ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ: ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ

ਲਾਭ:

• ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨਾਂ (ਸੰਭਾਵਿਤ ਬਿਮਾਰੀਆਂ) ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣ ਲਈ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
• ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਖੋਜਾਂ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖੀਸ਼ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਹੈ।
• ਫੈਸਲੇ ਸਮਰਥਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਲਾਲ ਝੰਡੇ (ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਚੇਤਾਵਨੀ) ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਉਹਨਾਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; ਇਹ ਸੋਚਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਸੋਚਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ("ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ"; ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ KDS) ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਰੀਮਾਈਂਡਰ, ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ: ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਲਾਲ ਝੰਡੇ (ਖਤਰਨਾਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਰੱਦ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਇੱਥੇ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: AI ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਡਾਇਗਨੋਸਿਸ ਪਾਰਟਨਰ ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ।

ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਅਸਲ ਭੂਮਿਕਾ

ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਕਟਰ ਵੀ "ਐਂਕਰਿੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵ" ਅਤੇ "ਉਪਲਬਧਤਾ ਪੱਖਪਾਤ" ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖੇ ਗਏ ਆਖਰੀ ਕੇਸ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੋਚਣਾ)। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਿਆ ਨਹੀਂ ਸੀ ਪਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ "ਦੂਜੇ ਦਿਮਾਗ" ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਮਨ ਨਾ ਜਾਂਚਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਰੋਗੀ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਰੋਗੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਫਿੱਕੀ ਜਾਂ ਪੇਟ ਦੀ ਕੋਮਲਤਾ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ।

ਜੋ AI ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਧਾਰ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ 8 ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਨਿਦਾਨ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਵੈਧ ਹੈ; ਕਿਹੜਾ ਇਮਤਿਹਾਨ ਵੱਖਰਾ ਕਰੇਗਾ; ਸਿਰਫ਼ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਸਥਿਤੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਉਚਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਲਿੰਗ, ਉਮਰ ਜਾਂ ਨਸਲੀ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਕਹਿਣਾ "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਨਿਦਾਨ" ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ। ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਪਰ ਘਾਤਕ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਨੂੰ "ਅਸੰਭਵ" ਵਜੋਂ ਸੂਚੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸਨੂੰ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾਂਦਾ।

ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ

1. ਕੇਸ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ ਦਿਓ। ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਮੁੱਖ ਸ਼ਿਕਾਇਤ, ਮਿਆਦ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ, ਇਤਿਹਾਸ। ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ।
2. AI ਨੂੰ ਸੂਚੀ ਲਈ ਪੁੱਛੋ, ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ। "ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਵਜੋਂ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ; ਹਰੇਕ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਲਾਲ ਝੰਡਾ ਲਿਖੋ।"
3. ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਲ ਝੰਡਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਘਾਤਕ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ (ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ, ਪਲਮਨਰੀ ਐਂਬੋਲਿਜ਼ਮ, ਮੈਨਿਨਜਾਈਟਿਸ, ਸੇਪਸਿਸ, ਐਓਰਟਿਕ ਡਿਸਕਸ਼ਨ) ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ।
4. ਕਲੀਨਿਕ ਦੁਆਰਾ ਤੰਗ. ਪ੍ਰੀਖਿਆ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ।
5. ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖੀਸ਼ ਕਰੋ. ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਤਰਕ ਲਿਖੋ।
6. AI ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਗਈ। 28 ਸਾਲਾ ਔਰਤ, 5 ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਥਕਾਵਟ ਅਤੇ ਧੜਕਣ। ਡਾਕਟਰ ਥਾਇਰਾਇਡ ਅਤੇ ਅਨੀਮੀਆ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਆਈ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ "ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਅਤੇ ਪੋਸਟਪਾਰਟਮ ਥਾਈਰੋਇਡਾਇਟਿਸ" ਦੇ ਨਾਲ "ਸੁਪਰਾਵੈਂਟ੍ਰਿਕੂਲਰ ਟੈਚੀਕਾਰਡਿਆ" ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਈਸੀਜੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ; ਤਾਲ ਆਮ ਹੈ, ਪਰ TSH ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਥਾਇਰਾਇਡਿਜ਼ਮ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਏਆਈ ਨੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਿਸਥਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ.

