ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ: ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰੀਪਿਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਕੈਨਿੰਗ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ AI-ਸਹਾਇਕ ਸਕੈਨਿੰਗ ਟੂਲ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਹੜੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰੀਅਪੀਕਲ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ।
• ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜਿੱਥੇ AI ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ 'ਦੂਜੀ ਅੱਖ' ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਤਮ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
• ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ

ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਦੰਦਾਂ ਦੀ ਅੱਖ ਹੈ। ਆਮ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ (ਐਕਸ-ਰੇ ਸਾਰੇ ਦੰਦਾਂ, ਜਬਾੜੇ ਅਤੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਚੌੜੀ ਫਿਲਮ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ) ਪੇਰੀਏਪੀਕਲ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ (ਜੜ੍ਹ ਦੇ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਕਈ ਦੰਦਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੀ ਛੋਟੀ ਫਿਲਮ) ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਟੂਲ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਿਆਪਕ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲ ਕੈਰੀਜ਼, ਹੱਡੀਆਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ, ਪੈਰੀਪਿਕਲ ਜਖਮਾਂ (ਜੜ੍ਹ ਦੀ ਨੋਕ 'ਤੇ ਸੋਜਸ਼ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ), ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਦੰਦਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਰੀਰਿਕ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ "ਦੂਜੀ ਅੱਖ" ਵਜੋਂ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ।

ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ: ਏਆਈ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਟੂਲ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਸੰਦ ਕਿਸੇ ਖੋਜ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਹੈ।

AI ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਟੂਲ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਹਨ। "ਟੈਗ ਕੀਤੇ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਹਿਰ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਸੱਟ ਲੱਗੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜਖਮ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ:

• ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਬਾਕਸ ਜਾਂ ਹੀਟਮੈਪ (ਰੰਗ ਹਾਈਲਾਈਟ) ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਸ਼ੱਕੀ ਖੇਤਰ।
• ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਸਕੋਰ (ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੰਨਾ "ਵਿਸ਼ਵਾਸ" ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ 0-100%)।
• ਕਈ ਵਾਰ ਦੰਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸ਼੍ਰੇਣੀ (ਕੈਰੀਜ਼, ਐਪੀਕਲ ਜਖਮ, ਹੱਡੀਆਂ ਦਾ ਪੱਧਰ, ਆਦਿ)।

ਸੁਝਾਅ: ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ। 92% ਦੇ ਸਕੋਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਇੱਕ ਕੈਵਿਟੀ ਹੈ", ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ "ਇਹ ਚਿੱਤਰ 92% ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੈਵਿਟੀਜ਼ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ"। ਅੰਤਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫਲੋ

1. ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜੇ ਗਲਤ ਸਥਿਤੀ, ਅੰਦੋਲਨ, ਭੂਤ ਦੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਜਾਂ ਅੰਡਰਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਹੈ ਤਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।
2. ਆਪਣਾ ਪੜ੍ਹਨਾ ਖੁਦ ਕਰੋ। ਏਆਈ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ; ਇਸ ਲਈ AI ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਵਾਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ("ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ" - ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅੰਨ੍ਹਾ ਭਰੋਸਾ)।
3. AI ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। AI ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਰੀਡਿੰਗ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ।
4. ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰੋ. ਜੇ ਏਆਈ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਉਸ ਖੇਤਰ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰੋ; ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਾਧੂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲਓ।
5. ਕਲੀਨਿਕ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰੋ। ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂਚ, ਲੱਛਣਾਂ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਜੋੜੋ।
6. ਅੰਤਮ ਟਿੱਪਣੀ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ। ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ AI ਨੂੰ "ਦੂਜੀ ਅੱਖ" ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AI ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ

ਵਿਸ਼ਾ

ਕੀ AI ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ?

ਨੋਟ

ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਸਕੈਨਿੰਗ

ਹਾਂ

ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ

ਇੰਟਰਪ੍ਰੌਕਸੀਮਲ ਕੈਰੀਜ਼ (ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ) ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਉਣਾ

ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਖਮਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਹੱਡੀ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦਾ ਮਾਪ

ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ

ਹਵਾਲਾ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ

ਘੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਤਸਵੀਰ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ

ਨਹੀਂ

ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ

ਦੁਰਲੱਭ ਰੋਗ ਵਿਗਿਆਨ

ਨਹੀਂ

ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਹੀ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ

ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ

ਨਹੀਂ

ਅਜਿਹਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਗੱਠ, ਅਸਧਾਰਨ ਜਖਮ, ਜਾਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਅੰਗ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵਿੱਚ, ਸੰਦ ਚੁੱਪ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 1: ਦੂਜੀ ਅੱਖ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਵਿਅਸਤ ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਡਾਕਟਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ. AI ਟੂਲ ਤੀਜੇ ਮੋਲਰ (ਸਿਆਣਪ ਦੰਦ) ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਲੂਸੈਂਟ ਖੇਤਰ (ਸੰਭਾਵਿਤ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜੋ ਐਕਸ-ਰੇ ਉੱਤੇ ਹਨੇਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ) ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਡਾਕਟਰ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਚਿਕਿਤਸਕ ਵਾਪਸ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਤੇ ਪੇਰੀਏਪਿਕਲ ਫਿਲਮ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ follicular cyst (ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਦੰਦ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਤਰਲ ਨਾਲ ਭਰੀ ਥੈਲੀ) ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ AI ਦਾ ਮੁੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਥਕਾਵਟ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮਿਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 2: ਗਲਤ ਸਥਿਤੀ ਗਲਤ ਨਿਸ਼ਾਨ

ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਨੇ ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਸ਼ਾਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਠੋਡੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਰੱਖਿਆ; ਅਗਲੇ ਦੰਦ ਧੁੰਦਲੇ ਹਨ. AI ਟੂਲ 70-85% ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਫਜ਼ੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਵੱਖਰੇ "ਰੋਟ" ਫਲੈਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਚਿਕਿਤਸਕ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਸ਼ਾਨ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਮ ਨੂੰ ਮੁੜ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਨਵੀਂ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਨਿਸ਼ਾਨ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਬਕ: ਖਰਾਬ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੂੜਾ ਹੈ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 3: ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ

ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਔਸਤਨ 400 ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਸ਼ਾਟਸ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। AI ਪ੍ਰੀ-ਸਕੈਨਿੰਗ ਹਰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਔਸਤਨ 2 ਸੰਭਾਵੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵੱਲ ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ; ਡਾਕਟਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 30% ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਘਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਵੈਦ ਵੀ 70% ਖਤਮ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ 60% ਤੋਂ 75% ਤੱਕ ਵਧਾ ਕੇ, ਕਲੀਨਿਕ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਫਲੈਗਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਠ: ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈਟਿੰਗ ਟੂਲ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਬੋਝ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਇਹ ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਟੂਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਅਸਲ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ।

ਭੂਮਿਕਾ: ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਰਿਪੋਰਟ ਸਹਾਇਕ (ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ)। ਕੰਮ: ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ AI ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟ ਦਾ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਲਈ: ਸਥਾਨ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ, ਨੋਟ "ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" AI ਆਉਟਪੁੱਟ: [ਅਗਿਆਤ ਸੂਚੀ]

ਭੂਮਿਕਾ: ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੰਟਰੋਲਰ। ਟਾਸਕ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਹਾਲਤਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ। ਸਥਿਤੀ, ਅੰਦੋਲਨ, ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਕਲਾਤਮਕ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਸ਼ਰਤਾਂ: [ਵੇਰਵਾ]

ਭੂਮਿਕਾ: ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਰੀਮਾਈਂਡਰ (ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ)। ਕੰਮ: ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਰੇਡੀਓਲੂਸੈਂਟ/ਰੇਡੀਓਪੈਕ ਖੋਜ ਲਈ ਵਿਚਾਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਲਈ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਵਾਧੂ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਦਾਨ ਲਿਖਣਾ। ਵਰਣਨ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ: [ਅਗਿਆਤ]

ਭੂਮਿਕਾ: ਮਰੀਜ਼ ਵਿਆਖਿਆ ਪਾਠ ਲੇਖਕ. ਟਾਸਕ: ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲਾ ਪੈਰਾ ਲਿਖੋ। ਡਰਾਉਣੀ ਜਾਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਖੋਜ: [ਲਿਖੋ]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਸੂਚੀ ਦਿਓ ਕਿ ਇਸ ਪੈਨੋਰਾਮਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਸੱਟਾਂ ਹਨ।"

ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਿਉਂ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨੰਬਰ ਦੇਣ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਮਜਬੂਤ: "ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੇ ਨਾਲ AI ਟੂਲ ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੜਨ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਟੇਬਲ ਕਰੋ; ਜੋੜੋ ਕਿ ਕਿਸ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟੈਸਟ (ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਮਤਿਹਾਨ, ਜਾਂਚ, ਬਾਈਟ ਫਿਲਮ) ਲਈ ਹਰੇਕ ਲਈ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮੈਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ।"

ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਇਹ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਜਨਰੇਟਰ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰੀਅਪੀਕਲ: ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਕੰਮ, ਵੱਖਰੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ

ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰੀਪਿਕਲ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਦੀਆਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਘੱਟ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਖੇਤਰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਆਮ ਸਕੈਨਿੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਦੰਦਾਂ, ਸਿਸਟਸ, ਜਬਾੜੇ ਦੀਆਂ ਹੱਡੀਆਂ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਹੱਡੀਆਂ ਦੇ ਆਮ ਪੱਧਰ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਇੰਟਰਪ੍ਰੌਕਸੀਮਲ (ਦੰਦਾਂ ਵਿਚਕਾਰ) ਕੈਰੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੀ। ਪੈਰੀਪਿਕਲ ਅਤੇ ਕੱਟਣ ਵਾਲੀਆਂ ਫਿਲਮਾਂ ਉੱਚ ਵਿਸਤਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਤੰਗ ਖੇਤਰ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ; ਇਹ ਕੈਰੀਜ਼ ਡੂੰਘਾਈ, ਜੜ੍ਹਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਪੈਰੀਅਪੀਕਲ ਵੇਰਵੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕਿਸ ਫਿਲਮ ਦੀ ਕਿਸਮ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਪੈਰੀਪਿਕਲ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਕੈਰੀਜ਼ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨਾ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗਾ।

ਇਹ ਅੰਤਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਉਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੈਰੀਪਿਕਲ ਜਾਂ ਬਾਈਟ ਫਿਲਮ ਨਾਲ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ AI ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਪ੍ਰੀ-ਸਕੈਨ ਦਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਰਨ ਲਈ "ਗਾਈਡਲਾਈਨ" ਵਜੋਂ ਵੀ ਮੁੱਲ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਵਾਧੂ ਫੁਟੇਜ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ; ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 4: ਸਹੀ ਫ਼ਿਲਮ ਸ਼ੈਲੀ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ

AI ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਵਿੱਚ ਹੇਠਲੇ ਮੋਲਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਚਿੰਨ੍ਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਪੈਨੋਰਾਮਾ ਇਸ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਟਾਰਗੇਟਡ ਪੈਰੀਪਿਕਲ ਫਿਲਮ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਥਿਤੀ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੈਰੀਪੀਕਲ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਇਸਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਪਾਠ: AI ਪ੍ਰੀ-ਸਕੈਨਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟਰਿੱਗਰ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਹੀ ਵਾਧੂ ਚਿੱਤਰ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ।
• ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਰੀਡਿੰਗ (ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ) ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਵੇਖਣਾ।
• ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਕਰਨਾ.
• AI ਦੁਆਰਾ "ਸਿਹਤਮੰਦ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਨਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰਨਾ।
• ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਤੋਂ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ.

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਏਆਈ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਟੂਲ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਦੂਜੀ ਅੱਖ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਅਤੇ ਪੈਰੀਅਪੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੱਕੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਕੇ ਮਿਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਸਕੋਰ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਖਰਾਬ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟੂਲ ਗਲਤ ਹੈ। ਸਹੀ ਵਰਕਫਲੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਫਿਰ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਆਪਣੀ ਰੀਡਿੰਗ, ਫਿਰ ਏਆਈ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ, ਵਿਵਾਦ ਹੱਲ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਹਸਤਾਖਰ ਕੀਤੇ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ 5 ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ (ਅਨਾਮ ਜਾਂ ਵਿਦਿਅਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ), ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਰੀਡਿੰਗ ਲਿਖੋ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ AI ਟੂਲ ਤੋਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਲਈ, ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਕਿ AI ਨੇ ਕੀ ਫੜਿਆ ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਖੁੰਝ ਗਏ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਦੇਖਿਆ ਪਰ AI ਦੋ ਕਾਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁੰਝ ਗਿਆ। ਉਭਰਨ ਵਾਲੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਮਜ਼ਬੂਤ/ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਰੀਡਿੰਗ ਲਿਖੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ, ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮੇਰੀ ਆਪਣੀ ਰੀਡਿੰਗ ਵਿਚਕਾਰ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾ ਲਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅੰਤਮ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।