ਚਿੱਤਰ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ: ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ

ਲਾਭ:

• ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ.
• ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਭਾਰ ਚੁੱਕਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
• ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰ ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਏਆਈ ਖੋਜ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੰਧਾਂ, ਵਾਧੂ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਦੂਜੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਰਾਏ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪਿਛਲੀ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਕਿ AI ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਟੂਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਦੇ ਦਿਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਾਂ: ਇਹ ਸਾਧਨ ਕਿੰਨੇ ਸਹੀ ਹਨ, ਉਹ ਕਦੋਂ ਗਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਕੀ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ? ਕਿਉਂਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਔਜ਼ਾਰ "ਮਦਦਗਾਰ" ਹੈ ਜਾਂ "ਖਤਰਨਾਕ" ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੈਂਟਿਸਟਰੀ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀਆਂ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ - ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਸ਼ਰਤ ਹੈ।

ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ

ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ: ਜਦੋਂ AI ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਦੰਦ ਨੂੰ "ਸੜਨ" ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਨਤੀਜਾ: ਬੇਲੋੜੀ ਚਿੰਤਾ, ਬੇਲੋੜੀ ਹੋਰ ਜਾਂਚ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਇਲਾਜ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਿਹਤਮੰਦ ਟਿਸ਼ੂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵੀ।

ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ: ਜਦੋਂ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰੀ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ "ਅਣਡਿੱਠ" ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ, ਇਸਨੂੰ ਫਲੈਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਰੀਪੀਕਲ ਜਖਮ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ (ਜੜ੍ਹ ਦੀ ਨੋਕ 'ਤੇ ਸੋਜਸ਼ ਵਾਲਾ ਖੇਤਰ)। ਨਤੀਜਾ: ਲਾਪਤਾ ਪੈਥੋਲੋਜੀ, ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਤਰੱਕੀ. ਇਹ ਅਕਸਰ ਦੰਦਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਕਿਉਂਕਿ ਜੇਕਰ ਡਾਕਟਰ AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਸਪੱਸ਼ਟ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਚੁੱਪਚਾਪ ਅੱਗੇ ਵਧੇਗੀ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਕਿਉਂਕਿ AI ਕੁਝ ਵੀ ਫਲੈਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਸਭ ਠੀਕ ਹੈ"। ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਰੀਡਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਛੱਡਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ।

ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ: ਦੋ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕ

ਦੋ ਨੰਬਰ ਵਾਹਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:

• ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ: ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਦੀ ਦਰ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰ ਹਨ। ਉੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "ਉਹ ਰੋਗ ਨਹੀਂ ਛੱਡਦਾ"।
• ਵਿਸ਼ਿਸ਼ਟਤਾ: ਉਹ ਦਰ ਜਿਸ 'ਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਤੰਦਰੁਸਤ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ "ਸਾਫ਼" ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "ਉਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਅਲਾਰਮ ਨਹੀਂ ਉਠਾਉਂਦਾ।"

ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮਤਭੇਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਟੂਲ ਬਹੁਤ "ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ" ਸੈਟ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਇਹ ਹਰ ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਤਾਂ ਇਹ ਘੱਟ ਪੈਥੋਲੋਜੀਜ਼ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦੇਵੇਗਾ ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਦੇਵੇਗਾ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ "ਚੋਣਵੀਂ" ਵੀ ਸੈਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਘੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਚਿਕਿਤਸਾ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਉੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਜਖਮ ਦਾ ਗੁੰਮ ਹੋਣਾ ਖਾਲੀ ਅਲਾਰਮ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਅੰਤਮ ਕਹਿਣਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਹੈ.

ਸੰਕਲਪ

ਕੀ ਉਪਾਅ

ਉੱਚਾ ਹੋਣਾ ਕੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ

ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਫੜੋ

ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਘਟਦੇ ਹਨ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ

ਤੰਦਰੁਸਤ ਦੀ ਸਫਾਈ

ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਘਟਦੇ ਹਨ

ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ

ਉਸ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦਾ "ਭਰੋਸਾ"

ਸਿਰਫ਼ ਦਰਜਾਬੰਦੀ/ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਲਈ ਸੁਝਾਅ

ਸੰਕੇਤ: ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਸਕੋਰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਰਮਾਤਾ ਨੂੰ ਉਸ ਸਕੋਰ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛੋ। ਇਹ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿ ਕਿਸ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ: ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਲਈ

ਇਹਨਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਨਾਲ ਖੋਜਣ ਵਾਲੀ ਹਰੇਕ AI ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ:

1. ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੰਧ: ਕੀ ਖੋਜ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ?
2. ਅਤਿਰਿਕਤ ਇਮੇਜਿੰਗ: ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਪੈਰੀਪਿਕਲ, ਕੱਟਣ ਜਾਂ ਸੀਬੀਸੀਟੀ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ।
3. ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ: ਪਿਛਲੇ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੈ।
4. ਦੂਜੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਰਾਏ: ਸ਼ੱਕੀ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਕਰਮੀ ਦੀ ਰਾਏ।
5. ਰਿਕਾਰਡ: ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ, ਤਰਕ ਅਤੇ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 1: ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਕੀਮਤ

AI ਟੂਲ 88% ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ 34-ਸਾਲ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੇਠਲੇ ਪਹਿਲੇ ਮੋਲਰ ਵਿੱਚ "ਕੈਰੀਜ਼" ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ 'ਤੇ, ਦੰਦ ਬਰਕਰਾਰ ਹੈ, ਕੋਈ ਕੈਥੀਟਰ ਨਹੀਂ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਕੋਈ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਚਿਕਿਤਸਕ ਇੱਕ ਦੰਦੀ ਫਿਲਮ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕੋਈ ਕੈਰੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਨਿਸ਼ਾਨ ਇੱਕ ਬਹਾਲੀ (ਭਰਨ) ਦੇ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸ਼ੈਡੋ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਡਾਕਟਰ ਸਿੱਧੇ AI 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਅਤੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਕਰਦਾ, ਤਾਂ ਸਿਹਤਮੰਦ ਟਿਸ਼ੂ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਣਾ ਸੀ। ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੁਆਰਾ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ ਸੀ.

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 2: ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ

ਇੱਕ 62 ਸਾਲਾ ਮਰੀਜ਼ ਹੇਠਲੇ ਜਬਾੜੇ ਵਿੱਚ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਪੈਨੋਰਾਮਿਕ ਸਕੈਨ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੌਜਵਾਨ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਰਾਹਤ ਮਿਲੀ, "ਏਆਈ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਹੈ।" ਸੀਨੀਅਰ ਡਾਕਟਰ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸੀ.ਬੀ.ਸੀ.ਟੀ. ਇੱਕ ਜਖਮ ਮੂਲ ਟਿਪਸ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ AI ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਬਕ: ਏਆਈ ਦੀ ਚੁੱਪ ਕਦੇ ਵੀ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਹਿਲ ਲੈਂਦਾ ਹੈ.

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 3: ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈਟਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕ ਵਾਹਨ ਦੀ ਮਾਰਕਿੰਗ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ 50% ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੂਲ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ 900 ਸਿਗਨਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ 25% ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਬਾਕੀ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹਨ- ਡਾਕਟਰ ਹਾਵੀ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ 80% ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਰਕਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 320 ਤੱਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਮਹੱਤਤਾ 55% ਤੱਕ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਦੋ ਅਸਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਖਮ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕਲੀਨਿਕ 70% ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ 'ਤੇ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਕੋਰ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ "ਸਮੀਖਿਆ" ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਬਕ: ਕੋਈ ਵੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਵੈਦ ਦੀ ਅੱਖ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਅਸਲ ਮਰੀਜ਼ ID ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤੋਂ।

ਭੂਮਿਕਾ: ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੋਚ (ਗੈਰ-ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ) ਕਾਰਜ: ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ AI ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤਸਦੀਕ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲ, ਵਾਧੂ ਚਿੱਤਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਸਿਰਲੇਖ, ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਲਈ ਨੋਟ ਆਈਟਮਾਂ। ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਲਿਖਣਾ। ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ: [ਅਗਿਆਤ]

ਭੂਮਿਕਾ: ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਵਰਣਨਯੋਗ। ਟਾਸਕ: ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰੋ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਦ੍ਰਿਸ਼: [ਲਿਖੋ]

ਭੂਮਿਕਾ: ਸੂਚਕ ਵਰਣਨਕਾਰ। ਕੰਮ: ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ; ਮੇਰੇ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਮੁੱਲ ਸਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਲ: [ਪੇਸਟ]

ਭੂਮਿਕਾ: ਦੂਜੀ ਰਾਏ ਬੇਨਤੀ ਲੇਖਕ। ਕੰਮ: ਇੱਕ ਸਹਿਕਰਮੀ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਰਾਏ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ, ਅਗਿਆਤ ਸੰਦੇਸ਼ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ। ਸੰਦਰਭ: [ਅਗਿਆਤ ਖੋਜ]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "AI ਨੇ ਕਿਹਾ 90%, ਕੀ ਇਹ ਪੱਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ?"

ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਸਬੂਤ ਲਈ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਸੌਂਪਦਾ ਹੈ।

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਇਸ ਖੇਤਰ ਲਈ ਜਿਸਨੂੰ AI ਨੇ 90% ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਕੈਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।"

ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਇਹ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਪੂਰਨ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਮੰਨਦਾ, ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ: ਸਭ ਤੋਂ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਜੋਖਮ

ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤਕਨੀਕੀ ਗਲਤੀਆਂ ਹਨ; ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਜੋਖਮ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਸੇ ਹੈ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ। ਇਹ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਦ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ "ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਟੀਕ" ਸਾਬਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਡਾਕਟਰ ਇਸ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਉਹਨਾਂ ਗੰਭੀਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੂਲ ਗਲਤ ਹੈ। ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਇਹ ਹੈ: ਔਜ਼ਾਰ ਜਿੰਨਾ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਨੁੱਖੀ ਧਿਆਨ ਐਟ੍ਰੋਫੀ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਖਤਰਨਾਕ ਦੁਰਲੱਭ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ "ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਟੂਲ ਸੈਕਿੰਡ" ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨਾ: ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ, ਆਪਣਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇਸਦੀ AI ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਸਾਧਨ ਦੂਜੀ ਰਾਏ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪੜ੍ਹਨ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਵੀ ਪੁੱਛਦਾ ਹਾਂ ਕਿ "ਕੀ ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ AI ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਸੀ?" ਪੁਛੈ = ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬਚਾਅ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਟੂਲ ਦਾ ਉੱਚ ਭਰੋਸਾ ਸਕੋਰ ਹੋਵੇ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ 4: ਧਿਆਨ ਦੀ ਐਟ੍ਰੋਫੀ

ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਟੂਲ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਇਸਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸਵਾਲ ਕੀਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਾਹਨ ਲੰਘਦਾ ਹੈ "ਸਾਫ਼" ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਜਖਮ ਜੋ ਅਟੈਪੀਕਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਭਰੋਸੇ ਕਾਰਨ ਜੋ ਆਦਤ ਬਣ ਗਈ ਹੈ, ਪਹਿਲੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਸ਼ਿਕਾਇਤ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਂਚ ਜਖਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕ ਫਿਰ "ਪਹਿਲਾਂ ਡਾਕਟਰ ਪੜ੍ਹੋ, ਫਿਰ ਏਆਈ" ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਬਕ: ਸੰਦ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ AI ਚੁੱਪ ਨੂੰ "ਸਿਹਤਮੰਦ" ਸਮਝਣਾ।
• ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ।
• ਇਹ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
• ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜੀ ਰਾਏ ਦੀ ਮੰਗ ਨਾ ਕਰੋ।
• ਮਰੀਜ਼ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਤਰਕ ਨੂੰ ਨਾ ਲਿਖਣਾ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

AI ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਟੂਲ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ) ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਜੋ ਨਹੀਂ ਹੈ)। ਦੰਦਾਂ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਕਟਰ ਪੈਥੋਲੋਜੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ; ਇਕੱਲੇ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਸਕੋਰ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੰਧਾਂ, ਵਾਧੂ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਸਮੇਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਤੇ, ਜਦੋਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਦੂਜੀ ਰਾਏ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਪੁਰਾਲੇਖ (ਅਗਿਆਤ) ਵਿੱਚੋਂ 3 ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਚੁਣੋ: ਇੱਕ ਜਿੱਥੇ AI ਨੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਣਾਇਆ, ਇੱਕ ਜਿੱਥੇ ਇਸ ਨੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਬਣਾਇਆ, ਇੱਕ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਹੀ ਸੀ। ਹਰੇਕ ਲਈ, ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਤੀਜਾ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦੇ “ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਿਕ AI ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ” ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਚਿੱਤਰ ਪੜਾਅ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਨੂੰ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਦੂਜੀ ਰਾਏ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ, ਇਸਦੇ ਤਰਕ ਅਤੇ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।