ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ അനാലിസിസും ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡുകളും

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ് (ഇഎച്ച്ആർ) ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, കോഡിംഗ്, വിശകലനം എന്നിവയിലെ ഘട്ടങ്ങൾ വിശദീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്.
• നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ, പക്ഷപാതം, ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥ, താൽക്കാലിക ചോർച്ച എന്നിവ പോലുള്ള ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്
• കാലിബ്രേഷൻ, ഉപഗ്രൂപ്പ് പ്രകടനം, ക്ലിനിക്കൽ ഉപയോഗക്ഷമത എന്നിവയിലൂടെ പ്രവചന മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്

ആധുനിക ആശുപത്രികളുടെ ഓർമ്മയാണ് ഇലക്ട്രോണിക് ഹെൽത്ത് റെക്കോർഡ് (EHR): രോഗനിർണയം, ലാബ് ഫലങ്ങൾ, മരുന്നുകൾ, നടപടിക്രമങ്ങൾ, നഴ്‌സ് കുറിപ്പുകൾ, ഡോക്ടർ നിരീക്ഷണങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഡിജിറ്റൽ ശേഖരം. ഈ ഡാറ്റ ഒരു നിധിയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ മൈൻഫീൽഡും ആണ്. ദശലക്ഷക്കണക്കിന് അസുഖമുള്ള വാർഷിക പാറ്റേണുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നതിനാൽ നിധി; മൈൻഫീൽഡ് കാരണം ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ ക്രമരഹിതവും അപൂർണ്ണവും പക്ഷപാതപരവും താൽക്കാലിക കെണികൾ നിറഞ്ഞതുമാണ്. ഈ യൂണിറ്റിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ച് EHR ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, കോഡിംഗ്, വിശകലനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു; ഏറ്റവും വഞ്ചനാപരമായ പിശകുകൾ (താൽക്കാലിക ചോർച്ച, പക്ഷപാതം, ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥ); പ്രവചന മോഡൽ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ എങ്ങനെയാണ് സാധൂകരിക്കപ്പെടുന്നത് എന്ന് നമുക്ക് നോക്കാം.

തുടക്കം മുതൽ ഓർമ്മിപ്പിക്കാം: ഒരു റിസ്ക് മോഡൽ പറഞ്ഞേക്കാം "ഈ രോഗിക്ക് പുനരധിവാസത്തിനുള്ള ഉയർന്ന സാധ്യതയുണ്ട്"; എന്നാൽ ഇതൊരു തീരുമാന പിന്തുണാ ഔട്ട്‌പുട്ടാണ്, രോഗനിർണയമോ ചികിത്സയോ അല്ല. AI രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല; ഫിസിഷ്യൻ്റെയും ക്ലിനിക്കൽ ടീമിൻ്റെയും തീരുമാനമാണ്.

EHR ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ

ഘട്ടം 1 - കുറയ്ക്കുകയും ലയിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക. വിവിധ സംവിധാനങ്ങളിൽ നിന്നാണ് ഡാറ്റ വരുന്നത് (ലബോറട്ടറി, ഫാർമസി, റേഡിയോളജി); രോഗിയുടെ ഐഡിയുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടത്തിൽ, രഹസ്യാത്മകതയാണ് ഏറ്റവും ഉയർന്ന മുൻഗണന (യൂണിറ്റ് 10 കാണുക).

ഘട്ടം 2 - വൃത്തിയാക്കൽ. നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ, യൂണിറ്റ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ (mg/dL, mmol/L എന്നിവയുടെ ആശയക്കുഴപ്പം), ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകൾ, സാധ്യതയില്ലാത്ത മൂല്യങ്ങൾ (200 വയസ്സ്, രക്തസമ്മർദ്ദം 0) എന്നിവ ഒഴിവാക്കപ്പെടുന്നു. ഔട്ട്‌ലിയർ ഫ്ലാഗിംഗിലും സ്വതന്ത്ര ടെക്സ്റ്റ് ഘടനയിലും AI ഇവിടെ ശക്തമാണ്.

ഘട്ടം 3 - കോഡിംഗും സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷനും. രോഗനിർണ്ണയങ്ങൾ ഐസിഡി (ഇൻ്റർനാഷണൽ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ഓഫ് ഡിസീസ്) പോലെയുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് കോഡുകളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ മരുന്നുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡിക്ഷണറികളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു. സ്വതന്ത്ര ടെക്സ്റ്റ് നോട്ടുകളിൽ നിന്ന് ഘടനാപരമായ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനെ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) എന്ന് വിളിക്കുന്നു; AI ഇവിടെ വിലപ്പെട്ടതാണ്, എന്നാൽ അതിൻ്റെ ഔട്ട്പുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയം ആവശ്യമാണ്.

ഘട്ടം 4 - ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ്. അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണ് മോഡൽ ഇൻപുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്: അവസാന ലബോറട്ടറി മൂല്യം, പ്രവണത, മരുന്നുകളുടെ എണ്ണം, കോമോർബിഡിറ്റി സ്‌കോർ മുതലായവ.

ഘട്ടം 5 - മോഡലിംഗും വിലയിരുത്തലും. പ്രവചന മാതൃക നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്-ഏറ്റവും നിർണായകമായ ഭാഗം-ശ്രദ്ധയോടെ, ചോർച്ചയില്ലാത്ത രീതിയിൽ വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു.

ഏറ്റവും വഞ്ചനാപരമായ മൂന്ന് തെറ്റുകൾ

താൽക്കാലിക ചോർച്ച. പ്രവചന സമയത്ത് ഇതുവരെ നിലവിലില്ലാത്ത ഫീച്ചറിലേക്ക് വിവരങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രവേശന സമയത്ത് മരണസാധ്യത കണക്കാക്കാൻ ഡിസ്ചാർജ് രോഗനിർണയം അല്ലെങ്കിൽ അവസാന ദിവസത്തെ ലബോറട്ടറി പരിശോധന. മോഡൽ ലബോറട്ടറിയിൽ മികച്ചതായി കാണപ്പെടുന്നു, പക്ഷേ അത് "ഭാവി" കണ്ടതിനാൽ യഥാർത്ഥ ഉപയോഗത്തിൽ തകരുന്നു.

മുൻവിധി. ഡാറ്റ മുൻകാല ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു; ഈ തീരുമാനങ്ങൾ ഇതിനകം അസമമാണെങ്കിൽ, മോഡൽ ഇത് പഠിക്കുകയും ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പിന് ചരിത്രപരമായി പരിശോധനയ്ക്കായി കുറച്ച് ഓർഡർ നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ആ ഗ്രൂപ്പിൽ രോഗം "താഴ്ന്നതാണ്" എന്ന് മോഡൽ ചിന്തിച്ചേക്കാം.

ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥ. താൽപ്പര്യമുള്ള സംഭവം (ഉദാ. അപൂർവമായ സങ്കീർണത) ഡാറ്റയുടെ 1% ആണെങ്കിൽ, "ഇവൻ്റ് ഒന്നുമില്ല" എന്ന് എപ്പോഴും പറയുന്ന ഒരു മോഡൽ 99% കൃത്യതയുള്ളതായി തോന്നുമെങ്കിലും ഉപയോഗശൂന്യമാകും. കൃത്യതയ്ക്ക് പകരം, സംവേദനക്ഷമത, കൃത്യത, ഇവൻ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മെട്രിക്‌സ് എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.

മൂല്യനിർണ്ണയം: വിവേചനം പര്യാപ്തമല്ല, കാലിബ്രേഷൻ നിർബന്ധമാണ്

രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ചോദ്യങ്ങളുണ്ട്. വിവേചനം (AUC യുടെ സാധാരണ അളവ്): അപകടസാധ്യത അനുസരിച്ച് മോഡൽ രോഗികളെ ശരിയായി റാങ്ക് ചെയ്യുന്നുണ്ടോ? കാലിബ്രേഷൻ: മോഡൽ നൽകുന്ന പ്രോബബിലിറ്റികൾ യഥാർത്ഥ ആവൃത്തികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ? "20% റിസ്ക്" എന്ന് പറയുന്ന ഏകദേശം 20% രോഗികൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്തെങ്കിലും സംഭവമുണ്ടോ? ക്ലിനിക്കിലെ ത്രെഷോൾഡുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നത് എന്നതിനാൽ, നല്ല റാങ്ക് ഉള്ളതും എന്നാൽ മോശമായി കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്തതുമായ മോഡൽ തെറ്റായ ത്രെഷോൾഡ് തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കും. കൂടാതെ, ഉപഗ്രൂപ്പ് പ്രകടനം (പ്രായം, ലിംഗഭേദം, വംശീയത, ആശുപത്രി) വെവ്വേറെ റിപ്പോർട്ടുചെയ്യുകയും ക്ലിനിക്കൽ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യം (ഈ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത് യഥാർത്ഥത്തിൽ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നുണ്ടോ?) ചോദിക്കുകയും വേണം.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: അക്കങ്ങൾ പ്രകാരം

കേസ് 1 - ചോർച്ച മൂലം വിജയം പെരുപ്പിച്ചു. ഒരു റീഡ്മിഷൻ മോഡൽ ആന്തരിക പരിശോധനയിൽ 0.92 AUC നൽകി; അത് നന്നായി കാണപ്പെട്ടു. "പോസ്റ്റ്-ഡിസ്ചാർജ് ഔട്ട്പേഷ്യൻ്റ് അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ്" ഫീച്ചറുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നതായി അവലോകനം കണ്ടെത്തി; പ്രവചന സമയത്ത് ഈ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമായിരുന്നില്ല. ചോർച്ച വൃത്തിയാക്കിയ ശേഷം, AUC 0.71 ആയി കുറഞ്ഞു - ഒരു യഥാർത്ഥവും ഉപയോഗയോഗ്യവുമായ മൂല്യം.

കേസ് 2 - കാലിബ്രേഷൻ ഡ്രിഫ്റ്റ്. ഒരു സെപ്‌സിസ് മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് സ്‌കോർ അത് വികസിപ്പിച്ച ഹോസ്പിറ്റലിൽ നന്നായി കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്‌തപ്പോൾ, രോഗി പ്രൊഫൈൽ മറ്റൊരു ഹോസ്പിറ്റലിലെ അതേ സ്‌കോറിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ഇവൻ്റ് നിരക്കിൻ്റെ ഇരട്ടി കാണിച്ചു. സ്കോർ ശരിയായി റാങ്ക് ചെയ്‌തു, പക്ഷേ സാധ്യതകൾ തെറ്റായിരുന്നു; റീകാലിബ്രേഷൻ കൂടാതെ ത്രെഷോൾഡ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല.

കേസ് 3 - NLP ഉപയോഗിച്ച് സമയം ലാഭിക്കുന്നു. ഒരു ഗവേഷക സംഘം 12,000 രോഗികളുടെ കുറിപ്പുകളിൽ നിന്ന് പുകവലി ചരിത്രം സ്വമേധയാ വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയായിരുന്നു; ഒരു കുറിപ്പിന് ഏകദേശം 2 മിനിറ്റ്, ആകെ 400 മണിക്കൂർ. NLP-അസിസ്റ്റഡ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഇത് കുറച്ച് മണിക്കൂറുകളായി കുറച്ചു; മോഡൽ "വ്യക്തമാകാത്ത" ക്രമരഹിതമായി തിരഞ്ഞെടുത്ത മൂല്യനിർണ്ണയ സാമ്പിൾ മാത്രമാണ് ടീം കൈകൊണ്ട് പരിശോധിച്ചത്. മൂല്യനിർണ്ണയ സാമ്പിളിൻ്റെ സൂക്ഷ്മ പരിശോധന നിർണായകമായിരുന്നു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ രോഗിയുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു റിസ്ക് മോഡൽ നിർമ്മിക്കുകയും ഫലങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.[data]

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: നിങ്ങളൊരു ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് അസിസ്റ്റൻ്റാണ് (നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കുന്നില്ല). ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത വേരിയബിളുകളുടെ പട്ടികയ്‌ക്കായി ഒരു പ്രവചന മോഡൽ PLAN വിമർശിക്കുക:- പ്രവചന സമയത്ത് ഓരോ വേരിയബിളും ഉണ്ടോ എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക (താത്കാലിക ചോർച്ചയുടെ അപകടസാധ്യത).- ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥയും പക്ഷപാതത്തിൻ്റെ സാധ്യതയുള്ള ഉറവിടങ്ങളും പട്ടികപ്പെടുത്തുക.- വിവേചനം നിർദ്ദേശിക്കുക അജ്ഞാത വേരിയബിളുകളും ലക്ഷ്യവും:[ലിസ്റ്റ്]

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ചോർച്ച പരിശോധന:

ഇനിപ്പറയുന്ന സവിശേഷതകളുടെ പട്ടിക "പ്രവചന സമയത്ത് ലഭ്യമാണ്" / "ഭാവി വിവരങ്ങൾ (ചോർച്ച)" എന്ന് തരംതിരിച്ച് അതിനെ ന്യായീകരിക്കുക. പ്രവചനത്തിൻ്റെ ലക്ഷ്യവും നിമിഷവും: [നിർവചനം]. സവിശേഷതകൾ: [ലിസ്റ്റ്]

2) ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര റിപ്പോർട്ട്:

ഈ അജ്ഞാത പട്ടികയ്‌ക്കായി നഷ്‌ടമായ മൂല്യ നിരക്ക്, നഷ്‌ടമായ മൂല്യങ്ങൾ, യൂണിറ്റ് പൊരുത്തക്കേട്, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡ് എന്നിവ പരിശോധിക്കുക; ഗുണനിലവാരമുള്ള ഒരു സംഗ്രഹ പട്ടിക ദൃശ്യമാകുന്നു. പട്ടിക: [ഡാറ്റ]

3) NLP അനുമാന പരിശോധനാ പദ്ധതി:

സ്വതന്ത്ര-ടെക്‌സ്റ്റ് വ്യാഖ്യാനങ്ങളിൽ നിന്ന് [വേരിയബിൾ] വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന ഒരു NLP ഘട്ടത്തിനായി ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ പ്ലാൻ എഴുതുക: ക്രമരഹിതമായ സാമ്പിൾ വലുപ്പം, സ്വർണ്ണ നിലവാരമുള്ള ലേബലിംഗ്, ഫിറ്റ് മെട്രിക്, പിശക് വിശകലനം.

4) മൂല്യനിർണ്ണയ ചട്ടക്കൂട്:

ഈ ക്ലിനിക്കൽ മോഡലിനായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് മൂല്യനിർണ്ണയ ചട്ടക്കൂട് എഴുതുക: വിവേചനം (AUC), കാലിബ്രേഷൻ കർവ്, ഉപഗ്രൂപ്പ് പ്രകടനം, തീരുമാന കർവ് വിശകലനം. മോഡൽ: [വിവരണം]

മോഡലിൻ്റെ റോൾ: ടാസ്‌ക് തരം അനുസരിച്ച്

ടാസ്ക് തരം

AI സംഭാവന

വിമർശനം

സ്ഥിരീകരണം

ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്/ഔട്ട്‌ലിയർ

ഉയർന്നത്

താഴ്ന്ന

സ്പോട്ട് ചെക്ക്

നോട്ടുകളിൽ നിന്ന് NLP വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ

ഉയർന്നത്

ഇടത്തരം

സാമ്പിൾ മൂല്യനിർണ്ണയം

അപകടസാധ്യത/പ്രവചന സ്കോറിംഗ്

ഇടത്തരം

ഉയർന്നത്

കാലിബ്രേഷൻ + ഉപഗ്രൂപ്പ്

വിഭവശേഷി/ശേഷി ആസൂത്രണം

ഇടത്തരം

ഇടത്തരം

ബിസിനസ് യൂണിറ്റ് അംഗീകാരം

ചികിത്സയുടെ തീരുമാനം

പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു

വളരെ ഉയർന്നത്

പൂർണ്ണ ഡോക്ടറുടെ അംഗീകാരം

നുറുങ്ങ്: ഒരു ക്ലിനിക്കൽ മോഡലിൻ്റെ AUC അപ്രതീക്ഷിതമായി ഉയർന്നതാണെങ്കിൽ (ഉദാ. 0.95-ന് മുകളിൽ), ആഘോഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് താൽക്കാലിക ചോർച്ച നോക്കുക. യഥാർത്ഥ ലോകത്ത്, അത്തരം ഉയർന്ന മൂല്യങ്ങൾ സാധാരണയായി വിവര ചോർച്ചയുടെ അടയാളമാണ്.

മുന്നറിയിപ്പ്: ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിലെ അസമത്വങ്ങളെ മാതൃക പഠിക്കുകയും ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്തേക്കാം. ഉയർന്ന മൊത്തത്തിലുള്ള കൃത്യത ചില രോഗികളുടെ ഗ്രൂപ്പുകളിൽ വ്യവസ്ഥാപിതമായ ദോഷം സൂചിപ്പിക്കാം; പ്രകടനം എപ്പോഴും ഉപഗ്രൂപ്പുകളിൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യണം.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• താൽക്കാലിക ചോർച്ച ശ്രദ്ധിക്കുന്നില്ല. ഭാവിയെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് പരീക്ഷണശാലയിൽ തെറ്റായ വിജയം ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• കൃത്യതയിൽ സംതൃപ്തരായിരിക്കുക. അസന്തുലിതമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യത തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്; സംവേദനക്ഷമതയും കാലിബ്രേഷനും ആവശ്യമാണ്.
• ഉപഗ്രൂപ്പുകൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നില്ല. മൊത്തത്തിലുള്ള മെട്രിക് പക്ഷപാതവും അസമത്വവും മറയ്ക്കുന്നു.
• കാലിബ്രേഷൻ ഒഴിവാക്കുന്നു. ഒരു മികച്ച റാങ്കിംഗ് മോഡലിന് പോലും അതിൻ്റെ പരിധി തീരുമാനങ്ങളിൽ തെറ്റുകൾ വരുത്താം.
• തീരുമാനം മോഡലിന് വിടുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് പിന്തുണയാണ്; ചികിത്സയുടെ തീരുമാനം ക്ലിനിക്കൽ ടീമിൻ്റെതാണ്.

ചുരുക്കത്തിൽ

• EHR ഡാറ്റ ശക്തവും എന്നാൽ അപൂർണ്ണവും അപൂർണ്ണവും പക്ഷപാതപരവുമാണ്; വൃത്തിയാക്കലും കോഡിംഗും നിർണായക ഘട്ടങ്ങളാണ്.
• താൽക്കാലിക ചോർച്ചയാണ് ഏറ്റവും വഞ്ചനാപരമായ പിശക്; ഭാവിയിലെ അറിവ് പരീക്ഷണശാലയിൽ തെറ്റായ വിജയം ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥയും പക്ഷപാതവും കൃത്യത മെട്രിക് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്.
• മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൽ വിവേചനം, കാലിബ്രേഷൻ, ഉപഗ്രൂപ്പിംഗ്, ക്ലിനിക്കൽ ഉപയോഗക്ഷമത എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തണം.
• പ്രവചന ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പിന്തുണയാണ്; രോഗനിർണയവും ചികിത്സാ തീരുമാനങ്ങളും ക്ലിനിക്കൽ ടീമിൻ്റെതാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു പ്രവചന ലക്ഷ്യവും പത്ത് വേരിയബിളുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റും നിർമ്മിക്കുക (മനപ്പൂർവ്വം ഒരു "പ്രോസ്പെക്റ്റ്" വേരിയബിൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക, ഉദാ. ഡിസ്ചാർജ് ഡയഗ്നോസിസ്). ചോർച്ചയ്ക്കായി മോഡൽ പരിശോധിച്ച് ഈ വേരിയബിൾ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്നുണ്ടോ എന്ന് നോക്കാൻ ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുക. വിവേചനം, കാലിബ്രേഷൻ, ഉപഗ്രൂപ്പിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ മൂന്ന് ഇനങ്ങളിൽ ഈ മോഡലിനായി ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ ചട്ടക്കൂട് എഴുതുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] EHR ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, ക്ലീനിംഗ്, കോഡിംഗ്, മോഡലിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ ഞാൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു.
• [ ] എനിക്ക് താൽക്കാലിക ചോർച്ച തിരിച്ചറിയാനും പ്രോപ്പർട്ടി ലിസ്റ്റ് പരിശോധിക്കാനും കഴിയും.
• [ ] ക്ലാസ് അസന്തുലിതാവസ്ഥയും മുൻവിധിയും കൃത്യതയെ എങ്ങനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഞാൻ മനസ്സിലാക്കി.
• [ ] വിവേചനവും കാലിബ്രേഷനും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസവും രണ്ടിൻ്റെയും ആവശ്യകതയും എനിക്കറിയാം.
• [ ] എനിക്ക് പ്രവചന ഔട്ട്‌പുട്ടിനെ പിന്തുണയായി സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും, തീരുമാനമല്ല.