ලාභ:
- ශ්රව්ය විද්යා කාර්ය ප්රවාහයේ (ස්කෑන් කිරීම, රෝග විනිශ්චය පරීක්ෂා කිරීම, උපාංග සවි කිරීම, පසු විපරම් කිරීම) කෘත්රිම බුද්ධිය තත්ය කාලය ඉතිරි කරන්නේ කොතැනද සහ කාර්ය අවදානම් මට්ටමට අනුව, ආරක්ෂිත තීරණාත්මක තීරණ (රෝග විනිශ්චය, උපාංග බෙහෙත් වට්ටෝරුව, සවිකිරීම අනුමත කිරීම) විශේෂඥයාට ඉතිරි වන්නේ කොතැනද යන්න වෙන්කර හඳුනා ගැනීමට හැකි වීම.
- ප්රභවයට සම්බන්ධ කිරීම, ක්රමාංකනය කරන ලද උපාංග දත්ත සමඟ එය සංසන්දනය කිරීම සහ සායනික පෙරීම හරහා ගමන් කිරීම යන පියවර හරහා එක් එක් AI ප්රතිදානය වලංගු කරන විනයක් යෙදීමේ හැකියාව.
- KVKK/පෞද්ගලිකත්වයේ විෂය පථය තුළ රෝගියා සහ උපාංග දත්ත නිර්නාමික කිරීම සහ ආරක්ෂිත වාහනයක් තෝරා ගැනීමේ පුරුද්ද ලබා ගැනීම
ශ්රවණ විද්යාව යනු ශ්රවණ හා සමතුලිත සෞඛ්යය සමඟ කටයුතු කරන තාක්ෂණික හා ගැඹුරු මානව වෘත්තියකි. ශ්රවණ විද්යා ologist යෙකු (ශ්රවණ හා සමතුලිත ආබාධ ඇගයීමට ලක් කරන සහ ශ්රවණාධාර යොදන සෞඛ්ය සේවා වෘත්තිකයෙක්) අලුත උපන් බිළිඳෙකුගේ පරීක්ෂණ ප්රතිඵලයක් කියවයි, විශ්රාමිකයාගේ ශ්රව්ය ග්රෑම් (සංඛ්යාත-තීව්රතා තලයක ශ්රවණ සීමාවන් පෙන්වන ප්රස්ථාරයක්) අර්ථකථනය කරයි, නව යොවුන් වියේ ශ්රවණාධාර වැඩසටහන් කරයි, කනස්සල්ලට පත් ඥාතියෙකු සන්සුන් කරයි, සහ එදිනම වාර්තාවක් ලියයි. මෙම වැඩවලින් සමහරක් තොරතුරු සංවිධානය කිරීම, පෙළ නිෂ්පාදනය කිරීම සහ මතක තබා ගැනීම සම්බන්ධ වේ; ඒවායින් සමහරක් සෞඛ්යයට සෘජුවම බලපාන සායනික තීරණ වන අතර අඩු ආන්තික දෝෂයක් ඇත. කෘත්රිම බුද්ධිය (කෙටියෙන් AI; විශාල පෙළ ප්රමාණයකින් පුහුණු කර ඇති සහ මිනිස් භාෂාවෙන් ලිවීමට සහ ප්රතිචාර දැක්විය හැකි පරිගණක පද්ධති) ඔබ මෙම වෙනස හොඳින් අවබෝධ කරගත් විට ඔබේ ශ්රව්ය විද්යාවේ ප්රබල ආධාරකයක් බවට පත්වේ: එය පෙළ සහ තොරතුරු වල ක්රියාකාරිත්වය වේගවත් කරයි, නමුත් කිසි විටෙකත් සායනික විනිශ්චය ප්රතිස්ථාපනය නොකරයි.
මෙම පළමු ඒකකය තුළ, ශ්රව්ය විද්යා කාර්ය ප්රවාහයේදී ඔබට කෘතිම බුද්ධිය ආරක්ෂිතව භාවිතා කළ හැකි ස්ථානය, ඔබ නතර කළ යුත්තේ කොතැනද සහ එක් එක් ප්රතිදානය සත්යාපනය කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳ පදනම අපි ස්ථාපිත කරමු. අපි මොඩියුලය පුරාවටම පුනරුච්චාරණය කරන ප්රධාන මූලධර්මය වන්නේ: AI සහායකයෙකි; එය කෙටුම්පත්, මතක් කිරීම්, සරල කිරීම් සහ පෙරදසුන් නිෂ්පාදනය කරයි. රෝග විනිශ්චය, උපකරණ බෙහෙත් වට්ටෝරුව, සුදුසු තීරණය සහ සායනික අර්ථකථනය ශ්රව්ය වෛද්යවරයාගේ සහ අවශ්ය විටදී වෛද්යවරයාගේ වගකීම වේ. සත්යාපනය නොකළ AI ප්රතිදානයක් අත්සන් නොකළ සායනික වාර්තාවක් වැනිය: එයට බන්ධන බලයක් නොමැති අතර එය තනිවම භාවිතා කළ නොහැක.
ශ්රව්ය විද්යාවේදී කෘතිම බුද්ධිය හරියටම කළ හැක්කේ කුමක්ද?
ශ්රව්ය විද්යාව ප්රායෝගිකව ස්ථර තුනකට බෙදා සෑම ස්ථරයකම කෘතිම බුද්ධියේ කාර්යභාරය පැහැදිලි කරමු. මෙම වෙනස "මා එය භාවිතා කළ යුත්තේ කොතැනද, මා නැගී සිටිය යුත්තේ කොතැනද?" යන ප්රශ්නයට පිළිතුරයි.
1. තොරතුරු සහ පෙළ ස්ථරය (AI මෙහි ශක්තිමත් වේ). රෝගියාට ලබා දිය යුතු ශ්රවණාධාර පරිශීලක මාර්ගෝපදේශය, සරල භාෂා පුහුණු අත් පත්රිකාව, හමුවීම් මතක් කිරීමේ පණිවිඩය, මාර්ගෝපදේශ සාරාංශය, වාර්තා කෙටුම්පත හැඩතල ගැන්වීම, නිතර අසන ප්රශ්න ලැයිස්තුව. කෘත්රිම බුද්ධිය ඔබට මෙම කාර්යයන් වලදී මිනිත්තු ඉතිරි කරයි, මන්ද පෙළ සංස්කරණය කිරීම, සරල කිරීම සහ හැඩතල ගැන්වීම එහි ප්රබලම ක්ෂේත්රය වේ.
2. චින්තනය සහ සංවිධාන ස්තරය (AI උදවු කරයි, තීරණය ඔබ සතුයි). රෝගියෙකුගේ ඉතිහාසය එකතු කිරීම, ඇසිය යුතු ඇනමෙනිස් ප්රශ්න ලැයිස්තුගත කිරීම, හැකි ඇගයීම් මාතෘකා මතක් කිරීම, නඩුවක් ව්යුහගත කිරීම, පිරික්සුම් ලැයිස්තු වල පසු විපරම් කළ යුතු දේට ප්රමුඛත්වය දීම. මෙන්න, AI පිරික්සුම් ලැයිස්තුවක් ලෙස ක්රියා කරයි - එය ඔබට අමතක වූ මාතෘකාවක් මතක් කර දිය හැකිය - නමුත් මෙම රෝගියාට අදාළ වන තොරතුරු ඔබ තීරණය කරයි.
3. සායනික තීරණ ස්තරය (AI හට තීරණ ගත නොහැක, එයට සහාය දැක්විය හැක්කේ පමණි). ශ්රවණාබාධ වර්ගය සහ උපාධිය හඳුනා ගැනීම, උපාංග බෙහෙත් වට්ටෝරුව, සවි කිරීම (වැඩසටහන්ගත කිරීම) අනුමැතිය, හදිසි ශ්රවණාබාධ වැනි හදිසි යොමු කිරීමේ තීරණය, ENT වෙත යොමු කිරීම, "මෙම මිනුම විශ්වාසදායකද?" මෙම තීරණ අයත් වන්නේ දක්ෂ විශේෂඥයා - ශ්රව්ය විශේෂඥයා සහ සහභාගී වන වෛද්යවරයා ය. AI උපරිමයෙන් මතක් කිරීමක් විය හැක; තමාට කිසිවිටෙකත් තීරණයක් ගත නොහැක.
අවධානය: කෘතිම බුද්ධිය චතුර සහ විශ්වාසදායක වාක්ය නිර්මාණය කරයි. මෙම චතුරතාව නිරවද්යතාව පිළිබඳ සහතිකයක් නොවේ. සෞඛ්ය ආරක්ෂණය වැනි ආරක්ෂිත-විවේචනාත්මක ක්ෂේත්රයක, "හරියයි" සහ "හරි" යනු සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් දේවල් දෙකකි.
මෙහෙවර අවදානම් මට්ටම අනුව සිතියම්ගත කිරීම
පහත වගුවේ දැක්වෙන්නේ ඔබ කුමන කාර්යයකදී AI නිදහස් කරන්නේද යන්නයි. ශ්රව්ය විද්යාවේ ස්වර්ණමය රීතිය මෙයයි: අවදානම වැඩි වන තරමට සත්යාපන සීමාව වැඩි වන තරමට AI හි ස්වයං පාලනය අඩු වේ.
ගවේෂණය
අවදානම් මට්ටම
AI භූමිකාව
සත්යාපනය
අත් පත්රිකාවක්/පණිවිඩ කෙටුම්පතක් ලිවීම
අඩු
නිෂ්පාදකයා
භාෂාව සහ කරුණු පරීක්ෂා කිරීම
ඇනමෙනිස් ප්රශ්න ලැයිස්තුව
අඩු මධ්යම
මතක් කිරීම
සායනික පෙරහන
ඕඩියෝග්රෑම් පූර්ව අර්ථකථන කෙටුම්පත
මධ්යම-ඉහළ
ස්කීච් උත්පාදක යන්ත්රය
ක්රමාංකනය කරන ලද මිනුම් + ප්රවීණයන් මගින් තහවුරු කිරීම
ලැයිස්තුවේ ප්රමුඛතාවය පරිලෝකනය කරන්න
මධ්යම-ඉහළ
පූර්ව තිර රචකයා
වැරදි සෘණ නිරීක්ෂණ
උපාංග බෙහෙත් වට්ටෝරුව / සවි කිරීමේ තීරණය
ඉහළ
සහාය පමණි
අවශ්ය නම් REM + විශේෂඥ + වෛද්යවරයා
හදිසි ශ්රවණාබාධ යොමු කිරීමේ තීරණය
විවේචනාත්මක
මතක් කිරීමක් පමණයි
විශේෂඥ/වෛද්යවරයාගේ තීරණය අනිවාර්ය වේ
සත්යාපනය අත්යවශ්ය වන්නේ ඇයි: මායාව සහ යල්පැන යාම
සෞඛ්ය සේවයේ ප්රධාන දුර්වලතා දෙක නොදැන කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කිරීම භයානක ය.
පළමුවැන්න මායාවයි: ආකෘතිය විශ්වාසයෙන් ඇත්ත වශයෙන්ම නොපවතින තොරතුරු ගොතනයි (ඉදිරිපත්වන අගයක්, පරීක්ෂණ ප්රතිඵලයක්, මාර්ගෝපදේශක ද්රව්යයක්, උපාංග විශේෂාංගයක්). "මම දන්නේ නැහැ" කියා කියනවා වෙනුවට, ආකෘතිය පිළිගත හැකි නමුත් වැරදි පිළිතුරක් ලබා දිය හැකිය. ශ්රව්ය විද්යාවේදී, මෙයින් අදහස් කරන්නේ ලබා නොදුන් "ධ්වනි ප්රතීකයක් හමු විය" යන ප්රකාශයක් වාර්තාවට කාන්දු වන බවයි. දෙවැන්න යල්පැන යාමයි: ආකෘතියේ දැනුම පුහුණු කරන ලද අවස්ථාවේ දී කැටි වී ඇත; වත්මන් උපාංග ආකෘති, බෙහෙත් වට්ටෝරු සූත්ර, පිරික්සුම් ප්රොටෝකෝල හෝ නීති වෙනස් වී තිබිය හැක.
සත්යාපන විනය පියවර තුනකි: (1) මූලාශ්රය වෙත සබැඳිය - තොරතුරු පදනම් වී ඇති ක්රමාංකනය කරන ලද මිනුම් හෝ වත්මන් මාර්ගෝපදේශය කුමක් දැයි පරීක්ෂා කරන්න. (2) නැවත ගණනය කිරීම/පරීක්ෂා කිරීම - ලබා දී ඇති සීමාව, වර්ගීකරණය, ලාභ අගය උපාංග දත්ත සමඟ සැබවින්ම එකඟ වන්නේ දැයි තහවුරු කරන්න. (3) සායනික පෙරහනක් හරහා යන්න - මෙම තොරතුරු ඔබ ඉදිරියෙහි සිටින රෝගියාට, ඔහුගේ කන් ව්යුහ විද්යාව සහ ඉතිහාසය සඳහා සුදුසු දැයි ඔබේ වෘත්තීය දැනුම සමඟින් තක්සේරු කරන්න.
පෞද්ගලිකත්වය: රෝගියාගේ දත්ත රෝගියාට අයත් වේ
ශ්රව්ය දත්ත සංවේදී වේ: ශ්රවණාබාධ පිළිබඳ උපාධිය, උපාංග භාවිතය, දරුවාගේ සංවර්ධන තත්ත්වය, වෘත්තීය ශබ්ද නිරාවරණය, ටින්ටිටස් පැමිණිල්ල. KVKK (පුද්ගලික දත්ත ආරක්ෂණ නීතිය; Türkiye හි පුද්ගලික දත්ත සැකසීම නියාමනය කිරීමේ නීතිය) හි විෂය පථය තුළ සෞඛ්ය දත්ත විශේෂ ලෙස සලකනු ලබන අතර ඉහළම මට්ටමේ ආරක්ෂාවක් අවශ්ය වේ. පොදු කාර්ය කෘතිම බුද්ධි මෙවලමක් සඳහා සැබෑ නම T.C. හැඳුනුම්පත් අංකය, ලිපිනය, දුරකථන අංකය හෝ හඳුනාගැනීමේ විස්තර ඇතුළත් කර නැත. ඒ වෙනුවට, දත්ත නිර්නාමික කරන්න: "අවුරුදු 6 ක පිරිමි ළමයා, දකුණු කණෙහි මධ්යස්ථ පාඩුව" වැනි නිර්නාමික විස්තරයක් සායනිකව ප්රමාණවත් වන අතර කිසිවෙකු හෙළි නොකරයි.
ඉඟිය: රෝගියෙකු පොළඹවන විට, ඔබෙන්ම මෙසේ අසන්න: “මෙම පෙළ තිර රුවක් ලෙස කාන්දු වූයේ නම්, මෙම පුද්ගලයා හඳුනා ගනීද?” පිළිතුර "ඔව්" නම්, නිර්නාමිකකරණය අතුරුදහන් වේ.
පියවරෙන් පියවර: ශ්රව්ය විද්යාවේදී කෘතිම බුද්ධිය ආරක්ෂිතව භාවිතා කිරීම
- කාර්යය වර්ග කරන්න. මෙය පෙළ/තොරතුරු කාර්යයක් (AI ශක්තිමත්), හෝ සායනික විනිශ්චය (AI සහාය පමණක්) ද? අවදානම වැඩි නම්, සත්යාපන සීමාව වැඩි කරන්න.
- දත්ත නිර්නාමික කරන්න. තොරතුරු හඳුනා නොගෙන සායනිකව ප්රමාණවත් විස්තරයක් ස්ථාපිත කරන්න.
- භූමිකාව සහ සීමාව සඳහන් කරන්න. "රෝග විනිශ්චයක් නොකරන්න, හැකි භාෂාව භාවිතා කරන්න, තීරණය ශ්රව්ය විද්යාඥයා සතු බව ප්රකාශ කරන්න" වැනි මුල සිටම AI සීමාවන් කියන්න.
- ප්රතිදානය පියවර තුනකින් වලංගු කරන්න. මූලාශ්රය/ක්රමාංකනය කළ මැනීම, නැවත පරීක්ෂා කිරීම, සායනික පෙරහන වෙත සම්බන්ධ වන්න.
- විශේෂඥ අනුමැතිය ලබා ගන්න. සායනික අන්තර්ගතය රෝගියා වෙත ළඟා වීමට පෙර, එය ශ්රවණ විද්යාඥයා/වෛද්යවරයා විසින් අනුමත කළ යුතුය.
- ඔබේ හෝඩුවාව සුරකින්න. ඔබ කුමන අරමුණක් සඳහා භාවිතා කරන්නේ කුමන මෙවලමද යන්න සටහන් කරන්න; වගවීම සඳහා එය වැදගත් වේ.
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල ක්ෂණික:
Ahmet Yıldız වයස අවුරුදු 62 යි, ඔහුට ඔහුගේ දකුණු කනට හොඳින් ඇසෙන්නේ නැත. කුමන ආකාරයේ ශ්රවණාබාධයක්, මා නිර්දේශ කළ යුතු උපාංගය කුමක්ද?
මෙම ඉල්ලීමට සැබෑ නමක් (පෞද්ගලිකත්වය කඩ කිරීම) ඇතුළත් වේ, සෘජු රෝග විනිශ්චයක් සහ බෙහෙත් වට්ටෝරු තීරණයක් ඉල්ලා සිටී (AI විශේෂඥයාගේ භූමිකාවට තල්ලු කිරීම) සහ සීමාවන් සකසන්නේ නැත.
බලවත් විමසුම:
ඔබේ කාර්යභාරය: ශ්රව්ය විද්යාඥයකුට අධ්යාපනික සහ සිහිකැඳවීම් සහායක. රෝග විනිශ්චය, උපකරණ නියම කිරීම; "හැකි" භාෂාව භාවිතා කර තීරණය ශ්රවණ විද්යාඥයා/වෛද්යවරයා සතු බව ප්රකාශ කරන්න. තත්වය (නිර්නාමික): 62 හැවිරිදි රෝගියා, දකුණු කණෙහි ඇසීම ගැන පැමිණිලි කිරීම. කාර්යය: ශ්රව්ය වෛද්යවරයා මෙම රෝගියා තුළ ඇගයීමට ලක් කළ යුතු පරීක්ෂණ ශීර්ෂයන් සහ ඔහු ඇසිය යුතු අමතක නොකළ යුතු ඇනමෙනිස් ප්රශ්න පිරික්සුම් ලැයිස්තුවක් ලෙස මට මතක් කරන්න. ක්රමාංකනය කරන ලද මිනුම් සහ සායනික ඇගයීම මත පදනම්ව තීරණය ගනු ලබන බව අවධාරණය කරන්න.
ශක්තිමත් කැමැත්ත නිර්නාමික වේ, භූමිකාව සහ මායිම තීරණය කරයි, මතක් කිරීමක් ඉල්ලා සිටියි, තීරණයක් නොවේ, සහ සත්යාපනය අවශ්ය වේ.
කුඩා නඩු තුනක්
නඩුව 1 - නිවැරදි භාවිතය. ශ්රව්ය විද්යා ologist යෙකු ඔහු උපකරණය ලබා දෙන රෝගියා සඳහා සරල භාෂා පරිශීලක අත් පත්රිකාවක් සකස් කරන විට, ඔහු කෘතිම බුද්ධියෙන් කෙටුම්පතක් ඉල්ලා සිටින අතර හඳුනාගැනීමේ තොරතුරු කිසිවක් ලබා නොදේ. ඔහු කෙටුම්පත සමාලෝචනය කරයි, "උපාංගය සම්පූර්ණයෙන්ම ශ්රවණය සාමාන්යකරණය කරයි" වැනි අතිශයෝක්තියෙන් යුත් ප්රකාශ දෙකක් නිවැරදි කර රෝගියාට ලබා දෙයි. සකස් කිරීමේ කාලය විනාඩි 35 සිට විනාඩි 10 දක්වා අඩු වේ; අන්තර්ගතය සත්යාපනය කර ඇත.
නඩුව 2 - මායාව අල්ලා ගැනීම. ශ්රව්ය වෛද්යවරයකු ටයිම්පනෝමිතික වර්ග පිළිබඳව AI වෙතින් විමසයි. AI නොපවතින "D Type D" වර්ගීකරණයක් එකතු කිරීමෙන් විශ්වාසදායක පැහැදිලි කිරීමක් ලබා දෙයි. විශේෂඥයා මෙය ඔහුගේ සායනික දැනුම සමඟ සංසන්දනය කරන අතර සම්මත වර්ගීකරණයෙන් පිටත "D වර්ගය" නොමැති බව දකී (A, B, C සහ ඒවායේ උප වර්ග). පාඩම: වෘත්තීය දැනුම සමඟ තහවුරු කිරීමකින් තොරව කිසිදු තාක්ෂණික දැනුමක් ලබා නොදිය යුතුය.
නඩුව 3 - පුද්ගලිකත්වය උල්ලංඝනය කිරීමෙන් ආපසු පැමිණීම. ශ්රව්ය විද්යා ologist යෙකු දරුවෙකුගේ සම්පූර්ණ නම සහ පාසල් තොරතුරු ඉක්මනින් ටයිප් කිරීමට සූදානම් වේ; කණ්ඩායමට එහි රීතිය මතක ඇති අතර "අවුරුදු 5ක් පැරණි, කන් දෙකම සුළු වශයෙන් අහිමි වී ඇතැයි සැක කෙරේ" යන පාඨය නිර්නාමික කරයි. සායනික ප්රතිඵලය වෙනස් නොවේ, පුද්ගලයා ආරක්ෂා කර ඇත.
පිටපත් කළ හැකි ඉක්මන් සැකිලි
TASK CLASSIFICATION TEMPLATEEපහත කාර්යය තක්සේරු කරන්න: [කාර්යය].1) මෙය පෙළ/තොරතුරු කාර්යයක් හෝ සායනික තීරණයක් ද?2) එයට සායනික තීරණයක් සම්බන්ධ නම්, ශ්රව්ය විද්යාඥයාට/වෛද්යවරයාට ඉතිරි වන්නේ කුමන කොටසද?3) කෘත්රිම බුද්ධියට ආරක්ෂිතව කළ හැකි කොටස කුමක්ද?පිළිතුර වගුවක දෙන්න.
නිර්නාමිකකරණය පිරික්සුම් සැකිල්ල පහත පෙළෙහි ඔබව හඳුනාගත හැකි සෑම අංගයක්ම (නම, හැඳුනුම්පත, ලිපිනය, දුරකථනය, සම්පූර්ණ උපන් දිනය, පාසල/සේවා ස්ථානයේ නම) සලකුණු කර නිර්නාමික සමානකමක් යෝජනා කරන්න. පෙළ: [පෙළ]
සත්යාපන අච්චුව පහත කෘත්රිම බුද්ධි ප්රතිදානය මාතෘකා තුනක් යටතේ ඇගයීමට ලක් කරයි: ප්රතිදානය: [ප්රතිදානය]1) මෙම තොරතුරු පදනම් විය යුත්තේ කුමන ක්රමාංකන මිනුම්/මාර්ගෝපදේශය මතද? (මූලාශ්රය වෙත සබැඳිය)2) කුමන සීමාව/අගය/වර්ගීකරණය අතින් පරීක්ෂා කළ යුතුද? (නැවත ගණනය කරන්න)3) මෙම තොරතුරු මෙම රෝගියාට සුදුසුද? (සායනික පෙරහන) [රෝගී විස්තර]
භූමිකාව සහ මායිම් සැකිල්ල ඔබේ භූමිකාව: ශ්රව්ය විද්යාඥයෙකුගේ සහායක. රීති: රෝග විනිශ්චය කිරීම, උපකරණයක් නියම කිරීම, යොමු කිරීමේ තීරණයක් ගැනීම; “ක්රමාංකනය කළ මැනීම මගින් කළ හැකි/තහවුරු කළ යුතු” භාෂාව භාවිත කරන්න; එක් එක් පිළිතුර අවසානයේ “ශ්රව්ය විද්යාඥයාගේ/වෛද්යවරයාගේ තීරණය, ක්රමාංකනය කිරීමෙන් සත්යාපනය කරන්න” යන සටහන එක් කරන්න. ගවේෂණය: [ක්වෙස්ට්].
පොදු වැරදි
- සායනික තීරණ ගැනීම කෘතිම බුද්ධියට පැවරීම. "මෙම රෝගියා උපකරණයක් භාවිතා කළ යුතුද?" මෙවැනි ප්රශ්නවලට පිළිතුර ඇත්තේ AI හි නොව, මිනුම් සහ විශේෂඥ ඇගයීම තුළ ය.
- තහවුරු කිරීමකින් තොරව භාවිතා කිරීම. චතුර පිළිතුර නිවැරදි යැයි සිතීම; එළිපත්ත, වර්ගීකරණය සහ උපාංග අගය තහවුරු නොකරයි.
- සැබෑ අක්තපත්ර ඇතුළත් කිරීම. නම, දුරකථන අංකය, ටී.ආර්. ටයිප් කිරීමෙන් KVKK උල්ලංඝනය කිරීම.
- වයසට යන එක අමතක වෙනවා. වත්මන් උපාංගය/ප්රොටෝකෝලය සඳහා ආකෘතියේ තොරතුරු ආදේශ කිරීම.
- සීමා නිර්ණය නොකර අහන්නේ. භූමිකාව සහ සීමාව පිළිබඳ උපදෙස් නොමැතිව AI නිකුත් කිරීම රෝග විනිශ්චය සහ නිරවද්යතාවයේ භාෂාවට ආරාධනා කරයි.
සාරාංශයකින්
කෘතිම බුද්ධිය යනු ශ්රව්ය විද්යාවේ පෙළ සහ තොරතුරු වැඩ වේගවත් කරන සහ පිරික්සුම් ලැයිස්තු පෙරදසුන් කරන ප්රබල සහායකයෙකි; කෙසේ වෙතත්, රෝග නිර්ණය, උපාංග බෙහෙත් වට්ටෝරුව, ගැලපෙන තීරණය සහ සායනික අර්ථ නිරූපණය සෑම විටම ශ්රව්ය විද්යාඥයාට සහ වෛද්යවරයාට අයත් වේ. සෑම ප්රතිදානයක්ම පියවර තුනකින් වලංගු කළ යුතුය—මූලාශ්රය/මිනුම් සම්බන්ධය, නැවත පරීක්ෂා කිරීම, සායනික පෙරහන—රෝගී දත්ත නිර්නාමික කළ යුතුය, සහ සායනික අන්තර්ගතය විශේෂඥ අනුමැතියට යටත් විය යුතුය. සත්යාපනය නොකළ ප්රතිදානය අත්සන් නොකළ වාර්තාවකි.
යෙදුම් කාර්යය
ඔබේම පුහුණුවීම්වලින් සැබෑ සතියක් ගැන සිතා ඔබේ කාර්යය තීරු තුනක වගුවක තබන්න: “පෙළ/තොරතුරු වැඩ,” “සංවිධානය,” “සායනික තීරණය.” සෑම පේළියක් සඳහාම, AI හි භූමිකාව ලියන්න (ශක්තිමත් / උපකාරක / සහාය පමණි). පසුව මෙම ඒකකයෙන් "භූමිකාව සහ මායිම" අච්චුව භාවිතා කර රෝගීන්ගේ අධ්යාපන පාඨය කෙටුම්පත් කිරීමට, තුන්-පියවර සත්යාපනය යෙදීමට සහ ඔබ නිවැරදි කළ දේ සටහන් කරන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම කාර්යය පෙළ/සංවිධානය/සායනික තීරණය ලෙස වර්ග කළෙමි.
- [ ] අනන්යතාවය හෙළි නොවන පරිදි මම රෝගියාගේ දත්ත නිර්නාමික කළෙමි.
- [ ] මම කෘත්රිම බුද්ධියට භූමිකාව සහ මායිම් උපදෙස් ලබා දුන්නා.
- [ ] මම ප්රභව/මිනුම් වෙත ප්රතිදානය සම්බන්ධ කර, එය නැවත පරීක්ෂා කර සායනික පෙරහන හරහා එය සම්මත කළෙමි.
- [ ] මම සායනික අන්තර්ගතය ශ්රවණ විද්යාඥයා/වෛද්යවරයා වෙත අනුමැතිය සඳහා ඉදිරිපත් කළෙමි.
- [ ] මම කුමන කාර්යය සඳහා භාවිතා කළේ කුමන මෙවලමද යන්න මම පටිගත කළෙමි.