Kompleksowy przepływ pracy kliniczny i aplikacje korporacyjne wspierane sztuczną inteligencją

Zyski:

• Możliwość integracji sztucznej inteligencji na miejscu i w określonych granicach na każdym etapie pracy, od przyjęcia pacjenta do wypisu
• Możliwość ustalenia szybkiej biblioteki, protokołu weryfikacji i polityki prywatności zgodnej z KVKK na skalę kliniki/instytucji
• Umiejętność zaprojektowania kultury audytu, która chroni bezpieczeństwo pacjentów, odpowiedzialność i zaufanie do medycyny wspieranej przez sztuczną inteligencję

Poprzednie jednostki zajmowały się sztuczną inteligencją (AI) w poszczególnych fazach pracy klinicznej: diagnostyka różnicowa, literatura, historia, obrazowanie, leki, komunikacja z pacjentem, weryfikacja, prywatność, dokumentacja, odpowiedzialność. W tej ostatniej części zbieramy to wszystko w jedną całość: jak zintegrować sztuczną inteligencję w sposób in-situ, ograniczony i możliwy do skontrolowania na każdym etapie przepływu pracy, od przyjęcia pacjenta do wypisu; i dowiesz się, jak zinstytucjonalizować to na skalę kliniczną lub instytucjonalną. Celem jest uczynienie sztucznej inteligencji mniej indywidualnym „chwytem” i częścią systemu chroniącego bezpieczeństwo i odpowiedzialność pacjentów.

Miejsce AI w podróży pacjenta

Rozważ podróż kliniczną pacjenta i określ rolę i ograniczenia sztucznej inteligencji na każdym etapie:

• Przyjęcie/segregacja: sztuczna inteligencja może zebrać wstępne informacje, zalecić priorytety; Decyzja należy do lekarza (czerwona strefa).
• Wywiad: sztuczna inteligencja konstruuje zeznania pacjenta; Lekarz kończy badanie (żółta strefa).
• Diagnoza różnicowa: prawdopodobieństwo AI przypomina; Diagnoza należy do lekarza (czerwona strefa).
• Inspekcja/monitorowanie: sztuczna inteligencja ustala priorytety, mierzy; raport radiologa (czerwona strefa).
• Leczenie/leki: interakcja AI przypomina; dawkowanie i recepta od lekarza (czerwona strefa).
• Dokumentacja: AI tworzy epikryzys/szkic kodu; lekarz potwierdza (żółty obszar).
• Informacje dla pacjenta: sztuczna inteligencja upraszcza; Zawartość zatwierdzona przez lekarza (żółta strefa).
• Wyładowanie/monitorowanie: sztuczna inteligencja generuje instrukcje i przypomnienia; Odpowiedzialność spoczywa na lekarzu.

Na każdym przystanku obowiązuje ta sama dyscyplina: AI przyspiesza, lekarz weryfikuje i podejmuje decyzję.

Wskazówka: gdy już przejrzysz przepływ pracy i zapytasz „co robi sztuczna inteligencja na każdym etapie, jaki jest jej limit, kto to weryfikuje?” Zamapuj to. Mapa ta staje się jednostronicowym kompasem zarówno dla nowych członków zespołu, jak i dla nadzoru.

Przedsiębiorstwo trzy bloki konstrukcyjne

Indywidualna dobra wola nie wystarczy; Bezpieczne korzystanie ze sztucznej inteligencji wymaga ram instytucjonalnych.

1. Biblioteka podpowiedzi. Przetestowane, standardowe podpowiedzi z zapisanymi granicami dla każdego powtarzającego się zadania (epicrisis, anonimizacja, sugestia kodu, notatka pacjenta, weryfikacja). Wszyscy używają tego samego bezpiecznego wzorca; jakość jest spójna.

2. Protokół uwierzytelnienia. Dla każdego typu wyjścia jest napisane, kto co będzie sprawdzał, z jakim źródłem. Dane wyjściowe krytyczne dla bezpieczeństwa (diagnoza, dawka, raport) są zamykane za zgodą kompetentnego lekarza.

3. Polityka prywatności zgodna z KVKK. Dokumentowane są, z jakich narzędzi można korzystać, jakie dane można wprowadzać, zasada anonimizacji i proces zatwierdzania narzędzi.

Krok po kroku: aplikacja korporacyjna

1. Mapuj swój przepływ pracy. Rola AI, limit, weryfikator na każdym kroku.
2. Przypisz obszary ryzyka. Zielony/żółty/czerwony.
3. Zainstaluj bibliotekę podpowiedzi. Z limitami i uwagami dotyczącymi walidacji.
4. Napisz protokół uwierzytelnienia. Według typu wyjścia.
5. Ustaw politykę prywatności i listę narzędzi. Zgodny z KVKK.
6. Ustal cykl szkoleń i audytów. Ucz się na błędach, aktualizuj.

trzy mini etui

Przypadek 1 — Od bałaganu do systemu. W poliklinice każdy lekarz posługuje się innymi narzędziami i przypadkowymi podpowiedziami; Jakość jest zmienna, istnieje kilka zagrożeń dla prywatności. Klinika ustanawia wspólną bibliotekę podpowiedzi, protokół weryfikacji i listę zatwierdzonych narzędzi. Po 3 miesiącach czas dokumentacji ulega skróceniu, kwestie prywatności zostają zresetowane, a jakość wydruku wyrównuje się.

Przypadek 2 – Korekta z audytu. Podczas comiesięcznego audytu okazało się, że w przypadku 6% epikryzysów generowanych przez sztuczną inteligencję fałszywe ustalenia pozostały nieskorygowane. Instytucja łączy etap „weryfikacji epikryzysowej” z obowiązkową listą kontrolną i zapewnia szkolenia; W kolejnej kontroli stawka zostanie obniżona do 0,5%. Pętla audytu wychwytuje błąd zanim zostanie przesłany do systemu.

Przypadek 3 – Bezpieczna integracja. Szpital wdraża swoje narzędzie sztucznej inteligencji na podstawie umowy zgodnej z KVKK, która wykorzystuje dane nie tylko w edukacji; Wbudowuje w system zasadę anonimizacji. W ten sposób prywatność i odpowiedzialność są chronione, jednocześnie zyskując prędkość. Dobry projekt sprawia, że ​​bezpieczeństwo jest „wbudowane od początku”, a nie „dodane później”.

Tabela dojrzałości korporacyjnej

Poziom

funkcja

Ryzyko

bałagan

Każdy był swoim własnym narzędziem/podpowiedź

Wysoka (jakość, prywatność)

Standardowe

Wspólna biblioteka podpowiedzi

średni

nadzorowany

Protokół uwierzytelnienia + potwierdzenie

niski

dojrzały

Polityka + szkolenia + cykl audytów

Najniższy, stale udoskonalany

Cztery szablony do kopiowania

Zadanie: Zaplanuj krok po kroku następujący przebieg postępowania klinicznego. Dla każdego kroku: – rola AI – strefa ryzyka (zielony/żółty/czerwony) – granica (czego NIE robić) – kto weryfikuje/certyfikuje Workflow: [...]

Zadanie: Przygotuj projekt PROTOKOŁU WERYFIKACJI dla następującego typu wyniku: kto sprawdza, z jakiego źródła, jakie kroki, kto weryfikuje, w jakim przypadku konsultowany jest ekspert. Typ wyniku: [...]

Zadanie: Stworzenie ram POLITYKI PRYWATNOŚCI AI dla naszej kliniki: dozwolone narzędzia, dane, które można/nie można wprowadzić, zasada anonimizacji, proces zatwierdzania narzędzi, co zrobić w przypadku naruszenia. Postępuj zgodnie z KVKK.

Zadanie: Przygotuj STANDARDOWY PODPOWIEDŹ dla następującego zadania cyklicznego, z granicami i notatką weryfikacyjną; w formacie, który można dodać do biblioteki zespołu.Zadanie: [...]

Słaba zachęta/silna zachęta

Słabe: „Jak powinniśmy wykorzystywać sztuczną inteligencję w naszej klinice?”

Strong: „Zamapuj krok po kroku następujący przebieg pracy w naszej klinice (przyjęcie, wywiad, diagnoza, badanie, leczenie, dokumentacja, wypis). Na każdym kroku określ rolę sztucznej inteligencji, strefę ryzyka, czego NIE będzie robić oraz kto będzie weryfikował i potwierdzał. Wyraźnie zaznacz kroki krytyczne dla bezpieczeństwa i umieść na każdym z nich notatkę „Wymagana jest zgoda wykwalifikowanego lekarza”. Zasugeruj także bibliotekę podpowiedzi i nagłówki protokołu weryfikacji”.

Po otrzymaniu potężnego monitu sztuczna inteligencja tworzy szkielet projektu systemu; granice i punkty kontrolne są jasne.

Typowe błędy

• Używanie bez nadzoru, w sposób niechlujny. Własny pojazd zwiększa ryzyko.
• Nie pisz granic. Jeśli „czego nie robi” nie jest zdefiniowane, jest to przesadzone.
• Pozostawienie weryfikacji osobom indywidualnym. Jest pomijany bez protokołu.
• Pozostawiając politykę prywatności na później. Ryzykiem KVKK należy zarządzać od samego początku.
• Nieutworzenie pętli audytu. Błędy się powtarzają; System się nie uczy.

Kultura zespołu i cykl uczenia się

Techniczne elementy konstrukcyjne (biblioteka podpowiedzi, protokół, polityka) są konieczne, ale niewystarczające; Głównym wyznacznikiem jest kultura zespołu. W organizacji, która bezpiecznie korzysta ze sztucznej inteligencji, zgłoszenie błędu nie jest postrzegane jako wstyd, ale jako wkład w udoskonalenie systemu. Powiedzenie „Złapałem halucynację w wynikach AI” powinno być działaniem, które należy docenić, a nie karać. Jednak w otwartej kulturze raportowania błędy stają się widoczne, a system się uczy.

Kultura ta karmi się trzema nawykami. Po pierwsze, regularne dzielenie się informacjami: krótkie spotkania, podczas których dzielimy się z zespołem uchwyconymi interesującymi halucynacjami i dobrymi podpowiedziami. Po drugie, przejrzystość ról: nie pozostawianie niepewności, kto co będzie weryfikował; niepewność prowadzi wszystkich do założenia, że ​​„ktoś inny patrzy”. Po trzecie, ciągła aktualizacja: aktualizacja biblioteki i protokołu w miarę zmiany wytycznych, narzędzi i modeli. AI nie jest statyczna; Dyscyplina instytucji również nie powinna być statyczna.

Wskazówka: najprostszym sposobem pomiaru dojrzałości sztucznej inteligencji organizacji jest zadanie sobie pytania: „Ile błędów wykryto w wynikach sztucznej inteligencji w zeszłym miesiącu i czego się z nich wyciągnięto?” Zgłaszanie zerowych błędów jest oznaką ślepoty, a nie doskonałości.

Podsumowując

Sposobem na uświadomienie sobie prawdziwej wartości sztucznej inteligencji w medycynie jest włączenie jej w kompleksowy przepływ pracy w dobrze zdefiniowany sposób i zinstytucjonalizowanie. Zamapuj przepływ pracy, przypisz strefy ryzyka, ustal trzy elementy składowe: bibliotekę podpowiedzi, protokół uwierzytelniania i politykę prywatności zgodną z KVKK. Zamykaj wszystkie wyniki krytyczne dla bezpieczeństwa za zgodą kompetentnego lekarza i stale je ulepszaj w ramach cyklu szkoleń i audytów. Zapewnia to jednocześnie szybkość sztucznej inteligencji, bezpieczeństwo pacjentów i odpowiedzialność.

Zadanie aplikacji

Zaplanuj przebieg pracy we własnej klinice (np. podróż pacjenta do kliniki ambulatoryjnej) krok po kroku, korzystając z powyższego szablonu mapowania: jaka jest rola sztucznej inteligencji, strefa ryzyka, granica i weryfikator na każdym etapie? Następnie przygotuj protokół uwierzytelniania i szkielet polityki prywatności dla typu danych wyjściowych (np. epikryzys). Utwórz jednostronicowy kompas, który możesz udostępnić swojemu zespołowi.

lista kontrolna

• [ ] Rozrysowałem przebieg pracy krok po kroku.
• [ ] Do każdego kroku przypisałem strefy ryzyka i limity.
• [ ] Powiązałem kroki istotne dla bezpieczeństwa z zatwierdzeniem przez kompetentnego lekarza.
• [ ] Zainstalowałem/uruchomiłem bibliotekę podpowiedzi.
• [ ] Napisałem protokół sprawdzania poprawności dla każdego typu wyniku.
• [ ] Ustaliłem politykę prywatności i listę narzędzi zgodną z KVKK.
• [ ] Ustaliłem cykl szkoleń i superwizji.

Egzamin modułowy

1. Specjalista chorób wewnętrznych prosi sztuczną inteligencję o listę rozpoznań różnicowych, aby w skomplikowanym przypadku nie przeoczyć żadnej możliwości. Które podejście jest najwłaściwsze?

• A) Używanie listy sztucznej inteligencji jako przypomnienia i ocenianie każdej możliwości na podstawie wyników klinicznych, badań laboratoryjnych i badań; Dokonywanie ostatecznej diagnozy jako lekarz ✔
• B) Bezpośrednio zaakceptuj diagnozę, która według sztucznej inteligencji jest najbardziej prawdopodobna i rozpocznij leczenie
• C) Jeśli sztuczna inteligencja kilkakrotnie powtarzała tę samą diagnozę, można ją sfinalizować bez badania.
• D) Wyślij listę pacjentowi i poproś go o podjęcie samodzielnej decyzji

Komentarz: Sztuczna inteligencja może być cenna w poszerzaniu listy diagnoz różnicowych i służyć jako przypomnienie; Ostateczną diagnozę stawia się jednak na podstawie badania klinicznego, wyników badań laboratoryjnych i obrazowych ocenianych przez lekarza. AI nie diagnozuje; Nie zastępuje ono oceny klinicznej lekarza.

2. Lekarz poprosił AI o streszczenie literatury i źródła dotyczące zaktualizowanego podejścia do leczenia. Sztuczna inteligencja zwróciła trzy artykuły z przekonującymi nagłówkami i nazwami czasopism. Jakie jest najlepsze zachowanie?

• A) Dodanie źródeł do raportu bez zmian, ponieważ nagłówki są przekonujące
• B) Zakładając, że artykuły są dokładne, ponieważ nazwy czasopism są znajome
• C) Wyszukiwanie każdego artykułu w rzeczywistej bazie danych i potwierdzanie jego istnienia, wyników oraz zgodności z aktualnymi wytycznymi z pierwotnego źródła ✔
• D) Zadając ponownie to samo pytanie i uznając wspólny artykuł za poprawny

Wyjaśnienie: Modele językowe mogą tworzyć numery artykułów, autorów i DOI, które w rzeczywistości nie istnieją (halucynacje). Każdy cytat należy przeszukać w prawdziwej bazie danych (np. PubMed), a w źródle pierwotnym potwierdzić, czy w artykule rzeczywiście znajduje się taka konkluzja i czy jest ona zgodna z obowiązującymi wytycznymi.

3. Jakie jest najlepsze zachowanie pod względem prywatności pacjenta podczas wprowadzania informacji do narzędzia sztucznej inteligencji w celu wydrukowania epikryzysu pacjenta?

• A) Przesyłanie całego pliku w niezmienionej postaci, z nazwiskiem pacjenta i numerem TR ID
• B) Korzystanie z dowolnego bezpłatnego narzędzia bez zapoznania się z polityką prywatności
• C) Zakładając, że w celu zapewnienia jakości wyników należy podać wszystkie dane identyfikacyjne pacjenta
• D) Wyczyść identyfikatory i podaj tylko informacje niezbędne klinicznie oraz wybierz narzędzie zgodne z KVKK, które nie wykorzystuje danych w edukacji ✔

Wyjaśnienie: Dane dotyczące zdrowia są w KVKK specjalnymi danymi osobowymi. Należy wyczyścić identyfikatory, takie jak imię i nazwisko pacjenta, numer TR ID i numer akt (anonimizacja/minimalizacja danych), podawać wyłącznie informacje niezbędne klinicznie oraz preferować instytucjonalne narzędzie zgodne z polityką, które gwarantuje, że dane nie zostaną wykorzystane w edukacji.

4. Sztuczna inteligencja podała pacjentowi zalecenie dawkowania na receptę. Jaki jest najważniejszy krok przed podaniem tej dawki?

• A) Bezpośrednie podanie dawki, bo sztuczna inteligencja podaje jasną liczbę
• B) Potwierdzenie dawki z aktualnej ulotki dołączonej do opakowania oraz zweryfikowanej bazy leków i dostosowanie jej jako lekarza do stanu klinicznego pacjenta ✔
• C) Zmień dawkę na dawkę, którą pamiętasz od innego pacjenta
• D) Sytuacje szczególne (nerki, ciąża) zostawiamy na później

Wyjaśnienie: sztuczna inteligencja może błędnie zapamiętać dawkę, pomylić jednostki lub pominąć szczególne schorzenia, takie jak czynność nerek/wątroby, wiek i ciąża. Dawkę należy potwierdzić na podstawie aktualnej ulotki dołączonej do opakowania oraz zweryfikowanej bazy leków i dostosować ją przez lekarza do stanu klinicznego pacjenta.

5. Radiologia AI nie wykazała żadnych nieprawidłowości na prześwietleniu klatki piersiowej. Jakie jest najlepsze podejście kliniczne?

• A) W przypadku wątpliwości klinicznych zlecić odczyt obrazu kompetentnemu radiologowi i przedstawić raport końcowy wraz z kontekstem klinicznym ✔
• B) Zgłoszenie zdjęcia rentgenowskiego jako normalnego bez odczytania go przez radiologa, ponieważ sztuczna inteligencja stwierdziła, że wynik jest negatywny
• C) Wstrzymanie dalszego badania, nawet jeśli dolegliwości pacjenta nie ustąpią
• D) W rezultacie przesyłanie wyników sztucznej inteligencji bezpośrednio do pacjenta

Opis: obrazowanie AI może dawać fałszywe wyniki ujemne; może pominąć drobne lub nietypowe ustalenia. Sztuczna inteligencja jest pomocna w segregacji i badaniach wstępnych, ale raport końcowy jest czytany przez wykwalifikowanego radiologa, który ocenia kontekst kliniczny pacjenta. Ujemny wynik AI nie eliminuje podejrzeń klinicznych.

6. Wyniki AI dały błędną rekomendację przewodnika w bardzo pewnym języku. Dlaczego ta przypadłość jest szczególnie niebezpieczna w medycynie?

• A) Pewny ton dowodzi, że sygnał wyjściowy jest prawidłowy, dlatego uważa się go za bezpieczny
• B) Pewny ton nie jest dowodem dokładności; Pozornie bezpieczny błąd zagraża bezpieczeństwu pacjenta, jeśli nie zostanie potwierdzony ✔
• C) Gdy sztuczna inteligencja mówi pewnie, nie ma potrzeby potwierdzania źródła
• D) Nie ma zagrożenia, bo sztuczna inteligencja jest nieomylna w sprawach medycznych

Wyjaśnienie: Modele językowe płynnie generują wyrażenia zaufania; ale pewny ton nie jest dowodem trafności. W medycynie pozornie bezpieczna halucynacja (niewłaściwa dawka, fikcyjne badanie, nieaktualne zalecenia) bezpośrednio zagraża bezpieczeństwu pacjenta. Dlatego każde twierdzenie kliniczne należy zweryfikować w oparciu o aktualne wytyczne i pierwotne źródło.

7. Lekarz wykorzystuje sztuczną inteligencję do sporządzenia dla pacjenta jasnej notatki informacyjnej po wypisaniu ze szpitala. Które podejście jest najwłaściwsze?

