ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਰੀਡਿੰਗ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਸਮਰਥਨ: AI ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ

ਲਾਭ:

• ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਦੇ ਮੂਲ ਭਾਗਾਂ (dB HL, ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਹਵਾ ਸੰਚਾਲਨ/ਹੱਡੀ ਸੰਚਾਲਨ, ਮਾਸਕਿੰਗ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਮਾਪ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ ਸੁਣਨ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਸਕੈਚ ਨਾਲ।
• ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਆਖਿਆ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਮ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ (ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੁਬਿਧਾ, ਏਅਰ-ਬੋਨ ਗੈਪ, ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ) ਨੂੰ ਫੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਆਡੀਓਗਰਾਮ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਆਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇਖਦਾ ਹੈ। ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਹੈ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਣਨ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ (ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਜੋ ਉਹ ਸੁਣ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪਲਾਟ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਹਰੀਜੱਟਲ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਿੱਚ, ਹਰਟਜ਼ - ਹਰਟਜ਼ ਵਿੱਚ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 250-8000 ਹਰਟਜ਼), ਅਤੇ ਲੰਬਕਾਰੀ ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਤੀਬਰਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਡੀਐਲਬੀ ਸੁਣਨ ਦੀ ਉੱਚੀ, ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਉੱਚੀ ਪੱਧਰ)। ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੂੰ ਉੱਪਰ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਤੱਕ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਜਿੰਨਾ ਘੱਟ ਹੋਵੇਗਾ (ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ dB HL ਨੰਬਰ ਹੋਵੇਗਾ), ਸੁਣਵਾਈ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਓਨਾ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਾਂਗੇ ਕਿ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਮੋਟੇ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਮਾਪ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅੱਖ ਨਾਲ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਹੈ: AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਪ੍ਰੀ-ਕਮੈਂਟਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੈਲੀਬਰੇਟਡ ਡਿਵਾਈਸ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਾਲ ਸੁਣਨ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਡਿਗਰੀ ਅਤੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਦੀ "ਵਿਆਖਿਆ" ਕਰਨ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਦੱਸਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ "ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਨੰਬਰਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਰੂਪਰੇਖਾ ਸਾਹਮਣੇ ਆਵੇਗੀ, ਮੈਂ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਾਂਗਾ."

ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਦੇ ਮੂਲ ਭਾਗ

ਆਉ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਮਨ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਏਅਰਵੇਅ (HY): ਆਵਾਜ਼ ਹੈੱਡਫੋਨ ਜਾਂ ਸਪੀਕਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬਾਹਰੀ ਕੰਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਆਡੀਟਰੀ ਮਾਰਗ (ਬਾਹਰੀ-ਮੱਧ-ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਨ) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਜੇ ਕੰਨ ਲਈ "O" ਅਤੇ ਖੱਬੇ ਕੰਨ ਲਈ "X" ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹੱਡੀ ਸੰਚਾਲਨ (BO): ਇੱਕ ਕੰਬਦਾ ਸਿਰ (ਬੋਨ ਵਾਈਬ੍ਰੇਟਰ) ਕੰਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹੱਡੀ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਆਵਾਜ਼ ਬਾਹਰੀ ਅਤੇ ਮੱਧ ਕੰਨਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਕੋਚਲੀਆ (ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਨ ਵਿੱਚ ਸੁਣਨ ਦਾ ਅੰਗ) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ 'ਤੇ "<" ਅਤੇ ">" ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਏਅਰ-ਬੋਨ ਗੈਪ (AAC): ਏਅਰਵੇਅ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਹੱਡੀਆਂ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾੜਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੇਂਜ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਬਾਹਰੀ/ਮੱਧ ਕੰਨ ਤੋਂ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ, ਯਾਨੀ ਕਿ, ਇੱਕ ਸੰਚਾਲਕ ਭਾਗ (ਬਾਹਰੀ/ਮੱਧਮ ਕੰਨ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ) ਹੈ।

ਮਾਸਕਿੰਗ: ਜਦੋਂ ਆਵਾਜ਼ ਇੱਕ ਕੰਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਖੋਪੜੀ ਵਿੱਚੋਂ ਦੂਜੇ (ਗੈਰ-ਟੈਸਟਡ) ਕੰਨ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਰਾਸ-ਹੀਅਰਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਦੋ ਕੰਨਾਂ ਦੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਇਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਕੰਨ ਵਿੱਚ ਰੌਲਾ ਪਾ ਕੇ "ਮਾਸਕ" ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਕੰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਵੇ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਇੱਕ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਗਲਤ ਕੰਨ ਵਿੱਚ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦਿਖਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਹਨ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਾਸਕਿੰਗ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਸੁਣਵਾਈ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਡਿਗਰੀ

ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ ਦੱਸਦਾ ਹੈ: ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਡਿਗਰੀ।

ਕਿਸਮ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਨੁਕਸਾਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ। ਜੇ ਹਵਾ ਅਤੇ ਹੱਡੀਆਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਇੱਕਠੇ ਮਾੜਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਵੇਦਨਾਤਮਕ (ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਨ/ਨਸ ਦਾ ਮੂਲ) ਕਿਸਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਸਾਹ ਨਾਲੀ ਮਾੜੀ ਹੈ (ਜੇ ਕੋਈ ਪਾੜਾ ਹੈ) ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੱਡੀਆਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਆਮ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ, ਸੰਚਾਲਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਦੋਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਮਿਸ਼ਰਤ ਕਿਸਮ ਹੈ।

ਗ੍ਰੇਡ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਸਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ (ਆਮ, ਹਲਕੇ, ਦਰਮਿਆਨੇ, ਦਰਮਿਆਨੇ-ਗੰਭੀਰ, ਗੰਭੀਰ, ਬਹੁਤ ਗੰਭੀਰ) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।

ਡਿਗਰੀ

ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਰੇਂਜ (dB HL)

ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਆਮ

≤ 20

ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨਹੀਂ

ਹਲਕਾ

21-40

ਚੁੱਪ / ਦੂਰ ਬੋਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ

ਮੱਧਮ

41-55

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੋਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ

ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ-ਐਡਵਾਂਸਡ

56-70

ਉੱਚੀ ਬੋਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਅੱਗੇ

71-90

ਡਿਵਾਈਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ

ਬਹੁਤ ਦੂਰ

> 90

ਡਿਵਾਈਸ/ਇਮਪਲਾਂਟ ਮੁਲਾਂਕਣ

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਹੈ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵੈਧਤਾ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ (ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਸਹਿਯੋਗ, ਬੱਚੇ ਵਿੱਚ ਉਮਰ-ਮੁਤਾਬਕ ਵਿਧੀ) ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਪੂਰਵ ਵਿਆਖਿਆ

1. ਡੇਟਾ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਓ। ਸੱਜੇ/ਖੱਬੇ, ਹਵਾ/ਹੱਡੀ ਸੰਚਾਲਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, dB HL ਵਿੱਚ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ।
2. ਮਾਸਕਿੰਗ ਸਥਿਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਜੋੜੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਮਾਸਕ ਹਨ; ਜੇ ਇਹ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਤਾਂ "ਮਾਸਕਿੰਗ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਲਿਖੋ।
3. ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਕਹੋ "ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ; ਜੋ ਨੰਬਰ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ ਉਸ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਓ, ਸਟੀਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।"
4. ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਕਿਸਮ/ਡਿਗਰੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਰੀਡਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
5. ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ. ਇਤਿਹਾਸ, ਓਟੋਸਕੋਪੀ, ਟਾਇਮਪੈਨੋਮੈਟਰੀ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਟੈਸਟਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ।
6. ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਓ। ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ/ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਬਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਖਰਾਬ ਹੈ, ਸੱਜਾ ਕੰਨ 60 ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਾਲੇ ਯੰਤਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

ਅਧੂਰਾ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ, ਸਿੱਧਾ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਬੇਨਤੀ, ਕੋਈ ਮਾਸਕਿੰਗ ਅਤੇ ਹੱਡੀਆਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ। ਏਆਈ ਨੂੰ ਫਰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਆਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਪੂਰਵ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਹਾਇਕ। ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ; ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੇ ਨੰਬਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਡਿਗਰੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ [ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ] ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। 1000=30, 2000=45, 4000=50ਮਾਸਕਿੰਗ: ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਖੱਬਾ ਕੰਨ: [ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ]।ਟਾਸਕ: ਸੱਜੇ ਕੰਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਕਿਸਮ (ਰੇਂਜ?) ਅਤੇ ਡਿਗਰੀ ਦਾ ਸਕੈਚ ਕਰੋ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਵਾਧੂ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਆਡੀਓਲੋਜਿਸਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਨਾਵਟੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਫੜਨਾ। ਇੱਕ ਆਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਸੱਜੇ ਕੰਨ ਵਿੱਚ HY 1000 Hz = 50 dB, KY 1000 Hz = 15 dB ਦਾ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। YZ ਰੂਪਰੇਖਾ "ਹਵਾ-ਹੱਡੀ ਦਾ ਪਾੜਾ ਲਗਭਗ 35 dB, ਸੰਭਾਵੀ ਸੰਚਾਲਕ-ਕਿਸਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ; ਓਟੋਸਕੋਪੀ ਅਤੇ ਟਾਇਮਪੈਨੋਮੈਟਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।" ਮਾਹਰ ਇਸ ਨੂੰ ਓਟੋਸਕੋਪੀ ਅਤੇ ਟਾਇਮਪੈਨੋਮੈਟਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਮੱਧ ਕੰਨ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ, ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ ਕੋਲ ਰਿਹਾ।

ਕੇਸ 2 - ਮਾਸਕਿੰਗ ਚੇਤਾਵਨੀ। ਇੱਕ ਆਡੀਓਮੈਟ੍ਰਿਸਟ ਸੱਜੇ ਕੰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਦਾ ਹੈ 4000 Hz = 20 dB, ਖੱਬਾ ਕੰਨ ਇੱਕੋ ਵਾਰਵਾਰਤਾ = 80 dB ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਮਾਸਕਿੰਗ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। AI ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤਰ ਸੁਣਨ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖੱਬੇ ਕੰਨ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ. 60 dB ਫਰਕ ਨੇ ਇੱਕ ਜਾਲ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਇਆ ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 3 - ਭਰਮ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ। ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਸਿਰਫ਼ ਸੱਜੇ ਕੰਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਦੋਵੇਂ ਕੰਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।" AI ਖੱਬੇ ਕੰਨ ਲਈ ਮੁੱਲ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ 'ਤੇ "ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਣਾਓ, [ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ]" ਨਿਯਮ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਖੱਬੇ ਕੰਨ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਾਠ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰ ਦੇਵੇਗਾ।

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਡੇਟਾ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਪਲਾਟ ਕਰੋ (ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਕਤਾਰ; ਸੱਜਾ HY, ਸੱਜਾ KY, ਖੱਬਾ KY, ਖੱਬਾ KY ਕਾਲਮ)। ਗੁੰਮ ਸੈੱਲ [ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ], ਫਿਟਿੰਗ ਲਿਖੋ। ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ: [ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਜ਼]

TYPE-RADE ਡ੍ਰਾਫਟ ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰੀ-ਟਿੱਪਣੀ ਡਰਾਫਟ ਸਹਾਇਕ। ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਤੋਂ, ਹਰੇਕ ਕੰਨ ਲਈ (1) ਇੱਕ ਹਵਾ-ਹੱਡੀ ਦਾ ਪਾੜਾ ਹੈ, (2) ਸੰਭਵ ਕਿਸਮ, (3) "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਡਿਗਰੀ ਸਕੈਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਦਾਨ ਬਣਾਉਣਾ; ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਾਧੂ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ: [ਸਾਰਣੀ]

ਮਾਸਕਿੰਗ ਨਿਯੰਤਰਣ ਟੈਂਪਲੇਟ ਕੀ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਦੋ ਕੰਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਕਿਹੜੀਆਂ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਦਿਓ; ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ: [ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਜ਼]

ਮਾਹਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਟੈਮਪਲੇਟ, ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਡਰਾਫਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ, ਮਾਪੀ ਅਤੇ "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮਨਘੜਤ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ. ਡਰਾਫਟ: [ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡਰਾਫਟ]

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਹੱਡੀ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. ਬੱਸ ਏਅਰਲਾਈਨ ਨੂੰ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਲਈ ਪੁੱਛੋ; ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਪਾੜਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
• ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੁਬਿਧਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਵੱਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅੰਤਰਾਂ ਲਈ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮੰਨਣਾ।
• ਸੰਰਚਨਾ ਅੰਨ੍ਹਾਪਨ। ਸਿਰਫ਼ ਔਸਤ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਨੌਚ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ 4000 Hz ਸ਼ੋਰ ਨੌਚ) ਗੁੰਮ ਹੈ; ਜੇਕਰ AI ਔਸਤ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੇਰਵਾ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
• ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ "ਨਿਦਾਨ" ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ; ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਣਾ।
• ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ। ਸੀਮਾ ਸੈੱਟ ਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਆਡੀਓਗਰਾਮ; ਇਹ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, dB HL, ਹਵਾ/ਹੱਡੀ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। AI ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਨੰਬਰਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਕਿਸਮ-ਡਿਗਰੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਸਕਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਟੈਸਟ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਗ੍ਰੇਡ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਮਾਪ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੁਆਰਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗੁਮਨਾਮ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ, ਗੁੰਮ [ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ] ਨੂੰ ਛਾਪੋ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਰੀਡਿੰਗ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ "ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਿੰਗ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ (ਗੁਮਨਾਮ) ਆਡੀਓਗ੍ਰਾਮ ਦੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ "ਟਾਈਪ-ਡਿਗਰੀ ਡਰਾਫਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਰੀਡਿੰਗ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਦੀ AI ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ: ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੋਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਆਏ, ਤੁਸੀਂ ਵੱਖਰਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਏ? ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖੁੰਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਤਸਦੀਕ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ "ਮਾਹਰ ਅਨੁਵਾਦ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਹਵਾ ਅਤੇ ਹੱਡੀਆਂ ਦਾ ਰਸਤਾ ਇਕੱਠੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ; ਮੈਂ ਰੇਂਜ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ.
• [] ਮੈਂ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ [ਕੋਈ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ] ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਨਾਵਟੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ AI ਖਰੜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਖਰੀ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਮਾਪਿਆ, "ਸੰਭਵ" ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਹੈ।