ਲਾਭ:
- ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਿੱਥੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਫੈਸਲੇ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤੀਬਰਤਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸੰਸਾਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਸਰੀਰਕ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਭਰਮ, ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣੋ, ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਕੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ।
ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪੇਸ਼ਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਰਲਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ECG ਸਿਗਨਲ ਦਿਲ ਦਾ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਸ਼ੈਡੋ ਹੈ, ਇੱਕ MRI ਚਿੱਤਰ ਟਿਸ਼ੂ ਦੀ ਇੱਕ ਚੁੰਬਕੀ ਗੂੰਜ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੇ ਮਾਪ ਅਸਿੱਧੇ, ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI; ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ/ਚਿੱਤਰ/ਨੰਬਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ) ਇਸ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਛੁਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ: ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਕਿੱਥੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਚਲੋ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਰੇਖਾ ਖਿੱਚੀਏ: ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਯੋਗ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਨਿਦਾਨ, ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡਿਵਾਈਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗੀ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਜਲਦੀ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਜਲਦੀ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੈਟਰਨ ਫੜਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਟਿਊਮਰ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਯੰਤਰ ਇੱਕ ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਗਲਤ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਾਕ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖੋਗੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਹ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸੱਚਾਈ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।
ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਿੱਥੇ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਟੀਮ ਦਾ ਹਫ਼ਤਾ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ (ਸਿਗਨਲ ਕਲੀਨਿੰਗ, ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਟੇਬਲ ਸੰਪਾਦਨ, ਲੌਗ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ), ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਲੱਭਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ), ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ (ਤਕਨੀਕੀ ਡਿਵਾਈਸ, ਮੈਨਿਊਲ ਰਿਪੋਰਟ ਸਾਹਿਤ, ਸੁਵਾਲਿਡ ਫਾਈਲ)। AI ਤਿੰਨੋਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਛੂੰਹਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਦਾਇਕ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਕੱਚੇ ਸਿਗਨਲ ਤੋਂ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ, ਫ੍ਰੀ-ਟੈਕਸਟ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ, ਅਸੰਗਤ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ - ਇਹ ਉਹ ਕਾਰਜ ਹਨ ਜੋ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਤਰੁੱਟੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਰੋਤ (ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ) 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿੰਟ ਲੱਗਣਗੇ।
ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਖੇਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚਾ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੱਕੀ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਐਰੀਥਮੀਆ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਅਸਤ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਉਹੀ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਖੋਜ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ ਭਰਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ)। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ।
ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ AI ਡਰਾਫਟ ਐਕਸਲੇਟਰ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਰਿਪੋਰਟ, ਇੱਕ ਸਾਹਿਤ ਸੰਖੇਪ, ਜਾਂ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਖਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸੰਖਿਆ ਬਿਨਾਂ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤੇ ਇੱਕ ਵਹਿੰਦੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਖਿਸਕ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ: ਤਿੰਨ ਐਂਕਰ ਨਿਯਮ
ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਦਿਲ ਇੱਕ ਆਦਤ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰਨਾ। ਅਸੀਂ ਤਿੰਨ ਸੁਤੰਤਰ ਐਂਕਰਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਪਹਿਲਾ ਐਂਕਰ — ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਸਰੀਰਕ ਕ੍ਰਮ। ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ? ਆਰਾਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਦਿਲ ਦੀ ਗਤੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 50-100 ਬੀਟਸ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ 400 ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਜਾਂ ਸੰਪਾਦਨ ਗਲਤੀ ਹੈ। ਬਾਲਗ ਸਰੀਰ ਦਾ ਤਾਪਮਾਨ 36-38 °C ਬੈਂਡ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; 45 ਡਿਗਰੀ ਸੈਲਸੀਅਸ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੀਵਿਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਾਲਗ ਦੇ ਖੂਨ ਦੀ ਕੁੱਲ ਮਾਤਰਾ ਲਗਭਗ 5 ਲੀਟਰ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਂਚ ਸਕਿੰਟ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ।
ਦੂਜਾ ਐਂਕਰ - ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸੰਨਤਾ। ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਤਰਕ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੈ? ਜੇ ਮਾਡਲ 25-ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਲੱਛਣ ਰਹਿਤ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ "ਉੱਚ ਆਤਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ" ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਖੋਜ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਸ਼ੱਕ ਨਾਲ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਲੱਛਣ ਪ੍ਰਸੰਸਾ ਦਾ ਫਿਲਟਰ ਹਨ ਜੋ ਹਰ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤੀਜਾ ਐਂਕਰ - ਸੁਤੰਤਰ ਸਬੂਤ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਐਂਕਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਮਿਆਰੀ ਟੈਸਟ, ਇੱਕ ਦੂਜੀ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿਧੀ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੂਜੀ ਰਾਏ. AI ਦੁਆਰਾ ਫਲੈਗ ਕੀਤੀ ਗਈ ਖੋਜ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਸੋਨੇ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਧੀ ਜਾਂ ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪਰਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੱਚ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ.
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ
ਕੇਸ 1 - ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ। ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ ਖੋਜ ਅਧਿਐਨ ਲਈ 320 ਈਸੀਜੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੰਡਿਤ ਅਤੇ ਫਲੈਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ; ਪ੍ਰਤੀ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਔਸਤਨ 7 ਮਿੰਟ, ਕੁੱਲ ਲਗਭਗ 37 ਘੰਟੇ। ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸਨੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਮਾਰਕਅੱਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਰਿਕਾਰਡ 40 ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ, ਬਾਕੀ ਸਮਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕੀਤਾ। ਕੁੱਲ ਸਮਾਂ ਲਗਭਗ 12 ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਘਟਿਆ; ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਬਚਾਇਆ ਗਿਆ ਸਮਾਂ ਤਸਦੀਕ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਭਰਮ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੇ ਇੱਕ ਯੰਤਰ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਰਿਪੋਰਟ ਲਈ ਸਾਹਿਤ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਵਾਕ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ "ਯਿਲਮਾਜ਼ ਐਟ ਅਲ. 2019 ਨੇ 98% ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ।" ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਲੇਖ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਮਾਡਲ ਨੇ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਘੜਿਆ ਸੀ। ਸਰੋਤ ਤਸਦੀਕ (DOI ਅਤੇ ਜਰਨਲ ਚੈਕ) ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ 'ਤੇ ਹਸਤਾਖਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਯੂਨਿਟ ਗਲਤੀ। ਇੱਕ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੇ mg/mL ਦੀ ਬਜਾਏ µg/mL ਨਾਲ ਡਰੱਗ ਦੀ ਗਾੜ੍ਹਾਪਣ ਨੂੰ ਉਲਝਾ ਕੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ 1000-ਗੁਣਾ ਤੱਕ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ। ਤੀਬਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਸਰੀਰਕ ਕ੍ਰਮ — “ਇੱਕ ਬਾਲਗ ਨੂੰ 2 ਮਿਲੀਲੀਟਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, 2 ਲੀਟਰ ਨਹੀਂ” — ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਗਲਤੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਗਣਨਾ ਅਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲਈ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਕੋਲ ਗਈ; AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਕੰਟਰੋਲ ਟੂਲ ਸੀ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਨਿਦਾਨ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ।[ਡਾਟਾ]
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੋ (ਤੁਸੀਂ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ)। ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਗਿਆਤ ਮਾਪਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ। - ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ; ਸਿਰਫ਼ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਆਮ ਰੇਂਜ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦਿਓ। - ਕੋਈ ਵੀ ਖੋਜ, ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਨਾ ਜੋੜੋ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ। - ਹਰੇਕ ਨਿਰੀਖਣ ਦੇ ਅੱਗੇ ਬਰੈਕਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹ ਡੇਟਾ ਲਾਈਨ ਦਿਖਾਓ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਧਾਰਤ ਹੋ। - ਅਸਪਸ਼ਟ ਥਾਂ 'ਤੇ "ਡਾਟਾ ਨਾਕਾਫ਼ੀ" ਲਿਖੋ। - ਅੰਤ ਵਿੱਚ: 3 ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਸਦੀ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ: [ਮਾਪ]
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣਾ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਅਥਾਰਟੀ ਨੂੰ ਨਾ ਮੰਨਣਾ, ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਭਰਮ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
1) ਅਗਿਆਤ ਸੰਦਰਭ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ:
ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਮਿਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, ਪਛਾਣ, ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁਪਤ ਹੈ; ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਸਮੀਕਰਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਮਰੀਜ਼-ਏ", "ਦਿਨ-0" ਦੇ ਨਾਲ ਦੇਵਾਂਗਾ. ਖੋਜ: [ਖੋਜ]। ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਗਿਆਤ ਤਕਨੀਕੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।
2) ਤਿੰਨ ਐਂਕਰ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਬੇਨਤੀਆਂ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਤਿੰਨ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: 1) ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਸਰੀਰਕ ਕ੍ਰਮ: ਕੀ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆ ਮਨੁੱਖੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਮਾਰਕ. 2) ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ: ਕੀ ਉਮਰ/ਇਤਿਹਾਸ/ਲੱਛਣਾਂ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤ ਦਾਅਵੇ ਹਨ? 3) ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸੂਚੀ: ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਂਚ/ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ। ਆਉਟਪੁੱਟ: [ਟੈਕਸਟ]
3) ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ:
ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਤਿੰਨ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦਿਓ: - ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ (ਡਾਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰਥਿਤ) - ਮੱਧਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ (ਵਾਜਬ ਅਨੁਮਾਨ) - ਅੰਦਾਜ਼ੇ (ਵਾਧੂ ਡਾਟਾ/ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ) ਟਾਸਕ: [ਟਾਸਕ]। ਡੇਟਾ: [ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ]
4) ਫੈਸਲਾ/ਸਮਰਥਨ ਅੰਤਰ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੋ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ: ਏ) ਡੇਟਾ/ਡਰਾਫਟ ਕੰਮ ਜੋ AI ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈB) ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਬਿੰਦੂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਕਟਰ/ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕੰਮ ਦਾ ਵੇਰਵਾ: [ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ]
AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਮਿਸ਼ਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੁਆਰਾ ਜੋਖਮ
ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਿਸਮ
AI ਯੋਗਦਾਨ
ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ
ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਘਣਤਾ
ਸਿਗਨਲ/ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
ਉੱਚ
ਘੱਟ
ਸਪਾਟ ਚੈੱਕ
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਲੱਭ ਰਹੀ ਹੈ
ਉੱਚ
ਮੱਧਮ
ਮਾਹਰ + ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ
ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ/ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ
ਮੱਧਮ
ਉੱਚ
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ + ਸੁਤੰਤਰ
ਨਿਦਾਨ/ਇਲਾਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ
ਸੀਮਿਤ
ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ
ਪੂਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ
ਰਿਪੋਰਟ/ਸਾਹਿਤ ਡਰਾਫਟ
ਉੱਚ
ਮੱਧਮ
ਸਰੋਤ ਪੁਸ਼ਟੀ
ਡਿਵਾਈਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਫੈਸਲਾ
ਸੀਮਿਤ
ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ
ਮਿਆਰੀ + V&V + ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ
ਸੰਕੇਤ: ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਜੇਕਰ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?" ਜੇ ਜਵਾਬ "ਮੈਂ ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਗੁਆ ਲਵਾਂਗਾ" ਹੈ, ਤਾਂ ਹਲਕੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ; ਜੇਕਰ "ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ", ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੰਨੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਕਲੀਨਿਕਲ/ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਓ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਿ ਇਹ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ। ਸਬੂਤ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਸ਼ੈਲੀ ਨਹੀਂ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਰਵਾਨਗੀ ਨੂੰ ਭੁਲਾਉਣਾ। ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਮੈਡੀਕਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਦਾਅਵੇ (ਮੁੱਲ, ਖੋਜ, ਸਰੋਤ, ਖੁਰਾਕ) ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਕੰਮ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੁਆਰਾ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਈ-ਮੇਲ ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਖੁਰਾਕ ਖਾਤੇ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ. ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ ਮਰੀਜ ਦਾ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ। ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ; ਬੇਕਾਬੂ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਗਿਆਤ ਬਣਾਓ।
- AI ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਅਥਾਰਟੀ ਦੇਣਾ। AI ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਅਨੁਮਾਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਹਨ।
- ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਮਾਡਲ "ਭਰੋਸੇਮੰਦ" ਦਿਖਦਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਲਈ ਪੁੱਛੋ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਮਾਪ ਅਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਵਿਆਖਿਆ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਗਕ ਹੈ।
- ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਐਂਕਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਸਰੀਰਕ ਕ੍ਰਮ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ, ਸੁਤੰਤਰ ਸਬੂਤ।
- ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਖਤਰਾ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਗਲਤ ਹੈ; ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਕੇਲ।
- AI ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਪੰਜ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕੰਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਗਨਲ ਕਲੀਅਰਿੰਗ, ਪ੍ਰੀਫਲਾਈਟ ਲੱਭਣਾ, ਰਿਪੋਰਟ ਸੈਕਸ਼ਨ, ਜੋਖਮ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਡਿਵਾਈਸ ਟੈਸਟਿੰਗ)। ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ "ਜੇ ਇਹ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?" ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ। ਫਿਰ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਅਗਿਆਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ; ਤਿੰਨ ਐਂਕਰਾਂ ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਐਂਕਰ ਨੇ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਫੜੀ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਇਹ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਮੁੱਲ।
- [ ] ਮੈਂ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸਰੀਰਕ ਤੀਬਰਤਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਸਬੂਤਾਂ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਰਿਫਲੈਕਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਦਾ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ "ਜੇਕਰ ਇਹ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?" ਮੈਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ.
- [ ] ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਭਰਮ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ/ਇਲਾਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।