• A) Przygotuj notatkę i przekaż ją bezpośrednio pacjentowi, bez jej czytania
• B) Pozostawienie terminów medycznych bez zmian i oczekiwanie, aż pacjent przeprowadzi badania
• C) Skróć notatkę, usuwając z tekstu objawy czerwonej flagi
• D) Przyjęcie notatki jako projektu, weryfikacja każdej informacji medycznej jako lekarz i doprowadzenie języka do poziomu zrozumiałego dla pacjenta ✔

Opis: Sztuczna inteligencja dobrze radzi sobie z tłumaczeniem języka medycznego na prosty język i tworzeniem czytelnych instrukcji. Jednakże każda informacja medyczna zawarta w tekście (dawka, objawy ostrzegawcze, data kontroli) powinna zostać sprawdzona przez lekarza pod kątem dokładności; Ostateczna odpowiedzialność powinna spoczywać na lekarzu. Tekst powinien być także dostosowany do wiedzy pacjenta na temat zdrowia.

8. Streszczenie przypadku, które wprowadziłeś do sztucznej inteligencji zawierało imię i nazwisko pacjenta oraz numer akt, a narzędziem była usługa, która wykorzystała te dane w szkoleniu modeli. Jaki jest główny problem tej sytuacji?

• A) Nie ma problemu, bo narzędzia sztucznej inteligencji bezpiecznie przechowują każde dane
• B) Problem dotyczy tylko jakości wyników, a nie prywatności
• C) Wrażliwe dane osobowe zostały wprowadzone wraz z identyfikatorami do usługi, która wykorzystuje je w edukacji bez zgody i odpowiednich środków ostrożności, co stanowi naruszenie KVKK i ryzyko prywatności. ✔
• D) Numer akt nie stanowi problemu, o ile podane jest nazwisko pacjenta

Wyjaśnienie: Dane dotyczące zdrowia stanowią w rozumieniu KVKK szczególne dane osobowe i wymagają większej ochrony. Wejście do usługi wykorzystującej dane w edukacji z informacjami identyfikującymi stwarza ryzyko przetwarzania danych i ich naruszenia bez zgody pacjenta; Odpowiedzialność prawna i etyczna spoczywa na lekarzu/instytucji.

9. Aby bezpiecznie wykorzystywać sztuczną inteligencję w klinice, konieczne jest rozdzielenie zadań ze względu na poziom ryzyka. Które z poniższych zadań jest zadaniem „krytycznym dla bezpieczeństwa (czerwona strefa)”?

• A) Podsumowanie notatki ze spotkania
• B) Uproszczenie języka tekstu
• C) Postawienie ostatecznej diagnozy i podjęcie decyzji o leczeniu i dawkowaniu ✔
• D) Formatowanie tabeli

Wyjaśnienie: Diagnoza, decyzja o leczeniu/dawce i segregacja w nagłych przypadkach to decyzje o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, które bezpośrednio wpływają na bezpieczeństwo pacjenta i wymagają badania i zatwierdzenia przez kompetentnego lekarza. Zadania takie jak notatki ze spotkań, upraszczanie języka lub formatowanie wiążą się z niskim ryzykiem; Można w nich swobodnie wykorzystywać sztuczną inteligencję.

10. Pacjent zapytał: „Czy postawiłeś diagnozę, czy sztuczna inteligencja?” pyta. Jakie jest najlepsze podejście pod względem świadomej zgody i przejrzystości?

• A) Ukrywanie stosowania sztucznej inteligencji i podejmowanie wszystkich decyzji samodzielnie
• B) Przypisanie decyzji w całości sztucznej inteligencji i pozostawienie jej odpowiedzialności
• C) Pozostaw pytanie bez odpowiedzi i zmień temat
• D) Jasno i szczerze oświadczam, że wykorzystuje sztuczną inteligencję jako narzędzie pomocnicze i do niego należy ostateczna diagnoza i decyzja ✔

Wyjaśnienie: Przejrzystość i świadoma zgoda wymagają od lekarza jasnego oświadczenia, że wykorzystuje sztuczną inteligencję jako pomoc oraz że ostateczna diagnoza i decyzja należy do niego samego. Ukrywanie sztucznej inteligencji i przypisywanie jej decyzji jest niewłaściwe; Odpowiedzialność spoczywa na lekarzu.

11. W projekcie epikryzysu, który sporządziłeś za pomocą sztucznej inteligencji, znajduje się informacja o „gorączce 39 stopni”, której nie ma w prawdziwych aktach. Jaki to przykład i co należy zrobić?

• A) To jest halucynacja; Porównaj każdą linię z prawdziwymi dokumentami, popraw fałszywe ustalenia i przekaż dokument do zatwierdzenia przez lekarza ✔
• B) To nieistotny szczegół; podpisz dokument tak, jak jest
• C) Informacje należy uznać za prawidłowe, ponieważ są pisane przez sztuczną inteligencję
• D) Dodaj ogień do pliku zamiast usuwać wynik

Wyjaśnienie: Dodanie do tekstu ustalenia, które w rzeczywistości nie istnieje, jest przykładem halucynacji. Dokument kliniczny jest zapisem prawnym; Każdy wiersz należy dokładnie porównać z rzeczywistymi dokumentami, skorygować sfabrykowane lub niespójne informacje, a dokument musi zostać zatwierdzony przez lekarza.

12. Otrzymałeś od sztucznej inteligencji rekomendację kodu diagnostycznego ICD. Jakie jest najlepsze zachowanie przed zatwierdzeniem kodu w oficjalnym rejestrze?

• A) Zatwierdź bezpośrednio, ponieważ kod wygląda wiarygodnie
• B) Przetwórz kod po sprawdzeniu go z aktualną oficjalną klasyfikacją i aktualnym dokumentem diagnostycznym ✔
• C) Uznanie kodu za poprawny, bo nadała go sztuczna inteligencja
• D) Zmiana numeru kodu na inny, który pamiętasz

Wyjaśnienie: sztuczna inteligencja może mieć halucynacje dotyczące numeru kodu, podawać nieaktualną wersję lub błędnie postawić diagnozę. Nieprawidłowe kodowanie powoduje problemy zarówno w zakresie rejestracji klinicznej, jak i refundacji. Kod należy sprawdzić w odniesieniu do aktualnej oficjalnej klasyfikacji i aktualnej diagnozy.

13. Przygotowując podsumowanie dowodów, sztuczna inteligencja stwierdziła, że ​​leczenie było „skuteczne”. Jaki jest najważniejszy krok w krytycznej ocenie tego twierdzenia?

• A) Bezpośrednie przyjęcie twierdzenia, ponieważ sztuczna inteligencja tak powiedziała
• B) Wybór pojedynczego badania, które dało najbardziej pozytywne wyniki
• C) Oceń poziom dowodów (metaanaliza, RCT, seria przypadków), na których opiera się twierdzenie i jego zgodność z aktualnymi wytycznymi pochodzącymi z pierwotnego źródła ✔
• D) Publikacja podsumowania niezależnie od poziomu materiału dowodowego

Wyjaśnienie: Skuteczność leczenia zależy od poziomu dowodów: metaanaliza i dobrze zaprojektowane randomizowane badanie kontrolowane są silniejsze niż serie przypadków lub opinia ekspertów. Ponadto należy ocenić zgodność z aktualnymi wytycznymi i konflikt interesów. Błędem jest akceptowanie pojedynczego twierdzenia bez hierarchii dowodów i wskazówek.

14. Klinika tworzy infrastrukturę zapewniającą jakość i bezpieczeństwo pacjentów w zakresie stosowania sztucznej inteligencji. Który z poniższych elementów jest podstawowym elementem konstrukcyjnym?

• A) Każdy lekarz, o ile wie, korzysta z pojazdu bez nadzoru.
• B) Umożliwienie swobodnego wprowadzania danych pacjenta do dowolnego bezpłatnego narzędzia
• C) Weryfikację przeprowadzaj tylko raz w roku
• D) Utworzenie wspólnej biblioteki podpowiedzi, protokołu weryfikacji, polityki zgodnej z KVKK i zamknięcie wyników krytycznych dla bezpieczeństwa za zgodą kompetentnego lekarza ✔

Opis: rozproszone i nienadzorowane korzystanie ze sztucznej inteligencji zwiększa ryzyko błędu i prywatności. Wspólna biblioteka podpowiedzi, protokół weryfikacji dla każdego typu wyników, polityka prywatności zgodna z KVKK i zamykanie każdego wyniku o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa za zgodą kompetentnego lekarza; Jest to podstawa bezpiecznego użytkowania w firmach.