ਲਾਭ:
- ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ AI ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ, ਸਿਗਨਲ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਆਡਿਟਿੰਗ, ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ
ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
1. ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਹੈ ਜੋ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਜੋਖਮ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਗਲਤ ਸੀ; ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਕੇਲ ✔
- B) AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- C) ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- D) ਜੇਕਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਮੈਨੂਅਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਜੇਕਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਜੋਖਮ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਹਿਤ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਗਲਤੀ ਘੱਟ ਖਤਰਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਖੋਜ ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਖਤਰਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਤੀਬਰਤਾ ਸਕੇਲ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਹੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ
- ਅ) ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਘੱਟ ਤਰਜੀਹ ਵਾਲੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ
- C) ਜੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ
- D) ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟੂਲ ਹੋਣਾ ਜੋ ਖੋਜ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ✔
ਵਰਣਨ: ਚਿੱਤਰ AI ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਸਮਰਥਨ ਸਾਧਨ ਹੈ: ਆਕਰਸ਼ਿਤ, ਤਰਜੀਹ, ਉਪਾਅ ਅਤੇ ਝੰਡੇ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਇੰਪੁੱਟ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
3. ਡਿਜੀਟਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੋਰਟ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਸਲਾਈਡ ਫਾਈਲਾਂ ਬਹੁਤ ਛੋਟੀਆਂ ਹਨ
- C) ਰੰਗਾਈ ਅਤੇ ਸਕੈਨਿੰਗ ਅੰਤਰ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੋਮੇਨ ਸ਼ਿਫਟ ✔
- ਡੀ) ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ
ਵਰਣਨ: ਸਟੈਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਸਕੈਨਰ ਬ੍ਰਾਂਡ, ਅਤੇ ਭਾਗ ਦੀ ਮੋਟਾਈ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਤੋਂ ਲੈਬਾਰਟਰੀ ਤੱਕ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਨੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੂਜੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਘੱਟ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ ਡੋਮੇਨ ਸ਼ਿਫਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਾਰਨ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਰੰਗ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
4. ਜਦੋਂ ਈਸੀਜੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਮਾਡਲ 'ਐਟਰੀਅਲ ਫਾਈਬਰਿਲੇਸ਼ਨ' ਲੇਬਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਲਿਖਣਾ
- ਅ) ਕੱਚੇ ਸਿਗਨਲ, ਕਲਾਤਮਕ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਸਰੀਰਕ ਪ੍ਰਸੰਨਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ 'ਤੇ ਛੱਡੋ ✔
- C) ਜੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਉੱਚਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ.
- ਡੀ) ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਡਰੱਗ ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਰੀਰਕ ਪ੍ਰਸੰਨਤਾ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਬੇਸਲਾਈਨ ਡ੍ਰਾਈਫਟ, ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਜਾਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਆਰਾਮ ਤਾਲ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੱਚੇ ਸਿਗਨਲ ਅਤੇ ਆਰ-ਆਰ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਗਲਤ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਤਾਲ ਨਿਦਾਨ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ. ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਕੇਤ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ.
5. ਈਈਜੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ?
- A) ਘੱਟ ਸਿਗਨਲ-ਤੋਂ-ਸ਼ੋਰ ਅਨੁਪਾਤ ਅਤੇ ਉੱਚ ਕਲਾਤਮਕਤਾ/ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ✔
- ਬੀ) ਈਈਜੀ ਸਿਗਨਲ ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਰਹਿਤ ਹੈ
- C) ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਤੋਂ EEG ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ
- ਡੀ) ਈਈਜੀ ਡੇਟਾ ਕਦੇ ਵੀ ਡਿਜੀਟਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਈਈਜੀ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਘੱਟ ਐਪਲੀਟਿਊਡ (ਮਾਈਕ੍ਰੋਵੋਲਟ ਰੇਂਜ) ਸਿਗਨਲ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਖ ਝਪਕਣ, ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ ਦੀ ਗਤੀ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਅਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਸ਼ੋਰ ਵਰਗੀਆਂ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੂਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਉੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਘੱਟ ਸਿਗਨਲ-ਟੂ-ਆਵਾਜ਼ ਅਨੁਪਾਤ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਿਰ ਨਿਊਰੋਫਿਜ਼ੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. ਖਪਤਕਾਰ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਡਿਵਾਈਸ ਤੋਂ ਦਿਲ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀਮਾ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਬੈਟਰੀ ਜਲਦੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- ਬੀ) ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ
- C) ਡਿਵਾਈਸ ਅਕਸਰ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਆਰਟੀਫੈਕਟ/ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ✔
- ਡੀ) ਯੰਤਰ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ
ਖੁਲਾਸਾ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖਪਤਕਾਰ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਯੰਤਰ ਮੈਡੀਕਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਪੀਪੀਜੀ (ਫੋਟੋਪਲੇਥੀਸਮੋਗ੍ਰਾਫੀ) ਸਿਗਨਲ ਮੋਸ਼ਨ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚਮੜੀ ਦੇ ਕਾਲੇ ਰੰਗ ਅਤੇ ਟੈਟੂ ਵਰਗੇ ਕਾਰਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ/ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹਨ, ਪਰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਪ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
7. ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ 'ਟੈਂਪੋਰਲ ਲੀਕੇਜ' ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਏ) ਡੇਟਾ ਦਾ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸਟੋਰੇਜ
- ਅ) ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਹੋਣਾ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਜੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ ✔
- C) ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਪੁਰਾਣਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਟੈਂਪੋਰਲ ਲੀਕੇਜ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਦਖਲ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (ਭਵਿੱਖ) ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਜੇ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦਾਖਲੇ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਸਚਾਰਜ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੈਸ਼ਿੰਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਖਾਮੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
8. ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਖੁਦ 'ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ' (SaMD) ਦੱਸਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ
- ਅ) ਕਿਸੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
- C) ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
- ਡੀ) ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਤਸਦੀਕ/ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ✔
ਵਰਣਨ: SaMD (ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਵਜੋਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ) ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਜਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (ISO 14971), ਤਸਦੀਕ/ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ; ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ 'ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ' ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
9. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ MDR (ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਡਾਇਰੈਕਟਿਵ) ਧਾਰਾ ਜਾਂ ਸਟੈਂਡਰਡ ਨੰਬਰ ਲਈ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
- A) ਮਾਡਲ ਜਾਅਲੀ ਲੇਖ/ਮਿਆਰੀ ਹਵਾਲੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ✔
- ਅ) ਮਾਡਲ ਜਵਾਬ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- C) ਮਾਡਲ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ, ਗਲਤ ਮਿਆਰੀ ਸੰਸਕਰਣ, ਅਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸੰਦਰਭ (ਭਰਮ) ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਪਦਾਰਥ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਗੰਭੀਰ ਪਾਲਣਾ ਅਸਫਲਤਾ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਲਿਖਤ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ/ਡਰਾਫ਼ਟਿੰਗ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
10. ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ KVKK ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
- ਏ) ਆਮ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ; ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕੋਈ ਪਾਬੰਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ
- C) ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ; ਸਖ਼ਤ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ✔
- ਡੀ) ਸਿਰਫ਼ ਵਪਾਰਕ ਰਾਜ਼; ਕੋਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ
ਵਿਆਖਿਆ: ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ 'ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ' ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਪਵਾਦਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੰਭੀਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੇਕਾਬੂ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਅਗਿਆਤਕਰਨ, ਪਹੁੰਚ ਪਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ।
11. ਕਲੀਨਿਕਲ AI ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ 'ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ' ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਏ) ਮਾਡਲ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਮਾਡਲ ਦੇ ਕਿੰਨੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ?
- C) ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰੰਗ
- D) ਅਸਲ ਘਟਨਾ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਸਲ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀਜ਼ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਫਿਟਿੰਗ ਹੈ: ਘਟਨਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 20% ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਹ '20% ਜੋਖਮ' ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਸੰਭਾਵੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਮਾੜਾ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸਹੀ ਰੈਂਕ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ; ਇਸ ਲਈ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਵਿਤਕਰੇ (AUC) ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
12. ਚਿੱਤਰ, ਸਿਗਨਲ ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ 'ਸਬਗਰੁੱਪ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ' ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਕਿਉਂਕਿ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ
- C) ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਖਾਸ ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ✔
- ਡੀ) ਸਬਗਰੁੱਪ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਿਰਫ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਔਸਤਨ ਵਧੀਆ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੁਝ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ (ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਚਮੜੀ ਦਾ ਰੰਗ, ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਹਸਪਤਾਲ) ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਆਮ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਇਸ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਨੁਕਸਾਨ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.
13. ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ 'ਪੁਨਰ-ਪਛਾਣ' ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਹਰ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਨਾਮ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਹੀ ਕਾਫੀ ਹੈ।
- ਅ) ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ ✔
- C) ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਸਾਵਧਾਨੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਡੀ) ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫਾਈਲ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਣਾ
ਵਰਣਨ: ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਨਾਮ-ਮਿਟਾਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਜ਼ਿਪ ਕੋਡ ਅਤੇ ਮਿਤੀ ਦੇ ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਤਰੀਕਾਂ ਬਦਲਣ, ਆਮਕਰਨ, ਕੇ-ਅਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮੁਫ਼ਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵੀ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
14. ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ AI ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ 'ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ' ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਿਰਫ ਸੁਸਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਸਕੋਰ ਉੱਚਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ
- C) ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ ਵਿਹਾਰਕ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਡੀ) AI ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ; ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਹਿਰ ਕੋਲ ਹੀ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ✔
ਵਰਣਨ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਲਪਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਜੋ ਪੈਟਰਨ ਇਹ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਉਹ ਅਧੂਰਾ, ਪੱਖਪਾਤੀ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਹੀ ਰਹਿਣ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖਣ ਲਈ; AI ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇਸ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।