Pilnīga mākslīgā intelekta atbalstīta klīniska darbplūsma un uzņēmuma lietojumprogramma

Ieguvumi:

• Spēja integrēt mākslīgo intelektu uz vietas un noteiktās robežās katrā darbplūsmas posmā, no pacienta uzņemšanas līdz izrakstīšanai
• Iespēja izveidot ātru bibliotēku, verifikācijas protokolu un KVKK saderīgu privātuma politiku klīnikas/iestādes mērogā
• Spēja izstrādāt audita kultūru, kas aizsargā pacientu drošību, atbildību un uzticību mākslīgā intelekta atbalstītai medicīnai

Iepriekšējās struktūrvienības ir pievērsušās mākslīgajam intelektam (AI) atsevišķos klīniskā darba posmos: diferenciāldiagnoze, literatūra, vēsture, attēlveidošana, medikamenti, saziņa ar pacientu, pārbaude, privātums, dokumentācija, atbildība. Šajā pēdējā daļā mēs to visu apkopojam: kā integrēt AI in situ, ierobežotā un auditējamā veidā katrā darbplūsmas posmā, sākot no pacienta uzņemšanas līdz izrakstīšanai; un jūs uzzināsit, kā to institucionalizēt klīniskā vai institucionālā mērogā. Mērķis ir padarīt AI mazāku par individuālu triku un daļu no sistēmas, kas aizsargā pacientu drošību un atbildību.

AI vieta pacienta ceļojumā

Apsveriet pacienta klīnisko ceļojumu un nosakiet AI lomu un ierobežojumu katrā pieturā:

• Uzņemšana/šķirošana: AI var savākt provizorisku informāciju, ieteikt prioritātes; Lēmums ir ārsta rokās (sarkanā zona).
• Anamnēze: AI strukturē pacienta liecības; Ārsts pabeidz pārbaudi (dzeltenā zona).
• Diferenciāldiagnoze: AI varbūtība atgādina; Diagnozi nosaka ārsts (sarkanā zona).
• Pārbaude/uzraudzība: AI prioritātes, pasākumi; radiologa ziņojums (sarkanā zona).
• Ārstēšana/zāles: AI mijiedarbība atgādina; deva un ārsta recepte (sarkanā zona).
• Dokumentācija: AI rada epikrīzes/koda uzmetumu; ārsts apstiprina (dzeltenais laukums).
• Informācija par pacientu: AI vienkāršo; Saturs ir ārsta apstiprināts (dzeltenā zona).
• Izlāde/uzraudzība: AI ģenerē instrukcijas un atgādinājumus; Atbildība gulstas uz ārstu.

Tāda pati disciplīna ir spēkā katrā pieturā: AI paātrina, ārsts pārbauda un pieņem lēmumu.

Padoms. Kad esat izpētījis darbplūsmu un jautājiet: "Ko AI dara katrā solī, kāds ir tā ierobežojums, kas to pārbauda?" Atzīmējiet to. Šī karte kļūst par vienas lapas kompasu gan jaunajiem komandas dalībniekiem, gan supervīzijai.

Uzņēmuma trīs bloki

Ar individuālo labo gribu nepietiek; Drošai AI lietošanai ir nepieciešama institucionāla sistēma.

1. Uzvedņu bibliotēka. Pārbaudītas standarta uzvednes ar rakstiskām robežām katram atkārtotam uzdevumam (epikrīze, anonimizācija, koda ieteikums, pacienta piezīme, pārbaude). Visi izmanto vienu un to pašu drošo modeli; kvalitāte ir nemainīga.

2. Autentifikācijas protokols. Katram izvades veidam ir rakstīts, kurš ko pārbaudīs, ar kuru avotu. Drošībai kritiskie rezultāti (diagnoze, deva, ziņojums) tiek slēgti ar kompetentā ārsta apstiprinājumu.

3. KVKK saderīga privātuma politika. Kādus rīkus var izmantot, kādus datus var ievadīt, anonimizācijas noteikums un instrumenta apstiprināšanas process ir dokumentēti.

Soli pa solim: uzņēmuma lietojumprogramma

1. Kartējiet savu darbplūsmu. AI loma, ierobežojums, pārbaudītājs ik uz soļa.
2. Piešķiriet riska zonas. Zaļš/dzeltens/sarkans.
3. Instalējiet uzvedņu bibliotēku. Ar ierobežojumiem un apstiprinājuma piezīmēm.
4. Uzrakstiet autentifikācijas protokolu. Pēc izvades veida.
5. Iestatiet konfidencialitātes politiku un rīku sarakstu. KVKK saderīgs.
6. Izveidojiet apmācību un audita ciklu. Mācieties no kļūdām, atjauniniet.

trīs mini futrāļi

1. gadījums — no nekārtības līdz sistēmai. Poliklīnikā katrs ārsts izmanto dažādus rīkus un nejaušas uzvednes; Kvalitāte ir mainīga, pastāv daži privātuma riski. Klīnika izveido kopēju uzvedņu bibliotēku, pārbaudes protokolu un apstiprināto rīku sarakstu. Pēc 3 mēnešiem dokumentācijas laiks samazinās, konfidencialitātes problēmas tiek atiestatītas un izvades kvalitāte tiek izlīdzināta.

2. gadījums — revīzijas labojums. Ikmēneša auditā atklājās, ka 6% mākslīgā intelekta izraisītu epikrīžu bija nepatiess atradums, kas netika izlabots. Iestāde saista “epikrīzes verifikācijas” posmu ar obligātu kontrolsarakstu un nodrošina apmācību; Nākamajā auditā likme samazinās līdz 0,5%. Audita cilpa uztver kļūdu, pirms tā tiek pārsūtīta uz sistēmu.

3. gadījums — droša integrācija. Slimnīca izvieto savu mākslīgā intelekta rīku ar KVKK saderīgu līgumu, kas datus izmanto ne tikai izglītībā; Tas sistēmā iestrādā anonimizācijas noteikumu. Tādējādi tiek aizsargāta privātums un atbildība, vienlaikus palielinot ātrumu. Labs dizains padara drošību “iegultu no paša sākuma”, nevis “pievienotu vēlāk”.

Korporatīvā termiņa tabula

Līmenis

funkciju

Risks

nekārtīgs

Katrs bija savs instruments/pamudinājums

Augsta (kvalitāte, privātums)

Standarta

Kopējā uzvedņu bibliotēka

vidējs

uzraudzīts

Autentifikācijas protokols + apstiprinājums

zems

nobriedis

Politika + apmācība + audita cikls

Zemākais, nepārtraukti uzlabojas

Četras kopējamas veidnes

Uzdevums: soli pa solim izveidojiet šādu klīnisko darbplūsmu. Katram solim:- AI loma- riska zona (zaļš/dzeltens/sarkans)- robeža (ko NEDRĪKST darīt)- kas verificē/sertificē darba plūsmu: [...]

Uzdevums: Sagatavojiet VERIFIKĀCIJAS PROTOKOLA projektu šādam izvades veidam: kurš pārbauda, ar kādu avotu, kādas darbības, kas pārbauda, kādā gadījumā konsultējas ar ekspertu. Izvades veids: [...]

Uzdevums: Izveidojiet mūsu klīnikai AI PRIVĀTUMA POLITIKAS ietvaru: atļautie rīki, dati, kurus var/nevar ievadīt, anonimizācijas noteikums, rīku apstiprināšanas process, kā rīkoties pārkāpuma gadījumā. Jāievēro KVKK.

Uzdevums: Sagatavojiet STANDARTA UZVEDNI šādam atkārtotam uzdevumam ar robežām un pārbaudes piezīmi; formātā, ko var pievienot komandas bibliotēkai.Uzdevums: [...]

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

Vājš: "Kā mums vajadzētu izmantot AI mūsu klīnikā?"

Spēcīgi: "Soli pa solim kartējiet šādu mūsu klīnikas darbplūsmu (uzņemšana, anamnēze, diagnoze, izmeklēšana, ārstēšana, dokumentācija, izrakstīšana). Katrā solī norādiet mākslīgā intelekta lomu, riska zonu, ko tā NEdarīs, un kurš pārbaudīs un apstiprinās. Skaidri atzīmējiet drošībai būtiskos soļus un ievietojiet piezīmi "nepieciešams kvalificēta ārsta apstiprinājums" uz katras uzvednes bibliotēkas, kā arī iesaka protokolu.

Pēc spēcīgas uzvednes AI izveido sistēmas dizaina skeletu; robežas un kontrolpunkti ir skaidras.

Biežas kļūdas

• Bez uzraudzības, nekārtīga lietošana. Katram pašam transportlīdzeklis palielina risku.
• Nerakstot robežas. Ja nav definēts "ko tas nedara", tas kļūst pārspīlēts.
• Verifikācijas atstāšana privātpersonu ziņā. Tas tiek apiets bez protokola.
• Konfidencialitātes politikas atstāšana vēlākam laikam. KVKK risks ir jāpārvalda no paša sākuma.
• Netiek izveidota revīzijas cilpa. Kļūdas atkārtojas; Sistēma nemācās.

Komandas kultūra un mācību cikls

Tehniskie elementi (ātra bibliotēka, protokols, politika) ir nepieciešami, bet nepietiekami; Galvenais noteicošais faktors ir komandas kultūra. Organizācijā, kas AI izmanto droši, ziņošana par kļūdu netiek uzskatīta par kaunu, bet gan kā ieguldījumu sistēmas uzlabošanā. Sakot: “Es noķēru halucinācijas mākslīgā intelekta izvadē”, vajadzētu būt darbībai, kas tiek novērtēta, nevis sodīta. Tomēr atklātā ziņošanas kultūrā kļūdas kļūst redzamas un sistēma mācās.

Šo kultūru baro trīs ieradumi. Pirmkārt, regulāra dalīšanās: īsas tikšanās, kurās ar komandu tiek dalītas tvertas interesantas halucinācijas un labi pamudinājumi. Otrkārt, lomas skaidrība: neatstāt neskaidrību, kurš ko pārbaudīs; nenoteiktība liek ikvienam pieņemt, ka "meklē kāds cits". Treškārt, nepārtraukta atjaunināšana: bibliotēkas un protokola atjaunināšana, mainoties vadlīnijām, rīkiem un modeļiem. AI nav statisks; Arī iestādes disciplīnai nevajadzētu būt statiskai.

Padoms. Visvienkāršākais veids, kā izmērīt organizācijas AI briedumu, ir jautāt: "Cik kļūdas pagājušajā mēnesī tika konstatētas AI izvadē un kas no tām tika apgūts?" Ziņošana par nulles kļūdu ir akluma, nevis pilnības pazīme.

Rezumējot

Veids, kā apzināties mākslīgā intelekta patieso vērtību medicīnā, ir to precīzi definētā veidā iestrādāt pilnīgā darbplūsmā un institucionalizēt to. Kartējiet darbplūsmu, piešķiriet riska zonas, izveidojiet trīs pamatelementus: tūlītēju bibliotēku, autentifikācijas protokolu un KVKK saderīgu privātuma politiku. Aizveriet katru drošībai kritisko rezultātu ar kompetenta ārsta apstiprinājumu un nepārtraukti uzlabojiet to, izmantojot apmācības un audita ciklu. Tas nodrošina AI ātrumu, pacientu drošību un atbildību kopā.

Lietojumprogrammas uzdevums

Soli pa solim plānojiet savas klīnikas darbplūsmu (piem., ambulatorās klīnikas pacienta ceļojums), izmantojot iepriekš norādīto kartēšanas veidni: kāda ir AI loma, riska zona, robeža un pārbaudītājs katrā solī? Pēc tam izveidojiet autentifikācijas protokolu un konfidencialitātes politikas karkasu izvades veidam (piemēram, epikrīzei). Izveidojiet vienas lapas kompasu, ko varat kopīgot ar savu komandu.

kontrolsaraksts

• [ ] Es soli pa solim izveidoju darbplūsmu.
• [ ] Katram solim piešķīru riska zonas un limitus.
• [ ] Esmu saistījis drošībai būtiskos soļus ar kompetenta ārsta apstiprinājumu.
• [ ] Es instalēju/palaidu uzvednes bibliotēku.
• [ ] Es uzrakstīju validācijas protokolu katram izvades veidam.
• [ ] Esmu noteicis KVKK saderīgu privātuma politiku un rīku sarakstu.
• [ ] Izveidoju apmācību un supervīzijas ciklu.

Moduļa eksāmens

1. Internās medicīnas speciālists lūdz mākslīgajam intelektam diferenciāldiagnožu sarakstu, lai viņš sarežģītā gadījumā nepalaistu garām nevienu iespēju. Kura ir vispareizākā pieeja?

• A) mākslīgā intelekta saraksta izmantošana kā atgādinājums un katras iespējas izvērtēšana ar klīniskiem atklājumiem, laboratoriju un izmeklēšanu; Galīgās diagnozes noteikšana kā ārsts ✔
• B) Tieši pieņemiet diagnozi, ko mākslīgais intelekts saka par visticamāko, un sāciet ārstēšanu
• C) Ja mākslīgais intelekts atkārto vienu un to pašu diagnozi vairākas reizes, to var pabeigt bez pārbaudes.
• D) Nosūtiet sarakstu pacientam un lūdziet viņam pašam pieņemt lēmumu

Komentārs: AI var būt vērtīgs, lai paplašinātu diferenciāldiagnožu sarakstu un kalpotu kā atgādinājums; Tomēr galīgo diagnozi nosaka klīniskā pārbaude, laboratorijas un attēlveidošanas rezultāti, ko novērtē ārsts. AI neveic diagnozi; Tas neaizstāj ārsta klīnisko spriedumu.

2. Ārsts lūdza AI sniegt literatūras kopsavilkumu un avotus atjauninātai ārstēšanas pieejai. AI atgrieza trīs rakstus ar pārliecinošiem virsrakstiem un žurnālu nosaukumiem. Kāda ir labākā uzvedība?

• A) Pievienojiet ziņojumam tādus avotus, kādi tie ir, jo virsraksti ir pārliecinoši
• B) Pieņemot, ka raksti ir precīzi, jo žurnālu nosaukumi ir pazīstami
• C) Katra raksta meklēšana reālajā datubāzē un tā esamības, rezultātu un saderības ar pašreizējo vadlīniju apstiprināšana no primārā avota ✔
• D) Atkārtoti uzdodot to pašu jautājumu un pieņemot kopējo pantu kā pareizu

Paskaidrojums: Valodas modeļi var veidot rakstu, autora un DOI numurus, kas faktiski neeksistē (halucinācijas). Katrs citāts ir jāmeklē reālajā datubāzē (piemēram, PubMed), un primārais avots ir jāapstiprina, vai rakstā patiešām ir norādīts šis secinājums un tā atbilstība pašreizējām vadlīnijām.

3. Kāda ir labākā uzvedība pacienta privātuma ziņā, ievadot informāciju mākslīgā intelekta rīkā, lai izdrukātu pacienta epikrīzi?

• A) Augšupielādējiet visu failu ar pacienta vārdu un TR ID numuru
• B) Izmantojot jebkuru bezmaksas rīku, neizlasot privātuma politiku
• C) Pieņemot, ka rezultātu kvalitātes nodrošināšanai ir jāsniedz visa pacienta identifikācijas informācija
• D) Notīriet identifikatorus un sniedziet tikai klīniski nepieciešamo informāciju un izvēlieties KVKK saderīgu rīku, kas neizmanto datus izglītībā ✔

Paskaidrojums: Veselības dati ir īpaši personas dati KVKK. Būtu jādzēš tādi identifikatori kā pacienta vārds, TR ID numurs un lietas numurs (anonimizēšana/datu minimizēšana), jāsniedz tikai klīniski nepieciešamā informācija un priekšroka jādod institucionālam, politikām atbilstošam rīkam, kas garantē, ka dati netiks izmantoti izglītībā.

4. Mākslīgais intelekts deva pacientam devu ieteikumu receptei. Kāds ir vissvarīgākais solis pirms šīs devas ievadīšanas?

• A) Devas lietošana tieši, jo mākslīgais intelekts dod skaidru skaitli
• B) Devas apstiprināšana no pašreizējās lietošanas instrukcijas un pārbaudīto zāļu datu bāzes un pielāgošana ārstam atbilstoši pacienta klīniskajam stāvoklim ✔
• C) Mainiet devu, kuru atceraties no cita pacienta
• D) Īpašu situāciju (nieres, grūtniecība) atstāšana uz vēlāku laiku

Paskaidrojums: AI var nepareizi atcerēties devu, sajaukt vienības vai palaist garām īpašus apstākļus, piemēram, nieru/aknu funkciju, vecumu un grūtniecību. Deva ir jāapstiprina no pašreizējās lietošanas instrukcijas un pārbaudītas zāļu datu bāzes, un ārstam tā jāpielāgo atbilstoši pacienta klīniskajam stāvoklim.

5. Radioloģijas AI krūškurvja rentgenuzņēmumā nekonstatēja nekādas novirzes. Kāda ir labākā klīniskā attieksme?

• A) Ja rodas klīniskas šaubas, lieciet attēlu nolasīt kompetentam radiologam un iesniedziet gala ziņojumu ar klīnisko kontekstu ✔
• B) Ziņošana par rentgenogrammu kā parasti, radiologam to nenolasot, jo mākslīgais intelekts teica, ka tā ir negatīva
• C) turpmākās izmeklēšanas pārtraukšana pat tad, ja pacienta sūdzības turpinās
• D) Rezultātā mākslīgā intelekta izvades pārsūtīšana tieši pacientam

Apraksts: attēlveidošanas AI var sniegt viltus negatīvus rezultātus; var palaist garām nelielus vai netipiskus atradumus. AI ir noderīga triage un iepriekšējai pārbaudei, bet gala ziņojumu nolasa kvalificēts radiologs, kurš novērtē pacienta klīnisko kontekstu. Negatīvs AI rezultāts neizslēdz klīniskās aizdomas.

6. AI izvade sniedza nepareizu ieteikumu ļoti pārliecinošā valodā. Kāpēc šis stāvoklis medicīnā ir īpaši bīstams?

• A) Pārliecināts tonis pierāda, ka izvade ir pareiza, tāpēc tā tiek uzskatīta par drošu
• B) Pārliecināts tonis neliecina par precizitāti; Šķietami droša kļūda apdraud pacienta drošību, ja tā netiek apstiprināta ✔
• C) Ja mākslīgais intelekts runā pārliecinoši, nav nepieciešams avota apstiprinājums
• D) Nav briesmu, jo mākslīgais intelekts ir nekļūdīgs medicīnas jautājumos

Paskaidrojums. Valodas modeļi raiti rada uzticības izpausmes; bet pārliecināts tonis neliecina par precizitāti. Medicīnā šķietami droša halucinācija (nepareiza deva, fiktīvs pētījums, novecojis ieteikums) tieši apdraud pacienta drošību. Tāpēc katra klīniskā norāde ir jāpārbauda, ​​izmantojot pašreizējās vadlīnijas un primāro avotu.

7. Ārsts izmanto mākslīgo intelektu, lai sagatavotu pacientam skaidru instruktāžas piezīmi pēc izrakstīšanas. Kura ir vispareizākā pieeja?

• A) Izgatavojiet piezīmi un iedodiet to tieši pacientam, to neizlasot
• B) Atstājiet medicīniskos terminus tādus, kādi tie ir, un gaidiet, kad pacients izpētīs
• C) Saīsiniet piezīmi, noņemot no teksta sarkanā karoga simptomus
• D) Piezīmes pieņemšana kā melnraksts, katras medicīniskās informācijas pārbaude kā ārstam un valodas paaugstināšana pacientam saprotamā līmenī ✔

Apraksts: AI labi pārvērš medicīnas valodu vienkāršā valodā un sagatavo lasāmas instrukcijas. Tomēr ārstam jāpārbauda katras medicīniskās informācijas precizitāte tekstā (deva, sarkanā karoga simptomi, kontroles datums); Galīgā atbildība jāuzņemas ārstam. Tekstam jāatbilst arī pacienta veselības pratībai.

8. Gadījuma kopsavilkumā, ko ievadījāt mākslīgajā intelektā, bija pacienta vārds un lietas numurs, un rīks bija pakalpojums, kas izmantoja šos datus modeļu apmācībā. Kāda ir šīs situācijas galvenā problēma?

• A) Nav problēmu, jo mākslīgā intelekta rīki droši glabā visus datus
• B) Problēma ir tikai ar izvades kvalitāti, nevis privātumu
• C) Sensitīvi personas dati tika ievadīti ar identifikatoriem pakalpojumā, kas tos izmanto izglītībā bez piekrišanas un atbilstošiem piesardzības pasākumiem, radot KVKK pārkāpumu un privātuma risku. ✔
• D) Lietas numurs nav problēma, ja tiek norādīts pacienta vārds

Paskaidrojums: Veselības dati saskaņā ar KVKK ir īpaši personas dati, un tiem nepieciešama augstāka aizsardzība. Ievadot pakalpojumu, kas izmanto datus izglītībā ar identificējošu informāciju, tiek radīts datu apstrādes un pārkāpuma risks bez pacienta piekrišanas; Juridiskā un ētiskā atbildība gulstas uz ārstu/iestādi.

9. Lai klīnikā droši izmantotu mākslīgo intelektu, nepieciešams nodalīt uzdevumus atbilstoši riska pakāpei. Kurš no šiem uzdevumiem ir “drošībai kritisks (sarkanā zona)”?

• A) Sanāksmes piezīmes apkopošana
• B) Teksta valodas vienkāršošana
• C) Nosakot galīgo diagnozi un izlemjot par ārstēšanu un devu ✔
• D) tabulas formatēšana

Paskaidrojums: Diagnostika, lēmums par ārstēšanu/devu un ārkārtas šķirošana ir drošībai būtiski lēmumi, kas tieši ietekmē pacienta drošību un kuriem nepieciešama kompetenta ārsta pārbaude un apstiprinājums. Tādiem uzdevumiem kā sapulces piezīmes, valodas vienkāršošana vai formatēšana ir zems risks; AI var brīvi izmantot tajos.

10. Pacients jautāja: "Vai jūs uzstādījāt diagnozi vai mākslīgo intelektu?" viņš jautā. Kāda ir labākā attieksme informētas piekrišanas un pārredzamības ziņā?

• A) Slēpt mākslīgā intelekta izmantošanu un pieņemt visus lēmumus paši
• B) pilnībā attiecinot lēmumu uz mākslīgo intelektu un atstājot atbildību uz to
• C) Atstājiet jautājumu bez atbildes un mainiet tēmu
• D) Skaidri un godīgi paziņojiet, ka viņš izmanto mākslīgo intelektu kā palīgrīku un ka galīgā diagnoze un lēmums pieder viņam ✔

Skaidrojums. Lai nodrošinātu pārredzamību un informētu piekrišanu, ārstam ir skaidri jāpaziņo, ka viņš/viņa izmanto AI kā palīglīdzekli un ka galīgā diagnoze un lēmums ir viņa paša. Ir nepareizi slēpt mākslīgo intelektu un attiecināt lēmumu uz mākslīgo intelektu; Atbildība gulstas uz ārstu.

11. Epikrīzes uzmetumā, ko izveidojāt ar mākslīgo intelektu, ir konstatēts “39 grādu drudzis”, kas nav atrodams reālajā failā. Kāds ir šis piemērs un kas būtu jādara?

• A) tā ir halucinācija; Salīdziniet katru rindiņu ar reālo failu, izlabojiet nepatieso atradumu un nododiet dokumentu ārsta apstiprināšanai ✔
• B) tā ir nesvarīga detaļa; paraksta dokumentu tādu, kāds tas ir
• C) Informācija ir jāpieņem kā pareiza, jo to raksta mākslīgais intelekts
• D) Pievienojiet failam uguni, nevis dzēsiet atradumu

Paskaidrojums: Atraduma pievienošana tekstam, kas patiesībā neeksistē, ir halucinācijas piemērs. Klīniskais dokuments ir juridisks dokuments; Katra rinda precīzi jāsalīdzina ar reālo failu, jālabo safabricēta vai pretrunīga informācija, dokuments jāapstiprina ārstam.

12. Jūs saņēmāt ICD diagnozes koda ieteikumu no mākslīgā intelekta. Kāda ir labākā rīcība pirms koda ievietošanas oficiālajā ierakstā?

• A) Veiciet apņemšanos tieši, jo kods izskatās ticams
• B) Apstrādājiet kodu pēc tam, kad tas ir pārbaudīts saskaņā ar pašreizējo oficiālo klasifikāciju un faktisko diagnostikas dokumentu ✔
• C) Uzskatot kodu par pareizu, jo mākslīgais intelekts to deva
• D) Koda numura maiņa pret citu kodu, kuru atceraties

Paskaidrojums: AI var halucinēt koda numuru, norādīt novecojušu versiju vai neatbilst diagnozei. Nepareiza kodēšana rada problēmas gan klīniskajā reģistrācijā, gan kompensācijā. Kods ir jāpārbauda attiecībā pret pašreizējo oficiālo klasifikāciju un faktisko diagnozi.

13. Sagatavojot pierādījumu kopsavilkumu, AI teica, ka ārstēšana ir “efektīva”. Kāds ir vissvarīgākais solis, lai kritiski izvērtētu šo apgalvojumu?

• A) Tieša prasījuma pieņemšana, jo to teica mākslīgais intelekts
• B) Izvēlēties vienu pētījumu, kas sniedza vispozitīvākos rezultātus
• C) Novērtējiet pierādījumu līmeni (metaanalīze, RCT, lietu sērijas), uz kuriem ir balstīta prasība, un tā atbilstību pašreizējām vadlīnijām no primārā avota ✔
• D) Kopsavilkuma publicēšana neatkarīgi no pierādījumu līmeņa

Paskaidrojums: Ārstēšanas efektivitāte ir atkarīga no pierādījumu līmeņa: metaanalīze un labi izstrādāts randomizēts kontrolēts pētījums ir spēcīgāks par gadījumu sēriju vai ekspertu atzinumu. Turklāt ir jāizvērtē atbilstība spēkā esošajiem norādījumiem un interešu konflikts. Ir nepareizi pieņemt vienu prasību bez pierādījumu un norādījumu hierarhijas.

14. Klīnika veido infrastruktūru, lai uzturētu kvalitāti un pacientu drošību mākslīgā intelekta izmantošanā. Kurš no šiem ir pamata celtniecības bloks?

• A) Katrs ārsts izmanto bez uzraudzības transportlīdzekli, kā viņš/viņa zina.
• B) Padarot iespēju bez maksas ievadīt pacienta datus jebkurā bezmaksas rīkā
• C) Veikt pārbaudi tikai reizi gadā
• D) Kopīgas tūlītējas bibliotēkas, pārbaudes protokola, KVKK saderīgas politikas izveide un drošībai kritisko izvadu slēgšana ar kompetenta ārsta apstiprinājumu ✔

Apraksts: izplatīta, neuzraudzīta AI izmantošana palielina kļūdu un privātuma risku. Kopēja tūlītēja bibliotēka, verifikācijas protokols katram izvades veidam, KVKK saderīga privātuma politika un katras drošībai kritiskās izvades aizvēršana ar kompetenta ārsta apstiprinājumu; Tas ir drošas korporatīvās lietošanas pamats.