ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਜਿੱਥੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ (ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ, ਪੋਸਟ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ) ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ (ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਆਖਿਆ, ਨਿਦਾਨ) ਨੂੰ ਕੰਮ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰਨ, ਇਸਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• KVKK/ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਉਣਾ

ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਫੈਸਲੇ ਚੁੱਪਚਾਪ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਇੱਕ ਟਿਊਬ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ; ਕੀ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਅਸਲੀ ਹੈ ਜਾਂ ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ ਕਾਰਨ; ਕੀ ਖੂਨ ਦੇ ਸਮੀਅਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸੈੱਲ ਇੱਕ ਆਮ ਲਿਮਫੋਸਾਈਟ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਧਮਾਕਾ; ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਈਨ ਇਸਦੇ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਫੈਸਲੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ; ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਅਜਿਹੇ ਫੈਸਲੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦਾ ਹਾਸ਼ੀਏ ਜ਼ੀਰੋ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਏਆਈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਇਸ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਵਿਚਕਾਰ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੋਚਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਰ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਇਕਾਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ "ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ" ਖੇਤਰ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹਰ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਫੈਸਲੇ, ਇੱਕ ਦਵਾਈ ਦੀ ਖੁਰਾਕ, ਇੱਕ ਸਰਜਰੀ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਇੱਥੇ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਾਂ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਿਰ ਨਹੀਂ। ਨਤੀਜਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ (ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ) ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ - ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਮਾਹਰ ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਹਾਜ਼ਰ ਡਾਕਟਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੁੱਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ AI ਦਾ ਸਥਾਨ

ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੀ-ਐਨਾਲਿਟੀਕਲ ਪੜਾਅ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਆਰਡਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਡਿਵਾਈਸ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਟੈਸਟ ਆਰਡਰ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਖੂਨ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਲੇਬਲਿੰਗ, ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ, ਸੈਂਟਰਿਫਿਊਗੇਸ਼ਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪੜਾਅ ਉਹ ਪੜਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਕਰਨ 'ਤੇ ਮਾਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦਾ ਪੜਾਅ ਡਾਕਟਰੀ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਵਿਆਖਿਆ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਹੈ। ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਪੜਾਅ (ਸਾਜ਼) ਵਿੱਚ। AI ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੂਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਅਧਿਕਾਰ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।

"ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ" ਦੁਆਰਾ ਸਾਡਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਪਦਾਰਥ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡ: ਗਲੂਕੋਜ਼, ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਈਨ, ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ, ਹੀਮੋਗਲੋਬਿਨ, ਆਦਿ। "ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ" ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਰੇਂਜ ਹੈ ਅਤੇ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ "ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਧੀ/ਵਿਧੀ/ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ। AI ਇੱਕ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਹਰ ਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਵਿਆਖਿਆ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਥਿਤੀ, ਦਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਉਚਿਤ ਹੈ।

ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਮਿਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

ਖੋਜ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ

ਕੌਣ ਪ੍ਰਵਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ, ਨਮੂਨਾ ਛਾਂਟੀ

ਐਕਸਲੇਟਰ, ਯੋਜਨਾਕਾਰ

ਘੱਟ

ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ

ਇੱਕ ਸਿੱਟਾ ਟਿੱਪਣੀ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਣਾ

ਸਕੈਚ ਜਨਰੇਟਰ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ

ਮੱਧਮ

ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ

ਡੈਲਟਾ ਚੈੱਕ / QC ਚੇਤਾਵਨੀ ਪੀੜ੍ਹੀ

ਅੰਕੜਾ ਉਤੇਜਨਾ

ਮੱਧਮ-ਉੱਚਾ

ਮਾਹਰ (ਜੜ੍ਹ ਕਾਰਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ)

ਚਿੱਤਰ ਪੂਰਵ-ਵਰਗੀਕਰਨ (ਸਮੀਅਰ, ਪਿਸ਼ਾਬ)

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ, ਅੰਤਮ ਸ਼ਬਦ ਕਦੇ ਨਹੀਂ

ਉੱਚ

ਮਾਹਰ (ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ)

ਪੈਨਿਕ ਮੁੱਲ ਸੂਚਨਾ

ਬਰਾਊਜ਼ਰ, ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਮਾਹਰ (ਪੁਸ਼ਟੀ, ਰਿਪੋਰਟ)

ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਦਾਨ/ਫੈਸਲਾ

ਮਦਦਗਾਰ ਨਹੀਂ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਚਿਕਿਤਸਕ + ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ

ਇਸ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁੰਗੜਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਧਦੀ ਹੈ।

"ਪੁਸ਼ਟੀ" ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਦਿਲ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਯਕੀਨੀ ਨਾ ਹੋਣ। ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਭੁਲੇਖਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਘਾਤਕ ਜਾਲ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ "ਇੱਕ ਬਾਲਗ ਵਿੱਚ ਸਾਧਾਰਨ ਸੀਰਮ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 3.5-5.1 mmol/L ਹੈ" (ਜੋ ਕਿ ਸਹੀ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ), ਪਰ ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਸਧਾਰਨ ਫੈਰੀਟਿਨ ਰੇਂਜ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ 30-400 ng/mL ਹੈ," ਲਿੰਗਕ ਫਰਕ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕੋ ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਕੋ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਤੁਹਾਡਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ।

ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

1. ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ: ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਵਾਲਾ ਰੇਂਜ, ਇਕਾਈ, ਵਿਧੀ, ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਰੋਤਾਂ (ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੇ ਪੈਕੇਜ ਸੰਮਿਲਨ, ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਿਧੀ, ਰਾਸ਼ਟਰੀ/ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ) 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ AI ਦੀ ਯਾਦ 'ਤੇ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ।
2. ਮੁੜ ਗਣਨਾ/ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ: ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜੇ, ਇਕਾਈ ਅਤੇ ਡੈਲਟਾ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜੋ AI ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਟੈਸਟ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ (mg/dL ↔ mmol/L) ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ।
3. ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਫਿਲਟਰ: ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਡਾਕਟਰੀ ਸਥਿਤੀ, ਦਵਾਈਆਂ, ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ QC ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਅੱਖ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਨਤੀਜਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇਣ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਟਿੱਪਣੀ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਡੇਟਾ (ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਨਿਦਾਨ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ, ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ) ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹਨ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਤੁਰਕੀਏ ਅਤੇ ਜੀਡੀਪੀਆਰ ਵਿੱਚ ਕੇਵੀਕੇਕੇ (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਅਧੀਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ। ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ। "Ayşe Yılmaz, 68 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 2024-114523, ਗੰਭੀਰ ਗੁਰਦੇ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ" ਦੀ ਬਜਾਏ, "68-year-old ਔਰਤ ਮਰੀਜ਼, ਜਾਣੀ ਗੁਰਦੇ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ" ਲਿਖੋ; ਨਾਮ, ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਸੰਸਥਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਹਟਾਓ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਬਾਇਓਕੈਮਿਸਟਰੀ ਮਾਹਰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ 8 ਅਸਧਾਰਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪਰੇਖਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਅਗਿਆਤ ਮੁੱਲਾਂ (ਕੋਈ ਨਾਮ ਨਹੀਂ) ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਕੈਚ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, "ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਦਾਨ" ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ" ਨੋਟ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਮਿਆਦ: 15 ਮਿੰਟ ਦੀ ਬਜਾਏ 4 ਮਿੰਟ। ਏਆਈ ਨੇ ਖਰੜਾ ਦਿੱਤਾ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਕੋਲ ਰਹੀ।

ਕੇਸ 2 - ਅਸਪਸ਼ਟ ਟਿੱਪਣੀ ਜਾਲ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਾਹਰ ਨੇ YZ ਨੂੰ ਇੱਕ TSH ਨਤੀਜੇ (ਥਾਇਰਾਇਡ ਉਤੇਜਕ ਹਾਰਮੋਨ) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਹੈ। AI ਸਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਬਾਲਗ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ "ਆਮ" ਹੈ; ਪਰ ਨਮੂਨਾ ਇੱਕ ਨਵਜੰਮੇ ਬੱਚੇ ਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵਜੰਮੇ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। ਟਿੱਪਣੀ ਗਲਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਲਤ ਉਮਰ ਸਮੂਹ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕੇਸ 3 - ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ। ਇੱਕ ਲੈਬ ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਪੂਰਾ ਨਾਮ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ PDF ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਟਿੱਪਣੀ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਚਲਾ ਗਿਆ। ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ KVKK ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਸੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ: Ayşe Yılmaz, TC 123..., ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 2024-114523. ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਈਨ 2.1, ਯੂਰੀਆ 90, ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 5.8।

ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਤਿੰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੈ: ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ (KVKK ਉਲੰਘਣਾ), ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ (ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਨਿਦਾਨ) ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ ਲਈ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰੀ ਸਹਾਇਕ। ਨਿਦਾਨ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ. ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ; ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤਸ਼ਖੀਸ ਦਾ ਮਤਲਬ; ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ "ਆਪਣੇ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ"। ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ [ਮਾਹਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ] ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ। ਮਰੀਜ਼: 68-ਸਾਲਾ ਔਰਤ, ਪੁਰਾਣੀ ਗੁਰਦੇ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ (ਸਾਡੀ ਯੂਨਿਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ): ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਈਨ 2.1 ਮਿਲੀਗ੍ਰਾਮ/ਡੀਐਲ (ਰੈਫ਼ 0.5-0.9), ਯੂਰੀਆ 90 ਮਿਲੀਗ੍ਰਾਮ/ਡੀਐਲ (ਰੈਫ਼ 17-43), ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 5.8 ਮਿਲੀਮੀਟਰ/ਐਲ (ਰੈਫ਼ 3.5-5.1)।

ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਗਿਆਤ ਹੈ, ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਕਾਈ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਟੈਮਪਲੇਟ ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਡਰਾਫਟ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹੋ; ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਨਤੀਜਾ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਲਾਹ ਦੇਣਾ। ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ "[ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਦਿਓ]" ਵਜੋਂ ਮਾਰਕ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਟਾਸਕ: [ਟਾਸਕ ਲਿਖੋ]।

ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਨਾਮ, ਟੀਆਰ ਆਈਡੀ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਸੰਪਰਕ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ; "[ਹਟਾਏ]" ਨਾਲ ਬਦਲੋ. ਸਿਰਫ਼ ਡਾਕਟਰੀ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਛੱਡੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਦਾ ਕੋਈ ਸੁਰਾਗ ਨਾ ਛੱਡੋ। ਟੈਕਸਟ: [ਪੇਸਟ ਟੈਕਸਟ]

ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜਾਂਚ ਟੈਮਪਲੇਟ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ, ਸੰਕੇਤ ਕਰੋ: (1) ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਮੰਨੀ ਹੈ, (2) ਕੀ ਇਹ ਇਕਾਈ ਇਕਸਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ (3) ਜਿੱਥੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪੂਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੀ ਛਾਂਟੀ ਟੈਮਪਲੇਟ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਰੱਖੋ ਜੋ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਦੇਵਾਂਗਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਤਰਕ ਲਿਖਾਂਗਾ: (A) ਘੱਟ ਜੋਖਮ - AI ਰੂਪਰੇਖਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ, (B) ਮੱਧਮ ਜੋਖਮ - ਮਾਹਰ ਤਸਦੀਕ, (C) ਉੱਚ/ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੋਖਮ - ਨਿਦਾਨ/ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ ਦਾ ਹੈ, AI ਸਿਰਫ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਟਾਸਕ: [ਟਾਸਕ ਲਿਖੋ]।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਇੱਕ "ਮਾਹਰ" ਲਈ AI ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. AI ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੋਲਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕੋਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਦਸਤਖਤ ਤੁਹਾਡੇ ਹਨ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ।
• ਕ੍ਰੈਡੈਂਸ਼ੀਅਲ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ ਹੈ, ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਹਨ; ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ।
• ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਉਠਾਉਣਾ। AI ਇੱਕ ਆਮ ਰੇਂਜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਤੁਹਾਡੀ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਉਮਰ/ਲਿੰਗ ਸਮੂਹ ਦੀ ਰੇਂਜ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ। ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਨਿਦਾਨ, ਦਵਾਈ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
• ਜਾਣ ਦੇਣਾ ਕਿਉਂਕਿ "ਇਹ ਸਹੀ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ।" ਪ੍ਰਵਾਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਜੇਕਰ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?" ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਗੰਭੀਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਡਰਾਫਟ/ਯੋਗਤਾ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਕਦੇ ਨਾ ਛੱਡੋ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ: ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪੈਟਰਨ ਸਕੈਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਨਤੀਜੇ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ (ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ, ਪੋਸਟ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ) ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਜੋਖਮ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹਰ ਕਦਮ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸਰੋਤ, ਮੁੜ ਗਣਨਾ/ਤੁਲਨਾ, ਕਲੀਨਿਕਲ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਫਿਲਟਰ। ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ.

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤੋਂ) ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਘੱਟ ਜੋਖਮ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਵਰਕਲੋਡ ਸੰਖੇਪ), ਇੱਕ ਮੱਧਮ ਜੋਖਮ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਵਿਆਖਿਆ ਡਰਾਫਟ), ਇੱਕ ਉੱਚ ਜੋਖਮ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਬਿਆਨ)। ਹਰੇਕ ਲਈ, (1) ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ, (2) ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮ ਚੁੱਕੋਗੇ, (3) ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਿਵੇਂ ਕਰੋਗੇ। ਫਿਰ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ "ਰੋਲ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੱਧਮ ਜੋਖਮ ਕਾਰਜ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• ਮੈਂ ਕੰਮ ਦਾ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ (ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ "ਸਹਾਇਕ/ਡਰਾਫਟ/ਕੁਆਲੀਫਾਇਰ" ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ; ਨਿਦਾਨ/ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ; ਨਾਮ, TR ID, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹਨ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਅਤੇ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ (ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਨਿਦਾਨ, ਨਮੂਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ) ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਂਚਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੀਤਾ।