Faida:
- Kuelewa jinsi Mfumo wa Taarifa za Maabara (LIS), vifaa vya kati na mtiririko wa data wa HL7/ASTM unavyofanya kazi na ambapo maarifa ya bandia huongezwa kwenye msururu huu.
- Uwezo wa kubuni sheria za uthibitishaji otomatiki na usaidizi wa akili ya bandia na kuweka mipaka salama na sheria za ubaguzi.
- Uwezo wa kuelewa hatari ya usalama wa mgonjwa ya makosa ya ujumuishaji (kutolingana kwa kitengo, nambari ya LOINC, mchanganyiko wa chaneli) na sehemu za uthibitishaji.
Matokeo ya maabara hufanya safari isiyoonekana hadi inapoacha kifaa na kufikia skrini ya daktari: kifaa huzalisha data, vifaa vya kati hukusanya, Mfumo wa Taarifa ya Maabara (LIS) hurekodi na kuithibitisha, mfumo wa taarifa za hospitali (HIS) huunganisha kwa mgonjwa, na matokeo yake yanaripotiwa. Katika kila kiungo katika mlolongo huu, data hutafsiriwa kutoka kwa umbizo moja hadi jingine, na kila tafsiri ni fursa ya makosa: kitengo hakilinganishwi, msimbo wa majaribio umechanganyikiwa, chaneli inabadilishwa kwa uchanganuzi mwingine. AI inaweza kuunda thamani kubwa kwa kuiongeza kwenye msururu huu - hasa kwa kufanya sheria za uthibitishaji kiotomatiki kuwa nadhifu zaidi - lakini AI iliyokosewa inaweza kuongeza kasi na kuongeza makosa.
Katika kitengo hiki, utajifunza jinsi LIS, vifaa vya kati na viwango vya kubadilishana data (HL7, ASTM, LOINC) hufanya kazi; mantiki na mipaka salama ya uthibitishaji wa moja kwa moja; Tutashughulikia hatari ya usalama wa mgonjwa ya makosa ya ujumuishaji. Kanuni ya msingi: AI huharakisha utawala na mtiririko; Uamuzi wa matokeo ambayo yatatolewa moja kwa moja na ambayo yataenda kwa mwanadamu imedhamiriwa na mtaalam mwenye sheria za usalama.
Pete za mtiririko wa data
LIS (Mfumo wa Taarifa za Maabara) ni ubongo wa maabara: hupokea maagizo ya majaribio, kufuatilia sampuli, kurekodi, kuthibitisha na kuripoti matokeo. Middleware ni kifaa cha kati ambacho hukaa kati ya vifaa na LIS; Hukusanya data kutoka kwa vifaa vingi, hutumia sheria (kukagua delta, uthibitishaji wa kiotomatiki), na kudhibiti maombi ya kurudia/kupunguza. HIMS/HIS husimamia utambulisho wa mgonjwa na maombi katika hospitali nzima.
Mifumo hii huzungumza "lugha" za kawaida kwa kila mmoja:
- HL7 (Kiwango cha 7 cha Afya): Kiwango cha kutuma ujumbe kati ya mifumo ya afya. Ombi la jaribio na matokeo yake hufanywa kama ujumbe wa HL7.
- ASTM: Kiwango cha utumaji ujumbe kinachotumiwa hasa katika mawasiliano ya kifaa-kati.
- LOINC: Kamusi ambayo huweka majaribio ya kimaabara kote ulimwenguni. Kipimo cha "glucose, serum" kina msimbo wa LOINC; Shukrani kwa kanuni hii, mifumo tofauti inaelewa kuwa wanazungumza juu ya mtihani sawa.
Bila viwango hivi, kila kifaa na mfumo haungeelewana. AI inaweza kusaidia kulinganisha ujumbe huu, kutafuta makosa, na kutoa sheria; lakini usahihi wa ulinganifu lazima ujaribiwe na mwanadamu.
safu
Misheni
Hatari ya hitilafu ya kawaida
Kifaa (kichanganuzi)
hufanya vipimo
Urekebishaji, mazungumzo ya njia
vyombo vya kati
Inakusanya data, inatumika sheria
Sheria mbaya, mechi ya kitengo
LIS
Rekodi, inathibitisha, ripoti
LOINC/mkanganyiko wa msimbo wa jaribio
YEYE/WAKE
Kitambulisho cha mgonjwa, ombi
Ulinganisho usio sahihi wa mgonjwa
Uthibitishaji wa kiotomatiki ni nini?
Uthibitishaji wa kiotomatiki ni uwasilishaji otomatiki wa matokeo ambayo yanakidhi hali fulani za usalama bila ufuatiliaji wa kibinadamu. Kwa mfano: tokeo ambalo liko ndani ya masafa ya marejeleo, lina QC halali, lina ukaguzi safi wa delta, halina alama za kuingiliwa, na si muhimu linaweza kuidhinishwa kiotomatiki. Hii huondoa wingi wa matokeo ya kawaida ya kawaida kutoka kwa mwanadamu na huelekeza usikivu wa mtaalam kwa matokeo ambayo yanahitaji uchunguzi. Uthibitishaji wa kiotomatiki ulioundwa vizuri unaweza kuharakisha kwa usalama sehemu kubwa ya matokeo katika maabara.
Lakini kiini cha uthibitishaji wa kiotomatiki ndicho ambacho HUWEZI kiotomatiki. Yafuatayo yanapaswa kutengwa na otomatiki na kuelekezwa kwa wanadamu:
- Maadili muhimu/hofu
- Ukiukaji wa ukaguzi wa Delta
- Wachanganuzi walio na ukiukaji wa QC
- Bendera za kuingilia kati (hemolysis, lipemia, icterus)
- Matokeo ambapo kifaa huweka ishara ya "angalia".
- Matokeo fulani ambayo yako nje ya masafa ya marejeleo na yanahitaji tafsiri ya kimatibabu
Tahadhari: "Toa kila kitu kiotomatiki" ndio uamuzi hatari zaidi wa kiotomatiki. Otomatiki nzuri hufafanuliwa na sheria za ubaguzi; Ni muhimu zaidi kufafanua ni matokeo gani ambayo hakika yataenda kwa watu kuliko ambayo mtu atapita.
Jinsi ya kuongeza AI kwa ujumuishaji
AI ni muhimu sana kama msaidizi wakati wa kuunda sheria za uthibitishaji otomatiki: inaweza kukagua sheria zilizopo, kuashiria mianya, kuiga matokeo ambayo seti ya sheria itapita, angalia orodha ya ubaguzi. Inaweza pia kutafuta hitilafu zinazolingana (kitengo kutolingana, masafa ya thamani yasiyotarajiwa, mkanganyiko wa msimbo) katika ujumbe wa HL7/ASTM. Lakini hakuna sheria iliyopendekezwa na AI inayowekwa katika uzalishaji bila kuthibitishwa na data halisi ya mgonjwa na upimaji wa nyuma. Kabla ya kwenda moja kwa moja, sheria ya otomatiki inajaribiwa kwenye matokeo ya kihistoria na kuulizwa "ingekosa maadili ngapi muhimu?" Inapaswa kupimwa na swali.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Andika sheria za uthibitishaji otomatiki na upate matokeo haraka.
Kidokezo hiki hakijumuishi vikomo vya usalama, vighairi, na muktadha wa maabara. AI inaweza kupendekeza sheria pana, hatari ya "kupita-yote", na kuna hatari ya kutoa maadili muhimu kiotomatiki.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: msaidizi wa mtaalamu wa maabara ambaye RASIMU ya sheria za uthibitishaji kiotomatiki. Lengo ni usalama; kasi ni ya pili. Pendekeza rasimu ya sheria kwa wachanganuzi wafuatao:[orodha ya wachanganuzi]. Andika matoleo ya kiotomatiki CONDITIONS na EXCEPTION (nenda kwa kesi za kibinadamu) kando kwa kila sheria. Vighairi lazima vijumuishe angalau yafuatayo: thamani muhimu, ukiukaji wa ukaguzi wa delta, ukiukaji wa QC, alamisho ya uingiliaji, alama ya ukaguzi wa kifaa. Ongeza kidokezo karibu na kila sheria ukisema "sheria hii inaweza kuepuka hatari hii". Nitajaribu sheria kwa kuangalia nyuma kabla ya kuziweka katika uzalishaji; Pia andika ni data gani ya kihistoria ninayopaswa kuangalia kwa majaribio.
Kidokezo chenye nguvu hutanguliza usalama, hutekeleza vighairi, huuliza hatari, na inajumuisha hatua ya uthibitishaji.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Otomatiki iliyoundwa vizuri. Maabara huweka uthibitishaji wa kiotomatiki kwa matokeo ya kawaida ya hesabu kamili ya damu: katika masafa ya marejeleo, QC wazi, delta wazi, hakuna bendera ya kifaa. Maadili muhimu, bendera ya mlipuko, ukiukaji wa delta huenda kwa binadamu. Inaiga seti ya sheria ya AI na inaonyesha kuwa hakuna maadili muhimu ambayo yametoroka katika matokeo 10,000 iliyopita. Mtaalam anathibitisha na kutekeleza sheria; Takriban 70% ya matokeo yameharakishwa kwa usalama, yakizingatia yale muhimu.
Kesi ya 2 - Hitilafu ya kulinganisha sauti. Baada ya kusasisha muunganisho, kifaa hutuma mmol/L huku kifaa cha kati kinatarajia magnesiamu mg/dL. Maadili yamepimwa kwa utaratibu kimakosa. AI inaashiria mabadiliko ya ghafla na yasiyotarajiwa kabisa ya matokeo katika safu ("matokeo yote ya magnesiamu ~ mara 2.4 ya kawaida"). Mtaalamu hupata na kurekebisha hitilafu ya ulinganishaji wa kitengo. Ikiwa otomatiki haikupata hitilafu hii, maelfu ya matokeo yangekuwa si sahihi - mfano wazi wa hatari ya otomatiki kuongeza makosa.
Kesi ya 3 - Kutoroka kiotomatiki kwa thamani muhimu. Inafungua uthibitisho mpana wa kiotomatiki bila kuweka sheria nyingine ya ubaguzi wa maabara. Kiwango cha potasiamu cha 6.4 mmol/L, ingawa ni muhimu, hutolewa kiotomatiki na arifa inarukwa. Mgonjwa amejeruhiwa. Somo: usalama wa uthibitisho wa moja kwa moja unategemea ukamilifu wa sheria za ubaguzi; thamani muhimu haiachiwi kamwe kwa otomatiki.
Violezo vya haraka vinavyoweza kunakiliwa
Rasimu ya KIOLEZO CHA SHERIA YA UTHIBITISHO KIOTOmatiki: [jina]. Orodhesha masharti ya kutolewa kiotomatiki (safa ya marejeleo, hali ya QC, delta, mwingiliano, bendera ya kifaa). Kisha orodhesha vighairi vya "LAZIMA UENDE KWA WATU" kando. Taja hatari ambayo kila sheria inaweza kukosa. Kanuni ni rasimu; Sitatumia bila majaribio ya kurudi nyuma.
RULE SIMULATION TEMPLATE Tumia kanuni ifuatayo ya uthibitishaji otomatiki kwa orodha ya matokeo ya kihistoria ambayo nitatoa bila majina. Onyesha ni matokeo yapi yangepita kiotomatiki na yapi yangeenda kwa wanadamu. Hasa: je, maadili yoyote muhimu yamepitishwa kiotomatiki? Uvunjaji wa Delta ulitoroka? Kanuni: [kanuni]. Matokeo: [orodha].
KIOLEZO CHA KUCHANGANUA HITILAFU YA HITILAFUMatokeo yafuatayo ya uchanganuzi yanaonyesha hitilafu ya ujumuishaji/ulinganifu: mkupuko wa ghafla na thabiti wa matokeo yote (hitilafu ya kitengo inayowezekana), masafa yasiyotarajiwa, kutofautiana kutoka kwa kifaa/chaneli moja. Bendera muundo unaotiliwa shaka na sababu inayowezekana; Nitafanya uamuzi. Data: [orodha].
LOINC/TEST CODE CHECK TEMPLATEAngalia jina lifuatalo la jaribio na ulinganifu wa msimbo uliowasilishwa: je, jina la jaribio na jaribio lililofafanuliwa na msimbo hurejelea kichanganuzi sawa? Je, sauti inaendana? Ikiwa kuna kutopatana, angalia "[mechi lazima idhibitishwe]". Zinazolingana: [orodha].
Makosa ya kawaida
- Washa uthibitishaji kiotomatiki bila ubaguzi. Uendeshaji otomatiki bila thamani muhimu, delta, QC na vighairi vya kutoingilia kati ni hatari.
- Kuweka sheria katika uzalishaji bila kuidhinisha. Sheria mpya haitaonyeshwa moja kwa moja bila majaribio ya nyuma kwenye data ya kihistoria.
- Sio kuangalia ulinganifu wa kitengo. Hitilafu kama mg/dL ↔ mmol/L inapendelea matokeo yote kimyakimya.
- Inaangazia msimbo wa jaribio/mkanganyiko wa LOINC. Msimbo usiolingana unaweza kufanya ripoti moja ya jaribio kama jaribio lingine.
- Kupotosha maoni ya sheria ya AI kama ushahidi. Pendekezo ni rasimu; Uigaji na uthibitishaji pekee ndio unaonyesha usalama.
Kidokezo: Unapobuni sheria ya uthibitishaji kiotomatiki, kwanza uliza "SITAKUWEZA kupitisha nini kiotomatiki?" Anza na swali. Ukishaanzisha kikamilifu orodha ya vighairi, mitambo otomatiki inaweza kupanuliwa kwa usalama. Usalama haupimwi kwa matokeo ambayo hupita, lakini kwa kile usichoruhusu kupita.
Kwa muhtasari
Data ya maabara inapita katika mlolongo wa viungo vingi kutoka kwa kifaa hadi kwa daktari; Viwango vya LIS, middleware na HL7/ASTM/LOINC vinatoa mtiririko huu, na kila pete ni fursa ya makosa. Uthibitishaji wa kiotomatiki huharakisha matokeo katika hali salama, lakini usalama wake unategemea sheria za ubaguzi (thamani muhimu, delta, QC, kuingiliwa lazima kwenda kwa wanadamu). Akili ya Bandia ni msaidizi mwenye nguvu katika kuunda sheria, kuiga na skanning kwa makosa ya ujumuishaji; Walakini, hakuna sheria inayowekwa katika uzalishaji bila upimaji wa nyuma na uthibitisho wa kitaalam. Automation pia mizani makosa; Ndio maana vituo vya ukaguzi ni vya lazima.
Jukumu la maombi
Omba sheria iliyowekwa kutoka kwa AI iliyo na kiolezo cha "Rasimu ya Sheria ya Uthibitishaji Kiotomatiki" kwa mchambuzi; Hasa, angalia kuwa orodha ya ubaguzi imekamilika. Kisha tumia sheria hii kwa sampuli ya orodha ya matokeo ya kihistoria yenye kiolezo cha "Uigaji wa Kanuni" na uthibitishe kuwa hakuna ukiukaji wowote wa thamani/delta unaoepukika. Hatimaye, unda hali ya kulinganisha sauti na ujaribu kiolezo cha "Hitilafu ya Uchanganuzi wa Hitilafu".
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nimefafanua kabisa orodha ya vighairi (muhimu, delta, QC, kuingiliwa) kwa uthibitishaji wa kiotomatiki.
- [ ] Nilijaribu sheria kwa kuangalia nyuma na data ya kihistoria kabla ya kuiweka katika uzalishaji.
- [ ] Nimethibitisha kuwa hakuna maadili muhimu/ukiukaji wa delta unaopitishwa kiotomatiki.
- [ ] Niliangalia kitengo na LOINC/msimbo wa jaribio unaolingana.
- [ ] Nilichanganua ili kuona dalili za kushindwa kuunganishwa (kuteleza kwa ghafla kwa uthabiti).
- [ ] Nilithibitisha pendekezo la sheria la AI kupitia uigaji na uthibitishaji.