ਲਾਭ:
- ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਲੈਬਾਰਟਰੀ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ (LIS), ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਅਤੇ HL7/ASTM ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤਸਦੀਕ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ ਨਿਯਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਏਕੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ (ਯੂਨਿਟ ਬੇਮੇਲ, LOINC ਕੋਡ, ਚੈਨਲ ਮਿਕਸ-ਅਪ) ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਅਦਿੱਖ ਯਾਤਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦਾ: ਡਿਵਾਈਸ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਇਸਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੈਬਾਰਟਰੀ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ (LIS) ਇਸਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਸਪਤਾਲ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ (HIS) ਇਸਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲੜੀ ਦੇ ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ 'ਤੇ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਅਨੁਵਾਦ ਗਲਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ, ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਕੋਡ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਮੁੱਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੈ-ਤਸਦੀਕ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਚੁਸਤ ਬਣਾ ਕੇ - ਪਰ ਗਲਤ ਥਾਂ 'ਤੇ AI ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ LIS, ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਐਕਸਚੇਂਜ ਸਟੈਂਡਰਡ (HL7, ASTM, LOINC) ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੀਮਾਵਾਂ; ਅਸੀਂ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ: ਏਆਈ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕਿਹੜਾ ਨਤੀਜਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਾਰੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਮਨੁੱਖ ਤੱਕ ਜਾਵੇਗਾ, ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਵਹਾਅ ਦੇ ਰਿੰਗ
LIS (ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀ) ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦਾ ਦਿਮਾਗ ਹੈ: ਇਹ ਟੈਸਟ ਆਰਡਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਮੂਨੇ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਉਹ ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ LIS ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਮਲਟੀਪਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ), ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ/ਪਤਲੇ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। HIMS/HIS ਪੂਰੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮਿਆਰੀ "ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ" ਬੋਲਦੀਆਂ ਹਨ:
- HL7 (ਸਿਹਤ ਪੱਧਰ 7): ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਸਟੈਂਡਰਡ। ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ HL7 ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ASTM: ਇੱਕ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਸਟੈਂਡਰਡ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਵਾਈਸ-ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- LOINC: ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ "ਗਲੂਕੋਜ਼, ਸੀਰਮ" ਵਿੱਚ ਇੱਕ LOINC ਕੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਕੋਡ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕੋ ਟੈਸਟ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.
ਇਹਨਾਂ ਮਿਆਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਹਰ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਗੇ। AI ਇਹਨਾਂ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ, ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਮਿਲਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਪਰਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਪਰਤ
ਮਿਸ਼ਨ
ਆਮ ਗਲਤੀ ਦਾ ਖਤਰਾ
ਯੰਤਰ (ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ)
ਮਾਪ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਚੈਨਲ ਕ੍ਰਾਸਸਟਾਲ
ਮਿਡਲਵੇਅਰ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਗਲਤ ਨਿਯਮ, ਯੂਨਿਟ ਮੇਲ
ਐਲ.ਆਈ.ਐਸ
ਰਿਕਾਰਡ, ਤਸਦੀਕ, ਰਿਪੋਰਟ
LOINC/ਟੈਸਟ ਕੋਡ ਉਲਝਣ
HIMS/HIS
ਮਰੀਜ਼ ID, ਬੇਨਤੀ
ਗਲਤ ਮਰੀਜ਼ ਮੈਚ
ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤਸਦੀਕ ਕੀ ਹੈ?
ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਸਦੀਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਰੀਲੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਕੁਝ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੈਧ QC ਹੈ, ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਹੈ, ਕੋਈ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਫਲੈਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੁਟੀਨ ਦੇ ਸਾਧਾਰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਪੁੰਜ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਤੋਂ ਦੂਰ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦਾ ਧਿਆਨ ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵੱਲ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਸਦੀਕ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਪਰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਸਦੀਕ ਦਾ ਦਿਲ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਨਾਜ਼ੁਕ/ਪੈਨਿਕ ਮੁੱਲ
- ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ
- QC ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਝੰਡੇ (ਹੀਮੋਲਿਸਿਸ, ਲਿਪੇਮੀਆ, ਆਈਕਟਰਸ)
- ਨਤੀਜੇ ਜਿੱਥੇ ਡਿਵਾਈਸ ਇੱਕ "ਚੈੱਕ" ਚਿੰਨ੍ਹ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ
- ਕੁਝ ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਸਾਵਧਾਨ: "ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ" ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਚੰਗੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਵਾਦ ਨਿਯਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਨਤੀਜਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜਾਵੇਗਾ, ਇਸ ਨਾਲੋਂ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਪਾਸ ਹੋਵੇਗਾ।
ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਨਾ ਹੈ
ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵੇਲੇ AI ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ: ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰੇਗਾ, ਅਪਵਾਦ ਸੂਚੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ HL7/ASTM ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ (ਯੂਨਿਟ ਬੇਮੇਲ, ਅਚਾਨਕ ਮੁੱਲ ਰੇਂਜ, ਕੋਡ ਉਲਝਣ) ਲਈ ਵੀ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ AI ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਅਸਲ ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲਾਈਵ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਵੈਚਾਲਨ ਨਿਯਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਇਹ ਕਿੰਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝੇਗਾ?" ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਪਰਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
ਇਸ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਪਵਾਦ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਸੰਦਰਭ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ। AI ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ, ਖਤਰਨਾਕ "ਪਾਸ-ਆਲ" ਨਿਯਮ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ ਦਾ ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੈ; ਗਤੀ ਸੈਕੰਡਰੀ ਹੈ. ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਡਰਾਫਟ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰੋ: [ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ]। ਹਰੇਕ ਨਿਯਮ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਰੀਲੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ EXCEPTION (ਮਨੁੱਖੀ 'ਤੇ ਜਾਓ) ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਅਪਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ: ਗੰਭੀਰ ਮੁੱਲ, ਡੈਲਟਾ ਜਾਂਚ ਉਲੰਘਣਾ, QC ਉਲੰਘਣਾ, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਫਲੈਗ, ਡਿਵਾਈਸ ਜਾਂਚ ਫਲੈਗ। ਹਰੇਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਅੱਗੇ ਇੱਕ ਨੋਟ ਜੋੜੋ "ਇਹ ਨਿਯਮ ਇਸ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹੈ"। ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗਾ; ਇਹ ਵੀ ਲਿਖੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਖਤਰੇ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 — ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਨਿਯਮਤ ਸੰਪੂਰਨ ਖੂਨ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਸੰਦਰਭ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ, QC ਕਲੀਅਰ, ਡੈਲਟਾ ਕਲੀਅਰ, ਕੋਈ ਡਿਵਾਈਸ ਫਲੈਗ ਨਹੀਂ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ, ਧਮਾਕੇ ਫਲੈਗ, ਡੈਲਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਜਾਣ. ਇਹ AI ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਿਛਲੇ 10,000 ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਬਚਿਆ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਲਗਭਗ 70% ਨਤੀਜੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨਾਜ਼ੁਕ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਕੇਸ 2 — ਵਾਲੀਅਮ ਮਿਲਾਨ ਗਲਤੀ। ਏਕੀਕਰਣ ਅੱਪਡੇਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡਿਵਾਈਸ mmol/L ਭੇਜਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਮੈਗਨੀਸ਼ੀਅਮ mg/dL ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਲ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। AI ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਣਕਿਆਸੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ("ਸਾਰੇ ਮੈਗਨੀਸ਼ੀਅਮ ਨਤੀਜੇ ~2.4 ਗੁਣਾ ਆਮ")। ਮਾਹਰ ਯੂਨਿਟ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਗਲਤੀ ਲੱਭਦਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੇ ਇਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਨਾ ਫੜਿਆ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਨਤੀਜੇ ਗਲਤ ਹੁੰਦੇ - ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਣ।
ਕੇਸ 3 - ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਦਾ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਬਚਣਾ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਪਵਾਦ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਆਪਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ। 6.4 mmol/L ਦਾ ਇੱਕ ਪੋਟਾਸ਼ੀਅਮ ਪੱਧਰ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਪਾਠ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਪਵਾਦ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸੰਪੂਰਨਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ।
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਆਟੋ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮ ਡਰਾਫਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: [ਨਾਮ]। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਰੀਲੀਜ਼ ਲਈ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ (ਹਵਾਲਾ ਰੇਂਜ, QC ਸਥਿਤੀ, ਡੈਲਟਾ, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਡਿਵਾਈਸ ਫਲੈਗ)। ਫਿਰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਅਪਵਾਦਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਉਸ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਜੋ ਹਰੇਕ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਯਮ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ; ਮੈਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਿਛਾਖੜੀ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗਾ।
ਨਿਯਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਟੈਮਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਇਤਿਹਾਸਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗਾ। ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਨਤੀਜੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਾਸ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਗੇ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ: ਕੀ ਕੋਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਾਸ ਹੋ ਗਏ ਹਨ? ਡੈਲਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਤੋਂ ਬਚਿਆ? ਨਿਯਮ: [ਨਿਯਮ]। ਨਤੀਜੇ: [ਸੂਚੀ]।
ਏਕੀਕਰਣ ਗਲਤੀ ਸਕੈਨਿੰਗ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ ਏਕੀਕਰਣ/ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਸਾਰੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਅਚਾਨਕ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਡ੍ਰਾਇਫਟ (ਸੰਭਾਵਿਤ ਯੂਨਿਟ ਗਲਤੀ), ਅਚਾਨਕ ਰੇਂਜ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਿਵਾਈਸ/ਚੈਨਲ ਤੋਂ ਅਸੰਗਤਤਾ। ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ; ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ। ਡੇਟਾ: [ਸੂਚੀ]।
LOINC/ਟੈਸਟ ਕੋਡ ਚੈਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਸਬਮਿਟ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ ਟੈਸਟ ਦਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੁਆਰਾ ਵਰਣਿਤ ਟੈਸਟ ਇੱਕੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਵਾਲੀਅਮ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਅਸੰਗਤਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ "[ਮੇਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ]" ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਮੈਚ: [ਸੂਚੀ]।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅਪਵਾਦ ਦੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰੋ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ, ਡੈਲਟਾ, QC ਅਤੇ ਦਖਲ ਦੇ ਅਪਵਾਦਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਵੈਚਾਲਨ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ।
- ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣਾ। ਨਵਾਂ ਨਿਯਮ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਤ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲਾਈਵ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।
- ਯੂਨਿਟ ਮੈਚਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਇੱਕ ਤਰੁੱਟੀ ਜਿਵੇਂ mg/dL ↔ mmol/L ਚੁੱਪਚਾਪ ਸਾਰੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਟੈਸਟ ਕੋਡ/LOINC ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਬੇਮੇਲ ਕੋਡ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਟੈਸਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਸਬੂਤ ਵਜੋਂ AI ਦੇ ਨਿਯਮ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਣਾ। ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸੁਝਾਅ: ਸਵੈ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪਹਿਲਾਂ ਪੁੱਛੋ ਕਿ "ਮੈਂ ਕਦੇ ਆਟੋ-ਪਾਸ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗਾ?" ਸਵਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ. ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਪਵਾਦ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਾਸ ਨਹੀਂ ਹੋਣ ਦਿੰਦੇ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਡੇਟਾ ਡਿਵਾਈਸ ਤੋਂ ਡਾਕਟਰ ਤੱਕ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-ਲਿੰਕ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ; LIS, ਮਿਡਲਵੇਅਰ ਅਤੇ HL7/ASTM/LOINC ਸਟੈਂਡਰਡ ਇਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰ ਰਿੰਗ ਗਲਤੀ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੈ। ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਸਦੀਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਪਵਾਦ ਨਿਯਮਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਲ, ਡੈਲਟਾ, QC, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ)। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਿਛਲਾ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਨਿਯਮ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਵੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਚੌਕੀਆਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਲਈ "ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਰੂਲ ਡਰਾਫਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ AI ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ; ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਅਪਵਾਦ ਸੂਚੀ ਪੂਰੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਸ ਨਿਯਮ ਨੂੰ "ਨਿਯਮ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਇਤਿਹਾਸਕ ਨਤੀਜਾ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ/ਡੈਲਟਾ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਬਚੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਾਲੀਅਮ ਮੈਚਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਓ ਅਤੇ "ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਐਰਰ ਸਕੈਨਿੰਗ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਅਪਵਾਦ ਸੂਚੀ (ਨਾਜ਼ੁਕ, ਡੈਲਟਾ, QC, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ) ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨਾਲ ਨਿਯਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਲ/ਡੈਲਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਆਟੋਪਾਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਯੂਨਿਟ ਅਤੇ LOINC/ਟੈਸਟ ਕੋਡ ਮੈਚਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਏਕੀਕਰਣ ਅਸਫਲਤਾ (ਅਚਾਨਕ ਇਕਸਾਰ ਵਹਿਣ) ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੁਆਰਾ AI ਦੇ ਨਿਯਮ ਸੁਝਾਅ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ।