ਲਾਭ:
- ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ ਅਤੇ KVKK/ਵਿਧਾਨ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਅਗਿਆਤਤਾ, ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨਿਯਮ
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ (ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ) ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
- ਇੱਕ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਮੌਡਿਊਲ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਹਰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਨਿਯੁਕਤੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬਿਸਤਰੇ ਤੱਕ, ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਮਾਲੀਆ ਤੱਕ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੋਂ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਤੱਕ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਪਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਛੱਤ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ। ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਖਰੀ ਇਕਾਈ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਗਵਰਨੈਂਸ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਰੱਖੀਏ, ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ: AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ; ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸਿਹਤ ਡਾਟਾ ਨਿੱਜੀ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਆਮ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਰਕੀਏ ਵਿੱਚ, ਕੇਵੀਕੇਕੇ (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ "ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ" ਮੰਨਦਾ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚਾ ਪੱਧਰ। ਇਸਦਾ ਯੂਰਪੀਅਨ ਬਰਾਬਰ GDPR ਹੈ। ਜੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਤਸ਼ਖੀਸ, ਇਲਾਜ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਟੱਲ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ: ਕਲੰਕ, ਵਿਤਕਰਾ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ। ਇਸ ਲਈ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮ ਹਨ. ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਉਸ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ (ਨਾਮ, ਆਈਡੀ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਦਾਨ + ਉਮਰ + ਸਥਾਨ ਸੁਮੇਲ) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ. ਉਦੇਸ਼ ਸੀਮਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਕਰਨਾ ਜਿਸ ਲਈ ਇਹ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਧਾਰਨ ਦੀ ਸੀਮਾ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਲੋੜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਰੱਖਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇੱਕ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਭੇਜ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ, ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੰਟਰੈਕਟ (ਜੋ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ) ਵਾਲੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਨੀਤੀ ਰੱਖੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ: ਜਦੋਂ ਛੋਟੇ ਟੁਕੜੇ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਿ "68 ਸਾਲਾ ਔਰਤ" ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ, "68 ਸਾਲਾ ਔਰਤ, ਪਿੰਡ ਐਕਸ ਤੋਂ, ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀ Y ਨਾਲ" ਹੁਣ ਅਗਿਆਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਸ਼ਾਸਨ
ਚੰਗਾ ਏਆਈ ਗਵਰਨੈਂਸ ਤਿੰਨ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਸਮੂਹ (ਬਜ਼ੁਰਗ, ਘੱਟ ਆਮਦਨੀ, ਪੇਂਡੂ) ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਬੇਦਖਲੀ ਲਈ ਨੋ-ਸ਼ੋ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰਨਾ ਇਸਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਸੀ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਕਿਸ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੈ; ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤਰਕਸੰਗਤ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਸੁਝਾਅ। ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਹਰ ਫੈਸਲੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋਣਾ; “ਏਆਈ ਨੇ ਅਜਿਹਾ ਕਿਹਾ” ਕੋਈ ਬਚਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਸਨ ਨੀਤੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਨੀਤੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ); ਅਗਿਆਤਤਾ ਨਿਯਮ; ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਅੰਕ (ਕੌਣ ਕਿਸ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ); ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ (ਕਿਸ ਨੇ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਦੋਂ - ਟ੍ਰੇਲ ਰਿਕਾਰਡ); ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ। ਇਹ ਨੀਤੀ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ "ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਫੈਸਲਾ" ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਹਨ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਵਾਕ "AI ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ, ਮੈਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ" ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਤਬਾਦਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਵਰਨੈਂਸ ਇਸ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ। ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਨੇ ਇੱਕ "ਅਗਿਆਤ" ਕੇਸ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ: "ਸਾਡੇ ਸ਼ਹਿਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕਲੌਤਾ ਦਿਲ ਟਰਾਂਸਪਲਾਂਟ ਮਰੀਜ਼, ਇੱਕ 34-ਸਾਲਾ ਪੁਰਸ਼, ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਹੋਇਆ।" ਇਸ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਨਾਂਵ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਸੁਮੇਲ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਿਆਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਨੇ ਇਸ 'ਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਕੀਤਾ; ਦੁਰਲੱਭ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ। ਸਾਰਾਂਸ਼ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆਤਮਿਕ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਮ ਕਰਕੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਮੁੱਲ। ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਗਲਤ ਨਿਕਲਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੇਜੀ ਗਈ। ਆਡਿਟ ਦੌਰਾਨ, ਸਵਾਲ "ਇਹ ਨੰਬਰ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ, ਕਿਸ ਨੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ?" ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੀਤੀ ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਇੱਕ "ਸਰੋਤ + ਤਸਦੀਕ + ਮਿਤੀ" ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਗਲਤੀ ਉੱਥੇ ਆਈ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਛੱਡਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਅਪਰਾਧੀਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਲਈ।
ਕੇਸ 3 - ਨੀਤੀ ਸੰਕਟ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਪਣੀ ਡਿਸਚਾਰਜ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੀ। ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ "ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਾਲੀ ਕੋਈ ਵੀ ਫਾਈਲ ਓਪਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਅਗਿਆਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੰਸਥਾਗਤ ਸਾਧਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।" ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਿਆ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਲਿਖਤੀ ਸ਼ਾਸਨ ਨੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਵਜੋਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਡਰਾਫਟ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੀਤੀ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਸੂਚਨਾ ਸੁਰੱਖਿਆ/ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਦਾ ਸਹਾਇਕ। ਸਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ "ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ" ਵਰਗੀਕਰਣ ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਲਾਲ (ਕਦੇ ਨਹੀਂ: ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ, ਆਈਡੀ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ), ਪੀਲਾ (ਗੁਮਨਾਮ), ਹਰਾ (ਮੁਫ਼ਤ: ਜਨਤਕ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ)। ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ/ਪਾਲਣਾ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
2) ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਚੈਕਲਿਸਟ:
ਇੱਕ ਗੁਮਨਾਮ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਲਾਵਾਂਗਾ: ਕੀ ਨਾਮ/TC/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ, ਕੀ ਦੁਰਲੱਭ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੁਮੇਲ (ਉਮਰ+ਸਥਾਨ + ਦੁਰਲੱਭ ਨਿਦਾਨ) ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਕੋਈ ਬੇਲੋੜੀ ਥਾਂ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਹਾਂ/ਨਾਂਹ ਵਿੱਚ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ ਦਿਓ।
3) ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ AI ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ (ਰਿਪੋਰਟ, ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ, ਬਿਸਤਰੇ ਦੀ ਤਰਜੀਹ, ਬਿਲਿੰਗ ਕੋਡ, ਸ਼ਿਫਟ ਸ਼ਡਿਊਲ) ਲਈ ਇੱਕ "ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ: ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਲਈ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਥਾਰਟੀ। ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ+ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਦੋਹਰੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ।
4) AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਟੈਪਲੇਟ:
ਹਰੇਕ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟ੍ਰੇਲ ਲੌਗ ਟੈਮਪਲੇਟ ਲਿਖੋ: ਮਿਤੀ, ਵਰਤੇ ਗਏ ਟੂਲ, ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ (ਅਗਿਆਤ), ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਸਾਰ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਿਅਕਤੀ, ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਜਿਸ ਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ, ਫੈਸਲਾ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਆਡਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਲਈ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਸਾਡੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ AI ਨੂੰ ਦਿਓ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ।
ਅਗਿਆਤਕਰਨ, ਵਾਹਨ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਕੋਈ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਅਤੇ ਕੋਈ ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨਹੀਂ; ਸਿੱਧੀ KVKK ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਖਤਰਾ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਸਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ AI ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: (1) ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ (ਲਾਲ/ਪੀਲਾ/ਹਰਾ), (2) ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਨਿਯਮ, (3) ਹਰੇਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂ, (4) ਟ੍ਰੇਲ ਲੌਗਿੰਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟਿੰਗ, (5) ਨਿਰਪੱਖਤਾ/ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ/ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਸਿਧਾਂਤ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ/ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸ਼ਾਸਨ ਤੱਤ
ਕੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਉਦਾਹਰਨ
ਡਾਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦਾਖਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
ID = ਕਦੇ ਨਹੀਂ
ਅਗਿਆਤਕਰਨ
ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਨਾਮ / ਦੁਰਲੱਭ ਸੁਮੇਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂ
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਉੱਚ ਜੋਖਮ 'ਤੇ ਦੋ ਵਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ
ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ
ਸਰੋਤ + ਤਸਦੀਕਕਰਤਾ + ਮਿਤੀ
ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ
ਨਿਰਪੱਖ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ, ਜਵਾਬਦੇਹ
ਬੇਦਖਲੀ ਲਈ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਪਛਾਣਯੋਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਇਹ "ਅਗਿਆਤ" ਹੈ। ਔਗੁਣਾਂ ਦਾ ਦੁਰਲੱਭ ਸੁਮੇਲ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਆਫਸਾਈਟ ਸਰਵਰ ਤੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- AI 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। "ਏਆਈ ਨੇ ਕਿਹਾ" ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਬਚਾਅ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਗੜਬੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
- ਪਾਲਿਸੀ ਲਿਖਣਾ ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ। ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਨਿਯਮ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ.
ਸੁਝਾਅ: ਆਪਣੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੀਤੀ ਨੂੰ "ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮਾਂ" ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇ ਨਾਲ ਤਾਜ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇੱਕ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਫਿੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਰਲ ਹੈ: ਆਈਡੀ ਦਰਜ ਨਾ ਕਰੋ, ਅਗਿਆਤ ਬਣਾਓ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ, ਮਨੁੱਖੀ ਦਸਤਖਤ ਕਰੋ। ਲੰਮੀ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਦਾ; ਹਰ ਕੋਈ ਪੰਜ ਦਾ ਨਿਯਮ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
AI ਦੀ ਸੰਚਾਲਨ ਸ਼ਕਤੀ ਕੇਵਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਤਹਿਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ; ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਮਿਨੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਚੰਗਾ ਸ਼ਾਸਨ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਗਿਆਤਤਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂ, ਟਰੇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ (ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ) ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਦਾ ਸਾਰ ਹੈ: AI ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
"AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਟ੍ਰੇਲ ਰਿਕਾਰਡ" ਅਤੇ "ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ" ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਇੱਕ ਪੰਨੇ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੀਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪੰਜ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ "ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ" ਸੂਚੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਫਿਰ, ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ ਖੇਤਰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮੋਡਿਊਲ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੈੱਡ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਜਾਂ ਬਿਲਿੰਗ ਕੋਡ) ਅਤੇ 5 ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਜੋ ਇਸ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਉਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਕੀ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਮੈਂ ਗੁਮਨਾਮੀ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ?
- [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਦੁਰਲੱਭ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੁਮੇਲ ਨਾਲ ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ?
- [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮੈਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਇੱਕ ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ (ਸਰੋਤ/ਪ੍ਰਮਾਣਕ/ਤਾਰੀਖ) ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ?
- ਕੀ ਮੈਂ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
1. ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਬੈੱਡ ਅਲਾਟਮੈਂਟ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਲਤੀ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ; ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਹੈ ✔
- ਅ) ਬਿਸਤਰੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਮਨਾਹੀ ਹੈ
- C) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬੈੱਡਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਸਲ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ
- ਡੀ) ਸੁਝਾਅ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਿਸਤਰੇ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਡਿਸਚਾਰਜ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਡਾਕਟਰ/ਨਰਸ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਵਾਂਗ ਹੈ।
2. ਸਰਵਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਹੈ?
- ਏ) ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪੀਡ ਲਈ ਹੈ
- ਅ) ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ ਅਤੇ, ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ✔
- C) ਸਿਰਫ਼ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ ਛੁਪਾਓ ਅਤੇ TR ID ਨੰਬਰ ਛੱਡੋ
- ਡੀ) ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਤੋਂ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਆਗਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ.
ਵਿਆਖਿਆ: ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, TR ID, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਗੁਮਨਾਮ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕੰਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
3. ਨੋ-ਸ਼ੋਅ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਵਰਤੋਂ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
- C) ਮੇਲੇ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਪਹੁੰਚ-ਰੱਖਿਅਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਭੀੜ ਅਤੇ ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ✔
- ਡੀ) ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਲੈਕਲਿਸਟ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ; ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਰਪੱਖ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਘਣਤਾ, ਓਵਰਬੁਕਿੰਗ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਮਰੀਜ਼ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
4. ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਅੰਤਰਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਲੰਮੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿੰਗਲ ਨੰਬਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀ
- C) ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਹੀ ਮੁੱਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- D) ਕਿਉਂਕਿ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲਚਕਦਾਰ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ✔
ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟ/ਉੱਚ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਲਚਕਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
5. ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਰੈਵੇਨਿਊ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਬਿਲਿੰਗ ਕੋਡ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
- A) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਅਵੈਧ ਜਾਂ ਗਲਤ ਕੋਡ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਇਨਵੌਇਸ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ✔
- ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ
- C) ਕੋਡ ਸੁਝਾਅ ਹਮੇਸ਼ਾ SGK ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਕੋਡ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਹੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਵਿਆਖਿਆ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਕੋਡ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਹੈ (ਭਰਮ)। ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਬਿਲਿੰਗ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਹਨ; ਹਰੇਕ ਕੋਡ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਰਿਫੰਡ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
6. ਇੱਕ ਕੁਆਲਿਟੀ ਇੰਡੀਕੇਟਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ 'ਤੇ, AI ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਗਿਰਾਵਟ ਨੂੰ 'ਸੁਧਾਰ' ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਬੋਰਡ ਆਫ਼ ਡਾਇਰੈਕਟਰਜ਼ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਤਬਦੀਲੀ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤਬਦੀਲੀ ਜਾਂ ਟੀਚੇ ਦੇ ਭਟਕਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ✔
- C) ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੋਂ ਸੰਕੇਤਕ ਨੂੰ ਹਟਾਓ
- ਡੀ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਜਾਂਚ ਨਾ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਸੂਚਕ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੱਸਿਆ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤਬਦੀਲੀ ਜਾਂ ਗੇਮਿੰਗ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਟਿੱਪਣੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
7. ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਫੀਡਬੈਕ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਗਲਤੀ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਥੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਅਗਿਆਤ ਫੀਡਬੈਕ
- C) ਸਾਰੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਭਾਵਨਾ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ ✔
- ਡੀ) ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਭਾਵਨਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਰਫ਼ ਲੇਖਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਹੀ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਮੂਨੇ ਅਤੇ ਰੀਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।
8. ਵਸਤੂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਏਬੀਸੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਸਾਰੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਰਣਮਾਲਾ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਸਿਰਫ਼ ਵਿਟਾਮਿਨ ਏ ਵਾਲੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨਾ
- ਸੀ) ਮਿਆਦ ਪੁੱਗ ਚੁੱਕੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰਨਾ
- ਡੀ) ਮੁੱਲ/ਨਾਜ਼ੁਕਤਾ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਟਾਕ ਆਈਟਮਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤਰਜੀਹ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਏਬੀਸੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮੁੱਲ/ਆਲੋਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਏ (ਉੱਚ), ਬੀ (ਮਾਧਿਅਮ), ਸੀ (ਘੱਟ) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ।
9. ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ 'ਅੜਚਣ' ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
- A) ਸਭ ਤੋਂ ਤੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲਾ ਕਦਮ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਵਹਾਅ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨਾ ✔
- ਅ) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਪੜਾਅ
- C) ਯੂਨਿਟ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਮਚਾਰੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ
- ਡੀ) ਉਹ ਪੜਾਅ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹਨ
ਵਰਣਨ: ਰੁਕਾਵਟ ਸਭ ਤੋਂ ਤੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲਾ ਕਦਮ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਰੁਕਾਵਟ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
10. ਸ਼ਿਫਟ ਪਲਾਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਕੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- A) ਕੀ ਚਾਰਟ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਛਾਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ
- ਅ) ਕਿਰਤ ਕਾਨੂੰਨ, ਆਰਾਮ ਦੀ ਮਿਆਦ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਨਿਆਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ✔
- C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿੰਨੇ ਸਕਿੰਟ ਲੈਂਦੀ ਹੈ?
- D) ਕੀ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਸਭ ਤੋਂ ਸੀਨੀਅਰ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪੱਖ ਪੂਰਦਾ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਚਾਰਟ; ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਰਤ ਕਾਨੂੰਨ (ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟੇ, ਆਰਾਮ), ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਨਿਆਂ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮੈਨੇਜਰ ਕੋਲ ਹੈ।
11. ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਹੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਫੈਸਲੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਟੈਕਸਟ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ
- C) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ ਸਾਧਨ ਹੈ; ਨਾਜ਼ੁਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਨੁੱਖਾਂ 'ਤੇ ਹੈ ✔
- ਡੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੁੜ ਅਦਾਇਗੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਸਹਾਇਤਾ ਟੂਲ। ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵੰਡ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦੇ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
12. ਇਕੱਲੇ ਠਹਿਰਨ ਦੀ ਔਸਤ ਲੰਬਾਈ (LOS) ਸੂਚਕ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਹੀ 'ਸਫਲਤਾ' ਦਾ ਕਾਫੀ ਸਬੂਤ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ?
- ਏ) ਕਿਉਂਕਿ ਠਹਿਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਕਦੇ ਵੀ ਮਾਪੀ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੀ
- ਅ) ਕਿਉਂਕਿ ਠਹਿਰਨ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਿਰਫ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
- C) ਕਿਉਂਕਿ ਠਹਿਰਨ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਅਦਾਇਗੀ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਢੁਕਵੀਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- D) ਜੇ ਇਹ ਕਮੀ ਛੇਤੀ ਡਿਸਚਾਰਜ ਅਤੇ ਰੀਡਮਿਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਨਿਵਾਸ ਦਾ ਘਟਿਆ ਸਮਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਇਹ ਜਲਦੀ ਡਿਸਚਾਰਜ ਅਤੇ ਰੀਡਮਿਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸੂਚਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਹੋਰ ਸਬੰਧਤ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
13. ਅਚਾਨਕ ਵਿਘਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਜਾਂ ਆਫ਼ਤ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਨਿਰਣਾ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲੀਡ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ✔
- ਅ) ਇਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
- C) ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਠੀਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਡੀ) ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਵਰਣਨ: AI ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪਿਛਲੇ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ। ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਬਰੇਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਹਾਂਮਾਰੀ, ਆਫ਼ਤਾਂ ਜਾਂ ਵਿਧਾਨਿਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; ਮਾਹਰ ਨਿਰਣਾ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ।
14. ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਏਆਈ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- A) ਸਿਰਫ਼ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਖਰੀਦਿਆ ਜਾਵੇਗਾ?
- ਅ) ਡੇਟਾ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਗਿਆਤਕਰਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ/ਆਡਿਟ ਰਿਕਾਰਡ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ ✔
- C) ਇਹ ਨਿਯਮ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਹੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ
- ਡੀ) ਇੱਕ ਲੇਖ ਜੋ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਇਕੱਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਠੋਸ ਸ਼ਾਸਨ; ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਕਿਸ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਗਿਆਤਤਾ ਨਿਯਮ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਬਿੰਦੂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਰਿਕਾਰਡ, ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ (ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ)।