ਲਾਭ:
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫਾਈ, ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਜੋਖਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ, ਪੱਖਪਾਤ, ਕਲਾਸ ਅਸੰਤੁਲਨ, ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਲੀਕੇਜ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਉਪ ਸਮੂਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਆਧੁਨਿਕ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਹੈ: ਨਿਦਾਨ, ਲੈਬ ਨਤੀਜੇ, ਦਵਾਈਆਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਨਰਸ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਗ੍ਰਹਿ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਇੱਕ ਖਜ਼ਾਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਈਨਫੀਲਡ ਦੋਵੇਂ ਹੈ। ਖਜ਼ਾਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਬਿਮਾਰ ਸਾਲਾਨਾ ਪੈਟਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ; ਮਾਈਨਫੀਲਡ ਕਿਉਂਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਅਸੰਗਠਿਤ, ਅਧੂਰਾ, ਪੱਖਪਾਤੀ, ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਜਾਲਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ EHR ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਫਾਈ, ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ; ਸਭ ਤੋਂ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਗਲਤੀਆਂ (ਅਸਥਾਈ ਲੀਕੇਜ, ਪੱਖਪਾਤ, ਵਰਗ ਅਸੰਤੁਲਨ); ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਚਲੋ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੇ ਹਾਂ: ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ "ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਮੁੜ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਉੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ"; ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੀਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
EHR ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ
ਕਦਮ 1 - ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਮਿਲਾਓ। ਡੇਟਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ, ਫਾਰਮੇਸੀ, ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ) ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ; ਮਰੀਜ਼ ID ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਗੁਪਤਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰਜੀਹ ਹੈ (ਯੂਨਿਟ 10 ਦੇਖੋ)।
ਕਦਮ 2 - ਸਫਾਈ. ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ, ਯੂਨਿਟ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ (mg/dL ਅਤੇ mmol/L ਦਾ ਉਲਝਣ), ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡ, ਅਤੇ ਅਸੰਭਵ ਮੁੱਲ (ਉਮਰ 200, ਬਲੱਡ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ 0) ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਥੇ ਆਊਟਲੀਅਰ ਫਲੈਗਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ।
ਕਦਮ 3 - ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ। ਨਿਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਕੋਡਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ICD (ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ) ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਨੋਟਸ ਤੋਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਏਆਈ ਇੱਥੇ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਕਦਮ 4 - ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ। ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟਸ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਆਖਰੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮੁੱਲ, ਰੁਝਾਨ, ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਸਹਿਜਤਾ ਸਕੋਰ, ਆਦਿ।
ਕਦਮ 5 - ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ—ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਿੱਸਾ—ਸਾਵਧਾਨ, ਲੀਕ-ਮੁਕਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਗਲਤੀਆਂ
ਅਸਥਾਈ ਲੀਕੇਜ. ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣਾ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਜੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦਾਖਲੇ 'ਤੇ ਮੌਤ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਡਿਸਚਾਰਜ ਨਿਦਾਨ ਜਾਂ ਆਖਰੀ ਦਿਨ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੈਸ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਨੇ "ਭਵਿੱਖ" ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ। ਡੇਟਾ ਪਿਛਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਜੇ ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਸਮਾਨ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਲਈ ਘੱਟ ਆਰਡਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਸੋਚ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀ "ਘੱਟ" ਹੈ।
ਵਰਗ ਅਸੰਤੁਲਨ. ਜੇਕਰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਘਟਨਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਪੇਚੀਦਗੀ) ਡੇਟਾ ਦਾ 1% ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ "ਕੋਈ ਘਟਨਾ ਨਹੀਂ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ 99% ਸਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ ਪਰ ਬੇਕਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਮੁਲਾਂਕਣ: ਵਿਤਕਰਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ
ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵਾਲ ਹਨ। ਵਿਤਕਰਾ (ਏ.ਯੂ.ਸੀ. ਦਾ ਖਾਸ ਮਾਪ): ਕੀ ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਕੀ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਸਲ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ? ਕੀ "20% ਜੋਖਮ" ਕਹਿਣ ਵਾਲੇ ਲਗਭਗ 20% ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਘਟਨਾ ਹੈ? ਕਿਉਂਕਿ ਫੈਸਲੇ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਰੈਂਕਿੰਗ ਪਰ ਮਾੜੀ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਪ-ਸਮੂਹ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ (ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਨਸਲ, ਹਸਪਤਾਲ) ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਸਵਾਲ (ਕੀ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?) ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ
ਕੇਸ 1 - ਲੀਕੇਜ ਦੁਆਰਾ ਵਧੀ ਹੋਈ ਸਫਲਤਾ। ਇੱਕ ਰੀਡਮਿਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ 0.92 ਦਾ AUC ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ; ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਸੀ। ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ "ਡਿਸਚਾਰਜ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਮੁਲਾਕਾਤ" ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ; ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਲੀਕ ਸਾਫ਼ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, AUC 0.71 ਤੱਕ ਡਿੱਗ ਗਿਆ - ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਮੁੱਲ।
ਕੇਸ 2 — ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਫਟ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸੇਪਸਿਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸਕੋਰ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਕੋਰ ਲਈ ਅਸਲ ਘਟਨਾ ਦਰ ਤੋਂ ਦੁੱਗਣਾ ਦਿਖਾਇਆ। ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਪਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਗਲਤ ਸਨ; ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਰੀਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਕੇਸ 3 - NLP ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣਾ। ਇੱਕ ਖੋਜ ਟੀਮ ਹੱਥੀਂ 12,000 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨੋਟਾਂ ਤੋਂ ਸਿਗਰਟਨੋਸ਼ੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਕੱਢ ਰਹੀ ਸੀ; ਪ੍ਰਤੀ ਨੋਟ ਲਗਭਗ 2 ਮਿੰਟ, ਕੁੱਲ 400 ਘੰਟੇ। NLP-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੱਢਣ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ; ਟੀਮ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੇ "ਅਸਪਸ਼ਟ" ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ। ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਬਾਰੀਕੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ।[ਡੇਟਾ]
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਹਾਇਕ ਹੋ (ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ)। ਅਗਿਆਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸੂਚੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਡਲ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰੋ: - ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕੀ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ (ਅਸਥਾਈ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ)।- ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ।- ਭੇਦਭਾਵ + ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ + ਉਪ-ਸਮੂਹ + ਕਲੀਨਿਕਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਰਾਜ ਦੀ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ-। ਅਗਿਆਤ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਟੀਚਾ:[ਸੂਚੀ]
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
1) ਲੀਕ ਨਿਰੀਖਣ:
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ "ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਉਪਲਬਧ" / "ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਲੀਕ)" ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ। ਟੀਚਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦਾ ਪਲ: [ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ]। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ: [ਸੂਚੀ]
2) ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਰਿਪੋਰਟ:
ਇਸ ਅਗਿਆਤ ਸਾਰਣੀ ਲਈ ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ ਦਰ, ਗੁੰਮ ਮੁੱਲ, ਯੂਨਿਟ ਅਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰਣੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਾਰਣੀ: [ਡਾਟਾ]
3) NLP ਅਨੁਮਾਨ ਤਸਦੀਕ ਸਕੀਮ:
ਇੱਕ NLP ਕਦਮ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਯੋਜਨਾ ਲਿਖੋ ਜੋ ਫ੍ਰੀ-ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ [ਵੇਰੀਏਬਲ] ਨੂੰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ: ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ, ਗੋਲਡ ਸਟੈਂਡਰਡ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਫਿੱਟ ਮੈਟ੍ਰਿਕ, ਗਲਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
4) ਮੁਲਾਂਕਣ ਫਰੇਮਵਰਕ:
ਇਸ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਿਖੋ: ਵਿਤਕਰਾ (AUC), ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਰਵ, ਸਬਗਰੁੱਪ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਫੈਸਲਾ ਕਰਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਮਾਡਲ: [ਵੇਰਵਾ]
ਮਾਡਲ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਕੰਮ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੁਆਰਾ
ਕਾਰਜ ਦੀ ਕਿਸਮ
AI ਯੋਗਦਾਨ
ਆਲੋਚਨਾ
ਤਸਦੀਕ
ਡਾਟਾ ਕਲੀਨਿੰਗ/ਆਊਟਲੀਅਰ
ਉੱਚ
ਘੱਟ
ਸਪਾਟ ਚੈੱਕ
ਨੋਟਸ ਤੋਂ NLP ਕੱਢਣਾ
ਉੱਚ
ਮੱਧਮ
ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
ਜੋਖਮ/ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਸਕੋਰਿੰਗ
ਮੱਧਮ
ਉੱਚ
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ + ਉਪ ਸਮੂਹ
ਸਰੋਤ/ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ
ਮੱਧਮ
ਮੱਧਮ
ਵਪਾਰਕ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ
ਇਲਾਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ
ਸੀਮਿਤ
ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ
ਪੂਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ
ਸੰਕੇਤ: ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਡਲ ਦਾ AUC ਅਚਾਨਕ ਉੱਚਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 0.95 ਤੋਂ ਉੱਪਰ), ਤਾਂ ਜਸ਼ਨ ਮਨਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਥਾਈ ਲੀਕੇਜ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ। ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੇ ਉੱਚੇ ਮੁੱਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਮਾਡਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਅਸਥਾਈ ਲੀਕੇਜ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ। ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਝੂਠੀ ਸਫਲਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਰਹੋ. ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ; ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਸਮੁੱਚੀ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਛੱਡਣਾ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਰੈਂਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
- ਫੈਸਲਾ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਛੱਡ ਰਹੇ ਹਨ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਹਿਯੋਗ ਹੈ; ਇਲਾਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੀਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- EHR ਡੇਟਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਪਰ ਖਰਾਬ, ਅਧੂਰਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ; ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹਨ।
- ਅਸਥਾਈ ਲੀਕੇਜ ਸਭ ਤੋਂ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਗਲਤੀ ਹੈ; ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਝੂਠੀ ਸਫਲਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਰਗ ਅਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਵਿਤਕਰਾ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸਬ-ਗਰੁੱਪਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮਰਥਨ ਹਨ; ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਟੀਚਾ ਅਤੇ ਦਸ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ (ਜਾਣ ਬੁੱਝ ਕੇ ਇੱਕ "ਸੰਭਾਵਨਾ" ਵੇਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਸਚਾਰਜ ਨਿਦਾਨ)। ਲੀਕ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਸ ਮਾਡਲ ਲਈ ਤਿੰਨ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਿਖੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਤਕਰਾ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਪ ਸਮੂਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ EHR ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਸਫਾਈ, ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਅਸਥਾਈ ਲੀਕ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਜਾਇਦਾਦ ਸੂਚੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਜਮਾਤੀ ਅਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਿਤਕਰੇ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਨਾ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ।