ਇਮੇਜਿੰਗ ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ: ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ, ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ ਅਤੇ ਸਾਇਟੋਲੋਜੀ

ਲਾਭ:

• ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ, ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ ਅਤੇ ਸਾਇਟੋਲੋਜੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ, ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ, ਮਿਆਰੀ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ ਮਾਹਰ (ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ/ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ) ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਾਲ AI ਫਲੈਗ ਕੀਤੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਚਿੱਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ AI ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਉਹ ਕਿਸਮ/ਸਥਿਤੀ/ਗੁਣਵੱਤਾ ਅੰਤਰ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਡਾਕਟਰ ਕੋਲ ਹੈ।

ਇਮੇਜਿੰਗ ਇੱਕ ਵਿੰਡੋ ਹੈ ਜੋ ਪਸ਼ੂਆਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਅੱਖ ਨੂੰ ਸਰੀਰ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ (ਐਕਸ-ਰੇ; ਐਕਸ-ਰੇ ਨਾਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਤਰਾਂ ਦੀ ਇਮੇਜਿੰਗ), ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ (ਆਵਾਜ਼ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ ਨਾਲ ਨਰਮ ਟਿਸ਼ੂਆਂ ਦੀ ਇਮੇਜਿੰਗ) ਅਤੇ ਸਾਇਟੋਲੋਜੀ (ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ) ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਅੰਗ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਪੁੰਜ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਹੈ: ਏਆਈ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਥਿਤੀ, ਐਕਸਪੋਜਰ (ਬੀਮ ਦੀ ਖੁਰਾਕ), ਕਿਸਮ, ਅਤੇ ਸੁਪਰਪੁਜੀਸ਼ਨ (ਅੰਗਾਂ ਦਾ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ) ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਪੂਰਵ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਵਿਜ਼ਨ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ, ਜਦੋਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਜਾਂ ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

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

AI ਲਈ ਜਾਇਜ਼ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹਨ: ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ (ਉਸ ਖੇਤਰ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਨਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ), ਤਰਜੀਹ (ਇੱਕ ਕੇਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਲਿਆਉਣਾ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਪਦਾ ਹੈ), ਮਾਪ ਸਹਾਇਤਾ (ਮਿਆਰੀ ਮਾਪਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਿਲ/ਥੌਰੇਸਿਕ ਅਨੁਪਾਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ), ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ (ਨਿਸ਼ਚੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ)। AI ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ: ਨਿਸ਼ਚਤ ਤਸ਼ਖੀਸ਼, ਘਾਤਕ/ਸੌਖੀ ਦਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ।

ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਘਾਤਕ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਨੁੱਖੀ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਸੀਮਤ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ। ਕੁੱਤੇ ਦੇ ਛਾਤੀ ਅਤੇ ਬਿੱਲੀ ਦੇ ਛਾਤੀ, ਗ੍ਰੇਹਾਊਂਡ ਅਤੇ ਬੁਲਡੌਗ ਦੀ ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। AI ਇਹਨਾਂ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਉਲਟ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ AI ਇੱਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਉੱਥੇ ਕੁਝ ਹੈ"; ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "ਇੱਥੇ ਦੇਖੋ"। ਹਰੇਕ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੀ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਅਣ-ਨਿਸ਼ਾਨਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਵੀ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਦੋ-ਪੱਖੀ ਗਲਤੀ: ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ

ਚਿੱਤਰ AI ਦੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ: ਅਜਿਹੀ ਖੋਜ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੁਪਰਪੁਜੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪੁੰਜ ਲਈ ਗਲਤੀ)। ਇਸ ਨਾਲ ਮਾਲਕ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ: ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਖੋਜ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਮੈਟਾਸਟੈਸਿਸ ਖੁੰਝਦਾ ਹੈ)। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਝੂਠੇ ਭਰੋਸੇ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਸਾਫ਼" ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ; ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ

1. ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਮਿਆਰੀ ਸਥਿਤੀ, ਸਹੀ ਐਕਸਪੋਜਰ, ਸਪਸ਼ਟ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਆਖਿਆ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।
2. ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਜਾਤੀ, ਉਮਰ, ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਓ।
3. ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਏਆਈ ਨੂੰ "ਦੇਖਣ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ" ਲਈ ਕਹੋ, ਨਾ ਕਿ "ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ"।
4. ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਮਿਆਰੀ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
5. ਭੱਜਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਨੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
6. ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ। ਸ਼ੱਕੀ ਜਾਂ ਗੰਭੀਰ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ/ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
7. ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਦਿੱਤੀ। ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਹਨ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1. ਇੱਕ 9 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਕੁੱਤੇ ਵਿੱਚ AI ਨੇ ਸੱਜੇ ਪੁੱਠੇ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਲੋਬ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਨੋਡਿਊਲ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕੀਤੀ। ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਦੋ-ਸਥਿਤੀ ਕੱਢਣ ਦੇ ਨਾਲ ਖੇਤਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ; ਉਸਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਨਿਸ਼ਾਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪਸਲੀਆਂ ਅਤੇ ਨਾੜੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਪਰਛਾਵਾਂ ਸੀ (ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ)। ਏਆਈ ਨੇ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ, ਪਰ ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 2. ਇੱਕ ਵਿਅਸਤ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਸ਼ਿਫਟ ਦੌਰਾਨ 14 ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ। ਏਆਈ ਨੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤਤਕਾਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੁਆਰਾ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪੇਟ ਦੇ ਮੁਫਤ ਤਰਲ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕੇਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਲਿਆਂਦਾ। ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਇਸ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹੀ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ। ਤਰਜੀਹੀ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ; ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 3. ਇੱਕ ਪੁੰਜ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਾਇਟੋਲੋਜੀ ਦਾ ਨਮੂਨਾ "ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭੜਕਾਊ ਸੀ," AI ਨੇ ਕਿਹਾ। ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾੜੀ ਸੀ (ਕੁਝ ਸੈੱਲ, ਖੂਨ ਦੀ ਗੰਦਗੀ), ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨਮੂਨਾ ਲਿਆ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ; ਨਤੀਜਾ ਵੱਖਰਾ ਸੀ। ਇਹ ਕੇਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਨਮੂਨਾ/ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾੜੀ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇੱਕ ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ

ਸਥਿਤੀ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾੜੀ ਹੈ

ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ, ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਓ

ਰੀਸ਼ੂਟ/ਨਮੂਨਾ

ਲੱਭੇ ਜਾਣ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕੀਤੀ ਗਈ

"ਇੱਥੇ ਦੇਖੋ" ਸੁਰਾਗ

ਮਿਆਰੀ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ਕੋਈ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਹਨ

ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ

ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚੈੱਕ ਕਰੋ

ਨਾਜ਼ੁਕ/ਸੰਦੇਹਯੋਗ ਖੋਜ

ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ/ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਭੂਮਿਕਾ: ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਸਹਾਇਕ (ਤੁਸੀਂ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਦੇ ਹੋ)। ਪ੍ਰਸੰਗ: ਕਿਸਮ [...], ਉਮਰ [...], ਸ਼ਿਕਾਇਤ [...], ਸ਼ਾਟ ਦੀ ਕਿਸਮ [...] ਸਥਿਤੀ। ਕੰਮ: ਇਸ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ। ਇੱਕ "ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਦਾਨ" ਦੇਣਾ; ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ "ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ ਵੈਰੀਫਾਈਡ" ਲਿਖੋ।

ਕਾਰਜ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਖੋਜਾਂ (ਤਕਨੀਕੀ ਗੁਣਵੱਤਾ / ਖੋਜਾਂ / ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਵਿਆਖਿਆ) ਤੋਂ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਨਿਯਮ: ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ। ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਹੈ। ਖੋਜਾਂ: [...]

ਟਾਸਕ: ਇਸ ਚਿੱਤਰ/ਨਮੂਨੇ (ਸਥਿਤੀ, ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਅੰਦੋਲਨ, ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਯੋਗਤਾ) ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ ਦਿਓ। ਜੇਕਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ "ਟਿੱਪਣੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਦੁਬਾਰਾ ਪੋਸਟ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ" ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੇਗੀ। ਪ੍ਰਸੰਗ: [...]

ਟਾਸਕ: ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਦੋਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਖੋਜ ਲਈ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ (ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ/ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ) ਨੂੰ ਰੈਫਰਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਦਾ ਹੈ। ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਸ ਐਕਸ-ਰੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ।"

Güçlü: "ਖੰਘ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀ 10-ਸਾਲ ਦੀ ਬਿੱਲੀ ਦਾ ਸੱਜੇ-ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਦੇ ਥੋਰੈਕਸ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ। ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਨ; ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤਸ਼ਖੀਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ, ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ 'ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ' ਲਿਖੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸੋ।"

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਪਛਾਣ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਇੱਥੇ ਦੇਖੋ", "ਇਹ ਉਹ ਹੈ" ਨਹੀਂ।
• ਘਟੀਆ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਾਲ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨਾ। AI ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਘੱਟ ਕੁਆਲਿਟੀ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹਨ।
• "ਸਾਫ਼" ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ. ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਇੱਕ ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਹਨ.
• ਸ਼ੈਲੀ/ਸਥਿਤੀ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ AI ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰੇਗਾ।
• ਮਾਹਰ ਰੈਫਰਲ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ/ਸ਼ੱਕੀ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ/ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਟਰੱਸਟ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਸਮੱਸਿਆ

ਵਿਜ਼ਨ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਕੋਰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੇ ਹਨ: "ਦਰਸ਼ਕ ਉੱਚ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ" ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ। ਇਹ ਸੰਖਿਆ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਦੀ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਅਕਸਰ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਸਮੱਸਿਆ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਨਤੀਜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਅੰਨ੍ਹਾ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜਿਸ ਲਈ ਉਹ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ। ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ; ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵੱਖਰੀ ਸਪੀਸੀਜ਼, ਕੋਈ ਵੱਖਰਾ ਯੰਤਰ, ਜਾਂ ਕੋਈ ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਥਿਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕੋਰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਸਕੋਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਆਪਣੇ ਲਈ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ। ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨਿਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਘੱਟ ਸਕੋਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ (ਨਵੀਂ ਸਥਿਤੀ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ) ਦੇ ਅਧੀਨ ਇੱਕੋ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ AI ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਗਲਤੀ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਜ਼ਨ AI ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਅੱਖ ਦੇ ਧਿਆਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਦਾ ਬਦਲ; ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਭਾਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਾਕਟਰ ਉੱਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਵਿਜ਼ਨ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ, ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਨੂੰ "ਇੱਥੇ ਦੇਖੋ" ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਓ, ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਇਮੇਜਰੀ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਰਹਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਖੁਦ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਚਿੱਤਰ/ਨਮੂਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾੜੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਗੰਭੀਰ ਖੋਜ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਜਾਂ ਪੈਥੋਲੋਜਿਸਟ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ। ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

AI ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਚਿੱਤਰਾਂ (ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫ, ਇੱਕ ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ ਸਲਾਈਸ, ਇੱਕ ਸਾਇਟੋਲੋਜੀ) ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਸਕੈਨ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਲਈ: (1) ਸਟੈਂਡਰਡ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ AI ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, (2) ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, (3) ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸ ਕੇਸ ਲਈ ਮਾਹਰ ਰੈਫਰਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ ਵੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਐਕਸਪੋਜਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ (ਕਿਸਮ, ਉਮਰ, ਸ਼ਿਕਾਇਤ) ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ ਕਿਹਾ, ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਨਹੀਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਿਆਰੀ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਖੁਦ ਅਣ-ਨਿਸ਼ਾਨਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਾਜ਼ੁਕ/ਸ਼ੱਕੀ ਖੋਜਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕੀਤੀ।
• ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਵਜੋਂ, ਮੈਂ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।