ਭਰਮ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ

ਲਾਭ:

• ਮੈਡੀਕਲ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਭਰਮ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ (ਮਨਘੜਤ ਸਰੋਤ, ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ, ਕਾਲਪਨਿਕ ਅਧਿਐਨ) ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
• ਹਰੇਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਮਾਡਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਕਿ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਬਿਆਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦਾ ਜੋਖਮ ਜੋ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜਾਪਦਾ ਹੈ

ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਜਿਹੇ ਪਾਠ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਨਾਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਵਾਕ ਉਹੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੋਨ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ। ਇਸ ਨੂੰ "ਭਰਮ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਅਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਮਨਘੜਤ ਸਰੋਤ, ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ, ਕਾਲਪਨਿਕ ਅਧਿਐਨ, ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਗਾਈਡ ਸਮੱਗਰੀ) ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਸੀ। ਦੂਜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਭਰਮ ਇੱਕ ਵਿਕਾਰ ਹੈ; ਇਹ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਭੁਲੇਖੇ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ, ਬਹੁ-ਪਰਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖੋਗੇ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ: ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਬਿਆਨ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹਰੇਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।

ਭੁਲੇਖੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੈ?

AI ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ "ਅਗਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸ਼ਬਦ" ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਅਸਲੀਅਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਲਿਖਤਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ-ਜੁਲਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਲੇਖ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ, ਸਟੀਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਮਾਡਲ "ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ" ਕਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਿਤੀ 'ਤੇ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਨਾ ਹੋਵੇ ਜੋ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਬਦਲੀਆਂ ਹਨ।

ਸੰਕੇਤ: AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ "ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ?" ਪੁੱਛਣਾ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟੈਸਟ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ "ਹਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ" ਜਾਂ, ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸਲੀ ਪਰੀਖਣ ਸੁਤੰਤਰ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਮੈਡੀਕਲ ਭਰਮ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ

ਸ਼ੈਲੀ

ਉਦਾਹਰਨ

ਖ਼ਤਰਾ

ਬਣਾਇਆ ਸਰੋਤ

ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਲੇਖ/DOI

ਸਬੂਤ ਦੀ ਝੂਠੀ ਲੜੀ

ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ/ਯੂਨਿਟ

ਗਲਤ ਮਿਲੀਗ੍ਰਾਮ ਜਾਂ ਇਕਾਈ

ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਨੁਕਸਾਨ

ਕਾਲਪਨਿਕ ਕੰਮ/ਨਤੀਜਾ

ਗੈਰ-ਆਰਸੀਟੀ "ਸਬੂਤ"

ਗਲਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ

ਪੁਰਾਣੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼

ਪੁਰਾਣਾ ਗਾਈਡ ਲੇਖ

ਪੁਰਾਣਾ ਇਲਾਜ

ਗਲਤ ਵੰਡ

ਅਸਲੀ ਲੇਖ, ਗਲਤ ਸਿੱਟਾ

ਖਰਾਬ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਮਕਰਨ

ਅਪਵਾਦ ਛੱਡੋ

ਗਲਤ ਵਰਤੋਂ

ਮਲਟੀ-ਲੇਅਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ

ਭਰਮ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਬਚਾਅ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤਸਦੀਕ ਹੈ। ਪੰਜ ਪਰਤਾਂ:

1. ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਜਾਓ। ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਪੈਕੇਜ ਸੰਮਿਲਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਲੇਖ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਖੁਰਾਕ, ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
2. ਕਰਾਸ ਚੈੱਕ. ਕੀ ਦੋ ਸੁਤੰਤਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ?
3. ਸਤਹੀਤਾ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਸ ਮਿਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ?
4. ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਸਾਰਤਾ. ਕੀ ਦਾਅਵਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਅਤੇ ਆਮ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਕ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ?
5. ਮਾਹਰ ਅੱਖ. ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ੱਕ ਜਾਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਸ਼ਾਖਾ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਾਪਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ AI ਨੂੰ ਘੱਟ ਹੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਦਵਾਈ ਦੀ ਖੁਰਾਕ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ। AI ਬਹੁਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਪ੍ਰਾਸਪੈਕਟਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ; ਅਸਲ ਖੁਰਾਕ AI ਦੇ ਕਹੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ ਹੈ। AI ਦੀ ਸਟੀਕ ਟੋਨ ਨੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ; ਪੁਸ਼ਟੀ ਨੇ ਇੱਕ ਘਾਤਕ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ।

ਕੇਸ 2 - ਫੈਂਟਮ ਕੰਮ। AI ਇੱਕ ਇਲਾਜ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ "2020 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ 1,200-ਮਰੀਜ਼ ਮਲਟੀਸੈਂਟਰ RCT" ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਅਧਿਐਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ ਆਪਣੇ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਬਣਾਏ ਸਨ।

ਕੇਸ 3 — ਪੁਰਾਣੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼। AI ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੀ ਦਵਾਈ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਕਿਸੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਡਾਕਟਰ ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਈਡ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ; ਪਹੁੰਚ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਏਜੰਟ ਪਹਿਲਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ. AI ਦਾ ਗਿਆਨ ਪਿਛਲੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ

1. ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਤੱਕ ਘਟਾਓ। ਜਿਵੇਂ "ਐਕਸ ਡਰੱਗ ਦੀ Y ਖੁਰਾਕ ਵਿੱਚ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।"
2. ਸਰੋਤ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਖੁਰਾਕ, ਮਾਪਦੰਡ ਜਾਂ ਸਬੂਤ?
3. ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਖੋਲ੍ਹੋ। ਪ੍ਰਾਸਪੈਕਟਸ, ਮੈਨੂਅਲ, PubMed.
4. ਦੋ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਕਰਾਸ ਚੈਕ ਕਰੋ।
5. ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
6. ਜੇ ਇਹ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦਾ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ; ਜੇ ਸ਼ੱਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ.

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਟਾਸਕ: ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਦਾਅਵੇ (ਖੁਰਾਕ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਮਾਪਦੰਡ, ਸਰੋਤ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜਾ, ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼) ਨੂੰ ਵੱਖਰੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲਈ "ਜਿਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ" ਕਾਲਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਸਵੈ-ਤਸਦੀਕ; ਸਿਰਫ਼ ਚੈੱਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ: [...]

ਕਾਰਜ: ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦਾਅਵੇ ਦੇ ਸਹੀ ਹੋਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਦੇਖ ਸਕਾਂ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਦਾਅਵਾ: [...]

ਕਾਰਜ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ, ਸਰੋਤ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਜਾਂ ਪੂਰਨ ਕਥਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "80% ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ", "500 ਮਿਲੀਗ੍ਰਾਮ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ")। ਹਰੇਕ ਨੂੰ "ਅਨਸੋਰਸਡ - ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਣ ਲੋੜੀਂਦਾ" ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰੋ। ਪਾਠ: [...]

ਟਾਸਕ: ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ: ਇਹ ਕਿਸ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਆਖਰੀ ਵਾਰ ਕਦੋਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕੀ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਕੋਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ? ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਪਾਠ ਨੂੰ ਨਾ ਬਣਾਓ; ਕੰਟਰੋਲ ਸਵਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰੋ। ਸੁਝਾਅ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਕੀ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ?" (AI ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ "ਹਾਂ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।)

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਹੇਠਾਂ AI ਪ੍ਰਿੰਟਆਉਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਖੁਰਾਕ, ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ (ਪੈਕੇਜ ਸੰਮਿਲਿਤ/ਗਾਈਡਲਾਈਨ/ਪਬਮੇਡ) ਤੋਂ ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਲਈ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ 'ਤਸਦੀਕ ਲੋੜੀਂਦੇ' ਵਜੋਂ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ; ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।"

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ "ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ" ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ "ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।"

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੋਨ ਨੂੰ ਭੁਲਾਉਣਾ. ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਬਿਆਨ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• "ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ?" ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੋਵਾਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਲਾਈਡ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹੋਣਾ। ਕਰਾਸ-ਚੈਕਿੰਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਅੱਪਡੇਟ ਛੱਡਣਾ। ਮਾਡਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਿਤੀ 'ਤੇ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
• ਕਿਸੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਨਾ ਕਰੋ। ਸ਼ੱਕੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜੀ ਰਾਏ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ: ਕਿਸੇ ਦਾ ਆਪਣਾ ਜਾਲ

ਭਰਮ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਲਤੀ ਹੈ; ਪਰ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਵੀ ਹੈ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਬਿਨਾਂ ਸਵਾਲ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮੰਨਣ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੈ। ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋਣ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਆਦੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ; ਅਸੀਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਮਾਡਲ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਵਾਂਗ ਸਟੀਕ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੈ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਥੱਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ, ਅਤੇ ਰੁਟੀਨ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ। ਦੌਰੇ ਦੇ ਅੰਤ 'ਤੇ, AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਖਾਰਜ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ "ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੱਚ ਹੈ।" ਐਂਟੀਡੋਟ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਦਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ: ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਚੈਕ-ਇਨ ਪੜਾਅ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ। "ਮੈਂ ਥੱਕ ਗਿਆ ਹਾਂ, ਪਰ ਇਹ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ" ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਚਾਅ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ AI ਗਲਤੀਆਂ ਕਰੇਗਾ; ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਥੱਕ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਸਵਾਲ ਕੀਤੇ ਉਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ, ਨਿੱਜੀ ਵਿਚਾਰ ਲਈ ਨਹੀਂ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਹੈਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਖਤਰਾ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਉਸੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਝੂਠ ਅਤੇ ਸੱਚ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਨਘੜਤ ਸਰੋਤ, ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ, ਫਰਜ਼ੀ ਅਧਿਐਨ, ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ। ਇਕੋ ਇਕ ਬਚਾਅ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਤਸਦੀਕ ਹੈ: ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ, ਕਰਾਸ-ਚੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਦਰਾ ਲਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਰੇਕ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ। ਕਦੇ ਵੀ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਸੱਚ ਦੇ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਨਾ ਲਓ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

AI ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ (ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਖੁਰਾਕ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਇਲਾਜ)। ਹਰ ਖੁਰਾਕ, ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਜੋ ਉਹ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਿੰਨੇ ਦਾਅਵੇ ਸੱਚ ਨਿਕਲੇ ਅਤੇ ਕਿੰਨੇ ਝੂਠੇ ਜਾਂ ਮਨਘੜਤ? ਸਾਰਣੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ ਕਿ ਗਲਤੀਆਂ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਭੁਲੇਖੇ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੋਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਖੁਰਾਕ/ਮਾਪਦੰਡ/ਸਰੋਤ/ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਦੋ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਕ੍ਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [] ਮੈਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਤਮਕ/ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਰ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ।