Ukalimani na Ufuatiliaji Matokeo ya Maabara

Faida:

• Uwezo wa kufupisha na kuweka kipaumbele matokeo ya hemogram, biokemia na uchanganuzi wa mkojo na anuwai ya marejeleo ya spishi/mbio, inayoungwa mkono na AI.
• Uwezo wa kuhalalisha tafsiri ya AI na anuwai ya marejeleo, ubora wa sampuli na picha ya kliniki
• Uwezo wa kuelewa kuwa safu za kumbukumbu hutofautiana kulingana na kifaa na aina, AI haitoi nambari, na uamuzi wa mwisho ni wa daktari.

Maabara ni mkalimani anayebadilisha asiyeonekana kuwa nambari. Hemogramu (hesabu kamili ya damu; idadi na uwiano wa seli za damu), jopo la biokemi (vipimo vya damu vinavyoonyesha utendaji wa chombo), au uchambuzi wa mkojo unaweza kufunua kushindwa kwa figo, maambukizi, au ugonjwa wa kimetaboliki ambao mtihani hauwezi kugundua. Lakini matokeo ya maabara pekee sio uchunguzi; ni kipande cha fumbo. Akili Bandia (AI) ni usaidizi wa haraka katika kupanga vipande hivi, kuangazia maadili yasiyo ya marejeleo, na muhtasari wa mienendo. Lakini kuna sheria muhimu hapa: safu za kumbukumbu hutofautiana kulingana na spishi, kuzaliana, umri na kifaa. Ikiwa AI itachukua anuwai ya jumla, itatoa tafsiri isiyo sahihi. Katika kitengo hiki, utajifunza jinsi ya kufupisha na kuweka kipaumbele matokeo ya maabara kwa usalama na AI. Ni daktari anayeona picha ya kliniki ambayo inageuza matokeo kuwa uchunguzi.

Masafa ya marejeleo: muktadha wa kila kitu

Ikiwa thamani ni "juu" au "chini" inategemea masafa ya marejeleo ambayo inatazamwa kutoka. Safu hizi ni tofauti katika paka na mbwa, kittens na watu wazee, na hata katika vifaa tofauti vya analyzer. Kwa mfano, thamani ya kawaida ya hematocrit ya greyhound ni ya juu kuliko mifugo mengine ya mbwa; Inaonekana "juu" ikilinganishwa na anuwai ya jumla lakini ni ya kawaida kwa kuzaliana. Unapotafsiri thamani kwa AI, hakikisha unatoa masafa ya marejeleo na aina ya kifaa unachotumia. Vinginevyo, AI inaweza kuambatisha lebo isiyo sahihi "isiyo ya kawaida" kulingana na masafa ya wastani ambayo imejifunza kutoka kwa mtandao.

Tahadhari: AI haifanyi uchambuzi wa nambari yenyewe; Huhariri nambari na masafa ya marejeleo unayotoa. Inaweza kufanya makosa ikiwa itaulizwa "kuhesabu" thamani. Tumia AI tu kama muhtasari, vipaumbele na zana ya shirika.

Ubora wa sampuli: takataka ndani, takataka nje

Kuegemea kwa matokeo ya maabara inategemea ubora wa sampuli. Hemolysis (kuvunjika kwa seli nyekundu) huongeza kwa uongo potasiamu na baadhi ya maadili ya enzyme; lipemia (mafuta ya ziada katika damu) huharibu baadhi ya vipimo; uvimbe unaonyesha hesabu ya platelet ya chini; Hifadhi isiyo sahihi hubadilisha maadili. AI haijui makosa haya ya kabla ya uchambuzi; Inachakata nambari iliyowekwa mbele yake kama ilivyo. Kwa hiyo, daktari anapaswa kutathmini ubora wa sampuli kabla ya kutafsiri matokeo.

Hatua kwa hatua: Muhtasari wa maabara na AI

1. Kusanya muktadha. Aina, rangi, umri, jinsia, malalamiko ya kliniki.
2. Ongeza kumbukumbu ya kifaa. Kwa kila kigezo, toa masafa ya marejeleo ya kifaa.
3. Angalia ubora wa sampuli. Je, kuna hemolysis, lipemia, clot?
4. Angazia maadili yasiyo ya marejeleo. Uliza tu AI kuripoti makosa.
5. Linganisha na picha ya kliniki. Soma maadili pamoja na ukaguzi na malalamiko.
6. Tazama mwenendo. Linganisha na matokeo ya awali na kuamua mwelekeo.
7. Daktari hufanya tafsiri. Maamuzi ya utambuzi na matibabu ni ya daktari.

kesi tatu ndogo

Uchunguzi wa 1. Paka mwenye umri wa miaka 14 na kilo 3.8 ana kreatini 3.4 mg/dL (marejeleo ya kifaa 0.8–2.4), urea 78 mg/dL (rejea 16–36), SDMA ya juu. AI iliangazia maadili haya matatu kama "marejeleo hapo juu, yanaweza kuwa yanahusiana na utendaji kazi wa figo" na ikatengeneza chati ya mwenendo yenye maadili ya awali. Daktari alitathmini wiani wa mkojo na picha ya kliniki na akajifanyia mwenyewe. AI imehaririwa; daktari alitoa maoni.

Uchunguzi wa 2. Potasiamu katika mbwa ilifikia 7.1 mmol / L na AI iliashiria "hyperkalemia kali". Daktari alibainisha hemolysis muhimu katika sampuli; Katika sampuli iliyochukuliwa tena, thamani ilikuwa 4.6 mmol/L (kawaida). AI iliangalia nambari tu; Daktari alipata hitilafu ya kabla ya uchambuzi.

Uchunguzi wa 3. Greyhound ilikuwa na hematocrit ya 58%; AI ni "juu" kuhusiana na kumbukumbu ya jumla ya mbwa, alisema. Daktari alikumbuka rejeleo la mbio mahususi na kutathmini thamani kama kawaida. Kesi hii inaonyesha kuwa AI itapotosha ikiwa kifaa na mbio hazitarejelewa.

Chati ya kulinganisha

pembejeo

Pato la AI

Hatari

Hakuna kumbukumbu ya kifaa iliyotolewa

Maoni kulingana na anuwai ya jumla

Uongo usio wa kawaida/kawaida

Aina/ufugaji haujabainishwa

Dhana ya aina ya maana

Kuandika vibaya

Ubora wa sampuli haujulikani

Huchakata nambari kama ilivyo

Hitilafu ya kabla ya uchanganuzi imesalia kufichwa

Picha ya kliniki haijatolewa

Tafsiri ya nambari iliyotengwa

Bila muktadha, kupotosha

Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa

Jukumu: Msaidizi wa muhtasari wa maabara (hutambui, unahariri). Muktadha: Aina [...], rangi [...], umri [...], malalamiko [...].Kazi: Panga matokeo hapa chini kulingana na safu za marejeleo za zana NINAZOTOA; alama tu na kikundi maadili yasiyo ya marejeleo (k.m. figo, ini, elektroliti). Weka maoni katika lugha "inayowezekana". Matokeo (thamani + kumbukumbu): [...]

Jukumu: Unda jedwali la mwelekeo na muhtasari wa mwelekeo wa thamani za [parameta] kutoka kwa matokeo tofauti ya tarehe (kuongezeka/kupungua/thabiti). Kufanya tafsiri ya kliniki na utambuzi. Mtindo wa nambari pekee.Matokeo: [...]

Kazi: Katika seti hii ya matokeo, weka alama kwenye maadili ambayo yanasababisha shaka ya makosa ya awali ya uchanganuzi (hemolysis, lipemia, clot, njaa) na uandike "ubora wa sampuli lazima uthibitishwe". Matokeo: [...]

Kazi: Linganisha maadili yasiyo ya kawaida yafuatayo na matokeo ya kimatibabu na uorodheshe katika lugha "inayowezekana" ambayo wanaunga mkono utambuzi wa tofauti. Ushuhuda wa uhakika; Daktari atafanya uamuzi kupitia uchunguzi na uchunguzi. Maadili + matokeo: [...]

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Dhaifu: "Tafasiri matokeo haya ya damu, mgonjwa ni nini?"

Nguvu: "Paka jike mwenye umri wa miaka 13, asiye na uterasi, akilalamika kupungua uzito. Panga maadili yafuatayo kulingana na marejeleo ya chombo NINAYOTOA, panga zile tu ambazo si marejeleo, bendera ikiwa ubora wa sampuli una shaka. Usifanye uchunguzi wa uhakika; nitatafsiri kwa picha ya kliniki. Creatinine 3.4 (0.8–2.4), T4 6.00. "

Aina, masafa ya marejeleo na kikomo vinatolewa katika kidokezo chenye nguvu; Kazi ya AI ni udhibiti tu.

Makosa ya kawaida

• Haitoi marejeleo ya kifaa. Lebo za AI kimakosa kulingana na anuwai ya jumla.
• Kuacha muktadha wa spishi/mbari. Kuzaliana tofauti kama vile kutoroka kwa hematokriti ya greyhound.
• Kupuuza ubora wa sampuli. Viwango vya hemolysis/lipemia vinaonyesha uwongo.
• Kuhusisha utambuzi kwa idadi iliyotengwa. Thamani hupata maana kwa picha ya kimatibabu.
• Kufanya nambari za AI "kuhesabu". AI hufanya makosa katika hesabu; Anapanga, unahesabu.

Maadili ya hofu na kuingilia kati kwa wakati

Baadhi ya maadili ya maabara ni muhimu sana kwamba yanahitaji kuingilia kati mara tu yanapoonekana; hizi huitwa thamani ya hofu (thamani muhimu). Kwa mfano, potasiamu nyingi (hyperkalemia) inaweza kuharibu rhythm ya moyo na kusababisha kifo cha ghafla; sukari ya chini sana ya damu (hypoglycemia) inaweza kusababisha kifafa na kukosa fahamu; Hypercalcemia kali au hematocrit ya chini sana inahitaji tathmini ya haraka. Wakati wa kufanya muhtasari wa seti ya matokeo, AI inaweza kuangazia maadili kama haya na kuyaweka alama kama "uangalifu wa haraka"; Hiki ni kikumbusho muhimu ili kuepuka kukosa siku yenye shughuli nyingi.

Walakini, kuna mitego miwili hapa. Kwanza, thamani ya hofu haiwezi kuwa ya kweli kila wakati: hitilafu ya kabla ya uchambuzi (hemolysis, tube mbaya, usindikaji kuchelewa) inaweza kuzalisha thamani ya uongo; kwa hiyo, daktari lazima ahakikishe haraka thamani kwa ubora wa sampuli na uwasilishaji wa kliniki. Pili, kwa sababu AI inaona thamani kama "ndani ya safu ya kawaida" haimaanishi kuwa mgonjwa huyo sio wa haraka; Wagonjwa wengine wanaweza kuzorota haraka hata na maadili ya kawaida ya maabara, kwa sababu picha bado haijaonyeshwa kwenye damu. Kwa hiyo, thamani ya hofu sio wito wa kuchukua hatua na thamani ya kawaida sio hakikisho. Wakati unakabiliwa na matokeo muhimu, mlolongo wa uamuzi daima ni sawa: kuthibitisha ubora wa sampuli, mechi na picha ya kliniki, kurudia ikiwa ni lazima na udhibiti uingiliaji kama daktari. AI huongeza kasi; Uzito wa uamuzi hutegemea daktari.

Kwa muhtasari

Matokeo ya maabara sio utambuzi, lakini kidokezo. AI ni wepesi wa kupanga viashiria hivi, ikiangazia mbali na marejeleo, na ufuatiliaji wa mwenendo; lakini safu ya marejeleo inatofautiana kulingana na spishi, aina na kifaa na lazima itolewe. Daktari anatathmini ubora wa sampuli; Makosa ya kabla ya uchanganuzi ni mitego ambayo AI haiwezi kuona. Soma maadili pamoja na picha ya kliniki. Ni daktari ambaye hutafsiri matokeo katika uchunguzi na hubeba jukumu.

Jukumu la maombi

Pata matokeo yako matatu ya mwisho ya maabara. Fanya AI ipange kwa kutoa safu ya marejeleo ya kifaa na aina kwa kila moja. Kisha: (1) thibitisha ikiwa makosa yaliyoalamishwa na AI si ya kawaida kwa aina/kifaa, (2) tafuta shaka ya hitilafu ya kabla ya uchanganuzi katika sampuli, (3) chati ya mwenendo kwa mmoja wa wagonjwa wako sugu na utafsiri mwelekeo. Linganisha maoni na picha ya kliniki.

orodha ya ukaguzi

• [ ] Nilitoa aina, rangi, umri na malalamiko.
• [ ] Niliingiza masafa ya marejeleo ya kifaa kwa kila kigezo.
• [ ] Niliangalia ubora wa sampuli (hemolysis, lipemia, clot).
• [ ] Sikufanya hesabu za AI, nilizipanga tu.
• [ ] Nililinganisha maadili na picha ya kliniki.
• [ ] Nililinganisha mwelekeo na matokeo ya awali.
• [ ] Kama daktari, nilifanya tafsiri ya mwisho na utambuzi.