ਲਾਭ:
- ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਪੋਰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਸੰਕਲਪ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਚੇਨ ਅਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮੁੱਲ ਸਕੈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਡਰਾਫਟ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਝੂਠੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ (ਪੂਰਵ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀ) ਨੂੰ ਅਸਲ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਗਲਤ ਸੂਚਨਾ ਅਤੇ ਅਲਾਰਮ ਥਕਾਵਟ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਨਤੀਜੇ ਹਨ ਜੋ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ; ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਆਪਣਾ ਫ਼ੋਨ ਚੋਰੀ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 7.2 mmol/L ਦੇ ਸੀਰਮ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਘਾਤਕ ਐਰੀਥਮੀਆ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; 4 g/dL ਦੇ ਹੀਮੋਗਲੋਬਿਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਿਊਜ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; 25 mg/dL ਦੀ ਬਲੱਡ ਸ਼ੂਗਰ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋਸ਼ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ (ਜਾਂ ਜਨਤਾ ਵਿੱਚ ਪੈਨਿਕ ਮੁੱਲ) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਜਾਨਲੇਵਾ ਹਨ, ਤੁਰੰਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਬੰਦ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਪੋਸਟ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ।
AI ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਦੋ ਕੀਮਤੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਤੁਰੰਤ ਸਕੈਨ ਅਤੇ ਫਲੈਗ ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਚੇਨ ਅਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਧਾਰਨਾ; ਅਸਲੀ ਮੁੱਲਾਂ ਤੋਂ ਨਕਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ; ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ। ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ: AI ਸਕੈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸੂਚਨਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੈ।
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਜੀਵਨ-ਖਤਰੇ ਵਾਲੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਆਪਣੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੂਚੀ ਰਾਸ਼ਟਰੀ/ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਹਿਮਤੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਇੱਕ ਹੇਠਲੀ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਉਪਰਲੀ ਸੀਮਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ (ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ):
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ
ਨਾਜ਼ੁਕ ਉਪ
ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਿਖਰ
ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ (mmol/L)
< 2.8
> 6.0
ਘਾਤਕ ਐਰੀਥਮੀਆ ਦਾ ਜੋਖਮ
ਗਲੂਕੋਜ਼ (mg/dL)
<40
> 500
ਚੇਤਨਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ, ਕੋਮਾ
ਕੈਲਸ਼ੀਅਮ (mg/dL)
< 6.0
> 13.0
ਨਿਊਰੋਲੋਜੀਕਲ/ਦਿਲ ਸੰਬੰਧੀ ਜੋਖਮ
ਹੀਮੋਗਲੋਬਿਨ (g/dL)
< 5.0
> 20.0
ਗੰਭੀਰ ਅਨੀਮੀਆ/ਹਾਈਪਰਵਿਸਕੋਸਿਟੀ
ਪਲੇਟਲੇਟ (/µL)
< 20,000
> 1,000,000
ਖੂਨ ਵਹਿਣ/ਥਰੋਮਬੋਸਿਸ ਦਾ ਖਤਰਾ
INR
-
> 5.0
ਗੰਭੀਰ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦਾ ਖਤਰਾ
ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਲੋੜ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਔਨਕੋਲੋਜੀ ਸੈਂਟਰ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵੱਖਰੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਲੈਬ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦਿਓ, ਨਾ ਕਿ ਉਸਦੀ ਆਪਣੀ ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਪਾਏ ਗਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਸੂਚੀ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਸੂਚਨਾ ਨਾ ਬਣਾਓ।
ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਚੇਨ ਅਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਸੰਚਾਰ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਮਿਲ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ:
- ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ, ਗਤਲਾ, ਗਲਤ ਟਿਊਬ) ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ, ਜੇ ਜਰੂਰੀ ਹੋਵੇ, ਦੁਹਰਾਇਆ ਮਾਪ. ਗਲਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਅਲਾਰਮ ਥਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੋ. ਨਤੀਜਾ ਮਰੀਜ਼ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਜਾਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਸੁੱਟਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਬੰਦ-ਲੂਪ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ (ਰੀਡ-ਬੈਕ)। ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਇਸ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਨਤੀਜਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ "ਬੰਦ-ਲੂਪ ਸੰਚਾਰ" ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
- ਸੇਵ ਕਰੋ। ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਦੱਸਿਆ, ਕਿਸ ਨੂੰ, ਕਦੋਂ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ - ਸਭ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਇਸ ਲੜੀ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ AI ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ (ਪ੍ਰੀ-ਸਟੈਪ), ਡਰਾਫਟ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਟੈਕਸਟ (ਕਦਮ 2 ਦੀ ਤਿਆਰੀ), ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ (ਕਦਮ 4)। ਪਰ ਇਹ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਫ਼ੋਨ ਚੁੱਕਣ, ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਲੱਭਣ, ਰੀਡ-ਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਵੇ। AI ਨੂੰ ਬਿਆਨ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹੁਣੇ ਤਿਆਰ.
ਨਕਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ: ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਜਾਲ
ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਸਲੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜਾਅਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਾਰਨ ਹਨ:
- ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ: ਲਾਲ ਰਕਤਾਣੂਆਂ ਦਾ ਟੁੱਟਣਾ ਸੀਰਮ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਾਸੈਲੂਲਰ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਛੱਡਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਝੂਠੇ ਹਾਈਪਰਕਲੇਮੀਆ (ਉੱਚ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ) ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੀਮੋਲਾਈਜ਼ਡ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ, 7.0 mmol/L ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਇੱਕ ਸਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਗਤਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਨਮੂਨਾ: ਥੱਕੇ ਵਿੱਚ ਫੜੇ ਪਲੇਟਲੇਟ ਝੂਠੇ ਘੱਟ ਪਲੇਟਲੈਟਸ (ਸੂਡੋਥਰੋਮਬੋਸਾਈਟੋਪੇਨੀਆ) ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਗਲਤ ਟਿਊਬ/ਗੰਦਗੀ: EDTA ਟਿਊਬ ਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਮਿਲਾਉਣਾ ਝੂਠਾ ਉੱਚ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਅਤੇ ਝੂਠਾ ਘੱਟ ਕੈਲਸ਼ੀਅਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- IV ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਗੰਦਗੀ: ਖਾਰੇ ਜਾਂ ਤਰਲ ਪਦਾਰਥਾਂ ਨਾਲ ਬਾਂਹ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਖੂਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰੇਗਾ।
ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮੁੱਲ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. AI ਇੱਕ "ਇਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਜਾਅਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ" ਸੁਰਾਗ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈਮੋਲਾਈਸਿਸ ਇੰਡੈਕਸ ਜਾਂ ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਾਲ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਅਸਲੀ/ਨਕਲੀ ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 7.2 ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਕੀ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਇਸ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ (ਹੀਮੋਲਿਸਿਸ?), ਪਿਛਲਾ ਨਤੀਜਾ (ਡੈਲਟਾ?), ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ "ਨਾਜ਼ੁਕ, ਤੁਰੰਤ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ" ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰੀ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਸੂਚਨਾ। ਮੈਂ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਕਰਾਂਗਾ; ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਜਾਅਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ: ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 7.2 mmol/L. ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਉਪਰਲੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ: 6.0. ਨਮੂਨਾ ਨੋਟ: ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ ਇੰਡੈਕਸ ਉੱਚ (3+) ਹੈ। ਪਿਛਲਾ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ (ਕੱਲ੍ਹ): 4,3.ਟਾਸਕ: (1) ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, (2) ਹੈਮੋਲਾਈਸਿਸ ਅਤੇ ਡੈਲਟਾ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, (3) ਲਿਖੋ ਕਿ ਜੇਕਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, (4) ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਕਰੋ। ਡਾਕਟਰ ਜੇ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਮੂਨਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਡੈਲਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਾਅਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ; ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੂਚਨਾ ਮਨੁੱਖ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਜਾਅਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 7.2 mmol/L (ਨਾਜ਼ੁਕ ਉਪਰਲਾ 6.0) ਸੀ। ਪਰ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ (3+) ਹੈ ਅਤੇ ਕੱਲ੍ਹ ਦਾ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ 4.3 mmol/L ਸੀ। AI ਚੇਤਾਵਨੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ "ਹੀਮੋਲਿਸਿਸ ਅਤੇ ਵੱਡਾ ਡੈਲਟਾ ਨਕਲੀ ਹਾਈਪਰਕਲੇਮੀਆ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।" ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਦੁਬਾਰਾ 4.5 mmol/L ਤੱਕ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੇਲੋੜੇ ਅਤੇ ਗਲਤ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਕੇਸ 2 - ਸਹੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ, ਤੇਜ਼ ਸੂਚਨਾ। ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਮਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਗਲੂਕੋਜ਼ 28 ਮਿਲੀਗ੍ਰਾਮ/ਡੀਐਲ (ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਬ-40) ਹੈ। ਨਮੂਨਾ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਕੋਈ ਹੈਮੋਲਾਈਸਿਸ ਨਹੀਂ ਹੈ. AI ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਡਾਕਟਰ ਇਸਨੂੰ ਵਾਪਸ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਸਮਾਂ ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਹੈ; AI ਨੇ ਡਰਾਫਟ ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਮਨੁੱਖੀ ਕੋਲ ਹੀ ਰਹੀ।
ਕੇਸ 3 - ਜਦੋਂ ਸੂਚਨਾ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ, INR 6.8 (ਨਾਜ਼ੁਕ ਉਪਰਲਾ 5.0) ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਿਅਸਤ ਸ਼ਿਫਟਾਂ ਦੌਰਾਨ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ ਸਿਸਟਮ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਨਹੀਂ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗੰਭੀਰ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਠ: ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਕਲਿੱਪਬੋਰਡ ਲਈ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. AI ਕਲਿੱਪਬੋਰਡ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ "ਹੋ ਗਿਆ" ਨਹੀਂ ਮੰਨਦਾ; ਬੰਦ-ਲੂਪ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਗੰਭੀਰ ਮੁੱਲ ਸਕੈਨਿੰਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸਮੇਰੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਟੇਬਲ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਗਿਆਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ। ਮੈਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ; ਆਪਣੀ ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਜੋੜਨਾ. ਹਰੇਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਨੂੰ "CRITICAL" ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਨੇੜੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਮਾਨੀਟਰ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸਾਰਣੀ: [ਸਾਰਣੀ]। ਨਤੀਜੇ: [ਸੂਚੀ]।
ਨਕਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਤੀਜਾ ਮੁੱਲ: [ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁੱਲ]। ਨਮੂਨਾ ਨੋਟ: [ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ/ਲਿਪੇਮੀਆ/ਕਲਾਟ/ਟਿਊਬ ਜਾਣਕਾਰੀ]। ਪਿਛਲਾ ਨਤੀਜਾ: [ਮੁੱਲ, ਮਿਤੀ]। ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰੀ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਜਾਅਲੀ ਹੈ; ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਨਵਾਂ ਨਮੂਨਾ, ਦੁਹਰਾਓ ਮਾਪ, ਹੀਮੋਲਿਸਿਸ ਕੰਟਰੋਲ)। ਅਸਲੀ/ਨਕਲੀ ਫੈਸਲਾ ਮੇਰਾ ਹੈ।
ਬੰਦ-ਲੂਪ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਟੈਕਸਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਇੱਕ ਅਸਲ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਲਈ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਂ ਫ਼ੋਨ 'ਤੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਸਮੱਗਰੀ: ਮਰੀਜ਼ ID (ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਭਰਾਂਗਾ), ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਮੁੱਲ, ਯੂਨਿਟ, ਨਾਜ਼ੁਕ, "ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਵਾਪਸ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਨਤੀਜਾ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ID ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ" ਬਿਆਨ। ਮੇਰੇ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਤੀ-ਸਮਾਂ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਖੇਤਰ ਛੱਡੋ।
ਨਾਜ਼ੁਕ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਡਰਾਫਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਗਏ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਬਿਆਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਰਿਕਾਰਡ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਖੇਤਰ: ਮਿਤੀ-ਸਮਾਂ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਮੁੱਲ, ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ [ਮੈਂ ਭਰਾਂਗਾ], ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ, ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਵਿਅਕਤੀ/ਸਿਰਲੇਖ, ਸੰਚਾਰ ਵਿਧੀ, ਕੀ ਰੀਡ-ਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ ਸੀ (Y/N), ਵਾਧੂ ਨੋਟ। ਮੈਂ ਖਾਲੀ ਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰਾਂਗਾ; ਤੁਸੀਂ ਢਾਂਚਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਅਸਲੀ ਲਈ ਨਕਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. Hemolysis, ਗਤਲਾ, ਗਲਤ ਟਿਊਬ ਨਕਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ; ਸੂਚਨਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਲਿੱਪਬੋਰਡ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਪੈਸਿਵ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਰੀਡ-ਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ। ਬੰਦ-ਲੂਪ ਪੁਸ਼ਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਆਮ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੂਚੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਸੂਚੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ; AI ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਸਦੀ ਸੂਚਨਾ ਕਿਸ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ।
ਸੰਕੇਤ: ਹਰੇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ 'ਤੇ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦੋ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਕੀ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਅਸਲੀ ਹੈ (ਕੀ ਨਮੂਨਾ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ)?" ਅਤੇ "ਕੀ ਮੈਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾਲ ਮੇਰੀ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ (ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਰੀਡ-ਬੈਕ ਮਿਲਿਆ)?" AI ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਰਾਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਦੂਜੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਰੂਪਰੇਖਾ; ਤੁਸੀਂ ਦੋਵਾਂ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਨਾਜ਼ੁਕ/ਪੈਨਿਕ ਮੁੱਲ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਪੋਸਟ-ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੋ, ਬੰਦ-ਲੂਪ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈਮੋਲਾਈਸਿਸ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਜਾਅਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਹੈ; ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ, ਜਾਅਲੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਚੇਤਾਵਨੀ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ/ਲੌਗ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਅੰਤਮ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਤਿੰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਚੁਣੋ ਅਤੇ "ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਵੈਲਯੂ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਤੀਜੇ (ਨਮੂਨਾ ਗ੍ਰੇਡ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ) ਲਈ "ਡਮੀ ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਵੈਲਯੂ ਇਵੈਲੂਏਸ਼ਨ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਅਸਲੀ/ਨਕਲੀ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ। ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲੀ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, "ਬੰਦ-ਲੂਪ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਟੈਕਸਟ" ਦਾ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਰੀਡ-ਬੈਕ ਸਟੈਪ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰੋਗੇ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦਿੱਤੇ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (ਹੀਮੋਲਾਈਸਿਸ, ਕਲਾਟ, ਟਿਊਬ) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਡੈਲਟਾ ਅਤੇ ਨਮੂਨਾ ਗ੍ਰੇਡ ਦੁਆਰਾ ਨਕਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਸੂਚਨਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ (ਕਲਿੱਪਬੋਰਡ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ)।
- [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬੰਦ-ਲੂਪ (ਰੀਡ-ਬੈਕ) ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਸੂਚਨਾ ਨੂੰ ਕਿਸ/ਕਿਸੇ/ਕਦੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ।