ලාභ:
- කෘත්රිම බුද්ධිය රසායනාගාර කාර්ය ප්රවාහයේ (පූර්ව විශ්ලේෂණාත්මක, විශ්ලේෂණාත්මක, පශ්චාත් විශ්ලේෂණාත්මක) තත්ය කාලය ඉතිරි කරන්නේ කොතැනද සහ කාර්ය අවදානම් මට්ටමට අනුව ආරක්ෂිත තීරණාත්මක තීරණ (ප්රතිඵල වලංගු කිරීම, සායනික අර්ථකථනය, රෝග විනිශ්චය) විශේෂඥයාට පැවරෙන්නේ කොතැනදැයි වෙන්කර හඳුනා ගැනීමේ හැකියාව.
- ප්රභවයට සම්බන්ධ කිරීම, නැවත ගණනය කිරීම සහ සායනික/විශ්ලේෂණ පෙරහන යන පියවර හරහා එක් එක් AI ප්රතිදානය වලංගු කරන විනයක් යෙදීමේ හැකියාව.
- KVKK/පෞද්ගලිකත්වයේ විෂය පථය තුළ රෝගියාගේ දත්ත නිර්නාමික කිරීම සහ ආරක්ෂිත වාහනයක් තෝරා ගැනීමේ පුරුද්ද ලබා ගැනීම
වෛද්ය රසායනාගාරයක් තුළ දිනකට දහස් ගණන් තීරණ නිහඬව ගනු ලැබේ. නලයක් පිළිගනු ලබන්නේද නැතහොත් ප්රතික්ෂේප කරනු ලැබේද; පොටෑසියම් ප්රතිඵලය සැබෑ හෝ hemolysis නිසා; රුධිර වහනයක දක්නට ලැබෙන සෛලය සාමාන්ය ලිම්ෆොසයිටයක් හෝ පිපිරීමක් ද; රෝගියෙකුගේ ක්රියේටිනීන් එහි පෙර අගයට සාපේක්ෂව දෙගුණයක් වී ඇත්තේ මේ නිසා විය හැකිය. මෙම තීරණවලින් සමහරක් පුනරාවර්තන සහ කාලය ගතවන ඒවා වේ; ඒවායින් සමහරක් පුද්ගලයෙකුගේ ජීවිතයට සෘජුවම බලපාන තීරණ වන අතර දෝෂයේ මායිම බිංදුවට ආසන්න විය යුතුය. කෘතිම බුද්ධිය (AI, හෝ කෙටි සඳහා AI—පෙළ ජනනය කළ හැකි, රටා හඳුනා ගත හැකි, රූප වර්ගීකරණය කළ හැකි සහ මිනිසුන් මෙන් ගණනය කිරීම් කළ හැකි පරිගණක පද්ධති) මෙම පින්තූරයේ මැදට ගැලපේ: නිවැරදිව භාවිතා කළ විට, එය පුනරාවර්තන කාර්යයන් වේගවත් කරන අතර ඔබට සිතීමට කාලය ලබා දෙයි; වැරදි ලෙස භාවිතා කරන විට, එය රෝගියාගේ වාර්තාවකට ආරක්ෂිත නමුත් වැරදි ප්රතිදානයක් ගෙන යා හැක.
මෙම මොඩියුලයේ පළමු ඒකකය මෘදුකාංග හඳුන්වාදීමක් නොවේ. එහි පරමාර්ථය වන්නේ AI ඔබේ වෘත්තියට දැමිය යුත්තේ කොතැනද සහ එය කිසිසේත් නොතැබිය යුත්තේ කොතැනද යන්න පැහැදිලි කිරීමයි. වෛද්ය රසායනාගාර විද්යාව යනු "ආරක්ෂාව-විවේචනාත්මක" ක්ෂේත්රයක් වන නිසා: ඔබ නිපදවන සෑම ප්රතිඵලයක්ම වෛද්යවරයෙකුගේ රෝග විනිශ්චය තීරණයකට, ඖෂධ මාත්රාවකට, ශල්යකර්ම ප්රමාදයකට බලපෑ හැකිය. මෙහි මූලික මූලධර්මය නැවත අවධාරණය කරමු: කෘත්රිම බුද්ධිය සහකාරයෙක් මිස රසායනාගාර විශේෂඥයෙක් නොවේ. ප්රතිඵලය, සායනික අර්ථ නිරූපණය සහ රෝග විනිශ්චය මුදා හැරීමේ තීරණය (වලංගු කිරීම) රඳා පවතින්නේ දක්ෂ විශේෂඥයා වන රසායනාගාර විශේෂඥ වෛද්යවරයා සහ පැමිණෙන වෛද්යවරයා විසිනි.
AI හි සම්පූර්ණ පරීක්ෂණ ක්රියාවලිය සහ ස්ථානය
රසායනාගාර කටයුතු අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා, ක්රියාවලිය අදියර තුනකට බෙදීම අවශ්ය වේ. පූර්ව විශ්ලේෂණ අවධිය යනු නියැදිය ඇණවුම් කිරීමේ සිට උපාංගයට ඇතුළු වන තෙක් අදියර වේ: පරීක්ෂණ ඇණවුම, රෝගියා සකස් කිරීම, රුධිර එකතු කිරීම, ලේබල් කිරීම, ප්රවාහනය, කේන්ද්රාපසාරී කිරීම. විශ්ලේෂණ අදියර යනු උපාංගයේ මිනුම් සිදු කරන අදියරයි. පශ්චාත්-විශ්ලේෂණාත්මක අදියර යනු වෛද්යවරයා වෙත ප්රතිඵලය සත්යාපනය කිරීම, අර්ථ නිරූපණය කිරීම, වාර්තා කිරීම සහ ලබා දීමයි. සිත්ගන්නා කරුණ නම් බොහෝ රසායනාගාර දෝෂ සිදුවන්නේ පූර්ව විශ්ලේෂණ අවධියේදී මිස විශ්ලේෂණාත්මක අවධියේ (උපකරණ) නොවේ. AI හට අදියර තුනම ස්පර්ශ කළ හැකි නමුත්, ඒ සෑම එකක්ම එකම අධිකාරියකින් නොවේ.
"විශ්ලේෂණය" යන්නෙන් අපි අදහස් කරන්නේ මනින ද්රව්ය හෝ පරාමිතිය: ග්ලූකෝස්, ක්රියේටිනින්, පොටෑසියම්, හීමොග්ලොබින් යනාදිය. "යොමු පරාසය" යනු නිරෝගී ජනගහනයක විශ්ලේෂකයක අපේක්ෂිත අගයන් පරාසය වන අතර වයස, ස්ත්රී පුරුෂ භාවය, ක්රමය අනුව වෙනස් වේ. "වලංගුකරණය" යන්න අර්ථ දෙකකින් රසායනාගාරයේ භාවිතා වේ: ප්රතිඵලයක් නිකුත් කිරීමට පෙර එය තහවුරු කිරීම සහ ක්රමයක්/ක්රමයක්/ආදර්ශයක විශ්වසනීයත්වය ඔප්පු කිරීම. AI හට ප්රතිඵලයක් පිළිබඳ පැහැදිලි මූලික අර්ථකථනයක් ඉදිරිපත් කළ හැක; නමුත් රෝගියාගේ සායනික තත්ත්වය, ඖෂධ සහ පෙර ප්රතිඵල සඳහා එම අර්ථ නිරූපණය සුදුසු දැයි විශේෂඥයා පමණක් ඇගයීමට ලක් කරයි.
පහත වගුව මෙහෙයුම මගින් AI හි කාර්යභාරය සහ අවදානම් මට්ටම සාරාංශ කරයි:
ගවේෂණය
AI හි කාර්යභාරය
අවදානම් මට්ටම
කවුද අනුමත කරන්නේ
වැඩ බර තක්සේරු කිරීම, නියැදි වර්ග කිරීම
ත්වරණකාරකය, සැලසුම්කරු
අඩු
රසායනාගාර කළමනාකරු
නිගමන අදහස් කෙටුම්පතක් ලිවීම
ස්කීච් උත්පාදක යන්ත්රය, පාලනය වේ
මධ්යම
රසායනාගාර විශේෂඥ
ඩෙල්ටා චෙක් / QC අනතුරු ඇඟවීම් උත්පාදනය
සංඛ්යානමය උත්තේජනය
මධ්යම-ඉහළ
විශේෂඥ (මූල හේතුව සොයා)
රූප පූර්ව වර්ගීකරණය (ස්මියර්, මුත්රා)
මූලික, කිසි විටෙකත් අවසාන වචනය නොවේ
ඉහළ
විශේෂඥ (රෝග විනිශ්චය තහවුරු කරයි)
පැනික් අගය දැනුම්දීම
බ්රවුසරය, කෙටුම්පත් උත්පාදක යන්ත්රය
ඉතා ඉහළ
විශේෂඥ (තහවුරු කරයි, වාර්තා)
සායනික රෝග විනිශ්චය / තීරණය
ප්රයෝජනවත් නොවේ
ඉතා ඉහළ
වෛද්ය + රසායනාගාර විශේෂඥ
මෙම ප්රස්ථාරයේ ඇති එක් පේළිය මතක තබා ගන්න: අවදානම වැඩි වන විට, AI හි කාර්යභාරය හැකිලී යයි, මානව අනුමැතිය වර්ධනය වේ.
"සත්යාපනය" මෙම ව්යාපාරයේ හදවත වන්නේ ඇයි
කෘත්රිම බුද්ධි භාෂා ආකෘතීන් ඔවුන්ගේ පිළිතුර ගැන විශ්වාසයක් ඇති බව පෙනේ, නමුත් ඔවුන් විශ්වාස නොකළ හැකිය. තාක්ෂණික භාෂාවෙන්, මෙය මායාව ලෙස හැඳින්වේ: එය නිරූපිකාවක් විසින් නොපවතින තොරතුරු චතුර වාක්යයකින් එය සත්යයක් මෙන් ගොතා ගැනීමයි. රසායනාගාර වෘත්තිකයෙකු සඳහා, මෙය මාරාන්තික උගුලකි: "වැඩිහිටියෙකුගේ සාමාන්ය සෙරුම් පොටෑසියම් 3.5-5.1 mmol/L" (එය නිරවද්ය වීමට ආසන්න) ආකෘතිය ඔබට පැවසිය හැක, නමුත් එය "සාමාන්ය ෆෙරිටින් පරාසය සෑම කෙනෙකුටම 30-400 ng/mL වේ" යනුවෙන් පිළිතුරු දිය හැකිය (මෙය වැරදියි). ඔහු දෙකම එකම චතුර ලෙස පවසන බැවින්, හරි වැරැද්ද වෙන් කරන්නේ ඔබේ දැනුම සහ සත්යාපනය කිරීමේ පුරුද්ද පමණි.
සත්යාපන විනය පියවර තුනකින් සමන්විත වේ:
- මූලාශ්රය වෙත සබැඳිය: විමර්ශන පරාසය, ඒකකය, ක්රමය වැනි තොරතුරු සඳහා, ඔබේම රසායනාගාරයේ වලංගු වාර්තා සහ පිළිගත් මූලාශ්ර (නිෂ්පාදකයාගේ පැකේජ ඇතුළු කිරීම, ප්රතීතනය ලත් ක්රමය, ජාතික/ජාත්යන්තර මාර්ගෝපදේශ) මත රඳා සිටින්න, AI මතකය නොවේ. මෙම දත්ත මතක තබා ගැනීමට නොව පරිවර්ථනය කිරීමට AI භාවිතා කරන්න.
- නැවත ගණනය කිරීම/සසඳන්න: AI නැවත ලබා දෙන සෑම සංඛ්යාත්මක ප්රතිඵලයක්, ඒකකයක් සහ ඩෙල්ටා වෙනසක් ස්වාධීනව පරීක්ෂා කරන්න. විශේෂයෙන්ම, පරීක්ෂණ ඒකක අනුකූලතාව (mg/dL ↔ mmol/L) සහ පෙර ප්රතිඵලය සමඟ එකඟ වීම.
- සායනික සහ විශ්ලේෂණ පෙරහන: ප්රතිදානය රෝගියාගේ සෞඛ්ය තත්ත්වය, ඖෂධ, සාම්පල ගුණාත්මකභාවය සහ QC තත්ත්වය සමඟ ගැටෙන්නේ දැයි බැලීමට විශේෂඥ ඇසකින් පරීක්ෂා කරන්න.
අවධානය: AI විසින් නිෂ්පාදනය කරන ලද ප්රතිඵල අර්ථකථනයක් තහවුරු නොකර රෝගියාගේ වාර්තාවට පිටපත් කිරීම ඔබේ වෘත්තීය වගකීම අනුව අත්සන් නොකළ ප්රතිඵල වාර්තාවක් ලබා දීම වැනිය. චතුර ලෙස පැමිණි පමණින් කමෙන්ටුව නිවැරදි නොවේ.
පුද්ගලිකත්වය: රෝගියාගේ දත්ත පුද්ගලික දත්ත වේ
රෝගීන් රසායනාගාර දත්ත (පරීක්ෂණ ප්රතිඵල, රෝග විනිශ්චය, ප්රොටෝකෝල අංකය, හඳුනාගැනීමේ තොරතුරු) සංවේදී පුද්ගලික දත්ත වන අතර Türkiye සහ යුරෝපයේ GDPR හි KVKK (පුද්ගලික දත්ත ආරක්ෂණ නීතිය) යටතේ ආරක්ෂා කර ඇත. රෝගියාගේ නම, TR ID අංකය, ප්රොටෝකෝල අංකය සහ රෝග විනිශ්චය ප්රසිද්ධියේ ලබා ගත හැකි AI මෙවලමකට ඇලවීම බරපතල උල්ලංඝනයකි. රීතිය සරලයි: දත්ත නිර්නාමික කරන්න. "Ayşe Yılmaz, වයස අවුරුදු 68, ප්රොටෝකෝලය 2024-114523, නිදන්ගත වකුගඩු රෝගය" වෙනුවට, "68-හැවිරිදි කාන්තා රෝගියා, දන්නා වකුගඩු අකර්මණ්ය" යන්න ලියන්න; නම, සම්බන්ධතා තොරතුරු, ආයතනය සහ ප්රොටෝකෝල අංකය ඉවත් කරන්න. හැකි නම්, දත්ත සැකසුම් ගිවිසුමක් ඇති ආයතනික මෙවලම් තෝරන්න සහ ආදර්ශ පුහුණුව සඳහා ඔබේ දත්ත භාවිතා නොකරන්න.
කුඩා නඩු තුනක්
නඩුව 1 - ආරක්ෂිත භාවිතය. ජෛව රසායන විද්යා විශේෂඥයෙකුට රෝගියාගේ වාර්තාවක අසාමාන්ය පරාමිති 8ක් සඳහා රෝගියාට පැහැදිලි තොරතුරු දළ සටහනක් අවශ්ය වේ. AI නිර්නාමික අගයන්ගෙන් සරල සටහනක් නිපදවයි (නම් නැත). විශේෂඥයා ඔහුගේම රසායනාගාරයේ අගයන් සමඟ විමර්ශන පරාසයන් සංසන්දනය කරයි, "නිශ්චිත රෝග විනිශ්චය" ඇඟවුම් කරන වාක්ය ඉවත් කර "ඇගයීම සඳහා ඔබේ වෛද්යවරයා හමුවන්න" යන සටහන එකතු කරයි. කාලය: විනාඩි 15 වෙනුවට විනාඩි 4 යි. AI විසින් කෙටුම්පත ලබා දුන් අතර, වගකීම විශේෂඥයා සතු විය.
නඩුව 2 - තහවුරු නොකළ අදහස් උගුල. තවත් විශේෂඥයෙකුට YZ TSH ප්රතිඵලය (තයිරොයිඩ් උත්තේජක හෝමෝන) අර්ථකථනය කර ඇත. වැඩිහිටි විමර්ශන පරාසයට සාපේක්ෂව ප්රතිඵලය “සාමාන්ය” බව AI අපට කියයි; නමුත් නියැදිය අලුත උපන් බිළිඳෙකුගෙන් වන අතර අලුත උපන් සමුද්දේශ පරාසය සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් වේ. කමෙන්ට් එක වැරදි වයස් කාණ්ඩයකට කරපු නිසා. වලංගු කිරීම ඉවත් කර ඇත, සායනික සන්දර්භය මග හැරී ඇත.
නඩුව 3 - රහස්ය භාවය උල්ලංඝනය කිරීම. විද්යාගාර කාර්මික ශිල්පියෙකු රෝගියාගේ සම්පූර්ණ නම පටවා PDF පොදු AI මෙවලමකට වාර්තා කර "අදහස" කියයි. දත්ත බාහිර සේවාදායකයකට ගියේය. ආයතනය KVKK සමාලෝචනයකට මුහුණ දෙයි. නිවැරදි ක්රමය වූයේ දත්ත නිර්නාමික කර අවශ්ය සංඛ්යාත්මක අගයන් පමණක් නිර්නාමිකව බෙදා ගැනීමයි.
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල ක්ෂණික:
මෙම රෝගියාගේ විශ්ලේෂණ ප්රතිඵල අර්ථ දක්වන්න: Ayşe Yılmaz, TC 123..., ප්රොටෝකෝලය 2024-114523. ක්රියේටිනින් 2.1, යූරියා 90, පොටෑසියම් 5.8.
මෙම ඉල්ලීම පැති තුනකින් වැරදිය: අනන්යතා තොරතුරු බෙදාගෙන ඇත (KVKK උල්ලංඝනය), ඒකක සහ සමුද්දේශ පරාසය ලබා දී නැත, සහ සායනික සන්දර්භය (වයස, ස්ත්රී පුරුෂ භාවය, රෝග විනිශ්චය) නොමැත. AI අනුමානයෙන් හිඩැස් පුරවන අතර වැරදි ලෙස අර්ථකථනය වීමේ අවදානමක් ඇත.
බලවත් විමසුම:
ඔබේ කාර්යභාරය: රසායනාගාර විශේෂඥයාට කෙටුම්පත් සකස් කිරීමේ සහකාර. රෝග විනිශ්චය, සායනික තීරණ ගැනීම. පහත සඳහන් නිර්නාමික ප්රතිඵල සඳහා රෝගියාට සරල පැහැදිලි කිරීමක් කෙටුම්පත් කරන්න; නිශ්චිත රෝග විනිශ්චයක් ඇඟවුම් කිරීම; "ඔබේ වෛද්යවරයා හමුවන්න" යන සටහන එක් කරන්න. ඔබට විශ්වාස නැති තැන ලකුණු කරන්න [විශේෂඥ තහවුරු කිරීම සඳහා]. රෝගියා: 68 හැවිරිදි කාන්තාවක්, දන්නා නිදන්ගත වකුගඩු රෝගය. ප්රතිඵල (අපගේ ඒකකය සහ රසායනාගාර යොමුව සමඟ): Creatinine 2.1 mg/dL (ref 0.5-0.9), Urea 90 mg/dL (ref 17-43), Potassium 5.8 mmol/L (ref 3.5-5.1).
ශක්තිමත් ප්රොම්ප්ට් නිර්නාමික වේ, භූමිකාව සහ මායිම නිර්වචනය කරයි, ඒකකය සහ යොමුව ලබා දෙයි, සායනික සන්දර්භය සපයයි, සහ සත්යාපනය කිරීමේ ලකුණක් ඉල්ලා සිටී.
පිටපත් කළ හැකි ක්ෂණික සැකිලි
භූමිකාව සහ මායිම් විස්තර සැකිල්ල ඔබේ කාර්යභාරය: රසායනාගාර විශේෂඥයකුගේ සහකරු කෙටුම්පත සකස් කිරීම. ඔබ විශේෂඥයෙක් නොවේ; රෝග විනිශ්චය කිරීම, ප්රතිඵලය නිකුත් කිරීමට තීරණයක් ගැනීම, සායනික උපදෙස් ලබා දීම. අවසාන අනුමැතිය විශේෂඥයා සතුය. ඔබට විශ්වාස නැතිනම්, එය "[විශේෂඥයාට සත්යාපනය කිරීමට ඉඩ දෙන්න]" ලෙස සලකුණු කරන්න, එය සාදන්න එපා. කාර්යය: [කාර්යය ලියන්න].
නිර්නාමිකකරණ පාලන සැකිල්ල නම, TR ID, ප්රොටෝකෝලය/ගොනු අංකය, සම්බන්ධතා සහ ආයතන තොරතුරු පහත පාඨයෙන් උපුටා ගැනීම; "[ඉවත් කළ]" සමඟ ප්රතිස්ථාපනය කරන්න. සායනිකව/විශ්ලේෂණාත්මකව අවශ්ය තොරතුරු පමණක් තබන්න. ප්රතිදානයේ අනන්යතාවයේ හෝඩුවාවක් ඉතිරි නොකරන්න. පෙළ: [පෙළ අලවන්න]
සත්යාපනය පිරික්සුම් සැකිල්ල ඔබ නිපදවන එක් එක් ප්රතිඵල අර්ථ නිරූපණය සඳහා, දක්වන්න: (1) ඔබ උපකල්පනය කළේ කුමන සමුද්දේශ පරාසය, (2) එය ඒකක අනුකූලද යන්න සහ (3) අර්ථ නිරූපණය සායනික සන්දර්භය මත රඳා පවතින තැන. නිරපේක්ෂ භාෂාව වෙනුවට "හැකි" භාෂාව භාවිතා කරන්න.
අවදානම් මට්ටමේ වර්ග කිරීමේ අච්චුව මම ඔබට ලබා දෙන රසායනාගාර කාර්යය කාණ්ඩ තුනෙන් එකකට තබා තර්කයක් ලියන්න: (A) අඩු අවදානම් - AI දළ සටහන ප්රමාණවත්, (B) මධ්යම අවදානම් - විශේෂඥ සත්යාපනය, (C) ඉහළ/ඉතා ඉහළ අවදානම් - රෝග විනිශ්චය/තීරණය විශේෂඥයාට අයත් වේ, AI සහායක පමණි. කාර්යය: [කාර්යය ලියන්න].
පොදු වැරදි
- AI "විශේෂඥයෙකු" ලෙස වරදවා වටහා ගැනීම. AI චතුර ලෙස කතා කරන නමුත් වගකීමක් නැත; අත්සන ඔබේ ය. නිමැවුම කෙටුම්පතක් මිස තීරණයක් නොවේ.
- අක්තපත්රය එලෙසම ඇලවීම. නම, TR ID අංකය සහ ප්රොටෝකෝල අංකය විශේෂ දත්ත වේ; නිර්නාමිකකරණයකින් තොරව බෙදාගැනීම KVKK උල්ලංඝනය කිරීමකි.
- යොමු පරාසය ප්රශ්න නොකරයි. AI සාමාන්ය පරාසයක් ලබා දෙයි; ඔබගේ උපාංගයේ පරාසය සහ වයස/ලිංගභේදය වෙනස් විය හැක.
- සායනික සන්දර්භය ලබා නොදීම. වයස, ස්ත්රී පුරුෂ භාවය, රෝග විනිශ්චය, ඖෂධ සහ නියැදි ගුණාත්මක බවකින් තොරව අර්ථ නිරූපණය නොමඟ යවන සුළුය.
- "හරියට පෙනෙන නිසා" යන්න දෙන්න. චතුරතාව නිරවද්යතාවය නොවේ; සෑම නිමැවුමකටම ස්වාධීන පාලනයක් අවශ්ය වේ.
ඉඟිය: ඔබ AI සමඟ වැඩ කිරීමට පෙර, ඔබෙන්ම එක් ප්රශ්නයක් අසන්න: "මෙම ප්රතිදානය වැරදි නම් රෝගියාට කුමක් සිදුවේද?" පිළිතුර බරපතල නම්, කෙටුම්පත/සුදුසුකම් සඳහා පමණක් AI භාවිතා කරන අතර කිසිවිටෙක සත්යාපනය මඟ නොහරින්න.
සාරාංශයකින්
කෘතිම බුද්ධිය වෛද්ය රසායනාගාරයේ ප්රබල සහායකයෙකි: එය පුනරාවර්තන කාර්යයන් වේගවත් කරයි, බ්ලූපින්ට් ජනනය කරයි, රටා පරිලෝකනය කරයි. නමුත් ඔබ ආරක්ෂිත-විවේචනාත්මක ප්රදේශයක සේවය කරන බැවින්, ප්රතිඵලය නිකුත් කිරීමට තීරණය කිරීම, සායනික අර්ථ නිරූපණය සහ රෝග විනිශ්චය සුදුසුකම් ලත් විශේෂඥයා සමඟ පවතී. සම්පූර්ණ පරීක්ෂණ ක්රියාවලියේ එක් එක් අදියරෙහි AI හි භූමිකාව (පූර්ව විශ්ලේෂණාත්මක, විශ්ලේෂණාත්මක, පශ්චාත්-විශ්ලේෂණාත්මක) අවදානම් මට්ටම අනුව වෙනස් වේ; අවදානම වැඩි වන විට, මානව අනුමැතිය වර්ධනය වේ. ප්රධාන විෂයයන් තුනක් එක් එක් පියවර ආරක්ෂා කරයි: මූලාශ්රය, නැවත ගණනය කිරීම/සංසන්දනය කිරීම, සායනික-විශ්ලේෂණ පෙරහන. රහස්යභාවය සෑම දෙයකටම යටින් පවතී: රෝගියාගේ දත්ත නිර්නාමික කිරීමකින් තොරව කිසිදු මෙවලමක් ඇතුළත් නොකරයි.
යෙදුම් කාර්යය
ඔබේම රසායනාගාරයෙන් වෙනස් කාර්යයන් තුනක් තෝරන්න (හෝ උදාහරණ දර්ශනයකින්): එක් අඩු අවදානමක් (උදා: වැඩ බර සාරාංශය), එක් මධ්යම අවදානමක් (උදා: ප්රතිඵල අර්ථකථන කෙටුම්පත), එක් ඉහළ අවදානමක් (උදා: තීරණාත්මක අගය ප්රකාශයක්). එක් එක් සඳහා, (1) එක් වාක්යයකින් AI හි කාර්යභාරය විස්තර කරන්න, (2) ඔබ ගන්නා සත්යාපන පියවර ලියන්න, (3) ඔබ දත්ත නිර්නාමික කරන්නේ කෙසේදැයි දක්වන්න. ඉන්පසු ඉහත "භූමිකාව සහ සීමා නිර්වචනය" අච්චුව ඔබේ මධ්යම අවදානම් කාර්යයට අනුවර්තනය කර ප්රේරකයක් ලියන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම කාර්යයේ අවදානම් මට්ටම (අඩු/මධ්යම/ඉහළ) තීරණය කළෙමි.
- [ ] මම AI හි භූමිකාව "සහායක/කෙටුම්පත්/සුදුසුකම්" වෙත සීමා කළෙමි; රෝග විනිශ්චය/තීරණය විශේෂඥයා සතුය.
- [] මම දත්ත නිර්නාමික කළෙමි; නම, TR ID, protocol number එක output වේ.
- [ ] මම මගේම රසායනාගාරයේ අගයන් සමඟ විමර්ශන පරාසය සහ ඒකකය සත්යාපනය කළෙමි.
- [ ] මම සායනික සන්දර්භය (වයස, ස්ත්රී පුරුෂ භාවය, රෝග විනිශ්චය, නියැදි ගුණාත්මකභාවය) විමසුමට එක් කළෙමි.
- [ ] මම ප්රතිදානය මුදා හැරීමට පෙර ස්වාධීන චෙක්පත්වලට ලක් කළෙමි.