ਕੇਸ 2 - ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਦਰਜਾਬੰਦੀ। 60 ਸਾਲ ਦਾ ਆਦਮੀ, ਪਿੱਠ ਦਰਦ। AI ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਮਸੂਕਲੋਸਕੇਲਟਲ ਦਰਦ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਅਜੇ ਵੀ ਅਚਾਨਕ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ, ਅੱਥਰੂ ਦਰਦ, ਅਤੇ ਨਬਜ਼ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਦੇਖਦਾ ਹੈ; ਉਸਨੂੰ ਏਓਰਟਿਕ ਡਿਸਕਸ਼ਨ ਦਾ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਅਤੇ ਤਸ਼ਖੀਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸੀਟੀ ਐਂਜੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਦਾ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। AI ਨੇ ਜੋ ਕਿਹਾ "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ" ਸੀ ਉਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਸੀ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਨੇ ਜਾਨਾਂ ਬਚਾਈਆਂ।

ਕੇਸ 3 - ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਜਾਲ। 45 ਸਾਲਾ ਔਰਤ, ਛਾਤੀ ਵਿੱਚ ਦਰਦ। AI ਔਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਦੇ ਅਟੈਪੀਕਲ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ "ਚਿੰਤਾ" ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਇੱਕ ਈਸੀਜੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੋਪੋਨਿਨ ਦਾ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਔਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅਟੈਪੀਕਲ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ; NSTEMI (ਦਿਲ ਦੇ ਦੌਰੇ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਪੱਖਪਾਤ ਨੇ ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਧੱਕ ਦਿੱਤਾ ਸੀ ਜੋ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਸੀ।

ਫੈਸਲਾ ਸਮਰਥਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਾਰਣੀ

ਸਿਗਨਲ

ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?

ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਗੁੰਮ ਡਾਟਾ

AI ਨੇ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਸੂਚੀ ਬਣਾਈ ਹੈ

ਪੂਰੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਮੁੜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।

ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ

ਸਿੰਗਲ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀ

ਸੂਚੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਲਾਲ ਝੰਡਿਆਂ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰੋ

ਪੱਖਪਾਤ

ਉਮਰ/ਲਿੰਗ ਸਮੂਹ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੁੰਝੀ ਹੋਈ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ

ਐਟੀਪੀਕਲ ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਘਾਤਕ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ

ਕੋਈ ਲਾਲ ਝੰਡਾ ਨਹੀਂ

ਤੁਰੰਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਨਹੀਂ ਹਨ

ਪਹਿਲਾਂ ਘਾਤਕ ਨਿਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਕੱਢੋ

ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਮਾਪਦੰਡ

ਉਸਨੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਰੋਤ ਦੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮਾਪਦੰਡ ਦਿੱਤੇ

ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਈਡ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਡਾਇਗਨੋਸਿਸ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਹੋ; ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਕੇਸ (ਅਗਿਆਤ): [ਉਮਰ], [ਲਿੰਗ], ਮੁੱਖ ਸ਼ਿਕਾਇਤ [...], ਮਿਆਦ [...], ਖੋਜਾਂ [...]।ਟਾਸਕ: ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ ਲਈ: - ਵਿਭਿੰਨ ਪ੍ਰੀਖਿਆ / ਪ੍ਰੀਖਿਆ - ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਜੋ ਇਸ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜ਼ਰੂਰੀ / ਲਾਲ ਝੰਡਾ? ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਹੋ।

ਟਾਸਕ: ਉਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੋ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁੰਮ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਘਾਤਕ ਪਰ ਖੁੰਝੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਲਈ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਬੇਦਖਲੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਉਂ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸੂਚੀ: [...]

ਟਾਸਕ: BIAS (ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਅਸਧਾਰਨ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ) ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਔਰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਧਾਰਨ ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ. ਕੇਸ: [...]

ਕਾਰਜ: ਹੇਠਾਂ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਅੱਗੇ ਇੱਕ ਨੋਟ ਰੱਖੋ: "ਕਿਹੜੇ ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤੋਂ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?" ਤੁਸੀਂ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ; ਸਿਰਫ਼ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ। ਟੈਕਸਟ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਪੇਟ ਦੇ ਦਰਦ ਦੇ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?"

Güçlü: "ਅਗਿਆਤ ਕੇਸ: 35 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਔਰਤ, 6 ਘੰਟਿਆਂ ਲਈ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਦੇ ਚਤੁਰਭੁਜ ਦਰਦ, ਬੁਖਾਰ 37.9, ਭੁੱਖ ਨਾ ਲੱਗਣਾ। ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ; ਐਪੈਂਡਿਸਾਈਟਿਸ, ਅੰਡਕੋਸ਼ ਦੇ ਰੋਗ ਵਿਗਿਆਨ, ਐਕਟੋਪਿਕ ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਅਤੇ ਪਿਸ਼ਾਬ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਲੱਛਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਕੋਲ ਹੈ।"

ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਨ; ਘਾਤਕ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੁੱਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਹਨ; AI ਦੀ ਸੀਮਾ ਦੱਸੀ ਗਈ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਨਿਦਾਨ ਲਈ "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਤਸ਼ਖੀਸ" ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਹੀਂ।
• ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. ਘਾਤਕ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ।
• ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਛਾਣਨਾ। ਅਟੈਪੀਕਲ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਔਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲ ਦਾ ਦੌਰਾ) ਨੂੰ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿੱਚ ਧੱਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੂਚੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ. AI ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ; ਫੈਸਲਾ ਖੋਜ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ।
• ਅਨਸੋਰਸਡ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਤਹਿਤ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਗਲਤੀ

ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਅਕਸਰ ਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਾਕਟਰ ਇਹ ਕਹਿ ਕੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ "ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰ ਤੋਂ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ": ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ ਬੰਦ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਜਾਵੇਗਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਬੰਦ ਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਬੇਲੋੜੀ ਜਾਂਚ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸ ਨੂੰ "ਬੰਦ" ਫੈਸਲਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੂਰੇ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕੋਰਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ; ਪਰ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਯੋਗਦਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: "ਇਸ ਘਾਤਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?" ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਖ਼ਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਤ ਨਿਦਾਨ" ਦੇਵੇਗਾ, ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬੰਦ ਕਰਨ (ਐਂਕਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਕਰਨ) ਵਿੱਚ ਧੱਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਐਂਟੀਡੋਟ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ "ਇਹ ਹੋਰ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਲਈ AI ਵੇਖੋ; "ਕੀ ਇਹ ਪੱਕਾ ਹੈ?" ਤੁਸੀਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕੋਰਸ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਮੁੜ ਮੁਲਾਂਕਣ (ਕਲੀਨਿਕਲ ਕੋਰਸ) ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: AI ਨੂੰ “ਸੂਚੀ ਫੈਲਾਉਣ” ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ ਰੱਖੋ, ਨਾ ਕਿ “ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਤੰਗ ਕਰਨ” ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ। ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬੰਦ ਹੋਣਾ ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ; AI ਦਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਵਾਬ ਇਸ ਜਾਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਡੂੰਘਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

AI ਅੰਤਰ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ "ਦੂਜਾ ਦਿਮਾਗ" ਹੈ: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਕੇਸ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਓ, ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਵਜੋਂ ਲਓ, ਪਹਿਲਾਂ ਘਾਤਕ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰੋ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਗਾਈਡ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਵਜੋਂ ਅੰਤਮ ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ। ਹਮੇਸ਼ਾ AI ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਗਏ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੇਸ (ਅਗਿਆਤ) ਨੂੰ ਪਲੱਗ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ? ਕਿੰਨੇ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈਧ ਹਨ? ਕੀ ਕੋਈ ਘਾਤਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ AI ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖੀਸ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਤਰਕਸੰਗਤ ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਕੇਸ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਏਆਈ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਲਈ, ਨਾ ਕਿ ਨਿਦਾਨ ਲਈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਘਾਤਕ/ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਇਮਤਿਹਾਨ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਤੋਂ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖੀਸ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਦਰਜ ਕੀਤਾ।