ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਮਰਥਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਲਾਭ:

ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਦਾਖਲੇ ਤੋਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਤੱਕ, ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਕਲੀਨਿਕ/ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਕਲਚਰ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ-ਸਮਰਥਿਤ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕੰਮ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ, ਸਾਹਿਤ, ਇਤਿਹਾਸ, ਇਮੇਜਿੰਗ, ਦਵਾਈ, ਮਰੀਜ਼ ਸੰਚਾਰ, ਤਸਦੀਕ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਜਵਾਬਦੇਹੀ। ਇਸ ਅੰਤਮ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਾਂ: ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਦਾਖਲੇ ਤੋਂ ਡਿਸਚਾਰਜ ਤੱਕ, ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਇਨ-ਸੀਟੂ, ਬਾਊਂਡਡ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਸੰਸਥਾਗਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ "ਚਾਲਬਾਜ਼ੀ" ਤੋਂ ਘੱਟ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਸਥਾਨ

ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਯਾਤਰਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸਟਾਪ 'ਤੇ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:

ਦਾਖਲਾ/ਤ੍ਰਿਸ਼ਨਾ: AI ਮੁੱਢਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਹੱਥ (ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ) ਵਿੱਚ ਹੈ।
Anamnesis: AI ਢਾਂਚਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗਵਾਹੀ; ਡਾਕਟਰ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਪੀਲਾ ਜ਼ੋਨ)।
ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ: AI ਸੰਭਾਵਨਾ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਨਿਦਾਨ ਡਾਕਟਰ (ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ) ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਨਿਰੀਖਣ/ਨਿਗਰਾਨੀ: AI ਤਰਜੀਹ, ਉਪਾਅ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ (ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ) ਦੁਆਰਾ ਰਿਪੋਰਟ.
ਇਲਾਜ/ਦਵਾਈ: AI ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਡਾਕਟਰ ਤੋਂ ਖੁਰਾਕ ਅਤੇ ਨੁਸਖ਼ਾ (ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ)।
ਦਸਤਾਵੇਜ਼: AI ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ/ਕੋਡ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਡਾਕਟਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਪੀਲਾ ਖੇਤਰ)।
ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ: AI ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਸਮੱਗਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਹੈ (ਪੀਲਾ ਜ਼ੋਨ)।
ਡਿਸਚਾਰਜ/ਨਿਗਰਾਨੀ: AI ਹਦਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਹੈ।

ਉਹੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹਰੇਕ ਸਟੌਪ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: AI ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਾਕਟਰ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬੈਠਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਕਿ "ਏਆਈ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸੀਮਾ ਕੀ ਹੈ, ਕੌਣ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?" ਇਸ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ. ਇਹ ਨਕਸ਼ਾ ਟੀਮ ਦੇ ਨਵੇਂ ਮੈਂਬਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਕੰਪਾਸ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਤਿੰਨ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ

ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਚੰਗੀ ਇੱਛਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸੁਰੱਖਿਅਤ AI ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾਗਤ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

1. ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ। ਹਰੇਕ ਆਵਰਤੀ ਕੰਮ ਲਈ ਲਿਖਤੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ, ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ, ਅਗਿਆਤਕਰਨ, ਕੋਡ ਸੁਝਾਅ, ਮਰੀਜ਼ ਨੋਟ, ਤਸਦੀਕ)। ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਕਸਾਰ ਹੈ.

2. ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ। ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ ਲਈ, ਇਹ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਕੀ, ਕਿਸ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇਗਾ। ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਤੀਜੇ (ਨਿਦਾਨ, ਖੁਰਾਕ, ਰਿਪੋਰਟ) ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਬੰਦ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

3. KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ। ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਗਿਆਤਤਾ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹਨ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰੋ. ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਸੀਮਾ, ਪ੍ਰਮਾਣਕ।
ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਹਰਾ/ਪੀਲਾ/ਲਾਲ।
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ। ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੋਟਸ ਦੇ ਨਾਲ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਿਖੋ। ਪ੍ਰਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ.
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਸੂਚੀ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। KVKK ਅਨੁਕੂਲ।
ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਚੱਕਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ। ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੋ, ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਗੜਬੜ ਤੋਂ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ। ਇੱਕ ਪੌਲੀਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਡਾਕਟਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਗੁਣਵੱਤਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕੁਝ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮ ਹਨ। ਕਲੀਨਿਕ ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਸੂਚੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। 3 ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮੁੱਦੇ ਰੀਸੈਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਰਾਬਰ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਆਡਿਟ ਤੋਂ ਸੁਧਾਰ। ਮਾਸਿਕ ਆਡਿਟ ਵਿੱਚ, AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ 6% ਐਪੀਕ੍ਰਾਈਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਾਅਲੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਗਲਤ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਸੰਸਥਾ "ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ" ਕਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਅਗਲੇ ਆਡਿਟ ਵਿੱਚ, ਦਰ ਘਟ ਕੇ 0.5% ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਡਿਟ ਲੂਪ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਏਕੀਕਰਣ। ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ KVKK-ਅਨੁਕੂਲ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਅਗਿਆਤਤਾ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਦੇਣਦਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਵਧੀਆ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ "ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਏਮਬੈਡਡ" ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਸਾਰਣੀ

ਪੱਧਰ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ

ਜੋਖਮ

ਗੜਬੜ

ਹਰ ਕੋਈ ਆਪਣਾ ਟੂਲ/ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਸੀ

ਉੱਚ (ਗੁਣਵੱਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ)

ਮਿਆਰੀ

ਆਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ

ਮੱਧਮ

ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ

ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ + ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ

ਘੱਟ

ਪਰਿਪੱਕ

ਨੀਤੀ + ਸਿਖਲਾਈ + ਆਡਿਟ ਚੱਕਰ

ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ, ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਕੰਮ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਲਈ:- AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ- ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ (ਹਰਾ/ਪੀਲਾ/ਲਾਲ)- ਸੀਮਾ (ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਹੈ)- ਜੋ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ/ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: [...]

ਕਾਰਜ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਕੌਣ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਸਰੋਤ ਨਾਲ, ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ, ਕੌਣ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ: [...]

ਕਾਰਜ: ਸਾਡੇ ਕਲੀਨਿਕ ਲਈ ਇੱਕ AI ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਟੂਲ, ਡੇਟਾ ਜੋ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ/ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਗੁਮਨਾਮ ਨਿਯਮ, ਟੂਲ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਉਲੰਘਣਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਵਿੱਚ ਰਹੋ।

ਟਾਸਕ: ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਨੋਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਆਵਰਤੀ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ; ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਜੋ ਟੀਮ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?"

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਸਾਡੇ ਕਲੀਨਿਕ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਰਕਫਲੋ (ਦਾਖਲਾ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਨਿਦਾਨ, ਜਾਂਚ, ਇਲਾਜ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਡਿਸਚਾਰਜ) ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਮੈਪ ਕਰੋ। ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ, ਇਹ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਤਸਦੀਕ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇਗਾ। ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਐਪ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਅਤੇ ਸਿਰਲੇਖ।"

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ 'ਤੇ, AI ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪਿੰਜਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚੌਕੀਆਂ ਸਾਫ਼ ਹਨ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ, ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਵਰਤੋਂ। ਹਰ ਕਿਸੇ ਦਾ ਆਪਣਾ ਵਾਹਨ ਖਤਰਾ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਹੀਂ ਲਿਖਣੀਆਂ। ਜੇ "ਇਹ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ" ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤਸਦੀਕ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਬਾਈਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ। KVKK ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਆਡਿਟ ਲੂਪ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ। ਗਲਤੀਆਂ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ; ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਦਾ।

ਟੀਮ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਚੱਕਰ

ਤਕਨੀਕੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ (ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਨੀਤੀ) ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ਪਰ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਮੁੱਖ ਨਿਰਣਾਇਕ ਟੀਮ ਸਭਿਆਚਾਰ ਹੈ. ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਜੋ AI ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਬੱਗ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਰਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਯੋਗਦਾਨ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਕਿ "ਮੈਂ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਰਮ ਫੜਿਆ ਹੈ" ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਕਾਰਵਾਈ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਜ਼ਾ ਨਹੀਂ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਓਪਨ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ, ਗਲਤੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਤਿੰਨ ਆਦਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਨਿਯਮਤ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ: ਛੋਟੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਜਿੱਥੇ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਭਰਮ ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਸੰਕੇਤ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਦੂਜਾ, ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ: ਇਸ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਛੱਡਣਾ ਕਿ ਕੌਣ ਕੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੇਗਾ; ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਹ ਮੰਨਣ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ "ਕੋਈ ਹੋਰ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ।" ਤੀਜਾ, ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ: ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ, ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਬਦਲਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ। AI ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸੰਸਥਾ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵੀ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਸੰਕੇਤ: ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ AI ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ: "ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਫੜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ?" ਜ਼ੀਰੋ ਐਰਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੈ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਨਹੀਂ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੰਸਥਾਗਤ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰੋ, ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਤਿੰਨ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ: ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ। ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ-ਆਡਿਟ ਚੱਕਰ ਦੁਆਰਾ ਇਸਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰੋ। ਇਹ ਏਆਈ ਸਪੀਡ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਉਪਰੋਕਤ ਮੈਪਿੰਗ ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਾਹਰੀ ਰੋਗੀ ਕਲੀਨਿਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਯਾਤਰਾ) ਦੇ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ: ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ, ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕੀ ਹੈ? ਫਿਰ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ) ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਕੰਪਾਸ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

[ ] ਮੈਂ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕੀਤਾ।
[ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਲਈ ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ।
[ ] ਮੈਂ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
[ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ/ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
[ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਿਖਿਆ ਹੈ।
[ ] ਮੈਂ ਇੱਕ KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਟੂਲ ਸੂਚੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।
[ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਚੱਕਰ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ

1. ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਵਾਈ ਮਾਹਰ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਲਈ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਨਾ ਜਾਵੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕਿਹੜੀ ਹੈ?

ਏ) ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸੂਚੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਖੋਜਾਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ; ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖੀਸ਼ ਕਰਨਾ ✔
ਅ) ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
C) ਜੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕੋ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੀ) ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੂਚੀ ਭੇਜੋ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ ਆਪਣਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਕਹੋ

ਟਿੱਪਣੀ: AI ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖੀਸ਼ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਖੋਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

2. ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸਾਹਿਤ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੱਪਡੇਟ ਇਲਾਜ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਕਿਹਾ। AI ਨੇ ਪ੍ਰੇਰਕ ਸੁਰਖੀਆਂ ਅਤੇ ਜਰਨਲ ਦੇ ਨਾਮਾਂ ਨਾਲ ਤਿੰਨ ਲੇਖ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਹਾਰ ਕੀ ਹੈ?

A) ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਸੁਰਖੀਆਂ ਯਕੀਨਨ ਹਨ
ਅ) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਲੇਖ ਸਹੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਜਰਨਲ ਦੇ ਨਾਮ ਜਾਣੂ ਹਨ
C) ਅਸਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਲੇਖ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ, ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ✔
ਸ) ਉਹੀ ਸਵਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਪੁੱਛਣਾ ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਲੇਖ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮੰਨਣਾ

ਵਿਆਖਿਆ: ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਲੇਖ, ਲੇਖਕ ਅਤੇ DOI ਨੰਬਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ (ਭਰਮ)। ਹਰੇਕ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾਬੇਸ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, PubMed) ਵਿੱਚ ਖੋਜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਲੇਖ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਸ ਸਿੱਟੇ ਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

3. ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ ਨੂੰ ਛਾਪਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਰਜ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਵਹਾਰ ਕੀ ਹੈ?

A) ਪੂਰੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ TR ID ਨੰਬਰ ਨਾਲ ਹੈ
ਅ) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁਫਤ ਸਾਧਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
C) ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ
D) ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ✔

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ KVKK ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, TR ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ, ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ ਕਲੀਅਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ/ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ), ਸਿਰਫ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾਗਤ, ਨੀਤੀ-ਅਨੁਸਾਰ ਸਾਧਨ ਜੋ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

4. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨੁਸਖ਼ੇ ਲਈ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦਿੱਤੀ। ਇਸ ਖੁਰਾਕ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ?

ਏ) ਖੁਰਾਕ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
ਅ) ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਕੇਜ ਸੰਮਿਲਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡਰੱਗ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ✔
C) ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਰੀਜ਼ ਤੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਾਦ ਕੀਤੀ ਖੁਰਾਕ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ
ਡੀ) ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਥਿਤੀਆਂ (ਗੁਰਦੇ, ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ) ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ

ਵਿਆਖਿਆ: AI ਖੁਰਾਕ ਨੂੰ ਗਲਤ ਯਾਦ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਡਨੀ/ਜਿਗਰ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਉਮਰ, ਅਤੇ ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਨੂੰ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਕੇਜ ਸੰਮਿਲਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡਰੱਗ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

5. ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ AI ਨੇ ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ 'ਤੇ 'ਕੋਈ ਅਸਧਾਰਨਤਾ ਖੋਜੀ ਨਹੀਂ' ਵਾਪਸ ਕੀਤੀ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਵੱਈਆ ਕੀ ਹੈ?

A) ਜੇਕਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ✔
ਅ) ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਆਮ ਵਾਂਗ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸੀ
C) ਅਗਲੇਰੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਭਾਵੇਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ
ਡੀ) ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕਰਨਾ

ਵਰਣਨ: ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਮਾਮੂਲੀ ਜਾਂ ਅਸਧਾਰਨ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਟ੍ਰਾਈਜਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

6. ਇੱਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੇ ਬਹੁਤ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤ ਗਾਈਡ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਏ) ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੋਨ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਹੀ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਅ) ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੋਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਗਲਤੀ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ✔
C) ਜਦੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਬੋਲਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਡੀ) ਕੋਈ ਖ਼ਤਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਢੁੱਕਵੀਂ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਪਰ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੋਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਕੋਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਭਰਮ (ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ, ਫਰਜ਼ੀ ਅਧਿਐਨ, ਪੁਰਾਣੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼) ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

7. ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪੋਸਟ-ਡਿਸਚਾਰਜ ਬ੍ਰੀਫਿੰਗ ਨੋਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕਿਹੜੀ ਹੈ?

A) ਨੋਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਦਿਓ
ਅ) ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਹਨ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਉਡੀਕ ਕਰਨੀ
C) ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਨੋਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰੋ
ਡੀ) ਨੋਟ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੈਣਾ, ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਿਆਉਣਾ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਸਮਝ ਸਕੇ ✔

ਵਰਣਨ: AI ਡਾਕਟਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹਦਾਇਤਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਹਰ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਖੁਰਾਕ, ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੇ ਲੱਛਣ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਮਿਤੀ) ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਪਾਠ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਿਹਤ ਸਾਖਰਤਾ ਲਈ ਵੀ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

8. ਇੱਕ ਕੇਸ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਅਤੇ ਟੂਲ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਸੀ ਜੋ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਸੀ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੈ?

ਏ) ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਹਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਅ) ਸਮੱਸਿਆ ਸਿਰਫ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਹੈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਨਹੀਂ
C) ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ KVKK ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ✔
ਡੀ) ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ KVKK ਦੇ ਅਧੀਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣਾ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਾਕਟਰ/ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਹੈ।

9. ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ 'ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ (ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ)' ਕੰਮ ਹੈ?

ਏ) ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਨੋਟ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ
ਅ) ਪਾਠ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ
C) ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਖੁਰਾਕ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ✔
ਡੀ) ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨਾ

ਵਿਆਖਿਆ: ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ/ਖੁਰਾਕ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਟ੍ਰਾਈਜ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਨੋਟਸ, ਭਾਸ਼ਾ ਸਰਲੀਕਰਨ, ਜਾਂ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਹਨ; ਇਨ੍ਹਾਂ 'ਚ AI ਦੀ ਖੁੱਲ੍ਹ ਕੇ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

10. ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਨੇ ਪੁੱਛਿਆ, 'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਡਾਇਗਨੋਸਿਸ ਕੀਤੀ ਜਾਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ?' ਉਹ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ। ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰਵੱਈਆ ਕੀ ਹੈ?

ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲੈਣਾ
ਅ) ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਠਹਿਰਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ
C) ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਜਵਾਬ ਦੇ ਛੱਡੋ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾ ਬਦਲੋ
ਡੀ) ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਦੱਸਣਾ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਉਸ ਦਾ ਹੈ ✔

ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਸਹਿਮਤੀ ਲਈ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਉਸ ਦਾ ਆਪਣਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣਾ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਠਹਿਰਾਉਣਾ ਗਲਤ ਹੈ; ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਹੈ।

11. ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਪੀਕ੍ਰਿਸਿਸ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ, 'ਬੁਖਾਰ 39 ਡਿਗਰੀ' ਦੀ ਖੋਜ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਏ) ਇਹ ਇੱਕ ਭਰਮ ਹੈ; ਅਸਲ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਗਲਤ ਖੋਜ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪਾਸ ਕਰੋ ✔
ਅ) ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਾ ਹੈ; ਦਸਤਾਵੇਜ਼ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਹੈ
C) ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੀ ਗਈ ਹੈ
ਡੀ) ਖੋਜ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਅੱਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ

ਵਿਆਖਿਆ: ਕਿਸੇ ਖੋਜ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ ਇੱਕ ਭਰਮ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਰਿਕਾਰਡ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਦੀ ਅਸਲ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਬਿਲਕੁਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਮਨਘੜਤ ਜਾਂ ਅਸੰਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

12. ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ICD ਨਿਦਾਨ ਕੋਡ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈ ਹੈ। ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਵਹਾਰ ਕੀ ਹੈ?

ਏ) ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਚਨਬੱਧ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਡ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ
ਅ) ਮੌਜੂਦਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਅਸਲ ਨਿਦਾਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਡ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ ✔
C) ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮਝਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ
D) ਕੋਡ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਾਦ ਹੈ

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: AI ਕੋਡ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਭੁਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪੁਰਾਣਾ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਨਿਦਾਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ। ਗਲਤ ਕੋਡਿੰਗ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਦਾਇਗੀ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਕੋਡ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਅਸਲ ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

13. ਸਬੂਤ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇੱਕ ਇਲਾਜ 'ਪ੍ਰਭਾਵੀ' ਸੀ। ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ?

ਏ) ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੇ ਇਹ ਕਿਹਾ ਹੈ
ਅ) ਸਭ ਤੋਂ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸਿੰਗਲ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ
C) ਸਬੂਤ ਦੇ ਪੱਧਰ (ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, RCT, ਕੇਸ ਲੜੀ) ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਦਾਅਵਾ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ✔
ਡੀ) ਸਬੂਤ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ

ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਇਲਾਜ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਸਬੂਤ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਮੈਟਾ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਟ੍ਰਾਇਲ ਕੇਸ ਲੜੀ ਜਾਂ ਮਾਹਰ ਦੀ ਰਾਏ ਨਾਲੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਿੱਤਾਂ ਦੇ ਟਕਰਾਅ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਬੂਤਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੜੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕਲੇ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਗਲਤ ਹੈ।

14. ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹੈ?

A) ਹਰ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ।
ਅ) ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁਫਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਮੁਫਤ ਬਣਾਉਣਾ
C) ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ
D) ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਨੀਤੀ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ✔

ਵਰਣਨ: AI ਦੀ ਵੰਡੀ, ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਵਰਤੋਂ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕਾਮਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ ਲਈ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, KVKK ਅਨੁਕੂਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ; ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ।