ಲಾಭಗಳು:
- ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವು ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು KVKK/ಕಾನೂನು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆ ನಿಯಮಗಳು ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು (ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ) ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಆಡಳಿತ ನೀತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ನಿರ್ವಹಣಾ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸದ ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನವನೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ, ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ಗಳಿಂದ ಹಾಸಿಗೆಗಳವರೆಗೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಿಂದ ಆದಾಯದವರೆಗೆ, ಗುಣಮಟ್ಟದಿಂದ ದಾಸ್ತಾನುಗಳವರೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನಾವು AI ಅನ್ನು ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿ ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. ಆದರೆ ಈ ಎಲ್ಲಾ ಶಕ್ತಿಯುತ ಬಳಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಛಾವಣಿಯಿದೆ: ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟು ಇಲ್ಲದೆ, ನೀವು ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವ್ಯವಹಾರವೂ ವರ್ಧಿತ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಕೊನೆಯ ಘಟಕವು ಚದುರಿದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಆಡಳಿತವು ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ನಿಯಮಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಯಾರು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ತತ್ವವನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಹೇಳೋಣ, ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ: AI ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿರ್ವಾಹಕ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನವನೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಖಾಸಗಿಯಾಗಿದೆ?
ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಅಲ್ಲ. Türkiye ನಲ್ಲಿ, KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು "ವಿಶೇಷ ಸ್ವಭಾವದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ; ಇದರರ್ಥ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ರಕ್ಷಣೆ. ಇದರ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಸಮಾನತೆಯು GDPR ಆಗಿದೆ. ರೋಗಿಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದರೆ, ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಹಾನಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ: ಕಳಂಕ, ತಾರತಮ್ಯ, ನಂಬಿಕೆಯ ನಷ್ಟ. ಆದ್ದರಿಂದ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ನಿಯಮಗಳಿವೆ. ಡೇಟಾದಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು (ಹೆಸರು, ಐಡಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ಅಪರೂಪದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ + ವಯಸ್ಸು + ಸ್ಥಳ ಸಂಯೋಜನೆ) ಗುರುತಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಮಿನಿಮೈಸೇಶನ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ. ಉದ್ದೇಶದ ಮಿತಿ ಎಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವುದು. ಧಾರಣ ಮಿತಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಾರದು.
ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಟೂಲ್ಗೆ ಅಂಟಿಸುವುದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ, ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ), ಮತ್ತು ಯಾವ ಡೇಟಾ ಯಾವ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಹೋಗಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಲಿಖಿತ ನೀತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ. ನೆನಪಿಡಿ: ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿದಾಗ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಮರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು; "68 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಹಿಳೆ" ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, "68 ವರ್ಷದ ಮಹಿಳೆ, ಹಳ್ಳಿಯ X, ಅಪರೂಪದ ಕಾಯಿಲೆ Y" ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿಲ್ಲ.
ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಆಡಳಿತ
ಉತ್ತಮ AI ಆಡಳಿತವು ಮೂರು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆಯೆಂದರೆ AI ರೋಗಿಯ ಗುಂಪಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅನನುಕೂಲತೆಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ (ವಯಸ್ಸಾದ, ಕಡಿಮೆ-ಆದಾಯದ, ಗ್ರಾಮೀಣ); ಹೊರಗಿಡಲು ನೋ-ಶೋ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸದಿರುವುದು ಇದಕ್ಕೆ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಎಂದರೆ ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ; ಗೋಚರ ಸಮರ್ಥನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, "ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ" ಸಲಹೆಯಲ್ಲ. ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಎಂದರೆ ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಹಿಂದೆ ಒಬ್ಬ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿ ಇರುವುದು; "AI ಹೀಗೆ ಹೇಳಿದೆ" ಎಂಬುದು ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ.
ಈ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರುವುದು ಆಡಳಿತ ನೀತಿ. ಉತ್ತಮ ನೀತಿಯು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ: ಯಾವ ವಾಹನಕ್ಕೆ ಯಾವ ಡೇಟಾ ಹೋಗಬಹುದು (ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ); ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳು; ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳು (ಯಾರು ಏನು ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ); ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ (ಯಾರು ಯಾವಾಗ ಏನು ಮಾಡಿದರು - ಟ್ರಯಲ್ ರೆಕಾರ್ಡ್); ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು. ಈ ನೀತಿಯು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ ನಾವು ನೋಡಿದ ಎಲ್ಲಾ "ಜನರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ" ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಗಮನ: "AI ಸೂಚಿಸಿದೆ, ನಾನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ವರ್ಗಾವಣೆಯಲ್ಲ. ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ನೈತಿಕವಾಗಿ, ಸಲಹೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಉಳಿದಿದೆ. ಆಡಳಿತವು ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಗೋಚರವಾಗುವಂತೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಮರು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅಪಾಯ. ಒಂದು ಘಟಕವು "ಅನಾಮಧೇಯ" ಪ್ರಕರಣದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದೆ: "ನಮ್ಮ ನಗರದಲ್ಲಿನ ಏಕೈಕ ಹೃದಯ ಕಸಿ ರೋಗಿ, 34 ವರ್ಷದ ಪುರುಷ, ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗಿದ್ದಾರೆ." ಈ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ನಾಮಪದವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನನ್ಯವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಆಕ್ಷೇಪ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಅಧಿಕಾರಿ; ಅಪರೂಪದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತದೆ. ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಜಾಡಿನ ದಾಖಲೆಯ ಮೌಲ್ಯ. ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಲ್ಲಿ, AI ಯೊಂದಿಗೆ ತಯಾರಿಸಲಾದ ನಿರ್ವಹಣಾ ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, "ಈ ಸಂಖ್ಯೆ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು, ಯಾರು ಅದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿದರು?" ಎಂದು ಕೇಳಲಾಯಿತು. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಆಡಳಿತ ನೀತಿಯು ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ "ಮೂಲ + ಪರಿಶೀಲಕ + ದಿನಾಂಕ" ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾದ ದೋಷವು ತಕ್ಷಣವೇ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಅಪರಾಧಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಅಲ್ಲ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ನೀತಿಯು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಿ ತನ್ನ ಡಿಸ್ಚಾರ್ಜ್ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಿದ್ದಾನೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸ್ಪಷ್ಟ ನೀತಿಯು "ರೋಗಿಯ ಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ಫೈಲ್ಗಳು ತೆರೆದ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಅವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಾಧನವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ." ಉದ್ಯೋಗಿ ನೀತಿಯನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಂಡರು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಲಿಖಿತ ಆಡಳಿತವು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಪ್ರತಿಫಲಿತವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ತಪ್ಪನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
1) ಕರಡು ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ನೀತಿ:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿ ಭದ್ರತೆ/ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಧಿಕಾರಿಗೆ ಸಹಾಯಕ. ನಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ "ಯಾವ ಡೇಟಾ AI ಅನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು" ವರ್ಗೀಕರಣ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಕೆಂಪು (ಎಂದಿಗೂ: ರೋಗಿಯ ID, ID, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್), ಹಳದಿ (ಅನಾಮಧೇಯ), ಹಸಿರು (ಉಚಿತ: ಸಾರ್ವಜನಿಕ, ನಿರಾಕಾರ). ಪ್ರತಿ ತರಗತಿಗೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಇದು ಕರಡು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು/ಅನುಸರಣೆ ಇಲಾಖೆ ಇದನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ.
2) ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ:
AI ಗೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ನಾನು ರನ್ ಮಾಡುವ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: ಹೆಸರು/TC/ಪ್ರೊಟೊಕಾಲ್ ಔಟ್ಪುಟ್, ಅಪರೂಪದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸಂಯೋಜನೆ (ವಯಸ್ಸು+ಸ್ಥಳ+ಅಪರೂಪದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ) ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆಯೇ, ಯಾವುದೇ ಅನಗತ್ಯ ಸ್ಥಳವಿದೆಯೇ, ಇದು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವೇ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಐಟಂ ಅನ್ನು ಹೌದು/ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಿ.
3) ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳ ನಕ್ಷೆ:
ಕೆಳಗಿನ AI ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ (ವರದಿ, ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಹಾಸಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಕೋಡ್, ಶಿಫ್ಟ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ) "ಅನುಮೋದಿಸುವವರು" ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಮಾಡಿ: ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಕಡ್ಡಾಯ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಪ್ರಾಧಿಕಾರ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್+ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಡಬಲ್ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಒತ್ತಿ.
4) AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್:
ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಾಗಿ ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲು ಟ್ರಯಲ್ ಲಾಗ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ದಿನಾಂಕ, ಬಳಸಿದ ಸಾಧನ, ನಮೂದಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ವರ್ಗ (ಅನಾಮಧೇಯ), ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಸಾರಾಂಶ, ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ವ್ಯಕ್ತಿ, ಅನುಮೋದಿಸಿದ ನಿರ್ವಾಹಕ, ನಿರ್ಧಾರ. ಇದು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗಾಗಿ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಮ್ಮ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು AI ಗೆ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ.
ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ವಾಹನ ಭದ್ರತೆ, ಯಾವುದೇ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್; ನೇರ KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ AI ಆಡಳಿತ ನೀತಿಯನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಿ: (1) ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ (ಕೆಂಪು/ಹಳದಿ/ಹಸಿರು), (2) ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳು, (3) ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳು, (4) ಟ್ರಯಲ್ ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಡಿಟಿಂಗ್, (5) ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆ/ಪಾರದರ್ಶಕತೆ/ಉತ್ತಮ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ತತ್ವಗಳು. ಇದು ಕರಡು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು/ಅನುಸರಣೆ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ.
ಆಡಳಿತದ ಅಂಶ
ಏನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ
ಉದಾಹರಣೆ
ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಏನು ನಮೂದಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ
ID = ಎಂದಿಗೂ
ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ
ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ
ಹೆಸರು/ಅಪರೂಪದ ಸಂಯೋಜನೆ ಪಾಪ್ ಅಪ್
ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳು
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರೆಕಾರ್ಡ್
ಆಡಿಟಬಿಲಿಟಿ
ಮೂಲ + ಪರಿಶೀಲಕ + ದಿನಾಂಕ
ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು
ನ್ಯಾಯೋಚಿತ, ಪಾರದರ್ಶಕ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ
ಹೊರಗಿಡಲು ಸ್ಕೋರ್ ಬಳಸುವುದು
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು "ಅನಾಮಧೇಯ" ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅಪರೂಪದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ದೂರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಅನುಮೋದಿಸದ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಡೇಟಾವು ಆಫ್ಸೈಟ್ ಸರ್ವರ್ಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
- AI ಮೇಲೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹಾಕುವುದು. "AI ಹೇಳಿದರು" ಕಾನೂನು ರಕ್ಷಣೆ ಅಲ್ಲ.
- ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿಲ್ಲ. ದೋಷ ಉಂಟಾದಾಗ, ನೀವು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
- ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸದಿರುವುದು. ಕಾಗದದ ಮೇಲಿನ ನಿಯಮವು ಪ್ರತಿಫಲಿತವಾಗದ ಹೊರತು ರಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಲಹೆ: ನಿಮ್ಮ ಆಡಳಿತ ನೀತಿಯನ್ನು "ಸುವರ್ಣ ನಿಯಮಗಳ" ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಕಿರೀಟಗೊಳಿಸಿ ಒಂದೇ ಪುಟದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾರಾದರೂ ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿದೆ: ID ಅನ್ನು ನಮೂದಿಸಬೇಡಿ, ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಡಿ, ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ, ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಮಾನವ ಸಹಿ. ದೀರ್ಘ ನೀತಿಯನ್ನು ಯಾರೂ ಓದುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಐದು ನಿಯಮವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
AI ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಶಕ್ತಿಯು ಗೌಪ್ಯತೆ, ಶಾಸನ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಯ ದೃಢವಾದ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾ ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ; ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಉತ್ತಮ ಆಡಳಿತ; ಇದು ಒಂದೇ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳು, ಟ್ರೇಸ್ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು (ನ್ಯಾಯಯುತತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ) ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ ಸಾರಾಂಶವಾಗಿದೆ: AI ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾನವನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊರುತ್ತಾನೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ನಿರ್ವಹಣಾ ನಿರ್ಧಾರದಂತೆ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
"AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ರೆಕಾರ್ಡ್" ಮತ್ತು "ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಒಂದು ಪುಟದ ಕರಡು ಆಡಳಿತ ನೀತಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಕನಿಷ್ಠ ಐದು ಐಟಂಗಳ "ಸುವರ್ಣ ನಿಯಮ" ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ನಂತರ, ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ ನೀವು ಕಲಿತ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಾಸಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಕೋಡ್) ಮತ್ತು ಆ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಈ ನೀತಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತಗಳನ್ನು 5 ಐಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶೇಷ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ನಾನು ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ಅಪರೂಪದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಾನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೂ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯ ಬಿಂದುವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು AI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ (ಮೂಲ/ಪರಿಶೀಲಕ/ದಿನಾಂಕ) ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆಯೇ?
- [ ] ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾನು ನೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆದಿದ್ದೇನೆಯೇ?
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಯಾವುದೇ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಿಲ್ಲದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಹಾಸಿಗೆ ಹಂಚಿಕೆ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ತಪ್ಪು ಏನು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸೂಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸದೆ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಜನರ ಮೇಲಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಹಾಸಿಗೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಹಾಸಿಗೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವಾಸ್ತವಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಸಲಹೆಯನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹಾಸಿಗೆ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಸರ್ಜನೆಯ ಆದ್ಯತೆಯು ರೋಗಿಯ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವು ವೈದ್ಯ/ದಾದಿಯ ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ನಿರ್ಧಾರದಂತೆ.
2. ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವಾಗ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವೇಗಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್, ಒಪ್ಪಂದದ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿ ✔
- ಸಿ) ರೋಗಿಯ ಹೆಸರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮರೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಿಡಿ
- ಡಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ರೋಗಿಯಿಂದ ಮೌಖಿಕ ಅನುಮತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಸಾಕು.
ವಿವರಣೆ: ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವು ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ. ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಒಪ್ಪಂದದ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು.
3. ಯಾವುದೇ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಬಳಕೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ನಿರಾಕರಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ
- ಸಿ) ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ಯೋಜನೆ, ರಿಮೈಂಡರ್ ರಶ್ ಮತ್ತು ಓವರ್ಬುಕಿಂಗ್ನಂತಹ ಪ್ರವೇಶ-ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳು ✔
- ಡಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಕಪ್ಪುಪಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಅಪಾಯದ ಅಂಕವು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜು; ಜ್ಞಾಪನೆ ಸಾಂದ್ರತೆ, ಓವರ್ಬುಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ಸೌಲಭ್ಯದಂತಹ ನ್ಯಾಯಯುತ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು, ರೋಗಿಯ ನಿರಾಕರಣೆ ಅಲ್ಲ. ರೋಗಿಗಳ ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಬೇಕು.
4. ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬದಲಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣವೇನು?
- ಎ) ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ವರದಿಯು ದೀರ್ಘವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರವು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ ✔
ವಿವರಣೆ: ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಹಂತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಯೋಜನೆಯು ಕಡಿಮೆ/ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧರಾಗಲು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೃದುವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಆದಾಯ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ AI ಅನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಪಾಯ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಮಾನ್ಯ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅದನ್ನು ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ಗೆ ನಮೂದಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬಹಳ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಕೋಡ್ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ SGK ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಇಂಗ್ಲಿಷ್ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿಜವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗಿರುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಸೂಚಿಸಬಹುದು (ಭ್ರಮೆ). ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಪ್ರತಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮಾನ್ಯವಾದ ವಹಿವಾಟು ಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ಮರುಪಾವತಿ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಧಿಕೃತ ತಜ್ಞರು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
6. ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸೂಚಕ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ, AI ಸೂಚಕದಲ್ಲಿನ ಹಠಾತ್ ಕುಸಿತವನ್ನು 'ಸುಧಾರಣೆ' ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ. ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
- ಎ) ಕಾಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ದೇಶಕರ ಮಂಡಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು
- B) ಬದಲಾವಣೆಯು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಬದಲಾವಣೆ ಅಥವಾ ಗುರಿ ವಿಚಲನದಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದೇ ಎಂದು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಕಾರಣವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ✔
- ಸಿ) ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಿಂದ ಸೂಚಕವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ನಂಬುವುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ತಪಾಸಣೆ ಮಾಡದಿರುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಸೂಚಕದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಬದಲಾವಣೆ ಅಥವಾ ಗೇಮಿಂಗ್ನಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಕಾಮೆಂಟ್ನ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.
7. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ರೋಗಿಯ ತೃಪ್ತಿ ಉಚಿತ ಪಠ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು ಯಾವುದು?
- ಎ) ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಥೀಮ್ಗಳಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ
- ಸಿ) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾವನೆಯ ಲೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸದೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ✔
- ಡಿ) ದೂರುಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾವನೆಯ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ವ್ಯಂಗ್ಯ, ನಿರಾಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಓದಬಹುದು; ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಲೇಖಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮಾತ್ರ ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಓದುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಾರದು.
8. ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಎಬಿಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೇನು?
- ಎ) ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸುವುದು
- ಬಿ) ವಿಟಮಿನ್ ಎ ಹೊಂದಿರುವ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಎಣಿಸುವುದು
- ಸಿ) ಅವಧಿ ಮೀರಿದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಮೌಲ್ಯ/ನಿರ್ಣಾಯಕತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸ್ಟಾಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಐಟಂಗಳಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವುದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಎಬಿಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ದಾಸ್ತಾನು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯ/ನಿರ್ಣಾಯಕತೆಯಲ್ಲಿ ಎ (ಹೆಚ್ಚು), ಬಿ (ಮಧ್ಯಮ), ಸಿ (ಕಡಿಮೆ) ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ಹೀಗಾಗಿ, ನಿರ್ವಹಣಾ ಗಮನ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಆವರ್ತನವು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ.
9. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುಧಾರಣೆಯಲ್ಲಿನ 'ಅಡಚಣೆ'ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಅರ್ಥವೇನು?
- ಎ) ಕಿರಿದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಹಂತ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಹರಿವಿನ ವೇಗವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವೇಗದ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಹಂತ
- ಸಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಘಟಕ
- ಡಿ) ರೋಗಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ತೃಪ್ತರಾಗಿರುವ ಹಂತ
ವಿವರಣೆ: ಅಡಚಣೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವೇಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಕಿರಿದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಸುಧಾರಣೆಯ ಪ್ರಯತ್ನವು ಮೊದಲು ಅಡಚಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕು; ಬೇರೆಡೆ ಸುಧಾರಣೆಯು ಒಟ್ಟಾರೆ ಹರಿವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
10. ಶಿಫ್ಟ್ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಏನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು?
- ಎ) ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಮುದ್ರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ
- ಬಿ) ಕಾರ್ಮಿಕ ಕಾನೂನು, ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಅವಧಿಗಳು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆ ✔
- ಸಿ) ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಷ್ಟು ಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
- D) ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯು ಅತ್ಯಂತ ಹಿರಿಯ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆಯೇ
ವಿವರಣೆ: ಚಾರ್ಟ್; ಇದು ಕಾರ್ಮಿಕ ಕಾನೂನು (ಗರಿಷ್ಠ ಕೆಲಸದ ಸಮಯ, ವಿಶ್ರಾಂತಿ), ಉದ್ಯೋಗಿ ಹಕ್ಕುಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು. AI ಈ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಕರಡನ್ನು ತಯಾರಿಸಬಹುದು; ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.
11. ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯ ಸರಿಯಾದ ಮಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಮಾನವರಲ್ಲಿದೆ ✔
- D) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮರುಪಾವತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬಹುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಸಾಧನ. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
12. ವಾಸ್ತವ್ಯದ ಸರಾಸರಿ ಉದ್ದದಲ್ಲಿನ ಇಳಿಕೆ (LOS) ಸೂಚಕ ಮಾತ್ರ ಏಕೆ 'ಯಶಸ್ಸಿಗೆ' ಸಾಕಷ್ಟು ಪುರಾವೆಯಾಗಿಲ್ಲ?
- ಎ) ವಾಸ್ತವ್ಯದ ಅವಧಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ
- ಬಿ) ವಾಸ್ತವ್ಯದ ಉದ್ದವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು
- ಸಿ) ವಾಸ್ತವ್ಯದ ಅವಧಿಯು ಮರುಪಾವತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿಲ್ಲ.
- ಡಿ) ಆರಂಭಿಕ ವಿಸರ್ಜನೆ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆಯ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ ಇಳಿಕೆಯು ಬಂದರೆ, ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ದುರ್ಬಲಗೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸೂಚಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ✔
ವಿವರಣೆ: ಕಡಿಮೆ ನಿವಾಸದ ಸಮಯವು ಉತ್ತಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಆರಂಭಿಕ ವಿಸರ್ಜನೆ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆಯ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ ಬಂದರೆ, ರೋಗಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ದುರ್ಬಲಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಸೂಚಕವನ್ನು ಇತರ ಸಂಬಂಧಿತ ಸೂಚಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
13. ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಅಥವಾ ದುರಂತದಂತಹ ಹಠಾತ್ ಅಡಚಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸ್ಥಿತಿ ಏನು?
- ಎ) ಭವಿಷ್ಯವು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ; ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಮುನ್ನಡೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ✔
- ಬಿ) ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಭವಿಷ್ಯವು ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ವತಃ ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು
ವಿವರಣೆ: AI ಭವಿಷ್ಯವು ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳು, ವಿಪತ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಶಾಸಕಾಂಗ ಬದಲಾವಣೆಗಳಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿರಾಮಗಳಲ್ಲಿ, ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾವು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ; ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಮುನ್ನಡೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.
14. ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ AI ಆಡಳಿತ ನೀತಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಯಾವುದನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕು?
- ಎ) ಯಾವ ಬ್ರಾಂಡ್ನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಖರೀದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
- ಬಿ) ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳು, ಜವಾಬ್ದಾರಿ/ಆಡಿಟ್ ದಾಖಲೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು ✔
- ಸಿ) ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮಾತ್ರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೆಂಬ ನಿಯಮ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಲೇಖನ
ವಿವರಣೆ: ಧ್ವನಿ ಆಡಳಿತ; ಯಾವ ಸಾಧನ, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳು, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳು, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ದಾಖಲೆಗಳು, ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು (ನ್ಯಾಯಯುತತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ) ಗೆ ಯಾವ ಡೇಟಾ ಹೋಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.