ਲਾਭ:
- ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ (ਗਰਾਫੀਆ, ਸੀਟੀ, ਐਮਆਰ, ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ) ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਦੂਜੇ-ਰੀਡਰ ਵਜੋਂ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਸੀਟੀ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਭਾਵ।
- ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਘਟ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ) ਜਦੋਂ ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਯੰਤਰ ਜਿਸ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਹਰ ਇੱਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਚਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਹਰ ਇੱਕ ਢੰਗ (ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿਧੀ) ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਸਾਧਨ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸੀਮਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛਾਤੀ ਦਾ ਐਕਸ-ਰੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੋਕ ਸੀਟੀ ਮਾਡਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੁਟੀ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪੰਜ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ- ਛਾਤੀ ਦੀ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ, ਸੀਟੀ, ਐਮਆਰਆਈ, ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੋਕ-ਵਿਧੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਉਦੇਸ਼ ਸਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਹੀ ਕੰਮ ਲਈ ਹਰੇਕ ਸਾਧਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਬਦਲਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਹਰੇਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਚਿਹਰਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ: ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡਿਵਾਈਸ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਰੀਜ਼ ਆਬਾਦੀ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਘੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਦਾਨ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਜੋ ਪਹਿਲਾ-ਰੀਡਰ ਹੈ, ਦੂਜਾ-ਰੀਡਰ ਨਹੀਂ।
ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੀ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ (ਐਕਸ-ਰੇ): ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਰਪੂਰ ਡੇਟਾ ਇੱਥੇ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਨਯੂਮੋਥੋਰੈਕਸ, ਇਕਸਾਰਤਾ (ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੀ ਸੋਜਸ਼ ਭਰਪੂਰਤਾ), ਨੋਡਿਊਲ, ਪਲਿਊਲ ਇਫਿਊਜ਼ਨ (ਇੰਟਰਪਲਿਉਰਲ ਤਰਲ), ਅਤੇ ਦਿਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਲਈ ਝੰਡੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਕੈਨਿੰਗ ਹਨ; ਇਸਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਬਣਤਰਾਂ (ਹੱਡੀ, ਭਾਂਡੇ, ਛਾਤੀ ਦੇ ਪਰਛਾਵੇਂ) ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਨੋਡਿਊਲ ਨੂੰ ਖੁੰਝਣ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਉੱਚ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹਨ।
ਸੀਟੀ (ਕੰਪਿਊਟਿਡ ਟੋਮੋਗ੍ਰਾਫੀ): ਕਰਾਸ-ਸੈਕਸ਼ਨਲ ਚਿੱਤਰ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਮਾਡਲ ਇਬੋਲਿਜ਼ਮ, ਖੂਨ ਵਹਿਣ, ਨੋਡਿਊਲ, ਫ੍ਰੈਕਚਰ, ਅੰਗ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ। ਇਸਦੀ ਤਾਕਤ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਮਾਪ ਹੈ; ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਟੁਕੜੇ ਦੀ ਮੋਟਾਈ ਅਤੇ ਵਿਪਰੀਤ ਪੜਾਅ ਲਈ ਉੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
MRI (ਚੁੰਬਕੀ ਗੂੰਜ): ਨਰਮ ਟਿਸ਼ੂ ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਉੱਚ ਹੈ; ਸਟ੍ਰੋਕ ਫੈਲਾਅ, ਪ੍ਰੋਸਟੇਟ ਜਖਮ, ਦਿਮਾਗ ਦੇ ਜਖਮ, ਉਪਾਸਥੀ ਲਈ ਮਾਡਲ ਹਨ. ਇਸਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਕਰਣ/ਕ੍ਰਮ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਹੈ — ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਉਸ ਕ੍ਰਮ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ: ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲਾ ਖੇਤਰ; ਮਾਡਲ ਪੁੰਜ ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੈਲਸੀਫੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਦੂਜੇ-ਰੀਡਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੀ ਤਾਕਤ ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਖੁੰਝਣ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਹੀ ਹੈ; ਇਸਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਸੰਘਣੀ ਛਾਤੀ ਦੇ ਟਿਸ਼ੂਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਸਟ੍ਰੋਕ (ਦਿਮਾਗ ਸੀਟੀ/ਸੀਟੀ ਐਂਜੀਓਗ੍ਰਾਫੀ/ਪਰਫਿਊਜ਼ਨ): ਇਹ ਸਮਾਂ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਭਾਂਡੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ (LVO), ਇਸਕੇਮੀਆ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੱਛਣਾਂ, ਅਤੇ ਖੂਨ ਵਹਿਣ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਲਾਜ (ਥਰੋਮਬੈਕਟੋਮੀ) ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਝੰਡੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ/ਬੇਹੋਸ਼ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਦੋਲਨ ਕਲਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹਨ।
ਢੰਗ
ਆਮ AI ਵਰਤੋਂ
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਾਸੇ
ਵਿਧੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੀਮਾ
ਫੇਫੜਿਆਂ ਦਾ ਐਕਸ-ਰੇ
ਨਿਊਮੋਥੋਰੈਕਸ, ਨੋਡਿਊਲ, ਇਫਿਊਜ਼ਨ ਫਲੈਗ
ਗਤੀ, ਸਕੈਨ
ਓਵਰਲੈਪ, ਉੱਚ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ
ਆਈ.ਟੀ
ਐਂਬੋਲਿਜ਼ਮ, ਖੂਨ ਵਹਿਣਾ, ਨੋਡਿਊਲ, ਵਾਲੀਅਮ
3D ਮਾਪ
ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਕੰਟਰਾਸਟ ਪੜਾਅ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ
ਐੱਮ.ਆਰ.ਆਈ
ਸਟ੍ਰੋਕ ਫੈਲਾਅ, ਪ੍ਰੋਸਟੇਟ, ਦਿਮਾਗ
ਨਰਮ ਟਿਸ਼ੂ
ਕ੍ਰਮ/ਡਿਵਾਈਸ ਵਿਭਿੰਨਤਾ
ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ
ਪੁੰਜ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੈਲਸੀਫੀਕੇਸ਼ਨ (ਦੂਜਾ ਰੀਡਰ)
ਅਸੰਤੁਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਓ
ਸੰਘਣੀ ਛਾਤੀ ਵਿੱਚ ਸੁੱਟੋ, ਲੋਡ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰੋ
ਸਟ੍ਰੋਕ ਸੀਟੀ
LVO, ischemia, ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦਾ ਝੰਡਾ
ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ
ਆਰਟੀਫੈਕਟ, ਛੇਤੀ/ਬੇਹੋਸ਼ ਖੋਜ
ਦੂਜੀ-ਪਾਠਕ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ
ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਵਿੱਚ, AI ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਦੂਜੇ-ਰੀਡਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ AI ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਉਲਟ)। ਇਹ ਇਕੱਲੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਕੀ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਹੈ ਨੂੰ ਫੜਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਦੋ ਖਤਰੇ ਹਨ. ਪਹਿਲਾਂ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੇਤਰ ਨੂੰ "ਸਾਫ਼" (ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ) ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਤੀਜਾ: ਜੇ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਯਾਦਾਂ (ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀ ਬਾਇਓਪਸੀ, ਚਿੰਤਾ) ਹੋਵੇਗੀ; ਜੇ ਇਹ ਉੱਚਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੀਕੇਜ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਡਿਫੌਲਟ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਉਸੇ ਢੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਡਿਵਾਈਸ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਜੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ "ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੀ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ" ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੋਰਟੇਬਲ ਨਾਜ਼ੁਕ ਦੇਖਭਾਲ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਸ ਦਾਇਰੇ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੂਜੇ-ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ-ਰੀਡਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ YZ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੈਲਸੀਫੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪਿੱਛੇ ਮੁੜ ਕੇ ਵੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬੇਹੋਸ਼ ਕਲੱਸਟਰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ; ਵਾਧੂ ਇਮੇਜਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੀਟੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਕਟਲ ਕਾਰਸੀਨੋਮਾ (ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਛਾਤੀ ਦਾ ਕੈਂਸਰ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ "ਦੂਜੀ ਅੱਖ" ਵਜੋਂ ਬਚਣ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੇ ਜਾਂਚ ਦਿੱਤੀ।
ਕੇਸ 2 - ਸਟ੍ਰੋਕ ਸਮੇਂ ਦਾ ਲਾਭ। ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਬ੍ਰੇਨ ਸੀਟੀ ਐਂਜੀਓਗ੍ਰਾਮ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ 2 ਮਿੰਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਵੈਸਲ ਓਕਲੂਜ਼ਨ (LVO) ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਟੀਮ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਥ੍ਰੋਮਬੈਕਟੋਮੀ ਲਈ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਤੋਂ ਸੂਈ ਦਾ ਸਮਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਰ ਉਸੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬੇਹੋਸ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ischemia ਖੁੰਝਦਾ ਹੈ; ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਰੀਡਿੰਗ ਨਾਲ ਫੜ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ ਗਤੀ ਲਿਆਂਦੀ, ਪਰ ਪਹਿਲਾ ਪਾਠਕ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਹੀ ਰਿਹਾ।
ਕੇਸ 3 — ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ। ਇੱਕ ਛਾਤੀ ਦਾ ਐਕਸ-ਰੇ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਸਟੇਸ਼ਨਰੀ ਉਪਕਰਣਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਹੀ ਮਾਡਲ ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਕੇਅਰ ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਪੋਰਟੇਬਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਸਫੋਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਮਾੜੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਉਪਕਰਣ ਦੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪੋਰਟੇਬਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਬਕ: ਜਦੋਂ ਡਿਵਾਈਸ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਕੀ ਇਹ MRI ਮਾਡਲ ਚੰਗਾ ਹੈ? ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਕੋਈ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ ਵੇਰਵੇ, ਕ੍ਰਮ, ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਇੱਛਤ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ; ਇੱਕ ਆਮ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਜਵਾਬ ਆਉਂਦਾ ਹੈ.
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਢੰਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਚੋਣ ਵਿੱਚ CO-ਸਲਾਹਕਾਰ। ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ; ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਸਟੇਟ MRI ਜਖਮ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ: (1) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਕ੍ਰਮ/ਡਿਵਾਈਸ/ਚੁੰਬਕੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਤਾਕਤ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਕੀ ਇਹ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, (2) ਕਿਸ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, (3) ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਦੂਜਾ-ਰੀਡਰ ਜਾਂ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ, (4) ਕੀ ਇਹ ਸੰਘਣੇ/ਅਟੈਪੀਕਲ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਹੈ, (5) ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਕੋਲ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਾਲਣਾ, ਆਬਾਦੀ, ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ।
ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਪਾਲਣਾ ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਅਸਿਸਟੈਂਟ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਆਪਣੀ ਡਿਵਾਈਸ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਸਾਡੀ ਤੁਲਨਾ ਉਸ ਢੰਗ, ਯੰਤਰ, ਕ੍ਰਮ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਨਾਲ ਕਰੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ; ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਦੇ ਜੋਖਮ 'ਤੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸਥਾਨਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਸੰਸਥਾ ਵਿਚ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ: [ਲਿਖੋ]
ਸੈਕਿੰਡ-ਰੀਡਰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਟੈਮਪਲੇਟ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਸੈਕਿੰਡ-ਰੀਡਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮੇਰੇ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੇਗੀ: ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਮੈਂ ਉਸ ਖੇਤਰ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ ਜਿਸਨੂੰ AI ਮਾਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਮੈਂ AI ਮਾਰਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ, ਮੈਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਾਂ। ਢੰਗ: [ਲਿਖੋ]
ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਤੀਜਾ ਟੈਂਪਲੇਟI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇਵੇਗਾ। ਯਾਦ ਕਰਨ, ਬੇਲੋੜੀ ਬਾਇਓਪਸੀ, ਚੋਰੀ, ਅਤੇ ਚਿੰਤਾ 'ਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ/ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਓ ਕਿ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦਰਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ: [ਲਿਖੋ]
ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਸੀਮਾ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਟੈਂਪਲੇਟI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਟਾਸਕ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਲਈ ਖਾਸ ਗਲਤੀ ਦੇ ਖਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਵਿੱਚ ਓਵਰਲੈਪ, ਐਮਆਰਆਈ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮ ਅੰਤਰ, ਸਟ੍ਰੋਕ ਸੀਟੀ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੈਕਟ) ਅਤੇ ਬਿੰਦੂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਢੰਗ/ਕਾਰਜ: [ਲਿਖੋ]
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੂਪ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਸਟੇਸ਼ਨਰੀ ਡਿਵਾਈਸ ਮਾਡਲ ਪੋਰਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- "ਸਾਫ਼" ਵਜੋਂ ਗਿਣਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਦੂਜੇ-ਪਾਠਕ ਨੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ. ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ; ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੈਟਿੰਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਕਰਨਾ. ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਤੁਲਨ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਸਕੈਨਿੰਗ ਫਲਸਫੇ ਦੁਆਰਾ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
- ਕ੍ਰਮ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। MR/CT ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
- ਸਥਾਨਕ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਸਾਰ. ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਚੁੱਪਚਾਪ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਰੂਪ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: "ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸ ਡਿਵਾਈਸ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਜਨਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ? ਕੀ ਸਾਡੇ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ?" ਜੇਕਰ ਤਿੰਨੋਂ ਤਸੱਲੀਬਖਸ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਇੱਕ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਜੋਖਮ ਹੈ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
AI ਹਰੇਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਸਾਧਨ ਹੈ: ਛਾਤੀ ਦੇ ਐਕਸ-ਰੇ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪਰ ਓਵਰਲੈਪ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ; ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ 3D ਮਾਪ ਪਰ ਸੀਟੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ; ਨਰਮ ਟਿਸ਼ੂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਪਰ ਐਮਆਰਆਈ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮ ਵਿਭਿੰਨਤਾ; ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਅਗਵਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਪਰ ਬੋਝ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਦੂਜਾ-ਪਾਠਕ; ਸਟ੍ਰੋਕ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲਾਭ ਪਰ ਕਲਾਤਮਕ ਸੀਮਾ। ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਦੂਜਾ-ਰੀਡਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪਹਿਲਾ-ਰੀਡਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਤੁਲਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਡਿਵਾਈਸ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਜਿਸ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਵੰਡ ਸ਼ਿਫਟ); ਇਸ ਲਈ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੀ ਰੁਟੀਨ (ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ, ਸੀਟੀ, ਐਮਆਰਆਈ, ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ, ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੋਕ) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਢੰਗ ਚੁਣੋ। "ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਲਿਮਿਟ ਰੀਮਾਈਂਡਰ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਸ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖਾਸ AI ਗਲਤੀ ਦੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿੰਨ ਆਮ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਲਈ ਵਾਧੂ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਫਿਰ ਉਸ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ "ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਫਿਟ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ: ਕੀ ਉਸ ਡਿਵਾਈਸ/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ/ਜਨਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਜੇ ਕੋਈ ਦੂਜੀ-ਰੀਡਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ, ਤਾਂ "ਦੂਜਾ-ਰੀਡਰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ" ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਢੰਗ, ਯੰਤਰ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਆ ਜਿਸ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੀਆਂ ਖੁਦ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ (ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਜੋਖਮ) ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਇਹ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਦੂਜੇ ਪਾਠਕ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਰੀਡਿੰਗ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ/ਸਮਝਦੀ ਹਾਂ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਤੁਲਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਦੁਆਰਾ ਸੈੱਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਆਮ ਰੂਪ-ਵਿਧਾਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਰੁਟੀ ਸਰੋਤਾਂ (ਆਰਟੀਫੈਕਟ, ਓਵਰਲੈਪ, ਕ੍ਰਮ ਅੰਤਰ) 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਵੀਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।