ਲਾਭ:
- ਸਮਝੋ ਕਿ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀ-ਵਰਗੀਕਰਨ (ਪੈਰੀਫਿਰਲ ਸਮੀਅਰ, ਪਿਸ਼ਾਬ ਤਲਛਟ, ਕਾਲੋਨੀ) ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੀ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
- AI ਪੂਰਵ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੈੱਲਾਂ/ਸੂਖਮ ਜੀਵਾਂ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਛੱਡਣਾ
- ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ (ਦੁਰਲੱਭ ਸੈੱਲ, ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ, ਦਾਗ਼ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵੰਡ ਸ਼ਿਫਟ) ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਮੈਡੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣਾ ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਹੈ। ਖੂਨ ਦੇ ਧੱਬੇ ਵਿੱਚ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਲ, ਪਿਸ਼ਾਬ ਦੇ ਤਲਛਟ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਿਸਟਲ, ਗ੍ਰਾਮ ਦਾਗ਼ ਵਿੱਚ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦਾ ਰੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧ—ਇਹ ਸਾਰੇ ਅਜਿਹੇ ਨਮੂਨੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅੱਖ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਸ ਸੂਖਮ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਇਆ ਹੈ: ਇਹ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਤਿਆਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵੱਲ ਸੇਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਗਤੀ ਲਾਭ ਹੈ - ਪਰ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਖਿੱਚੀਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ (ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਅਸਧਾਰਨਤਾ ਗੁੰਮ ਹੈ) ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਨਿਦਾਨ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪੈਰੀਫਿਰਲ ਸਮੀਅਰ, ਪਿਸ਼ਾਬ ਦੀ ਤਲਛਟ ਅਤੇ ਇਹ ਮਾਈਕਰੋਬਾਇਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਦੁਰਲੱਭ ਸੈੱਲ, ਆਰਟੀਫੈਕਟ, ਸਟੈਨਿੰਗ ਕੁਆਲਿਟੀ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ) ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ। ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ: AI ਪੂਰਵ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ; ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਪੂਰਵ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
AI ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਸੈੱਲ ਜਾਂ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਹੈਮੈਟੋਲੋਜੀ ਐਨਾਲਾਈਜ਼ਰ ਵਿੱਚ, ਯੰਤਰ ਖੂਨ ਦੇ ਸਮੀਅਰ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ (ਨਿਊਟ੍ਰੋਫਿਲ, ਲਿਮਫੋਸਾਈਟ, ਮੋਨੋਸਾਈਟ, ਈਓਸਿਨੋਫਿਲ, ਬੇਸੋਫਿਲ, ਆਦਿ)। ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੈਲਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਸੈੱਲਾਂ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਮੁੜ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪਿਸ਼ਾਬ ਤਲਛਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਏਰੀਥਰੋਸਾਈਟਸ, ਲਿਊਕੋਸਾਈਟਸ, ਐਪੀਥੈਲਿਅਮ, ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਅਤੇ ਕੈਸਟਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਕੁਝ ਮਾਈਕਰੋਬਾਇਓਲੋਜੀ ਸਿਸਟਮ ਕਲੋਨੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਦੋ ਭਾਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਕਲਾਸ (ਇਹ ਸੈੱਲ ਨਿਊਟ੍ਰੋਫਿਲ ਹੈ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ (ਇਸ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸਾ ਹੈ)। ਘੱਟ ਭਰੋਸੇ ਵਾਲੇ ਸਕੋਰ ਵਾਲੇ ਸੈੱਲ ਜਾਂ "ਅਟੈਪੀਕਲ/ਅਣਪਛਾਤੇ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਹਰ ਕੋਲ ਭੇਜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਉੱਚ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
AI ਪ੍ਰੀ-ਵਰਕ
ਮਾਹਰ ਦਾ ਕੰਮ
ਪੈਰੀਫਿਰਲ ਸਮੀਅਰ
ਸੈੱਲ ਪੂਰਵ-ਛਾਂਟੀ, ਗੈਲਰੀ ਸਰਵਿੰਗ
ਅਸਧਾਰਨ/ਧਮਾਕੇ/ਅਸਾਧਾਰਨ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ, ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਆਖਿਆ
ਪਿਸ਼ਾਬ ਤਲਛਟ
ਤੱਤ ਪੂਰਵ-ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ
ਕ੍ਰਿਸਟਲ/ਕਾਸਟ/ਪੈਥੋਲੋਜੀਕਲ ਸੈੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ
ਮਾਈਕਰੋਬਾਇਓਲੋਜੀ (ਕਲੋਨੀ)
ਕਲੋਨੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ
ਕਿਸਮ ਅੰਤਰ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਹੱਤਤਾ
ਬੋਨ ਮੈਰੋ / ਪੈਥੋਲੋਜੀ
ਫੀਲਡ/ਸੈੱਲ ਮਾਰਕਿੰਗ
ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਵਿਆਖਿਆ, ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ
ਮਾਡਲ ਇੱਕ "ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ" ਕਿਉਂ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ
ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਯੋਗਦਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਮ ਅਤੇ ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਾਸ ਕਰਕੇ ਮਾਹਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਤਿੰਨ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ:
- ਦੁਰਲੱਭ ਖੋਜਾਂ. ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਸੈੱਲ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਧਮਾਕਾ, ਇੱਕ ਪਰਜੀਵੀ, ਇੱਕ ਅਟੈਪੀਕਲ ਲਿਮਫੋਸਾਈਟ) ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਹੀ ਵੇਖਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜਾਂ ਅਕਸਰ ਦੁਰਲੱਭ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਝੂਠਾ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
- ਕਲਾਤਮਕ ਅਤੇ ਪੇਂਟਿੰਗ. ਸਟੇਨਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਮੋਟਾਈ, ਅਤੇ ਸੁਕਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਲਾਵਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਾੜੀ ਧੱਬੇ ਵਾਲੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗਲਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.
- ਵੰਡ ਸ਼ਿਫਟ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਉਪਕਰਣ ਅਤੇ ਸਟੈਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਡਿਵਾਈਸ/ਸਟੇਨਿੰਗ ਨਾਲ ਘੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਆਬਾਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ।
ਸਾਵਧਾਨ: "ਮਾਡਲ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਸੀ, ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ" ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਗੁਆਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਜੇ ਕੋਈ ਅਸਧਾਰਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਲਿਊਕੇਮੀਆ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ), ਸਮੀਅਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੀ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਵਾਹ
- ਸਟੈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਮਾੜੀ ਤਿਆਰੀ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਅੱਖ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
- ਗੈਲਰੀ ਵਜੋਂ ਮਾਡਲ ਪੂਰਵ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਆਮ, ਉੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।
- ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜੋ ਘੱਟ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ "ਅਟੈਪੀਕਲ" ਹਨ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ।
- ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਰੱਖੋ। ਉਸ ਕੇਸ ਦੀ ਪੂਰੀ ਮੈਨੂਅਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਅਸਧਾਰਨਤਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ। ਖੋਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਧਮਾਕੇ, ਪਰਜੀਵੀ ਅਤੇ ਘਾਤਕ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨੋਟ: ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇਮੇਜਿੰਗ ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਵੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਭਾਸ਼ਾ ਟੂਲ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਲਈ ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਟੂਲ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਗਲਤ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਤੁਲਨਾ ਉਦੋਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਸਮਰਥਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ ਨੋਟ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ); ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਚਿੱਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਨਹੀਂ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਨਿਦਾਨ ਕਰੋ ਕਿ ਇਸ ਖੂਨ ਦੇ ਸਮੀਅਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ। [ਚਿੱਤਰ]
ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਟੂਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਲਿਹਾਜ਼ ਨਾਲ ਜੋਖਮ ਭਰਪੂਰ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗਲਤ ਅਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਵਰਤੋਂ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮਾਹਰ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ/ਰਿਪੋਰਟ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਹਾਇਕ। ਨਿਦਾਨ; ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਮੇਰਾ ਕੰਮ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਨਿਰੀਖਣ (ਅਗਿਆਤ) ਲਿਖਦਾ ਹਾਂ; ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਸਮੀਅਰ ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕਿਸ ਖੋਜ ਲਈ ਮਾਹਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਨਿਰੀਖਣ: ਨਿਊਟ੍ਰੋਫਿਲ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ, ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਮਾਮੂਲੀ ਸ਼ਿਫਟ, ਕੁਝ ਅਟੈਪੀਕਲ ਲਿਮਫੋਸਾਈਟਸ [ਮਾਹਰ ਪੁਸ਼ਟੀ], ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਦਾਣਿਆਂ ਦੀ ਛਾਪ। ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਅਰਥ ਨਾ ਕਰੋ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਇੱਛਾ ਮਾਹਿਰ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਕੁਸ਼ਲ ਖਾਤਮਾ। ਇੱਕ ਹੇਮਾਟੋਲੋਜੀ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ 220 ਖੂਨ ਦੇ ਸਮੀਅਰ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, 150 ਦੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਮ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਉੱਚ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਹਨ; ਮਾਹਰ ਗੈਲਰੀ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਬਾਕੀ ਬਚੇ 70 ਸਮੀਅਰ (ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਜਾਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤੇ) ਦੀ ਪੂਰੀ ਮੈਨੂਅਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ: ਮਾਹਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕੁੱਲ ਸਮਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ, ਮਾਹਰ ਨੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ.
ਕੇਸ 2 - ਧਮਾਕੇ ਤੋਂ ਬਚਿਆ। ਇੱਕ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੇ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਕੁਝ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ "ਐਟੀਪੀਕਲ ਲਿਮਫੋਸਾਈਟਸ" ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਮਾਹਰ ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਘਣਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗੈਲਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਗਿਆ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਥਿਤੀ ਵਿਗੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਸਮੀਅਰ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੈੱਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਧਮਾਕੇ ਹਨ। ਸਬਕ: ਮਾਡਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ "ਘੱਟ ਆਤਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ/ਅਟੈਪੀਕਲ" ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕਦੇ ਵੀ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਉੱਥੇ ਲੁਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀ ਹੈ.
ਕੇਸ 3 - ਸਟੇਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੈਕਟ। ਇੱਕ ਪਿਸ਼ਾਬ ਤਲਛਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ 'ਤੇ, ਪੈਟਰਨ ਇੱਕ ਮਾੜੀ ਧੱਬੇ ਵਾਲੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ "ਕ੍ਰਿਸਟਲਾਂ" ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਾਹਰ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਟੇਨਿੰਗ ਪ੍ਰੀਪਿਟੇਟਸ (ਕਲਾਕਾਰੀ) ਹਨ; ਕੋਈ ਅਸਲੀ ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਨਵੀਨੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਸਬਕ: ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ ਟੈਮਪਲੇਟ ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਜੋ ਮੇਰੇ (ਮਾਹਰ) ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ. ਮੇਰੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਸਾਰ ਰਿਪੋਰਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖੋ; ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ/ਅਸਾਧਾਰਨ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ "[ਮਾਹਿਰ ਪੁਸ਼ਟੀ]" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ; ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤਸ਼ਖੀਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਨਿਰੀਖਣ: [ਟੈਕਸਟ]।
ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਅਪਵਾਦ ਨਿਯਮ ਟੈਮਪਲੇਟ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਛਾਂਟਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖੋ ਜਿਸ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਮੈਨੂਅਲ ਸਮੀਖਿਆ 'ਤੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ, "ਅਟੈਪੀਕਲ/ਅਣਪਛਾਤਾ" ਲੇਬਲ, ਸ਼ੱਕੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਸਧਾਰਨਤਾ, ਮਾੜੀ ਤਿਆਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਗੰਭੀਰ ਖੋਜ ਉਮੀਦਵਾਰ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ ਉਚਿਤਤਾ ਜੋੜੋ।
ਤਿਆਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਟੈਂਪਲੇਟ ਉਹਨਾਂ ਕੁਆਲਿਟੀ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਮੈਂ ਸਮੀਅਰ/ਤਲਛਟ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗਾ: ਧੱਬੇ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ, ਫੈਲਾਅ/ਮੋਟਾਈ, ਆਰਟੀਫੈਕਟ, ਸੁਕਾਉਣਾ, ਗੰਦਗੀ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ "ਸਵੀਕਾਰ/ਮੁੜ ਤਿਆਰ" ਮਾਪਦੰਡ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ।
ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਣਨ ਟੈਮਪਲੇਟ ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਇੰਟਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਠ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਾਓ: [ਸੰਕਲਪ]। ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿਓ, ਸਮਾਨ ਬਣਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦਰਸਾਓ, ਪਰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ ਕਿ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ ਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਅੱਪਲੋਡ; ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਸਮਝਾਓ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ। ਪੂਰਵ-ਛਾਂਟਣਾ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਅਸਧਾਰਨ/ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਘੱਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਅਸਾਧਾਰਨ ਝੰਡਿਆਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿਓ। ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਉੱਥੇ ਹੀ ਹਨ; ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ. ਮਾੜੀ ਪੇਂਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਅੱਖ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਗੁਣਵੱਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ.
- ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ। ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਡਿਵਾਈਸ/ਡਾਈ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਪਬਲਿਕ ਟੂਲ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ। ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਜੋਖਮ।
ਸੰਕੇਤ: ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਨਿਯਮ ਬਣੋ: "ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਆਰਾਮ ਨਹੀਂ ਦੇਵੇਗਾ।" ਜੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਹੈ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੈਸਲਾ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ 'ਤੇ ਮਾਹਰ ਦੇ ਕੋਲ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਚਿੱਤਰ ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਖੂਨ ਦੇ ਧੱਬਿਆਂ, ਪਿਸ਼ਾਬ ਤਲਛਟ ਅਤੇ ਮਾਈਕਰੋਬਾਇਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਲਈ ਖਾਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਟੂਲ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ: ਇਹ ਦੁਰਲੱਭ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਲਈ ਗਲਤੀ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਬਾਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ; ਘੱਟ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਅਟੈਪੀਕਲ ਮਾਰਕਰਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੀ ਗਲਤੀ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਪੂਰਵ-ਵਰਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਇੱਕ "ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਅਪਵਾਦ ਨਿਯਮ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ), ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੇਸ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਮੈਨੂਅਲ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਜਾਣਗੇ। ਫਿਰ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ "ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ ਰਿਪੋਰਟ ਡਰਾਫਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿਹਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "ਤਿਆਰੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਖਾਤਮੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ, ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਨਹੀਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜੋ ਘੱਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਅਸਾਧਾਰਨ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਸਧਾਰਨਤਾ ਦੇ ਸ਼ੱਕ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਦਸਤੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨਾਂ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਮਾਹਰਤਾ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ।