ഇമേജിംഗ് പ്രീ-അസെസ്മെൻ്റ്: റേഡിയോഗ്രാഫി, അൾട്രാസൗണ്ട്, സൈറ്റോളജി

നേട്ടങ്ങൾ:

• റേഡിയോഗ്രാഫി, അൾട്രാസൗണ്ട്, സൈറ്റോളജി ഇമേജുകൾ എന്നിവയിൽ പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗ്, മുൻഗണന, റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് എന്നിവയിൽ AI-യുടെ പങ്ക് നിർവചിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭം, സ്റ്റാൻഡേർഡ് പൊസിഷനിംഗ്, വിദഗ്ധ (റേഡിയോളജിസ്റ്റ്/പത്തോളജിസ്റ്റ്) വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് AI ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത കണ്ടെത്തലുകൾ സാധൂകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• ഇമേജ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള AI ഒരു കൃത്യമായ രോഗനിർണയം നൽകുന്നില്ലെന്നും ആ തരം/സ്ഥാനം/ഗുണനിലവാര വ്യത്യാസങ്ങൾ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണെന്നും അന്തിമ വ്യാഖ്യാനം ഫിസിഷ്യൻ ആണെന്നും മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്.

മൃഗഡോക്ടറുടെ കണ്ണ് ശരീരത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്ന ഒരു ജാലകമാണ് ഇമേജിംഗ്. റേഡിയോഗ്രാഫി (എക്‌സ്-റേ; എക്സ്-റേ ഉപയോഗിച്ച് ആന്തരിക ഘടനകളുടെ ഇമേജിംഗ്), അൾട്രാസൗണ്ട് (ശബ്ദ തരംഗങ്ങളുള്ള മൃദുവായ ടിഷ്യൂകളുടെ ഇമേജിംഗ്), സൈറ്റോളജി (മൈക്രോസ്കോപ്പിന് കീഴിലുള്ള സെൽ സാമ്പിളുകളുടെ പരിശോധന) എന്നിവ ദൈനംദിന പരിശീലനത്തിൻ്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകങ്ങളാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഈ ചിത്രങ്ങളിലെ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയലിൽ അതിവേഗം പുരോഗമിച്ചു: ഇതിന് ഒരു റേഡിയോഗ്രാഫിൽ സാധ്യമായ പിണ്ഡം ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാനും ഒരു കൂട്ടം ചിത്രങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകാനും ഒരു റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കാനും കഴിയും. എന്നാൽ ഇവിടെ ഏറ്റവും അപകടകരമായ തെറ്റിദ്ധാരണ ഇതാണ്: AI ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് കൃത്യമായ രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല. സ്ഥാനം, എക്സ്പോഷർ (ബീം ഡോസ്), തരം, സൂപ്പർപോസിഷൻ (അവയവങ്ങളുടെ ഓവർലാപ്പിംഗ്) എന്നിവയിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ AI-യെ എളുപ്പത്തിൽ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗും മുൻഗണനാ ഉപകരണവും എന്ന നിലയിൽ വിഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള AI എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഈ യൂണിറ്റിൽ നിങ്ങൾ പഠിക്കും. അന്തിമ വ്യാഖ്യാനം എല്ലായ്പ്പോഴും ഫിസിഷ്യൻ്റെയും, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ, റേഡിയോളജിസ്റ്റിൻ്റെയോ പാത്തോളജിസ്റ്റിൻ്റെയോ ആണ്.

ഇമേജിംഗിൽ AI-ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതും ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതും

AI-യുടെ നിയമാനുസൃതമായ റോളുകൾ ഇവയാണ്: പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗ് (കാണേണ്ട മേഖലയെ അടയാളപ്പെടുത്തൽ), മുൻഗണന (അടിയന്തരമെന്ന് തോന്നുന്ന ഒരു കേസ് മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുവരൽ), അളവെടുപ്പ് സഹായം (ഹൃദയം/തൊറാസിക് അനുപാതം പോലുള്ള സാധാരണ അളവുകൾ കണക്കാക്കൽ), റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് (കണ്ടെത്തലുകൾ വൃത്തിയുള്ള വാചകത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തൽ). AI-ന് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തത്: കൃത്യമായ രോഗനിർണയം, മാരകമായ/നിരുപദ്രവകരമായ രോഗനിർണയം, ചികിത്സയുടെ തീരുമാനം, പരിശോധന മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ.

ദർശനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള AI-യുടെ ഏറ്റവും വഞ്ചനാപരമായ പോരായ്മ അത് മനുഷ്യരുടെ ഡാറ്റയിലോ പരിമിതമായ സ്പീഷീസ് ഡാറ്റയിലോ ആണ് പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത് എന്നതാണ്. നായയുടെ നെഞ്ചിൻ്റെയും പൂച്ചയുടെയും നെഞ്ച്, ഗ്രേഹൗണ്ട്, ബുൾഡോഗ് എന്നിവയുടെ ശരീരഘടന വ്യത്യസ്തമാണ്. AI-ക്ക് ഈ വ്യത്യാസങ്ങളെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കാനും ഒരു സാധാരണ വ്യതിയാനത്തെ പാത്തോളജി ആയി അടയാളപ്പെടുത്താനും കഴിയും, അല്ലെങ്കിൽ തിരിച്ചും.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI ഒരു കണ്ടെത്തൽ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതുകൊണ്ട് "അവിടെ എന്തെങ്കിലും ഉണ്ട്" എന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല; അതിൻ്റെ അർത്ഥം "ഇവിടെ നോക്കൂ" എന്നാണ്. അടയാളപ്പെടുത്തിയ ഓരോ പ്രദേശവും ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭത്തിനും സ്റ്റാൻഡേർഡ് പൊസിഷൻഡ് ഇമേജിംഗിനും എതിരായി സാധൂകരിക്കണം; അടയാളപ്പെടുത്താത്ത പ്രദേശങ്ങളും ഡോക്ടർ പരിശോധിക്കണം.

രണ്ട്-വഴി പിശക്: തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്, തെറ്റായ നെഗറ്റീവ്

ഇമേജ് AI രണ്ട് തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്: നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു കണ്ടെത്തലിനെ അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു (ഉദാ. സൂപ്പർപോസിഷനിലെ പിണ്ഡമായി തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നു). ഇത് അനാവശ്യ പരിശോധനയ്ക്കും ഉടമയ്ക്ക് ആശങ്കയ്ക്കും കാരണമാകുന്നു. തെറ്റായ നെഗറ്റീവ്: ഒരു യഥാർത്ഥ കണ്ടെത്തൽ നഷ്‌ടമായി (ഉദാ. ഒരു ചെറിയ മെറ്റാസ്റ്റാസിസ് നഷ്‌ടപ്പെടുന്നു). ഇത് കൂടുതൽ അപകടകരമാണ്, കാരണം ഇത് ഡോക്ടറെ തെറ്റായ ആത്മവിശ്വാസത്തിലേക്ക് നയിക്കും. അതിനാൽ AI "വൃത്തിയുള്ളത്" എന്ന് പറഞ്ഞതുകൊണ്ട് മാത്രം പാത്തോളജി ഒഴിവാക്കില്ല; ഫിസിഷ്യൻ മുഴുവൻ ചിത്രവും സ്വന്തം കണ്ണുകൊണ്ട് വിലയിരുത്തണം.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള ചിത്രത്തിൻ്റെ മുൻകൂർ വിലയിരുത്തൽ

1. ഗുണനിലവാരമുള്ള ചിത്രങ്ങൾ നേടുക. സ്റ്റാൻഡേർഡ് പൊസിഷൻ, ശരിയായ എക്സ്പോഷർ, വ്യക്തമായ ചിത്രം എന്നിവയില്ലാതെ, ഒരു വ്യാഖ്യാനവും വിശ്വസനീയമല്ല.
2. ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭം ചേർക്കുക. ഇനം, പ്രായം, പരാതി, പരിശോധനാ കണ്ടെത്തലുകൾ എന്നിവ AI-ക്ക് നൽകുക.
3. പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗ് അഭ്യർത്ഥിക്കുക. "രോഗനിർണയം നടത്തുക" എന്നല്ല, "കാണേണ്ട മേഖലകൾ അടയാളപ്പെടുത്താൻ" AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക.
4. അടയാളങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇമേജും ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭവും ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ അടയാളവും പരിശോധിക്കുക.
5. രക്ഷപ്പെട്ടവർക്കായി തിരച്ചിൽ. AI അടയാളപ്പെടുത്താത്ത മേഖലകൾ സ്വയം പരിശോധിക്കുക.
6. ഒരു വിദഗ്ദ്ധനെ സമീപിക്കുക. സംശയാസ്പദമായതോ നിർണായകമായതോ ആയ കണ്ടെത്തലുകളുടെ കാര്യത്തിൽ റേഡിയോളജിസ്റ്റ്/പത്തോളജിസ്റ്റ് മൂല്യനിർണ്ണയം നേടുക.
7. ഡോക്ടർ റിപ്പോർട്ട് അംഗീകരിക്കട്ടെ. അന്തിമ വ്യാഖ്യാനവും ഒപ്പും ഫിസിഷ്യൻ്റെതാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1. 9 വയസ്സുള്ള നായയിൽ AI വലത് കോഡൽ ശ്വാസകോശ ലോബിൽ സാധ്യമായ നോഡ്യൂൾ അടയാളപ്പെടുത്തി. ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ടു-പൊസിഷൻ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഫിസിഷ്യൻ പ്രദേശം പരിശോധിച്ചു; ഈ അടയാളം യഥാർത്ഥത്തിൽ വാരിയെല്ലുകളുടെയും സിരകളുടെയും ഒരു ഓവർലാപ്പിംഗ് നിഴലാണെന്ന് അദ്ദേഹം കണ്ടു (തെറ്റായ പോസിറ്റീവ്). AI ശ്രദ്ധ തിരിച്ചു, പക്ഷേ ഡോക്ടർ രോഗനിർണയം ശരിയാക്കി.

കേസ് 2. തിരക്കേറിയ അടിയന്തര ഷിഫ്റ്റിനിടെ 14 റേഡിയോഗ്രാഫുകൾ ശേഖരിച്ചു. AI ചിത്രങ്ങളെ അടിയന്തിരമായി തരംതിരിക്കുകയും സ്വതന്ത്ര വയറിലെ ദ്രാവകം സാധ്യമായ ഒരു കേസ് മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുവരികയും ചെയ്തു. ഫിസിഷ്യൻ ഈ ഓർഡർ ഒരു മുൻഗണനാ സൂചകമായി ഉപയോഗിച്ചു, പക്ഷേ ഇപ്പോഴും ഓരോ ചിത്രവും സ്വയം വിലയിരുത്തി. മുൻഗണനാക്രമം സമയം ലാഭിച്ചു; തീരുമാനം ഡോക്ടറുടെതായിരുന്നു.

കേസ് 3. ഒരു പിണ്ഡത്തിൽ നിന്നുള്ള ഒരു സൈറ്റോളജി സാമ്പിൾ "ഒരുപക്ഷേ കോശജ്വലനമാണ്" എന്ന് AI പറഞ്ഞു. സാമ്പിൾ ഗുണനിലവാരം മോശമാണെന്ന് ഫിസിഷ്യൻ ശ്രദ്ധിച്ചു (കുറച്ച് കോശങ്ങൾ, രക്തത്തിലെ മലിനീകരണം), ഒരു പുതിയ സാമ്പിൾ എടുത്ത് പാത്തോളജിസ്റ്റിന് അയച്ചു; ഫലം വ്യത്യസ്തമായിരുന്നു. സാമ്പിൾ/ചിത്രത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം മോശമാണെങ്കിൽ, AI ഔട്ട്‌പുട്ടും വിശ്വസനീയമല്ലെന്ന് ഈ കേസ് കാണിക്കുന്നു.

ഒരു താരതമ്യ ചാർട്ട്

നില

AI യുടെ പങ്ക്

വൈദ്യൻ്റെ പങ്ക്

ചിത്രത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം മോശമാണ്

വിശ്വസനീയമല്ല, മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുക

റീഷൂട്ട്/സാമ്പിൾ

കണ്ടെത്തൽ അടയാളപ്പെടുത്തി

"ഇവിടെ നോക്കൂ" എന്ന സൂചന

സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇമേജ് ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക

കണ്ടെത്തലുകളൊന്നുമില്ല

പാത്തോളജി ഒഴിവാക്കുന്നില്ല

അത് സ്വയം പരിശോധിക്കുക

നിർണായക/സംശയനീയമായ കണ്ടെത്തൽ

റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റ്

റേഡിയോളജിസ്റ്റ്/പത്തോളജിസ്റ്റുമായി ബന്ധപ്പെടുക, സ്ഥിരീകരിക്കുക

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

റോൾ: ഇമേജ് പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ് (നിങ്ങൾ രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല, നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുന്നു). സന്ദർഭം: തരം [...], പ്രായം [...], പരാതി [...], ഷോട്ട് തരം [...] സ്ഥാനം. ടാസ്‌ക്: ഈ ചിത്രത്തിൽ ശ്രദ്ധാപൂർവം നോക്കേണ്ട മേഖലകളും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും പട്ടികപ്പെടുത്തുക. ഒരു "നിശ്ചിത രോഗനിർണയം" നൽകുന്നു; ഓരോ ഇനത്തിനും "ഫിസിഷ്യൻ വെരിഫൈഡ്" എന്ന് എഴുതുക.

ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന റേഡിയോളജി കണ്ടെത്തലുകളിൽ നിന്ന് ഒരു ഘടനാപരമായ റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്ടിക്കുക (സാങ്കേതിക നിലവാരം / കണ്ടെത്തലുകൾ / നിർദ്ദേശിച്ച വ്യാഖ്യാനം). നിയമം: "സാധ്യമായ" ഭാഷയിൽ വ്യാഖ്യാനം എഴുതുക, കൃത്യമായ രോഗനിർണയം നടത്തരുത്. അന്തിമ വ്യാഖ്യാനം ഡോക്ടറുടെതാണ്. കണ്ടെത്തലുകൾ: [...]

ടാസ്‌ക്: ഈ ഇമേജ്/സാമ്പിളിനായി സാങ്കേതിക നിലവാരമുള്ള ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് നൽകുക (സ്ഥാനം, എക്സ്പോഷർ, ചലനം, സാമ്പിൾ പര്യാപ്തത). ഗുണനിലവാരം കുറവാണെങ്കിൽ, "കമൻറ് വിശ്വസനീയമല്ല, വീണ്ടും പോസ്റ്റ് ചെയ്യണം" എന്ന മുന്നറിയിപ്പ് ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യും. സന്ദർഭം: [...]

ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന കണ്ടെത്തലിനായി ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിലേക്ക് (റേഡിയോളജിസ്റ്റ്/പത്തോളജിസ്റ്റ്) റഫറൽ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ചുവന്ന പതാക മാനദണ്ഡങ്ങളുള്ള പട്ടിക. തീരുമാനം ഡോക്ടറുടെതാണ്. കണ്ടെത്തൽ: [...]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ഈ എക്സ്-റേയിൽ എന്താണ് ഉള്ളത്, അത് നിർണ്ണയിക്കുക."

Güçlü: "ചുമയെക്കുറിച്ച് പരാതിപ്പെടുന്ന 10 വയസ്സുള്ള പൂച്ചയുടെ വലത്-ഇടത് ലാറ്ററൽ തൊറാക്സ് റേഡിയോഗ്രാഫ്. ശ്രദ്ധാപൂർവം പരിശോധിക്കേണ്ട സ്ഥലങ്ങളും കാരണവും പട്ടികപ്പെടുത്തുക; കൃത്യമായ രോഗനിർണയം നടത്തരുത്, ഓരോ ഇനത്തിനും 'വൈദ്യൻ പരിശോധിക്കണം' എന്ന് എഴുതുക. ചിത്രത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരത്തിൽ ഒരു പ്രശ്നം നിങ്ങൾ കാണുകയാണെങ്കിൽ, ആദ്യം അത് പറയുക."

ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റിൽ, AI-യുടെ പങ്ക് പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്നു, രോഗനിർണയം നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• തിരിച്ചറിയൽ അടയാളം തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. AI പറയുന്നത് "ഇവിടെ നോക്കൂ", "ഇത് അതാണ്" എന്നല്ല.
• നിലവാരം കുറഞ്ഞ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് കമൻ്റ് ചെയ്യുന്നു. നിലവാരം കുറഞ്ഞ ഇമേജിൽ AI ഉം മനുഷ്യനും തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നു.
• "വൃത്തിയുള്ള" ഔട്ട്പുട്ട് വിശ്വസിക്കുകയും അവലോകനം ഉപേക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകൾ ഒരു യഥാർത്ഥ അപകടമാണ്.
• തരം/സ്ഥാന വ്യത്യാസം മറികടക്കുന്നു. മാനുഷികമോ മറ്റ് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയോ പരിശീലിപ്പിച്ച AI തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കും.
• സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് റഫറൽ വൈകിപ്പിക്കുന്നു. നിർണായക/സംശയാസ്‌പദമായ കണ്ടെത്തലുകളിൽ, റേഡിയോളജിസ്റ്റ്/പത്തോളജിസ്റ്റ് വിലയിരുത്തൽ അത്യാവശ്യമാണ്.

ട്രസ്റ്റ് ത്രെഷോൾഡും "ബ്ലാക്ക് ബോക്സ്" പ്രശ്നവും

വിഷൻ അധിഷ്‌ഠിത AI ടൂളുകൾ പലപ്പോഴും ഒരു പ്രോബബിലിറ്റി സ്‌കോർ നൽകുന്നു: “ഉയർന്നിരിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള പ്രേക്ഷകർ” അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ശതമാനം. ഈ സംഖ്യ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഉറപ്പ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, പശ്ചാത്തലത്തിൽ മോഡൽ എങ്ങനെയാണ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതെന്ന് കാണാൻ പലപ്പോഴും സാധ്യമല്ല. ഇതിനെ ബ്ലാക്ക് ബോക്‌സ് പ്രശ്‌നം എന്ന് വിളിക്കുന്നു: സിസ്റ്റം ഒരു ഫലം പുറപ്പെടുവിക്കുന്നു, പക്ഷേ മനുഷ്യർക്ക് നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിധത്തിൽ അതിൻ്റെ യുക്തി വിശദീകരിക്കുന്നില്ല. ന്യായീകരണം കാണാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ഫലത്തിൽ ഒരു വൈദ്യന് അന്ധമായ ആത്മവിശ്വാസം ഉണ്ടാകരുത്. ആ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഡാറ്റയും വ്യവസ്ഥകളും നിങ്ങളുടെ രോഗിക്ക് സമാനമാണെങ്കിൽ ഉയർന്ന സ്കോർ അർത്ഥവത്താണ്; മറ്റൊരു സ്പീഷീസ്, മറ്റൊരു ഉപകരണം അല്ലെങ്കിൽ അസാധാരണമായ സ്ഥാനം എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, സ്കോർ പെട്ടെന്ന് വിശ്വസനീയമല്ല.

AI സ്‌കോർ പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, നിങ്ങളുടെ തീരുമാനത്തെ മാറ്റുന്ന ഏതൊരു കണ്ടെത്തലിനും വേണ്ടി സ്വയം കാണുക, ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭവുമായി അത് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ് പ്രധാന നിയമം. ഉയർന്ന സ്കോർ നിങ്ങളെ ഒരു പരിശോധനയിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, പക്ഷേ പരിശോധനയും പരിശോധനയും രോഗനിർണയം നടത്തുന്നു; കുറഞ്ഞ സ്കോർ നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുനൽകരുത്, കാരണം തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് എല്ലായ്പ്പോഴും സാധ്യമാണ്. കൂടാതെ, വ്യത്യസ്‌ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ (പുതിയ സ്ഥാനം, വ്യത്യസ്‌ത എക്‌സ്‌പോഷർ) ഒരേ ചിത്രം വീണ്ടും വിലയിരുത്തുന്നത് നിങ്ങൾക്കും AI-യ്‌ക്കും പിശകിൻ്റെ മാർജിൻ കുറയ്ക്കുന്നു. അനുഭവപരിചയമുള്ള ഒരു കണ്ണിൻ്റെ ശ്രദ്ധയെ നയിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണമാണ് വിഷൻ AI, അതിന് പകരമല്ല; അന്തിമ വ്യാഖ്യാനത്തിൻ്റെ ഭാരം എല്ലായ്പ്പോഴും വൈദ്യനിലാണ്.

ചുരുക്കത്തിൽ

വിഷൻ അധിഷ്‌ഠിത AI എന്നത് പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗ്, മുൻഗണന, റിപ്പോർട്ട് ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് എന്നിവയിലെ ശക്തമായ സഹായമാണ്; എന്നാൽ ഇത് കൃത്യമായ രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല. അവരുടെ അടയാളപ്പെടുത്തലുകൾ "ഇവിടെ നോക്കുക" എന്ന സൂചകമായി എടുക്കുക, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇമേജറിയും ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭവും ഉപയോഗിച്ച് ഓരോന്നും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക, കൂടാതെ അടയാളപ്പെടുത്താത്ത പ്രദേശങ്ങൾ സ്വയം പരിശോധിക്കുക. ചിത്രം/സാമ്പിൾ നിലവാരം മോശമാണെങ്കിൽ, ഔട്ട്പുട്ട് വിശ്വസനീയമല്ല. നിർണായകമായ കണ്ടെത്തലിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ, റേഡിയോളജിസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പാത്തോളജിസ്റ്റുമായി ബന്ധപ്പെടുക. അന്തിമ വ്യാഖ്യാനവും ഉത്തരവാദിത്തവും ഡോക്ടർക്കുള്ളതാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

AI-യിലേക്ക് മൂന്ന് ചിത്രങ്ങൾ (ഒരു റേഡിയോഗ്രാഫ്, ഒരു അൾട്രാസൗണ്ട് സ്ലൈസ്, ഒരു സൈറ്റോളജി) മുൻകൂട്ടി സ്കാൻ ചെയ്യുക. ഓരോന്നിനും: (1) സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇമേജ് ഉപയോഗിച്ച് AI അടയാളപ്പെടുത്തിയ പ്രദേശം പരിശോധിക്കുക, (2) തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് ഉണ്ടോ എന്ന് വിലയിരുത്തുക, (3) ഏത് കേസിനാണ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് റഫറൽ ആവശ്യമെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. കൂടാതെ ഒരു ഗുണമേന്മയുള്ള ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കി അത് ക്ലിനിക്കിൽ ഉപയോഗിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] സ്റ്റാൻഡേർഡ് പൊസിഷനും ശരിയായ എക്സ്പോഷറും ഉള്ള ഒരു ഗുണമേന്മയുള്ള ചിത്രം എനിക്ക് ലഭിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭം (തരം, പ്രായം, പരാതി) AI-ക്ക് നൽകി.
• രോഗനിർണയത്തിനല്ല, പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗിനാണ് ഞാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെട്ടത്.
• [ ] ഞാൻ അടയാളപ്പെടുത്തിയ പ്രദേശങ്ങൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഇമേജ് ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിച്ചു.
• [ ] അടയാളപ്പെടുത്താത്ത സ്ഥലങ്ങളും ഞാൻ തന്നെ പരിശോധിച്ചു.
• നിർണ്ണായക/സംശയാസ്‌പദമായ കണ്ടെത്തലുകളിൽ ഞാൻ ഒരു വിദഗ്ദ്ധനെ സമീപിച്ചു.
• [ ] ഒരു ഫിസിഷ്യൻ എന്ന നിലയിൽ ഞാൻ അന്തിമ റിപ്പോർട്ട് അംഗീകരിച്ചു.