ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਮਰਥਿਤ ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਲਾਭ:

• ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੀ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਲਾਹ ਤੱਕ, ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਜਗ੍ਹਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇੱਕ ਫਾਰਮੇਸੀ-ਸਕੇਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ-ਸਮਰਥਿਤ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਾਰਜਾਂ (ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਸਲਾਹ, ਨੁਸਖ਼ੇ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਫਾਰਮਾਕੋਵਿਜੀਲੈਂਸ, ਸਟਾਕ, ਸਾਹਿਤ, ਲੇਖਾਕਾਰੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮੂਹ, ਕਾਨੂੰਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ) ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਅੰਤਮ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ: ਤੁਸੀਂ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਤੱਕ, ਪੂਰੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਆਨ-ਸਾਈਟ, ਸੀਮਾਬੱਧ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ "AI ਦੀ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਵਰਤੋਂ" ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ; ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਕਦਮ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਮੁੱਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਫਾਰਮੇਸੀ-ਸਕੇਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਕਲਚਰ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਸਥਾਨ

ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਫਾਰਮੇਸੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਰੁਕਦਾ ਹੈ:

1. ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੀ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨ (ਖੁਰਾਕ, ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ) → ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ: AI ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਅਤੇ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਫੈਸਲਾ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ/ਡਾਕਟਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਤਿਆਰੀ/ਖਾਤਾ: AI ਖਾਤੇ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
4. ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸਲਾਹ: AI ਸਾਦਾ ਟੈਕਸਟ → ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਮਾਨੀਟਰ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
5. ਫਾਰਮਾਕੋਵਿਜੀਲੈਂਸ: ਏਆਈ ਡਰਾਫਟ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ → ਕਾਰਣ ਮਾਹਰ ਦੇ ਕੋਲ ਹੈ।
6. ਸਟਾਕ/ਓਪਰੇਸ਼ਨ: AI ਡਰਾਫਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਵਹਾਅ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਾ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ ਸਿਧਾਂਤ ਹੈ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਅੰਤਿਮ ਕਹਿਣਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।

ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ AI ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ "ਜਾਦੂ ਦੇ ਹੱਲ" ਵਜੋਂ ਦੇਖੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਔਖੇ ਸਵਾਲ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਾ ਤਾਂ ਆਦਤ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਬਣੇਗਾ; ਹਰ ਵਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਕਾਬੂ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਕੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਰੁਕਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਕੁਸ਼ਲਤਾ (ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਕਿਉਂਕਿ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ ਵਹਾਅ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ)। ਏਆਈ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਖਿਡੌਣੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: AI ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਜੇ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਸੀ ਅਤੇ ਮੈਂ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ, ਤਾਂ ਕੀ ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏਗਾ?" ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ "ਹਾਂ" ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਕੰਮ ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ: ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਵਰਤੋਂ ਤਿੰਨ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ:

• ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ: ਅਕਸਰ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ; ਇਕਸਾਰਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.
• ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ: ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ "ਕੌਣ ਕੀ, ਕਿਸ ਸਰੋਤ ਨਾਲ" ਨਿਯਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
• ਆਡਿਟ ਕਲਚਰ: ਅਜਿਹਾ ਮਾਹੌਲ ਜਿੱਥੇ ਬਿਨਾਂ ਸਜ਼ਾ ਦੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਰਭਰ, ਬੇਕਾਬੂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 — ਸਟੈਂਡਰਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ। ਇੱਕ ਫਾਰਮੇਸੀ ਨੇ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕੰਮਾਂ (ਮਰੀਜ਼ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ, ਨੁਸਖ਼ਾ ਦੂਜੀ ਅੱਖ) ਲਈ ਤਿੰਨ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਇੰਟਰਨ ਵੀ ਉਹੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ. ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਕਾਉਂਸਲਿੰਗ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਗਿਆ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਗਏ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ। ਉਸੇ ਫਾਰਮੇਸੀ ਨੇ ਹਰੇਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮ ਲਿਖਿਆ: ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਗਣਨਾ → ਸੁਤੰਤਰ ਮੁੜ ਗਣਨਾ + SPC; ਕਾਨੂੰਨ → ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ; ਕਾਉਂਸਲਿੰਗ → SmPC + ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ। ਇੱਕ ਦਿਨ, ਇੱਕ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਦਸ਼ਮਲਵ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਫੜੀ ਗਈ ਸੀ। ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੇ ਮਰੀਜ਼ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੱਤਾ.

ਕੇਸ 3 - ਆਡਿਟ ਕਲਚਰ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ। ਫਾਰਮੇਸੀ ਨੇ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੀ ਗਈ ਹਰ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਲੌਗਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ (ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ, ਸਜ਼ਾ ਲਈ ਨਹੀਂ)। ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਗਲਤੀ "ਕਾਨੂੰਨ ਪੁਰਾਣਾ" ਸੀ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਣ ਕਦਮ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ। ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆ.

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ

1. ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ/ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
2. ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜ਼ੋਨ ਕਰੋ। ਹਰਾ/ਪੀਲਾ/ਲਾਲ; ਲਾਲ ਰੰਗ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3. ਤੁਰੰਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਣਾਓ. ਹਰ ਕੰਮ ਲਈ ਸਟੈਂਡਰਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ।
4. ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਿਖੋ। ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ।
5. ਇੱਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ/KVKK ਨੀਤੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ। ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਅਗਿਆਤ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
6. ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਫੈਸਲਿਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ, ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਆਓ ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੀਏ."

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਸਾਡੀ ਫਾਰਮੇਸੀ ਦੇ 5 ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ; ਹਰੇਕ ਲਈ ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ (ਹਰਾ/ਪੀਲਾ/ਲਾਲ), ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ। ਲਾਲ ਜ਼ੋਨ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ, ਨੋਟ 'ਯੋਗ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ/ਚਿਕਿਤਸਕ' ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨਲ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।"

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਕੰਕਰੀਟ ਆਉਟਪੁੱਟ (ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਟੇਬਲ), ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਕੁਐਸਟ: ਕੁਐਸਟ-ਜ਼ੋਨ-ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਟੇਬਲ। ਟਾਸਕ: [...]। ਆਉਟਪੁੱਟ: | ਖੋਜ | ਜੋਖਮ ਜ਼ੋਨ | ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ | ਲਾਜ਼ਮੀ ਤਸਦੀਕ | ਜਿੰਮੇਵਾਰ | ਸਰੋਤ |ਲਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ "ਅਧਿਕਾਰਤ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ" ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਟਾਸਕ: ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਕਾਰਡ। ਟਾਸਕ ਦਾ ਨਾਮ: [...]। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਸਟੈਂਡਰਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਕਸਟ + ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ + ਤਸਦੀਕ ਕਦਮ + ਅਕਸਰ ਗਲਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ। ਟੀਮ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਰੱਖੋ।

ਟਾਸਕ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ/ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ (ਫਾਰਮੇਸੀ)। ਆਉਟਪੁੱਟ: ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਅਗਿਆਤ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਦੇ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਧਾਰਨ/ਮਿਟਾਉਣ ਦਾ ਨਿਯਮ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨੀਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਈਜ਼ ਕਰੋ।

ਟਾਸਕ: AI ਬੱਗ/ਲਰਨਿੰਗ ਲੌਗ ਟੈਂਪਲੇਟ। ਆਉਟਪੁੱਟ: | ਮਿਤੀ | ਖੋਜ | ਗਲਤੀ ਦੀ ਕਿਸਮ | ਕਿਵੇਂ ਫੜਿਆ ਗਿਆ | ਲਿਆ ਗਿਆ ਉਪਾਅ | ਉਦੇਸ਼ ਸਜ਼ਾ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੈ; ਟੀਮ ਲਈ ਟੈਪਲੇਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਾਰਣੀ

ਸਟੇਜ

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ

ਮਨੁੱਖ (ਕਾਬਲ)

ਤਸਦੀਕ

ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ

ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ

ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਮੁਲਾਂਕਣ

SmPC/ਡਾਟਾਬੇਸ

ਖੁਰਾਕ/ਖਾਤਾ

ਡਰਾਫਟ

ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ

ਸੁਤੰਤਰ ਖਾਤਾ

ਸਲਾਹ

ਟੈਕਸਟ

ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ

KÜB/KT

ਫਾਰਮਾਕੋਵਿਜੀਲੈਂਸ

ਡਰਾਫਟ

ਮਾਹਰ ਕਾਰਣ

ਅਧਿਕਾਰਤ ਫਾਰਮੈਟ

ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ/ਮੁਆਵਜ਼ਾ

ਬਣਤਰ ਸੰਖੇਪ

ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਪੁਸ਼ਟੀ

ਅਧਿਕਾਰਤ ਟੈਕਸਟ

ਸਟਾਕ/ਕਾਰੋਬਾਰ

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡਰਾਫਟ

ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦਾ ਫੈਸਲਾ

ਅਸਲ ਡਾਟਾ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਛੱਡਣਾ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਵਿਕਲਪਿਕ ਬਣਾਉਣਾ। ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਦਮ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਲਾਲ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰਨਾ। ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ। ਸਜ਼ਾ ਦਾ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਪਾਲਿਸੀ ਲਿਖਣਾ ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ। ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਨਿਯਮ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਪਰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ: AI ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਅੰਤਿਮ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਤਿੰਨ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲੌਕਸ ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਇੱਕ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ; ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਕੇ ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਫਾਰਮੇਸੀ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਫਾਰਮੇਸੀ) ਲਈ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਸਕੈਚ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ। 5 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ, ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਜ਼ੋਨ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਕਾਰਜ-ਖੇਤਰ-ਤਸਦੀਕ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਭਰੋ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਕਾਰਡ ਲਿਖੋ। ਇੱਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ/KVKK ਚੈਕਲਿਸਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤੀ/ਲਰਨਿੰਗ ਲੌਗ ਟੈਂਪਲੇਟ ਬਣਾਓ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ ਕਿ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਮਹੀਨਾਵਾਰ)।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਟਾਸਕ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਕੱਢ ਲਈ ਹੈ।
• ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਹਰੇ/ਪੀਲੇ/ਲਾਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ੋਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਕਾਰਡ ਬਣਾਏ ਹਨ।
• [ ] ਮੈਂ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ/KVKK ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਆਈਟਮਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਰਿਕਾਰਡ ਟੈਮਪਲੇਟ ਸੈਟ ਅਪ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਨਿਯਮਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ।

ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ

1. ਇੱਕ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਵਾਰਫਰੀਨ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕਿਹੜੀ ਹੈ?

• ਏ) ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ; ਮੌਜੂਦਾ SmPC/ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ✔
• ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਖੁਰਾਕ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ
• C) ਜੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਦੇ ਦਵਾਈ ਦਿਓ।
• ਡੀ) ਕਿਸੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਸਲਾਹ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ

ਵਰਣਨ: ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਅਤੇ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਸਮਰੱਥ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੁਆਰਾ, ਮੌਜੂਦਾ SmPC/ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ, ਜੇ ਜਰੂਰੀ ਹੋਵੇ, ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਸ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।

2. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥ ਦੀ ਬਾਲ ਖੁਰਾਕ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਗਲਤ (ਭ੍ਰਮ) ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਖੁਰਾਕ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
• ਅ) ਮੌਜੂਦਾ SmPC/CT ਅਤੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਖੁਰਾਕ ਗਾਈਡ ਤੋਂ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ mg/kg ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ✔
• C) ਇੱਕੋ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਪੁੱਛੋ ਅਤੇ ਔਸਤ ਲਓ
• ਡੀ) ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਫੋਰਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਟਿੱਪਣੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ

ਵਿਆਖਿਆ: ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਯਾਦ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਸੰਕੇਤ ਲਈ ਮੁੱਲ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਮੌਜੂਦਾ SmPC/CT, ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਬਾਲ ਚਿਕਿਤਸਕ ਖੁਰਾਕ ਗਾਈਡ ਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

3. ਤੁਸੀਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਲਾਹ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਪਾਠ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਪਾਠ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰਵੱਈਆ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਪਾਠ ਦਾ ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪੜ੍ਹੇ ਦੇਣਾ
• ਅ) ਪਾਠ ਨੂੰ ਰਵਾਨੀ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਾ ਕਰਨਾ
• C) ਮੌਜੂਦਾ SmPC/CT ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਮੈਡੀਕਲ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਖਾਸ ਹਾਲਾਤਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਦੇਣਾ ✔
• ਡੀ) ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਪੁੱਛੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਖੁਰਾਕਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ

ਵਰਣਨ: AI ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਨਿਰਦੇਸ਼, ਗੁੰਮ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਡਾਕਟਰੀ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ SmPC/CT ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਥਿਤੀਆਂ (ਐਲਰਜੀ, ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ, ਹੋਰ ਦਵਾਈਆਂ) ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

4. ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਸਾਈਡ ਇਫੈਕਟ) ਸੂਚਨਾ ਲਈ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਾਹੀਂ TÜFAM ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕਾਰਣਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ (ਦਵਾਈ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਸਬੰਧ)?

• ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਾਰਣ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ
• ਅ) ਜੇਕਰ ਕਾਰਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਤਾਂ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਬਿਲਕੁਲ ਨਾ ਕਰੋ
• C) ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਿਖੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਭੇਜੋ
• ਡੀ) ਮਾਹਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੁਆਰਾ ਕਾਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਫਾਰਮੈਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋ ✔

ਵਿਆਖਿਆ: ਕਾਰਣ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਅਸਥਾਈ ਸਬੰਧ, ਵਿਕਲਪਕ ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਸਾਹਿਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਾਰਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

5. ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ ਸਾਹਿਤ ਖੋਜ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ DOI ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਝ ਲੇਖ ਦਿੱਤੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਵਿਵਹਾਰ ਕਿਹੜਾ ਹੈ?

• ਏ) ਸਰੋਤ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਹਵਾਲੇ ਜੋੜਨਾ
• ਅ) ਇਸਦੀ DOI ਦਿੱਖ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ
• C) ਮੂਲ ਸਰੋਤ/ਡਾਟਾਬੇਸ ਤੋਂ DOI ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ✔
• ਸ) ਸਿਰਫ਼ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ

ਵਰਣਨ: ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਲੇਖਾਂ, ਲੇਖਕਾਂ ਅਤੇ DOI ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੁਆਰਾ DOI ਨਾਲ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

6. ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, ਟੀਆਰ ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਵਾਲੀ ਨੁਸਖ਼ਾ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ (ਕੇਵੀਕੇਕੇ) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਵਹਾਰ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਨੀਤੀ-ਅਨੁਕੂਲ ਟੂਲ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ✔
• ਅ) ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਚੀ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ
• C) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
• D) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ TR ID ਨੰਬਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ

ਵਰਣਨ: ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਅਗਿਆਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਰਗੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੀਤੀ/ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਚੁਣਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।

7. ਇੱਕ ਮੈਜਿਸਟਰਲ ਫਾਰਮੂਲੇ ਲਈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੇ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ. ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਿਖਿਆ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਖਾਤੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ
• ਅ) ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮਝਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਹ ਕਰਦੀ ਹੈ
• C) ਲੇਬਲ 'ਤੇ ਨਤੀਜਾ ਜਿਵੇਂ ਹੈ, ਲਿਖੋ
• ਡੀ) ਯੂਨਿਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਤਰਕ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ✔

ਵਰਣਨ: AI ਇਕਾਈਆਂ (mg ਤੋਂ mL, % ਤੋਂ mg/mL), ਦਸ਼ਮਲਵ ਨੂੰ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਅਨੁਪਾਤ ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖਾਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਇਕਾਈ ਦੁਆਰਾ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ/ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਨਤੀਜਾ ਤਰਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

8. ਤੁਸੀਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ SSI ਰੀਇਮਬਰਸਮੈਂਟ (SUT) ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਦਵਾਈ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਲੋੜ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਜ਼ੀ ਦਿਓ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
• ਅ) ਮੌਜੂਦਾ SUT ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪਾਠ ਤੋਂ ਸ਼ਰਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ✔
• C) ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਦੁਆਰਾ ਯਾਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪੁਰਾਣੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ
• ਡੀ) ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਣਦੀ ਹੈ

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਰਿਫੰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੁਰਾਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਮਿਆਦ ਦਾ ਹੈ। ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ SUT ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪਾਠ ਤੋਂ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

9. ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੀ ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਫਾਰਮੇਸੀ ਬਲੌਗ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਸਿਹਤ ਲੇਖ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
• ਅ) ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਗੁਰਦੇ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਦਵਾਈ ਦੀ ਖੁਰਾਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ✔
• C) ਸਟਾਫ ਦੀ ਮੀਟਿੰਗ ਲਈ ਏਜੰਡਾ ਨੋਟ ਲਿਖਣਾ
• ਡੀ) ਸ਼ੈਲਫ ਲੇਆਉਟ ਲਈ ਲੇਬਲ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣਾ

ਵਰਣਨ: ਖੁਰਾਕ ਨਿਰਧਾਰਨ, ਇਲਾਜ ਸੋਧ, ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਇਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ/ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੈਲਫ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਬਲੌਗ ਡਰਾਫਟ, ਜਾਂ ਮੀਟਿੰਗ ਮੀਮੋ ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਕੰਮ ਹਨ।

10. ਤੁਸੀਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਕੀਤੀ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਗਰਭਵਤੀ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਡਰੱਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕਿਹੜੀ ਹੈ?

• ਏ) 'ਸੁਰੱਖਿਅਤ' ਕਹਿ ਕੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਦਵਾਈ ਦੇਣਾ
• ਅ) ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਆਮ ਹੈ
• C) ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੇ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸਾਈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ
• D) ਮੌਜੂਦਾ SmPC/ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ, ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਰੈਫਰ ਕਰਨਾ ✔

ਵਰਣਨ: ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਸਮੂਹ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫੈਸਲਾ ਮੌਜੂਦਾ SmPC/CT, ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਰੈਫਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

11. ਨੁਸਖੇ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜੀ ਗਈ 'ਸੰਭਾਵੀ ਓਵਰਡੋਜ਼' ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਰਵੱਈਆ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੁਸਖ਼ੇ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਓ ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਹੈ
• ਅ) ਚੇਤਾਵਨੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛੇ ਬਿਨਾਂ ਖੁਦ ਖੁਰਾਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ
• C) ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਕਿ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰੱਗ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨਾ
• D) SmPC/ਗਾਈਡ ਨਾਲ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਜੇ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਰਨ ਦਰਜ ਕਰੋ ✔

ਵਰਣਨ: AI ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਬੇਲੋੜੀ ਅਲਾਰਮ) ਜਾਂ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਮਿਸ) ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ SmPC ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਜੇ ਕੋਈ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਜੇ ਇਹ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨਾਲ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

12. ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਵਰਤੋਂ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਅਸਲ ਸਟਾਕ, ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਕੋਲਡ ਚੇਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ✔
• ਅ) ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਆਰਡਰ ਦੇ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰੋ
• C) ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚਣਾ
• ਡੀ) ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੋਲਡ ਚੇਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਅਸੀਮਿਤ ਸਟਾਕਿੰਗ

ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸਲ ਸਟਾਕ, ਮੌਸਮੀ ਮਹਾਂਮਾਰੀ, ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਪੁੱਗਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿਫਾਰਸ਼ ਅਸਲ ਸਟਾਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕੋਲਡ ਚੇਨ/ਮਿਆਦ ਸਮਾਪਤੀ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

13. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਡਰੱਗ ਯੂਜ਼ (RUD) ਬਰੋਸ਼ਰ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਇਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਰੋਸ਼ਰ ਦੀ ਬੇਕਾਬੂ ਵੰਡ
• ਅ) ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼/SmPC ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੰਡੋ ✔
• C) ਸਿਰਫ਼ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਨਹੀਂ
• ਡੀ) ਬਰੋਸ਼ਰ ਵਿੱਚ ਨੁਸਖ਼ੇ ਵਾਲੀ ਦਵਾਈ ਲਈ ਖੁਰਾਕ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨਾ

ਵਰਣਨ: ਬਰੋਸ਼ਰ ਇੱਕ ਸਿਹਤ ਸੰਚਾਰ ਉਤਪਾਦ ਹੈ; ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਗਾਈਡ ਅਤੇ SmPC ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

14. ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ-ਸਮਰਥਿਤ ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਹਰੇਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਚਤ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ
• C) ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ/KVKK ਨੀਤੀ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ✔
• ਡੀ) ਬੈਚ ਤਸਦੀਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰ

ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵੰਡੀ ਅਤੇ ਬੇਕਾਬੂ ਵਰਤੋਂ ਖੁਰਾਕ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਫਾਰਮੇਸੀ-ਸਕੇਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ, ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ ਲਈ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਗੋਪਨੀਯਤਾ/KVKK ਨੀਤੀ; ਹਰ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।