നേട്ടങ്ങൾ:
- ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയുള്ള കണ്ടെത്തൽ, വിഭജനം, മുൻഗണനാക്രമം എന്നിവ റേഡിയോളജിക്കൽ ഇമേജുകളിൽ എങ്ങനെ സ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് വിശദീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- റേഡിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെ തീരുമാനത്തിൽ നിന്ന് മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ (ഹീറ്റ് മാപ്പ്, പ്രോബബിലിറ്റി, അളവ്) വേർതിരിക്കാനും അവയെ ഒരു പിന്തുണാ റോളിൽ സ്ഥാപിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- സെൻസിറ്റിവിറ്റി/പ്രത്യേകത, തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ഭാരം, ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഇമേജ് മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്
ബയോമെഡിക്കൽ എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ഏറ്റവും പക്വമായ പ്രയോഗ മേഖലയാണ് റേഡിയോളജി. എക്സ്-റേ (എക്സ്-റേ), കമ്പ്യൂട്ട്ഡ് ടോമോഗ്രഫി (സിടി; ഇംഗ്ലീഷിൽ സിടി, വിവിധ കോണുകളിൽ നിന്ന് എടുത്ത എക്സ്-റേ വിഭാഗങ്ങൾ സംയോജിപ്പിച്ച്), മാഗ്നറ്റിക് റെസൊണൻസ് (എംആർ; ഇംഗ്ലീഷിൽ എംആർഐ, ശക്തമായ കാന്തികക്ഷേത്രവും റേഡിയോ തരംഗങ്ങളും ഉള്ള ടിഷ്യുവിൻ്റെ ഇമേജിംഗ്) പ്രതിദിനം ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു. ഈ ചിത്രങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ റേഡിയോളജിസ്റ്റിന് വർഷങ്ങളുടെ വൈദഗ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്. കണ്ടെത്തൽ (കണ്ടെത്തലിലേക്ക് ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുക), സെഗ്മെൻ്റേഷൻ (ഒരു ഘടനയുടെ അതിരുകൾ വരയ്ക്കൽ; ഇംഗ്ലീഷിൽ സെഗ്മെൻ്റേഷൻ), മുൻഗണന (ക്യൂവിൻ്റെ തുടക്കത്തിൽ അടിയന്തിര കേസുകൾ ഇടുക; ഇംഗ്ലീഷിൽ ട്രയേജ്) എന്നിവയിലൂടെ കൃത്രിമബുദ്ധി ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് സംഭാവന നൽകുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ഈ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എങ്ങനെ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്നും - ഏറ്റവും പ്രധാനമായി - റേഡിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെ തീരുമാനത്തിന് പകരമായി ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു ഇൻപുട്ടായി എങ്ങനെ സ്ഥാപിക്കപ്പെടുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ കാണും.
ഒരു എഞ്ചിനീയർ എന്ന നിലയിൽ, നിങ്ങളുടെ ജോലി പലപ്പോഴും മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുക, സംയോജിപ്പിക്കുക, സാധൂകരിക്കുക, ക്ലിനിക്കൽ ടീമിനൊപ്പം അതിൻ്റെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുക എന്നിവയാണ്. റേഡിയോളജിസ്റ്റ് രോഗനിർണയം നടത്തുന്നു. AI രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല; ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുന്നു, അളവുകൾ, തരം.
റേഡിയോളജിക്കൽ AI വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ ഘട്ടങ്ങൾ
ഘട്ടം 1 - ഡാറ്റയും പ്രീപ്രോസസിംഗും. ചിത്രങ്ങൾ DICOM (ഡിജിറ്റൽ ഇമേജിംഗ് ആൻഡ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് ഇൻ മെഡിസിൻ; മെഡിക്കൽ ഇമേജുകൾക്കുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫയലും ആശയവിനിമയ ഫോർമാറ്റും) ആയിട്ടാണ് വരുന്നത്. പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്; വിൻഡോയിംഗ് (ഇമേജ് കോൺട്രാസ്റ്റ് ക്രമീകരിക്കൽ), റീസാംപ്ലിംഗ് (സ്ലൈസുകളുടെ വലുപ്പം സാധാരണ വലുപ്പത്തിലേക്ക് മാറ്റുക), ശബ്ദം കുറയ്ക്കൽ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ഘട്ടം സുരക്ഷിതവും ഓട്ടോമേഷന് അനുയോജ്യവുമാണ്.
ഘട്ടം 2 - കണ്ടെത്തലും വിഭജനവും. ശ്വാസകോശ നോഡ്യൂൾ, ഒടിവ് അല്ലെങ്കിൽ രക്തസ്രാവം എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രദേശത്തെ പാറ്റേൺ അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് സാധാരണയായി ഒരു പ്രോബബിലിറ്റി സ്കോറിൻ്റെയും ഹീറ്റ് മാപ്പിൻ്റെയും രൂപത്തിലാണ് (മോഡലിൻ്റെ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്ന സ്ഥലങ്ങളെ കളർ ഉപയോഗിച്ച് കാണിക്കുന്ന ഒരു പാളി). സെഗ്മെൻ്റേഷനിൽ, മോഡൽ ഒരു അവയവത്തിൻ്റെ അല്ലെങ്കിൽ മുറിവിൻ്റെ പിക്സൽ അതിരുകൾ വരയ്ക്കുന്നു; വോളിയം അളക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഘട്ടം 3 - മുൻഗണന നൽകുക. ഒരു അടിയന്തിര കണ്ടെത്തൽ (ഉദാ. മസ്തിഷ്ക രക്തസ്രാവം) കണ്ടെത്തിയാൽ, കേസ് വർക്ക്ലിസ്റ്റിൽ കൊണ്ടുവരും. റേഡിയോളജിസ്റ്റിനെ മാറ്റുകയല്ല, ക്രിട്ടിക്കൽ കേസ് നേരത്തെ കണ്ടുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയാണ് ഇവിടെ ലക്ഷ്യം.
ഘട്ടം 4 - റേഡിയോളജിസ്റ്റ് വിലയിരുത്തൽ. മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ റേഡിയോളജിസ്റ്റിന് ഒരു ശുപാർശ പാളിയായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു. റേഡിയോളജിസ്റ്റ് സ്വീകരിക്കുന്നു, നിരസിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ മാറ്റുന്നു. അന്തിമ റിപ്പോർട്ടും രോഗനിർണയവും റേഡിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെതാണ്.
ഘട്ടം 5 - പരിശോധനയും നിരീക്ഷണവും. മോഡൽ ഫീൽഡിൽ കഴിഞ്ഞാൽ, അതിൻ്റെ പ്രകടനം നിരന്തരം നിരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു; തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്, തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് നിരക്കുകൾ വ്യത്യസ്ത ഉപകരണങ്ങളിലും രോഗി ഗ്രൂപ്പുകളിലും വെവ്വേറെ ട്രാക്ക് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
സെൻസിറ്റിവിറ്റി, സ്പെസിഫിസിറ്റി, ഫാൾസ് പോസിറ്റീവ് ബർഡൻ
ഇമേജ് മോഡൽ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിന് രണ്ട് അടിസ്ഥാന അളവുകൾ ഉണ്ട്. യഥാർത്ഥ രോഗമുള്ളവരെ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള നിരക്കാണ് സെൻസിറ്റിവിറ്റി: ഉയർന്ന സെൻസിറ്റിവിറ്റി എന്നാൽ നഷ്ടമായ കണ്ടെത്തലുകൾ കുറവാണ്. യഥാർത്ഥ ആരോഗ്യമുള്ളവയെ ഞങ്ങൾ കൃത്യമായി ഇല്ലാതാക്കുന്ന നിരക്കാണ് സ്പെസിഫിസിറ്റി: ഉയർന്ന പ്രത്യേകത എന്നാൽ കുറച്ച് തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്. ഇവ രണ്ടും തമ്മിൽ ഒരു സന്തുലിതാവസ്ഥയുണ്ട്; നിങ്ങൾ പരിധി താഴ്ത്തി കൂടുതൽ കണ്ടെത്തലുകൾ കണ്ടെത്തുകയാണെങ്കിൽ, തെറ്റായ അലാറങ്ങൾ വർദ്ധിക്കും.
ക്ലിനിക്കിലെ ഒരു നിർണായക ആശയം തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെ ഭാരമാണ്: മോഡൽ പലപ്പോഴും "സംശയാസ്പദമായത്" എന്ന് പറയുകയാണെങ്കിൽ, റേഡിയോളജിസ്റ്റ് ഓരോ തവണയും ഈ പതാകകൾ ഒഴിവാക്കണം, കുറച്ച് സമയത്തിന് ശേഷം അലേർട്ടുകൾ ഗൗരവമായി എടുക്കുന്നില്ല (അലർട്ട് ക്ഷീണം). അതിനാൽ, ഒരു മോഡലിൻ്റെ സെൻസിറ്റിവിറ്റി മാത്രമല്ല, യഥാർത്ഥ വർക്ക്ഫ്ലോയിലെ തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെ എണ്ണവും വിലയിരുത്തണം.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: അക്കങ്ങൾ പ്രകാരം
കേസ് 1 - മുൻഗണന വഴി സമയം ലാഭിക്കുന്നു. മസ്തിഷ്ക സിടികളിൽ രക്തസ്രാവത്തിനുള്ള മുൻഗണനാ മാതൃക ഒരു ആശുപത്രിയിൽ നടപ്പിലാക്കി. റേഡിയോളജിസ്റ്റ് ആദ്യമായി കാണേണ്ട രക്തസ്രാവ കേസുകളുടെ ശരാശരി സമയം 28 മിനിറ്റിൽ നിന്ന് 8 മിനിറ്റായി കുറഞ്ഞു. എന്നിരുന്നാലും, നഷ്ടപ്പെട്ട ചെറിയ സബ്അരക്നോയിഡ് രക്തസ്രാവം പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിൽ മോഡൽ പരാജയപ്പെട്ടു; അതിനാൽ എല്ലാ കേസുകളും വീണ്ടും പൂർണ്ണ റേഡിയോളജിസ്റ്റ് വായനയ്ക്ക് വിധേയമായി. മോഡൽ അടുക്കൽ വേഗത്തിലാക്കി, പക്ഷേ വായന ഒഴിവാക്കിയില്ല.
കേസ് 2 - തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ഭാരം. ഒരു ശ്വാസകോശ നോഡ്യൂൾ ഡിറ്റക്ഷൻ മോഡൽ, സെൻസിറ്റിവിറ്റി 94% ആയി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് കുറഞ്ഞ പരിധിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഓരോ രോഗിക്കും ശരാശരി 6 "സംശയാസ്പദമായ" അടയാളങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു; ഇവയിൽ ഭൂരിഭാഗവും വാസ്കുലർ വിഭാഗങ്ങളും ബെനിൻ ഫോസിസും ആയിരുന്നു. രണ്ടാഴ്ചയ്ക്കുള്ളിൽ, റേഡിയോളജിസ്റ്റുകൾ അടയാളങ്ങൾ അവഗണിക്കാൻ തുടങ്ങി. ത്രെഷോൾഡ് പുനഃക്രമീകരിക്കുകയും ഒരു രോഗിക്ക് 1.5 മാർക്കിൻ്റെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്തപ്പോൾ, മോഡൽ വീണ്ടും ഉപയോഗപ്രദമായി.
കേസ് 3 - ഫീൽഡ് ഷിഫ്റ്റ്. ഹോസ്പിറ്റൽ എയിലെ ഡിജിറ്റൽ എക്സ്-റേ മെഷീനുകളിൽ 91% സെൻസിറ്റിവിറ്റിയോടെ ഒരു ഫ്രാക്ചർ ഡിറ്റക്ഷൻ മോഡൽ നടത്തി, എന്നാൽ മറ്റൊരു നിർമ്മാതാവിൽ നിന്നുള്ള പോർട്ടബിൾ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഹോസ്പിറ്റൽ ബിയിൽ ഇത് 72% ആയി കുറഞ്ഞു. ചിത്രത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരവും സ്ഥാനനിർണ്ണയവും വ്യത്യസ്തമായിരുന്നു. മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓരോ ഉപകരണത്തിലും പോപ്പുലേഷനിലും കൂടുതൽ മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്താതെ വിശ്വസനീയമായി കണക്കാക്കാനാവില്ല.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
കുറിപ്പ്: ചുവടെയുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഒരു ടെക്സ്ച്വൽ റിപ്പോർട്ടോ വർക്ക്ഫ്ലോയോ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നതിനാണ്, ചിത്രം തന്നെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് വേണ്ടിയല്ല. സാധുതയുള്ള ക്ലിനിക്കൽ സോഫ്റ്റ്വെയറിൻ്റെയും റേഡിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെയും പ്രവർത്തനമാണ് ഇമേജ് ഡയഗ്നോസിസ്.
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:
ഈ എക്സ്-റേ റിപ്പോർട്ട് നോക്കി രോഗിക്ക് അസുഖമുണ്ടോ എന്ന് പറയൂ.[report]
ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: നിങ്ങളൊരു റേഡിയോളജി വർക്ക്ഫ്ലോ അസിസ്റ്റൻ്റാണ് (നിങ്ങൾ രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല). അജ്ഞാത റേഡിയോളജി റിപ്പോർട്ട് ടെക്സ്റ്റ് ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിൽ രൂപപ്പെടുത്തുക: - കണ്ടെത്തലുകൾ, അളവുകൾ, ശരീരഘടനാപരമായ സ്ഥാനങ്ങൾ എന്നിവ പട്ടികപ്പെടുത്തുക. - അവ്യക്തമായ/നെഗറ്റീവ് പ്രസ്താവനകൾ ("ഒഴിവാക്കാൻ കഴിയില്ല") അതേപടി നിലനിർത്തുക, അന്തിമമാക്കരുത്. - വാചകത്തിൽ ഇല്ലാത്ത കണ്ടെത്തലുകളൊന്നും ചേർക്കരുത്. - ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗത്തിൽ "ശുപാർശ/ഫോളോ-അപ്പ്" വാക്യങ്ങൾ ശേഖരിക്കുക. - അവസാനം, റേഡിയോളജിസ്റ്റ് സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ട 3 പോയിൻ്റുകൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക. അജ്ഞാത റിപ്പോർട്ട്: [ടെക്സ്റ്റ്]
ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് മോഡൽ മോഡലിനെ വ്യാഖ്യാനത്തിൽ നിന്ന് അകറ്റി നിർത്തുകയും കോൺഫിഗറേഷനിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; അവ്യക്തത നിലനിർത്തുന്നത് അഭികാമ്യമാണ്, കാരണം റേഡിയോളജിയുടെ ഭാഷയിൽ "ഒഴിവാക്കാൻ കഴിയില്ല", "ലഭ്യമാണ്" എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം നിർണായകമാണ്.
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) റിപ്പോർട്ട് കോൺഫിഗറേഷൻ:
ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത റേഡിയോളജി റിപ്പോർട്ടിനെ ഇനിപ്പറയുന്ന തലക്കെട്ടുകളായി വിഭജിക്കുക: സൂചന, സാങ്കേതികത, കണ്ടെത്തലുകൾ, നിഗമനം, ശുപാർശ. വാചകത്തിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കുക, അഭിപ്രായങ്ങൾ ചേർക്കരുത്. റിപ്പോർട്ട്: [ടെക്സ്റ്റ്]
2) അളവ് സ്ഥിരത പരിശോധന:
ഈ റിപ്പോർട്ടിലെ എല്ലാ സംഖ്യാ അളവുകളും (mm, cm, HU) പട്ടികപ്പെടുത്തുകയും വൈരുദ്ധ്യമുള്ളതോ അല്ലാത്തതോ ആയ മൂല്യങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക. റിപ്പോർട്ട്: [ടെക്സ്റ്റ്]
3) മോഡൽ മൂല്യനിർണ്ണയ പദ്ധതി:
ഒരു ഇമേജ് ഡിറ്റക്ഷൻ മോഡലിനായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് മൂല്യനിർണ്ണയ പ്ലാൻ എഴുതുക: സംവേദനക്ഷമത, പ്രത്യേകത, തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്/രോഗി, ഉപഗ്രൂപ്പ് (ഉപകരണം, പ്രായം) വിശകലനം, ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റ്. ക്ലിനിക്കൽ അംഗീകാര പോയിൻ്റുകൾ പ്രത്യേകം അടയാളപ്പെടുത്തുക.
4) തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ട്രയേജ് കുറിപ്പ്:
കണ്ടെത്തൽ ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെ ഇനിപ്പറയുന്ന ലിസ്റ്റ് "റേഡിയോളജിസ്റ്റ് മുൻഗണന ഉയർന്ന/താഴ്ന്ന" എന്ന് തരംതിരിക്കുക; ഓരോ ക്ലാസിൻ്റെയും യുക്തി എഴുതുക. നിങ്ങൾ തീരുമാനം റേഡിയോളജിസ്റ്റിന് വിടുന്നുവെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക. ലിസ്റ്റ്: [ഔട്ട്പുട്ടുകൾ]
മോഡലിൻ്റെ പങ്ക്: കണ്ടെത്തലിൻ്റെ തരം അനുസരിച്ച്
തരം കണ്ടെത്തുന്നു
AI സംഭാവന
വിമർശനം
സ്ഥിരീകരണം
അടിയന്തിര രക്തസ്രാവം മുൻഗണന
ഉയർന്നത്
വളരെ ഉയർന്നത്
റേഡിയോളജിസ്റ്റ് പൂർണ്ണ വായന
ശ്വാസകോശ നോഡ്യൂൾ കണ്ടെത്തൽ
ഉയർന്നത്
ഉയർന്നത്
ത്രെഷോൾഡ് + ട്രാക്കിംഗ് പ്രോട്ടോക്കോൾ
അസ്ഥികളുടെ പ്രായം/അളവ്
ഉയർന്നത്
ഇടത്തരം
വിദഗ്ദ്ധ നിയന്ത്രണം
അവയവ വോളിയം വിഭജനം
ഉയർന്നത്
ഇടത്തരം
മാനുവൽ സാമ്പിൾ പരിശോധന
റിപ്പോർട്ട് കോൺഫിഗറേഷൻ (ടെക്സ്റ്റ്)
ഉയർന്നത്
താഴ്ന്ന
റേഡിയോളജിസ്റ്റ് സ്ഥിരീകരണം
നുറുങ്ങ്: ഒരു ഡിസ്പ്ലേ മോഡൽ മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തുമ്പോൾ ഒരിക്കലും ഒരു കൃത്യത ശതമാനത്തെ ആശ്രയിക്കരുത്. സംവേദനക്ഷമത, പ്രത്യേകത, തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ഭാരം, ഉപഗ്രൂപ്പ് പ്രകടനം എന്നിവ ഒരുമിച്ച് ആവശ്യപ്പെടുക; "ഏത് ഉപകരണത്തിലും രോഗി ഗ്രൂപ്പിലുമാണ് നിങ്ങൾ മോഡൽ പരീക്ഷിച്ചത്?" ചോദ്യം മിക്ക പ്രശ്നങ്ങളും വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
മുന്നറിയിപ്പ്: ഹീറ്റ് മാപ്പ് "എന്തുകൊണ്ട്" മോഡൽ അത് ചെയ്ത രീതിയിൽ തീരുമാനിച്ചു എന്ന് ഉറപ്പ് നൽകുന്നില്ല; നിങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധ എവിടെയാണ് കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതെന്ന് ഇത് കാണിക്കുന്നു. ചിലപ്പോൾ മോഡൽ തെറ്റായ കാരണത്താൽ ശരിയായ ഉത്തരം നൽകുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ചിത്രത്തിലെ ഒരു മാർക്കർ നോക്കുന്നതിലൂടെ). വിശദീകരണ ഔട്ട്പുട്ടിനും മൂല്യനിർണ്ണയം ആവശ്യമാണ്.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- ഒരൊറ്റ മെട്രിക്കിനെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഉയർന്ന മൊത്തത്തിലുള്ള കൃത്യത ഒരു നിർണായക ഉപഗ്രൂപ്പിൽ കുറഞ്ഞ സെൻസിറ്റിവിറ്റി മറയ്ക്കാം.
- തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ലോഡ് അളക്കുന്നില്ല. വളരെയധികം സിഗ്നലുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്ന മോഡൽ ഉത്തേജക ക്ഷീണം സൃഷ്ടിക്കുകയും ഉപേക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ഒരൊറ്റ ഉപകരണത്തിൽ മോഡൽ പരിശോധിച്ച് എവിടെയും ഉപയോഗിക്കുക. ഇമേജ് AI-യുടെ പരാജയത്തിൻ്റെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ കാരണം ഫീൽഡ് ഡ്രിഫ്റ്റാണ്.
- തെളിവിനായി ഹീറ്റ് മാപ്പ് തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. ശ്രദ്ധയുടെ ഭൂപടം ഒരു വിശദീകരണമല്ല; ശരിയായ ഉത്തരം തെറ്റായ കാരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയായിരിക്കാം.
- റേഡിയോളജിസ്റ്റിനെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു. മോഡൽ മുൻഗണന നൽകുകയും ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു; രോഗനിർണയവും റിപ്പോർട്ടും റേഡിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെതാണ്.
ചുരുക്കത്തിൽ
- റേഡിയോളജിക്കൽ AI; കണ്ടെത്തൽ, വിഭജനം, മുൻഗണന എന്നിവയിലൂടെ ഇത് മൂല്യം ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ രോഗനിർണയത്തെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല.
- സംവേദനക്ഷമതയും പ്രത്യേകതയും തമ്മിൽ ഒരു സന്തുലിതാവസ്ഥയുണ്ട്; തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ഭാരം ക്ലിനിക്കിലെ ഒരു നിർണായക മെട്രിക് ആണ്.
- മോഡലുകൾ അവ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഓരോ ഉപകരണത്തിലും ജനസംഖ്യയിലും ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിന് (ഡൊമെയ്ൻ ഷിഫ്റ്റിംഗ്) വിധേയമാകണം.
- ഹീറ്റ്മാപ്പുകൾ ശ്രദ്ധ കാണിക്കുന്നു, പക്ഷേ വിശദീകരണം ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല; തെളിവായി എടുക്കാൻ കഴിയില്ല.
- അന്തിമ രോഗനിർണയവും റിപ്പോർട്ടും റേഡിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെതാണ്; AI ഒരു പിന്തുണാ പാളിയാണ്.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
നിലവിലുള്ള (അല്ലെങ്കിൽ സാങ്കൽപ്പിക) ഇമേജ് കണ്ടെത്തൽ രംഗം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഈ മോഡലിനായി ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ ചട്ടക്കൂട് എഴുതുക: ഏത് മെട്രിക്സ് (സെൻസിറ്റിവിറ്റി, സ്പെസിസിറ്റി, ഫാൾസ് പോസിറ്റീവ്/പേഷ്യൻ്റ്), ഏത് ഉപഗ്രൂപ്പുകൾ (ഉപകരണം, പ്രായം, ലിംഗഭേദം) എന്നിവയും ഏത് ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റാണ് നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടതെന്നും വ്യക്തമാക്കുക. റേഡിയോളജിസ്റ്റ് ഒരു തീരുമാനമെടുത്ത വർക്ക്ഫ്ലോയിലെ കൃത്യമായ പോയിൻ്റ് അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ആ തീരുമാനത്തിലേക്ക് മോഡലിൻ്റെ ഔട്ട്പുട്ട് എങ്ങനെ ഇൻപുട്ട് ചെയ്തുവെന്ന് ഒരു ഖണ്ഡികയിൽ വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] എനിക്ക് റേഡിയോളജിക്കൽ AI യുടെ കണ്ടെത്തൽ, വിഭജനം, മുൻഗണനാക്രമം എന്നിവ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
- [ ] എനിക്ക് സംവേദനക്ഷമത, പ്രത്യേകത, തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ഭാരം എന്നിവ ഒരുമിച്ച് വിലയിരുത്താനാകും.
- [ ] ഫീൽഡ് ഷിഫ്റ്റിംഗ് എന്താണെന്നും എന്തിനാണ് ബാഹ്യ മൂല്യനിർണ്ണയം ആവശ്യമെന്നും എനിക്കറിയാം.
- [ ] ഹീറ്റ് മാപ്പ് ഒരു വിശദീകരണമല്ലെന്നും സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണെന്നും ഞാൻ മനസ്സിലാക്കി.
- [ ] റേഡിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെ തീരുമാനത്തിലേക്കുള്ള ഒരു ഇൻപുട്ടായി മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ട് സ്ഥാപിക്കാൻ എനിക്ക് കഴിയും.