ಸರಾಸರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
3. ನಿರ್ವಹಣಾ ಫಿಲ್ಟರ್: ನಿರ್ವಹಣಾ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನೆಲದ ಮೇಲಿನ ಸತ್ಯಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ (ಬಜೆಟ್, ಶಾಸನ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆ).

ಗಮನ: AI ನಿಂದ ತಯಾರಿಸಲಾದ ವರದಿ ಅಥವಾ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ನಿರ್ದೇಶಕರ ಮಂಡಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಸಹಿ ಮಾಡದ ನಿರ್ವಹಣಾ ನಿರ್ಧಾರದಂತೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿರುವ ಕಾರಣ ನಿಜವಲ್ಲ.

ಗೌಪ್ಯತೆ: ರೋಗಿಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಡೇಟಾ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ

ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾ (ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿ) ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಮತ್ತು ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ GDPR ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದಂತೆ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ AI ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಅದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯು ವ್ಯಾಪಾರದ ರಹಸ್ಯವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಡೇಟಾಗೆ (ಆದಾಯ ಹೇಳಿಕೆಗಳು, ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಬೆಲೆಗಳು, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮಾಹಿತಿ) ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಯಮ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. "Ayşe Yılmaz, 68, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ 2024-114523" ಬದಲಿಗೆ "68 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಹಿಳಾ ರೋಗಿ"; "ಡಾ. ಮೆಹ್ಮೆತ್ ಕಾಯ ಖಾಯಂ ಸಿಬ್ಬಂದಿ" ಬದಲಿಗೆ, "ಹಿರಿಯ ತಜ್ಞ ವೈದ್ಯ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆ. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಧಿಕಾರಿಯು 14 ಸೂಚಕಗಳ ಮಾಸಿಕ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು 3 ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಕಳೆದರು. ಅವರು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದರು (ರೋಗಿಯ ಹೆಸರಿಲ್ಲ, ಕೇವಲ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು) AI ಗೆ ಮತ್ತು ಕರಡು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಕೇಳಿದರು. AI ಪ್ರತಿ 10 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ ಒಂದು ಸ್ಕೆಚ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿತು; ಪಾಲಕನು ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತನ್ನ ಕ್ಲಿಪ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದನು, ಎರಡು ತಪ್ಪಾದ ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದನು ಮತ್ತು ಕಾರಕತ್ವದ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪುನಃ ರಚಿಸಿದನು. ಅವಧಿ: 3 ಗಂಟೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ 40 ನಿಮಿಷಗಳು. AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡಿತು, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಮಾನವನೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಟ್ರ್ಯಾಪ್. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಾಪಾರ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು AI ಯನ್ನು ಕೇಳಿದರು, "ಕಳೆದ ವರ್ಷ ನಾವು ಎಷ್ಟು ತುರ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ?" ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ AI ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ "ಸುಮಾರು 92,000" ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡಿದೆ. ಪ್ರಾಂಶುಪಾಲರು ತಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಹಾಕಿದರು; ನಿಜವಾದ ಸಂಖ್ಯೆ 78,400 ಆಗಿತ್ತು. ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಬಜೆಟ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಿದೆ. ತಪ್ಪು: AI ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡದೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ. ಉದ್ಯೋಗಿಯೊಬ್ಬರು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ರೋಗಿಗಳ ಪೂರ್ಣ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ Excel ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರು ಮತ್ತು "ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಬನ್ನಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿದರು. ಡೇಟಾವು ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೋಯಿತು ಮತ್ತು KVKK ತನಿಖೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ಹೆಸರು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ಹಾಸಿಗೆ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ದಿನಾಂಕದಂತಹ ಅನಾಮಧೇಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ತಿಂಗಳ ನಮ್ಮ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ದರವನ್ನು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ.

ಈ ಹಕ್ಕು ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆ: AI ಗೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು "ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ರೇಟ್" ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನಿರ್ಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು. ಅವಧಿಯಾಗಲೀ, ಘಟಕವಾಗಲೀ, ಸಂದರ್ಭವಾಗಲೀ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಹಾಯಕ. ಕೆಳಗೆ ನಮ್ಮ ಅನಾಮಧೇಯ ಮಾಸಿಕ ಡೇಟಾ (ಯಾವುದೇ ಹೆಸರುಗಳು/ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳಿಲ್ಲ). ಹಾಸಿಗೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ: 240. ಆಕ್ರಮಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಹಾಸಿಗೆ ದಿನಗಳು: 5,760. ತಿಂಗಳು: 30 ದಿನಗಳು. ಕಾರ್ಯ: (1) ಬೆಡ್ ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ದರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸೂತ್ರವನ್ನು ತೋರಿಸಿ, (2) ಒಂದು-ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಿ, (3) ನಿಮಗೆ ಎಲ್ಲಿ ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಿಳಿಸಿ, ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಯಸದ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ.

ಈ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ, ಫಾರ್ಮುಲಾ ನಿರೀಕ್ಷೆ, ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು "ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್" ನಿಷೇಧವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಇನ್ನೂ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೀವೇ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೀರಿ (240 × 30 = 7,200 ಬೆಡ್-ಡೇಸ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ; 5,760 / 7,200 = 80%).

ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

ತತ್ವ

ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು

AI ಸಹಾಯಕ

ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಜನರಿಗೆ ಸೇರಿದ್ದು

ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ

ಸಂಖ್ಯೆ/ನಿಯಮವು ಸಂಸ್ಥೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ, AI ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ಅಲ್ಲ

ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು

ಗುರುತು ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ

ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡದೆ AI ನಿಂದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಆತ ಕೊಡುವ ನಂಬರ್ ನಕಲಿ. ಯಾವಾಗಲೂ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.
• ನಿರರ್ಗಳವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಭಾವಿಸುವುದು. ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬರೆದ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅದು ಸರಿ ಎಂದು ಅರ್ಥವಲ್ಲ.
• ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಹೆಸರು, ಟರ್ಕಿಶ್ ID ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಎಂದಿಗೂ ತೆರೆದ ವಾಹನವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
• ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡದೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು. ಅವಧಿ, ಘಟಕ, ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ, ಔಟ್ಪುಟ್ ತಪ್ಪಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು AI ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು. AI ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಸಲಹೆ: ಪ್ರತಿ AI ಸೆಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಚಿಕ್ಕ "ನಿಯಮ ರೇಖೆ" ಸೇರಿಸಿ: "ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸದ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ; ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲದಿರುವಲ್ಲಿ 'ಖಾತ್ರಿಯಿಲ್ಲ' ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ." ಈ ಒಂದೇ ವಾಕ್ಯವು ಭ್ರಮೆಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ: ಇದು ವರದಿಗಳು, ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕರಡುಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ ಯಾವಾಗಲೂ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಅಪಾಯವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವು ಚಿಕ್ಕದಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂರು ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಎಲ್ಲದರ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ: ಗುಣಲಕ್ಷಣ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯತೆ. ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಈ ಮೂರನ್ನು ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಉಳಿದ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಪಕರಣವು ನಿಮಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯಿಂದ ಒಂದೇ ಅನಾಮಧೇಯ ಸೂಚಕವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕವಾಗಿ): ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಾಸಿಗೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಆಕ್ರಮಿತ ಮಲಗುವ ದಿನಗಳು. ಮೇಲಿನ "ಪವರ್‌ಫುಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, AI ಆಕ್ಯುಪೆನ್ಸಿ ದರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ. ನಂತರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೀವೇ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡಿ, ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ರುಜುವಾತುಗಳು ಸೋರಿಕೆಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು 5 ಐಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು AI ಗೆ ನೀಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಹೆಸರು/TC/ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಇಲ್ಲ)?
• [ ] ನಾನು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ "ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ" ನಿಯಮವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
• [ ] ನಾನು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ನೀಡಿದ್ದೇನೆಯೇ?