ਇਮੇਜਿੰਗ ਪ੍ਰੀ-ਅਸੈਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਏ.ਆਈ

ਲਾਭ:

• ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇਮੇਜਿੰਗ ਏਆਈ (ਟ੍ਰਾਈਜ, ਮਾਪ, ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ) ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਸਮਰੱਥ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਹੈ
• ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ

ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ (ਐਕਸ-ਰੇ, ਸੀਟੀ, ਐਮਆਰਆਈ, ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ, ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ) ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਨਾਟਕੀ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ: ਇਹ ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨੋਡਿਊਲ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਸੀਟੀ 'ਤੇ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ੱਕੀ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹੱਡੀਆਂ ਦੀ ਉਮਰ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਉਡੀਕਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਕਿਸੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ; ਇਹ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਮੌਜੂਦ ਖੋਜ ਨੂੰ ਗੁਆਚਣ) ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ) ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਰਿਪੋਰਟ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖੋਗੇ।

ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਦਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁੱਲ ਤਿੰਨ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਤਰਜੀਹ ਹੈ (ਟ੍ਰਾਈਜ): ਇਹ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਖੋਜ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੇਰੇਬ੍ਰਲ ਹੈਮਰੇਜ, ਨਿਊਮੋਥੋਰੈਕਸ) ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨੂੰ ਸੂਚੀ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਮਾਪ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ: ਇਹ ਨੋਡਿਊਲ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਹੱਡੀਆਂ ਦੀ ਘਣਤਾ, ਇਜੈਕਸ਼ਨ ਫਰੈਕਸ਼ਨ, ਆਦਿ ਵਰਗੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਤੀਸਰਾ ਦੂਜੀ ਅੱਖ / ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣਾ ਹੈ: ਇਹ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਉਸ ਖੇਤਰ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਕੇ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਾਰੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਸਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ। AI ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਖੇਤਰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: "ਏਆਈ ਨੇ ਕੋਈ ਵਿਗਾੜ ਨਹੀਂ ਲੱਭਿਆ" ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਉਹ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੀਆਂ, ਅਸਧਾਰਨ ਹਨ, ਜਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ AI ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਜੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ

ਹਰੇਕ ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ (ਸੱਚੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਦੀ ਦਰ) ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ (ਤੰਦਰੁਸਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਦਰ) ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਾਧਾ (ਬੇਲੋੜੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਚਿੰਤਾ); ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਖੁੰਝੀ ਹੋਈ ਨਿਦਾਨ)। ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਇਸ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਏਆਈ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਡਿਵਾਈਸ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਤਕਨੀਕ, ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ)। ਇਸ ਲਈ, ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ

1. ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਸਥਿਤੀ। ਤਰਜੀਹ, ਮਾਪ, ਧਿਆਨ; ਇਹ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
2. ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਮਰੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹਨ.
3. ਜੇਕਰ AI ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ। ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਾ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦਾ।
4. ਜੇਕਰ AI ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਕੀ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਜਾਂ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਹੈ?
5. ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣ ਦਿਓ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ.
6. ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ KVKK; ਅਗਿਆਤ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਸਟਮ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਝੂਠਾ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ 70 ਸਾਲ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਖੰਘ ਅਤੇ ਭਾਰ ਘਟਦਾ ਹੈ। ਫੇਫੜੇ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੋਡਿਊਲ ਨਹੀਂ।" ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਦੇ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕੈਪੁਲਾ ਦੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ 9 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਨੋਡਿਊਲ ਲੱਭਦਾ ਹੈ; ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਸੀ.ਟੀ. AI ਛੋਟੇ, ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਜਖਮ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਸੀ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਅੱਖ ਨੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਬਚਾਇਆ.

ਕੇਸ 2 - ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਚਿੰਤਾ। ਇੱਕ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ AI ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੇਨਾਈਨ ਕੈਲਸੀਫੀਕੇਸ਼ਨ "ਸ਼ੱਕੀ" ਵਜੋਂ ਕੀ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀ ਬਾਇਓਪਸੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸਹੀ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ।

ਕੇਸ 3 - ਸਹੀ ਤਰਜੀਹ। ਇੱਕ ਤੀਬਰ ਦੌਰੇ ਵਿੱਚ, ਦਿਮਾਗ CT AI ਇੱਕ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸੂਚੀ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਇਸ ਨੂੰ 2 ਮਿੰਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰਦਾ, ਤਾਂ ਮਿੰਟ ਗੁੰਮ ਹੋ ਜਾਣਗੇ। AI ਨੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੀਮ ਨੇ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।

ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਰੋਲ ਟੇਬਲ

ਖੋਜ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਕੌਣ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਤੁਰੰਤ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਤਰਜੀਹ

ਛਾਂਟੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ

ਨੋਡਿਊਲ/ਜਖਮ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ

ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣਾ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ

ਮਾਪ (ਆਕਾਰ, ਘਣਤਾ)

ਤੇਜ਼, ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਮਾਪ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਅੰਤਮ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਰਿਪੋਰਟ

ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਸਮਰੱਥ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ

ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ

ਇੰਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਾਕਟਰ

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਨੋਟ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਮਪਲੇਟ ਚਿੱਤਰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।

ਕਾਰਜ: ਮਰੀਜ਼ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: - ਕੀ AI ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ? - ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? - ਕੀ ਪੁਰਾਣੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ? AI ਆਉਟਪੁੱਟ: [...] / ਕਲੀਨਿਕਲ...] (ਪ੍ਰਸੰਗ): [...] / ਕਲੀਨਿਕਲ...]

ਟਾਸਕ: ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰਲ ਸੰਖੇਪਾਂ ਵਜੋਂ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ। ਖੋਜ ਜੋੜਨਾ; ਸਿਰਫ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਦਾਨ ਕਥਨ ਜੋੜਨਾ। ਰਿਪੋਰਟ: [...]

ਟਾਸਕ: ਇਸ ਇਮੇਜਿੰਗ ਨੂੰ ਆਰਡਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਵਾਲ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਖੋਜ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਤਕਨੀਕ ਢੁਕਵੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਫੈਸਲਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ/ਡਾਕਟਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਰਾਫਟ (ਅਗਿਆਤ): [...]

ਟਾਸਕ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇਮੇਜਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਬਾਕੀ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ [ਅਨੋਨੋਮੀ] ਨਾਲ ਬਦਲੋ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਰਥ ਦੀ ਵਿਗਾੜ। ਪਾਠ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਸ ਐਕਸ-ਰੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ।" (ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ।)

ਮਜਬੂਤ: "ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ AI ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਕੀ AI ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦੇਹ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਪੁਰਾਣੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ? ਦੱਸੋ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।"

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ; ਫੈਸਲਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• "ਸਾਫ਼" ਲਈ AI ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਗਲਤੀ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਬਰਕਰਾਰ ਹੈ.
• ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਕਲਾਤਮਕ ਅਤੇ ਸੁਭਾਵਕ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ. ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
• AI ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਛਾਪੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਹੈ।
• ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆ

ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਘਾਤਕ ਸੀਮਾ "ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ" ਹੈ: ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਯੰਤਰ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਰੀਜ਼ ਆਬਾਦੀ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਇਸਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਡਿਵਾਈਸ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਤਕਨੀਕ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਾਲਗ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਲਗ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ 95% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਿਖਾਈ ਗਈ ਹੈ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਕਿਸ ਡਿਵਾਈਸ ਨਾਲ ਟੂਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਇਮੇਜਿੰਗ AI ਜੋ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਡਿਵਾਈਸ ਜਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹ 'ਤੇ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਵਾਹਨ ਕਿੱਥੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੈ; ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲਏ ਜਾਣ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਅੰਕੜਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਡਿਸਪਲੇ AI ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ, ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੇਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪਰ ਇਹ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ, ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਸਕਦਾ। ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟ 'ਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ, ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਰਿਪੋਰਟ ਹਮੇਸ਼ਾ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਛੱਡੋ। ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਰੱਖਿਆ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਇਮੇਜਿੰਗ ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ AI ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਚੈਕਲਿਸਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਕੀ ਖੋਜਾਂ ਜੋ ਕਿ AI ਫਲੈਗ/ਅਨਫਲੈਗ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹਨ? ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦਾ ਜੋਖਮ ਕਿੱਥੇ ਹੈ? ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੋਈ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਵਜੋਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਪਿਛਲੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ AI ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਚਿੱਤਰ/ਰਿਪੋਰਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ ਮੈਂ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।