ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ

ਲਾਭ:

• ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਸਪੀਸੀਜ਼/ਨੈਸ ਰੈਫਰੈਂਸ ਰੇਂਜ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀਮੋਗ੍ਰਾਮ, ਬਾਇਓਕੈਮਿਸਟਰੀ ਅਤੇ ਪਿਸ਼ਾਬ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ, ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਨਾਲ AI ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, AI ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਕੋਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਇੱਕ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਹੈ ਜੋ ਅਦਿੱਖ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੀਮੋਗ੍ਰਾਮ (ਖੂਨ ਦੀ ਪੂਰੀ ਗਿਣਤੀ; ਖੂਨ ਦੇ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਅਨੁਪਾਤ), ਇੱਕ ਬਾਇਓਕੈਮਿਸਟਰੀ ਪੈਨਲ (ਖੂਨ ਦੇ ਟੈਸਟ ਜੋ ਅੰਗ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ), ਜਾਂ ਇੱਕ ਪਿਸ਼ਾਬ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗੁਰਦੇ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ, ਇੱਕ ਲਾਗ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪਾਚਕ ਰੋਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਇਮਤਿਹਾਨ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਕੱਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇੱਕ ਬੁਝਾਰਤ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੈ. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਇਹਨਾਂ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ, ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਮਦਦ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਿਯਮ ਹੈ: ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਸਪੀਸੀਜ਼, ਨਸਲ, ਉਮਰ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ AI ਇੱਕ ਆਮ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਹੈ ਜੋ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਹਵਾਲਾ ਸੀਮਾ: ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਸੰਦਰਭ

ਕੀ ਇੱਕ ਮੁੱਲ "ਉੱਚ" ਹੈ ਜਾਂ "ਘੱਟ" ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੇਂਜ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ, ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੇ ਬੱਚਿਆਂ ਅਤੇ ਬਜ਼ੁਰਗ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਯੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਗ੍ਰੇਹਾਊਂਡ ਦਾ ਆਮ ਹੈਮਾਟੋਕ੍ਰਿਟ ਮੁੱਲ ਹੋਰ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਨਸਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ "ਉੱਚ" ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਸਲ ਲਈ ਆਮ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, AI ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਤੋਂ ਸਿੱਖੀ ਔਸਤ ਰੇਂਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗਲਤ "ਅਸਾਧਾਰਨ" ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਨੱਥੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ "ਗਣਨਾ" ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਖੇਪ, ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਕਰੋ।

ਨਮੂਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਕੂੜਾ ਅੰਦਰ, ਕੂੜਾ ਬਾਹਰ

ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ (ਲਾਲ ਸੈੱਲਾਂ ਦਾ ਟੁੱਟਣਾ) ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਅਤੇ ਕੁਝ ਐਨਜ਼ਾਈਮ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਲਿਪੀਮੀਆ (ਖੂਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਚਰਬੀ) ਕੁਝ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਗਤਲਾ ਘੱਟ ਪਲੇਟਲੇਟ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਗਲਤ ਸਟੋਰੇਜ ਮੁੱਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। AI ਇਹਨਾਂ ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ; ਇਹ ਇਸ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੇ ਗਏ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਲੈਬ ਸੰਖੇਪ

1. ਸੰਦਰਭ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਸਪੀਸੀਜ਼, ਨਸਲ, ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ਿਕਾਇਤ।
2. ਡਿਵਾਈਸ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਲਈ, ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਦਿਓ।
3. ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ. ਕੀ ਹੈਮੋਲਾਈਸਿਸ, ਲਿਪੀਮੀਆ, ਗਤਲਾ ਹੈ?
4. ਗੈਰ-ਸੰਦਰਭ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ। ਬਸ AI ਨੂੰ ਗੜਬੜੀਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ।
5. ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ. ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ।
6. ਰੁਝਾਨ ਦੇਖੋ. ਪਿਛਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
7. ਡਾਕਟਰ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਹਨ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1. ਇੱਕ 14 ਸਾਲ ਦੀ, 3.8 ਕਿਲੋ ਦੀ ਬਿੱਲੀ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਈਨ 3.4 mg/dL (ਡਿਵਾਈਸ ਰੈਫਰੈਂਸ 0.8–2.4), ਯੂਰੀਆ 78 mg/dL (ਸੰਦਰਭ 16-36), SDMA ਵੱਧ ਹੈ। AI ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ "ਉਪਰੋਕਤ ਸੰਦਰਭ, ਕਿਡਨੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਚਾਰਟ ਬਣਾਇਆ। ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਪਿਸ਼ਾਬ ਦੀ ਘਣਤਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸਟੇਜਿੰਗ ਖੁਦ ਕੀਤੀ. AI ਸੰਪਾਦਿਤ; ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ।

ਕੇਸ 2. ਇੱਕ ਕੁੱਤੇ ਵਿੱਚ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 7.1 mmol/L ਤੱਕ ਆਇਆ ਅਤੇ AI ਨੂੰ "ਗੰਭੀਰ ਹਾਈਪਰਕਲੇਮੀਆ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੀਮੋਲਿਸਿਸ ਨੋਟ ਕੀਤਾ; ਦੁਬਾਰਾ ਲਏ ਗਏ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਲ 4.6 mmol/L (ਆਮ) ਸੀ। ਏਆਈ ਨੇ ਸਿਰਫ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਦੇਖਿਆ; ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ।

ਕੇਸ 3. ਇੱਕ ਗ੍ਰੇਹਾਊਂਡ ਵਿੱਚ 58% ਦਾ ਹੈਮੇਟੋਕ੍ਰਿਟ ਸੀ; ਉਸ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਆਮ ਕੈਨਾਈਨ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ AI "ਉੱਚ" ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਨੇ ਨਸਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਆਮ ਵਾਂਗ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਕੇਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਨਸਲ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ AI ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰੇਗਾ।

ਇੱਕ ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ

ਇੰਪੁੱਟ

AI ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ

ਜੋਖਮ

ਕੋਈ ਡਿਵਾਈਸ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ

ਸਮੁੱਚੀ ਸੀਮਾ ਦੁਆਰਾ ਟਿੱਪਣੀ

ਗਲਤ ਅਸਧਾਰਨ/ਆਮ

ਸਪੀਸੀਜ਼/ਨਸਲੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ

ਮਤਲਬ ਕਿਸਮ ਦੀ ਧਾਰਨਾ

ਗਲਤ ਲੇਬਲਿੰਗ

ਨਮੂਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਗਿਆਤ

ਨੰਬਰ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ

ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀ ਲੁਕੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ

ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ

ਆਈਸੋਲੇਟਿਡ ਨੰਬਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ

ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਸੰਖੇਪ ਸਹਾਇਕ (ਤੁਸੀਂ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ)। ਸੰਦਰਭ: ਸਪੀਸੀਜ਼ [...], ਨਸਲ [...], ਉਮਰ [...], ਸ਼ਿਕਾਇਤ [...]।ਟਾਸਕ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਧਨ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ; ਸਿਰਫ਼ ਨਿਸ਼ਾਨ ਅਤੇ ਸਮੂਹ ਗੈਰ-ਸੰਦਰਭ ਮੁੱਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਡਨੀ, ਜਿਗਰ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਲਾਈਟ)। ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਨਤੀਜੇ (ਮੁੱਲ + ਹਵਾਲਾ): [...]

ਟਾਸਕ: ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਿਤੀ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ (ਵਧ ਰਹੇ/ਘਟਦੇ/ਸਥਿਰ) ਤੋਂ [ਪੈਰਾਮੀਟਰ] ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਬਣਾਓ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ। ਸਿਰਫ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਰੁਝਾਨ. ਨਤੀਜੇ: [...]

ਟਾਸਕ: ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀ (ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ, ਲਿਪਮੀਆ, ਗਤਲਾ, ਭੁੱਖਮਰੀ) ਦੇ ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ "ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ" ਲਿਖੋ। ਨਤੀਜੇ: [...]

ਕੰਮ: ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਸਧਾਰਨ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਖੋਜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ ਅਤੇ "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਵਾਹੀ; ਡਾਕਟਰ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਦੁਆਰਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੇਗਾ। ਮੁੱਲ + ਖੋਜ: [...]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਹ ਖੂਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਮਰੀਜ਼ ਕੀ ਹੈ?"

ਮਜਬੂਤ: "13 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੀ, ਨਪੁੰਸਕ ਮਾਦਾ ਬਿੱਲੀ, ਭਾਰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਾਧਨ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰੋ ਜੋ ਹਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜੇਕਰ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸ਼ੱਕ ਵਿੱਚ ਹੈ ਤਾਂ ਫਲੈਗ ਕਰੋ। ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤਸ਼ਖੀਸ ਨਾ ਕਰੋ; ਮੈਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਾਂਗਾ। ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਇਨ 3.4 (0.80-4.80), 4.80-40. ..."

ਕਿਸਮ, ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ; AI ਦਾ ਕੰਮ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਡਿਵਾਈਸ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਮ ਰੇਂਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ AI ਲੇਬਲ ਗਲਤ ਹਨ।
• ਸਪੀਸੀਜ਼/ਨਸਲੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ। ਨਸਲ ਦੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗ੍ਰੇਹਾਊਂਡ ਹੇਮਾਟੋਕ੍ਰਿਟ ਐਸਕੇਪ।
• ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ/ਲਿਪੀਮੀਆ ਮੁੱਲ ਨਕਲੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
• ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਦਾ ਅਰਥ ਬਣਦਾ ਹੈ।
• AI ਨੂੰ "ਗਣਨਾ" ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਣਾ। AI ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਉਹ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਓ।

ਪੈਨਿਕ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਦਖਲ

ਕੁਝ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਮੁੱਲ ਇੰਨੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੈਨਿਕ ਮੁੱਲ (ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ (ਹਾਈਪਰਕਲੇਮੀਆ) ਦਿਲ ਦੀ ਲੈਅ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਮੌਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਬਲੱਡ ਸ਼ੂਗਰ (ਹਾਈਪੋਗਲਾਈਸੀਮੀਆ) ਦੌਰੇ ਅਤੇ ਕੋਮਾ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਹਾਈਪਰਕੈਲਸੀਮੀਆ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੈਮੇਟੋਕ੍ਰਿਟ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਸੈੱਟ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, AI ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਜ਼ਰੂਰੀ ਧਿਆਨ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਸਤ ਦਿਨ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਦੋ ਜਾਲ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, ਪੈਨਿਕ ਮੁੱਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਸਲੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ: ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀ (ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ, ਗਲਤ ਟਿਊਬ, ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ) ਇੱਕ ਜਾਅਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਮੁੱਲ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਕੇਵਲ ਕਿਉਂਕਿ AI ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਨੂੰ "ਆਮ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ" ਵਜੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ ਆਮ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਗੜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਤਸਵੀਰ ਅਜੇ ਖੂਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਪੈਨਿਕ ਮੁੱਲ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਲੜੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰੋ, ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਵਜੋਂ ਦਖਲ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ। AI ਗਤੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਭਾਰ ਡਾਕਟਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸੁਰਾਗ ਹੈ. AI ਇਹਨਾਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ, ਆਫ-ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ-ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਹੈ; ਪਰ ਹਵਾਲਾ ਰੇਂਜ ਸਪੀਸੀਜ਼, ਨਸਲ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਡਾਕਟਰ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਉਹ ਜਾਲ ਹਨ ਜੋ AI ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ। ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਆਖਰੀ ਤਿੰਨ ਲੈਬ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਡਿਵਾਈਸ ਰੈਫਰੈਂਸ ਰੇਂਜ ਅਤੇ ਟਾਈਪ ਦੇ ਕੇ AI ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਫਿਰ: (1) ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ AI ਦੁਆਰਾ ਫਲੈਗ ਕੀਤੀਆਂ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸਮ/ਡਿਵਾਈਸ ਲਈ ਅਸਧਾਰਨ ਹਨ, (2) ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸ਼ੱਕ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ, (3) ਤੁਹਾਡੇ ਪੁਰਾਣੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਈ ਰੁਝਾਨ ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਨਾਲ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਸਪੀਸੀਜ਼, ਨਸਲ, ਉਮਰ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਿੱਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਲਈ ਡਿਵਾਈਸ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ (ਹੀਮੋਲਿਸਿਸ, ਲਿਪਮੀਆ, ਗਤਲਾ) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ, ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸਵੀਰ ਨਾਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਮੇਲ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਪਿਛਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।