लाभ:
- कृत्रिम बुद्धिमत्ताले इमेजिङ कार्यप्रवाह (पूर्व-प्राप्ति, अधिग्रहण, पढाइ, रिपोर्टिङ) मा वास्तविक समय कहाँ बचत गर्छ र जहाँ सुरक्षा-महत्वपूर्ण निर्णयहरू (निदान, रिपोर्टको रिलीज, महत्वपूर्ण खोज सूचना) रेडियोलोजिस्टलाई छोडिन्छ, कार्य जोखिम स्तरको आधारमा छुट्याउन सक्ने क्षमता।
- प्रत्येक एआई आउटपुटलाई छवि र क्लिनिकल सन्दर्भमा जडान गर्ने अनुशासन लागू गर्ने क्षमता, स्वतन्त्र समीक्षा र अन्तिम हस्ताक्षर अनुमोदन
- KVKK/गोपनीयताको दायरा भित्र DICOM छवि र रिपोर्ट डाटा गुमाउने र सुरक्षित सवारी साधन छनौट गर्ने बानी प्राप्त गर्ने।
रेडियोलोजी एकाइ मार्फत हरेक दिन सयौं छविहरू प्रवाह हुन्छन्। छाती रेडियोग्राफमा छाया सामान्य पोत वा सानो नोड्यूल हो; त्यहाँ एक मस्तिष्क CT मा बिरामीको टाउको दुखाइ पछि चुपचाप रक्तस्राव छ; म्यामोग्राममा माइक्रोक्याल्सिफिकेशनको क्लस्टर बेनाइन हो वा प्रारम्भिक क्यान्सरको पहिलो लक्षण हो; नियन्त्रण टोमोग्राफीमा, नोड्युल साँच्चै बढेको छ वा यो केवल एक फरक विमानमा मापन गरिएको छ। यी मध्ये केही प्रश्नहरू दोहोरिने र समय-उपभोग गर्ने छन्; तीमध्ये केही निर्णयहरू हुन् जसले प्रत्यक्ष रूपमा व्यक्तिको जीवन निर्धारण गर्नेछ र जसको त्रुटिको मार्जिन शून्यको नजिक हुनुपर्छ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (छोटोको लागि AI - तस्बिरहरूमा ढाँचाहरू पहिचान गर्न, तिनीहरूलाई वर्गीकृत गर्न, तिनीहरूलाई मापन गर्न र पाठ उत्पन्न गर्न सक्ने कम्प्युटर प्रणालीहरू) यो तस्वीरको बिचमा फिट हुन्छ: सही रूपमा प्रयोग गर्दा, यसले अत्यावश्यक कुरालाई अगाडि ल्याउँछ, मापनलाई गति दिन्छ, रिपोर्ट ड्राफ्ट गर्छ र तपाईंलाई सोच्न समय दिन्छ; गलत तरिकाले प्रयोग गर्दा, यसले बिरामीको रिपोर्टमा एक देखिने सुरक्षित तर गलत आउटपुट स्थानान्तरण गर्न सक्छ वा तपाईंलाई गलत विश्वासमा लैजान सक्छ।
यस मोड्युलको पहिलो एकाइ सफ्टवेयर परिचय होइन। यसको उद्देश्य तपाईको पेशामा AI लाई कहाँ राख्ने र कहाँ राख्न नहुने भन्ने स्पष्ट पार्नु हो। किनभने रेडियोलोजी एक "सुरक्षा-महत्वपूर्ण" क्षेत्र हो: तपाईंले उत्पादन गर्नुभएको प्रत्येक रिपोर्टले चिकित्सकको निदान निर्णय, शल्यक्रिया योजना, केमोथेरापीको खुराक, बिरामीको हप्ताको चिन्तालाई असर गर्छ। सुरुदेखि नै आधारभूत सिद्धान्त राखौं: आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स एक सहायक हो, रेडियोलोजिस्ट होइन। निदान, रिपोर्टको रिलीज (हस्ताक्षर), र महत्वपूर्ण खोज सूचना सक्षम विशेषज्ञ - रिपोर्टिङ रेडियोलोजिस्ट र उपस्थित चिकित्सकको हो। एक अप्रमाणित AI आउटपुट एक हस्ताक्षर नगरिएको रिपोर्ट हो।
इमेजिङ कार्यप्रवाह र एआई को स्थान
रेडियोलोजीको व्यवसाय बुझ्नको लागि, यो प्रक्रियालाई चार चरणहरूमा विभाजन गर्न उपयोगी छ। पूर्व निकासी चरण: परीक्षा अनुरोध, संकेत (चिकित्सा कारण परीक्षा आवश्यक) मूल्याङ्कन, प्रोटोकल चयन, बिरामी तयारी। अधिग्रहण चरण: मोडालिटीको आवेदन (इमेजिङ विधि — एक्स-रे, सीटी/कम्प्युटेड टोमोग्राफी, एमआरआई/चुम्बकीय अनुनाद, अल्ट्रासाउन्ड, म्यामोग्राफी), खुराक र गुणस्तर समायोजन। पढ्ने चरण: रेडियोलोजिस्टले छवि, मापन, अघिल्लो परीक्षाहरूको तुलनामा मूल्याङ्कन गर्दछ। रिपोर्टिङ चरण: निष्कर्षहरू संरचना, निष्कर्ष लेख्ने, महत्वपूर्ण खोज रिपोर्टिङ, र चिकित्सकलाई रिपोर्ट वितरण। एआईले सबै चार चरणहरू छुन सक्छ, तर प्रत्येक एउटै अधिकारको साथ छैन।
"मोडलिटी" द्वारा हामीले इमेजिङ मोडालिटीलाई बुझाउँछौं। "फेन्डिङ" छविमा पत्ता लागेको असामान्य वा उल्लेखनीय अवस्था हो। "Triage" भनेको कार्यसूचीको अगाडि अत्यावश्यक केसहरू ल्याउनु हो। एउटा "झूटा नकारात्मक" वास्तवमा अवस्थित एउटा खोज हराइरहेको छ; यो रेडियोलोजीमा सबैभन्दा डरलाग्दो प्रकारको त्रुटि हो किनभने यसले चुपचाप हानि गर्छ। AI ले प्राथमिकता संकेत, झण्डा, वा लेखापरीक्षणको लागि मस्यौदा रिपोर्ट उत्पादन गर्न सक्छ; तर रेडियोलोजिस्टले मात्र मूल्याङ्कन गर्दछ कि यी बिरामीको क्लिनिकल अवस्था, इतिहास र अघिल्लो परीक्षाहरू अनुरूप छन् कि छैनन्।
निम्न तालिकाले मिशन द्वारा एआई को भूमिका र जोखिम स्तर संक्षेप गर्दछ:
खोज
AI को भूमिका
जोखिम स्तर
कसले अनुमोदन गर्छ
कार्यभार अनुमान, कार्यसूची योजना
गतिवर्धक, योजनाकार
कम
एकाइ प्रबन्धक
प्रोटोकल / खुराक सिफारिस
सुझाव, जाँच
कम-मध्यम
प्राविधिक + रेडियोलोजिस्ट
रिपोर्टको मस्यौदा लेख्नुहोस्
स्केच जेनरेटर
मध्यम
रेडियोलोजिस्ट
स्वचालित मापन (नोड्युल, भोल्युम)
क्याल्कुलेटर, जाँच गरियो
मध्यम
रेडियोलोजिस्ट
Triage/प्राथमिकता झण्डा
प्राथमिकता दिने, अन्तिम शब्द होइन
मध्यम-उच्च
रेडियोलोजिस्ट (अझै पढ्छ)
घाव चिन्ह (CAD)
पूर्व-स्क्रिनर, दोस्रो आँखा
उच्च
रेडियोलोजिस्ट (निदान दिन्छ)
आलोचनात्मक खोज चेतावनी
अनुस्मारक, मस्यौदा
धेरै उच्च
रेडियोलोजिस्ट (पुष्टि + रिपोर्टहरू)
निदान / अन्तिम रिपोर्ट
उपयोगी छैन
धेरै उच्च
रेडियोलोजिस्ट + चिकित्सक
यस चार्टको एउटा लाइनलाई ध्यानमा राख्नुहोस्: जोखिम बढ्दै जाँदा, AI को भूमिका कम हुँदै जान्छ, मानव अनुमोदन बढ्दै जान्छ। AI ले कुनै पनि लाइनमा अध्ययनलाई "छूट" दिन सक्दैन।
किन प्रमाणीकरण यस व्यवसायको मुटु हो
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले दिने आउटपुटमा विश्वस्त देखिन्छ, तर यो निश्चित नहुन सक्छ। छवि मोडेलहरूले खोज (झूटा नकारात्मक) छुटाउन सक्छ वा अवस्थित नभएको खोजलाई झण्डा (झूटा सकारात्मक) हुन सक्छ। पाठ-उत्पादन गर्ने भाषा मोडेलहरू, अर्कोतर्फ, छविमा नभएको खोजलाई धाराप्रवाह वाक्यमा रिपोर्टमा थप्न सक्छ, जस्तै कि यो सत्य हो; यसलाई hallucination भनिन्छ। उदाहरणका लागि, "दायाँ एड्रेनल एडेनोमा" वाक्यलाई थोरैक्स सीटी रिपोर्ट ड्राफ्टमा समावेश गर्न सकिन्छ जुन कहिल्यै हेरिएको छैन। दुवै पासो समान तरलता संग आउँछ; सही र गलत छुट्याउने एक मात्र कुरा तपाईको विशेषज्ञता र प्रमाणीकरण गर्ने बानी हो।
प्रमाणीकरण अनुशासनमा तीन चरणहरू हुन्छन्:
- छविको लिङ्क: AI झण्डाहरू फेला पार्ने प्रत्येक र छविमा रिपोर्टमा लेख्ने प्रत्येक वाक्यसँग मिलाउनुहोस्। छविमा बराबर नभएको कुनै पनि अभिव्यक्ति रिपोर्टमा समावेश गर्न सकिँदैन। ध्यान आकर्षित गर्न AI प्रयोग गर्नुहोस्, प्रमाणको रूपमा होइन।
- स्वतन्त्र रूपमा पढ्नुहोस् / पुन: मूल्याङ्कन गर्नुहोस्: AI द्वारा चिन्ह लगाइएको क्षेत्रहरू पढ्न निश्चित हुनुहोस्। नकारात्मक एआई आउटपुट "कुनै निष्कर्ष" को ग्यारेन्टी होइन; तपाईंको आफ्नै व्यवस्थित स्क्रीनिंग कहिल्यै नछोड्नुहोस्।
- क्लिनिकल फिल्टर: विशेषज्ञको आँखाबाट परीक्षण गर्नुहोस् कि आउटपुटले बिरामीको इतिहास, सङ्केत, अघिल्लो परीक्षाहरू र परीक्षाका निष्कर्षहरूसँग विरोधाभास गर्दछ।
सावधानी: छविसँग प्रत्येक वाक्यलाई नमिलाएर एआई द्वारा उत्पादित मस्यौदा प्रतिवेदनमा हस्ताक्षर गर्दा हस्ताक्षर नगरिएको प्रतिवेदन पेस गर्ने समान दायित्व हुन्छ। चिकनी आउटपुट सही आउटपुट होइन।
गोपनीयता: छवि डेटा निजी डेटा हो
रेडियोलोजिकल छविहरू र रिपोर्टहरू विशेष व्यक्तिगत डेटा हुन् र Türkiye र GDPR मा KVKK (व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून) अन्तर्गत सुरक्षित छन्। यसबाहेक, रेडियोलोजिकल डेटाले दुई अलग-अलग तहहरूमा पहिचान बोक्छ: DICOM हेडर (फिल्डहरू जस्तै बिरामीको नाम, पहिचान नम्बर, जन्म मिति, संस्था, छवि फाइलको सुरुमा परीक्षा मिति) र कहिलेकाहीं जलेको पाठ (बिरामी जानकारी अल्ट्रासाउन्ड वा स्क्यानर स्क्रिनबाट कैद गरी पिक्सेलमा प्रशोधन गरिएको)। सार्वजनिक एआई उपकरणमा जस्तै छवि वा रिपोर्ट लोड गर्दा दुवै तहहरू उजागर हुन्छ। नियम सरल छ: पहिले गुमनाम गर्नुहोस्। DICOM हेडर खाली गर्नुहोस्, मास्क इम्बेडेड पाठ; कथा साझा गर्दा, "Ayşe Yılmaz, protocol 2024-114523, स्तन क्यान्सर" को सट्टा "62 वर्षीया महिला, स्तन क्यान्सरको ज्ञात इतिहास" लेख्नुहोस्। यदि सम्भव छ भने, डेटा प्रशोधन सम्झौता भएको कर्पोरेट उपकरणहरू छनौट गर्नुहोस् र मोडेल प्रशिक्षणमा तपाईंको डेटा प्रयोग नगर्नुहोस्।
तीन मिनी केसहरू
केस 1 - सुरक्षित प्रयोग। एक रेडियोलोजिस्टले व्यस्त शिफ्टको समयमा 40 मस्तिष्क सीटी स्क्यानहरूको कार्यसूचीको सामना गर्दछ। Triage AI ले "सम्भव तीव्र रक्तस्राव" को रूपमा दुई परीक्षणहरू अगाडि ल्याउँछ। रेडियोलोजिस्टले यी दुईलाई पहिले पढ्छन्, एउटामा साँच्चै ठूलो सबड्युरल रक्तस्राव फेला पार्छ, र 6 मिनेट भित्र न्यूरोसर्जरी कल गर्छ; उसले देख्छ कि अर्को एक आन्दोलन कलाकृति हो र यसलाई हटाउँछ। उहाँले बाँकी 38 अध्ययनहरू पूर्ण रूपमा पढ्नुहुन्छ, क्रममा। AI ले क्रम परिवर्तन गर्यो, पठन हटाइएन; महत्वपूर्ण घटनाले मिनेट बढ्यो।
केस २ - अप्रमाणित ड्राफ्ट ट्र्याप। अर्को रेडियोलोजिस्टले थोरैक्स सीटीको लागि एआई-उत्पन्न मस्यौदा रिपोर्टमा तुरुन्तै हस्ताक्षर गर्दछ। मस्यौदाले वाक्य समावेश गर्दछ "दायाँ एड्रेनल ग्रंथिमा 2 सेमी एडेनोमा"; जबकि त्यो खण्डमा त्यस्तो कुनै घाउ थिएन - मोडेलले भ्रम उत्पन्न गर्यो। यस फारममा, रिपोर्ट चिकित्सकमा जान्छ र बिरामीलाई अन्त: स्रावी परीक्षाहरूको अनावश्यक श्रृंखलामा राखिन्छ। प्रमाणीकरण छोडियो, वाक्य छविसँग मेल खाएन।
केस 3 - गोपनीयताको उल्लङ्घन। एक प्राविधिकले अल्ट्रासाउन्ड छविलाई पब्लिक एआई उपकरणमा इम्बेड गरिएको बिरामीको नामको साथमा रोचक लाग्ने अल्ट्रासाउन्ड छवि अपलोड गर्दछ र सोध्छ "यो के हुन सक्छ?" छवि बिरामी आईडीको साथ बाहिरी सर्भरमा गयो। संस्थाले KVKK समीक्षाको सामना गरिरहेको छ। सही तरिका इम्बेडेड पाठलाई मास्क गर्ने, DICOM हेडर खाली गर्ने र बेनामी छवि मात्र साझेदारी गर्ने थियो।
कमजोर प्रम्प्ट / बलियो प्रम्प्ट
कमजोर प्रम्प्ट:
यो थोरैक्स सीटी रिपोर्ट लेख्नुहोस्: Ayşe Yılmaz, TC 123..., प्रोटोकल 2024-114523, मलाई लाग्छ फोक्सोमा केहि छ।
यो अनुरोध तीन पक्षहरूमा गलत छ: पहिचान जानकारी साझा गरिएको छ (KVKK उल्लङ्घन), खोज र मोडालिटी विवरणहरू दिइएको छैन, भूमिका र सीमाहरू परिभाषित गरिएको छैन। एआईले अनुमान लगाएर खाली ठाउँहरू भर्छ र नक्कली निष्कर्षहरूको जोखिम हुन्छ।
शक्तिशाली प्रम्प्ट:
तपाईंको भूमिका: रिपोर्टिङ रेडियोलोजिस्टको लागि ड्राफ्ट तयार गर्ने सहायक। एक निदान नगर्नुहोस्, रिपोर्ट पूर्ण विचार नगर्नुहोस्। मैले तपाईंलाई दिएको निष्कर्षहरूबाट मात्र एक संरचित ड्राफ्ट उत्पादन गर्नुहोस्; कुनै पनि निष्कर्षहरू थप्दै जुन छविसँग मेल खाँदैन; "[रेडियोलोजिस्ट पुष्टि गर्न दिनुहोस्]" भनी तपाई निश्चित नभएको क्षेत्र चिन्ह लगाउनुहोस्। बिरामी: 62 वर्षीया महिला, खोकी, धुम्रपानको इतिहास। मोडालिटी: गैर-कन्ट्रास्ट थोरेक्स सीटी। दिइएको निष्कर्ष: दायाँ माथिल्लो लोबमा 8 मिमी नरम ऊतक घनत्व नोडल; मिडियास्टिनममा पैथोलॉजिकल साइजको लिम्फ नोडहरू छैनन्; त्यहाँ कुनै फुफ्फुस बहाव छैन। शीर्षकहरू: क्लिनिकल जानकारी, प्रविधि, निष्कर्ष, निष्कर्ष, सिफारिस।
बलियो इच्छा अज्ञात छ, भूमिका र सीमा परिभाषित गर्दछ, मोडालिटी र निष्कर्षहरू दिन्छ, बनावट निषेध गर्दछ, र प्रमाणीकरणको संकेत चाहिन्छ।
प्रतिलिपि गर्न मिल्ने प्रम्प्ट टेम्प्लेटहरू
भूमिका र सीमा विवरण टेम्प्लेट तपाईंको भूमिका: रिपोर्टिङ रेडियोलोजिस्टको लागि ड्राफ्ट तयार गर्ने सहायक। तपाईं रेडियोलोजिस्ट हुनुहुन्न; एक निदान गर्दै, रिपोर्ट जारी गर्दै, महत्वपूर्ण निष्कर्षहरू रिपोर्ट गर्दै। अन्तिम स्वीकृति र हस्ताक्षर रेडियोलोजिष्टसँग हुन्छ। छविसँग मेल नखाने कुनै पनि निष्कर्षहरू थप नगर्नुहोस्; यदि तपाइँ निश्चित हुनुहुन्न भने, यसलाई "[रेडियोलोजिस्ट पुष्टि गर्न दिनुहोस्]" को रूपमा चिन्ह लगाउनुहोस्, यसलाई नबनाउनुहोस्। कार्य: [कार्य लेख्नुहोस्]।
एनोनिमाइजेसन कन्ट्रोल टेम्प्लेट तलको पाठबाट नाम, टीआर आईडी, प्रोटोकल/परीक्षा नम्बर, जन्म मिति, सम्पर्क र संस्था जानकारी निकाल्नुहोस्; यसको सट्टा "[हटाइएको]" लेख्नुहोस्। चिकित्सकीय रूपमा सान्दर्भिक जानकारी मात्र छोड्नुहोस् (उमेर समूह, लिङ्ग, सान्दर्भिक इतिहास)। नोट: मलाई सम्झाउनुहोस् कि यदि म छवि साझा गर्न जाँदैछु भने, मैले छविमा इम्बेड गरिएको DICOM हेडर र पाठ पनि खाली गर्न आवश्यक छ। पाठ: [पाठ टाँस्नुहोस्]
पुष्टिकरण जाँच टेम्प्लेट तपाईंले उत्पादन गर्नुभएको मस्यौदामा प्रत्येक खोज कथनका लागि, संकेत गर्नुहोस्: (1) यो खोज कुन इनपुटमा आधारित छ, (2) यो छविमा के छ जसलाई प्रमाणित गर्न आवश्यक छ, (3) जहाँ यो क्लिनिकल सन्दर्भमा निर्भर गर्दछ। निश्चित कथनको सट्टा आवश्यक पर्दा "सम्भव/संदिग्ध" भाषा प्रयोग गर्नुहोस्।
जोखिम स्तर क्रमबद्ध टेम्प्लेट स्थान र रेडियोलोजी असाइनमेन्टको औचित्य प्रमाणित गर्नुहोस् म तपाईंलाई निम्न कोटीहरूमा दिनेछु: (A) कम जोखिम - AI रूपरेखा/सिफारिस पर्याप्त, (B) मध्यम जोखिम -रेडियोलोजिस्टले पुष्टि गर्नुपर्छ, (C) उच्च/अत्यधिक उच्च जोखिम - निदान/निर्णय/सूचना रेडियोलोजिस्टसँग मात्र सम्बन्धित छ। कार्य: [कार्य लेख्नुहोस्]।
सामान्य गल्तीहरू
- रेडियोलोजिस्टको लागि AI गलत। AI ढाँचाहरूको लागि स्क्यान गर्दछ तर कुनै जिम्मेवारी र हस्ताक्षर छैन; निदान तपाईंको हो। आउटपुट मस्यौदा हो, निर्णय होइन।
- छविमा सम्मिलित पहिचान बिर्सदै। DICOM हेडर खाली गर्न पर्याप्त छैन; अल्ट्रासाउन्ड/स्क्यानर छविहरूमा पिक्सेलमा कुँदिएको नाम पनि अज्ञात हुनुपर्छ।
- नकारात्मक एआई आउटपुटमा भर पर्दै र स्क्यानलाई आराम गर्दै। "कुनै चिन्ह छैन" को मतलब कुनै फेला पर्दैन; आफ्नो व्यवस्थित पढाइ कहिल्यै नछोड्नुहोस्।
- नमिल्दा मस्यौदा प्रतिवेदनमा हस्ताक्षर गर्ने । तपाईले एउटा खोज थप्न सक्नुहुन्छ जुन मोडेल होइन; प्रत्येक वाक्य छवि द्वारा प्रमाणित हुनुपर्छ।
- क्लिनिकल सन्दर्भ प्रदान गर्दैन। संकेत, इतिहास, वा अघिल्लो परीक्षा बिना गरिएको व्याख्या भ्रामक छ।
सुझाव: प्रत्येक परीक्षाको लागि, आफैलाई एउटा प्रश्न सोध्नुहोस्: "यदि यो प्रिन्टआउट गलत छ भने बिरामीलाई के हुन्छ?" यदि जवाफ गम्भीर छ भने — र रेडियोलोजीमा यो प्रायः हुन्छ — प्रीफेचिङ/स्केचिङ/मापनका लागि मात्र AI प्रयोग गर्नुहोस् र प्रमाणीकरणलाई कहिल्यै नछोड्नुहोस्।
संक्षेपमा
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स रेडियोलोजीमा एक शक्तिशाली सहायक हो: यसले अत्यावश्यक केसलाई अगाडि ल्याउँछ, मापन गर्छ, स्केचहरू बनाउँछ, दोस्रो आँखा बनाउँछ। तर तपाईं सुरक्षा-महत्वपूर्ण क्षेत्रमा काम गरिरहनुभएको हुनाले, निदान, रिपोर्टको विमोचन, र महत्वपूर्ण निष्कर्षहरूको अधिसूचना योग्य रेडियोलोजिष्टसँग आराम गर्नुहोस्। इमेजिङ प्रक्रियाको चार चरणहरूमा AI को भूमिका (पूर्व क्याप्चर, क्याप्चर, रिड, रिपोर्ट) जोखिमको स्तरमा निर्भर हुन्छ; जोखिम बढ्दै जाँदा मानवीय अनुमोदन बढ्दै जान्छ। तीनवटा अनुशासनहरूले प्रत्येक चरणको रक्षा गर्दछ: छवि लिङ्क, स्वतन्त्र पढाइ, क्लिनिकल फिल्टर। र यो तल सबै गोपनीयता छ: छवि र रिपोर्ट DICOM हेडर र इम्बेडेड पाठ सहित, बेनामी बिना कुनै पनि बाह्य उपकरण प्रविष्ट गर्दैन।
आवेदन कार्य
तपाईंको एकाइबाट तीन फरक कार्यहरू चयन गर्नुहोस् (वा उदाहरण परिदृश्यबाट): एउटा कम जोखिम (उदाहरणका लागि, दैनिक कार्यसूची सारांश), एउटा मध्यम जोखिमको लागि (उदाहरणका लागि, एउटा रिपोर्टको मस्यौदा), एउटा धेरै उच्च जोखिमको लागि (उदाहरणका लागि, एउटा महत्वपूर्ण निष्कर्ष सूचना)। प्रत्येकका लागि, (१) एआईको भूमिकालाई एउटै वाक्यमा वर्णन गर्नुहोस्, (२) तपाईंले कुन प्रमाणीकरणको कदम चाल्नुहुन्छ लेख्नुहोस्, (३) तपाईंले डाटा (पाठ र छवि दुवै) कसरी गुमनाम पार्नुहुनेछ भनेर संकेत गर्नुहोस्। त्यसपछि माथिको "भूमिका र सीमा परिभाषा" टेम्प्लेटलाई तपाईंको मध्यम जोखिम कार्यमा अनुकूलन गर्नुहोस् र प्रम्प्ट लेख्नुहोस्।
चेकलिस्ट
- [ ] मैले कार्यको जोखिम स्तर (कम/मध्यम/उच्च/धेरै उच्च) निर्धारण गरें।
- [ ] मैले AI को भूमिका "सहायक/पालक/ड्राफ्ट/माप" मा सीमित गरें; रेडियोलोजिस्ट द्वारा निदान र हस्ताक्षर।
- [] मैले पाठ गुमनाम गरें; नाम, TR ID, प्रोटोकल र जन्म मिति देखा पर्यो।
- [ ] मैले नोट गरे कि यदि मैले छविहरू साझेदारी गर्ने हो भने, म DICOM हेडर र इम्बेडेड पाठ खाली गर्नेछु।
- [] मैले प्रम्प्टमा क्लिनिकल सन्दर्भ (उमेर, लिङ्ग, सङ्केत, इतिहास, अघिल्लो परीक्षा) थपें।
- [] नकारात्मक एआई आउटपुटको बावजुद, मैले आफ्नै व्यवस्थित पढाइ गर्न प्रतिबद्ध छु।
- प्रत्येक वाक्यलाई छविसँग नमिलाएर पाण्डुलिपिमा हस्ताक्षर गर्दिन।