ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ: AI ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜਨਾ

ਲਾਭ:

• ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਲੇਵੀ-ਜੇਨਿੰਗਜ਼ ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਡੈਲਟਾ ਚੈਕ ਤਰਕ (ਉਸੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ) ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕਾਰਨਾਂ ਲਈ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਾਂਤ ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਪ ਸਹੀ ਹਨ। ਡਿਵਾਈਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਯੰਤਰ ਅੱਜ, ਇਸ ਸਮੇਂ, ਇਸ ਰੀਐਜੈਂਟ ਨਾਲ ਸਹੀ ਮਾਪ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ (QC) ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਹੈ: ਨਿਯਮਤ ਅੰਤਰਾਲਾਂ 'ਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੈਲਟਾ ਚੈਕ, ਜੋ ਅੱਜ ਦੇ ਉਸੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਚਾਅ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਦੂਜੀ ਲਾਈਨ ਹੈ ਜੋ ਨਮੂਨਾ ਮਿਕਸ-ਅੱਪ ਵਰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਹ ਮਾਹਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਾ ਤਰਕ, ਲੇਵੀ-ਜੇਨਿੰਗਜ਼ ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਨਿਯਮ; ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ। ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ: AI ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।

ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਾ ਤਰਕ

ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ, ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਤ ਮੁੱਲ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮ ਅਤੇ ਰੋਗ ਸੰਬੰਧੀ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ) ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮਾਪ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਉਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਇੱਕ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਮਾਧਿਅਮ ਅਤੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਿਵੀਏਸ਼ਨ (SD) ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਿਵੀਏਸ਼ਨ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਮਾਪ ਹੈ ਕਿ ਮਾਪ ਮੱਧਮਾਨ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਕਿੰਨੀ ਦੂਰ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ; ਇੱਕ ਛੋਟਾ SD ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਪ ਇਕਸਾਰ (ਸਟੀਕ) ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕਾ ਲੇਵੀ-ਜੇਨਿੰਗਜ਼ ਚਾਰਟ ਹੈ: ਹਰੀਜੱਟਲ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਸਮਾਂ (ਜਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕ੍ਰਮ) ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਲੰਬਕਾਰੀ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਮੱਧਮਾਨ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ±1SD, ±2SD, ±3SD ਲਾਈਨਾਂ ਬੈਂਡਾਂ ਵਜੋਂ ਖਿੱਚੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਿਯੰਤਰਣ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਬੈਂਡਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਕੁਝ ਪੈਟਰਨ (ਇੱਕ ਬਿੰਦੀ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਡਿੱਗਦੀ ਹੈ, ਕਈ ਬਿੰਦੀਆਂ ਉਸੇ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ) ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:

ਨਿਯਮ

ਭਾਵ

ਆਮ ਟਿੱਪਣੀ

1-2 ਸਕਿੰਟ

±2SD ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ

ਚੇਤਾਵਨੀ; ਇਕੱਲੇ ਅਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ

1-3 ਸਕਿੰਟ

±3SD ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ

ਅਸਵੀਕਾਰ; ਬੇਤਰਤੀਬ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ

2-2 ਸਕਿੰਟ

±2SD ਦੇ ਬਾਹਰ ਇੱਕੋ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਦੋ ਪੁਆਇੰਟ

ਅਸਵੀਕਾਰ; ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਗਲਤੀ (ਵਹਿਣਾ)

ਆਰ-4 ਐੱਸ

ਦੋ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ 4SD ਅੰਤਰ

ਇਨਕਾਰ; ਬੇਤਰਤੀਬ ਗਲਤੀ

4-1 ਸਕਿੰਟ

±1SD ਦੇ ਬਾਹਰ ਇੱਕੋ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਚਾਰ ਪੁਆਇੰਟ

ਡਰਾਫਟ ਚੇਤਾਵਨੀ

10-x

ਦਸ ਲਗਾਤਾਰ ਅੰਕ ਮੱਧਮਾਨ ਦੇ ਇੱਕੋ ਪਾਸੇ ਹਨ

ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤਬਦੀਲੀ

ਬੇਤਰਤੀਬ ਗਲਤੀ ਇੱਕ ਅਣਪਛਾਤੀ ਇੱਕ-ਵਾਰ ਵਿਵਹਾਰ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਵਾ ਦਾ ਬੁਲਬੁਲਾ)। ਸਿਸਟਮੈਟਿਕ ਗਲਤੀ ਇੱਕੋ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਭਟਕਣਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਈਫਟ, ਵਿਗੜਿਆ ਰੀਐਜੈਂਟ)। ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਨਿਯਮ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਇਕੱਲੀ 1-2s ਚੇਤਾਵਨੀ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਕਾਰਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਪਰ ਇੱਕ ਖੁੰਝਿਆ 1-2s ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ 2-2s ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਾ ਸਮਝੋ, ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।

QC ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ

AI ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ QC ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਥੱਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੈਂਕੜੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਲੇਵੀ-ਜੇਨਿੰਗਸ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹੌਲੀ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ (ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਮਾਂ, ਰੀਐਜੈਂਟ ਲਾਟ, ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ) ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ AI ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਵਾਕ "ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਇਦ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ" ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ; ਅਸਲ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਰੀਐਜੈਂਟ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ, ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਾਹਰ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ।

ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਅਸਵੀਕਾਰ ਨਿਯਮ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ। AI ਇਸ ਬਲਾਕਿੰਗ ਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੈ।

ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ: ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਆਪਣੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ

ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਉਸੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪਿਛਲੇ ਨਤੀਜੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਤਰਕ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਲੱਡ ਗਰੁੱਪ, ਹੀਮੋਗਲੋਬਿਨ, ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਈਨ) ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ। ਜੇ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਹੀਮੋਗਲੋਬਿਨ ਇੱਕ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ 13 g/dL ਅਤੇ ਅੱਜ 8 g/dL ਸੀ, ਤਾਂ ਤਿੰਨ ਸੰਭਵ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹਨ: (1) ਸਹੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਬਦੀਲੀ (ਖੂਨ ਵਹਿਣਾ), (2) ਪ੍ਰੀ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀ (ਗਲਤ ਮਰੀਜ਼, ਨਮੂਨਾ ਮਿਸ਼ਰਣ), (3) ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਗਲਤੀ। ਡੈਲਟਾ ਚੈੱਕ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਵਿਆਖਿਆ ਸਹੀ ਹੈ।

ਨਮੂਨਾ ਮਿਕਸ-ਅੱਪ (ਗਲਤ ਟਿਊਬ 'ਤੇ ਗਲਤ ਲੇਬਲ) ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਕਈ ਮਾਪਦੰਡ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਅਚਾਨਕ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸੰਕੇਤ ਹੈ।

ਡੈਲਟਾ ਚੈਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:

• ਹਰ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਗਲਤੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ; ਅਸਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਘਟਨਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੂਨ ਵਹਿਣਾ, ਡਾਇਲਸਿਸ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਿਊਜ਼ਨ ਅਸਲ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਸਮਾਂ ਮਿਆਦ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਮਹੀਨਿਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ CRP); ਡੈਲਟਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਕੀ ਇਸ QC ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ? [ਅੰਕ]

ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਅਤੇ SD, ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਕੀ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਆਮ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਤਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: QC ਮੁਲਾਂਕਣ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ ਦਾ ਸਹਾਇਕ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ। ਕੰਟਰੋਲ ਪੱਧਰ 2. ਟੀਚਾ ਮਤਲਬ 6.0 mmol/L, SD 0.15। ਆਖਰੀ 12 ਨਿਯੰਤਰਣ ਮੁੱਲ: [ਸੂਚੀ]। ਕਾਰਜ: (1) ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ ਕਿੰਨੇ SD ਦੂਰ ਹੈ, (2) ਵੈਸਟਗਾਰਡ 1-3s, 2-2s, R-4s, 4-1s, 10-x ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕ-ਇਕ ਕਰਕੇ ਦੇਖੋ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਸ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, (3) ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ (ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਰੀਐਜੈਂਟ ਲਾਟ, ਡਿਵਾਈਸ) ਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ ਜੇਕਰ ਇਸਦੀ ਪੂਰਵ ਸੂਚੀ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਮੇਰੀ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਬਸ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਓ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਤਲਬ/SD ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਗਿਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅੰਤਰਿਮ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸਿਸਟਮੈਟਿਕ ਗਲਤੀ ਫੜੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਬਾਇਓਕੈਮਿਸਟਰੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ, ਗਲੂਕੋਜ਼ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਗਾਤਾਰ 10 ਅੰਕਾਂ (10-x ਨਿਯਮ) 'ਤੇ ਔਸਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਨਵਾਂ ਰੀਐਜੈਂਟ ਲਾਟ ਜਾਂ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਈਫਟ" ਦੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰੀਐਜੈਂਟ ਲਾਟ ਲੱਭਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚਾਰ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਰੀਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ, 340 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਗਲੂਕੋਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਏਆਈ ਨੇ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖਿਆ, ਮਾਹਰ ਨੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਲੱਭਿਆ।

ਕੇਸ 2 — ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਾਲ ਨਮੂਨਾ ਮਿਸ਼ਰਣ। ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਹੀਮੋਗਲੋਬਿਨ ਕੱਲ੍ਹ 12.8 g/dL ਸੀ, ਅੱਜ 9.1 g/dL; ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਉਸਦਾ ਕ੍ਰੀਏਟੀਨਾਈਨ 0.9 ਤੋਂ 2.4 mg/dL ਅਤੇ ਉਸਦਾ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 4.2 ਤੋਂ 5.9 mmol/L ਤੱਕ ਵਧ ਗਿਆ। AI ਕਈ ਡੈਲਟਾ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਸਮਕਾਲੀ ਜੰਪ ਨਮੂਨਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਗਿੰਗ ਗਲਤੀ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਨਮੂਨਾ ਮੰਗਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੀ ਡੈਲਟਾ ਨੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 3 — ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ (ਅਸਲ ਤਬਦੀਲੀ)। ਇੱਕ ਡਾਇਲਸਿਸ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ, ਯੂਰੀਆ ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ 140 ਤੋਂ 45 ਮਿਲੀਗ੍ਰਾਮ/ਡੀਐਲ ਤੱਕ ਘਟਿਆ; ਡੈਲਟਾ ਚੈੱਕ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਅਲਰਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਕੱਲ੍ਹ ਡਾਇਲਸਿਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ, ਅਸਲ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਗਲਤੀ. ਨਤੀਜਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਾਠ: ਡੈਲਟਾ ਉਤੇਜਨਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਕੰਟਰੋਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਐਨਾਲਾਈਟ: [ਨਾਮ]। ਔਸਤ: [x]। SD: [x]। ਨਿਯੰਤਰਣ ਮੁੱਲ: [ਸੂਚੀ]। ਹਰੇਕ ਮੁੱਲ ਲਈ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਮੁੱਲ - ਮਤਲਬ)/SD। ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: 1-2s, 1-3s, 2-2s, R-4s, 4-1s, 10-x। ਹਰੇਕ ਨਿਯਮ ਲਈ, "ਕੋਈ ਉਲੰਘਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ। ਜੇਕਰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਨਿਯਮ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ "ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਜਾਰੀ ਨਾ ਕਰੋ" ਚੇਤਾਵਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਫੈਸਲਾ ਮੇਰਾ ਹੈ।

QC ਰੂਟ ਕਾਰਨ ਚੈਕਲਿਸਟ ਟੈਮਪਲੇਟ QC ਅਸਵੀਕਾਰ ਨਿਯਮ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਰੀਐਜੈਂਟ ਲਾਟ/ਮਿਆਦ ਸਮਾਪਤੀ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਮਾਂ, ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਥਿਤੀ, ਸਾਧਨ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਪੜਤਾਲ/ਪਾਈਪੇਟ, ਅੰਬੀਨਟ ਤਾਪਮਾਨ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ ਕੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀ ਹੈ।

ਡੈਲਟਾ ਚੈਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਮਰੀਜ਼ ਅਗਿਆਤ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ: [ਨਾਮ]। ਪਿਛਲਾ ਨਤੀਜਾ ([ਤਾਰੀਖ]): [x]। ਵਰਤਮਾਨ: [y]। ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਤਿੰਨ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਸਹੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਬਦੀਲੀ, ਪ੍ਰੀ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀ (ਉਲਝਣ ਵਾਲੀ), ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਗਲਤੀ? ਮੈਨੂੰ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ/ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ।

ਮਲਟੀਪਲ ਡੈਲਟਾ ਪੈਟਰਨ ਟੈਂਪਲੇਟ ਇੱਕੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਕਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਲਈ ਪਿਛਲੇ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁੱਲ ਦੇਵੇਗਾ। ਮਾਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅਚਾਨਕ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ "ਸੰਭਾਵੀ ਨਮੂਨਾ ਮਿਸ਼ਰਣ" ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਓ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਕੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ: [ਸੂਚੀ]।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• 1-2 ਸੈਕਿੰਡ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਵਜੋਂ ਸਮਝਣਾ. 1-2s ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹੈ; ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਕਾਰਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
• QC ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਜਾਰੀ ਕਰੋ. ਜੇਕਰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਨਿਯਮ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਤੀਜੇ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਲੱਭਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ।
• ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਡੈਲਟਾ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸਮਝਣਾ. ਡਾਇਲਸਿਸ, ਟ੍ਰਾਂਸਫਿਊਜ਼ਨ, ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਵਰਗੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਸਲ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ; ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ AI ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ। "ਰੀਏਜੈਂਟ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ; ਅਸਲ ਕਾਰਨ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਡੈਲਟਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਲੈਣਾ। ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੀ ਜੈਵਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਨੁਕਤਾ: YZ ਨੂੰ QC ਡੇਟਾ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਮੱਧਮਾਨ ਅਤੇ SD ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅੰਤਰਿਮ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ। "ਕਿੰਨੇ SD ਦੂਰ ਹਨ?" AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਿਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ; ਇਹ AI ਦੀ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਦਾ ਹੈ; ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਲੇਵੀ-ਜੇਨਿੰਗਜ਼ ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਨਿਯਮ QC ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਬੇਤਰਤੀਬ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਗਲਤੀ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਅਤੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਨਿਯਮ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਲਾਕਿੰਗ, ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਮਾਹਰ ਦਾ ਹੈ। ਡੈਲਟਾ ਚੈਕ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹਨ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਆਖਰੀ 12 QC ਮੁੱਲ (ਮਤਲਬ ਅਤੇ SD ਦੇ ਨਾਲ) ਲਓ ਅਤੇ “ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਕੰਟਰੋਲ” ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ AI ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। AI ਦੁਆਰਾ ਗਿਣੀਆਂ ਗਈਆਂ SD ਦੂਰੀਆਂ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਦੋ ਸਮਾਂਬੱਧ ਨਤੀਜੇ ਚੁਣੋ, "ਡੈਲਟਾ ਚੈਕ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਤਿੰਨ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਵਾਧੂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋਗੇ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• QC ਲਈ, ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਮਤਲਬ ਅਤੇ SD ਦਿੱਤਾ ਹੈ; ਮੈਂ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਖਾਤਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੈਸਟਗਾਰਡ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਲਾਗੂ ਹੋਣਗੇ।
• [ ] ਮੈਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸਵੀਕਾਰ ਨਿਯਮ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਰੱਖਾਂਗਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਅਸਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡੈਲਟਾ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਈ ਡੈਲਟਾ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ/ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੁਆਰਾ AI ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।