இறுதி முதல் இறுதி வரை செயற்கை நுண்ணறிவு ஆதரவு மருத்துவ பணிப்பாய்வு மற்றும் நிறுவன பயன்பாடு

ஆதாயங்கள்:

• நோயாளி சேர்க்கை முதல் வெளியேற்றம் வரை பணிப்பாய்வுகளின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் செயற்கை நுண்ணறிவை ஆன்-சைட் மற்றும் குறிப்பிட்ட வரம்புகளுக்குள் ஒருங்கிணைக்கும் திறன்
• கிளினிக்/நிறுவன அளவில் ஒரு உடனடி நூலகம், சரிபார்ப்பு நெறிமுறை மற்றும் KVKK இணக்கமான தனியுரிமைக் கொள்கையை நிறுவும் திறன்
• செயற்கை நுண்ணறிவு-ஆதரவு மருத்துவத்தில் நோயாளியின் பாதுகாப்பு, பொறுப்பு மற்றும் நம்பிக்கையைப் பாதுகாக்கும் தணிக்கை கலாச்சாரத்தை வடிவமைக்கும் திறன்

முந்தைய அலகுகள் மருத்துவப் பணிகளின் தனிப்பட்ட கட்டங்களில் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) பற்றிப் பேசியுள்ளன: வேறுபட்ட நோயறிதல், இலக்கியம், வரலாறு, இமேஜிங், மருந்துகள், நோயாளி தொடர்பு, சரிபார்ப்பு, தனியுரிமை, ஆவணப்படுத்தல், பொறுப்புக்கூறல். இந்த இறுதி யூனிட்டில், நாங்கள் அனைத்தையும் ஒன்றாகக் கொண்டு வருகிறோம்: நோயாளி சேர்க்கை முதல் வெளியேற்றம் வரை பணிப்பாய்வுகளின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் AI ஐ உள்ளமை, வரம்பு மற்றும் தணிக்கை முறையில் ஒருங்கிணைப்பது எப்படி; மருத்துவ அல்லது நிறுவன அளவில் அதை எவ்வாறு நிறுவனமயமாக்குவது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள். AI ஐ ஒரு தனிப்பட்ட "வித்தை" மற்றும் நோயாளியின் பாதுகாப்பு மற்றும் பொறுப்புக்கூறலைப் பாதுகாக்கும் அமைப்பின் ஒரு பகுதியாக மாற்றுவதே குறிக்கோள்.

நோயாளி பயணத்தில் AI இன் இடம்

நோயாளியின் மருத்துவப் பயணத்தைக் கருத்தில் கொண்டு ஒவ்வொரு நிறுத்தத்திலும் AI இன் பங்கு மற்றும் வரம்பை தீர்மானிக்கவும்:

• சேர்க்கை/முயற்சி: AI பூர்வாங்க தகவல்களை சேகரிக்கலாம், முன்னுரிமைகளை பரிந்துரைக்கலாம்; முடிவு மருத்துவரின் கைகளில் உள்ளது (சிவப்பு மண்டலம்).
• Anamnesis: AI கட்டமைப்புகள் நோயாளி சாட்சியம்; மருத்துவர் பரிசோதனையை முடிக்கிறார் (மஞ்சள் மண்டலம்).
• வேறுபட்ட நோயறிதல்: AI நிகழ்தகவு நினைவூட்டுகிறது; நோயறிதல் மருத்துவரிடம் (சிவப்பு மண்டலம்) உள்ளது.
• ஆய்வு/கண்காணிப்பு: AI முன்னுரிமைகள், நடவடிக்கைகள்; கதிரியக்க நிபுணரின் அறிக்கை (சிவப்பு மண்டலம்).
• சிகிச்சை/மருந்து: AI தொடர்பு நினைவூட்டுகிறது; மருந்தளவு மற்றும் மருத்துவரின் பரிந்துரை (சிவப்பு மண்டலம்).
• ஆவணப்படுத்தல்: AI எபிகிரிசிஸ்/கோட் வரைவை உருவாக்குகிறது; மருத்துவர் உறுதிப்படுத்துகிறார் (மஞ்சள் பகுதி).
• நோயாளியின் தகவல்: AI எளிதாக்குகிறது; உள்ளடக்கம் மருத்துவரால் அங்கீகரிக்கப்பட்டது (மஞ்சள் மண்டலம்).
• வெளியேற்றம்/கண்காணிப்பு: AI அறிவுறுத்தல்கள் மற்றும் நினைவூட்டல்களை உருவாக்குகிறது; பொறுப்பு மருத்துவரிடம் உள்ளது.

ஒவ்வொரு நிறுத்தத்திலும் ஒரே ஒழுங்குமுறை பொருந்தும்: AI விரைவுபடுத்துகிறது, மருத்துவர் சரிபார்த்து முடிவு செய்கிறார்.

உதவிக்குறிப்பு: நீங்கள் பணிப்பாய்வு வழியாக உட்கார்ந்து, "ஒவ்வொரு அடியிலும் AI என்ன செய்கிறது, அதன் வரம்பு என்ன, அதை யார் சரிபார்க்கிறார்கள்?" என்று கேட்கவும். அதை வரைபடமாக்குங்கள். இந்த வரைபடம் புதிய குழு உறுப்பினர்கள் மற்றும் மேற்பார்வை ஆகிய இருவருக்குமான ஒரு பக்க திசைகாட்டியாக மாறும்.

நிறுவன மூன்று கட்டுமானத் தொகுதிகள்

தனிமனித நல்லெண்ணம் மட்டும் போதாது; பாதுகாப்பான AI பயன்பாட்டிற்கு ஒரு நிறுவன கட்டமைப்பு தேவை.

1. உடனடி நூலகம். ஒவ்வொரு தொடர்ச்சியான பணிக்கும் (எபிகிரிசிஸ், அநாமதேயப்படுத்தல், குறியீடு பரிந்துரை, நோயாளி குறிப்பு, சரிபார்ப்பு) எழுதப்பட்ட எல்லைகளுடன் சோதிக்கப்பட்ட, நிலையான தூண்டுதல்கள். அனைவரும் ஒரே பாதுகாப்பான வடிவத்தைப் பயன்படுத்துகின்றனர்; தரம் சீரானது.

2. அங்கீகார நெறிமுறை. ஒவ்வொரு வெளியீட்டு வகைக்கும், யார் என்ன, எந்த ஆதாரத்துடன் சரிபார்க்க வேண்டும் என்று எழுதப்பட்டுள்ளது. பாதுகாப்பு-முக்கியமான வெளியீடுகள் (நோயறிதல், டோஸ், அறிக்கை) திறமையான மருத்துவரின் ஒப்புதலுடன் மூடப்பட்டுள்ளன.

3. KVKK இணக்கமான தனியுரிமைக் கொள்கை. எந்தெந்த கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம், எந்தத் தரவை உள்ளிடலாம், அநாமதேய விதி மற்றும் கருவி ஒப்புதல் செயல்முறை ஆகியவை ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளன.

படிப்படியாக: நிறுவன பயன்பாடு

1. உங்கள் பணிப்பாய்வுகளை வரைபடமாக்குங்கள். ஒவ்வொரு அடியிலும் AI இன் பங்கு, வரம்பு, சரிபார்ப்பு.
2. ஆபத்து பகுதிகளை ஒதுக்குங்கள். பச்சை/மஞ்சள்/சிவப்பு.
3. உடனடி நூலகத்தை நிறுவவும். வரம்புகள் மற்றும் சரிபார்ப்பு குறிப்புகளுடன்.
4. அங்கீகார நெறிமுறையை எழுதவும். வெளியீட்டு வகைக்கு.
5. தனியுரிமைக் கொள்கை மற்றும் கருவிகள் பட்டியலை அமைக்கவும். KVKK இணக்கமானது.
6. ஒரு பயிற்சி மற்றும் தணிக்கை சுழற்சியை நிறுவவும். தவறுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளுங்கள், புதுப்பிக்கவும்.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - குழப்பத்திலிருந்து அமைப்பு வரை. ஒரு பாலிகிளினிக்கில், ஒவ்வொரு மருத்துவரும் வெவ்வேறு கருவிகள் மற்றும் சீரற்ற அறிவுறுத்தல்களைப் பயன்படுத்துகிறார்கள்; தரம் மாறக்கூடியது, சில தனியுரிமை அபாயங்கள் உள்ளன. கிளினிக் ஒரு பொதுவான உடனடி நூலகம், சரிபார்ப்பு நெறிமுறை மற்றும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட கருவிப் பட்டியலை நிறுவுகிறது. 3 மாதங்களுக்குப் பிறகு, ஆவணப்படுத்தல் நேரம் குறைகிறது, தனியுரிமைச் சிக்கல்கள் மீட்டமைக்கப்படுகின்றன, மேலும் வெளியீட்டின் தரம் சமப்படுத்தப்படும்.

வழக்கு 2 - தணிக்கையில் இருந்து திருத்தம். மாதாந்திர தணிக்கையில், 6% AI-உருவாக்கப்பட்ட எபிகிரிஸ்கள் தவறான கண்டுபிடிப்புகளை சரி செய்யாமல் விடப்பட்டதாகத் தோன்றியது. நிறுவனம் "எபிக்ரிசிஸ் சரிபார்ப்பு" படியை கட்டாய சரிபார்ப்புப் பட்டியலுடன் இணைத்து பயிற்சி அளிக்கிறது; அடுத்த தணிக்கையில், விகிதம் 0.5% ஆக குறைகிறது. தணிக்கை வளையமானது கணினிக்கு அனுப்பப்படுவதற்கு முன்பு பிழையைப் பிடிக்கிறது.

வழக்கு 3 - பாதுகாப்பான ஒருங்கிணைப்பு. ஒரு மருத்துவமனை அதன் AI கருவியை KVKK-இணக்க ஒப்பந்தத்துடன் பயன்படுத்துகிறது, அது கல்வியில் தரவை மட்டும் பயன்படுத்தாது; இது அநாமதேய விதியை அமைப்பில் உட்பொதிக்கிறது. இதனால், வேகத்தைப் பெறும்போது தனியுரிமை மற்றும் பொறுப்பு பாதுகாக்கப்படுகிறது. நல்ல வடிவமைப்பு பாதுகாப்பை "பின்னர் சேர்க்கப்பட்டது" என்பதற்கு பதிலாக "ஆரம்பத்திலிருந்தே உட்பொதிக்கப்பட்டது".

கார்ப்பரேட் முதிர்வு அட்டவணை

நிலை

அம்சம்

ஆபத்து

குழப்பமான

ஒவ்வொருவரும் அவரவர் கருவியாக/உரையில் இருந்தனர்

உயர் (தரம், தனியுரிமை)

தரநிலை

பொதுவான உடனடி நூலகம்

நடுத்தர

மேற்பார்வையிடப்பட்டது

அங்கீகார நெறிமுறை + உறுதிப்படுத்தல்

குறைந்த

முதிர்ந்த

கொள்கை + பயிற்சி + தணிக்கை சுழற்சி

குறைந்த, தொடர்ந்து மேம்படுகிறது

நகலெடுக்கக்கூடிய நான்கு வார்ப்புருக்கள்

பணி: பின்வரும் மருத்துவ பணிப்பாய்வுகளை படிப்படியாக வரைபடமாக்குங்கள். ஒவ்வொரு படிக்கும்:- AI இன் பங்கு- ஆபத்து மண்டலம் (பச்சை/மஞ்சள்/சிவப்பு)- எல்லை (என்ன செய்யக்கூடாது)- யார் சரிபார்ப்பது/பணிப்பாய்வு: [...]

பணி: பின்வரும் வெளியீட்டு வகைக்கான வரைவு சரிபார்ப்பு நெறிமுறையை உருவாக்கவும்: யார் சரிபார்க்கிறார்கள், எந்த ஆதாரத்துடன், என்ன படிகள், யார் சரிபார்க்கிறார்கள், எந்த விஷயத்தில் நிபுணர் ஆலோசனை பெறுகிறார். வெளியீட்டு வகை: [...]

பணி: எங்கள் கிளினிக்கிற்கான AI தனியுரிமைக் கொள்கை கட்டமைப்பை உருவாக்கவும்: அனுமதிக்கப்பட்ட கருவிகள், உள்ளிடக்கூடிய/முடியாத தரவு, அநாமதேய விதி, கருவி ஒப்புதல் செயல்முறை, மீறப்பட்டால் என்ன செய்வது. KVKK உடன் இணக்கமாக இருங்கள்.

பணி: எல்லைகள் மற்றும் சரிபார்ப்புக் குறிப்புடன், பின்வரும் தொடர்ச்சியான பணிக்கான நிலையான வரியைத் தயாரிக்கவும்; குழு நூலகத்தில் சேர்க்கக்கூடிய வடிவத்தில். பணி: [...]

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமானது: "எங்கள் கிளினிக்கில் AI ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்த வேண்டும்?"

வலிமையானது: "எங்கள் கிளினிக்கின் பின்வரும் பணிப்பாய்வுகளை (சேர்க்கை, அனமனிசிஸ், நோயறிதல், பரிசோதனை, சிகிச்சை, ஆவணப்படுத்தல், வெளியேற்றம்) படிப்படியாக வரைபடமாக்குங்கள். ஒவ்வொரு படியிலும், AI இன் பங்கு, ஆபத்து மண்டலம், அது என்ன செய்யாது, யார் சரிபார்த்து உறுதிப்படுத்துவார்கள் என்பதைக் குறிப்பிடவும். பாதுகாப்பு-முக்கியமான படிநிலைகளுக்குத் தெளிவாகக் குறிக்கவும். மேலும், தகுதியான மருத்துவரின் ஒப்புதலைப் பரிந்துரைக்கவும். சரிபார்ப்பு நெறிமுறை."

சக்திவாய்ந்த வரியில், AI அமைப்பு வடிவமைப்பு எலும்புக்கூட்டை உருவாக்குகிறது; எல்லைகள் மற்றும் சோதனைச் சாவடிகள் தெளிவாக உள்ளன.

பொதுவான தவறுகள்

• மேற்பார்வை செய்யப்படாத, குழப்பமான பயன்பாடு. ஒவ்வொருவரின் சொந்த வாகனமும் ஆபத்தை அதிகரிக்கிறது.
• எல்லைகளை எழுதவில்லை. "அது என்ன செய்யாது" என்று வரையறுக்கப்படவில்லை என்றால், அது மிகையாகிவிடும்.
• சரிபார்ப்பை தனிநபரிடம் விடுதல். இது நெறிமுறை இல்லாமல் புறக்கணிக்கப்படுகிறது.
• தனியுரிமைக் கொள்கையை பின்னர் விட்டுவிடுங்கள். KVKK ஆபத்து ஆரம்பத்திலிருந்தே நிர்வகிக்கப்பட வேண்டும்.
• தணிக்கை வளையத்தை நிறுவவில்லை. மீண்டும் மீண்டும் தவறுகள்; அமைப்பு கற்றுக் கொள்ளவில்லை.

குழு கலாச்சாரம் மற்றும் கற்றல் சுழற்சி

தொழில்நுட்ப கட்டுமானத் தொகுதிகள் (உடனடி நூலகம், நெறிமுறை, கொள்கை) அவசியம் ஆனால் போதுமானதாக இல்லை; முக்கிய தீர்மானம் குழு கலாச்சாரம். AI ஐப் பாதுகாப்பாகப் பயன்படுத்தும் ஒரு நிறுவனத்தில், பிழையைப் புகாரளிப்பது அவமானமாகப் பார்க்கப்படுவதில்லை, மாறாக அமைப்பின் முன்னேற்றத்திற்கான பங்களிப்பாகக் கருதப்படுகிறது. "AI வெளியீட்டில் எனக்கு மாயத்தோற்றம் ஏற்பட்டது" என்று சொல்வது பாராட்டப்பட வேண்டிய செயலாக இருக்க வேண்டும், தண்டிக்கப்படக்கூடாது. இருப்பினும், ஒரு திறந்த அறிக்கை கலாச்சாரத்தில், பிழைகள் தெரியும் மற்றும் கணினி கற்றுக்கொள்கிறது.

இந்த கலாச்சாரம் மூன்று பழக்கவழக்கங்களால் வளர்க்கப்படுகிறது. முதலாவதாக, வழக்கமான பகிர்வு: குழுவுடன் பகிர்ந்து கொள்ளப்படும் சுவாரஸ்யமான மாயத்தோற்றங்கள் மற்றும் நல்ல தூண்டுதல்களைக் கைப்பற்றிய குறுகிய சந்திப்புகள். இரண்டாவதாக, பங்குத் தெளிவு: யார் எதைச் சரிபார்ப்பார்கள் என்பதைத் தெளிவாக விட்டுவிடவில்லை; நிச்சயமற்ற தன்மை அனைவரையும் "வேறு யாரோ பார்க்கிறார்" என்று கருதுவதற்கு வழிவகுக்கிறது. மூன்றாவது, தொடர்ச்சியான புதுப்பித்தல்: வழிகாட்டுதல்கள், கருவிகள் மற்றும் மாதிரிகள் மாறும்போது நூலகம் மற்றும் நெறிமுறையைப் புதுப்பித்தல். AI நிலையானது அல்ல; நிறுவனத்தின் ஒழுக்கமும் நிலையானதாக இருக்கக்கூடாது.

உதவிக்குறிப்பு: ஒரு நிறுவனத்தின் AI முதிர்ச்சியை அளவிடுவதற்கான எளிய வழி: "கடந்த மாதம் AI வெளியீட்டில் எத்தனை பிழைகள் சிக்கியுள்ளன, அவற்றிலிருந்து என்ன கற்றுக்கொண்டது?" பூஜ்ஜிய பிழை அறிக்கை குருட்டுத்தன்மையின் அடையாளம், பரிபூரணம் அல்ல.

சுருக்கமாக

மருத்துவத்தில் AI இன் உண்மையான மதிப்பை உணர்ந்து கொள்வதற்கான வழி, அதை இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான பணிப்பாய்வுகளில் நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட முறையில் உட்பொதித்து அதை நிறுவனமயமாக்குவதாகும். பணிப்பாய்வு வரைபடம், ஆபத்து மண்டலங்களை ஒதுக்குதல், மூன்று கட்டுமானத் தொகுதிகளை நிறுவுதல்: உடனடி நூலகம், அங்கீகார நெறிமுறை மற்றும் KVKK இணக்கமான தனியுரிமைக் கொள்கை. ஒரு திறமையான மருத்துவரின் ஒப்புதலுடன் ஒவ்வொரு பாதுகாப்பு-முக்கியமான வெளியீட்டையும் மூடி, பயிற்சி-தணிக்கை சுழற்சியின் மூலம் தொடர்ந்து மேம்படுத்தவும். இது AI வேகம், நோயாளியின் பாதுகாப்பு மற்றும் பொறுப்புணர்வை ஒன்றாக உறுதி செய்கிறது.

விண்ணப்ப பணி

மேலே உள்ள மேப்பிங் டெம்ப்ளேட்டைக் கொண்டு உங்கள் சொந்த கிளினிக்கின் (எ.கா. வெளிநோயாளர் கிளினிக் நோயாளி பயணம்) பணிப்பாய்வுகளை படிப்படியாக வரைபடமாக்குங்கள்: ஒவ்வொரு அடியிலும் AI இன் பங்கு, ஆபத்து மண்டலம், எல்லை மற்றும் சரிபார்ப்பு என்ன? ஒரு வெளியீட்டு வகைக்கான அங்கீகார நெறிமுறை மற்றும் தனியுரிமைக் கொள்கையின் எலும்புக்கூட்டை உருவாக்கவும் (எ.கா., எபிகிரிசிஸ்). உங்கள் குழுவுடன் நீங்கள் பகிரக்கூடிய ஒரு பக்க திசைகாட்டியை உருவாக்கவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] பணிப்பாய்வுகளை படிப்படியாக வரைபடமாக்கினேன்.
• [ ] ஒவ்வொரு அடிக்கும் ஆபத்து மண்டலங்களையும் வரம்புகளையும் ஒதுக்கினேன்.
• [ ] ஒரு திறமையான மருத்துவரின் ஒப்புதலுடன் பாதுகாப்பு-முக்கியமான வழிமுறைகளை இணைத்துள்ளேன்.
• [ ] நான் ப்ராம்ட் லைப்ரரியை நிறுவினேன்/தொடங்கினேன்.
• [ ] நான் ஒரு வெளியீட்டு வகைக்கு சரிபார்ப்பு நெறிமுறையை எழுதினேன்.
• [ ] KVKK இணக்கமான தனியுரிமைக் கொள்கை மற்றும் கருவிப் பட்டியலை நான் தீர்மானித்துள்ளேன்.
• [ ] நான் ஒரு பயிற்சி மற்றும் மேற்பார்வை சுழற்சியை நிறுவினேன்.

தொகுதி தேர்வு

1. ஒரு உள்ளார்ந்த மருத்துவ நிபுணர் செயற்கை நுண்ணறிவை வேறுபட்ட நோயறிதல்களின் பட்டியலைக் கேட்கிறார், இதனால் அவர் ஒரு சிக்கலான வழக்கில் எந்த சாத்தியக்கூறுகளையும் இழக்கக்கூடாது. மிகவும் சரியான அணுகுமுறை எது?

• A) செயற்கை நுண்ணறிவு பட்டியலை நினைவூட்டலாகப் பயன்படுத்துதல் மற்றும் மருத்துவ கண்டுபிடிப்புகள், ஆய்வகம் மற்றும் பரிசோதனை மூலம் ஒவ்வொரு சாத்தியத்தையும் மதிப்பீடு செய்தல்; ஒரு மருத்துவராக இறுதி நோயறிதலைச் செய்தல் ✔
• B) செயற்கை நுண்ணறிவு கூறும் நோயறிதலை நேரடியாக ஏற்றுக்கொண்டு சிகிச்சையைத் தொடங்குங்கள்
• சி) செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரே நோயறிதலை பல முறை மீண்டும் செய்தால், அதை பரிசோதனையின்றி இறுதி செய்யலாம்.
• D) நோயாளிக்கு பட்டியலை அனுப்பவும் மற்றும் அவரது சொந்த முடிவை எடுக்க அவரிடம் கேளுங்கள்

கருத்து: வேறுபட்ட நோயறிதல்களின் பட்டியலை விரிவுபடுத்துவதற்கும் நினைவூட்டலாகச் செயல்படுவதற்கும் AI மதிப்புமிக்கதாக இருக்கும்; இருப்பினும், இறுதி நோயறிதல் மருத்துவ பரிசோதனை, ஆய்வகம் மற்றும் மருத்துவரால் மதிப்பிடப்பட்ட இமேஜிங் கண்டுபிடிப்புகள் மூலம் செய்யப்படுகிறது. AI கண்டறியவில்லை; இது மருத்துவரின் மருத்துவ தீர்ப்புக்கு மாற்றாக இல்லை.

