ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਜੋਖਿਮ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
• ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ, ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ
• ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨ, KVKK ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।

ਦਵਾਈ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਲੜੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਸਹੀ ਤਸ਼ਖੀਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲੜੀ ਦੇ ਕੁਝ ਲਿੰਕ (ਪੱਤਰ ਪੱਤਰ, ਸੰਖੇਪ, ਡਰਾਫਟ, ਰੀਮਾਈਂਡਰ) ਜਲਦੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਕਈਆਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿੱਧੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਛੂਹ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਛੋਟੇ ਲਈ AI; ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਕੋਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ) ਇਸ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਵੇਗ ਹੈ: ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ, ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਸਾਹਿਤ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਮਰੀਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੋਟ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ। ਪਰ AI ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਉਹ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ, ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ, ਦਸਤਖਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਖੜ੍ਹੇ ਰਹਿਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਜੋ AI 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਏਆਈ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਇਲਾਜ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; AI ਸਿਰਫ਼ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ AI ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ?

AI ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਰੀਮਾਈਂਡਰ, ਇੱਕ ਐਨਾਮੇਨੇਸਿਸ (ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ) ਰੂਪਰੇਖਾ, ਇੱਕ ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਇੱਕ ਸਬੂਤ ਸੰਖੇਪ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਟੈਕਸਟ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ, ਕਈ ਵਾਰ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਣਦੇਖੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।

AI ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ, ਸੁਣਨਾ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਝਟਕਾ ਦੇਣਾ; ਪੂਰੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ; ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ. AI ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੰਟਰਨੈਟ ਅਤੇ ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੇ ਪਾਠਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ: ਭਾਵ, ਇਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ, ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕੰਮ, ਇੱਕ ਗਾਈਡ ਪਦਾਰਥ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਗਲਤੀ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਟਾਈਪੋ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਗਲਤ ਇਲਾਜ, ਇੱਕ ਖੁੰਝੀ ਤਸ਼ਖੀਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ.

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਰਾਏ. ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ (ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ, ਖੁਰਾਕ, ਟ੍ਰਾਈਜ) ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਇਸ ਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦੇਣਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿੰਨ ਖੇਤਰ

AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਜ਼ੋਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ। ਇਹ ਅੰਤਰ "ਕੀ AI ਨੂੰ ਇਹ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਖੇਤਰ

ਨਮੂਨਾ ਕਾਰਜ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੱਧਰ

ਹਰਾ (ਘੱਟ ਜੋਖਮ)

ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ, ਭਾਸ਼ਾ ਸਰਲੀਕਰਨ, ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟ, ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ, ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਖੇਪ

ਮੁਫ਼ਤ ਉਤਪਾਦਨ

ਤੁਰੰਤ ਸਮੀਖਿਆ

ਪੀਲਾ (ਮੱਧਮ ਜੋਖਮ)

Anamnesis/epicrisis ਡਰਾਫਟ, ਸਾਹਿਤ ਸੰਖੇਪ, ਮਰੀਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੋਟ, ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਰੀਮਾਈਂਡਰ, ਕੋਡਿੰਗ ਸਿਫਾਰਸ਼

ਡਰਾਫਟ + ਪ੍ਰਸਤਾਵ

ਚਿਕਿਤਸਕ ਨਿਯੰਤਰਣ + ਸਰੋਤ ਪੁਸ਼ਟੀ

ਲਾਲ (ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ)

ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ/ਖੁਰਾਕ ਦਾ ਫੈਸਲਾ, ਟ੍ਰਾਈਜ, ਨੁਸਖ਼ਾ, ਇਮੇਜਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟ

ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੀ-ਸਕੈਨ/ਰਿਮਾਈਂਡਰ

ਯੋਗ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ

ਗ੍ਰੀਨ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਰਹੋ। ਪੀਲੇ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਪਰ ਹਰ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਦਾ ਕਦੇ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਕਹਿਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਇਹ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ ਜੋ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਮਲਟੀ-ਲੇਅਰ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ

ਤਸਦੀਕ "ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦੇਖਾਂਗਾ" ਸੋਚ ਕੇ ਮੁਲਤਵੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੋਸ ਤਸਦੀਕ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਪਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:

1. ਸਰੋਤ ’ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ। ਜੇ ਏਆਈ ਨੇ ਇੱਕ ਖੁਰਾਕ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮਾਪਦੰਡ ਜਾਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਗਾਈਡਲਾਈਨ, ਪੈਕੇਜ ਸੰਮਿਲਿਤ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
2. ਇਸਦੀ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਲ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਨਾਲ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
3. ਸੁਤੰਤਰ ਖਾਤਾ। ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜੇ (ਖੁਰਾਕ, ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਈਨ ਕਲੀਅਰੈਂਸ, ਤਰਲ ਗਣਨਾ) ਦੀ ਖੁਦ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਟੂਲ ਨਾਲ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
4. ਮਾਹਰ ਅੱਖ. ਜੇਕਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਫੈਸਲਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਖਾ (ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ, ਕਾਰਡੀਓਲੋਜੀ, ਪੈਥੋਲੋਜੀ) ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿਓ।
5. ਆਪਣਾ ਨਿਸ਼ਾਨ ਛੱਡੋ। ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ; ਇਸ ਦੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ।

ਸੰਕੇਤ: "ਏਆਈ ਨੇ ਕਿਹਾ" ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਤਰਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਾਂਚ, ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ/ਇਮੇਜਿੰਗ ਜਾਂ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਦੀ ਰਾਏ ਹੈ। AI ਇਹਨਾਂ ਤਰਕਸੰਗਤਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ। 3 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਖੰਘ ਅਤੇ 38.2 ਡਿਗਰੀ ਸੈਲਸੀਅਸ ਦੇ ਬੁਖਾਰ ਵਾਲੇ 42-ਸਾਲ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ ਲਿਖਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਜਨਰਲ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਏਆਈ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI 4 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ ਪਿੰਜਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਡਾਕਟਰ ਹਰ ਲਾਈਨ ਦੀ ਅਸਲ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, 2 ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਸਮਾਂ 25 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 8 ਮਿੰਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ; AI ਨੇ ਸਿਰਫ ਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਭਰਮ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਸਿੰਡਰੋਮ ਲਈ AI ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI "ਨਿਊ ਇੰਗਲੈਂਡ ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਮੈਡੀਸਨ 2021" ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲੇ 3 ਬਹੁਤ ਹੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਲੇਖ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਪਬਮੈੱਡ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 2 ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ, 1 ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਾਈ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਕਲਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

ਕੇਸ 3 — ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ ਬਾਰਡਰ। ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਰੂਮ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ AI ਨੂੰ ਛਾਤੀ ਵਿੱਚ ਦਰਦ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਟ੍ਰਾਈਜ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਘੱਟ ਜੋਖਮ"। ਡਾਕਟਰ ਅਜੇ ਵੀ ਈਸੀਜੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟ੍ਰੋਪੋਨਿਨ ਦਾ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਟ੍ਰੋਪੋਨਿਨ ਉੱਚ ਹੈ, ਤੀਬਰ ਕੋਰੋਨਰੀ ਸਿੰਡਰੋਮ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ; ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ, ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ

1. ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਰੱਖੋ. ਹਰਾ, ਪੀਲਾ ਜਾਂ ਲਾਲ?
2. ਅਗਿਆਤ ਸੰਦਰਭ. ਸਾਫ਼ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, TR ID, ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ (KVKK)।
3. ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਖੇਪ ਦਿਓ. ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ, ਸਵਾਲ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਫਾਰਮੈਟ ਲਿਖੋ।
4. ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲੇ ਵਜੋਂ ਨਾ ਵਰਤੋ।
5. ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਸਰੋਤ, ਕਲੀਨਿਕ, ਖਾਤਾ, ਮਾਹਰ, ਟਰੇਸ.
6. ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਲਿਖਤੀ ਸਹਾਇਕ ਹੋ, ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਨਹੀਂ। ਕੰਮ: [ਟਾਸਕ] ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਸੰਦਰਭ (ਅਗਿਆਤ): ਉਮਰ [...], ਲਿੰਗ [...], ਸ਼ਿਕਾਇਤ [...], ਖੋਜਾਂ [...]।ਨਿਯਮ: ਹਰੇਕ ਖੁਰਾਕ/ਤਸ਼ਖੀਸ਼ ਲਈ ਲੇਬਲ "ਪੁਸ਼ਟੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ", ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਢੁੱਕਵਾਂ ਸਰੋਤ ਬਣਾਓ:/ ਇਲਾਜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ; ਸਿਰਫ਼ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਦਿਓ। ਫਾਰਮੈਟ: ਬੁਲੇਟ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।

ਕਾਰਜ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਡਾਕਟਰੀ ਦਾਅਵਿਆਂ, ਖੁਰਾਕ ਮੁੱਲ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮਾਪਦੰਡ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ "ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਸਦੀ ਖੁਦ ਤਸਦੀਕ ਨਾ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ। ਟੈਕਸਟ: [...]

ਟਾਸਕ: ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ: ਹਰਾ/ਪੀਲਾ/ਲਾਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਕ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ। ਲਾਲ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ "ਯੋਗ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਲਿਖੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ: [...]

ਟਾਸਕ: ਹੇਠਾਂ ਮਰੀਜ਼/ਕੇਸ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ। ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, TR ID, ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਪਤਾ, ਟੈਲੀਫੋਨ ਅਤੇ ਮਿਤੀ [LABEL] ਨਾਲ ਬਦਲੋ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ. ਪਾਠ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਕੋਲ ਕੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਕੀ ਨਿਦਾਨ ਹੈ?"

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਅਗਿਆਤ ਕੇਸ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ: 55 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਪੁਰਸ਼, 2 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਸਾਹ ਦੀ ਕਮੀ, ਲੱਤ ਵਿੱਚ ਸੋਜ, ਸਿਗਰਟਨੋਸ਼ੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ। ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ; ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ/ਟੈਸਟ ਹਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਵੱਖਰਾ ਕਰੇਗਾ, ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਕੋਲ ਹੈ।"

ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ, ਸੀਮਾ, ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ; ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਮਾਹਰ ਦੀ ਰਾਏ ਲਈ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ। AI ਸਕੈਚ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ।
• AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣਾ। ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ, ਖੁਰਾਕ, ਤ੍ਰਿਏਜ ਕਦੇ ਵੀ ਏਆਈ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ।
• ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਹਰੇਕ ਖੁਰਾਕ, ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਡਾਟਾ ਸਿੱਧਾ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਅਤੇ KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਵਾਹਨ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਭਰਮ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ. ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਪੱਕਾ ਬਿਆਨ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

AI ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੱਚਾ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇ, ਪੀਲੇ ਅਤੇ ਲਾਲ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ; ਹਰੇ 'ਤੇ ਜਲਦੀ ਬਣੋ, ਪੀਲੇ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਕਦੇ ਵੀ AI ਨੂੰ ਲਾਲ 'ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਗੱਲ ਨਾ ਦਿਓ। ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੰਜ-ਲੇਅਰ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰੋ। ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲਓ। ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ; AI ਇਸ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚੋਂ ਤਿੰਨ ਕਾਰਜ ਚੁਣੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ ਲਿਖਣਾ, ਸਾਹਿਤ ਸੰਖੇਪ, ਖੁਰਾਕ ਨਿਯੰਤਰਣ)। ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਹਰੇ/ਪੀਲੇ/ਲਾਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੀਲੇ ਅਤੇ ਲਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਸਦੀਕ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਲਾਲ ਕੰਮ 'ਤੇ ਕੀ ਨਿਰੀਖਣ/ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੰਦਰਭ (KVKK) ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਖੁਰਾਕ/ਨਿਦਾਨ/ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅਸਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਖੋਜਾਂ ਨਾਲ ਸੁਝਾਅ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਤਸਦੀਕ ਟਰੇਸ ਨੂੰ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।