ਨਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਰਸਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਜੋਖਿਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਨਰਸ ਦੇ ਕੋਲ ਰਹਿਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ
• ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।

ਨਰਸਿੰਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪੇਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਉਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਲ 'ਤੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਚੇਨ ਦੇ ਕੁਝ ਲਿੰਕ—ਮੈਮੋ ਲਿਖਣਾ, ਹੈਂਡਓਵਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਬਰੋਸ਼ਰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ—ਤੇਜੀ ਨਾਲ ਸੌਖਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਕੁਝ ਤੱਤ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਛੋਟੇ ਲਈ AI; ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜੋ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ) ਨਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ: ਇਹ ਟਾਈਪਿੰਗ ਦੇ ਮਿੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਪਰ AI ਇੱਕ ਨਰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ, ਛੂਹਦਾ ਨਹੀਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ, ਦਸਤਖਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਨਰਸਿੰਗ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਖੜ੍ਹੇ ਰਹਿਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ AI ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, AI 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ।

AI ਨਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ

AI ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਸੰਪਾਦਨ ਅਤੇ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ SBAR ਹੈਂਡਓਵਰ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਪਿੰਜਰ (ਸਥਿਤੀ-ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ-ਅਸੈਸਮੈਂਟ-ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈਂਡਓਵਰ ਟੈਕਸਟ), ਡਿਸਚਾਰਜ ਟਰੇਨਿੰਗ ਬਰੋਸ਼ਰ ਦੀ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਇੱਕ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਖਰੜਾ, ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਨੋਟ ਦਾ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣ, ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AI ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਤਸ਼ਖੀਸ਼, ਇੱਕ ਦਵਾਈ ਦੀ ਖੁਰਾਕ, ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈਜ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਕੀ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਵਿਗੜ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ "ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ" ਦੇ ਤਰਕ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਾਠਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ: ਭਾਵ, ਇਹ ਇੱਕ ਖੁਰਾਕ, ਡਰੱਗ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਮੁੱਲ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਦਮ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲੀ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਹੈ। ਨਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੀ ਗਲਤੀ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਟਾਈਪੋ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਗਲਤ ਦਵਾਈ, ਇੱਕ ਖੁੰਝੀ ਵਿਗੜਦੀ, ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਜਿਸਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਸਾਵਧਾਨ: ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਾਏ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ, ਡਰੱਗ ਦੀ ਖੁਰਾਕ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਕਿਸੇ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਨਰਸ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ, ਅਤੇ ਨਰਸ ਦੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ 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 ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "ਕੀ AI ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?"

ਖੇਤਰ

ਨਮੂਨਾ ਕਾਰਜ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੱਧਰ

ਹਰਾ (ਘੱਟ ਜੋਖਮ)

ਬਰੋਸ਼ਰ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨਾ, ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਖੇਪ

ਮੁਫ਼ਤ ਉਤਪਾਦਨ

ਤੁਰੰਤ ਸਮੀਖਿਆ

ਪੀਲਾ (ਮੱਧਮ ਜੋਖਮ)

SBAR ਹੈਂਡਓਵਰ, ਕੇਅਰ ਪਲਾਨ ਡਰਾਫਟ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਾਰ, ਮਰੀਜ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਪਾਠ

ਡਰਾਫਟ + ਪ੍ਰਸਤਾਵ

ਨਰਸ ਕੰਟਰੋਲ + ਸਰੋਤ ਪੁਸ਼ਟੀ

ਲਾਲ (ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ)

ਨਿਦਾਨ, ਡਰੱਗ ਦੀ ਖੁਰਾਕ, ਟ੍ਰਾਈਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ, ਵਿਗੜਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਆਰਡਰ

ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨ/ਚੈੱਕਲਿਸਟ

ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ/ਸਪੈਸ਼ਲਿਸਟ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ

ਗ੍ਰੀਨ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਰਹੋ। ਪੀਲੇ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਪਰ ਹਰੇਕ ਮੁੱਲ, ਦਵਾਈ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਦਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਦਾ ਕਦੇ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਕਹਿਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਹਰ 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; ਇਹ ਦੇਖਭਾਲ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੋਸ ਤਸਦੀਕ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਪਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:

1. ਸਰੋਤ ’ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ। ਜੇਕਰ AI ਨੇ ਇੱਕ ਖੁਰਾਕ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਦਮ, ਜਾਂ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਡਰੱਗ ਸੰਦਰਭ, ਜਾਂ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
2. ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਸਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਚਾਰਟ, ਆਰਡਰ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ; ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ।
3. ਸੁਤੰਤਰ ਨਿਯੰਤਰਣ. ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਾਂ ਦੂਜੀ ਨਰਸ ਨਾਲ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜੇ (ਖੁਰਾਕ, ਤਰਲ ਗਣਨਾ, ਸਕੋਰ) ਦੀ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
4. ਯੋਗ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ. ਜੇ ਫੈਸਲਾ ਕਿਸੇ ਡਾਕਟਰ ਜਾਂ ਮਾਹਰ (ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ, ਆਦੇਸ਼) ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲਈ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
5. ਆਪਣਾ ਨਿਸ਼ਾਨ ਛੱਡੋ। ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ; ਇਸ ਦੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ।

ਸੰਕੇਤ: "ਏਆਈ ਨੇ ਕਿਹਾ" ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਰਸਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਤਰਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਆਦੇਸ਼, ਸੁਵਿਧਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਸਬੂਤ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਇਹਨਾਂ ਤਰਕਸੰਗਤਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਡਾਟਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਨਿਦਾਨ, ਇਮੇਜਿੰਗ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਨਤੀਜਾ; ਇਹ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹਨ (ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਜੋ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ)। ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਇਹ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ? ਕੀ ਇਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਕੀ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ID, ਮਿਤੀ, ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ)? ਕੀ ਟੂਲ ਜੋ ਮੈਂ ਵਰਤਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਸੰਸਥਾਗਤ ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਨੈਤਿਕਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਗੁਪਤਤਾ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ "ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਡਾਕਟਰੀ ਸਲਾਹ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI-ਤਿਆਰ ਟੈਕਸਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਗਲਤ ਹੈ; AI ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਇਹ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ, ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਲੋਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹਨ।

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

1. ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਰੱਖੋ. ਹਰਾ, ਪੀਲਾ ਜਾਂ ਲਾਲ?
2. ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਅਸਲੀ ਨਾਮ, ID, ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ।
3. ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਖੇਪ ਦਿਓ. ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖੋ।
4. ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਉਤਪਾਦ ਵਾਂਗ ਨਾ ਵਰਤੋ।
5. ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਸਰੋਤ, ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ, ਨਿਯੰਤਰਣ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਟਰੇਸ।
6. ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਰਸਿੰਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਹਾਇਕ ਹੋ। ਕੰਮ: [ਟਾਸਕ] ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਪ੍ਰਸੰਗ: ਸੇਵਾ [...], ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ (ਅਗਿਆਤ) [...], ਉਦੇਸ਼ [...]।ਨਿਯਮ: ਹਰੇਕ ਖੁਰਾਕ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਮੁੱਲ ਲਈ ਲੇਬਲ "ਪੁਸ਼ਟੀ ਲੋੜੀਂਦਾ"।

ਕਾਰਜ: ਸੂਚੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਾਅਵਿਆਂ, ਖੁਰਾਕ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ, ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹਵਾਲੇ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ "ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਸਦੀ ਖੁਦ ਤਸਦੀਕ ਨਾ ਕਰੋ, ਬੱਸ ਇਸਨੂੰ ਮਾਰਕ ਕਰੋ। ਪਾਠ: [...]

ਟਾਸਕ: ਇੱਕ ਨਰਸ ਦੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜੋਖਮ ਦੇ 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/ਸਪੈਸ਼ਲਿਸਟ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਲਿਖੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ: [...]

ਟਾਸਕ: ਹੇਠਾਂ ਮਰੀਜ਼/ਕੇਸ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਅਸਲੀ ਨਾਮ, ID, ਮਿਤੀ, ਪਤਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਨੂੰ [TAGET] ਨਾਲ ਬਦਲੋ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਰਥ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੋ। ਟੈਕਸਟ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?"

Güçlü: "ਨਮੂਨੀਆ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਵਾਲੇ 65-ਸਾਲ ਦੇ (ਅਗਿਆਤ) ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਨਰਸਿੰਗ ਨਿਰੀਖਣ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਲੱਛਣਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ 'ਤੇ, ਪਰ ਇਹ ਦੱਸੋ ਕਿ ਸਹੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਸੰਸਥਾਗਤ ਆਰਡਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਡਰਾਫਟ, ਇਹ ਕਿਸੇ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ।"

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਸੰਗ, ਉਦੇਸ਼, ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ; ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਾਏ ਲਈ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. AI ਸਕੈਚ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ।
• AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣਾ। ਨਿਦਾਨ, ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੁਰਾਕ, ਟ੍ਰਾਈਜ ਕਦੇ ਵੀ ਏਆਈ ਲਈ ਨਹੀਂ ਛੱਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਖੁਰਾਕ, ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਦਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
• ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਡਾਟਾ ਸਿੱਧਾ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਡੀ-ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ 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; ਯਕੀਨੀ ਟੋਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇੱਕ ਭੁਲੇਖੇ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ: ਨਰਸਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਸੰਕੇਤ

ਭੁਲੇਖੇ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਝੂਠੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੱਚੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਂਗ ਹੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। AI "ਸ਼ਾਇਦ", "ਮੈਂ ਸੋਚਦਾ ਹਾਂ" ਨਹੀਂ ਕਹਿੰਦਾ; ਇਹ ਉਸੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗਲਤ ਖੁਰਾਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਹੀ ਖੁਰਾਕ ਤਜਵੀਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਧੁਨ ਦੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਾਲ ਚਿਤਾਵਨੀ ਜਾਰੀ ਕਰੋ ਜਦੋਂ: AI ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਨੰਬਰ, ਆਈਟਮ ਨੰਬਰ, ਗਾਈਡਲਾਈਨ ਨਾਮ ਜਾਂ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਡਰੱਗ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਦਮ ਨੂੰ "ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।" ਇਹ ਬਿੰਦੂ ਉਹ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ AI ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਬਚਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਹਿਦਾਇਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ: "ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਖਿਆ, ਖੁਰਾਕ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਨੂੰ 'ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ' ਵਜੋਂ ਮਾਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ 'ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ' ਕਹੋ।" ਇਹ ਏਆਈ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਬਚਾਅ ਕ੍ਰਾਸ-ਚੈਕਿੰਗ ਹੈ: ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਸਰੋਤ, ਇੱਕ ਡਰੱਗ ਸੰਦਰਭ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਪੁੱਛ ਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ AI ਇੱਕ ਹੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੋ ਵਾਰ ਗਲਤ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ; ਇਕਸਾਰਤਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ: ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਢਾਂਚਾ

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ AI 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ; ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਯੋਗ ਮਾਹਰ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਰਸ ਇਹ ਕਹਿ ਕੇ ਦੁਰਵਿਹਾਰ ਦਾ ਬਚਾਅ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਕਿ "ਏਆਈ ਨੇ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਹੈ"; ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਡਰਨਾ - ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰਤਾ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੈ। AI ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਨ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: ਇਹ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅੰਤਿਮ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

AI ਨਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਲ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਨਰਸ ਜਾਂ 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। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲਓ। ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਨਰਸ ਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ; AI ਇਸ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਸੇਵਾ ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਕੰਮ ਚੁਣੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਹੈਂਡਆਊਟ, SBAR ਹੈਂਡਓਵਰ, ਦਵਾਈ ਦੀ ਖੁਰਾਕ ਕੰਟਰੋਲ)। ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਹਰੇ/ਪੀਲੇ/ਲਾਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ। ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੀਲੇ ਅਤੇ ਲਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਸਦੀਕ ਪਰਤਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਲਾਲ ਕੰਮ ਲਈ ਕਿਸ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ, ਸੀਮਤ ਸੰਖੇਪ ਦਿੱਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਖੁਰਾਕ/ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ/ਸਪੈਸ਼ਲਿਸਟ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਟਰੇਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।