ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ക്ലിനിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ, അനാമ്‌നെസിസ്, പരീക്ഷാ കുറിപ്പുകൾ എന്നിവയുടെ ഘടന

നേട്ടങ്ങൾ:

• രോഗിയുടെ ചരിത്രവും പരിശോധനാ കണ്ടെത്തലുകളും ഘടനാപരമായതും പൂർണ്ണവും വായിക്കാവുന്നതുമായ ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകളാക്കി മാറ്റാൻ AI സുരക്ഷിതമായി ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• വോയ്‌സ്-ടെക്‌സ്റ്റിൻ്റെയും സംഗ്രഹീകരണ ഉപകരണങ്ങളുടെയും കൃത്യതാ പരിധികൾ തിരിച്ചറിയാനും നിർണായക മെഡിക്കൽ വിവരങ്ങൾ സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കാനുമുള്ള കഴിവ് (അലർജി, മരുന്ന്, വ്യവസ്ഥാപരമായ രോഗം)
• ക്ലിനിക്കൽ രേഖകളിൽ രോഗിയുടെ ഐഡൻ്റിറ്റി പരിരക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ അച്ചടക്കം സ്ഥാപിക്കാനുള്ള കഴിവ്, KVKK കംപ്ലയിൻ്റും നിയമപരമായ മൂല്യവുമുണ്ട്

ദന്തചികിത്സയിൽ, നല്ല ക്ലിനിക്കൽ റെക്കോർഡാണ് നല്ല ചികിത്സയുടെ അടിസ്ഥാനം. അനാംനെസിസ് (രോഗിയുടെ ചരിത്രം: പരാതികൾ, മുൻകാല രോഗങ്ങൾ, ഉപയോഗിച്ച മരുന്നുകൾ, അലർജികൾ) കൂടാതെ പരിശോധനാ കുറിപ്പുകളും ചികിത്സയെ നയിക്കുന്നതും നിയമപരമായ രേഖയുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, കുറിപ്പുകൾ എടുക്കുന്നതിന് സമയമെടുക്കും, തിരക്കുള്ള ഒരു ക്ലിനിക്കിൽ ഇത് പലപ്പോഴും അപൂർണ്ണമോ മന്ദഗതിയിലോ ആയിരിക്കും. AI യഥാർത്ഥ മൂല്യം ചേർക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണിത്: വോയ്‌സ്-ടു-ടെക്‌സ്‌റ്റ് വിവർത്തനം, ചിതറിക്കിടക്കുന്ന കുറിപ്പുകളുടെ ഘടനയും സംഗ്രഹവും. ഈ യൂണിറ്റിൽ, ഈ ഉപകരണങ്ങൾ എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായും പൂർണ്ണമായും കെവികെകെയ്ക്ക് അനുസൃതമായും ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ പഠിക്കും.

ആദ്യം ഒരു നിയമം: AI കുറിപ്പ് തയ്യാറാക്കുന്നു, വൈദ്യൻ അത് പരിശോധിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും, അലർജികൾ, മരുന്നുകൾ, വ്യവസ്ഥാപരമായ രോഗങ്ങൾ, രക്തസ്രാവം എന്നിവ പോലുള്ള ചികിത്സാ സുരക്ഷയെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുന്നു.

ക്ലിനിക്കൽ റെക്കോർഡിംഗിൽ AI ഉപയോഗിക്കാനുള്ള മൂന്ന് വഴികൾ

1. വോയ്‌സ് ടു ടെക്‌സ്‌റ്റ് (ഡിക്‌റ്റേഷൻ): പരിശോധനയ്‌ക്കിടെ വൈദ്യൻ സംസാരിക്കുന്നു, ഉപകരണം അതിനെ വാചകത്തിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു. കൈകൾ സ്വതന്ത്രമാണ്, ഒഴുക്ക് തടസ്സപ്പെടുന്നില്ല.
2. ഘടന: ചിതറിക്കിടക്കുന്ന, സ്വതന്ത്ര-വാചക കുറിപ്പുകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് തലക്കെട്ടുകളായി (പരാതി, ചരിത്രം, പരിശോധന, പദ്ധതി) സംഘടിപ്പിക്കുക.
3. സംഗ്രഹം: ഒരു നീണ്ട രോഗിയുടെ ചരിത്രം അല്ലെങ്കിൽ മുൻ സെഷനുകളിൽ നിന്നുള്ള കുറിപ്പുകൾ ഒരു ഹ്രസ്വ സംഗ്രഹത്തിലേക്ക് ചുരുക്കുക.

നുറുങ്ങ്: ഒരു കുറിപ്പ് കോൺഫിഗർ ചെയ്യുമ്പോൾ, "നഷ്ടപ്പെട്ടതോ അവ്യക്തമായതോ ആയ ഫീൽഡുകൾ [ഫിസിഷ്യൻ വെരിഫൈ] ടാഗ് ഉപയോഗിച്ച് അടയാളപ്പെടുത്താൻ" AI-ക്ക് നിർദ്ദേശം നൽകുക. അതിനാൽ ഉപകരണം വിടവുകൾ നികത്തുന്നതിന് പകരം അവ കാണിക്കുന്നു.

വോയ്സ് ടു ടെക്സ്റ്റ് ടൂളുകളുടെ പരിധി

ശബ്‌ദ തിരിച്ചറിയൽ ശക്തമാണ്, പക്ഷേ പൂർണമല്ല. ദന്തചികിത്സാ പദങ്ങൾ (പല്ലുകളുടെ നമ്പറുകൾ, മെറ്റീരിയലിൻ്റെ പേരുകൾ, മയക്കുമരുന്ന് ഡോസുകൾ), ശബ്ദായമാനമായ ക്ലിനിക്കൽ അന്തരീക്ഷം എന്നിവ പിശക് നിരക്ക് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഏറ്റവും നിർണായകമായ പിശകുകൾ അക്കങ്ങളിലും മരുന്നുകളുടെ പേരുകളിലും ഉണ്ട്: "15 mg" എന്നതിനുപകരം "50 mg", "ടൂത്ത് 2.6" എന്നതിനുപകരം "2.7" മുതലായവ. അതിനാൽ, ഓരോ നിർദ്ദേശിച്ച കുറിപ്പും സ്ക്രീനിൽ വായിക്കുകയും സ്ഥിരീകരിക്കുകയും വേണം, പ്രത്യേകിച്ച് നമ്പറുകളുടെയും മയക്കുമരുന്ന് വിവരങ്ങളുടെയും കാര്യത്തിൽ.

മുന്നറിയിപ്പ്: "അവൻ പെൻസിലിൻ അലർജിയാണ്" എന്ന വാക്യത്തിലെ "ഇല്ല/അതെ" പോലെയുള്ള നിർണായകമായ ഒറ്റവാക്കിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളെ വോയ്സ് തിരിച്ചറിയൽ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കാം. അത്തരം പ്രസ്താവനകൾ ഒരിക്കലും അവഗണിക്കരുത്.

ഘടനാപരമായ റെക്കോർഡിംഗ് പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ശീർഷകമുള്ള ഒരു റെക്കോർഡ് നിങ്ങൾക്കും നിങ്ങൾക്ക് ശേഷം രോഗിയെ പരിചരിക്കുന്ന ഫിസിഷ്യനും എളുപ്പമാക്കുന്നു; ഒരു നിയമപരമായ തർക്കത്തിൽ ഇത് ഒരു പ്രതിരോധ രേഖയും സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു നല്ല ഡെൻ്റൽ കുറിപ്പിൽ സാധാരണയായി ഉൾപ്പെടുന്നു:

വിഭാഗം

ഉള്ളടക്കം

പരാതി

രോഗിയുടെ സ്വന്തം വാക്കുകളിലെ പ്രധാന പ്രശ്നം

അനാംനെസിസ്

വ്യവസ്ഥാപരമായ രോഗം, മരുന്ന്, അലർജി, രക്തസ്രാവം ചരിത്രം, ഗർഭാവസ്ഥ നില

ആന്തരിക പരിശോധന

പല്ല്, മോണ, മൃദുവായ ടിഷ്യു കണ്ടെത്തലുകൾ പല്ലുകളുടെ നമ്പറുകൾ

റേഡിയോഗ്രാഫിക് മൂല്യനിർണ്ണയം

ഇമേജ് കണ്ടെത്തലുകളും ഫിസിഷ്യൻ വ്യാഖ്യാനവും

രോഗനിർണയം / പ്രാഥമിക രോഗനിർണയം

ഡോക്ടറുടെ വിലയിരുത്തൽ

പദ്ധതി

ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ചികിത്സയും ഘട്ടങ്ങളും

സമ്മതം / വിവരങ്ങൾ

രോഗിയെ അറിയിക്കുകയും സമ്മതം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു

AI-ന് ഈ ടെംപ്ലേറ്റിലേക്ക് കുഴഞ്ഞുമറിഞ്ഞ ഡിക്റ്റേഷൻ വേഗത്തിൽ ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയും; എന്നാൽ ഡോക്ടർ ഓരോ സെല്ലും പരിശോധിക്കുന്നു.

മിനി കേസ് 1: ഡിക്റ്റേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സമയം ലാഭിച്ചു

ഒരു ഫിസിഷ്യൻ പ്രതിദിനം 18 രോഗികളെ കാണുകയും ഓരോ രോഗിക്കും കുറിപ്പുകൾ എഴുതാൻ ശരാശരി 3.5 മിനിറ്റ് ചെലവഴിക്കുകയും ചെയ്തു—ഏകദേശം 63 മിനിറ്റ്. വോയ്‌സിൽ നിന്ന് ടെക്‌സ്‌റ്റ് ടൂളിലേക്ക് മാറിയ ശേഷം, ഡിക്‌റ്റേഷൻ + നിയന്ത്രണ സമയം ഒരു രോഗിക്ക് 1.5 മിനിറ്റായി കുറഞ്ഞു; പ്രതിദിനം ഏകദേശം 27 മിനിറ്റ്, പ്രതിമാസം ഏകദേശം 13 മണിക്കൂർ (22 പ്രവൃത്തി ദിവസങ്ങൾ) നേടുന്നു. രോഗിയുടെ ആശയവിനിമയത്തിനായി ഡോക്ടർ ലാഭിച്ച സമയം നീക്കിവച്ചു. എന്നാൽ സ്ക്രീനിൽ ഓരോ കുറിപ്പും സ്ഥിരീകരിക്കുന്ന അച്ചടക്കം അദ്ദേഹം പാലിച്ചു; രണ്ട് മാസത്തിനുള്ളിൽ മൂന്ന് തവണ അദ്ദേഹം മരുന്നുകളുടെ ഡോസ് പിശകുകൾ കണ്ടെത്തി തിരുത്തി.

മിനി കേസ് 2: നിർണായക വിവരങ്ങളുടെ മാനുവൽ പരിശോധന

ഒരു രോഗിയിൽ, ഡിക്റ്റേഷൻ സമയത്ത്, ഉപകരണം "രക്തം കട്ടിയാക്കുന്നത് ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല" എന്ന വാചകം തെറ്റായി വിവർത്തനം ചെയ്യുകയും "ഉപയോഗങ്ങൾ" എന്ന് എഴുതുകയും ചെയ്തു. കുറിപ്പ് സ്ഥിരീകരിക്കുമ്പോൾ, വൈദ്യൻ വീണ്ടും രോഗിയോട് ചോദിക്കുന്നു; രോഗി യഥാർത്ഥത്തിൽ വാർഫറിൻ (രക്തം കട്ടപിടിക്കുന്നത് കുറയ്ക്കുന്ന മരുന്ന്) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഷൂട്ടിംഗിന് മുമ്പ് ആവശ്യമായ മുൻകരുതലുകൾ എടുത്തിട്ടുണ്ട്. പാഠം: വാഹനത്തിൽ നിന്നും രോഗിയിൽ നിന്നും നിർണായക മെഡിക്കൽ വിവരങ്ങൾ രണ്ടുതവണ പരിശോധിക്കണം.

മിനി കേസ് 3: പഴയ നോട്ടുകളുടെ സംഗ്രഹം

15 വർഷമായി ഒരേ ക്ലിനിക്കിൽ വരുന്ന ഒരു രോഗിക്ക് ഡസൻ കണക്കിന് സെഷൻ നോട്ടുകൾ ഉണ്ട്. ഒരു പുതിയ പ്രോസ്‌തെറ്റിക് പ്ലാനിന് മുമ്പ്, ഈ അജ്ഞാത കുറിപ്പുകൾ സംഗ്രഹിക്കാൻ ഫിസിഷ്യൻ്റെ പക്കൽ AI ഉണ്ട്: കഴിഞ്ഞ എക്സ്ട്രാക്‌ഷനുകൾ, നിലവിലെ പ്രോസ്‌തെറ്റിക്‌സ്, ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രശ്‌നങ്ങൾ എല്ലാം ഒരു പേജിൽ. ഫിസിഷ്യൻ സംഗ്രഹം യഥാർത്ഥ കുറിപ്പുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; രണ്ട് സ്ഥലങ്ങളിൽ AI നഷ്‌ടമായ ഒരു റൂട്ട് കനാൽ ഇത് ചേർക്കുന്നു. പാഠം: ഒരു സംഗ്രഹം സമയം ലാഭിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഒറിജിനലിനെതിരെ സ്ഥിരീകരിക്കാതെ വിശ്വസനീയമല്ല.

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

രോഗിയുടെ യഥാർത്ഥ ഐഡി (പേര്, ഐഡി, ജനനത്തീയതി, ഫോൺ) ഉൾപ്പെടുത്തരുത്; അജ്ഞാത ക്ലിനിക്കൽ ഉള്ളടക്കം മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക.

റോൾ: ക്ലിനിക്കൽ നോട്ട് കൺസ്ട്രക്റ്റർ (രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല). ടാസ്‌ക്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന തലക്കെട്ടുകൾക്ക് കീഴിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന സ്വതന്ത്ര നിർദ്ദേശങ്ങൾ രചിക്കുക: പരാതി, അനാമ്‌നെസിസ് (വ്യവസ്ഥാപരമായ രോഗം/മരുന്ന്/അലർജി/ബ്ലീഡിംഗ്), ഇൻട്രാറൽ പരിശോധന, റേഡിയോഗ്രാഫിക് കുറിപ്പ്, പ്രാഥമിക രോഗനിർണയം, പദ്ധതി. [ഫിസിഷ്യൻ വെരിഫൈ] ഉപയോഗിച്ച് അവ്യക്തമായതോ വിട്ടുപോയതോ ആയ ഫീൽഡുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക.

റോൾ: സെക്യൂരിറ്റി കൺട്രോൾ അസിസ്റ്റൻ്റ്. ടാസ്‌ക്: അലർജി, ഉപയോഗിച്ച മരുന്നുകൾ, രക്തസ്രാവം, ഗർഭധാരണം, വ്യവസ്ഥാപരമായ രോഗ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ചുവടെയുള്ള കുറിപ്പിൽ നിന്ന് പ്രത്യേക "സുരക്ഷാ സംഗ്രഹം" ബോക്സിൽ ശേഖരിക്കുക; ഓരോന്നും കുറിപ്പിൽ വ്യക്തമായി പറഞ്ഞിട്ടുണ്ടോ എന്ന് ടിക്ക് ചെയ്യുക. കുറിപ്പ്: [അജ്ഞാത]

പങ്ക്: സെഷൻ സംഗ്രഹ ലേഖകൻ. ടാസ്‌ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന കഴിഞ്ഞ സെഷൻ കുറിപ്പുകൾ ഒരു പേജ് കാലക്രമ സംഗ്രഹത്തിലേക്ക് ചുരുക്കുക: നടത്തിയ ചികിത്സകൾ, നിലവിലുള്ള കൃത്രിമത്വം/പുനഃസ്ഥാപിക്കൽ, ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ. നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്ത മേഖലകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക; കെട്ടിച്ചമച്ച വിവരങ്ങൾ. കുറിപ്പുകൾ: [അജ്ഞാത]

റോൾ: ഏരിയ എക്സാമിനർ കാണുന്നില്ല. ടാസ്ക്: ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡെൻ്റൽ റെക്കോർഡിൽ നിന്ന് ഏതൊക്കെ തലക്കെട്ടുകൾ നഷ്ടപ്പെട്ടുവെന്ന് ചുവടെയുള്ള ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പിൽ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും ഫിസിഷ്യന് പൂർത്തിയാക്കാൻ ചോദ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുക. കുറിപ്പ്: [അജ്ഞാത]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ഈ രോഗിയുടെ കുറിപ്പ് എഡിറ്റ് ചെയ്ത് വിട്ടുപോയ കുറിപ്പുകൾ പൂരിപ്പിക്കുക."

എന്തുകൊണ്ട് ഇത് ദുർബലമാണ്: അപൂർണ്ണമായ മെഡിക്കൽ വിവരങ്ങൾ കെട്ടിച്ചമയ്ക്കാൻ AI- യ്ക്ക് ഇടം തുറക്കുന്നു; ഹാലുസിനേഷനിലൂടെ സാങ്കൽപ്പിക അലർജി/മരുന്ന് വിവരങ്ങൾ ചേർക്കാൻ കഴിയും.

ശക്തമായത്: "സാധാരണ തലക്കെട്ടുകളിൽ ഈ കുറിപ്പ് അടിസ്ഥാനമാക്കുക. നഷ്‌ടമായതോ അവ്യക്തമായതോ ആയ ഏരിയകൾ [ഫിഷ്യൻ വെരിഫൈ] ഉപയോഗിച്ച് അടയാളപ്പെടുത്തുക; ഏതെങ്കിലും മെഡിക്കൽ വിവരങ്ങൾ ചേർക്കുകയോ അനുമാനിക്കുകയോ ചെയ്യരുത്."

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് ശക്തമാകുന്നത്: ഇത് ഘടനയെ അനുവദിക്കുന്നു, പക്ഷേ കൃത്രിമത്വം നിരോധിക്കുകയും വിടവുകൾ വൈദ്യനെ ഏൽപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പിൻ്റെ നിയമപരമായ മൂല്യവും സ്ഥിരതയും

ക്ലിനിക്കൽ റെക്കോർഡ് ഒരു മെമ്മറി ഉപകരണം മാത്രമല്ല, ഒരു നിയമ പ്രമാണം കൂടിയാണ്. ഒരു തർക്കമോ ഓഡിറ്റോ ഉണ്ടായാൽ, എടുത്ത നടപടി, നൽകിയ വിവരങ്ങൾ, രോഗിയുടെ സമ്മതം എന്നിവ തെളിയിക്കുന്നത് ഈ രേഖയാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് AI- ജനറേറ്റഡ് നോട്ടുകൾക്ക് രണ്ട് സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത്: കൃത്യതയും സ്ഥിരതയും. കൃത്യത എന്നതിനർത്ഥം കുറിപ്പിൽ എഴുതിയിരിക്കുന്നത് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് കൃത്യമായി യോജിക്കുന്നു എന്നാണ്; AI "വ്യക്തതയ്ക്കായി" ചേർത്ത ഒരു പ്രവൃത്തിയെ വിവരിക്കുന്ന ഒരു വാചകം, എന്നാൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ നടപ്പിലാക്കാത്തത് നിയമപരമായി അപകടകരമാണ്. സ്ഥിരത അർത്ഥമാക്കുന്നത്, കുറിപ്പ് റേഡിയോഗ്രാഫിക് കണ്ടെത്തലുകൾ, ചികിത്സാ പദ്ധതി, സമ്മതം എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല എന്നാണ്.

ഒരു നിയമം: AI-ക്ക് സ്കോർ പോളിഷ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, പക്ഷേ അതിന് പ്ലോട്ട് മാറ്റാൻ കഴിയില്ല. കുറിപ്പ് അംഗീകരിക്കുമ്പോൾ, സ്വയം ചോദിക്കുക: "ഇവിടെ എഴുതിയിരിക്കുന്ന ഓരോ വാക്യവും ഞാൻ ചെയ്തതും നിരീക്ഷിച്ചതും ശരിക്കും വിവരിക്കുന്നുണ്ടോ?" AI-യുടെ ഭാഷാ പ്രാവീണ്യത്തിൽ അകപ്പെടരുത്, കൂടാതെ യഥാർത്ഥത്തിൽ നടത്താത്തതോ നൽകാത്തതോ ആയ ഒരു പരിശോധനാ കണ്ടെത്തലിന് അംഗീകാരം നൽകുക. കൂടാതെ, കുറിപ്പുകൾ ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടെംപ്ലേറ്റിലും ടെർമിനോളജിയിലും സൂക്ഷിക്കുന്നത് ക്ലിനിക്കിൻ്റെ ആന്തരിക സ്ഥിരതയ്ക്കും അദ്ദേഹം ഏറ്റെടുക്കുമ്പോൾ മറ്റൊരു ഫിസിഷ്യനും അത് മനസ്സിലാക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

മിനി കേസ് 4: വ്യക്തതയ്ക്കായി സാങ്കൽപ്പിക കണ്ടെത്തൽ ചേർത്തു

ഒരു ഡിക്റ്റേഷൻ സംഗ്രഹത്തിൽ, വൈദ്യൻ പരാമർശിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിലും "സാധാരണയായി ഒരുമിച്ച് സംഭവിക്കുന്നു" എന്ന് ഒരു പരിശോധനാ കണ്ടെത്തൽ AI കുറിക്കുന്നു. സ്ഥിരീകരണ സമയത്ത് ഫിസിഷ്യൻ ഈ വാചകം ശ്രദ്ധിക്കുന്നു: ഈ രോഗിയിൽ കണ്ടെത്തൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ വിലയിരുത്തപ്പെട്ടിട്ടില്ല. അവൻ വാചകം ഇല്ലാതാക്കുന്നു. അത് നിലനിന്നിരുന്നെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥത്തിൽ നടത്താത്ത ഒരു പരിശോധന രേഖപ്പെടുത്തുമായിരുന്നു. പാഠം: AI-യുടെ "യുക്തിസഹമായി കാണപ്പെടുന്ന" കൂട്ടിച്ചേർക്കലുകൾ റെക്കോർഡിംഗിൽ ആധികാരികത ചേർക്കുന്നില്ല, പകരം നിയമപരമായ അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു; ഓരോ വാക്യവും വസ്തുതാപരമായി പരിശോധിക്കേണ്ടതാണ്.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• നിർദ്ദേശിച്ച കുറിപ്പ് സ്ക്രീനിൽ വായിക്കാതെ സൂക്ഷിക്കുന്നു.
• ഉപകരണത്തെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുകയും അലർജി/മരുന്ന്/രക്തസ്രാവം സംബന്ധിച്ച വിവരങ്ങൾ സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുക.
• നഷ്‌ടമായ വിവരങ്ങൾ "പൂർത്തിയാക്കാൻ" AI-യോട് പറയുകയും ഭ്രമാത്മകതയ്ക്ക് വഴിയൊരുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത ഡിക്റ്റേഷൻ/സമ്മറി ടൂളിലേക്ക് യഥാർത്ഥ രോഗി ഐഡൻ്റിറ്റി അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നു.
• യഥാർത്ഥ കുറിപ്പുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാതെ സംഗ്രഹം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

നുറുങ്ങ്: നിർദേശിക്കുമ്പോൾ, നമ്പറുകളും മരുന്നുകളുടെ പേരുകളും വ്യക്തമായും സാവധാനത്തിലും പറയുക; "പതിനഞ്ച് മില്ലിഗ്രാം" പോലെയുള്ള വ്യക്തമായ ഉച്ചാരണം ശബ്ദം തിരിച്ചറിയൽ പിശക് കുറയ്ക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സ്ക്രീനിൽ ഓരോ നമ്പറും സ്ഥിരീകരിക്കുന്നത് ഒരു ശീലമാക്കുക, ഒരു ക്ലിനിക്കൽ നിയമം പോലും; ഒരു ഡോസ് നഷ്ടപ്പെടുന്നത് ഗുരുതരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും.

ചുരുക്കത്തിൽ

ക്ലിനിക്കൽ റെക്കോർഡിംഗിൽ വോയ്‌സ്-ടു-ടെക്‌സ്‌റ്റ്, ഘടന, സംഗ്രഹം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് AI ഗണ്യമായ സമയം ലാഭിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ശബ്‌ദ തിരിച്ചറിയൽ അക്കങ്ങളിലും നിർണായക ശൈലികളിലും പിശകുകൾ വരുത്തും; അലർജി, മരുന്ന്, രക്തസ്രാവം, വ്യവസ്ഥാപരമായ രോഗ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ എല്ലായ്പ്പോഴും ഉപകരണത്തിൽ നിന്നും രോഗിയിൽ നിന്നും സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുന്നു. നഷ്‌ടമായ വിവരങ്ങളിൽ AI അനുയോജ്യമാക്കരുത്; ഇടങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ്-ശീർഷകമുള്ളതും പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചതും KVKK-അനുസരണയുള്ളതുമായ റെക്കോർഡ് ക്ലിനിക്കൽ, നിയമപരമായ ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ ക്ലിനിക്കിൻ്റെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ക്ലിനിക്കൽ നോട്ട് ടെംപ്ലേറ്റ് (തലക്കെട്ടുകൾക്കൊപ്പം) എഴുതുക. തുടർന്ന് ഒരു സെഷൻ്റെ (അജ്ഞാതൻ) കുഴപ്പമുള്ള ഡിക്റ്റേഷൻ ടെക്‌സ്‌റ്റ് എടുത്ത് മുകളിലുള്ള "ക്ലിനിക്കൽ നോട്ട് കോൺഫിഗറേറ്റർ" പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഈ ടെംപ്ലേറ്റിലേക്ക് ഘടിപ്പിക്കുക. ഔട്ട്‌പുട്ട് ലൈൻ ലൈൻ ബൈ പരിശോധിച്ച് AI അടയാളപ്പെടുത്തിയ [VERIFY PHYSICIAN] ഫീൽഡുകൾ പൂരിപ്പിക്കുക, എന്തെങ്കിലും ഉണ്ടെങ്കിൽ കെട്ടിച്ചമച്ച വിവരങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] സ്‌ക്രീനിൽ നിർദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്ന ഓരോ കുറിപ്പും ഞാൻ സ്ഥിരീകരിച്ചു, പ്രത്യേകിച്ച് നമ്പറും മരുന്നുകളുടെ വിവരങ്ങളും.
• [ ] അലർജി, മരുന്ന്, രക്തസ്രാവം, വ്യവസ്ഥാപരമായ രോഗ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഞാൻ സ്വമേധയാ പരിശോധിച്ചു.
• [] നഷ്‌ടമായ ഫീൽഡുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ AI എൻ്റെ പക്കലില്ല, ഞാൻ അവ അടയാളപ്പെടുത്തി.
• [ ] ഞാൻ കുറിപ്പ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് തലക്കെട്ടിന് കീഴിൽ സ്ഥാപിച്ചു.
• [ ] KVKK കംപ്ലയിൻ്റ് ടൂളുകളിൽ മാത്രമാണ് ഞാൻ യഥാർത്ഥ രോഗി ഐഡി പ്രോസസ്സ് ചെയ്തത്.