Faida:
- Fahamu jinsi uainishaji wa awali wa picha unaosaidiwa na AI (smear ya pembeni, mashapo ya mkojo, koloni) hufanya kazi na kile kinachoharakisha
- Uwezo wa kutumia uainishaji wa awali wa AI kama uchunguzi tu na kuacha utambuzi wa seli zisizo za kawaida na muhimu / vijidudu kwa uthibitishaji wa kitaalam.
- Uwezo wa kutambua mipaka ya miundo ya picha (seli adimu, vizalia, ubora wa madoa, mabadiliko ya usambazaji) na kudhibiti hatari ya hasi za uwongo.
Hadubini ni chombo cha zamani zaidi lakini bado chenye nguvu zaidi cha maabara ya matibabu. Umbo la seli katika smear ya damu, fuwele katika mashapo ya mkojo, rangi na mpangilio wa bakteria katika doa la Gram—yote ni mifumo ambayo jicho lililozoezwa linaweza kusoma kwa sekunde lakini linahitaji uzoefu wa miaka mingi ili kuanza. Katika miaka ya hivi karibuni, uchambuzi wa picha uliosaidiwa na AI umeingia katika ulimwengu huu wa hadubini: huainisha kiotomati maandalizi yaliyochanganuliwa kidijitali, kuondoa yale yanayoonekana kuwa ya kawaida na kuelekeza umakini wa mtaalamu kwa maeneo ambayo yanahitaji uchunguzi. Hii ni faida kubwa ya kasi - lakini pia ni moja wapo ya maeneo ambayo mipaka ya uangalifu zaidi lazima itolewe, kwa sababu hasi ya uwongo (kukosa hali isiyo ya kawaida) inamaanisha kuwa utambuzi wa moja kwa moja umekosa.
Jinsi uainishaji wa awali wa picha unaoungwa mkono na AI unavyofanya kazi katika kitengo hiki; smear ya pembeni, mchanga wa mkojo na jinsi inavyotumika katika biolojia; na tutashughulikia mipaka ya kielelezo (kisanduku adimu, vizalia vya programu, ubora wa madoa, mabadiliko ya usambazaji). Kanuni ya msingi: Uainishaji wa awali wa AI ni uchunguzi, sio uchunguzi; Utambuzi na idhini ya mwisho ya matokeo yasiyo ya kawaida na muhimu ni ya mtaalamu.
Jinsi uainishaji wa awali wa picha unavyofanya kazi
Miundo ya picha za AI hujifunza kuainisha kisanduku au muundo kwa mafunzo juu ya idadi kubwa ya mifano iliyo na lebo. Katika kichanganuzi cha hematolojia ya dijiti, kifaa huchanganua smear ya damu, hunasa seli za kibinafsi, na muundo huweka kila moja kwenye darasa (neutrophil, lymphocyte, monocyte, eosinophil, basophil, nk). Mtaalam anawasilishwa na seli zilizoainishwa kama ghala; Mtaalam anathibitisha, kurekebisha au kuweka upya. Vile vile, wachambuzi wa mchanga wa mkojo hugundua erythrocytes, leukocytes, epithelium, fuwele na kutupwa; Baadhi ya mifumo ya biolojia hutathmini mapema hesabu za koloni na mifumo ya ukuaji.
Matokeo ya mfano hubeba vipengele viwili: darasa (seli hii ni neutrophil) na alama ya kujiamini (jinsi inavyoaminika katika uainishaji huu). Seli zilizo na alama za chini za kujiamini au zilizotiwa alama kama "atypical/zisizotambulika" lazima zipelekwe kwa mtaalamu. Kumbuka kuwa muundo unaweza kuainisha kisanduku vibaya kwa ujasiri wa hali ya juu; alama ya kujiamini sio hakikisho la usahihi.
Maombi
AI kabla ya kazi
kazi ya mtaalam
smear ya pembeni
Upangaji wa mapema wa kisanduku, matunzio yanahudumia
Uthibitisho usio wa kawaida/mlipuko/atypical, tafsiri ya mofolojia
mchanga wa mkojo
Kipengele utambuzi wa awali na kuhesabu
Uthibitishaji wa seli ya kioo/kutupwa/kiini
Microbiology (koloni)
Hesabu ya koloni, tathmini ya awali ya ukuaji
Tofauti ya aina, umuhimu wa kliniki
Uboho / patholojia
Uwekaji alama wa shamba/kisanduku
Ufafanuzi wa uchunguzi, idhini ya daktari
Kwa nini mfano ni "uchunguzi", sio uchunguzi
Mchango wa thamani zaidi wa mifano ya picha ni kwamba wanaokoa muda wa mtaalam kwa kupitisha haraka mifumo ya kawaida na ya kawaida. Lakini kutegemea mfano wa kufanya maamuzi ya uchunguzi ni hatari kwa sababu tatu:
- Matokeo ya nadra. Muundo unaweza usitambue kisanduku adimu (k.m. mlipuko, vimelea, lymphocyte isiyo ya kawaida) ambayo haioni katika data ya mafunzo. Matokeo muhimu zaidi mara nyingi ni nadra zaidi; Hapa ndipo ambapo hasi ya uwongo ni hatari zaidi.
- Artifact na uchoraji. Ubora wa kuchorea, unene wa maandalizi, na vibaki vya kukausha vinaweza kupotosha mfano. Katika maandalizi duni, mfano unaweza kupotosha kwa usalama.
- Mabadiliko ya usambazaji. Iwapo muundo umefunzwa kwa kifaa cha maabara moja na itifaki ya kuchafua, utendakazi wake unaweza kupungua kwa kifaa/madoa tofauti. Ikiwa idadi ya watu wako inatofautiana na idadi ya mafunzo, mtindo utafanya vibaya kuliko inavyotarajiwa.
Tahadhari: "Mtindo ulisema ni kawaida, sikuangalia" ni njia ya kawaida ya kukosa hasi ya uwongo. Ikiwa kuna mashaka ya kliniki isiyo ya kawaida (kwa mfano, uchunguzi wa awali wa leukemia), smear inachunguzwa na mtaalamu, bila kujali mtindo unasema nini.
Hatua kwa hatua: salama mtiririko wa tathmini ya awali ya picha
- Angalia ubora wa uchafu na maandalizi. Maandalizi duni hupotosha mfano na jicho; hakikisha ubora kwanza.
- Pata uainishaji wa awali wa muundo kama ghala. Kagua haraka madarasa ya kawaida, ya juu ya usalama.
- Chunguza zile zilizo alama ya kutojiamini na "atypical" kwanza. Ikiwa mfano haueleweki, uamuzi ni wako.
- Weka mashaka ya kliniki juu ya mfano. Fanya ukaguzi kamili wa mwongozo wa kesi ambapo hali isiyo ya kawaida inatarajiwa.
- Thibitisha na uripoti matokeo muhimu. Matokeo kama vile milipuko, vimelea, na seli mbaya yanathibitishwa na mtaalamu; Inashirikiwa na daktari ikiwa ni lazima.
Kumbuka: Pamoja na kutumia AI kama kijenzi cha kifaa cha kupiga picha katika kitengo hiki, pia kuna kikomo wakati wa kufanya kazi na modeli ya lugha: kupakia picha za maandalizi ya mgonjwa kwenye zana ya lugha inayopatikana kwa umma ni hatari ya faragha, na kutegemea zana ambayo haijathibitishwa kwa uchunguzi wa kimatibabu ni makosa. Uchunguzi wa picha unafanywa kwa kutumia mifumo ya kliniki iliyoidhinishwa na macho ya wataalam.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Ulinganisho ufuatao unatumika unapotumia AI kama usaidizi wa maandishi (k.m. kuhariri noti ya mofolojia au kuandaa maelezo ya mafunzo); sio kwa uamuzi wa picha ya uchunguzi.
Agizo dhaifu:
Tambua kilicho kwenye smear hii ya damu. [picha]
Uhakika huu unauliza AI kwa utambuzi; ilhali zana ya lugha haijathibitishwa kwa uchunguzi wa kimatibabu na picha ya mgonjwa ni hatari kwa suala la faragha. Ni matumizi mabaya na hatari.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: msaidizi anayetayarisha maandishi ya mafunzo/ripoti kwa mtaalamu wa maabara. UCHUNGUZI; Tafsiri ya picha ni kazi yangu. Hapa chini ninaandika uchunguzi wangu wa kimofolojia (bila kujulikana); Geuza hizi ziwe rasimu safi ya ripoti ya smear na uweke alama ambayo utafutaji unahitaji uthibitisho wa mtaalamu. Uchunguzi wangu: uwepo wa neutrofili, kuhama kidogo kwenda kushoto, lymphocyte chache zisizo za kawaida[uthibitisho wa kitaalamu], hisia ya chembechembe zenye sumu. Haimaanishi utambuzi wa uhakika.
Nia kali huweka utambuzi na mtaalam, hutumia AI kupanga uchunguzi wake mwenyewe, na kuashiria utaftaji unaohitaji uthibitisho.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Kuondoa kwa ufanisi. Katika maabara ya hematology, analyzer digital kabla ya kupanga 220 damu smears kwa siku. Kati ya hizi, 150 zina mifumo ya kawaida kabisa na alama za juu za kujiamini; Mtaalam hukagua haraka na kuidhinisha kupitia ghala. Upimaji 70 uliosalia (uaminifu mdogo au uliotiwa alama) hupitia ukaguzi kamili wa mwongozo. Matokeo: wakati wa mtaalamu hujilimbikizia kesi ambazo zinahitaji uchunguzi, muda wa jumla umepunguzwa sana. mfano kuondolewa, mtaalam kuchunguza.
Kesi ya 2 - mlipuko uliotoroka. Katika hali moja, mfano huo uliashiria seli chache kama "lymphocyte za atypical" kwa ujasiri mdogo, lakini mtaalam alithibitisha haraka na kupita kwenye nyumba ya sanaa kutokana na wiani. Baadaye, hali ya kliniki ya mgonjwa inazidi kuwa mbaya; Wakati smear inachunguzwa tena, inaonekana kwamba seli hizi ni milipuko. Somo: visanduku ambavyo muundo huripoti kuwa "kutojiamini/atypical" hazidhibitishwi kwa haraka; Ugunduzi muhimu zaidi unaweza kufichwa hapo. Hasi ya uwongo ni kosa la gharama kubwa zaidi.
Kesi ya 3 - Vizalia vya kubadilika rangi. Kwenye kichanganuzi cha mashapo ya mkojo, muundo huashiria "fuwele" nyingi katika utayarishaji duni. Wakati mtaalam anachunguza maandalizi, anaona kwamba haya ni uchafu wa uchafu (mabaki); Hakuna kioo halisi. Maandalizi yanafanywa upya. Somo: mfano unaweza kukosea artifact kwa muundo halisi; Ubora wa maandalizi daima huangaliwa kwanza.
Violezo vya haraka vinavyoweza kunakiliwa
RIPOTI YA MOFOLOJIA RASIMU YA KIOLEZO Jukumu lako: msaidizi anayetafsiri uchunguzi wa mofolojia ulioandikwa na mimi (mtaalamu) katika rasimu ya ripoti iliyopangwa. Usichunguze. Weka uchunguzi wangu hapa chini katika lugha ya kawaida ya ripoti ya usambazaji; weka alama kwenye matokeo yasiyo ya hakika/ya kawaida kama "[uthibitisho wa kitaalam]"; haimaanishi utambuzi wa uhakika. Maoni yangu: [maandishi].
KIOLEZO CHA KANUNI YA MFANO WA PICHA Andika kama orodha hakiki ya mfumo wa kupanga picha mapema ambao kesi LAZIMA ziende kwa ukaguzi kamili wa mikono: alama ya chini ya kujiamini, lebo "ya kawaida/isiyotambulika", inayoshukiwa kuwa na kasoro ya kiafya, ubora duni wa maandalizi, mtahiniwa muhimu wa kutafuta. Ongeza sababu kwa kila kipengee.
MATAYARISHO YA KIOLEZO CHA UDHIBITI WA UBORAOrodhesha vitu vya ubora ambavyo ningeangalia kabla ya kutathmini utayarishaji wa smear/mashapo: kiwango cha madoa, mtawanyiko/unene, bandia, kukausha, uchafuzi. Pendekeza vigezo vya "kukubali/tayarisha" kwa kila kipengee.
KIOLEZO CHA MAELEZO YA MAFUNZO Jukumu lako: msaidizi wa kuandaa maandishi ya mafunzo kwa wanataaluma wa maabara. Eleza dhana hii ya kimofolojia kwa urahisi na kwa usahihi: [dhana]. Toa mfano, onyesha tofauti kati ya miundo inayofanana, lakini sisitiza kwamba uamuzi wa uchunguzi ni wa mtaalamu. Upakiaji wa picha; Eleza kwa maandishi pekee.
Makosa ya kawaida
- Kukosea uainishaji wa modeli kwa utambuzi. Kupanga mapema ni kuondoa; Ugunduzi usio wa kawaida / muhimu unathibitishwa na mtaalam.
- Idhinisha haraka alama za chini salama/atypical. Matokeo muhimu zaidi yapo pale pale; Haya yanachunguzwa kwanza na kwa makini.
- Kuruka ubora wa maandalizi. Mfano mbaya wa uchoraji na hudanganya jicho; Ubora huja kwanza.
- Kusahau mabadiliko ya usambazaji. Muundo uliofunzwa na kifaa/rangi nyingine unaweza kufanya kazi vibaya kwenye sampuli zako.
- Inapakia picha ya mgonjwa kwa chombo cha umma. Hatari ya ukiukaji wa usiri na utambuzi ambao haujathibitishwa.
Kidokezo: Unapofanya kazi na mfano wa picha, wacha hii iwe sheria yako: "Mtindo kawaida unaweza kuniharakisha, lakini kwa hali isiyo ya kawaida hautanifurahisha kamwe." Ikiwa kuna shaka ya kliniki au muundo haueleweki, uamuzi unafanywa na mtaalam kwenye darubini.
Kwa muhtasari
Tathmini ya awali ya picha iliyosaidiwa na AI huondoa mifumo ya kawaida katika smears za damu, mchanga wa mkojo na microbiolojia, na hivyo kutoa muda wa mtaalamu kuzingatia kesi ambazo zinahitaji uchunguzi. Lakini mfano ni zana ya uchunguzi, sio utambuzi: inaweza kukosa matokeo ya nadra, bandia za makosa kwa kweli, na kudhoofisha katika idadi tofauti ya watu. Utambuzi na idhini ya mwisho ya matokeo yasiyo ya kawaida na muhimu ni ya mtaalamu; kujiamini chini na alama za atypical zinachunguzwa kwanza; Ubora wa maandalizi daima huangaliwa kwanza. Kwa sababu hasi ya uwongo ndio hitilafu ya gharama kubwa zaidi, tuhuma za kimatibabu hupunguza matokeo ya mfano.
Jukumu la maombi
Ukiwa na kiolezo cha "Kanuni ya Kuondoa Muundo wa Picha" kwa mfumo wa uainishaji mapema wa picha unaotumia (au mfano), orodhesha kesi ambazo hakika zitaenda kwenye ukaguzi kamili wa mwongozo. Kisha geuza seti ya uchunguzi wa mofolojia kuwa ripoti ya kawaida yenye kiolezo cha "Rasimu ya Ripoti ya Mofolojia" na utie alama matokeo ambayo yanahitaji uthibitisho. Hatimaye, unda orodha ya ubora na kiolezo cha "Maandalizi ya Udhibiti wa Ubora".
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nilitumia pato la mfano kama uondoaji, sio utambuzi.
- [ ] Nilikagua zile zilizowekwa alama ya chini salama/atypical kwanza na kwa uangalifu.
- [ ] Nilikagua ubora wa maandalizi kabla ya kuyatathmini.
- [ ] Katika kesi ya kushukiwa kwa ugonjwa usio wa kawaida, nilifanya uchunguzi kamili wa mwongozo.
- [ ] Sikupakia picha za mgonjwa kwa zana za umma.
- [ ] Nilithibitisha matokeo muhimu kwa ustadi na nikashiriki na daktari inapobidi.