ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣਾਇਕ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼

ਲਾਭ:

• ਇਤਿਹਾਸ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸਪੀਸੀਜ਼/ਨਸਲੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਕੇ ਏਆਈ ਤੋਂ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨਾਂ (ਸੰਭਾਵਿਤ ਬਿਮਾਰੀਆਂ) ਦੀ ਤਰਕ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਲਾਲ ਝੰਡੇ (ਜ਼ਰੂਰੀ) ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਵੈਟਰਨਰੀਅਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ AI ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਟੂਲ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਰੀਜ਼ ਜਾਂਚ ਲਈ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜਲਦੀ ਉੱਠਦਾ ਹੈ: "ਇਹ ਖੋਜਾਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ?" ਇਸ ਸਵਾਲ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ (ਸੰਭਾਵੀ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਤਰਕ ਸੂਚੀ) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਨਿਦਾਨ ਸੂਚੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਖੁੰਝ ਗਈ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਸਹੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਜਲਦੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਇਸ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ: ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੁੱਲੀ ਹੋਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਟੈਸਟ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ 'ਤੇ ਇਕ ਵਾਰ ਫਿਰ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: AI ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਯੋਗ ਪਸ਼ੂਆਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।

ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ?

ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਉਹ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਮੀਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਉਹ ਸਾਧਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਜਾਇਜ਼ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹਨ: ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ (ਭੁੱਲ ਗਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ), ਢਾਂਚਾ (ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ), ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ (ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਧੇਰੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ)। ਤਿੰਨ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਜੋ AI ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਨਿਭਾਉਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਇਲਾਜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ।

ਇਸ ਨੂੰ ਮੱਕੜੀ ਦੇ ਜਾਲ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ: AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਹੀ ਇਹ ਦੱਸ ਦੇਵੇਗੀ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਧਾਗਾ ਅਸਲੀ ਹੈ। ਸੂਚੀ ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਅਮੀਰ ਹੋਵੇ, ਧੜਕਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਤੁਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਬੁੜਬੁੜ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸੁਣਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਖੂਨ ਦਾ ਮੁੱਲ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਦੀ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿੱਟਾ ਨਹੀਂ। ਸੂਚੀ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਨਿਦਾਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ; ਇਮਤਿਹਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਲਾਲ ਝੰਡੇ: ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਨਲੇਵਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰੋ

ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀ ਇੱਕ ਜੀਵਨ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ (ਲਾਲ ਫਲੈਗ) ਦੀ ਗੁੰਮ ਹੈ. ਗੈਸਟ੍ਰਿਕ ਡਾਇਲੇਟੇਸ਼ਨ-ਵੋਲਵੁਲਸ (GDV; ਪੇਟ ਦੀ ਸੋਜ ਅਤੇ ਘੁੰਮਣਾ), ਗੰਭੀਰ ਸਾਹ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ, ਭਾਰੀ ਖੂਨ ਵਹਿਣਾ, ਸੇਪਸਿਸ, ਅਤੇ ਮੂਤਰ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਵਰਗੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਘਾਤਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੋਈ ਨਿਰੀਖਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤਾਂ (ਨਬਜ਼, ਸਾਹ, ਲੇਸਦਾਰ ਰੰਗ, ਕੇਸ਼ੀਲ ਰੀਫਿਲ ਟਾਈਮ, ਬੁਖਾਰ) ਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਏਆਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਇਹ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਨਹੀਂ ਜਾਪਦੀ ਹੈ."

ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ

1. ਸੰਦਰਭ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਸਪੀਸੀਜ਼, ਨਸਲ, ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਬਾਂਝਪਨ ਸਥਿਤੀ, ਭਾਰ, ਟੀਕਾਕਰਨ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ।
2. ਆਪਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸਾਫ਼ ਲਿਖੋ। ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਕੋਰਸ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਨਤੀਜੇ।
3. AI ਤੋਂ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸੂਚੀ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਨਿਦਾਨ ਲਈ, "ਇਹ ਕਿਉਂ ਸੰਭਵ ਹੈ" ਅਤੇ "ਕਿਹੜਾ ਟੈਸਟ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?" ਲਈ ਪੁੱਛੋ।
4. ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਅੱਗੇ ਲਿਆਓ। ਜੀਵਨ-ਖਤਰੇ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਓ।
5. ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਤਹਿ ਕਰੋ। ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।
6. ਇਮਤਿਹਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਇਸਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ. ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਕੱਟੋ; ਡਾਕਟਰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.
7. ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੋ. ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕਲੀਨਿਕ ਨੂੰ ਲਿਖੋ.

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1. ਇੱਕ 5 ਸਾਲ ਦਾ, 32 ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ, ਡੂੰਘੀ ਛਾਤੀ ਵਾਲਾ ਜਰਮਨ ਸ਼ੈਫਰਡ; ਅਚਾਨਕ ਬੇਚੈਨੀ, ਪੇਟ ਵਿੱਚ ਫੁੱਲਣਾ, ਬੇਕਾਰ ਰੀਚਿੰਗ। AI ਸੂਚੀ GDV ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ "ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ" ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ GDV ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ AI ਨੇ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਕੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ; ਪਰ ਇਮਤਿਹਾਨ ਨੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ.

ਕੇਸ 2. 11 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, 4.1 ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ, ਨਿਊਟਰਡ ਮਾਦਾ ਬਿੱਲੀ; 3 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਭਾਰ ਘਟਣਾ (0.6 ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ), ਪੌਲੀਯੂਰੀਆ-ਪੌਲੀਡਿਪਸੀਆ (ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਿਸ਼ਾਬ-ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਾਣੀ ਪੀਣਾ)। AI ਅੰਤਰ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਗੁਰਦੇ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ, ਹਾਈਪਰਥਾਇਰਾਇਡਿਜ਼ਮ, ਅਤੇ ਡਾਇਬੀਟੀਜ਼ ਮਲੇਟਸ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਜਾਂਚ (ਬਾਇਓਕੈਮਿਸਟਰੀ, ਟੀ4, ਖੂਨ/ਪਿਸ਼ਾਬ ਵਿੱਚ ਗਲੂਕੋਜ਼) ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਕੇਸ 3. 3 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, 6.2 ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ, ਨਰ ਬਿੱਲੀ; ਪਿਸ਼ਾਬ ਕਰਨ ਦੀ ਅਯੋਗਤਾ, ਬੇਚੈਨੀ. ਏਆਈ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੇਠਲੇ ਪਿਸ਼ਾਬ ਨਾਲੀ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਡਾਕਟਰ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਪੂਰੇ, ਦਰਦਨਾਕ ਬਲੈਡਰ ਨੂੰ ਧੜਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਮੂਤਰ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ (ਐਮਰਜੈਂਸੀ) ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ; ਪਰ ਇਮਤਿਹਾਨ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਜ਼ਰੂਰੀਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਜਦੋਂ ਸੂਚੀ ਠੀਕ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਛੱਡਣ" ਦੀ ਗਲਤੀ ਘਾਤਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ

ਪਹੁੰਚ

ਸਿਰਫ਼ AI ਸੂਚੀ

ਏਆਈ + ਪ੍ਰੀਖਿਆ + ਪ੍ਰੀਖਿਆ

ਲਾਲ ਝੰਡਾ ਫੜਨਾ

ਅਸਪਸ਼ਟ, ਛੱਡਣਯੋਗ

ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ

ਸਪੀਸੀਜ਼/ਨਸਲੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ

ਮਿਸ਼ਰਤ

ਡਾਕਟਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ

ਨਹੀਂ ਉਤਰ ਸਕਦਾ

ਇਹ ਜਾਂਚ ਦੁਆਰਾ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ

ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ (ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ)

ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਕੋਲ (ਸਹੀ)

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਭੂਮਿਕਾ: ਵੈਟਰਨਰੀ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਡਾਇਗਨੋਸਿਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ (ਤੁਸੀਂ ਤਸ਼ਖੀਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ)। ਮਰੀਜ਼: ਸਪੀਸੀਜ਼ [...], ਨਸਲ [...], ਉਮਰ [...], ਲਿੰਗ [...], ਭਾਰ [...] ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ। ਨਤੀਜੇ: [ਸ਼ਿਕਾਇਤ, ਮਿਆਦ, ਕੋਰਸ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇ ਨਤੀਜੇ]। ਟਾਸਕ: 6-10 ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਤਰਕਪੂਰਨ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਸੂਚੀ ਦਿਓ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ: (ਏ) ਇਹ ਕਿਉਂ ਸੰਭਵ ਹੈ, (ਬੀ) ਕਿਹੜਾ ਟੈਸਟ ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਯਮ: ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਜਾਨਲੇਵਾ (ਲਾਲ ਝੰਡਾ) ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ।

ਕੰਮ: ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ, ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇੱਕ ਐਮਰਜੈਂਸੀ/ਲਾਲ ਫਲੈਗ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਲਈ "ਤੁਰੰਤ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ"। ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ. ਖੋਜਾਂ: [...]

ਟਾਸਕ: ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨਾਂ ਦੀ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਮਤਿਹਾਨ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਲੱਖਣ ਟੈਸਟ ਪਹਿਲੇ ਆਉਣ ਦੇ ਨਾਲ। ਹਰੇਕ ਟੈਸਟ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਲੱਖਣ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ। ਸੂਚੀ: [...]

ਕਾਰਜ: ਜਦੋਂ ਇਸ ਕੇਸ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਜੋ ਬਿੱਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ)। ਸਪੀਸੀਜ਼: [...] ਖੋਜ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਉਲਟੀ ਵਾਲੇ ਕੁੱਤੇ ਵਿੱਚ ਨਿਦਾਨ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?"

ਮਜ਼ਬੂਤ: "4 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, 18 ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ, ਨਿਊਟਰਡ ਮਾਦਾ ਕੁੱਤਾ; 24 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ 5 ਵਾਰ ਉਲਟੀਆਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਟੱਟੀ ਆਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਪਮਾਨ 39.1 ਡਿਗਰੀ ਸੈਲਸੀਅਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪੇਟ ਦੀ ਧੜਕਣ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਦਰਦ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਿਊਕੋਸਾ ਗੁਲਾਬੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਰਕਪੂਰਨ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ, ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮੇਕਡੀਆਸਿਸ ਟੈਸਟ ਲਿਖੋ। ਨਿਦਾਨ; ਡਾਕਟਰ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਜਾਂਚ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੇਗਾ।"

ਉਮਰ, ਭਾਰ, ਅਵਧੀ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ; ਸੂਚੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗੀ.

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋ। ਪਹਿਲਾ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾ ਹੋਵੇ; ਇਮਤਿਹਾਨ ਕ੍ਰਮ ਬਦਲਦਾ ਹੈ.
• ਲਾਲ ਝੰਡਾ ਛੱਡ ਕੇ ਏ.ਆਈ. ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਕਟਕਾਲੀਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ। ਬਿੱਲੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਉਲਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਛੱਡੋ. ਜਦੋਂ ਸੂਚੀ ਪੂਰੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਰੀਰਕ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਘਾਤਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਦੀ ਬੇਨਤੀ. ਜੇਕਰ ਵਜ਼ਨ, ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੂਚੀ ਸਤਹੀ ਅਤੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਵੇਗੀ।

ਆਮ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਸੁਰਾਗ ਅਤੇ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਸੰਦਰਭ

ਉਹ ਬਿੰਦੂ ਜਿੱਥੇ AI ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਲਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ "ਮਰੀਜ਼" ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕੋ ਹੀ ਲੱਛਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਾਰ ਘਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵਧਦੀ ਭੁੱਖ ਇੱਕ ਬਿੱਲੀ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪਰਥਾਇਰਾਇਡਿਜ਼ਮ ਦਾ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਤਸਵੀਰ ਇੱਕ ਕੁੱਤੇ ਵਿੱਚ ਮਲਾਬਸੋਰਪਸ਼ਨ ਜਾਂ ਐਂਡੋਕਰੀਨ ਡਿਸਆਰਡਰ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ ਜਾਨਵਰ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਉਲਟੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸਰੀਰ ਅਤੇ ਛੂਤ ਵਾਲੀ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਜਾਨਵਰ ਵਿੱਚ ਇਹੀ ਲੱਛਣ ਨਿਓਪਲਾਸੀਆ (ਟਿਊਮਰਲ ਗਠਨ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸੂਚੀ "ਹਰ ਉਮਰ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ" ਔਸਤ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ।

ਇਸ ਲਈ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਪਣੇ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ, ਨਸਲ, ਉਮਰ ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਸਰੀਰਕ ਸਥਿਤੀ (ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ, ਦੁੱਧ ਚੁੰਘਾਉਣਾ, ਬਾਂਝਪਨ) ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ "ਇਸ ਸਪੀਸੀਜ਼/ਉਮਰ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਚਾਰ" ਸਿਰਲੇਖ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਤੋਂ ਝਿਜਕੋ ਨਾ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਹਾਲਾਂਕਿ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਪੀਸੀਜ਼-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵੀ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਡਾਕਟਰ ਹੀ ਨਸਲੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਾਲੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਖੇਤਰੀ ਸਥਾਨਕ ਲਾਗਾਂ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੂਚੀ ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਅਮੀਰ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਪੈਲਪੇਸ਼ਨ, ਆਉਕਲਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੌਰਾਨ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਅਸਲ ਖੋਜ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਮੁੜ ਲਿਖਦੀ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

AI ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਯਾਦਦਾਇਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਦਿਓ, ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸੂਚੀ ਲਈ ਪੁੱਛੋ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਲ ਝੰਡਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ। ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਸ ਕਿਉਂਕਿ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਕੋਈ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਜ਼ਰੂਰੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕੱਢਦਾ; ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨਾ ਛੱਡੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਆਖਰੀ ਵਾਰ ਦੇਖੇ ਗਏ ਤਿੰਨ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਚੁਣੋ (ਪ੍ਰਜਾਤੀ, ਉਮਰ, ਭਾਰ, ਖੋਜ)। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਦਾਨ ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਫਿਰ: (1) ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਲਾਲ ਝੰਡਿਆਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ, (2) ਲਿਖੋ ਕਿ ਅਸਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੌਰਾਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਲੀ ਇੱਕ ਖੋਜ ਨੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ, (3) ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਹ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ AI ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਸਪੀਸੀਜ਼, ਨਸਲ, ਉਮਰ, ਭਾਰ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਚਿੰਨ੍ਹ ਦਿੱਤੇ ਹਨ।
• [ ] ਮੈਂ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਲ ਝੰਡਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਪੀਸੀਜ਼/ਨਸਲੀ ਖਾਸ ਜਾਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਇਮਤਿਹਾਨ ਅਤੇ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ.
• [ ] ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਤਸ਼ਖੀਸ਼ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ।