பயோமெடிக்கல் இன்ஜினியரிங்கில் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் சரிபார்ப்புத் துறை அறிமுகம்

ஆதாயங்கள்:

• உயிரியல் மருத்துவப் பணிப்பாய்வுகளில் செயற்கை நுண்ணறிவு பாதுகாப்பான மதிப்பை எங்கு உருவாக்குகிறது மற்றும் எந்த முடிவுகள் மருத்துவர் மற்றும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட பொறியாளரின் பொறுப்பாக இருக்கும் என்பதை வேறுபடுத்தி அறிய முடியும்.
• அளவு, மருத்துவ நம்பகத்தன்மை மற்றும் சுயாதீன சான்றுகளின் உடலியல் வரிசையுடன் ஒவ்வொரு AI வெளியீட்டையும் குறுக்கு-சரிபார்க்கும் ஒரு ஒழுக்கத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான திறன்
• மாயத்தோற்றம், தரவு கசிவு மற்றும் நோயாளியின் பாதுகாப்பு ஆகியவற்றின் அபாயங்களை உணர்ந்து, சூழலை அநாமதேயமாக்குவதன் மூலம் பாதுகாப்பான தூண்டுதல்களை அமைக்கும் பழக்கத்தை வளர்த்துக் கொள்ளுங்கள்.

பயோமெடிக்கல் இன்ஜினியரிங் என்பது மனித உடலின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் பொறியியலின் துல்லியமான நாட்டம் ஆகியவை வெட்டும் ஒரு தொழிலாகும். ஈசிஜி சிக்னல் என்பது இதயத்தின் மின் நிழல், எம்ஆர்ஐ படம் என்பது திசுக்களின் காந்த எதிரொலி, ஆய்வக மதிப்பு என்பது ஸ்னாப்ஷாட். இந்த அளவீடுகள் அனைத்தும் மறைமுகமான, சத்தம் மற்றும் விளக்கம் தேவை. செயற்கை நுண்ணறிவு (AI; ​​பெரிய தரவு வடிவங்களிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு உரை/படங்கள்/எண்களை உருவாக்கும் மென்பொருள் அமைப்புகள்) இந்த விளக்கத்தை விரைவுபடுத்தலாம், ஆனால் சரளமான மொழியில் அதன் தவறுகளை மறைக்க முடியும். இந்த அலகு முழு தொகுதியும் கட்டமைக்கப்படும் இரண்டு அடித்தளங்களை அமைக்கிறது: பயோமெடிக்கல் பணிப்பாய்வுகளில் AI உண்மையான மதிப்பை உருவாக்குகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு வெளியீட்டையும் எவ்வாறு சரிபார்க்கிறோம்.

தொடக்கத்திலிருந்தே ஒரு முழுமையான கோட்டை வரைவோம்: இந்தத் தொகுதி முழுவதும் நீங்கள் கற்றுக் கொள்ளும் நுட்பங்கள் எதுவும் தகுதிவாய்ந்த மருத்துவரின் நோயறிதல், திறமையான பொறியாளரின் ஒப்புதல் மற்றும் சரிபார்க்கப்பட்ட சாதன செயல்முறைகளை மாற்றாது. செயற்கை நுண்ணறிவு கண்டறியவில்லை. செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு உதவியாளர்; விரைவாகப் படிக்கிறது, விரைவாக அடையாளப்படுத்துகிறது, வடிவங்களைப் பிடிக்கிறது. ஆனால் ஒரு கட்டி தவறிவிட்டால், ஒரு சாதனம் தவறான எச்சரிக்கையைக் கொடுக்கிறது, ஒரு டோஸ் தவறாகக் கணக்கிடப்படுகிறது, பொறுப்பு மென்பொருள் அல்ல, ஆனால் முடிவை எடுத்த மருத்துவர் மற்றும் பொறியாளரிடம் உள்ளது. இந்த வாக்கியத்தை ஒவ்வொரு யூனிட்டிலும் வெவ்வேறு வடிவங்களில் நீங்கள் பார்ப்பீர்கள், ஏனெனில் இது நோயாளியின் பாதுகாப்பைப் பற்றிய பொறியியலில் உள்ள ஒரே உண்மை.

செயற்கை நுண்ணறிவு உயிரியல் மருத்துவ பணிப்பாய்வுகளில் மதிப்பை எங்கே உருவாக்குகிறது?

ஒரு பயோமெடிக்கல் இன்ஜினியர் அல்லது மருத்துவ தொழில்நுட்பக் குழுவின் வாரம் தோராயமாக மூன்று வகையான வேலைகளாகப் பிரிக்கப்பட்டுள்ளது: தரவுத் தயாரிப்பு (சமிக்ஞை சுத்தம் செய்தல், பட முன் செயலாக்கம், அட்டவணை எடிட்டிங், பதிவு பிரித்தெடுத்தல்), விளக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வு (கண்டறிதல், வகைப்பாடு, முன்கணிப்பு மாதிரியாக்கம், இடர் மதிப்பெண்) மற்றும் தகவல் தொடர்பு மற்றும் ஆவணப்படுத்தல் (தொழில்நுட்ப கோப்பு, சரிபார்ப்பு அறிக்கை, இலக்கியச் சுருக்கம், சாதன கையேடு). AI மூன்று பகுதிகளையும் தொடுகிறது, ஆனால் அதன் பங்களிப்பு மற்றும் ஆபத்து ஒவ்வொன்றிலும் வேறுபட்டது.

தரவுத் தயாரிப்பு என்பது செயற்கை நுண்ணறிவின் பாதுகாப்பான மற்றும் லாபகரமான துறையாகும். ரா சிக்னலில் இருந்து சத்தத்தை நீக்குதல், நிலையான அளவிற்கு படங்களை அளவிடுதல், கட்டமைக்கப்பட்ட புலங்களில் இலவச-உரை மருத்துவ குறிப்புகளை மொழிபெயர்த்தல், சீரற்ற அலகுகளை சீரமைத்தல்-இவை மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய, விதி அடிப்படையிலான மற்றும் சரிபார்க்க எளிதான பணிகளாகும். இங்கே பிழை இருந்தாலும், மூலத்திற்குச் சென்று (மூல தரவு) அதைச் சரிபார்க்க சில நிமிடங்கள் ஆகும்.

விளக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வு துறையில் அதிக மதிப்பு மற்றும் அதிக ஆபத்து உள்ளது. AI ஆனது ஒரு படத்தில் சந்தேகத்திற்கிடமான பகுதியைக் குறிக்கலாம், ஒரு சமிக்ஞையில் சாத்தியமான அரித்மியாவைக் கண்டறியலாம்; இது ஒரு பிஸியான கிளினிக்கில் கவனிக்கப்படாத ஒரு வடிவத்தை வெளிப்படுத்தலாம். ஆனால் அதே மாதிரியானது நம்பிக்கையுடன் இல்லாத கண்டுபிடிப்பை உருவாக்க முடியும் (இந்த நிகழ்வு மாயத்தோற்றம் என்று அழைக்கப்படுகிறது: மாதிரியானது இல்லாத தகவலை உண்மையானதாக வழங்குகிறது). இந்தத் துறையில், AI என்பது ஒரு கருதுகோள் மற்றும் முன்னுரிமைக் கருவியாகும், முடிவெடுப்பவர் அல்ல.

தகவல் தொடர்பு மற்றும் ஆவணப்படுத்தலில் AI வரைவு முடுக்கி. சரிபார்ப்பு அறிக்கையின் முறைகள் பிரிவு, இலக்கியச் சுருக்கம் அல்லது இடர் பகுப்பாய்வின் முதல் வரைவை நிமிடங்களில் உருவாக்குகிறது. இங்கே ஆபத்து என்னவென்றால், உருவாக்கப்பட்ட ஆதாரங்கள் மற்றும் தவறான எண்கள் கவனிக்கப்படாமலேயே ஓடும் உரையாக நழுவக்கூடும்.

சரிபார்ப்பு ஒழுக்கம்: மூன்று ஆங்கர் விதி

இந்த தொகுதியின் இதயம் ஒரு ஒற்றை பழக்கம்: எந்தவொரு AI வெளியீட்டையும் சரிபார்க்காமல் மருத்துவ அல்லது பொறியியல் முடிவுகளில் இணைக்கக்கூடாது. நாங்கள் மூன்று சுயாதீன அறிவிப்பாளர்களின் சரிபார்ப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டுள்ளோம்.

முதல் நங்கூரம் - அளவின் உடலியல் வரிசை. மனித உடலியல் அறியப்பட்ட வரம்பிற்குள் முடிவு உள்ளதா? ஓய்வு இதய துடிப்பு பொதுவாக நிமிடத்திற்கு 50-100 துடிக்கிறது; மாடல் 400 கொடுத்தால், ஒரு கலைப்பொருள் அல்லது எடிட்டிங் பிழை உள்ளது. வயது வந்தோரின் உடல் வெப்பநிலை 36-38 °C பேண்டில் உள்ளது; 45 °C என்பது உடலியல் ரீதியாக உயிரினங்களுடன் பொருந்தாது. ஒரு வயது வந்தவரின் மொத்த இரத்த அளவு தோராயமாக 5 லிட்டர். இந்த சோதனை வினாடிகள் எடுக்கும் மற்றும் பெரும்பாலான பிழைகளைப் பிடிக்கிறது.

இரண்டாவது நங்கூரம் - மருத்துவ நம்பகத்தன்மை. நோயாளியின் மருத்துவ வரலாறு மற்றும் மருத்துவ பகுத்தறிவுடன் வெளியீடு ஒத்துப்போகிறதா? 25 வயதான அறிகுறியற்ற நோயாளிக்கு "உயர் நம்பிக்கை" ஒரு மேம்பட்ட கண்டுபிடிப்பை மாதிரி பரிந்துரைத்தால், முன் பரிசோதனை நிகழ்தகவு குறைவாக உள்ளது மற்றும் இந்த சமிக்ஞை கூடுதல் சந்தேகத்துடன் பார்க்கப்படுகிறது. வயது, பாலினம், வரலாறு மற்றும் அறிகுறிகள் ஆகியவை நம்பகத்தன்மையின் வடிகட்டியாகும், அவை ஒவ்வொரு விளக்கமும் கடந்து செல்ல வேண்டும்.

மூன்றாவது நங்கூரம் - சுயாதீன ஆதாரம். இது வலிமையான நங்கூரம். ஒரு குறிப்பு நிலையான சோதனை, இரண்டாவது இமேஜிங் முறை, ஆய்வக உறுதிப்படுத்தல், ஒரு நிபுணர் இரண்டாவது கருத்து. AI ஆல் கொடியிடப்பட்ட ஒரு கண்டுபிடிப்பு ஒரு நிபுணரால் தங்க தரநிலை முறை அல்லது சுயாதீன மதிப்பீட்டிற்கு எதிராக சோதிக்கப்படுகிறது. மருத்துவ உண்மை எப்போதும் வெல்லும்.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்: எண்கள் மூலம்

வழக்கு 1 - சிக்னல் முன் செயலாக்கத்தில் நேர சேமிப்பு. ஒரு மருத்துவப் பொறியாளர் ஆராய்ச்சி ஆய்வுக்காக 320 ECG பதிவுகளில் கலைப்பொருட்களை கைமுறையாகப் பிரித்து கொடியிடுகிறார்; ஒரு பதிவுக்கு சராசரியாக 7 நிமிடங்கள், தோராயமாக மொத்தம் 37 மணிநேரம். AI-இயக்கப்படும் முன்-செயலாக்க பணிப்பாய்வு மூலம், இது முதல் வரைவு மார்க்அப்பை ஒரு பதிவுக்கு 40 வினாடிகளாகக் குறைத்தது, மீதமுள்ள நேரத்தை காட்சி ஆய்வுக்கு ஒதுக்கியது. மொத்த நேரம் சுமார் 12 மணிநேரமாகக் குறைந்தது; முக்கியமான விஷயம் என்னவென்றால், சேமிக்கப்பட்ட நேரம் சரிபார்ப்பிற்காக செலவிடப்பட்டது.

வழக்கு 2 - கைப்பற்றப்பட்ட மாயத்தோற்றம். ஒரு பயோமெடிக்கல் இன்ஜினியர் ஒரு சாதனத்தின் மருத்துவ மதிப்பீட்டு அறிக்கைக்கான இலக்கியச் சுருக்கத்தைக் கோரியபோது, ​​அந்த உரையில் "Yilmaz et al. 2019 98% உணர்திறன்" என்ற வாக்கியம் அடங்கியிருந்தது. அத்தகைய கட்டுரை எதுவும் இல்லை; இந்த மாதிரி ஒரு உண்மையான வடிவத்தைப் பின்பற்றுவதன் மூலம் கற்பிதத்தை உருவாக்கியது. அறிக்கை கையொப்பமிடப்படுவதற்கு முன்பு, மூல சரிபார்ப்பு (DOI மற்றும் ஜர்னல் சரிபார்ப்பு) பிழையைப் பிடித்தது.

வழக்கு 3 - அலகு பிழை. ஒரு டோஸ் கணக்கீட்டு உதவியில், மருந்தின் செறிவை mg/mL க்கு பதிலாக µg/mL உடன் குழப்பி, மாடல் பரிந்துரைக்கப்பட்ட அளவை 1000 மடங்கு மாற்றியது. அளவு சரிபார்ப்பின் உடலியல் வரிசை - "ஒரு வயது வந்தவருக்கு 2 மில்லிலிட்டர்கள் கொடுக்கப்படுகின்றன, 2 லிட்டர் அல்ல" - உடனடியாக பிழையை வெளிப்படுத்தியது. இந்தக் கணக்கீடு இன்னும் மருந்தாளர் மற்றும் மருத்துவரிடம் ஒப்புதலுக்காகச் சென்றது; AI என்பது ஒரு இடைநிலை கட்டுப்பாட்டு கருவியாக மட்டுமே இருந்தது.

பலவீனமான ப்ராம்ட் / ஸ்ட்ராங் ப்ராம்ட்

பலவீனமான உடனடி:

இந்த நோயாளியின் தரவைப் பார்த்து, அவரது நோயறிதலைக் கூறவும்.[data]

சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:

உங்கள் பங்கு: நீங்கள் ஒரு உயிரியல் மருத்துவ தரவு ஆய்வாளர் (நீங்கள் கண்டறியவில்லை). வழங்கப்பட்ட தரவின் அடிப்படையில் மட்டுமே பின்வரும் அநாமதேய அளவீடுகளை சுருக்கவும். - கண்டறிய வேண்டாம்; எண்ணியல் கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் சாதாரண வரம்பு ஒப்பீட்டை மட்டும் கொடுங்கள். - தரவுகளில் இல்லாத கண்டுபிடிப்புகள், மதிப்புகள் அல்லது கதைகளைச் சேர்க்க வேண்டாம். - ஒவ்வொரு கவனிப்புக்கும் அடுத்த அடைப்புக்குறிகளுடன் நீங்கள் அடிப்படையாகக் கொண்ட தரவு வரியைக் காட்டு. - தெளிவற்ற இடத்தில் "தரவு போதுமானதாக இல்லை" என்று எழுதவும். - முடிவில்: மருத்துவர் உறுதிப்படுத்த வேண்டிய 3 புள்ளிகளின் தனி பட்டியலை உருவாக்கவும். அநாமதேய தரவு: [அளவீடுகள்]

சக்திவாய்ந்த ப்ராம்ட் மாதிரியில் மூன்று விஷயங்களைச் சுமத்துகிறது: மூலத்துடன் ஒட்டிக்கொள்வது, கண்டறியும் அதிகாரத்தை எடுத்துக் கொள்ளாமல் இருப்பது மற்றும் சரிபார்க்க விஷயங்களைக் குறிப்பது. இது மாயத்தோற்றத்தை முற்றிலுமாக முடிவுக்குக் கொண்டுவராது, ஆனால் அது அதைக் காணக்கூடியதாக ஆக்குகிறது மற்றும் பாத்திரத்தை சரியாக நிலைநிறுத்துகிறது.

நான்கு நகலெடுக்கக்கூடிய டெம்ப்ளேட்கள்

1) அநாமதேய சூழலை நிறுவுதல்:

உயிரியல் மருத்துவ பணிக்கு உதவ விரும்புகிறேன். நோயாளியின் பெயர், அடையாளம், தேதி மற்றும் நிறுவனத் தகவல்கள் இரகசியமானவை; "பேஷண்ட்-ஏ", "டே-0" போன்ற பிரதிநிதித்துவ வெளிப்பாடுகளுடன் நான் அவர்களுக்கு வழங்குவேன். தேடுதல்: [தேடலை]. நான் வழங்கும் அநாமதேய தொழில்நுட்பத் தரவை நம்புங்கள்.

2) மூன்று ஆங்கர் சரிபார்ப்பு கோரிக்கைகள்:

பின்வரும் வெளியீட்டிற்கு மூன்று சரிபார்ப்புகளைச் செய்யுங்கள்: 1) உடலியல் அளவின் வரிசை: ஒவ்வொரு எண்ணும் மனித வரம்பிற்குள் உள்ளதா? இல்லை எனில், குறி.2) மருத்துவ நம்பகத்தன்மை: வயது/வரலாறு/அறிகுறிக்கு முரணான உரிமைகோரல்கள் உள்ளதா?3) சரிபார்ப்பு பட்டியல்: சுயாதீன சோதனை/நிபுணரால் உறுதிப்படுத்தப்படும் பொருட்கள். வெளியீடு: [உரை]

3) தெளிவின்மையை செயல்படுத்துதல்:

நம்பிக்கையின் மூன்று நிலைகளில் உங்கள் விளக்கத்தைக் கொடுங்கள்:- அதிக நம்பிக்கை (தரவால் நேரடியாக ஆதரிக்கப்படுகிறது)- நடுத்தர நம்பிக்கை (நியாயமான அனுமானம்)- ஊக (கூடுதல் தரவு/சோதனை தேவை)பணி: [பணி]. தரவு: [அநாமதேய தரவு]

4) முடிவு/ஆதரவு வேறுபாடு:

பின்வரும் பணியை இரண்டாகப் பிரிக்கவும்:A) AI நம்பிக்கையுடன் செய்யக்கூடிய தரவு/வரைவு வேலைகள்B) அங்கீகரிக்கப்பட்ட மருத்துவர்/பொறியாளரின் ஒப்புதலுக்கான தீர்மானப் புள்ளிகள் கட்டாயப் பணி விளக்கம்: [வரையறை]

AI இன் பங்கு: பணி வகை மூலம் ஆபத்து

பணி வகை

AI பங்களிப்பு

ஆபத்து நிலை

சரிபார்ப்பு அடர்த்தி

சிக்னல்/பட முன் செயலாக்கம்

உயர்

குறைந்த

ஸ்பாட் சோதனை

பூர்வாங்க அடையாளத்தைக் கண்டறிதல்

உயர்

நடுத்தர

நிபுணர் + நியாயத்தன்மை

கணிப்பு/ஆபத்து மதிப்பெண்

நடுத்தர

உயர்

அளவுத்திருத்தம் + சுயாதீனமானது

நோய் கண்டறிதல்/சிகிச்சை முடிவு

வரையறுக்கப்பட்ட

மிக உயர்ந்தது

முழு மருத்துவர் ஒப்புதல்

அறிக்கை/இலக்கிய வரைவு

உயர்

நடுத்தர

ஆதார உறுதிப்படுத்தல்

சாதன பாதுகாப்பு முடிவு

வரையறுக்கப்பட்ட

மிக உயர்ந்தது

தரநிலை + V&V + ஒப்புதல்

உதவிக்குறிப்பு: ஒரு பணியின் அபாய அளவைத் தீர்மானிக்க, ஒரு கேள்வியைக் கேளுங்கள்: "இந்த வெளியீடு தவறாக இருந்தால் நோயாளிக்கு என்ன நடக்கும்?" "சில நிமிடங்களை நான் இழக்கிறேன்" என்று பதில் இருந்தால், லேசாக சரிபார்க்கவும்; "ஒரு நோயாளி பாதிக்கப்படலாம்" என்றால், வெளியீட்டை ஒரு கருதுகோளாகக் கருதி, அதை முழு மருத்துவ/பொறியியல் செயல்முறையின் மூலம் இயக்கவும்.

கவனம்: செயற்கை நுண்ணறிவின் மிகவும் ஆபத்தான அம்சம் அது தவறுகளைச் செய்வதல்ல, ஆனால் அது நம்பிக்கையுடனும் மருத்துவ மொழியில் தவறுகளைச் செய்கிறது. சரளமான, தொழில்நுட்ப மற்றும் தொழில்முறை உரை சரியானது என்று அர்த்தமல்ல. ஆதாரத்தை நம்புங்கள், பாணி அல்ல.

பொதுவான தவறுகள்

• சரளத்தை துல்லியமாக தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. உரை எவ்வளவு மருத்துவமாகத் தோன்றினாலும், உண்மை உரிமைகோரல்கள் (மதிப்பு, கண்டறிதல், ஆதாரம், அளவு) சுயாதீனமாக சரிபார்க்கப்பட வேண்டும்.
• பணியின் வகையால் ஆபத்தை அளவிடுவதில்லை. மின்னஞ்சல் வரைவோலைப் போலவே டோஸ் கணக்கைப் பார்க்கவும். நோயாளிக்கு ஏற்படக்கூடிய தீங்கு மூலம் சரிபார்ப்பு அளவிடப்படுகிறது.
• நோயாளியின் தரவை சிந்திக்காமல் உள்ளிடுதல். சுகாதாரத் தரவு என்பது தனிப்பட்ட தனிப்பட்ட தரவு; கட்டுப்பாடற்ற வாகனத்திற்குள் நுழைவதற்கு முன் அநாமதேயமாக்குங்கள்.
• AI கண்டறியும் அதிகாரத்தை வழங்குதல். AI கண்டறியவில்லை; கருதுகோள்களை உருவாக்குகிறது. நோயறிதல் மற்றும் சிகிச்சை முடிவுகள் மருத்துவரிடம் உள்ளன.
• நிச்சயமற்ற தன்மையை புறக்கணித்தல். மாடல் "நம்பிக்கையுடன்" தோன்றுவதால், நிச்சயமற்ற தன்மை மறைந்துவிடும் என்று அர்த்தமல்ல; நம்பிக்கை நிலை மற்றும் வரம்பைக் கேளுங்கள்.

சுருக்கமாக

• உயிரியல் மருத்துவ அளவீடுகள் மறைமுகமாகவும் சத்தமாகவும் இருக்கும்; செயற்கை நுண்ணறிவு அவற்றை விரைவுபடுத்தும் மற்றும் அவர்களின் பிழைகளை மறைக்க முடியும்.
• செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது தரவு தயாரிப்பில் மிகவும் பாதுகாப்பானது மற்றும் அதிக லாபம் தரக்கூடியது, மிகவும் மதிப்புமிக்கது ஆனால் விளக்கம்/பகுப்பாய்வு மற்றும் ஆவணப்படுத்தலில் முடுக்கி.
• ஒவ்வொரு முடிவும் மூன்று அறிவிப்பாளர்களால் சரிபார்க்கப்படுகிறது: அளவின் உடலியல் வரிசை, மருத்துவ நம்பகத்தன்மை, சுயாதீன சான்றுகள்.
• ஒரு விளைவின் ஆபத்து, அது தவறாக இருந்தால் நோயாளிக்கு ஏற்படும் தீங்குக்கு சமம்; அதற்கேற்ப சரிபார்ப்பு அளவீடுகள்.
• AI கண்டறியவில்லை; நோயாளியின் பாதுகாப்பு தொடர்பான ஒவ்வொரு முடிவும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட மருத்துவர் மற்றும் பொறியாளரின் ஒப்புதலுடன் எடுக்கப்படுகிறது.

விண்ணப்ப பணி

உங்கள் சொந்த வேலையிலிருந்து ஒரு வாரத்தில் நீங்கள் செய்யும் ஐந்து பயோமெடிக்கல் பணிகளைப் பட்டியலிடுங்கள் (எ.கா. சிக்னல் கிளியரிங், ப்ரீஃபிளைட்டைக் கண்டறிதல், அறிக்கைப் பிரிவு, இடர் சிறுகுறிப்பு, சாதனச் சோதனை). இந்த யூனிட்டில் உள்ள அட்டவணையின்படி ஒவ்வொன்றையும் ஆபத்து மட்டத்தில் வைத்து, "தவறாக இருந்தால் நோயாளிக்கு என்ன நடக்கும்?" ஒரு வாக்கியத்தில் கேள்விக்கு பதிலளிக்கவும். பின்னர் மிகக் குறைந்த ஆபத்து பணிக்கு வலுவான, அநாமதேய வரியில் எழுதி அதை முயற்சிக்கவும்; மூன்று ஆங்கர்களுடன் வெளியீட்டைச் சரிபார்த்து, எந்த ஆங்கர் சிக்கலைப் பிடித்தது என்பதைக் கவனியுங்கள்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] செயற்கை நுண்ணறிவு பாதுகாப்பானது மற்றும் உயிரியல் மருத்துவ பணிப்பாய்வுகளில் ஆபத்தான மதிப்பை எங்கு உருவாக்குகிறது என்பதை என்னால் வேறுபடுத்தி அறிய முடியும்.
• [ ] உடலியல் அளவு, மருத்துவ நம்பகத்தன்மை மற்றும் சுயாதீனமான சான்றுகளுடன் ஒவ்வொரு முடிவையும் சரிபார்க்க நான் ரிஃப்ளெக்ஸைப் பெற்றுள்ளேன்.
• [ ] ஒரு பணியின் ஆபத்து நிலை "தவறு நடந்தால் நோயாளிக்கு என்ன நடக்கும்?" என்ற கேள்வியைக் கொண்டு என்னால் தீர்மானிக்க முடியும்.
• [ ] மாயத்தோற்றம் மற்றும் நிச்சயமற்ற தன்மை என்றால் என்ன மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு பார்க்க வேண்டும் என்பது எனக்குத் தெரியும்.
• [ ] செயற்கை நுண்ணறிவு நோயறிதலைச் செய்யாது மற்றும் நோயறிதல்/சிகிச்சை முடிவு மருத்துவரின் கையில் உள்ளது என்பதை உள்வாங்கிக் கொண்டேன்.