ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ

ਲਾਭ:

• ਇੱਕ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰਵ-ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰਿਪੋਰਟ ਹਸਤਾਖਰ ਤੱਕ, ਪੂਰੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਸ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ-ਸਮਰਥਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਸ਼ਾਸਨ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇਮੇਜਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਟਿਕਾਊ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਪਿਛਲੀਆਂ ਦਸ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਟ੍ਰਾਈਜ, ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਮਾਪ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, PACS ਏਕੀਕਰਣ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਰੂਪ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲ, ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ। ਇਸ ਅੰਤਮ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਾਂਗੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਵਰਕਫਲੋ ਸਥਾਪਤ ਕਰਾਂਗੇ: ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਸ਼ਾ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਸ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਉਸ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਪਲ ਤੋਂ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਦੋ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਟਿਕਾਊ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ) ਅਤੇ ਸਵੈ-ਨਿਯਮ (ਨਿਯਮਿਤ ਸਮੀਖਿਆ, ਸ਼ਾਸਨ).

ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ: ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ, ਗਲਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਦਸਤਖਤ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਫਲੋ: ਏਆਈ ਕਿੱਥੇ ਹੈ, ਜੋ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਆਉ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੀਏ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਬਿੰਦੂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ।

1. ਬੇਨਤੀ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤ: ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਸੰਕੇਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਚੋਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨ/ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। (ਯੂਨਿਟ 8)
2. ਸ਼ੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਰੂਪ-ਰੇਖਾ ਚਿੱਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਖੁਰਾਕ ਅਨੁਕੂਲਨ, denoising ਅਤੇ artifact ਫਲੈਗਿੰਗ; ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮੁੜ-ਸ਼ੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। (ਯੂਨਿਟ 8)
3. ਟ੍ਰਾਈਜ: ਚਿੱਤਰ PACS ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਸਮੇਂ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਅਜੇ ਵੀ ਹਰ ਇਮਤਿਹਾਨ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। (ਯੂਨਿਟ 2)
4. ਰੀਡਿੰਗ ਅਤੇ ਖੋਜ: ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੀ ਅੱਖ ਵਜੋਂ CAD ਚਿੰਨ੍ਹ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। (ਇਕਾਈ 6, 7)
5. ਮਾਪ ਅਤੇ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ: AI ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਿਛਲੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। (ਇਕਾਈ 4, 9)
6. ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ: AI ਢਾਂਚਾਗਤ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਹਰ ਵਾਕ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। (ਯੂਨਿਟ 3)
7. ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ: AI ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। (ਇਕਾਈ 2, 6)
8. ਪੁਰਾਲੇਖ ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਰਤ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਅਸਲੀ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ, ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. (ਯੂਨਿਟ 5)

ਸਟੇਜ

AI ਭੂਮਿਕਾ

ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ

ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੀ ਯੂਨਿਟ

ਬੇਨਤੀ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ

ਸੁਝਾਅ

ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ + ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ

8

ਸ਼ਾਟ/ਗੁਣਵੱਤਾ

ਖੁਰਾਕ, denoising, artifact

ਤਕਨੀਸ਼ੀਅਨ

8

triage

ਤਰਜੀਹੀ ਝੰਡਾ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ (ਅਜੇ ਵੀ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ)

2

ਪੜ੍ਹੋ/ਪਛਾਣੋ

CAD ਦੂਜੀ ਅੱਖ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ (ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ)

6, 7

ਮਾਪ/ਟਰੈਕਿੰਗ

ਗਣਨਾ, ਤੁਲਨਾ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ (ਸਹੀ)

4, 9

ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ

ਡਰਾਫਟ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ (ਦਸਤਖਤ)

3

ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ

ਰੀਮਾਈਂਡਰ

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ (ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ)

2, 6

ਪੁਰਾਲੇਖ

ਵੱਖਰੀ ਪਰਤ

ਸਿਸਟਮ + ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ

5

ਇਹ ਸਾਰਣੀ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਹੈ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁੰਗੜਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਿਮਤੀ ਵਧਦੀ ਹੈ; ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ AI ਪੜ੍ਹਨ, ਨਿਦਾਨ, ਜਾਂ ਦਸਤਖਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।

ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ: ਬੰਦ-ਲੂਪ

ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ (ਵੱਡਾ ਖੂਨ ਵਹਿਣਾ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਐਂਬੋਲਿਜ਼ਮ, ਤਣਾਅ ਵਾਲਾ ਨਿਮੋਥੋਰੈਕਸ) ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਲਿਖ ਕੇ ਸੰਚਾਰਿਤ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬੰਦ-ਲੂਪ ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਾਜ਼ਰ ਡਾਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ, ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਲੂਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ। ਸਵੈਚਲਿਤ ਚੇਤਾਵਨੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਵਰਕਲਿਸਟ 'ਤੇ ਇੱਕ AI ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਸੂਚਨਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸੂਚਨਾ ਉਦੋਂ ਹੀ ਪੂਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਾਜ਼ਰ ਡਾਕਟਰ ਕੋਲ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬੰਦ ਪਾਸ਼ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ।

ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ

ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਡਿਵਾਈਸ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਆਬਾਦੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.

• ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਮੂਨੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ; ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਫਲੈਗ ਦਰਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।
• ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ: ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ ਦੇ "ਇਹ ਫਲੈਗ ਗਲਤ ਸੀ/ਇਸ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਗਿਆ" ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਨਿਰਮਾਤਾ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ।
• ਗਲਤੀ ਸਮੀਖਿਆ: ਨਿਯਮਤ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁੰਝੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ; ਮੂਲ ਕਾਰਨ (ਮਾਡਲ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਮਨੁੱਖੀ) ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰੋ।
• ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ ਟਰੈਕਿੰਗ: ਜਦੋਂ ਡਿਵਾਈਸ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਜਨਸੰਖਿਆ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਥਾਨਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ।
• ਸ਼ਾਸਨ: ਕੌਣ ਕਿਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ, ਕਿਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ; ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ - ਇਹ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 — ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟ੍ਰਾਈਜ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਿਊਮੋਥੋਰੈਕਸ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ 75% ਤੱਕ ਵਧ ਗਈ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਆਪਣੀ ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਿਰਮਾਤਾ ਨਾਲ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਦਰ 45% ਤੱਕ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਲਾਰਮ ਥਕਾਵਟ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਮਾਡਲ ਚੁੱਪਚਾਪ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ.

ਕੇਸ 2 - ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਖੋਜਣ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਦੋ ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਛੋਟੇ ਨੋਡਿਊਲ ਨੋਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਪੋਰਟੇਬਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਈਫਟ)। ਯੂਨਿਟ ਪੋਰਟੇਬਲ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ੀ ਠਹਿਰਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਗਲਤੀ ਵਰਤੀ ਗਈ।

ਕੇਸ 3 - ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਦਿਮਾਗ ਸੀਟੀ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ 90 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਊਰੋਸਰਜਨ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਰਸੀਦ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਚਾਰ (ਸਮਾਂ, ਵਿਅਕਤੀ, ਸਮੱਗਰੀ)। ਬੰਦ-ਲੂਪ ਪੂਰਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। AI ਯਾਦ ਦਿਵਾਇਆ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੇ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ। ਜੇ ਇਸਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ AI ਵਰਕਫਲੋ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰੋ।

ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ "ਸਭ ਕੁਝ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰੋ" ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ; ਮਨੁੱਖੀ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ-ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ AI ਵਰਕਫਲੋ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 'ਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਯੂਨਿਟ ਲਈ ਐਸੋਸੀਏਟ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ; ਰੂਪਰੇਖਾ ਅਤੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ. ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਬੇਨਤੀ→ ਕੈਪਚਰ→ ਟ੍ਰਾਈਜ→ ਰੀਡਿੰਗ→ ਮਾਪ→ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ→ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ→ ਆਰਕਾਈਵ ਚੇਨ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ, ਅਤੇ ਸਵੈ-ਆਡਿਟਿੰਗ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਵੀ ਦਿਓ। ਸਿਧਾਂਤ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਛੋਟੀ ਹੁੰਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਵਧਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਵਿਖੇ ਨਿਦਾਨ/ਦਸਤਖਤ/ਸੂਚਨਾ। ਇਕਾਈ ਸੰਦਰਭ: [ਲਿਖੋ]

ਮਜ਼ਬੂਤ ਇੱਛਾ ਸ਼ਕਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂਆਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ।

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਫਲੋ ਡਰਾਫਟ ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਬੇਨਤੀ→ ਇਮੇਜਿੰਗ→ ਟ੍ਰਾਈਜ→ ਰੀਡਿੰਗ→ ਮਾਪ→ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ→ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ→ ਆਰਕਾਈਵ ਚੇਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੋਖਮ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ ਅਤੇ AI ਦੁਆਰਾ ਕੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ ਨਾ ਛੱਡੋ। ਇਕਾਈ ਸੰਦਰਭ: [ਲਿਖੋ]

ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਟੈਂਪਲੇਟI ਤੁਹਾਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈਜ/ਸੀਏਡੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇਵੇਗਾ। ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ, ਖੁੰਝੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਹੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ; ਅਲਾਰਮ ਥਕਾਵਟ ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ; ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰੋ ਕਿ ਨਿਰਮਾਤਾ/ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਿਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਸੰਸਥਾ ਵਿਚ ਹੈ। ਡੇਟਾ: [ਲਿਖੋ]

ਰੂਟ ਕਾਰਨ ਰਿਵਿਊ ਟੈਂਪਲੇਟI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਖੁੰਝੀ ਹੋਈ ਖੋਜ/ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਕੇਸ ਦੇਵੇਗਾ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰੋ: ਮਾਡਲ (ਸਿਖਲਾਈ/ਸਕੋਪ), ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਡਿਵਾਈਸ (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਫਟ), ਮਨੁੱਖੀ (ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ/ਅਲਾਰਮ ਥਕਾਵਟ)। ਸਿਸਟਮ ਸੁਧਾਰ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ, ਦੋਸ਼ ਨਹੀਂ। ਘਟਨਾ: [ਲਿਖੋ]

ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਟੈਂਪਲੇਟ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਸੂਚਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਸਹੀ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਸਾਰਣ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਸਮਾਂ/ਵਿਅਕਤੀ/ਸਮੱਗਰੀ)। ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਸੰਗ: [ਲਿਖੋ]

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• "ਸਭ ਕੁਝ ਆਟੋਮੈਟਿਕ" ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਪੂਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ।
• ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਨਹੀਂ। ਪੈਟਰਨ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ; ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ੀ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਗਲਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ. ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਸੁਧਾਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਚੇਤਾਵਨੀ 'ਤੇ ਛੱਡੋ। ਬੰਦ-ਲੂਪ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਮ ਹੈ.
• ਪ੍ਰਸ਼ਾਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ। ਕੌਣ, ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ, ਕਿਹੜਾ ਸੰਸਕਰਣ, ਕਿਹੜਾ ਸਕੋਪ, ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ - ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਆਪਣੀ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਜੇ ਅਸੀਂ ਅੱਜ AI ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਾਂਗੇ?" ਜਵਾਬ ਹਮੇਸ਼ਾ "ਹਾਂ" ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। AI ਰੀਡਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਰੀਡਿੰਗ, ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਰਡਰ ਦੇ ਪਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਤੱਕ ਚੇਨ ਦੇ ਕਈ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼, ਗੁਣਵੱਤਾ, ਟ੍ਰਾਈਜ, ਖੋਜ, ਮਾਪ, ਫਾਲੋ-ਅਪ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਰੀਮਾਈਂਡਰ। ਸੰਪੂਰਨ ਸਿਧਾਂਤ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਹੈ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁੰਗੜਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਿਮਤੀ ਵਧਦੀ ਹੈ; ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਦਮ 'ਤੇ AI ਰੀਡਿੰਗ, ਨਿਦਾਨ, ਦਸਤਖਤ, ਜਾਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਇਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਟਿਕਾਊ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਇਹ ਪਛਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ-ਵਾਰ ਸੈੱਟਅੱਪ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ, ਬੱਗ ਸਮੀਖਿਆ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਡਰਾਫਟ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਲਿਖਤੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ। ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਬੰਦ ਲੂਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਅਟੱਲ ਵਾਕ ਹੈ: ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਯੂਨਿਟ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਸੰਸਥਾ) ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ AI ਵਰਕਫਲੋ ਚਾਰਟ ਬਣਾਓ: ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ, ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਫਿਰ ਤਿੰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ, ਖੁੰਝੀਆਂ ਖੋਜਾਂ, ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਹੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ) ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ "ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਟਰੈਕਿੰਗ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰੋਗੇ। ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਚੁਣੋ ਅਤੇ "ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਫਾਈਡਿੰਗ ਕਲੋਜ਼ਡ-ਲੂਪ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਦਮ ਲਿਖੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, "ਜੇ ਅਸੀਂ ਅੱਜ ਏਆਈ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਾਂਗੇ?" ਆਪਣੀ ਯੂਨਿਟ ਲਈ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ AI ਬਿੰਦੂ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਕੋਈ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲੇ (ਨਿਦਾਨ/ਦਸਤਖਤ/ਸੂਚਨਾ) ਨਹੀਂ ਸੌਂਪੇ ਹਨ।
• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਅਤੇ ਬੱਗ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• ਮੈਂ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਕਿ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਸੂਚਨਾ 'ਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] "ਜੇ ਅਸੀਂ AI ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਾਂਗੇ?" ਮੈਂ ਸਵਾਲ ਲਈ ਹਾਂ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।

ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ

1. ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਏਆਈ ਨੇ ਇੱਕ ਦਿਮਾਗ ਸੀਟੀ ਨੂੰ 'ਘੱਟ ਤਰਜੀਹ' ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਰਕਲਿਸਟ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਭੇਜ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਜਾਂਚ ਲਈ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਅਜੇ ਵੀ ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; triage ਸਿਰਫ ਕ੍ਰਮ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਪੜ੍ਹਨ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ✔
• ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਘੱਟ ਤਰਜੀਹ ਹੈ।
• C) ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਦਿਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਮੁਲਤਵੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
• ਡੀ) ਇਹ ਸਿਰਫ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਵਰਣਨ: Triage AI ਸਿਰਫ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। 'ਘੱਟ ਤਰਜੀਹ' ਕੋਈ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਇਮਤਿਹਾਨ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਤਰਜੀਹ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।

2. AI ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਨਿਊਮੋਥੋਰੈਕਸ) ਗਾਇਬ ਹੈ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?

• ਏ) ਸਿਰਫ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਅਲਾਰਮ ਥਕਾਵਟ
• ਅ) ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ (AI 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਤਾ) ✔
• C) ਸਿਰਫ ਮਾੜੀ ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ
• D) ਸਿਰਫ DICOM ਸਿਰਲੇਖ ਗਲਤੀ

ਵਿਆਖਿਆ: ਇਹ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਖੋਜ ਨੂੰ ਖੁੰਝਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਆਰਾਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਦੋਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਰਾਜ਼ ਅਲੋਪ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖੋਜ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁੰਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

3. ਏਆਈ ਨੇ ਥੋਰੈਕਸ ਸੀਟੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਕ 'ਰਾਈਟ ਐਡਰੀਨਲ ਐਡੀਨੋਮਾ' ਜੋੜਿਆ ਜਿਸਦਾ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

• A) ਵਾਕ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਅ) ਕਿਉਂਕਿ ਉਸਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਉਹ ਪੂਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• C) ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਵਾਕ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵਿਵਸਥਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ✔ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
• ਸ) ਵਾਕ ਛੱਡਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅੰਤ 'ਤੇ 'ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਜੋੜਿਆ' ਲਿਖਦਾ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਨੂੰ ਭਰਮ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਚਲੇ ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਵੀ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡਰਾਫਟ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਡਰਾਫਟ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ।

4. ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ DICOM ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਚਿੱਤਰ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ
• ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ DICOM ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀ
• C) ਕੋਈ ਟਿੱਪਣੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਚਿੱਤਰ ਕਾਲਾ ਅਤੇ ਚਿੱਟਾ ਹੈ
• D) DICOM ਸਿਰਲੇਖ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਅਗਿਆਤਤਾ ਦੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ ✔

ਵਰਣਨ: DICOM ਫਾਈਲਾਂ ਦੋਵੇਂ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰਲੇਖ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, ਪਛਾਣ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ (ਬਰਨ-ਇਨ)। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਅਤੇ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਸਿਰਲੇਖ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

5. ਪਿਛਲੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਤੋਂ AI ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਮਿਤ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਨੋਡਿਊਲ ਮਾਪ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 8 ਮਿਲੀਮੀਟਰ) ਦੀ ਮੈਨੂਅਲ ਮਾਪ (5 ਮਿਲੀਮੀਟਰ) ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਦਮ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ ਕਿ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕੋ ਵਿਧੀ, ਪਲੇਨ ਅਤੇ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਅੰਤਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ✔
• ਅ) ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਕਿ ਨਵਾਂ ਮਾਪ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
• C) ਦੋ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ
• ਡੀ) ਮਾਪ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਿਖੋ

ਵਿਆਖਿਆ: ਮਾਪ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਸੀਮਾ, ਟੁਕੜੇ ਦੀ ਚੋਣ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਮਾਪ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਮਾਪ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ 'ਵਿਕਾਸ' ਦਾ ਗਲਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਸਤਾਰ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਸੇ ਢੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇੱਕੋ ਪਲੇਨ 'ਤੇ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

6. PACS ਵਿੱਚ AI ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਸਮੇਂ ਮੂਲ DICOM ਚਿੱਤਰ ਬਾਰੇ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਪੱਕੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲੀ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਲਿਖੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ
• B) AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਲੜੀ/ਪਰਤ ਵਜੋਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਅਸਲੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ✔
• C) ਅਸਲੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸਟੋਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਸੰਸਕਰਣ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
• D) AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਸਿਰਲੇਖ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਵਰਣਨ: AI ਮਾਰਕਅੱਪ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਹਾਈਲਾਈਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਲੜੀ, ਪਰਤ, ਜਾਂ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਰਿਪੋਰਟ ਆਬਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਮੂਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਸਲੀ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

7. ਇੱਕ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ AI ਉੱਚ 'ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ' ਪਰ ਘੱਟ 'ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ' ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?

• ਏ) ਮਾਡਲ ਲਗਭਗ ਕੋਈ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਮਾਡਲ ਕਦੇ ਵੀ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ
• C) ਮਾਡਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੱਚੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੇਲੋੜੀ ਯਾਦ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ✔
• ਡੀ) ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਿਆਖਿਆ: ਉੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੱਚੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਕੁਝ ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ) ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ। ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਿਸ਼ਟਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਿਹਤਮੰਦ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਲੀਕੇਜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਬੇਲੋੜੀ ਯਾਦ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੀ ਚੋਣ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਤੁਲਨ ਹੈ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

8. ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੇ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਆਬਾਦੀ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ 'ਤੇ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇਵੇਗਾ
• ਅ) ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਨਿਰੀਖਣ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰੋ
• C) ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਮਝਣਾ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੁਰਕੀ ਵਿੱਚ ਹੈ।
• D) ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ/ਸਬੂਤ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ✔

ਵਿਆਖਿਆ: ਡੈਟਾ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾਣ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਘਟ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ; ਇਸ ਨੂੰ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਡਿਵਾਈਸ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਜਾਂ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ (ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ) ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

9. ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਫਾਇਦਾ ਕੀ ਹੈ?

• A) ਮਿਆਰੀ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਇਹ ਗੁੰਮ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ✔
• ਅ) ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ
• C) ਇਹ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਬੇਲੋੜਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.
• ਡੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਭੇਜਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਵਰਣਨ: ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਮਿਆਰੀ ਸਿਰਲੇਖਾਂ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਖੇਤਰਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਗੁੰਮ ਖੋਜਾਂ, ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕੀਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਭੁੱਲਣ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

10. ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਸੁਧਾਰ (ਸੁਪਰ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਡੋਜ਼ ਸੀਟੀ ਨੂੰ 'ਸਾਫ਼' ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਧੀਆ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ?

• ਏ) ਸੁਧਰਿਆ ਚਿੱਤਰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਸੁਧਾਰ ਨਕਲੀ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਲ ਖੋਜ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਸ਼ੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਕੱਚੀ ਤਸਵੀਰ ਵਾਪਸ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਵੈਧਤਾ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
• C) ਨਿਰੋਧ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਖੁਰਾਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਘਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
• ਡੀ) ਸੁਧਾਰ ਸਿਰਫ ਰੰਗ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ

ਵਿਆਖਿਆ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਨਕਲੀ ਵੇਰਵੇ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਅਸਲ ਛੋਟੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਵੈਧਤਾ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਕੱਚੇ/ਅਸਲ ਚਿੱਤਰ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ ਅਤੇ, ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਉਚਿਤ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸੁਹਜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਦੇਖਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

11. ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਏਆਈ ਟੂਲ ਨੂੰ ਭੇਜੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਹੀ ਵਿਵਹਾਰ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਸਿਰਫ਼ ਉਪਨਾਮ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ
• B) ਸਾਰੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਮਿਟਾਉਣਾ ਤਾਂ ਜੋ AI ਕੋਈ ਸੰਦਰਭ ਨਾ ਵੇਖੇ
• C) ਪਛਾਣ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਸੰਪਰਕ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਅਗਿਆਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਛੱਡੋ ✔
• ਡੀ) ਅਗਿਆਤਤਾ ਬੇਲੋੜੀ ਹੈ; ਵਾਹਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਫਾਈਲ ਨੰਬਰ, ਸੰਪਰਕ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਉਮਰ ਸਮੂਹ, ਲਿੰਗ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਤਿਹਾਸ) ਛੱਡੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। 'Ayşe Yılmaz, protocol 2024-114523' ਦੀ ਬਜਾਏ '62-year-old woman, known history of Breast cancer' ਲਿਖਣਾ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।

12. ਏਆਈ ਨੇ ਪਲਮਨਰੀ ਐਂਬੋਲਿਜ਼ਮ (ਪੀਈ) ਸੀਟੀ ਐਂਜੀਓਗਰਾਮ (ਨੈਗੇਟਿਵ ਏਆਈ) 'ਤੇ ਕੋਈ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਲਈ ਇਸ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਐਂਬੋਲਿਜ਼ਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵਜੋਂ ਜਲਦੀ ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
• ਅ) ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
• C) ਕਿਸੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਸਲਾਹ ਲੈਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ
• ਡੀ) ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਏਆਈ ਇੱਕ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਇਦ ਖੋਜ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਹੋਵੇ ✔

ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਐਂਬੋਲਿਜ਼ਮ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਖੋਜ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਹੋਵੇ (ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ)। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਸਮੇਤ. ਨਕਾਰਾਤਮਕ AI ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸਿਗਨਲ ਹੈ।

13. ਏਆਈ ਨੇ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਵੱਡੇ ਇੰਟਰਾਕੈਨੀਅਲ ਹੈਮਰੇਜ)। ਬੰਦ-ਲੂਪ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ?

• A) ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ, ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ✔
• ਅ) ਸੂਚਨਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੈ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਕੋਈ ਭੂਮਿਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ
• C) ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਿਰਮਾਤਾ ਨੂੰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
• D) ਕਿਉਂਕਿ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਰਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਵਰਣਨ: AI ਚੇਤਾਵਨੀ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਹੈ; ਇਹ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਜ਼ਰ ਡਾਕਟਰ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰੇ, ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕਰੇ, ਅਤੇ ਬੰਦ-ਲੂਪ (ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ) ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੇ। ਸਵੈਚਲਿਤ ਚੇਤਾਵਨੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

14. ਇੱਕ ਇਮੇਜਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਟਿਕਾਊ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਿਕ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?

• ਏ) ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕਦੇ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾ ਕਰੋ
• ਅ) ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ ਚੱਕਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ, ਗਲਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਕੋਲ ਰੱਖੋ ✔
• ਸੀ) ਸਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ
• ਡੀ) ਕਦੇ ਵੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੋਈ ਟਰੇਸ ਨਾ ਛੱਡੋ

ਵਰਣਨ: ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਯਮਤ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ/ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਮਾਡਲ ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਸਵੈ-ਆਡਿਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਦਸਤਖਤ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।