ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ (ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ) ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਕੰਮ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਜੀਹ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨ, ਇਸਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕਰਨ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• KVKK/ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਉਣਾ

ਹਰ ਰੋਜ਼ ਸਵੇਰੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਫੈਸਲੇ ਚੁੱਪ-ਚੁਪੀਤੇ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅੱਜ ਕਿੰਨੇ ਮਰੀਜ਼ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਰੂਮ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ? ਕਿਸ ਪੌਲੀਕਲੀਨਿਕ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀਆਂ ਖਾਲੀ ਨਿਯੁਕਤੀਆਂ ਰਹਿਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ? ਕੀ ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਿਸਤਰੇ ਖੋਲ੍ਹੇ ਜਾਣਗੇ? ਅਗਲੇ ਹਫਤੇ ਕਿਹੜੀ ਦਵਾਈ ਦਾ ਸਟਾਕ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ? ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਕਿਉਂ ਘਟੀ? SSI ਨੇ ਇਸ ਬਿੱਲ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਰੱਦ ਕੀਤਾ? ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਫੈਸਲੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ; ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਹੁੰਚ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜਾਂ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਏਆਈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਇਸ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਵਿਚਕਾਰ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ, ਇਹ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਰ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਇਕਾਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਇੱਕ "ਓਪਰੇਸ਼ਨ-ਨਾਜ਼ੁਕ" ਅਤੇ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, "ਮਰੀਜ਼-ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ" ਖੇਤਰ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਰੀਜ਼ ਇੱਕ ਮੁਲਾਕਾਤ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਟਾਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਸਰਜਰੀ ਨੂੰ ਮੁਲਤਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝੀਏ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨਹੀਂ। ਸੰਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵੰਡ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ, ਅਦਾਇਗੀ, ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦੇ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ।

ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ

ਇੱਕ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪਰਤ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਹੈ: ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ, ਬਿਸਤਰੇ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਸ਼ਿਫਟਾਂ, ਸਟਾਕ। ਰਣਨੀਤਕ ਪਰਤ ਹਫਤਾਵਾਰੀ-ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਹੈ: ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ, ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਵਸਥਾ, ਬਜਟ ਟਰੈਕਿੰਗ। ਰਣਨੀਤਕ ਪਰਤ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਨਿਵੇਸ਼, ਸੇਵਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਉਦੇਸ਼. AI ਸਾਰੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਛੂਹ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਅਧਿਕਾਰ ਨਾਲ। ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪਰਤ 'ਤੇ, AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਰਣਨੀਤਕ ਪਰਤ 'ਤੇ, ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੰਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ। ਇੱਕ ਸੂਚਕ (ਕੇਪੀਆਈ) ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈੱਡ ਆਕੂਪੈਂਸੀ ਰੇਟ)। ਸਮਰੱਥਾ ਉਹ ਕੰਮ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਰੀਜ਼/ਵਰਕਲੋਡ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ। ਮਾਲੀਆ ਚੱਕਰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬਿੱਲ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਤੱਕ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸਮਝਾਵਾਂਗੇ; ਹੁਣ ਲਈ, ਇਹ ਜਾਣੋ: ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੂਪਰੇਖਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਮਿਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

ਖੋਜ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ

ਕੌਣ ਪ੍ਰਵਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ/ਸਮਰੀ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਣਾ

ਸਕੈਚ ਜਨਰੇਟਰ

ਘੱਟ

ਯੂਨਿਟ ਮੈਨੇਜਰ

ਮੰਗ/ਸਮਰੱਥਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਜਨਰੇਟਰ

ਮੱਧਮ

ਵਪਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਕ

ਨੋ-ਸ਼ੋ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ

ਅੰਕੜਾ ਉਤੇਜਨਾ

ਮੱਧਮ

ਪੌਲੀਕਲੀਨਿਕ ਮੈਨੇਜਰ

ਬਿਸਤਰਾ / ਡਿਸਚਾਰਜ ਤਰਜੀਹ

ਸੁਝਾਅ ਜਨਰੇਟਰ, ਕਦੇ ਵੀ ਆਖਰੀ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ

ਉੱਚ

ਡਾਕਟਰ + ਨਰਸ

ਇੱਕ ਬਿਲਿੰਗ ਕੋਡ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ

ਖਰੜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਾਨੂੰਨ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ

ਉੱਚ

ਮਾਲੀਆ/ਕੋਡਿੰਗ ਮਾਹਰ

ਸਰੋਤ ਵੰਡ / ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਜੀਹ

ਸਹਾਇਕ ਇੰਪੁੱਟ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਕ + ਡਾਕਟਰ

ਇਸ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁੰਗੜਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਧਦੀ ਹੈ।

"ਪੁਸ਼ਟੀ" ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਦਿਲ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਯਕੀਨੀ ਨਾ ਹੋਣ। ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਣਿਤ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਮੈਨੇਜਰ ਲਈ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਜਾਲ ਹੈ: ਮਾਡਲ "ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਬਿਸਤਰੇ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ 82 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੈ" ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੇ ਕਦੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸੰਖਿਆ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਜਾਂ ਉਹ "2023 ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ" ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਰਿਫੰਡ ਨਿਯਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕੋ ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਕੋ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਤੁਹਾਡਾ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ।

ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

1. ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ: ਨੰਬਰਾਂ, ਦਰਾਂ, ਵਿਧਾਨਕ ਲੇਖਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਲਈ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ (HBYS/HIS, ​​ਲੇਖਾ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਰਿਕਾਰਡ) ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤਾਂ (SGK/SUT ਸੰਚਾਰ, ਸਿਹਤ ਨਿਯਮਾਂ, ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ) 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ AI ਦੀ ਯਾਦਾਸ਼ਤ ਲਈ। ਉਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ।
2. ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ/ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ: ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, AI ਰਿਟਰਨ ਨੂੰ ਦਰ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਦਿਓ। ਆਪਣੇ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ, ਕੁੱਲ, ਔਸਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
3. ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫਿਲਟਰ: ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜ਼ਮੀਨੀ ਤੱਥਾਂ (ਬਜਟ, ਕਾਨੂੰਨ, ਕਰਮਚਾਰੀ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ) ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਂ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਬੋਰਡ ਆਫ਼ ਡਾਇਰੈਕਟਰਜ਼ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ ਇਹ ਸੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਮਰੀਜ਼ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹਨ

ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ (ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ, ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ) ਨੂੰ ਯੂਰੋਪ ਵਿੱਚ ਟਰਕੀ ਅਤੇ ਜੀਡੀਪੀਆਰ ਵਿੱਚ KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਉਹੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਸੰਚਾਲਨ ਡੇਟਾ (ਆਮਦਨ ਦੇ ਬਿਆਨ, ਸਪਲਾਇਰ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ) 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਰਾਜ਼ ਹਨ। ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰੋ। "Ayşe Yılmaz, 68, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 2024-114523" ਦੀ ਬਜਾਏ "68 ਸਾਲਾ ਔਰਤ ਮਰੀਜ਼"; "ਡਾ. ਮਹਿਮਤ ਕਾਯਾ ਸਥਾਈ ਸਟਾਫ" ਦੀ ਬਜਾਏ, "ਸੀਨੀਅਰ ਸਪੈਸ਼ਲਿਸਟ ਫਿਜ਼ੀਸ਼ੀਅਨ" ਲਿਖੋ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਨੇ 14 ਸੂਚਕਾਂ ਦਾ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 3 ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਏ। ਉਸਨੇ AI ਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ (ਕੋਈ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ ਨੰਬਰ) ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਏਆਈ ਨੇ ਹਰ 10 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਕੈਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ; ਨਿਗਰਾਨ ਨੇ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉਸਦੇ ਕਲਿੱਪਬੋਰਡ ਨਾਲ ਕੀਤੀ, ਦੋ ਗਲਤ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਇਆ। ਮਿਆਦ: 3 ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ 40 ਮਿੰਟ। ਏਆਈ ਨੇ ਖਰੜਾ ਦਿੱਤਾ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਕੋਲ ਰਹੀ।

ਕੇਸ 2 - ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨੰਬਰ ਟ੍ਰੈਪ। ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ, "ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿੰਨੀਆਂ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਨ?" AI ਨੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ "ਲਗਭਗ 92,000" ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਿੱਤੀ ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਨੇ ਆਪਣੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਗੱਲ ਰੱਖੀ; ਅਸਲ ਗਿਣਤੀ 78,400 ਸੀ। ਅੰਤਰ ਨੇ ਬਜਟ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਦਿੱਤਾ। ਗਲਤੀ: AI ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨਾ।

ਕੇਸ 3 - ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ। ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਡਿਸਚਾਰਜ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ "ਡਿਸਚਾਰਜ ਪਲਾਨ ਲੈ ਕੇ ਆਓ।" ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ ਗਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ KVKK ਜਾਂਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ। ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਨਾਮ ਅਤੇ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਬੇਨਾਮੀ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈੱਡ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਡਿਸਚਾਰਜ ਮਿਤੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਸਾਡੇ ਹਸਪਤਾਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਆਕੂਪੈਂਸੀ ਰੇਟ ਦੱਸੋ।

ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਨੁਕਸਦਾਰ ਹੈ: AI ਨੂੰ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਬਣੇ ਨੰਬਰ ਦੇ ਨਾਲ "ਆਕੂਪੈਂਸੀ ਰੇਟ" ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਾ ਹੀ ਪੀਰੀਅਡ, ਨਾ ਇਕਾਈ, ਨਾ ਹੀ ਪ੍ਰਸੰਗ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਸਾਡਾ ਅਗਿਆਤ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਡੇਟਾ ਹੈ (ਕੋਈ ਨਾਮ/ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ)। ਬਿਸਤਰਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ: 240. ਬਿਸਤਰੇ ਦੇ ਦਿਨ: 5,760। ਮਹੀਨਾ: 30 ਦਿਨ। ਕਾਰਜ: (1) ਬਿਸਤਰੇ ਦੇ ਕਬਜ਼ੇ ਦੀ ਦਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਾਰਮੂਲਾ ਦਿਖਾਓ, (2) ਇੱਕ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, (3) ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੋ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੀਦਾ।

ਇਸ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ, ਫਾਰਮੂਲਾ ਉਮੀਦ, ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ "ਫੈਬਰੀਕੇਸ਼ਨ" ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ (240 × 30 = 7,200 ਬੈੱਡ-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ; 5,760 / 7,200 = 80%)।

ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

ਸਿਧਾਂਤ

ਇਸ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ

AI ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ

ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਹੈ

ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ

ਨੰਬਰ/ਨਿਯਮ ਸੰਸਥਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, AI ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਨਹੀਂ

ਅਗਿਆਤ

ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜਾ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ

ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤੇ AI ਤੋਂ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ; ਉਹ ਜੋ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਫਰਜ਼ੀ ਹੈ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
• ਫਲੂਐਂਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮਝਣਾ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖੇ ਪੈਰੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ।
• ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨਾ। ਨਾਮ, ਤੁਰਕੀ ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਕਦੇ ਵੀ ਖੁੱਲੇ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
• ਪ੍ਰਸੰਗ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ। ਜੇਕਰ ਪੀਰੀਅਡ, ਯੂਨਿਟ, ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗੀ।
• AI ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਸੌਂਪਣਾ। AI ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਹਰ AI ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ "ਨਿਯਮ ਲਾਈਨ" ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: "ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਲਈ ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਉੱਥੇ 'ਪੱਕੀ ਨਹੀਂ' ਦੱਸੋ।" ਇਹ ਇਕੱਲਾ ਵਾਕ ਮਨੋ-ਭਰਮਾਂ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ: ਇਹ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਫੈਸਲਾ, ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਛੋਟੀ ਹੁੰਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਆਦਤਾਂ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਹਨ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਤਸਦੀਕ, ਅਤੇ ਅਗਿਆਤਕਰਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬਾਕੀ ਦੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਹਰ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਐਕਸਲੇਟਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਇੱਕਲਾ ਅਗਿਆਤ ਸੂਚਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ (ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ): ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਿਸਤਰੇ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਬਿਸਤਰੇ ਦੇ ਦਿਨ। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ "ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, AI ਨੂੰ ਆਕੂਪੈਂਸੀ ਰੇਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟਿੱਪਣੀ ਲਈ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ: ਗਣਨਾ ਹੱਥੀਂ ਕਰੋ, ਫਰਜ਼ੀ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਵੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਲੀਕ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਆਪਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ 5 ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਕੀ ਮੈਂ AI (ਕੋਈ ਨਾਮ/TC/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਹੀਂ) ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ 'ਤੇ "ਮੈਕ ਅਪ ਦਿ ਨੰਬਰ ਜਿਸ ਲਈ ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ" ਨਿਯਮ ਜੋੜਿਆ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਕੰਮ ਦਾ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਥਾਰਟੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ?