യൂണിറ്റുകൾ
1. ഓഡിയോളജിയിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ആമുഖം: റോളുകൾ, അതിരുകൾ, മൂല്യനിർണ്ണയം, ധാർമ്മികത 2. ഓഡിയോഗ്രാം വായനയും അഭിപ്രായ പിന്തുണയും: AI ഡ്രാഫ്റ്റ് സാധൂകരിക്കുന്നു 3. ഹിയറിംഗ് സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ പ്രീ-ഇവാലുവേഷൻ: നവജാതശിശു, സ്കൂൾ, ജോലിസ്ഥലം 4. ടിമ്പാനോമെട്രി, അക്കോസ്റ്റിക് റിഫ്ലെക്സ്, മിഡിൽ ഇയർ ടെസ്റ്റുകൾ വ്യാഖ്യാന പിന്തുണ 5. ശ്രവണസഹായി തിരഞ്ഞെടുക്കലും അനുയോജ്യത വിലയിരുത്തലും 6. ശ്രവണസഹായി പ്രോഗ്രാമിംഗ് (ഫിറ്റിംഗ്) വർക്ക്ഫ്ലോയും റിയൽ ഇയർ മെഷർമെൻ്റും 7. ടിന്നിടസിലും ബാലൻസ്/വെസ്റ്റിബുലാർ അസസ്‌മെൻ്റിലും കൃത്രിമ ബുദ്ധി 8. രോഗിയും കുടുംബ വിദ്യാഭ്യാസവും: പ്ലെയിൻ ഭാഷയും മെറ്റീരിയൽ പ്രൊഡക്ഷനും 9. ക്ലിനിക്കൽ റിപ്പോർട്ടിംഗും ഡോക്യുമെൻ്റേഷനും: ഡ്രാഫ്റ്റ് മുതൽ വിദഗ്ദ്ധ അംഗീകാരം വരെ 10. ഉപകരണ ഡാറ്റ, ടെലിഡിയോളജി, പ്രൈവസി (KVKK) 11. എൻഡ്-ടു-എൻഡ് കേസ്: സ്കാൻ മുതൽ ഫോളോ-അപ്പ് വരെ AI- പവർഡ് വർക്ക്ഫ്ലോ
യൂണിറ്റ് 3 / 11

ഹിയറിംഗ് സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങളുടെ പ്രീ-ഇവാലുവേഷൻ: നവജാതശിശു, സ്കൂൾ, ജോലിസ്ഥലം

നേട്ടങ്ങൾ:

  • ഒഎഇയുടെ 'പാസ്/ഫെയിൽ' ലോജിക്കും ഓട്ടോമാറ്റിക് എബിആർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങളും കൃത്യമായി സ്ഥാപിക്കാനുള്ള കഴിവും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പിന്തുണയോടെ സ്ക്രീനിംഗും രോഗനിർണയവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസവും
  • സ്‌ക്രീനിംഗ് ലിസ്റ്റുകളിൽ ഫോളോ-അപ്പ് ആവശ്യമുള്ള കേസുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്ന ഒരു പ്രീ-സ്‌ക്രീനറായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ്, തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകളുടെ സാധ്യത ഒഴിവാക്കുക
  • ജോലിസ്ഥലത്തെ ശബ്ദ സ്ക്രീനിംഗിലും സ്കൂൾ സ്ക്രീനിംഗിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ പരിധികളും അറിയിപ്പ് ബാധ്യതകളും മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഒരു സമൂഹത്തിൽ ശ്രവണ പ്രശ്‌നങ്ങളുള്ള ആളുകളെ പെട്ടെന്ന് തിരിച്ചറിയുകയും ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് മൂല്യനിർണ്ണയത്തിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സ്ക്രീനിംഗ് പ്രക്രിയയാണ് ഹിയറിംഗ് സ്ക്രീനിംഗ്. സ്ക്രീനിംഗ് രോഗനിർണയമല്ല; ഈ യൂണിറ്റിൻ്റെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ വാക്യമാണിത്. സ്‌ക്രീനിംഗ് പറയുന്നത് "ഈ വ്യക്തിയിൽ എന്തെങ്കിലും കുഴപ്പമുണ്ടാവാം, അത് പരിശോധിക്കട്ടെ"; രോഗനിർണ്ണയം പറയുന്നു, "ഈ വ്യക്തിക്ക് ഈ തരത്തിലുള്ള നഷ്ടവും അളവും ഉണ്ട്." ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സ്‌ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു പ്രീ-സ്‌ക്രീനറാണ് - പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ അളവിലുള്ള ഫലങ്ങളിലൂടെ അടുക്കുന്നതിനും ഫോളോ-അപ്പ് ആവശ്യമുള്ളവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നതിനും. എന്നാൽ തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകൾ (നഷ്‌ടമായ യഥാർത്ഥ കേസുകൾ) പൂർണ്ണമായും തടയാൻ ഇതിന് കഴിയില്ല, മാത്രമല്ല രോഗനിർണ്ണയ തീരുമാനം എടുക്കാനും കഴിയില്ല.

ഈ യൂണിറ്റിൽ, ഞങ്ങൾ മൂന്ന് പൊതുവായ സ്ക്രീനിംഗ് സന്ദർഭങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളും: നവജാതശിശു ശ്രവണ സ്ക്രീനിംഗ്, സ്കൂൾ പ്രായത്തിലുള്ള സ്ക്രീനിംഗ്, ജോലിസ്ഥലത്തെ ശബ്ദ സ്ക്രീനിംഗ്. അവയിൽ ഓരോന്നിലും, നിങ്ങൾക്ക് എവിടെ സുരക്ഷിതമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാമെന്നും നിങ്ങൾ എവിടെ നിർത്തണമെന്നും ഞങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കും.

സ്ക്രീനിംഗ് ടെസ്റ്റുകളുടെ യുക്തി

നവജാതശിശു/ശിശു സ്ക്രീനിംഗ് രണ്ട് അടിസ്ഥാന രീതികൾ നമുക്ക് പരിചയപ്പെടാം.

OAE (Otoacoustic Emission): ശബ്ദത്തോടുള്ള പ്രതികരണമായി ആരോഗ്യമുള്ള ഒരു കോക്ലിയ (ആന്തരിക ചെവിയിലെ ശ്രവണ അവയവം) നിർമ്മിക്കുന്ന വളരെ ദുർബലമായ ശബ്ദങ്ങൾ അളക്കുന്നു. ചെവിയിൽ ഒരു ചെറിയ അന്വേഷണം സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നു; കോക്ലിയ ഒരു "എക്കോ" നൽകുകയാണെങ്കിൽ, പരിശോധന "പാസായി" കണക്കാക്കും. OAE വേഗതയുള്ളതാണ്, പക്ഷേ കോക്ലിയയുടെ (ഓഡിറ്ററി നാഡി) പിന്നിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ല.

ഓട്ടോമാറ്റിക് എബിആർ (ഓഡിറ്ററി ബ്രെയിൻസ്റ്റം റെസ്‌പോൺസ്): ശ്രവണ നാഡിയുടെയും മസ്തിഷ്‌കവ്യവസ്ഥയുടെയും ശബ്ദത്തോടുള്ള വൈദ്യുത പ്രതികരണം അളക്കുന്നു. ഓഡിറ്ററി ന്യൂറോപ്പതി (കോക്ലിയ പ്രവർത്തിക്കുമെങ്കിലും നാഡീ ചാലകത തകരാറിലായ അവസ്ഥ) പോലുള്ള OAE നഷ്‌ടപ്പെടാനിടയുള്ള അവസ്ഥകൾ കണ്ടെത്താനാകുമെന്നതിനാൽ തീവ്രപരിചരണ ശിശുക്കളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും മുൻഗണന നൽകുന്നു.

രണ്ട് ടെസ്റ്റുകളുടെയും ഫലങ്ങൾ സാധാരണയായി "പാസ്" അല്ലെങ്കിൽ "പരാജയം/റഫർ" ആയിരിക്കും. "പരാജയം" ഒരു രോഗനിർണയമല്ല; കൂടുതൽ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൻ്റെ ആവശ്യകത സൂചിപ്പിക്കുന്നു. നിലവിലെ സ്‌കാനിൽ വ്യക്തമായ പ്രശ്‌നമൊന്നുമില്ലെന്ന് "പാസ്" സൂചിപ്പിക്കുന്നു, മാത്രമല്ല ഇത് ആജീവനാന്ത കേൾവിക്ക് ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല.

മുന്നറിയിപ്പ്: OAE-ൽ നിന്നുള്ള "പാസ്" ഫലം ഉള്ള ഒരു കുഞ്ഞിൽ ഓഡിറ്ററി ന്യൂറോപ്പതി-ടൈപ്പ് നഷ്ടം മറഞ്ഞിരിക്കാം. "അത് കഴിഞ്ഞു = ഒരിക്കലും ഒരു പ്രശ്നമാകില്ല" എന്ന് കുടുംബത്തോട് പറഞ്ഞിട്ടില്ല; രോഗലക്ഷണ നിരീക്ഷണവും തുടർനടപടികളും, ആവശ്യമെങ്കിൽ, പിന്നീട് വികസിച്ചേക്കാവുന്ന നഷ്ടങ്ങൾക്ക് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

ആദ്യകാല രോഗനിർണയം വളരെ നിർണായകമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

നവജാതശിശുക്കളുടെ ശ്രവണ പരിശോധന വളരെ സാധാരണവും ഗൗരവമായി എടുക്കുന്നതുമായ ഒരു പരിപാടിയാകുന്നതിൻ്റെ കാരണം, കേൾവിയാണ് ഭാഷയുടെയും സംസാര വികാസത്തിൻ്റെയും അടിസ്ഥാനം. ഒരു കുഞ്ഞ് ജനിച്ച നിമിഷം മുതൽ, ചുറ്റുമുള്ള ശബ്ദങ്ങൾ കേട്ട് അവൻ ഭാഷ പഠിക്കുന്നു; കേൾവിക്കുറവ് ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടില്ലെങ്കിൽ, വികസനത്തിൻ്റെ ഈ ജാലകം നിശബ്ദമായി നഷ്ടപ്പെടും. നേരത്തെ കണ്ടെത്തുകയും ഉചിതമായ പിന്തുണ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ശ്രവണ നഷ്ടത്തിൻ്റെ കാര്യത്തിൽ, കുട്ടിയുടെ ഭാഷാ വികസനം അത് വൈകി കണ്ടെത്തുന്നതിനേക്കാൾ മികച്ച രീതിയിൽ പുരോഗമിക്കുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് സ്ക്രീനിംഗിൻ്റെ "തെറ്റായ നെഗറ്റീവ്"-അതായത്, "പാസായി" എന്ന യഥാർത്ഥ നഷ്ടമുള്ള ഒരു കുഞ്ഞിനെ കാണാതെ പോകുന്നത് - ഈ മേഖലയിലെ ഏറ്റവും ചെലവേറിയ തെറ്റാണ്: നഷ്ടപ്പെട്ട മാസങ്ങൾക്ക് പിന്നീട് നഷ്ടപരിഹാരം നൽകാൻ പ്രയാസമുള്ള വികസന വ്യത്യാസങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാം.

ട്രാക്കിംഗിൻ്റെ ശൃംഖല തകർന്നിട്ടില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി ഈ സന്ദർഭത്തിൽ പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്. സ്ക്രീനിംഗ് പ്രോഗ്രാമുകളിലെ ഒരു സാധാരണ പ്രശ്നം, "പരാജയം" ഫലമുള്ള കുഞ്ഞ് ഒരിക്കലും കൂടുതൽ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിന് വരുന്നില്ല എന്നതാണ് (കുടുംബം കാണിക്കുന്നില്ല, റെക്കോർഡ് നഷ്ടപ്പെട്ടു, അപ്പോയിൻ്റ്മെൻ്റ് മറന്നു). ഫോളോ-അപ്പ് ആവശ്യമായ കേസുകളുടെ ലിസ്റ്റ് ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ ടെക്‌സ്‌റ്റുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിലൂടെയും ഈ "നഷ്ടപ്പെട്ട ഫോളോ-അപ്പ്" നിരക്ക് കുറയ്ക്കാൻ AI-ന് കഴിയും. എന്നാൽ ഏത് കുഞ്ഞാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ അപകടസാധ്യതയുള്ളതെന്നും ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് പ്രക്രിയ എങ്ങനെ മുന്നോട്ട് പോകുമെന്നും തീരുമാനിക്കുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെയും പ്രോഗ്രാമിൻ്റെയും ക്ലിനിക്കൽ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്.

തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകളുടെയും തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെയും ബാലൻസ്

ഓരോ സ്ക്രീനിംഗ് ടെസ്റ്റിനും രണ്ട് തരത്തിലുള്ള പിശകുകൾ വരുത്താം. ഒരു തെറ്റായ നിഷേധാത്മകത യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രശ്നമുള്ള വ്യക്തിയെ കാണുന്നില്ല, കാരണം അവർ "അതിൻമേൽ" നിൽക്കുന്നു-കുട്ടിയെ പിന്തുടരാത്തതിനാൽ ആരോഗ്യപരിപാലനത്തിലെ ഏറ്റവും അപകടകരമായ തെറ്റ്. തെറ്റായ പോസിറ്റീവ് ആരോഗ്യമുള്ള വ്യക്തിയെ അടിസ്ഥാനപരമായി "പരാജയം" ആയി അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു - അനാവശ്യമായ ഉത്കണ്ഠയും അധിക പരിശോധനയും സൃഷ്ടിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഇത് അപകടകരമല്ല.

സ്‌ക്രീനിംഗ് ലിസ്റ്റുകളിൽ AI ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ ഈ ബാലൻസ് ബോധപൂർവ്വം നേടണം: പ്രീ-സ്‌ക്രീനിംഗിൽ, "നഷ്‌ടപ്പെടാത്ത" (അതായത് സംശയിക്കുന്നയാളെ പിന്തുടരുക) എന്നതിലേക്ക് പരിധി നിലനിർത്തുന്നത് പൊതുവെ സുരക്ഷിതമാണ്. ചുവടെയുള്ള പട്ടിക മൂന്ന് സന്ദർഭങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.

സന്ദർഭം

സാധാരണ രീതി

തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് സാധ്യത

AI യുടെ സുരക്ഷിതമായ പങ്ക്

നവജാതശിശു

OAE / ഓട്ടോമാറ്റിക് ABR

ഉയർന്ന (വികസന കാലതാമസം)

ഫല ലിസ്റ്റ് എഡിറ്റിംഗ്, ഫോളോ-അപ്പ് റിമൈൻഡർ

സ്കൂൾ പ്രായം

ശുദ്ധമായ ശബ്ദ സ്കാനിംഗ്

ഇടത്തരം (പരിശീലന പ്രഭാവം)

ക്ലാസ്/ലിസ്റ്റ് മുൻഗണന

ജോലിസ്ഥലം

നോയ്സ് ഓഡിയോമെട്രി

ഇടത്തരം ഉയർന്ന (തൊഴിൽ രോഗം)

ട്രെൻഡ്/താരതമ്യ പ്ലോട്ട്

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള സ്കാനിംഗിൻ്റെ മുൻകൂർ വിലയിരുത്തൽ

  1. അജ്ഞാതമാക്കുക, ഡാറ്റ ഘടന. ഐഡി, പാസ്/പരാജയം, ബാധകമെങ്കിൽ അളക്കൽ മൂല്യം എന്നിവയ്ക്ക് പകരം കോഡ്/സീക്വൻസ് നമ്പർ പ്രകാരം ഫലങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക.
  2. പ്രീ-ക്വാളിഫിക്കേഷൻ റൂൾ നിർവ്വചിക്കുക. "പരാജയപ്പെടുന്നവർക്കും" അതിർത്തിയിലുള്ളവർക്കും മുൻഗണന നൽകുക; തീരുമാനം നഷ്‌ടപ്പെടാതിരിക്കാൻ ഇത് സജ്ജമാക്കുക.
  3. AI മുൻഗണന നൽകുക. എന്താണ് നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത്, എന്താണ് പുനഃസ്‌കാൻ ചെയ്യേണ്ടത്, സാധാരണമായത് എന്തെല്ലാമെന്ന് വിഭജിക്കുന്ന ഒരു ലിസ്റ്റ് ആവശ്യപ്പെടുക.
  4. തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകൾക്കായി ശ്രദ്ധിക്കുക. "പാസ്" ഗ്രൂപ്പിൽ പോലും, ആരെങ്കിലും രോഗലക്ഷണങ്ങൾ (കുടുംബത്തിലെ സംശയം, സംസാര കാലതാമസം) വിവരിച്ചാൽ, ഫോളോ അപ്പ് ചെയ്യുക.
  5. ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം വിദഗ്ധന് വിടുക. അന്തിമ രോഗനിർണയവും കൂടുതൽ പരിശോധനാ തീരുമാനവും ഓഡിയോളജിസ്റ്റ്/വൈദ്യൻ എന്നിവരുടേതാണ്.
  6. അറിയിപ്പ് ബാധ്യത നടപ്പിലാക്കുക. തൊഴിൽപരമായ ആരോഗ്യ അറിയിപ്പും സംരക്ഷണ പ്രക്രിയകളും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, പ്രത്യേകിച്ച് ജോലിസ്ഥലത്ത് നഷ്ടം കണ്ടെത്തിയാൽ.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഇനിപ്പറയുന്ന കുഞ്ഞുങ്ങൾക്ക് OAE ഫലങ്ങളുണ്ട്, ഏതൊക്കെ ബധിരരാണെന്ന് എന്നോട് പറയൂ: [ലിസ്റ്റ്]

ഇത് "ബധിരർ" പോലെയുള്ള കൃത്യമായ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ഭാഷ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, സ്ക്രീനിംഗ്-ഡയഗ്നോസിസ് വ്യത്യാസം അവഗണിക്കുന്നു, കൂടാതെ തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകളുടെ അപകടസാധ്യത അവഗണിക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്ന പ്രീ-സ്ക്രീനിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. ഒരു രോഗനിർണയം നടത്തരുത്; "പാസ്/ഫെയിൽ" സ്ക്രീനിംഗ് ഒരു രോഗനിർണയമല്ലെന്ന് എന്നെ ഓർമ്മിപ്പിക്കുക. ഡാറ്റ (അജ്ഞാതൻ, സീക്വൻസ് നമ്പർ സഹിതം): [പാസ്/ഫെയിൽ ലിസ്റ്റ് + കുറിപ്പുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ] ടാസ്‌ക്: (1) "പരാജയപ്പെട്ടവ"ക്ക് മുൻഗണന നൽകുക, (2) "പാസ്" വെവ്വേറെ അടയാളപ്പെടുത്തുക, എന്നാൽ രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല (കുടുംബത്തിൻ്റെ സംശയം മുതലായവ), (3) ഓരോ ഗ്രൂപ്പിനും ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന അടുത്ത ഘട്ടം എഴുതുക. അന്തിമ രോഗനിർണയവും കൂടുതൽ പരിശോധനാ തീരുമാനവും ഓഡിയോളജിസ്റ്റ്/വൈദ്യൻ എന്നിവരുടേതാണെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക.

ശക്തമായ അഭ്യർത്ഥന അജ്ഞാതമാണ്, സ്ക്രീനിംഗ്-ഡയഗ്നോസിസ് വ്യത്യാസം സംരക്ഷിക്കുന്നു, തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് കണക്കിലെടുക്കുന്നു, തീരുമാനം വിദഗ്ധന് വിടുന്നു.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - മുൻഗണന. ഒരു സ്ക്രീനിംഗ് യൂണിറ്റിന് 120 നവജാത ശിശുക്കളുടെ ഫലങ്ങൾ ഉണ്ട്; 8 "ഇടത്". ഓഡിയോളജിസ്റ്റ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് അജ്ഞാത ലിസ്റ്റ് നൽകുകയും ട്രാക്കിംഗ് ലിസ്റ്റ് എഡിറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. AI 8 "പരാജയപ്പെട്ട" കേസുകളും 3 കേസുകളും "പാസ്, എന്നാൽ ശ്രവണ നഷ്ടത്തിൻ്റെ കുടുംബ ചരിത്രമുണ്ട്" എന്ന കുറിപ്പോടെ വേർതിരിക്കുന്നു. സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് 11 കുഞ്ഞുങ്ങളെ പിന്തുടരുന്നു. AI മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ 120 വരികൾ എഡിറ്റ് ചെയ്തു; തട്ടിക്കൊണ്ടുപോകാനുള്ള സാധ്യത കുറഞ്ഞു.

കേസ് 2 - തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് ക്യാപ്‌ചർ. സ്കൂൾ സ്ക്രീനിംഗിൽ, 9 വയസ്സുള്ള ഒരു കുട്ടിക്ക് ശുദ്ധമായ ടോൺ സ്ക്രീനിംഗിൽ "പാസ്" ലഭിച്ചു, എന്നാൽ "അവൻ എല്ലാ സമയത്തും അത് ആവർത്തിക്കുന്നു, പിന്നിൽ നിന്ന് വിളിക്കുമ്പോൾ അത് കേൾക്കുന്നില്ല" എന്ന് ടീച്ചർ കുറിച്ചു. "പാസ് ഗ്രൂപ്പിൽ എന്തെങ്കിലും ലക്ഷണങ്ങളുണ്ടോ?" എന്ന ഫിൽട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് ഓഡിയോളജിസ്റ്റ് ഈ കുറിപ്പ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിലേക്ക് സ്കാൻ ചെയ്യുന്നു. കുട്ടിയെ കൂടുതൽ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനായി കൊണ്ടുപോകുകയും ചെറുതായി തരംഗമായ നഷ്ടം കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. സംഖ്യാപരമായ "പാസായത്" ക്ലിനിക്കൽ ലക്ഷണത്തെ മറികടന്നില്ല.

കേസ് 3 - ജോലിസ്ഥലത്തെ പക്ഷപാതം. ഒരു ഫാക്ടറിയിൽ 50 തൊഴിലാളികളുടെ വാർഷിക ശബ്ദ ഓഡിയോമെട്രി ഉണ്ട്. അജ്ഞാത മൂല്യങ്ങളെ കഴിഞ്ഞ വർഷവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു സ്കെച്ച് വിദഗ്ധൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. YZ 4000 Hz-ൽ കാര്യമായ ത്രെഷോൾഡ് ഷിഫ്റ്റ് കാണിക്കുന്ന 5 തൊഴിലാളികളെ അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് അവരെ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും വ്യക്തിഗത സംരക്ഷണ ഉപകരണ അവലോകനത്തിനും റഫർ ചെയ്യുന്നു; തൊഴിൽപരമായ ആരോഗ്യ അറിയിപ്പ് പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നു.

പകർത്താവുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

സ്‌ക്രീൻ ലിസ്റ്റ് മുൻഗണനാ ടെംപ്ലേറ്റ്ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങളെ മൂന്ന് ഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കുക: (1) ഫോളോ-അപ്പ് മുൻഗണന ("പരാജയം"), (2) ഗ്രേഡ്/സംശയം കാരണം അവലോകനം ("പാസ്" + സൂചന), (3) ദിനചര്യ. സ്‌ക്രീനിംഗ് രോഗനിർണ്ണയമല്ല, കൃത്യമായ രോഗനിർണയമല്ല. ഡാറ്റ: [ലിസ്റ്റ്]

തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് ഫിൽട്ടർ ടെംപ്ലേറ്റ്, "പാസ്" ഫലം ഉള്ളതും എന്നാൽ ഒരു ലക്ഷണം/കുടുംബത്തിലെ സംശയം/വികസന കുറിപ്പ് ഉള്ളതും ഒരു പ്രത്യേക ലിസ്റ്റായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുകയും ഫോളോ-അപ്പ് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ കാരണം എഴുതുകയും ചെയ്യുക. ഡാറ്റ: [പാസ് ഗ്രൂപ്പ് + കുറിപ്പുകൾ]

ജോലിസ്ഥലത്തെ ട്രെൻഡ് താരതമ്യ ടെംപ്ലേറ്റ് ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത തൊഴിലാളി കോഡുകൾക്കായി ഈ വർഷത്തെയും കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെയും നോയ്‌സ് ഓഡിയോമെട്രി ത്രെഷോൾഡുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക; കാര്യമായ അപചയം (പ്രത്യേകിച്ച് 3000-6000 Hz) കാണിക്കുന്നവ അടയാളപ്പെടുത്തുക. തീരുമാനവും അറിയിപ്പും വിദഗ്‌ധരുടേതാണ്. ഡാറ്റ: [മൂല്യങ്ങൾ]

കുടുംബ/അനുബന്ധ വിവര ടെംപ്ലേറ്റ് "സ്‌ക്രീനിംഗ് ഒരു രോഗനിർണയമല്ല, കടന്നുപോകുന്നത് ആജീവനാന്ത ഗ്യാരണ്ടി നൽകുന്നില്ല, താമസിക്കുന്നത് ബധിരനല്ല എന്നർത്ഥം" എന്ന സന്ദേശത്തോടെ പ്ലെയിൻ ടർക്കിഷ് ഭാഷയിൽ ഒരു വിവര ഖണ്ഡിക എഴുതുക. ഉത്കണ്ഠ സൃഷ്ടിക്കരുത്, യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളവരായിരിക്കുക, ഫോളോ-അപ്പിൻ്റെ പ്രാധാന്യം ഊന്നിപ്പറയുക.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

  • രോഗനിർണയത്തിനായി ഒരു സ്കാൻ തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. ഒരു "പാസ്/ഫെയിൽ" ഫലം ഒരു കൃത്യമായ രോഗനിർണ്ണയമായി അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
  • തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് മറക്കുന്നു. "പാസായ" ഗ്രൂപ്പിലെ രോഗലക്ഷണ കേസുകൾ അവഗണിക്കുന്നു.
  • കുടുംബത്തിന് തെറ്റായ ഉറപ്പ്. "പാസ്സ് = കുഴപ്പമില്ല" എന്ന് പറയുക; ഓഡിറ്ററി ന്യൂറോപ്പതി പോലുള്ള സാധ്യതകളെ അവഗണിക്കുന്നു.
  • അറിയിപ്പ് ബാധ്യത മറികടക്കുന്നു. ജോലിസ്ഥലത്ത് കണ്ടെത്തിയ നഷ്ടം തൊഴിൽപരമായ ആരോഗ്യപ്രക്രിയയിൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നില്ല.
  • വാഹനത്തിൽ തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റ നൽകുക. കുഞ്ഞിനെ/തൊഴിലാളി ഐഡൻ്റിറ്റിയെ അജ്ഞാതനാക്കാതെ കൃത്രിമ ബുദ്ധിക്ക് നൽകുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

സ്ക്രീനിംഗ് എന്നത് ഒരു ഉന്മൂലനമാണ്, അത് സാധ്യമായ പ്രശ്നങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുകയും അവയെ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് മൂല്യനിർണ്ണയത്തിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; ഇത് ഒരു രോഗനിർണയമല്ല. വലിയ തോതിലുള്ള ഫലങ്ങളിലൂടെ അടുക്കുന്നതിനും ഫോളോ-അപ്പ് ആവശ്യമുള്ളവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ ഒരു പ്രീ-സ്‌ക്രീനറാണ് AI, എന്നാൽ തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകൾ പൂർണ്ണമായും തടയാൻ ഇതിന് കഴിയില്ല. "പാസ്" ആയിട്ടും രോഗലക്ഷണങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് ഫോളോ അപ്പ് ചെയ്യേണ്ടത് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെ തീരുമാനമാണ്, "പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ", കൂടുതൽ വിലയിരുത്തൽ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെ തീരുമാനമാണ്; ജോലിസ്ഥലത്ത് കണ്ടെത്തിയ നഷ്ടങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ അറിയിപ്പും സംരക്ഷണ ബാധ്യതകളും നിർബന്ധമായും നടപ്പിലാക്കണം.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു അജ്ഞാത, നിർമ്മിത സ്ക്രീനിംഗ് ലിസ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുക (കുറഞ്ഞത് 15 വരികൾ, പാസ്/പരാജയം, ചിലതിൻ്റെ ലക്ഷണ കുറിപ്പുകൾ). AI-ക്ക് "മുൻഗണന", "തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് ഫിൽട്ടർ" എന്നീ ടെംപ്ലേറ്റുകളുള്ള രണ്ട് ലിസ്റ്റുകൾ നൽകുക. തുടർന്ന് ഇത് സ്വമേധയാ അവലോകനം ചെയ്യുക: AI നഷ്‌ടമായതോ ഓവർമാർക്ക് ചെയ്തതോ ആയ ഒരു വരി ഉണ്ടോ? "കുടുംബ വിവരങ്ങൾ" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് കുടുംബത്തിനായി ഒരു വിവര ഖണ്ഡിക നിർമ്മിക്കുക, അതിശയോക്തി/അുറപ്പിന് കീഴിൽ അത് ശരിയാക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

  • [ ] ഞാൻ അജ്ഞാതമായും ഘടനാപരമായും സ്കാൻ ഫലങ്ങൾ നൽകി.
  • [ ] "പരാജയപ്പെട്ടു", അതിർത്തിയിലുള്ളവരെ പിന്തുടരുന്നതിന് ഞാൻ മുൻഗണന നൽകി.
  • [ ] "പാസായ" ഗ്രൂപ്പിലെ രോഗലക്ഷണ കേസുകൾ ഞാൻ പ്രത്യേകം അവലോകനം ചെയ്തു.
  • [ ] അന്തിമ രോഗനിർണയവും കൂടുതൽ പരിശോധനാ തീരുമാനവും ഞാൻ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന് വിട്ടു.
  • [ ] ജോലിസ്ഥലത്തെ സന്ദർഭത്തിൽ അറിയിപ്പ്/സംരക്ഷണ ബാധ്യത ഞാൻ നിരീക്ഷിച്ചു.
  • [ ] ഞാൻ കുടുംബവിവരങ്ങൾ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതും ഉത്കണ്ഠയില്ലാത്തതുമായ ഭാഷയിൽ എഴുതി.