ਲਾਭ:
- KVKK/ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਸਮਝੋ ਕਿ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਿਉਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ।
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਹਰ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਬੁਣ ਕੇ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਹਰ ਮਰੀਜ਼, ਹਰ ਟੈਸਟ, ਹਰ ਨਤੀਜਾ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤੇ ਟੁਕੜੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ - ਯਾਨੀ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਾਲ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਗੰਭੀਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਗੁਪਤਤਾ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਮਾਡਲ ਸੱਚਮੁੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ - ਯਾਨੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ - ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹਾਂ (ਪੱਖਪਾਤ) ਲਈ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ KVKK/ਗੁਪਤਤਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨਿਯੰਤਰਣ; ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬੁਣਿਆ ਜਾਵੇ। ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ: ਡੇਟਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਡੇਟਾ (ਨਤੀਜੇ, ਨਿਦਾਨ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ, ਪਛਾਣ) ਨੂੰ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਟਰਕੀਏ, ਜੀਡੀਪੀਆਰ ਵਿੱਚ KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਦੇ ਤਹਿਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ "ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ" ਦੇ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਤਿੰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮ:
- ਅਗਿਆਤ. ਨਾਮ, TR ID, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਸੰਪਰਕ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਟਾਓ। "68 ਸਾਲਾ ਔਰਤ ਮਰੀਜ਼" ਕਾਫੀ ਹੈ; "Ayşe Yılmaz, 12.03.1957" ਨਹੀਂ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀ + ਛੋਟੀ ਸਥਿਤੀ ਵਰਗੇ ਸੰਜੋਗ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਨਿਊਨਤਮ ਡਾਟਾ ਨੀਤੀ। ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਰੇਂਜ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਮਰੀਜ਼ ਫਾਈਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ ਦੀ ਚੋਣ. ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਕੱਚੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨ ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ
ਖਤਰਾ
ਸਹੀ ਵਿਵਹਾਰ
ਨਾਮ, TR ID, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ
ਸਿੱਧੀ ਪਛਾਣ
ਐਕਸਟਰੈਕਟ, ਗੁਮਨਾਮ
ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਪਤਾ
ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣ
ਉਮਰ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ, ਪਤਾ ਹਟਾਓ
ਨਤੀਜੇ ਮੁੱਲ
ਸਿਹਤ ਡਾਟਾ
ਗੁਮਨਾਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ
ਚਿੱਤਰ (ਸਮੀਅਰ, ਪੈਥੋਲੋਜੀ)
ਸਿਹਤ ਡਾਟਾ + ਆਈਡੀ ਸੁਰਾਗ
ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ; ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਲੋਡਿੰਗ
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: "ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਮੈਂ ਨਾਮ ਵੀ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹਾਂ" ਗਲਤ ਹੈ। ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ। ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ ਕੱਢਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ: ਕਿਉਂ "ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ" ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਜਾਂ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ ਇੰਜਣ) ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਆਬਾਦੀ, ਇਕ ਹੋਰ ਡਿਵਾਈਸ, ਇਕ ਹੋਰ ਸਟੈਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੋਵੇ; ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ:
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ: ਉਹ ਦਰ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬਿਮਾਰ/ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹਨ। ਘੱਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ = ਖੁੰਝੇ ਸੱਚੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ) = ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ।
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ: ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਿਹਤਮੰਦ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਖਾਤਮੇ ਦੀ ਸਹੀ ਦਰ। ਨੀਚ ਵਿਸ਼ਿਸ਼ਟਤਾ = ਕਈ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ।
- ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰਾਂ: ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਗੁੰਮ) ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਖਤਰਨਾਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸੰਤੁਲਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੱਛਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਭੁੱਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ; ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਡਿਵਾਈਸ, ਰੀਐਜੈਂਟ, ਆਬਾਦੀ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ: ਮਾਡਲ ਕਿਸ ਨਾਲ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਸੰਤੁਲਨ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਮੂਹ ਲਈ ਘੱਟ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਬਰਾਬਰੀ/ਨੈਤਿਕਤਾ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਗੋਂ ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਚੁੱਪਚਾਪ ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਦਤਰ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ।
ਨੈਤਿਕ ਚਾਰ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਲੜੀ
ਸਿਹਤ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਚਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ AI 'ਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
- ਲਾਭ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਪ੍ਰਵੇਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਗੈਰ-ਨੁਕਸਾਨ: ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਜਾਅਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ, ਖੁੰਝੀ ਖੋਜ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।
- ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ: ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਉਸਦੇ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਅਧਿਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ; ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਨਿਆਂ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਰੋਗੀ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਹਰ ਉਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। “ਏਆਈ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ” ਕੋਈ ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਦਸਤਖਤ, ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
Ayşe Yılmaz (TC 123..., ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 2024-88) ਦੇ ਸਾਰੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੋ।
ਇਸ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ (KVKK ਉਲੰਘਣਾ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿੱਜਤਾ ਅਤੇ ਸਰਹੱਦਾਂ ਦੀ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ ਲਈ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰੀ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਡੇਟਾ ਅਗਿਆਤ ਹੈ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰੋ। ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ; "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਵੇਖੋ. ਮਰੀਜ਼: 68-ਸਾਲਾ ਔਰਤ, ਥਾਇਰਾਇਡ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਗਿਆਤ ਨਤੀਜੇ (ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਨਾਲ): TSH 6.2 mIU/L (ਰੈਫ 0.4-4.0), ਆਮ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁਫ਼ਤ T4। ਕੰਮ: ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪਰੇਖਾ ਲਿਖੋ; ਇੱਕ ਪਛਾਣ ਸੁਰਾਗ ਤਿਆਰ ਕਰੋ.
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਗਿਆਤ ਹੈ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ। ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਪਹਿਲਾਂ "ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਨਾਮ, ID, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਰਫ ਉਮਰ, ਲਿੰਗ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਮੁੱਲ ਛੱਡਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਕਿਸੇ ਪਛਾਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਸਥਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੈਪ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਯੰਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਪਿਸ਼ਾਬ ਤਲਛਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਸਟੈਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ) ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਕ੍ਰਿਸਟਲਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝਦਾ ਹੈ। ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਇਕੱਠੇ ਹੋਏ ਹਨ. ਸਬਕ: ਮਾਡਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਕਾਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਫੜਨਾ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਆਡਿਟ ਵਿੱਚ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਉੱਚੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਬਜ਼ੁਰਗ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਇਸ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਇਸ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਾਠ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਨਿਆਂ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇਸ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਨਾਮ, TR ID, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਪਤਾ, ਟੈਲੀਫੋਨ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ; "[ਹਟਾਏ]" ਨਾਲ ਬਦਲੋ. ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਓ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਅਸਿੱਧੇ ID ਸੁਰਾਗ ਹੈ (ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਨਿਦਾਨ + ਛੋਟਾ ਸਥਾਨ)। ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਛੱਡੋ। ਪਾਠ: [ਟੈਕਸਟ]।
ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਯੋਜਨਾ ਟੈਮਪਲੇਟ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮੈਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਪਾਵਾਂਗਾ: ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗਾ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ, ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਉਪ-ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ (ਉਮਰ/ਕੰਝ ਵਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਹੈ)। ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ; ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।
BIAS ਚੈਕ ਟੈਂਪਲੇਟI ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਉਪ-ਸਮੂਹ (ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਮੂਹ, ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਕਿਸਮ) ਮੈਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਾੜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ/ਸਮਾਨਤਾ ਦੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਨੈਤਿਕ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ ਟੈਮਪਲੇਟਜਿਸ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਂ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਉਸ ਦਾ ਆਡਿਟ ਚਾਰ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਲਾਭ, ਗੈਰ-ਨੁਕਸਾਨ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ (ਗੋਪਨੀਯਤਾ/ਸਹਿਮਤੀ), ਨਿਰਪੱਖਤਾ। ਹਰੇਕ ਪਾਲਿਸੀ ਲਈ ਜੋਖਮ ਦਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ। ਨਾਲ ਹੀ, "ਇਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ?" ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਵਰਤੋਂ: [ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ]।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ ਦੇਣਾ। ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਗੁਮਨਾਮੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਾਂਝੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਠਹਿਰਾਉਂਦੀ।
- ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ। ਸੰਜੋਗ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਦਾਨ + ਛੋਟਾ ਸਥਾਨ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਬਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੇਖੋ. ਜੇਕਰ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਲੁਕਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। "ਏਆਈ ਨੇ ਕਿਹਾ" ਕੋਈ ਬਹਾਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਮਾਹਰ ਦੇ ਹਨ।
ਸੁਝਾਅ: AI ਦੀ ਹਰ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਕੱਠੇ ਦੋ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਕੀ ਇਹ ਡੇਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ?" ਅਤੇ "ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਮੇਰੇ ਉਪਜ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ?" ਪਹਿਲੇ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਿੱਜਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਦਾ ਜਵਾਬ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਹੈ; ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਗਿਆਤਕਰਨ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਟਾ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਦੀ ਚੋਣ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਚਾਰ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ - ਲਾਭ, ਗੈਰ-ਮਾਮੂਲੀ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ, ਨਿਆਂ - ਹਰ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਬੁਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਲੜੀ ਖੜ੍ਹੀ ਹੈ: ਹਾਲਾਂਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
"ਅਗਿਆਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਮਰੀਜ਼ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਇਆ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ "ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਯੋਜਨਾ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਵਰਤਣ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ); ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "ਨੈਤਿਕ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਚਾਰ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ; ਮੈਂ ਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਅਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣ ਦੇ ਸੁਰਾਗ ਹਟਾ ਦਿੱਤੇ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਨਿਊਨਤਮ ਡੇਟਾ ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਹੈ; ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੰਟਰੈਕਟਡ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਮੈਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਚਾਰ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ।