Mtiririko wa Kazi wa Mwisho-hadi-Mwisho: Ujumuishaji, Ubora na Wakati Ujao katika Kliniki — Akili Bandia katika Tiba ya Viungo na Urekebishaji

Faida:

Uwezo wa kubuni mtiririko wa mwisho hadi-mwisho wa tiba ya mwili unaoungwa mkono na AI kutoka kwa uandikishaji wa awali hadi kutokwa.
Uwezo wa kupima na kuendelea kuboresha matumizi ya AI na viashiria vya ubora, usalama na ufanisi
Uwezo wa kuanzisha mfumo wa matumizi endelevu ambao unafafanua wajibu, idhini na majukumu ya uangalizi ndani ya timu ya kliniki.

Vitengo vilivyotangulia vimezingatia akili ya bandia (AI) katika kazi tofauti za tiba ya mwili: programu, uchambuzi, ufuatiliaji, kuripoti, mafunzo, ushahidi, hati, vikundi vya kibinafsi, mbali, faragha. Tunaunganisha sehemu hizi katika kitengo hiki cha mwisho. Thamani halisi inatokana na kutumia AI kwa kujiamini si katika kazi moja, lakini kati ya mtiririko wa mwisho hadi mwisho kutoka kwa uandikishaji wa awali hadi utekelezaji. Lakini mtiririko wa kazi ni muhimu tu wakati unaweza kupimika, kudhibitiwa na kuwa endelevu. Katika kitengo hiki utajifunza kuunda mtiririko wa tiba ya mwili unaoendeshwa na AI, kupima ubora wake na kuweka mfumo wa kudumu ambao unafafanua majukumu katika timu nzima ya kliniki.

AI katika safari yote ya mgonjwa

Hebu tuzingatie safari ya mgonjwa hatua kwa hatua na tutenganishe jukumu la AI na wajibu wa binadamu katika kila hatua.

Jukwaa

Jukumu la AI

Wajibu wa kibinadamu (mtaalamu wa tiba ya mwili)

Maombi ya awali / uchunguzi

Muhtasari wa fomu ya historia, uchunguzi wa awali wa bendera nyekundu

Uchunguzi, utambuzi tofauti, uamuzi wa uchunguzi

Tathmini

Ripoti rasimu, uhariri wa kipimo

Utambuzi wa uchunguzi, tafsiri ya kliniki, uthibitisho

Ubunifu wa programu

Muhtasari wa mazoezi, mapendekezo ya kipimo

Marekebisho ya hatua / contraindication, idhini

elimu ya mgonjwa

Brosha, rasimu ya simulizi

Usahihi na uthibitisho wa usalama

Ufuatiliaji/motisha

Kikumbusho, maoni, ufuatiliaji wa kufuata

Uamuzi wa kuongezeka, tafsiri ya kliniki

Tathmini ya maendeleo

Muhtasari wa data, chati ya maendeleo

Uthibitishaji wa nambari, uamuzi

kutokwa

Muhtasari na rasimu ya mpango wa nyumbani

Uamuzi wa mwisho, mpango wa kutoka salama

Katika kila mstari, kanuni ya kawaida ni sawa: AI inazalisha na kuharakisha rasimu; mwanadamu anathibitisha, anaamua na kubeba jukumu.

Hatua kwa hatua: muundo wa mtiririko wa mwisho hadi mwisho

Ramani ya safari. Andika kila hatua ya mgonjwa; Tambua wapi AI itaokoa wakati.
Weka maeneo ya hatari kwa kila hatua. Kijani / njano / nyekundu; Kwenye nyekundu AI inasaidia tu.
Weka alama za uthibitishaji. Bainisha "nani anathibitisha nini, vipi, na vipi" kwa kila pato la AI.
Pachika data na sheria ya faragha. Kuficha utambulisho na zana salama hutumika katika kila hatua.
Anzisha wavu wa kupanda na usalama. Acha bendera nyekundu zipelekwe kwa watu kila mahali.
Pima. Bainisha viashiria vya ubora, usalama na ufanisi.
Kagua na uboreshe. Endelea kuboresha mtiririko kwa ufuatiliaji wa mara kwa mara.

kupima ubora

"Inafanya kazi vizuri" ni kipimo, sio hisia. Fuatilia matumizi ya AI kwenye shoka tatu:

Ubora: Kiwango cha makosa kilinaswa katika uthibitishaji, ukamilifu wa ripoti, kiwango cha uelewa wa mgonjwa.
Usalama: Bendera nyekundu imekosa / kukamatwa, makosa ya kupinga, idadi ya matukio.
Uzalishaji: Wakati kwa kila kazi, wakati wa kliniki kwa mgonjwa, uchovu.

Kwa mfano: ikiwa muda wa ripoti ulipungua kutoka dakika 6 hadi dakika 2 kwa kila kazi, faida ya tija inaweza kupimwa; Lakini ikiwa hitilafu ya uthibitishaji haikuongezeka katika kipindi hicho, inamaanisha kwamba ubora ulihifadhiwa. Kuangalia wawili pamoja ni lazima; faida ya kasi haipaswi kuibiwa kutoka kwa usalama.

Kidokezo: Weka "logi ya ukaguzi wa pato la AI" rahisi: ni kazi gani AI ilitumiwa, ni kosa gani lilipatikana, ni nini kilirekebishwa. Kwa muda wa wiki chache, logi hii itaonyesha kwa uwazi ni kazi gani AI inaaminika na ni zipi hatari, kukuwezesha kuboresha mtiririko wako na data.

Wajibu na utawala katika timu

Matumizi ya AI inapaswa kuwa uamuzi wa timu, sio tabia ya mtu binafsi. Mfumo endelevu unafafanua: Katika kazi zipi AI inaweza kutumika (orodha ya ruhusa)? Ni data gani haiwezi kushirikiwa (orodha iliyopigwa marufuku)? Nani ana jukumu la kuthibitisha? Jinsi ya kuhifadhi machapisho? Jinsi ya kufundisha mwanachama mpya wa timu? Sheria hizi zinapaswa kuandikwa, kila mtu anapaswa kuzijua, na zinapaswa kusasishwa mara kwa mara. Jukumu daima liko kwa mwanadamu: ikiwa AI itafanya makosa, mtaalamu wa physiotherapist aliyeidhinisha anawajibika; "AI nilifanya" sio utetezi.

Tahadhari: Uamuzi wa kliniki, uchunguzi na wajibu hauwezi kukabidhiwa kwa AI kwa hali yoyote. Haijalishi jinsi AI inavyoendelea, haibadilishi uchunguzi wa mtaalamu wa kimwili, hekima ya kliniki na wajibu wa kisheria. Kila uamuzi muhimu wa usalama unahitaji idhini kutoka kwa mtaalamu wa tiba ya mwili (na daktari inapohitajika).

Kesi tatu ndogo (kwa nambari)

Kesi ya 1 - Kliniki iliyojumuishwa. Kliniki ya wataalam watano wa tiba ya kimwili iliyounganishwa AI na mfumo wa maandishi (orodha ya ruhusa, orodha ya data iliyopigwa marufuku, sheria ya uthibitishaji). Katika miezi 3, muda wa uhifadhi wa nyaraka ulipungua kwa 60%, muda wa kliniki uliotengwa kwa kila mgonjwa uliongezeka, hakuna uvujaji wa data uliogunduliwa katika ukaguzi, na makosa yoyote ya uthibitishaji yaliyogunduliwa yalirekodiwa. Somo: mfumo hudumisha kasi na usalama pamoja.

Kesi ya 2 - Kushindwa kudhibiti bila kupima. Kliniki nyingine ilitumia AI bila mfumo; kila mtu alifanya tofauti. Mtaalamu mmoja wa tibamaungo alijumuisha rejeleo ambalo halijathibitishwa katika ripoti, mwingine alishiriki data ya kibinafsi. Tatizo liligunduliwa tu wakati wa ukaguzi. Somo: bila kipimo na sheria zilizoandikwa, hatari hujilimbikiza zisizoonekana.

Kesi ya 3 - Uboreshaji unaoendelea. Timu ilikagua kumbukumbu ya ukaguzi na kugundua kuwa AI ilifanya makosa zaidi (mgogoro wa itifaki) katika programu za baada ya op. Aliongeza hatua ya ziada ya "uchunguzi wa itifaki ya upasuaji" kwa kazi hii. Katika robo iliyofuata, makosa haya yalipungua hadi sifuri. Somo: data huboresha mtiririko katika njia zinazolengwa.

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Dhaifu: "Hebu tumia AI kwa kliniki yetu, andika mpango."

Hakuna malengo, hakuna mipaka, hakuna uthibitisho, hakuna kipimo; Matokeo ya maandishi yasiyo na maana na ya jumla.

Imara: "Tengeneza mfumo wa utiririshaji wa DRAFT kwa kliniki ya tiba ya mwili ya watu watano ambayo inafafanua jukumu la AI na uhakika wa uthibitishaji wa binadamu katika kila hatua ya safari ya mgonjwa (maelekezo, tathmini, mpango, elimu, ufuatiliaji, uondoaji). Weka eneo la hatari (kijani / njano / nyekundu), ongeza kila hatua iliyokatazwa ya uwajibikaji kwa kila hatua ya data iliyopigwa na kiashiria cha kliniki cha kipimo. physiotherapist."

Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa

Kazi: Tengeneza mfumo wa utiririshaji wa tiba ya mwili wa mwisho hadi mwisho DRAFT.Muktadha: [ukubwa wa kliniki, wasifu wa mgonjwa]Ninataka: Jukumu la AI + eneo la uthibitishaji wa binadamu+ eneo la hatari kwa kila awamu (kukubalika kuondoka). Ongeza orodha ya data iliyopigwa marufuku na sheria ya upanuzi. Uamuzi ni wa mtu.

Kazi: Andika RASIMU ya sera ya matumizi ya AI (kwa timu). Ninataka: Kazi zinazoruhusiwa, data iliyopigwa marufuku, jukumu la uthibitishaji, sheria ya usajili, mafunzo ya wanachama wapya, mapitio ya mara kwa mara. Rahisi, viungo vinavyotumika.

Kazi: Pendekeza seti ya viashirio vya ubora/usalama/ufanisi wa AI. Muktadha: [kliniki]Nataka: viashirio 2-3 vinavyoweza kupimika kwa kila mhimili + jinsi ya kuvikusanya. Iweke rahisi, inayoweza kufuatiliwa kila wiki/kila mwezi.

Kazi: Tengeneza kiolezo cha kumbukumbu ya ukaguzi wa matokeo ya AI. Ninataka: Safu - tarehe, kazi, zana iliyotumika, hitilafu/hatari iliyopatikana, rekebisha, kithibitishaji. Ni jedwali fupi na rahisi kujaza.

Kufundisha timu na kusimamia mabadiliko

Hata mtiririko bora zaidi wa kazi unabaki kwenye karatasi ikiwa timu haitaikubali. Kuunganisha AI katika kliniki ni mchakato wa usimamizi wa mabadiliko, si usakinishaji wa kiufundi. Baadhi ya physiotherapists ni shauku, baadhi ni tahadhari, baadhi ni sugu; hii ni asili. Ujumuishaji uliofaulu huanza kidogo: jaribu AI kwenye kazi moja isiyo na hatari kidogo (k.m. rasimu ya brosha), shiriki ushindi na timu, kisha upanue wigo imani inapoongezeka. Fundisha kila mwanachama mpya wa timu zana na mipaka (kile ambacho hakiwezi kukabidhiwa kwa AI); kwa sababu mtumiaji hatari zaidi ni yule anayeamini AI kupita kiasi bila kujua mipaka. Kukagua kumbukumbu ya ukaguzi pamoja katika mikutano mifupi ya kawaida hugeuza makosa kuwa mafunzo ya pamoja na kuboresha ubora bila kulaumu mtu yeyote. Kusudi ni kubadilisha AI kutoka kwa kitu cha kuogopwa au kuaminiwa kwa upofu kuwa zana ya kawaida ambayo timu hutumia kwa uangalifu.

Kidokezo: Tambua "Bingwa wa AI": mshiriki wa timu ambaye anajua zana vizuri, husaidia wenzake, na kusasisha sera. Hoja moja ya uwajibikaji inahakikisha kuwa matumizi yanabaki thabiti na salama.

Makosa ya kawaida

Matumizi ya sehemu. Kutumia AI iliyotawanywa katika misheni; Kutoanzisha mfumo thabiti wa mwisho hadi mwisho.
Sio kupima. Kwa kudhani "inafanya kazi" bila kupima ubora na usalama.
Hakuna sheria zilizoandikwa. Kila mtu anayeifanya kwa njia tofauti hujilimbikiza hatari zisizoonekana.
Kuweka lawama kwa AI. "AI ilifanya" sio utetezi; Jukumu ni la mtu.
Kupuuza kuboresha. Bila logi ya ukaguzi, makosa yatarudiwa.
Kutoa usalama kwa kasi. Faida ya muda haipaswi kudhoofisha uthibitishaji.

Kwa muhtasari

Thamani halisi ya AI ni wakati inatumiwa kwa usalama katika mtiririko wa mwisho hadi mwisho kutoka kwa uandikishaji wa awali hadi kutolewa. Katika kila hatua, AI hutoa rasimu, wanadamu huthibitisha na kufanya maamuzi. Ramani ya safari, weka eneo la hatari na mahali pa uthibitishaji kwa kila hatua, weka faragha na ongezeko, pima ubora/usalama/ufanisi, na uifanye kuwa endelevu kwa mfumo wa maandishi wa timu. Uamuzi wa kliniki, utambuzi na wajibu daima ni wa physiotherapist mwenye uwezo; AI haibadilishi jukumu hili, inaimarisha.

Jukumu la maombi

Tengeneza mfumo wa mtiririko wa kazi wa mwisho hadi mwisho kwa kliniki yako mwenyewe (au kliniki ya uwongo) ukitumia kiolezo cha kwanza. Fafanua jukumu la AI na hatua ya uthibitishaji wa mwanadamu kwa angalau awamu tano. Bainisha viashirio vitatu vya vipimo na kiolezo cha tatu na uunde kiolezo cha kumbukumbu ya ukaguzi na kiolezo cha nne. Panga kujaza diary hii kwa wiki.

orodha ya ukaguzi

[ ] Nilipanga safari ya mgonjwa na nikakabidhi jukumu la AI + uthibitishaji wa kibinadamu kwa kila hatua.
[ ] Niliweka eneo la hatari (kijani/njano/nyekundu) kwa kila hatua.
[ ] Nilizika sheria za faragha na upanuzi katika mtiririko.
[ ] Nilifafanua viashiria vya ubora, usalama na ufanisi.
[ ] Nimeanzisha sera iliyoandikwa ya matumizi ya AI na kumbukumbu ya ukaguzi.
[ ] Nilihakikishiwa kila hatua kwamba uamuzi wa kimatibabu na wajibu ulibaki kwa mtaalamu wa tiba ya mwili.

Mtihani wa Moduli

1. Mtaalamu wa tiba ya mwili aliomba programu ya mazoezi kutoka kwa AI kwa mgonjwa aliye na ugonjwa wa kuingizwa kwa bega. Ni ipi njia sahihi zaidi?

A) Kuchukua programu iliyotengenezwa na AI kama rasimu, kuibadilisha kulingana na matokeo ya uchunguzi na uboreshaji na kuidhinisha kama mtaalamu wa tiba ya mwili ✔
B) Kutoa programu ya AI kwa mgonjwa kama ilivyo kwa sababu imefunzwa na maandiko ya sasa
C) Kutotumia AI hata kidogo, kwa sababu maagizo ya mazoezi hayawezi kujiendesha kikamilifu
D) Tuma programu kwa mgonjwa na usubiri AI ijisahihishe kulingana na maoni.

Maelezo: Mpango unaozalishwa na AI ni rasimu; Uamuzi wa kliniki, udhibiti wa contraindication na idhini ya mwisho ni ya mtaalamu wa physiotherapist. AI huokoa muda lakini haiwezi kuchukua uchunguzi, hoja za kimatibabu na uwajibikaji.

2. Ni ipi kati ya zifuatazo ambayo ni kweli kwa zana ya AI ambayo hupima pembe ya pamoja kwa ukadiriaji wa mkao kulingana na video?

A) Ni zana muhimu ya uchunguzi wa awali na ufuatiliaji, lakini inakabiliwa na hitilafu ya kipimo na lazima idhibitishwe na kipimo cha kimatibabu ✔
B) Sahihi zaidi kuliko goniometer, kwa hivyo hufanya kipimo cha mwongozo sio lazima kabisa
C) Inatoa matokeo sahihi na usahihi wa milimita na digrii chini ya hali zote.
D) Inaweza kuchapishwa moja kwa moja kwenye ripoti kama kipimo rasmi cha kliniki, hakuna ukaguzi wa ziada unaohitajika

Maelezo: Ukadiriaji wa nafasi ni muhimu kwa kuchanganua, kulinganisha, na ufuatiliaji mbaya; Hata hivyo, kutokana na pembe ya kamera, nguo, mwangaza na hitilafu ya muundo, si mbadala wa vipimo vya kimatibabu kama vile goniometer na matokeo lazima yathibitishwe.

3. Je, ni jambo gani la kwanza ambalo mtaalamu wa kimwili anapaswa kufanya kabla ya kutoa data ya mgonjwa kwa chombo cha AI cha wingu?

A) Tambua na usijulishe muktadha na ushiriki data muhimu ya kimatibabu pekee ✔
B) Bandika faili nzima na jina kamili la mgonjwa na nambari ya kitambulisho cha TR kwa matokeo bora.
C) Kushiriki bila tahadhari yoyote, kwa sababu zana za AI tayari ziko salama
D) Badilisha tu fonti kabla ya kushiriki data

Maelezo: Kupunguza data na kutokutambulisha ni muhimu: kuondoa maelezo yanayoweza kumtambulisha mtu binafsi, kutoa tu muktadha unaohitajika na kuchagua zana salama za KVKK hulinda faragha. Data ya kibinafsi isiyohitajika haipaswi kamwe kushirikiwa.

4. AI ilitoa nakala ya jarida kusaidia mbinu ya matibabu. Je, mtaalamu wa physiotherapist anapaswa kufanya nini?

A) Kuthibitisha kuwa rejeleo lipo, sarafu yake na kiwango cha ushahidi kutoka kwa hifadhidata huru ✔
B) Kutegemea kumbukumbu, kwa sababu AI inaonyesha tu makala halisi
C) Kuongeza marejeleo moja kwa moja kwenye ripoti ya mgonjwa kama chanzo
D) Kuikubali kwa sababu tu kichwa kinasikika kisayansi

Maelezo: AI inaweza kutengeneza marejeleo (hallucination). Kila chanzo kinapaswa kuthibitishwa dhidi ya hifadhidata huru ili kubaini kama kipo, sarafu yake na kiwango cha ushahidi.

5. Ni sheria gani inapaswa kujumuishwa katika mtiririko wa ujumbe unaoungwa mkono na AI ulioanzishwa ili kuongeza utiifu wa mpango wa mazoezi ya nyumbani?

A) Sheria ya kupanda ambayo huelekeza mgonjwa kwa mtaalamu wa tiba ya mwili iwapo ishara ya bendera itaharibika/nyekundu ✔
B) AI hujibu maswali yote ya mgonjwa kwa kutoa ushauri wa matibabu
C) Kuweka ujumbe kwa furaha ili kumweka mgonjwa kwenye ratiba, hata kama kuna malalamiko
D) Mtaalamu wa physiotherapist haoni ujumbe wowote, mtiririko ni moja kwa moja kabisa.

Maelezo: Uendeshaji otomatiki unapaswa kuwa na sheria ya kupanda ambayo inatambua kuzorota au ishara nyekundu za bendera (maumivu ya kuongezeka, dalili za neva, kuanguka) na kuelekeza mgonjwa kwa mtaalamu wa kimwili wa binadamu. AI haifanyi tathmini ya kliniki.

6. Je, ni kosa gani kati ya zifuatazo ambalo ni hatari zaidi la AI wakati wa kuandika ripoti za maendeleo?

A) Kuweka viwango vya kipimo ambavyo havipo na nambari zinazoonekana kuwa sawa ✔
B) Kuandika sentensi kwa unadhifu sana na kwa kusomeka
C) Kuandaa ripoti haraka sana
D) Uumbizaji wa mara kwa mara wa vichwa

Ufafanuzi: AI inaweza kutoshea maadili ya kipimo ambayo haina katika nambari zinazoonekana kuwa sawa. Kila data inayolengwa katika ripoti lazima idhibitishwe kwa neno moja na rekodi halisi ya ukaguzi na kipimo.

7. Ni kanuni gani muhimu zaidi wakati wa kutumia AI katika uzalishaji wa brosha ya elimu ya mgonjwa?

A) Kurahisisha maudhui na kumfanya mtaalamu wa tibamaungo athibitishe kila dai la matibabu dhidi ya ushahidi ✔
B) Jaza broshua kwa maneno mengi ya kitiba iwezekanavyo na uifanye ionekane ya kisayansi.
C) Chapisha na usambaze pato la AI bila kuisoma kabisa
D) Kuchagua sentensi zenye kusadikisha zaidi badala ya kutafuta ushahidi

Maelezo: Yaliyomo yanapaswa kuwa rahisi na sahihi, yanayolingana na kiwango cha kusoma na kuandika cha mgonjwa; Kila dai la matibabu lazima lithibitishwe na kuthibitishwa na mtaalamu wa tiba ya mwili kulingana na ushahidi na mazoezi ya kimatibabu. Lugha nyepesi haiwezi kuchukua nafasi ya usahihi.

8. Nini madhumuni ya kutumia mfumo wa PICO wakati wa kutafuta ushahidi kwa swali la kimatibabu?

A) Kuunda swali la kimatibabu, kuzingatia uchunguzi na kuweka mfumo wazi ✔
B) Kufanya isiwezekane kwa AI kuendana na marejeleo
C) Kufanya uthibitisho wa ushahidi usio wa lazima.
D) Kuanza matibabu bila ridhaa ya mgonjwa

Maelezo: PICO (Mgonjwa/Idadi ya Watu, Uingiliaji kati, Ulinganisho, Matokeo) inalenga uchanganuzi kwa kupanga swali na kuipa AI mfumo unaoeleweka. Hata hivyo, ushahidi unaopatikana lazima uthibitishwe kwa kujitegemea na kubadilishwa kwa mgonjwa.

9. Ni ipi kati ya zifuatazo imeandikwa katika sehemu ya 'O' (Lengo) ya noti ya SABUNI?

A) Matokeo ya lengo kama vile kipimo cha safu ya viungo vya mwendo na nguvu ya misuli ✔
B) Kauli ya mgonjwa 'inauma zaidi asubuhi'
C) Mazoezi yaliyopangwa kwa kikao kijacho
D) Ufafanuzi wa kimatibabu wa Physiotherapist na tathmini ya uchunguzi

Maelezo: Sehemu ya lengo inajumuisha matokeo ya kuonekana na yanayoweza kupimika: safu ya pamoja ya mwendo, nguvu ya misuli, edema, maadili ya kipimo. Maumivu yaliyoonyeshwa na mgonjwa ni ya sehemu ya kibinafsi (S).

10. Je, ni mtazamo gani sahihi kwa pendekezo la zoezi la usawa la jumla kutoka kwa AI kwa mgonjwa wa neva (k.m. baada ya kiharusi)?

A) Badilisha pendekezo kulingana na hali ya mfumo wa neva na vikwazo vya usalama vya mgonjwa na utumie chini ya usimamizi ✔
B) Kutumia pendekezo la jumla kama lilivyo, kwa sababu mazoezi ya usawa ni sawa kwa kila mtu
C) Kufanya programu kuwa ngumu na inaendelea haraka, hata ikiwa kuna hatari ya kuanguka
D) Kutumia itifaki ya mifupa bila kuzingatia tofauti za neva

Maelezo: Mapendekezo ya jumla katika makundi maalum yanaweza kuwa hatari kwa kuanguka, unyogovu, au usalama. Mapendekezo yanapaswa kubadilishwa kulingana na hali ya neva ya mgonjwa, vikwazo vya usalama na, ikiwa ni lazima, mashauriano ya timu na kutekelezwa chini ya usimamizi.

11. Ni nini kinachohitajika kwa ufuatiliaji wa mbali unaosaidiwa na AI katika kipindi cha ukarabati wa simu?

A) Idhini iliyo na taarifa, usalama wa data na ufafanuzi wa awali wa mpango wa dharura ✔
B) Kuweka kamera ya mgonjwa mara kwa mara bila ruhusa
C) Maamuzi yote ya kliniki hufanywa moja kwa moja na AI
D) Kuamua kwa uboreshaji wakati wa kikao nini cha kufanya katika kesi ya dharura

Maelezo: Idhini iliyo na taarifa, usalama wa data na mpango wa dharura/kupanda ni muhimu katika ufuatiliaji wa mbali. Udhibiti wa binadamu lazima udumishwe huku data iliyokusanywa kwa mbali ikibadilishwa kuwa maamuzi ya kimatibabu.

12. Kanuni ya 'kupunguza data' ina maana gani katika mazoezi ya tiba ya mwili kwa mujibu wa KVKK?

A) Inachakata data ya chini kabisa inayohitajika kwa madhumuni hayo na kutoshiriki data ya kibinafsi isiyo ya lazima ✔
B) Kusanya na kuhifadhi data zote zinazowezekana ikiwa tu
C) Kuhifadhi data kwa kuigawanya katika faili ndogo
D) Kutunza kumbukumbu za karatasi, sio za kidijitali pekee

Maelezo: Kupunguza data kunamaanisha kuchakata tu data ya kibinafsi ya chini inayohitajika kwa madhumuni hayo. Utambulisho usio wa lazima na data nyeti haipaswi kutolewa kwa zana za AI, na muktadha usiojulikana unapaswa kushirikiwa kila inapowezekana.

13. Ni kidhibiti gani muhimu zaidi kwa usalama katika simulizi la video la zoezi linalozalishwa na AI?

A) Mtaalamu wa physiotherapist anathibitisha kwamba maelekezo ya harakati ni sahihi, salama na yanafaa kwa mgonjwa ✔
B) Ubora wa kuona wa video ni wa juu
C) Masimulizi yawe ya haraka iwezekanavyo
D) Muziki wa usuli ni wa kutia moyo

Ufafanuzi: Mtaalamu wa tiba ya mwili lazima athibitishe kwamba harakati iliyoelezwa ni sahihi, salama na inafaa kwa mgonjwa, na kwamba haina maneno ambayo yanaweza kusababisha kutoelewana. Maagizo yasiyo sahihi ya mazoezi yanaweza kusababisha kuumia.

14. Jinsi bora ya kufupisha mipaka ya kimsingi ya matumizi ya AI katika tiba ya mwili?

A) AI inazalisha na kuharakisha rasimu; Utambuzi, uamuzi wa kimatibabu na wajibu ni wa mtaalamu wa tibamaungo ✔
B) Wakati AI inakua vya kutosha, inachukua nafasi ya uamuzi wa kliniki wa mtaalamu wa kimwili
C) Pato la AI halihitaji uthibitisho kwa sababu limefunzwa kwenye data
D) AI inaweza kuchukua kabisa uchunguzi wa mgonjwa na tathmini ya kugusa

Maelezo: AI ni zana yenye nguvu ya kuandika na kuongeza kasi; Hata hivyo, uchunguzi, uamuzi wa kliniki na wajibu ni wa physiotherapist mwenye uwezo. Maamuzi muhimu kwa usalama hayawezi kutekelezwa bila idhini ya mtaalamu; AI haichukui nafasi ya idhini hii.