പിന്തുണയ്ക്കുന്ന സ്കെയിലും ടെസ്റ്റ് വ്യാഖ്യാനവും

നേട്ടങ്ങൾ:

• സ്കെയിലിലും ടെസ്റ്റ് ഫലങ്ങളിലും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിൽ കട്ട്-ഓഫ് സ്കോർ, സബ്സ്കെയിൽ, ഭാഷാപരമായ വിശദീകരണ പിന്തുണയായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• സ്കെയിൽ സ്കോറിൽ നിന്നല്ല, ക്ലിനിക്കൽ വിധിയിൽ നിന്നും ഒന്നിലധികം ഡാറ്റയിൽ നിന്നുമാണ് രോഗനിർണയം ഉണ്ടാകുന്നത് എന്ന് നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് AI ഔട്ട്പുട്ട് പരിമിതപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് വ്യാഖ്യാനത്തിൽ ടെസ്റ്റ് പകർപ്പവകാശം, മാനദണ്ഡ സന്ദർഭം, സാംസ്കാരിക സാധുത എന്നിവ പരിഗണിക്കാനുള്ള കഴിവ്

മനഃശാസ്ത്രത്തിൽ, സ്കെയിലുകളും ടെസ്റ്റുകളും (ഉത്കണ്ഠ സ്കെയിൽ, ഡിപ്രഷൻ ഇൻവെൻ്ററി, പേഴ്സണാലിറ്റി ടെസ്റ്റ്, ഇൻ്റലിജൻസ് ടെസ്റ്റ് പോലുള്ളവ) ഒരു വ്യക്തിയുടെ ആന്തരിക ലോകത്തെ അക്കങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളാണ്. എന്നാൽ ഒരു സംഖ്യ മാത്രം ഒരിക്കലും ഒരു വ്യക്തിയെ വിവരിക്കുന്നില്ല. വിഷാദ സ്കെയിലിൽ "ഉയർന്ന" സ്കോർ നേടുന്ന ഒരാൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു താൽക്കാലിക ദുഃഖാവസ്ഥയിലായിരിക്കാം; "കുറഞ്ഞ സ്കോർ" ഉള്ള ഒരാൾ അവരുടെ ലക്ഷണങ്ങൾ മറച്ചുവെക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് സ്കെയിൽ വ്യാഖ്യാനം ഒരു കല: ക്ലിനിക്കൽ വിധി, ചരിത്രം, സന്ദർഭം എന്നിവയുമായി സംഖ്യ സംയോജിപ്പിക്കുക. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഒരു സഹായമാകാം-ഒരു സബ്‌സ്‌കെയിൽ അളക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് ഓർമ്മിപ്പിക്കുന്നു, പ്ലെയിൻ ഭാഷയിൽ ഒരു സ്കോർ വിശദീകരിക്കുന്നു, ഒരു റിപ്പോർട്ട് വാക്യം പരിഷ്ക്കരിക്കുന്നു - പക്ഷേ അത് ഒരിക്കലും രോഗനിർണയവും വ്യാഖ്യാനവും നൽകില്ല. സ്കെയിൽ വ്യാഖ്യാനത്തിൽ സുരക്ഷിത പിന്തുണയായി AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഈ യൂണിറ്റിൽ നിങ്ങൾ പഠിക്കും.

സ്കെയിൽ വ്യാഖ്യാനത്തിൽ AI-ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതും ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതും

AI-ക്ക് കഴിയും: ഒരു സ്കെയിലിൻ്റെ പൊതുവായ ഘടനയും ഉപമാനങ്ങളും ലളിതമായ ഭാഷയിൽ വിശദീകരിക്കുക; ഒരു സ്കോർ "അർഥമാക്കുന്നത്" എന്താണെന്ന് പൊതുവായി വിശദീകരിക്കുക; ഒരു റിപ്പോർട്ടിൻ്റെ ഭാഷ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ; ക്ലയൻ്റിന് വിശദീകരിക്കാൻ ലളിതമായ ഒരു വാചകം തയ്യാറാക്കുന്നു; വ്യത്യസ്ത സബ്‌സ്‌കെയിൽ സ്‌കോറുകൾക്കിടയിലുള്ള മൊത്തത്തിലുള്ള പാറ്റേൺ വിവരിക്കുന്നു.

AI-ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തത്: ഒരു സ്കോറിൽ നിന്ന് രോഗനിർണയം നടത്തുക; കട്ട്ഓഫ് സ്കോർ (ഒരു സ്കെയിലിൽ "ക്ലിനിക്കൽ ലെവൽ" പരിധി അടയാളപ്പെടുത്തുന്ന പരിധി) ആ വ്യക്തിക്ക് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നത്; ഫലത്തിൻ്റെ സാംസ്കാരിക/ഭാഷാപരമായ സാധുത ഉറപ്പാക്കാൻ; ടെസ്റ്റിൻ്റെ മാനദണ്ഡങ്ങൾ അറിയുന്നത് (ഏത് ഗ്രൂപ്പിലാണ്, ഏത് ശരാശരിയിലാണ് ആ ടെസ്റ്റ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്തിരിക്കുന്നത്). പകർപ്പവകാശമുള്ള ടെസ്റ്റ് ഇനങ്ങൾ "ഓർമ്മിക്കുന്നതായി നടിച്ച്" തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും AI-ക്ക് കഴിയും.

മുന്നറിയിപ്പ്: സ്കെയിൽ സ്കോർ ഒരു ഡാറ്റയാണ്, ഒരു രോഗനിർണയമല്ല. രോഗനിർണയം; ഇത് അഭിമുഖം, ചരിത്രം, നിരീക്ഷണം, ക്ലിനിക്കൽ വിധിന്യായത്തോടുകൂടിയ ഒന്നിലധികം അളവുകൾ എന്നിവയുടെ സംയോജനത്തിൽ നിന്നാണ്. AI-യോട് ചോദിക്കുക "ഈ സ്കോറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രോഗനിർണയം എന്താണ്?" ചോദിക്കുക എന്നാൽ അയാൾക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ജോലി ചെയ്യാൻ ഏജൻ്റിനെ ക്ഷണിക്കുക എന്നതാണ്.

കട്ട് ഓഫ് സ്കോറും മാനദണ്ഡത്തിൻ്റെ കെണിയും

ഓരോ അളവിനും ഒരു മാനദണ്ഡമുണ്ട്: അതായത്, ആ ടെസ്റ്റ് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സാമ്പിളിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട രാജ്യത്തിലും പ്രായത്തിലും ഭാഷാ ഗ്രൂപ്പിലും) മാനദണ്ഡമാക്കിയിരിക്കുന്നു. മറ്റൊരു സംസ്കാരത്തിലെ അതേ കട്ട്ഓഫ് സ്കോർ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതായിരിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു രാജ്യത്ത് വികസിപ്പിച്ച ഒരു ഉത്കണ്ഠ സ്കെയിലിനുള്ള "ഉയർന്ന" പരിധി മറ്റൊരു സംസ്കാരത്തിൽ സാധാരണ വൈകാരിക പ്രകടനത്തെ രോഗാവസ്ഥയിലാക്കിയേക്കാം. AI ഈ സന്ദർഭം അറിയുന്നില്ല; ഇത് "ഉയർന്ന സ്കോർ = ഉയർന്ന ഉത്കണ്ഠ" പോലെയുള്ള ഒരു മെക്കാനിക്കൽ മാപ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നു. സാംസ്കാരിക സാധുതയുടെ ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ വ്യാഖ്യാനത്തെ തൂക്കിനോക്കുക എന്നതാണ് വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ ജോലി.

കൂടാതെ, കട്ട്ഓഫ് സ്കോർ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ആണ്, വിഭാഗീയമല്ല. "1 പോയിൻ്റ് ഓവർ ദി ലിമിറ്റ്" എന്നത് "20 പോയിൻ്റ് ഓവർ ദി ലിമിറ്റ്" എന്നതിന് തുല്യമല്ല; അളക്കൽ പിശകിൻ്റെ ഒരു മാർജിൻ ഉണ്ട്. AI ഒരു സ്കോറിനെ "മിതമായ / മിതമായ / കഠിനമായ" എന്ന കർശന വിഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു; അതേസമയം, ഈ അതിരുകൾ മങ്ങുന്നുവെന്ന് യഥാർത്ഥ വ്യാഖ്യാനത്തിന് അറിയാം.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI- പവർ സേഫ് സ്കെയിൽ വ്യാഖ്യാനം

1. റോ സ്‌കോറും സബ്‌സ്‌കെയിലുകളും സ്വയം കണക്കാക്കുക/പരിശോധിക്കുക. സ്കോറിംഗ് AI-ന് വിടരുത്; AI-ക്ക് ഗണിത പിശകുകളും വരുത്താം.
2. ഘടന വ്യക്തമാക്കുന്നതിന് AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക. "ഈ സബ്‌സ്‌കെയിൽ സാധാരണയായി എന്താണ് അളക്കുന്നത്?" ചോദിക്കുക; ഇത് പൊതുവായ വിവരമാണ്, വ്യക്തിപരമായ അഭിപ്രായമല്ല.
3. സന്ദർഭം സ്വയം ചേർക്കുക. AI അല്ല, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വിധിയിൽ സ്റ്റോറികൾ, നിരീക്ഷണങ്ങൾ, മറ്റ് ഡാറ്റ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തുക.
4. ഭാഷാ തലത്തിൽ AI ഉപയോഗിക്കുക. ക്ലയൻ്റിലേക്കോ റിപ്പോർട്ടിലേക്കോ നിങ്ങളുടെ വിശദീകരണം AI ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക, തുടർന്ന് ക്ലിനിക്കൽ കൃത്യതയ്ക്കായി അത് ശരിയാക്കുക.
5. സാംസ്കാരിക സാധുത ചോദ്യം ചെയ്യുക. ഈ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ സംസ്കാരം/ഭാഷയ്ക്ക് ഈ സ്കെയിൽ അനുയോജ്യമാണോ? AI നഷ്‌ടമായ ഈ ചോദ്യം നിങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു.
6. ഒന്നിലധികം ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് രോഗനിർണയം സ്ഥാപിക്കുക. സ്കോർ പട്ടികയുടെ ഭാഗമായി വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു, ഒറ്റപ്പെട്ടതല്ല.

നുറുങ്ങ്: "സ്കോർ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന്" പകരം "എൻ്റെ അഭിപ്രായം മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന" ഒരു എഡിറ്ററെപ്പോലെ AI ഉപയോഗിക്കുക. വ്യാഖ്യാനം തന്നെ നിങ്ങളിൽ നിന്ന് വരട്ടെ; AI അതിനെ മനോഹരമാക്കട്ടെ.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - മെക്കാനിക്കൽ വ്യാഖ്യാനത്തിൻ്റെ അപകടം. ഒരു വിദഗ്‌ധൻ ഒരു ഡിപ്രഷൻ ഇൻവെൻ്ററിയുടെ (28 പോയിൻ്റുകൾ) ഫലം AI-ക്ക് നൽകുകയും "വ്യാഖ്യാനം ചെയ്യുക" എന്ന് പറയുകയും ചെയ്യുന്നു. "കടുത്ത വിഷാദം, ചികിത്സ ആവശ്യമാണ്" എന്ന് AI പറയുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഇടപാടുകാരന് രണ്ടാഴ്ച മുമ്പ് ഒരു ബന്ധുവിനെ നഷ്ടപ്പെട്ടു; സ്കോർ ഒരു ദുഃഖ പ്രതികരണത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. ക്ലിനിക്കൽ സന്ദർഭം കൂടാതെ, "കടുത്ത വിഷാദം" എന്ന AI ലേബൽ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതും ദോഷകരവുമാണ്. വിദഗ്ധൻ സന്ദർഭം ചേർക്കുമ്പോൾ, വ്യാഖ്യാനം പൂർണ്ണമായും മാറുന്നു.

കേസ് 2 - ശരിയായ പിന്തുണ. ഒരു മനഃശാസ്ത്രജ്ഞൻ ഒരു വ്യക്തിത്വ ഇൻവെൻ്ററിയുടെ 5 സബ്‌സ്‌കെയിലുകൾ സ്വയം സ്‌കോർ ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് AI യോട് "ഓരോ സബ്‌സ്‌കെയിലും പൊതുവായി അളക്കുന്നതെന്താണെന്ന് പ്ലെയിൻ ഭാഷയിൽ എഴുതുക, ക്ലയൻ്റിനോട് ഞാൻ വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് വാചകം തയ്യാറാക്കുക; രോഗനിർണയം എഴുതരുത്." AI വ്യക്തമായ ഒരു രൂപരേഖ ഉണ്ടാക്കുന്നു; സൈക്കോളജിസ്റ്റ് ക്ലിനിക്കൽ കൃത്യത ശരിയാക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഏകദേശം 40 മിനിറ്റ് എഴുത്ത് ജോലി 10 മിനിറ്റായി കുറച്ചു, അഭിപ്രായം വീണ്ടും വിദഗ്ധരിൽ നിന്ന് വരുന്നു.

കേസ് 3 - സാംസ്കാരിക സാധുത. മറ്റൊരു രാജ്യത്ത് വികസിപ്പിച്ച സാമൂഹിക ഉത്കണ്ഠ സ്കെയിലിൽ ഒരു ക്ലയൻ്റ് ഉയർന്ന സ്കോർ നേടുന്നു. AI നിർദ്ദേശിക്കുന്നത് "മാർക്കഡ് സോഷ്യൽ ആക്‌സൈറ്റി ഡിസോർഡർ" എന്നാണ്. സ്കെയിലിൻ്റെ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ സാംസ്കാരിക സന്ദർഭത്തിന് അനുയോജ്യമല്ലെന്നും ചില ഇനങ്ങൾ ആ സംസ്കാരത്തിൽ സാധാരണ ലജ്ജാശീലം ഉണ്ടാക്കുന്നുവെന്നും സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് മനസ്സിലാക്കുന്നു. സ്കോർ ഒന്നുതന്നെയാണ്, എന്നാൽ സാംസ്കാരിക സാധുതയുടെ അരിപ്പയിലൂടെ കടന്നുപോകുമ്പോൾ വ്യാഖ്യാനം മാറുന്നു.

പകർത്താവുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങളും ടെംപ്ലേറ്റുകളും

ഒരു സൈക്കോമെട്രിക് സ്കെയിലിൻ്റെ ഉപസ്കെയിലുകൾ ക്ലയൻ്റിന് വിശദീകരിക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ചുവടെയുള്ള സബ്‌സ്‌കെയിൽ പേരുകൾക്കായി, അവ ഓരോന്നും പൊതുവായി അളക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് വ്യക്തവും കളങ്കപ്പെടുത്താത്തതുമായ ഭാഷയിൽ വിശദീകരിക്കുക, ഒരു രോഗനിർണയം എഴുതാതെയോ വ്യക്തിഗത അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്താതെയോ. ഉപസ്കെയിലുകൾ: [ലിസ്റ്റ്]

ചുവടെയുള്ള എൻ്റെ ഡ്രാഫ്റ്റ് കമൻ്റ് ക്ലയൻ്റ് മനസ്സിലാക്കുന്ന ലളിതമായ ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക. ഉള്ളടക്കം മാറ്റുക, പുതിയ ക്ലിനിക്കൽ ക്ലെയിം ചേർക്കുക; ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും വിവേചനരഹിതവുമാക്കുക. ഒരു ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് ചേർക്കുന്നു. ഡ്രാഫ്റ്റ്: [എൻ്റെ സ്വന്തം അഭിപ്രായം]

ഈ സ്കെയിൽ [സ്കെയിൽ പേര്/തരം] വ്യത്യസ്തമായ ഒരു സാംസ്കാരിക/ഭാഷാ സന്ദർഭത്തിലാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. സാംസ്കാരികവും ഭാഷാപരവുമായ സാധുതയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഞാൻ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട പൊതുവായ അപകടസാധ്യതകളുടെ (സാധാരണ സന്ദർഭം, ഇനത്തിൻ്റെ അനുയോജ്യത, പദ വ്യത്യാസം) ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് എഴുതുക.

ചുവടെയുള്ള റിപ്പോർട്ട് ഖണ്ഡികയിൽ, അമിതമായ കൃത്യതയുള്ള ("തീർച്ചയായും," "കഠിനമായി", "അതിൻ്റെ തെളിവ്") അല്ലെങ്കിൽ ഒറ്റ-സ്കോർ രോഗനിർണയം സൂചിപ്പിക്കുന്ന പ്രസ്താവനകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ കൂടുതൽ അളന്നതും മൾട്ടി-ഡാറ്റ-അവബോധമുള്ളതുമായ ഭാഷയിൽ അത് മാറ്റിയെഴുതാൻ ഞാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഖണ്ഡിക: [ടെക്സ്റ്റ്]

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്: "ബെക്ക് ഡിപ്രഷൻ സ്കോർ 28 ആണ്, എന്താണ് രോഗനിർണയം?"

ഈ പ്രോംപ്റ്റ്, ഒരു സ്കോറിൽ നിന്ന് പോലും, സന്ദർഭം കൂടാതെ, രോഗനിർണയം നടത്താൻ AI-യെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു; അത് തെറ്റും അധാർമ്മികവുമാണ്.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം: "ഏതൊക്കെ മേഖലകളിലാണ് വിഷാദരോഗ ഇൻവെൻ്ററി പൊതുവെ സ്‌ക്രീൻ ചെയ്യുന്നതെന്ന് പ്ലെയിൻ ഭാഷയിൽ വിശദീകരിക്കുക. രോഗനിർണയം. ഉയർന്ന സ്‌കോർ മാത്രം ഒരു രോഗനിർണയത്തെ അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല (ദുഃഖം, താത്കാലിക സമ്മർദ്ദം, അളവെടുപ്പ് പിശക്, സാംസ്കാരിക സന്ദർഭം പോലുള്ളവ) എന്തുകൊണ്ടെന്ന് മുന്നറിയിപ്പുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് സഹിതം വിശദീകരിക്കുക."

ഈ പ്രോംപ്റ്റ് AI-യെ വിദ്യാഭ്യാസ/വിശദീകരണ റോളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു; രോഗനിർണയവും വ്യാഖ്യാനവും സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന് വിടുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• സ്കോറിൽ നിന്ന് രോഗനിർണയം നടത്തുന്നു. ഒരൊറ്റ സംഖ്യയെ ക്ലിനിക്കൽ വിധിയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു; ഒന്നിലധികം ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണ് രോഗനിർണയം ഉണ്ടാകുന്നത്.
• കട്ട് ഓഫ് സ്കോർ നിശ്ചിത പരിധിയായി തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. അളക്കൽ പിശകും സന്ദർഭവും അവഗണിച്ച് "പരിധിക്ക് മുകളിൽ = രോഗി" എന്ന് പറയുക.
• സാംസ്കാരിക സാധുത മറികടക്കുന്നു. സന്ദർഭം ചോദിക്കാതെ മറ്റൊരു സംസ്കാരത്തിൽ വികസിപ്പിച്ച ഒരു സ്കെയിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
• സ്കോറിംഗ് AI-ക്ക് വിടുന്നു. ഗണിതത്തിലും ഇനം പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിലും AI പിശകുകൾ വരുത്തിയേക്കാം; സ്കോറിംഗ് പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചിരിക്കണം.
• പകർപ്പവകാശമുള്ള ടെസ്റ്റ് ഇനങ്ങൾ AI-ലേക്ക് പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നു. AI ടെസ്റ്റ് ഇനങ്ങൾ തെറ്റായി "ഓർമ്മിച്ചേക്കാം"; കൂടാതെ, പല ടെസ്റ്റുകൾക്കും പകർപ്പവകാശമുണ്ട്.

ചുരുക്കത്തിൽ

സ്കെയിലും ടെസ്റ്റ് സ്കോറും ഒരു ഡാറ്റയാണ്, ഒരു രോഗനിർണയമല്ല. AI സബ്‌സ്‌കെയിൽ ഘടന വിശദീകരിക്കുന്നത് ക്ലയൻ്റിനെ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന ഭാഷ തയ്യാറാക്കാനും റിപ്പോർട്ട് വാക്യം മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കുന്നു; എന്നാൽ രോഗനിർണയം, കട്ട്-ഓഫ് സ്കോർ വ്യാഖ്യാനം, സാംസ്കാരിക സാധുത തീരുമാനം എന്നിവ ക്ലിനിക്കൽ വിധിയിലൂടെ വിദഗ്ധരിൽ നിന്ന് വരുന്നു. സ്കോറിംഗ് സാധൂകരിക്കുക, സന്ദർഭം ചേർക്കുക, കട്ട്ഓഫ് സ്കോർ സാധ്യതാപരമായും സാംസ്കാരികമായും സെൻസിറ്റീവ് ആയി വായിക്കുക. ഒരു കമൻ്റേറ്റർ എന്ന നിലയിലല്ല, നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം മിനുക്കിയ എഡിറ്ററായി AI ഉപയോഗിക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്കെയിലിൻ്റെ ഒരു ഉപമാനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ആദ്യം, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ക്ലിനിക്കൽ കമൻ്ററിയുടെ ഒരു ഖണ്ഡിക എഴുതുക. എന്നിട്ട് AI-ന് ഈ ഖണ്ഡിക "പ്ലെയിൻ ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുക, ക്ലിനിക്കൽ ക്ലെയിം ചേർക്കുക" എന്ന് പറഞ്ഞുകൊണ്ട് ഔട്ട്പുട്ട് താരതമ്യം ചെയ്യുക: ഏത് ഘട്ടത്തിലാണ് AI ഉള്ളടക്കത്തിൽ ഇടപെട്ടത്, എവിടെയാണ് ഭാഷ ശരിയാക്കിയത്? വ്യത്യസ്‌ത സംസ്‌കാരത്തിൽ ഒരേ സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ അപകടസാധ്യതകളെക്കുറിച്ചും AI-യോട് ചോദിക്കുകയും ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് കൊണ്ടുവരികയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• സ്കോറിംഗ് ഞാൻ തന്നെ പരിശോധിച്ചു, ഞാൻ അത് AI-ക്ക് വിട്ടുകൊടുത്തില്ല.
• [ ] ഞാൻ രോഗനിർണയം സ്ഥാപിച്ചത് സ്‌കോറിൽ നിന്നല്ല, മറിച്ച് ഒന്നിലധികം ഡാറ്റയിൽ നിന്നും യുക്തിയിൽ നിന്നുമാണ്.
• [ ] ഞാൻ കട്ട്ഓഫ് സ്കോർ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ആയും സന്ദർഭ സെൻസിറ്റീവായും വായിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ സാംസ്കാരിക/ഭാഷാപരമായ സാധുതയെ ചോദ്യം ചെയ്തു.
• [ ] ഞാൻ AI ഒരു ഭാഷാ എഡിറ്ററായി ഉപയോഗിച്ചു, ഒരു വ്യാഖ്യാതാവായിട്ടല്ല.
• [ ] റിപ്പോർട്ടിലെ അമിതമായ കൃത്യമായ പ്രസ്താവനകൾ ഞാൻ മോഡറേറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.