Visapusiškas dirbtinis intelektas palaikoma klinikinė darbo eiga ir įmonės taikomoji programa

Pelnas:

• Galimybė integruoti dirbtinį intelektą vietoje ir tam tikrose ribose kiekviename darbo eigos etape, nuo paciento priėmimo iki išrašymo
• Galimybė sukurti operatyvią biblioteką, patikrinimo protokolą ir KVKK atitinkančią privatumo politiką klinikos / įstaigos mastu
• Gebėjimas sukurti audito kultūrą, kuri apsaugotų pacientų saugumą, atsakomybę ir pasitikėjimą dirbtiniu intelektu paremta medicina

Ankstesni padaliniai nagrinėjo dirbtinį intelektą (DI) atskiruose klinikinio darbo etapuose: diferencinė diagnostika, literatūra, istorija, vaizdavimas, vaistai, paciento bendravimas, patikrinimas, privatumas, dokumentacija, atskaitomybė. Šiame paskutiniame skyriuje mes sujungiame viską: kaip integruoti dirbtinį intelektą in situ, ribotai ir audituojamai kiekviename darbo eigos etape, nuo paciento priėmimo iki išrašymo; ir jūs išmoksite, kaip jį institucionalizuoti klinikiniu ar instituciniu mastu. Siekiama, kad dirbtinis intelektas būtų mažiau individualus „triukas“ ir dalis sistemos, saugančios pacientų saugumą ir atskaitomybę.

AI vieta paciento kelionėje

Apsvarstykite paciento klinikinę kelionę ir nustatykite AI vaidmenį bei ribą kiekvienoje stotelėje:

• Priėmimas/triažas: AI gali rinkti preliminarią informaciją, rekomenduoti prioritetus; Sprendimas yra gydytojo rankose (raudona zona).
• Anamnezė: AI struktūrizuoja paciento parodymus; Gydytojas baigia tyrimą (geltona zona).
• Diferencinė diagnozė: AI tikimybė primena; Diagnozė yra pas gydytoją (raudona zona).
• Tikrinimas/stebėjimas: AI nustato prioritetus, priemones; radiologo išvada (raudona zona).
• Gydymas/vaistai: AI sąveika primena; Dozavimas ir gydytojo receptas (raudona zona).
• Dokumentacija: AI sukuria epikrizę / kodo juodraštį; patvirtina gydytojas (geltona sritis).
• Informacija pacientui: AI supaprastina; Turinys patvirtintas gydytojo (geltona zona).
• Iškrovimas / stebėjimas: AI generuoja instrukcijas ir priminimus; Atsakomybė tenka gydytojui.

Ta pati disciplina galioja kiekvienoje stotelėje: AI pagreitina, gydytojas patikrina ir nusprendžia.

Patarimas: atlikę darbo eigą ir paklausę „ką AI daro kiekviename žingsnyje, kokia jo riba, kas tai patikrina? Suplanuokite. Šis žemėlapis tampa vieno puslapio kompasu ir naujiems komandos nariams, ir priežiūrai.

Įmonės trys statybiniai blokai

Individualios geros valios neužtenka; Saugiam AI naudojimui reikalinga institucinė sistema.

1. Raginimo biblioteka. Išbandyti, standartiniai raginimai su užrašytomis kiekvienos pasikartojančios užduoties ribomis (epikrizė, anonimiškumas, kodo pasiūlymas, paciento pastaba, patikrinimas). Visi naudoja tą patį saugų modelį; kokybė yra vienoda.

2. Autentifikavimo protokolas. Prie kiekvieno išvesties tipo parašyta, kas ką patikrins, su kokiu šaltiniu. Saugumui svarbios išvados (diagnozė, dozė, ataskaita) uždaromos gavus kompetentingo gydytojo sutikimą.

3. KVKK atitinkanti privatumo politika. Kokius įrankius galima naudoti, kokius duomenis galima įvesti, anonimiškumo taisyklė ir įrankio patvirtinimo procesas yra dokumentuojami.

Žingsnis po žingsnio: įmonės programa

1. Suplanuokite savo darbo eigą. AI vaidmuo, riba, tikrintojas kiekviename žingsnyje.
2. Priskirkite rizikos zonas. Žalia/geltona/raudona.
3. Įdiekite raginimo biblioteką. Su apribojimais ir patvirtinimo pastabomis.
4. Parašykite autentifikavimo protokolą. Pagal išvesties tipą.
5. Nustatykite privatumo politiką ir įrankių sąrašą. Atitinka KVKK.
6. Sukurkite mokymo ir audito ciklą. Mokykis iš klaidų, atnaujink.

trys mini dėklai

1 atvejis – nuo netvarkos iki sistemos. Poliklinikoje kiekvienas gydytojas naudoja skirtingas priemones ir atsitiktinius raginimus; Kokybė kinta, yra keletas pavojų privatumui. Klinika kuria bendrą greitųjų biblioteką, tikrinimo protokolą ir patvirtintų įrankių sąrašą. Po 3 mėnesių dokumentacijos laikas sutrumpėja, privatumo problemos nustatomos iš naujo, o išvesties kokybė išlyginama.

2 atvejis – pataisymas iš audito. Atliekant mėnesinį auditą, 6 % AI sukeltų epikrizių buvo apgaulinga išvada, kuri liko nepataisyta. Institucija susieja „epikrizės patikrinimo“ veiksmą su privalomu kontroliniu sąrašu ir organizuoja mokymus; Kito audito metu norma sumažėja iki 0,5 proc. Audito ciklas užfiksuoja klaidą prieš perduodant ją į sistemą.

3 atvejis – saugi integracija. Ligoninė diegia savo dirbtinio intelekto įrankį su KVKK atitinkančia sutartimi, pagal kurią duomenys naudojami ne tik švietimui; Ji įtraukia į sistemą anonimiškumo taisyklę. Taigi privatumas ir atsakomybė saugomi sparčiai augant. Dėl gero dizaino saugumas „įdėtas nuo pat pradžių“, o ne „pridėtas vėliau“.

Įmonės brandos lentelė

Lygis

funkcija

Rizika

netvarkingas

Kiekvienas buvo savo įrankis / raginimas

Aukšta (kokybė, privatumas)

Standartinis

Bendra raginimo biblioteka

vidutinis

prižiūrimas

Autentifikavimo protokolas + patvirtinimas

žemas

subrendęs

Politika + mokymai + audito ciklas

Žemiausias, nuolat tobulėjantis

Keturi kopijuojami šablonai

Užduotis: Žingsnis po žingsnio suplanuokite šią klinikinę darbo eigą. Kiekvienam žingsniui:- AI vaidmuo- rizikos zona (žalia/geltona/raudona)- riba (ko NEGALIMA daryti)- kas tikrina/sertifikuoja darbo eigą: [...]

Užduotis: Sukurkite TIKRINIMO PROTOKOLO projektą tokiam išvesties tipui: kas tikrina, su kokiu šaltiniu, kokiais veiksmais, kas tikrina, kokiu atveju konsultuojamasi su ekspertu. Išvesties tipas: [...]

Užduotis: Sukurkite mūsų klinikai DI PRIVATUMO POLITIKOS sistemą: leidžiami įrankiai, duomenys, kuriuos galima/negalima įvesti, anonimiškumo taisyklė, įrankio patvirtinimo procesas, ką daryti pažeidus. Laikykitės KVKK.

Užduotis: paruoškite STANDARTINĘ RAGINIMĄ toliau nurodytai pasikartojančiai užduočiai su ribomis ir patikrinimo pastaba; formatu, kurį galima įtraukti į komandos biblioteką.Užduotis: [...]

Silpnas raginimas / Stiprus raginimas

Silpnas: „Kaip turėtume naudoti AI savo klinikoje?

Stiprus: "Žingsnis po žingsnio nubrėžkite šią mūsų klinikos darbo eigą (priėmimas, anamnezė, diagnozė, tyrimas, gydymas, dokumentacija, išrašymas). Kiekviename žingsnyje nurodykite AI vaidmenį, rizikos zoną, ko ji nedarys, kas patikrins ir patvirtins. Aiškiai pažymėkite saugai svarbius veiksmus ir uždėkite užrašą "Reikalingas kvalifikuoto gydytojo patvirtinimas" ant kiekvienos bibliotekos. Taip pat siūlome protokolą.

Esant galingam raginimui, AI sukuria sistemos dizaino skeletą; ribos ir kontroliniai punktai yra aiškūs.

Dažnos klaidos

• Naudotas netvarkingai, neprižiūrimas. Kiekvieno nuosava transporto priemonė padidina riziką.
• Nerašant ribų. Jei „ko nedaro“ neapibrėžiama, tai tampa perdėta.
• Patikrinimo palikimas asmenims. Jis apeinamas be protokolo.
• Privatumo politikos palikimas vėlesniam laikui. KVKK rizika turėtų būti valdoma nuo pat pradžių.
• Nenustatoma audito kilpos. Klaidos kartojasi; Sistema nesimoko.

Komandos kultūra ir mokymosi ciklas

Techninės sudedamosios dalys (skubi biblioteka, protokolas, politika) yra būtinos, bet nepakankamos; Pagrindinis veiksnys yra komandos kultūra. Saugiai AI naudojančioje organizacijoje pranešimas apie klaidą vertinamas ne kaip gėda, o kaip indėlis į sistemos tobulinimą. Pasakymas „pagavau haliucinaciją AI išvestyje“ turėtų būti vertinamas, o ne baudžiamas veiksmas. Tačiau atviroje ataskaitų teikimo kultūroje klaidos tampa matomos ir sistema mokosi.

Šią kultūrą maitina trys įpročiai. Pirma, reguliarus dalijimasis: trumpi susitikimai, kuriuose užfiksuotos įdomios haliucinacijos ir geri raginimai dalijami su komanda. Antra, vaidmens aiškumas: nepalikti neaišku, kas ką patikrins; neapibrėžtumas verčia visus manyti, kad „kažkas kitas žiūri“. Trečia, nuolatinis atnaujinimas: bibliotekos ir protokolo atnaujinimas keičiantis gairėms, priemonėms ir modeliams. AI nėra statinis; Įstaigos drausmė taip pat neturėtų būti statiška.

Patarimas: paprasčiausias būdas įvertinti organizacijos AI brandą yra paklausti: „Kiek klaidų buvo užfiksuota AI išvestyje praėjusį mėnesį ir ko iš jų buvo išmokta? Pranešimas apie nulį klaidų yra aklumo, o ne tobulumo ženklas.

Apibendrinant

Būdas suvokti tikrąją AI vertę medicinoje yra tiksliai apibrėžtu būdu integruoti jį į galutinį darbo eigą ir institucionalizuoti. Suplanuokite darbo eigą, priskirkite rizikos zonas, sukurkite tris pagrindinius blokus: greitą biblioteką, autentifikavimo protokolą ir KVKK suderinamą privatumo politiką. Uždarykite kiekvieną saugai svarbią išvestį, gavę kompetentingo gydytojo sutikimą, ir nuolat tobulinkite ją per mokymo ir audito ciklą. Tai užtikrina dirbtinio intelekto greitį, pacientų saugumą ir atsakomybę.

Taikymo užduotis

Žingsnis po žingsnio suplanuokite savo klinikos darbo eigą (pvz., ambulatorinės klinikos paciento kelionę) naudodami anksčiau pateiktą žemėlapio šabloną: koks yra AI vaidmuo, rizikos zona, riba ir tikrintojas kiekviename žingsnyje? Tada sukurkite autentifikavimo protokolą ir išvesties tipo (pvz., epikrizės) privatumo politikos skeletą. Sukurkite vieno puslapio kompasą, kurį galėtumėte bendrinti su savo komanda.

kontrolinis sąrašas

• [ ] Žingsnis po žingsnio suplanavau darbo eigą.
• [ ] Kiekvienam žingsniui priskyriau rizikos zonas ir ribas.
• [ ] Saugumui svarbius veiksmus susiejau su kompetentingo gydytojo patvirtinimu.
• [ ] Įdiegiau / paleidau raginimo biblioteką.
• [ ] Parašiau patvirtinimo protokolą pagal išvesties tipą.
• [ ] Sudariau KVKK atitinkančią privatumo politiką ir įrankių sąrašą.
• [ ] Sukūriau mokymo ir supervizijų ciklą.

Modulio egzaminas

1. Vidaus ligų specialistas dirbtinio intelekto prašo diferencinių diagnozių sąrašo, kad sudėtingu atveju nepraleistų galimybių. Kuris metodas yra teisingiausias?

• A) Dirbtinio intelekto sąrašo naudojimas kaip priminimas ir kiekvienos galimybės įvertinimas klinikiniais radiniais, laboratorija ir tyrimu; Galutinės diagnozės nustatymas kaip gydytojas ✔
• B) Tiesiogiai priimkite diagnozę, kurią dirbtinis intelektas sako greičiausiai, ir pradėkite gydymą
• C) Jei dirbtinis intelektas tą pačią diagnozę pakartojo kelis kartus, ją galima galutinai patvirtinti be tyrimo.
• D) Nusiųskite sąrašą pacientui ir paprašykite, kad jis pats priimtų sprendimą

Komentaras: AI gali būti naudinga išplėsti diferencinių diagnozių sąrašą ir priminti; Tačiau galutinė diagnozė nustatoma remiantis klinikiniais tyrimais, laboratoriniais ir vaizdiniais duomenimis, kuriuos įvertina gydytojas. AI nediagnozuoja; Tai nepakeičia gydytojo klinikinio sprendimo.

2. Gydytojas paprašė AI literatūros santraukos ir atnaujinto gydymo metodo šaltinių. AI grąžino tris straipsnius su įtikinančiomis antraštėmis ir žurnalų pavadinimais. Koks elgesys yra geriausias?

• A) Į ataskaitą įtraukite tokius šaltinius, kokie jie yra, nes antraštės įtikina
• B) Darant prielaidą, kad straipsniai yra tikslūs, nes žurnalų pavadinimai yra žinomi
• C) Kiekvieno straipsnio paieška tikroje duomenų bazėje ir jo egzistavimo, rezultatų ir suderinamumo su galiojančiomis gairėmis patvirtinimas iš pirminio šaltinio ✔
• D) Dar kartą užduokite tą patį klausimą ir priimkite bendrą straipsnį kaip teisingą

Paaiškinimas: Kalbos modeliai gali sudaryti straipsnio, autoriaus ir DOI numerius, kurių iš tikrųjų nėra (haliucinacijos). Kiekviena citata turėtų būti ieškoma tikroje duomenų bazėje (pvz., PubMed), o pirminis šaltinis turi būti patvirtintas, ar straipsnyje iš tikrųjų teigiama, kad tokia išvada ir jos atitikimas galiojančioms gairėms.

3. Koks elgesys yra geriausias paciento privatumo požiūriu įvedant informaciją į dirbtinio intelekto įrankį paciento epikrizei spausdinti?

• A) Įkelkite visą failą su paciento vardu ir TR ID numeriu
• B) Naudoti bet kokį nemokamą įrankį neskaitęs privatumo politikos
• C) Darant prielaidą, kad dėl rezultatų kokybės turi būti pateikta visa paciento identifikavimo informacija
• D) Išvalykite identifikatorius ir pateikite tik kliniškai būtiną informaciją ir pasirinkite KVKK suderinamą įrankį, kuris nenaudoja duomenų švietime ✔

Paaiškinimas: Sveikatos duomenys yra ypatingi asmens duomenys KVKK. Identifikatoriai, tokie kaip paciento vardas, pavardė, TR ID numeris ir bylos numeris, turėtų būti išvalyti (anonimizuoti / sumažinti duomenis), pateikti tik kliniškai būtiną informaciją ir teikti pirmenybę instituciniam, politiką atitinkančiam įrankiui, garantuojančiam, kad duomenys nebus naudojami švietime.

4. Dirbtinis intelektas davė rekomendaciją pacientui išrašyti dozę. Koks yra svarbiausias žingsnis prieš skiriant šią dozę?

• A) Dozės taikymas tiesiogiai, nes dirbtinis intelektas duoda aiškų skaičių
• B) Dozės patvirtinimas iš esamo pakuotės lapelio ir patikrintų vaistų duomenų bazės bei koregavimas kaip gydytojas pagal paciento klinikinę būklę ✔
• C) Pakeiskite dozę, kurią prisiminėte iš kito paciento
• D) Ypatingų situacijų (inkstų, nėštumo) palikimas vėlesniam laikui

Paaiškinimas: AI gali klaidingai prisiminti dozę, sumaišyti vienetus arba praleisti ypatingas sąlygas, pvz., inkstų / kepenų funkciją, amžių ir nėštumą. Dozė turi būti patvirtinta iš esamo pakuotės lapelio ir patikrintos vaistų duomenų bazės ir koreguoti gydytojo, atsižvelgdamas į klinikinę paciento būklę.

5. Radiologijos AI krūtinės ląstos rentgenogramoje „neaptikta jokių anomalijų“. Koks yra geriausias klinikinis požiūris?

• A) Jei kyla klinikinių abejonių, nuotrauką perskaitytų kompetentingas radiologas ir pateikite galutinę ataskaitą su klinikiniu kontekstu ✔
• B) Pranešti apie rentgenogramą kaip įprastą, radiologui jos neperskaičius, nes dirbtinis intelektas pasakė, kad ji neigiama
• C) Sustabdyti tolesnį tyrimą, net jei paciento skundas išlieka
• D) Dėl to dirbtinio intelekto išvestis tiesiogiai perduodama pacientui

Aprašymas: Vaizdo AI gali pateikti klaidingus neigiamus rezultatus; gali nepastebėti smulkių ar netipinių radinių. Dirbtinis intelektas yra naudingas atliekant tyrimus ir išankstinį patikrinimą, tačiau galutinę ataskaitą skaito kvalifikuotas radiologas, įvertinantis paciento klinikinį kontekstą. Neigiamas AI išvestis nepanaikina klinikinio įtarimo.

6. AI išvestis pateikė klaidingą rekomendaciją labai patikima kalba. Kodėl ši būklė ypač pavojinga medicinoje?

• A) Patikimas tonas įrodo, kad išvestis yra teisinga, todėl ji laikoma saugia
• B) pasitikintis tonas nėra tikslumo įrodymas; Iš pažiūros saugi klaida, jei ji nebus patvirtinta, kelia grėsmę paciento saugumui ✔
• C) Kai dirbtinis intelektas kalba užtikrintai, šaltinio patvirtinimo nereikia
• D) Pavojaus nėra, nes dirbtinis intelektas neklysta medicinos klausimais

Paaiškinimas: Kalbos modeliai sklandžiai sukuria pasitikėjimo išraiškas; bet pasitikintis tonas nėra tikslumo įrodymas. Medicinoje iš pažiūros saugi haliucinacija (neteisinga dozė, fiktyvus tyrimas, pasenusi rekomendacija) tiesiogiai kelia grėsmę pacientų saugumui. Todėl kiekvienas klinikinis teiginys turėtų būti patikrintas remiantis dabartinėmis gairėmis ir pirminiu šaltiniu.

7. Gydytojas naudoja dirbtinį intelektą, kad parengtų aiškią instruktažą pacientui po išrašymo. Kuris metodas yra teisingiausias?

• A) Paruoškite užrašą ir duokite jį pacientui, jo neskaitydami
• B) Palikti medicininius terminus tokius, kokie jie yra, ir laukti, kol pacientas tirs
• C) Sutrumpinkite pastabą pašalindami iš teksto raudonos vėliavėlės požymius
• D) Paimkite užrašą kaip juodraštį, patikrinkite kiekvieną medicininę informaciją kaip gydytojas ir pakelkite kalbą iki tokio lygio, kad pacientas galėtų suprasti ✔

Aprašymas: AI gerai išverčia medicinos kalbą į paprastą kalbą ir pateikia skaitomas instrukcijas. Tačiau visos medicininės informacijos tekste (dozė, raudonos vėliavėlės simptomai, kontrolės data) tikslumą turėtų patikrinti gydytojas; Galutinė atsakomybė turėtų likti gydytojui. Tekstas taip pat turi atitikti paciento sveikatos raštingumą.

8. Atvejo santraukoje, kurią įvedėte į dirbtinį intelektą, buvo paciento vardas ir bylos numeris, o įrankis buvo paslauga, kuri naudojo šiuos duomenis modelio mokymuose. Kokia pagrindinė šios situacijos problema?

• A) Nėra jokių problemų, nes dirbtinio intelekto įrankiai saugiai saugo visus duomenis
• B) Problema yra tik su produkcijos kokybe, o ne su privatumu
• C) Neskelbtini asmens duomenys su identifikatoriais buvo įvesti į tarnybą, kuri juos naudoja švietime be sutikimo ir atitinkamų atsargumo priemonių, sukuriant KVKK pažeidimą ir privatumo riziką. ✔
• D) Bylos numeris nėra problema, kol nurodomas paciento vardas

Paaiškinimas: Sveikatos duomenys yra specialūs asmens duomenys pagal KVKK ir reikalauja didesnės apsaugos. Įvedus paslaugą, kuri naudoja duomenis švietime su identifikuojančia informacija, kyla duomenų tvarkymo ir pažeidimo rizika be paciento sutikimo; Teisinė ir etinė atsakomybė tenka gydytojui/įstaigai.

9. Norint saugiai naudoti dirbtinį intelektą klinikoje, būtina atskirti užduotis pagal rizikos lygį. Kuri iš šių užduočių yra „saugumui svarbi (raudonoji zona)“?

• A) Susitikimo užrašo apibendrinimas
• B) Teksto kalbos supaprastinimas
• C) Nustatyti galutinę diagnozę ir nuspręsti dėl gydymo bei dozavimo ✔
• D) Lentelės formatavimas

Paaiškinimas: diagnozė, gydymo / dozės sprendimas ir skubus skirstymas yra saugai svarbūs sprendimai, kurie tiesiogiai veikia paciento saugą ir reikalauja kompetentingo gydytojo patikrinimo ir patvirtinimo. Tokios užduotys kaip susitikimo užrašai, kalbos supaprastinimas ar formatavimas yra mažos rizikos; AI gali būti laisvai naudojamas juose.

10. Pacientas paklausė: „Ar nustatėte diagnozę ar nustatėte dirbtinį intelektą?“ – klausia jis. Koks yra geriausias požiūris informuoto sutikimo ir skaidrumo požiūriu?

• A) Slėpti dirbtinio intelekto naudojimą ir priimti visus sprendimus savo
• B) Visiškai priskiriant sprendimą dirbtiniam intelektui ir paliekant jam atsakomybę
• C) Palikite klausimą neatsakytą ir pakeiskite temą
• D) Aiškiai ir sąžiningai pareikšti, kad dirbtinį intelektą jis naudoja kaip pagalbinį įrankį ir kad galutinė diagnozė bei sprendimas priklauso jam ✔

Paaiškinimas: skaidrumas ir informuotas sutikimas reikalauja, kad gydytojas aiškiai nurodytų, kad jis naudoja dirbtinį intelektą kaip pagalbinę priemonę ir kad galutinė diagnozė ir sprendimas yra jo paties. Slėpti dirbtinį intelektą ir sprendimą priskirti dirbtiniam intelektui neteisinga; Atsakomybė tenka gydytojui.

11. Epikrizės juodraštyje, kurį sukūrėte naudodami dirbtinį intelektą, yra „39 laipsnių karščiavimas“, kurio nėra tikrojoje byloje. Koks tai pavyzdys ir ką reikėtų daryti?

• A) Tai haliucinacija; Palyginkite kiekvieną eilutę su tikra byla, ištaisykite klaidingą radinį ir perduokite dokumentą patvirtinti gydytojui ✔
• B) Tai nesvarbi detalė; pasirašyti dokumentą tokį, koks jis yra
• C) Informacija turėtų būti priimta kaip teisinga, nes ji parašyta dirbtinio intelekto
• D) Užuot ištrynę radinį, pridėkite ugnį prie failo

Paaiškinimas: Rašinio, kurio faktiškai nėra, įtraukimas į tekstą yra haliucinacijos pavyzdys. Klinikinis dokumentas yra teisinis įrašas; Kiekviena eilutė turi būti lyginama tiksliai su realia byla, sufabrikuota ar nenuosekli informacija turi būti pataisyta, dokumentas turi būti patvirtintas gydytojo.

12. Iš dirbtinio intelekto gavote TLK diagnostikos kodo rekomendaciją. Koks yra geriausias elgesys prieš įtraukiant kodą į oficialų įrašą?

• A) Įsipareigokite tiesiogiai, nes kodas atrodo patikimas
• B) Apdorokite kodą, patikrinę jį pagal galiojančią oficialią klasifikaciją ir tikrąjį diagnozės dokumentą ✔
• C) Laikydami kodą teisingą, nes dirbtinis intelektas jį davė
• D) Kodo numerio pakeitimas kitu kodu, kurį prisimenate

Paaiškinimas: AI gali haliucinuoti kodo numerį, pateikti pasenusią versiją arba neatitikti diagnozės. Neteisingas kodavimas sukelia problemų tiek atliekant klinikinę registraciją, tiek kompensuojant išlaidas. Kodas turi būti patikrintas pagal dabartinę oficialią klasifikaciją ir faktinę diagnozę.

13. Rengdama įrodymų santrauką AI pasakė, kad gydymas buvo „veiksmingas“. Koks yra svarbiausias žingsnis norint kritiškai įvertinti šį teiginį?

• A) Tiesiogiai priimti ieškinį, nes dirbtinis intelektas tai pasakė
• B) Vieno tyrimo, kuris davė daugiausiai teigiamų rezultatų, pasirinkimas
• C) Įvertinkite įrodymų (metaanalizės, RCT, bylų serijų), kuriais grindžiamas reikalavimas, lygį ir jų atitiktį dabartinėms gairėms iš pirminio šaltinio ✔
• D) Santraukos paskelbimas neatsižvelgiant į įrodymų lygį

Paaiškinimas: gydymo veiksmingumas priklauso nuo įrodymų lygio: metaanalizė ir gerai suplanuotas atsitiktinių imčių kontroliuojamas tyrimas yra stipresni nei atvejų serijos ar ekspertų nuomonė. Be to, reikėtų įvertinti atitiktį galiojančioms gairėms ir interesų konfliktą. Neteisinga priimti vieną teiginį be įrodymų ir gairių hierarchijos.

14. Klinika kuria infrastruktūrą, užtikrinančią kokybę ir pacientų saugumą naudojant dirbtinį intelektą. Kuris iš šių elementų yra pagrindinis statybinis blokas?

• A) Kiekvienas gydytojas, kaip žino, naudojasi neprižiūrima transporto priemone.
• B) Nemokamą paciento duomenų įvedimą į bet kurį nemokamą įrankį
• C) Patikrinimą atlikite tik kartą per metus
• D) Bendros greitosios bibliotekos, patikrinimo protokolo, KVKK suderinamos politikos sukūrimas ir saugumui svarbių išėjimų uždarymas gavus kompetentingo gydytojo sutikimą ✔

Aprašymas: paskirstytas, neprižiūrimas AI naudojimas padidina klaidų ir privatumo riziką. Bendra greitoji biblioteka, kiekvieno išvesties tipo tikrinimo protokolas, KVKK suderinama privatumo politika ir kiekvienos saugumui svarbios išvesties uždarymas, gavus kompetentingo gydytojo patvirtinimą; Tai yra saugaus naudojimo įmonėje pagrindas.