2. ஒரு மருத்துவர் AIயிடம் இலக்கியச் சுருக்கம் மற்றும் புதுப்பிக்கப்பட்ட சிகிச்சை அணுகுமுறைக்கான ஆதாரங்களைக் கேட்டார். வற்புறுத்தும் தலைப்புச் செய்திகள் மற்றும் பத்திரிகைப் பெயர்களுடன் AI மூன்று கட்டுரைகளை வழங்கியது. சிறந்த நடத்தை என்ன?

• A) தலைப்புச் செய்திகள் உறுதியானவை என்பதால், அறிக்கையின் ஆதாரங்களை அப்படியே சேர்த்தல்
• B) பத்திரிக்கை பெயர்கள் நன்கு தெரிந்திருப்பதால் கட்டுரைகள் துல்லியமானவை என்று கருதுதல்
• C) உண்மையான தரவுத்தளத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு கட்டுரையையும் தேடுதல் மற்றும் அதன் இருப்பு, அதன் முடிவுகள் மற்றும் முதன்மை மூலத்திலிருந்து தற்போதைய வழிகாட்டுதலுடன் அதன் இணக்கத்தன்மையை உறுதிப்படுத்துதல் ✔
• ஈ) அதே கேள்வியை மீண்டும் கேட்டு பொதுவான கட்டுரையை சரி என்று ஏற்றுக்கொள்வது

விளக்கம்: உண்மையில் இல்லாத கட்டுரை, ஆசிரியர் மற்றும் DOI எண்களை மொழி மாதிரிகள் உருவாக்கலாம் (மாயத்தோற்றம்). ஒவ்வொரு மேற்கோளும் உண்மையான தரவுத்தளத்தில் (எ.கா., பப்மெட்) தேடப்பட வேண்டும், மேலும் கட்டுரை உண்மையில் அந்த முடிவையும் தற்போதைய வழிகாட்டுதலுடன் அதன் இணக்கத்தையும் கூறுகிறதா என்பதை முதன்மை ஆதாரம் உறுதிப்படுத்த வேண்டும்.

3. நோயாளியின் எபிகிரிசிஸை அச்சிட செயற்கை நுண்ணறிவு கருவியில் தகவலை உள்ளிடும்போது நோயாளியின் தனியுரிமையின் அடிப்படையில் சிறந்த நடத்தை என்ன?

• A) நோயாளியின் பெயர் மற்றும் TR ஐடி எண்ணுடன் முழு கோப்பையும் பதிவேற்றம் செய்தல்
• B) தனியுரிமைக் கொள்கையைப் படிக்காமல் எந்த ஒரு இலவச கருவியையும் பயன்படுத்துதல்
• C) முடிவுகளின் தரத்திற்காக அனைத்து நோயாளி அடையாள தகவல்களும் வழங்கப்பட வேண்டும் என்று கருதுதல்
• D) அடையாளங்காட்டிகளை சுத்தம் செய்து மருத்துவ ரீதியாக தேவையான தகவல்களை மட்டும் வழங்கவும் மற்றும் கல்வியில் தரவைப் பயன்படுத்தாத KVKK இணக்கமான கருவியைத் தேர்வு செய்யவும் ✔

விளக்கம்: சுகாதாரத் தரவு என்பது KVKK இல் உள்ள தனிப்பட்ட தனிப்பட்ட தரவு. நோயாளியின் பெயர், TR ஐடி எண் மற்றும் கோப்பு எண் போன்ற அடையாளங்காட்டிகள் அழிக்கப்பட வேண்டும் (அநாமதேயப்படுத்தல்/தரவு குறைத்தல்), மருத்துவ ரீதியாக தேவையான தகவல்களை மட்டுமே வழங்க வேண்டும், மேலும் கல்வியில் தரவு பயன்படுத்தப்படாது என்று உத்தரவாதம் அளிக்கும் நிறுவன, கொள்கை-இணக்க கருவிக்கு முன்னுரிமை அளிக்கப்பட வேண்டும்.

4. செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு நோயாளிக்கு மருந்துச் சீட்டுக்கான டோஸ் பரிந்துரையை வழங்கியது. இந்த மருந்தை வழங்குவதற்கு முன் மிக முக்கியமான படி என்ன?

• A) செயற்கை நுண்ணறிவு தெளிவான எண்ணைக் கொடுப்பதால் நேரடியாக மருந்தைப் பயன்படுத்துதல்
• B) தற்போதைய தொகுப்பு செருகல் மற்றும் சரிபார்க்கப்பட்ட மருந்து தரவுத்தளத்திலிருந்து அளவை உறுதிப்படுத்துதல் மற்றும் நோயாளியின் மருத்துவ நிலைக்கு ஏற்ப மருத்துவராக சரிசெய்தல் ✔
• C) மற்றொரு நோயாளியிடமிருந்து நீங்கள் நினைவில் வைத்திருக்கும் அளவை மாற்றவும்
• D) சிறப்பு சூழ்நிலைகளை (சிறுநீரகம், கர்ப்பம்) பின்னர் விட்டுவிடுதல்

விளக்கம்: AI மருந்தின் அளவை தவறாக நினைவுகூரலாம், யூனிட்களை கலக்கலாம் அல்லது சிறுநீரகம்/கல்லீரல் செயல்பாடு, வயது மற்றும் கர்ப்பம் போன்ற சிறப்பு நிலைகளைத் தவறவிடலாம். தற்போதைய தொகுப்புச் செருகல் மற்றும் சரிபார்க்கப்பட்ட மருந்து தரவுத்தளத்திலிருந்து அளவை உறுதிப்படுத்த வேண்டும் மற்றும் நோயாளியின் மருத்துவ நிலைக்கு ஏற்ப மருத்துவரால் சரிசெய்யப்பட வேண்டும்.

5. ரேடியாலஜி AI மார்பு எக்ஸ்ரேயில் 'அசாதாரணமாக எதுவும் கண்டறியப்படவில்லை' எனத் தந்தது. சிறந்த மருத்துவ மனப்பான்மை என்ன?

• A) மருத்துவ ரீதியாக சந்தேகம் இருந்தால், ஒரு திறமையான கதிரியக்க நிபுணரால் படத்தைப் படித்து, மருத்துவச் சூழலுடன் இறுதி அறிக்கையை வழங்கவும் ✔
• B) செயற்கை நுண்ணறிவு எதிர்மறை என்று கூறியதால், கதிரியக்க வல்லுனர் அதைப் படிக்காமல், ரேடியோகிராஃப் இயல்பானது எனப் புகாரளித்தல்
• C) நோயாளியின் புகார் தொடர்ந்தாலும், மேலும் பரிசோதனையை நிறுத்துதல்
• D) செயற்கை நுண்ணறிவு வெளியீட்டை நேரடியாக நோயாளிக்கு அனுப்புதல்

விளக்கம்: இமேஜிங் AI தவறான எதிர்மறைகளைக் கொடுக்கலாம்; சிறிய அல்லது வித்தியாசமான கண்டுபிடிப்புகளைத் தவறவிடலாம். சோதனை மற்றும் முன்-திரையிடலுக்கு AI உதவியாக உள்ளது, ஆனால் நோயாளியின் மருத்துவ சூழலை மதிப்பிடும் தகுதிவாய்ந்த கதிரியக்க நிபுணரால் இறுதி அறிக்கை வாசிக்கப்படுகிறது. எதிர்மறையான AI வெளியீடு மருத்துவ சந்தேகத்தை நீக்காது.

6. AI வெளியீடு மிகவும் நம்பிக்கையான மொழியில் தவறான வழிகாட்டி பரிந்துரையை வழங்கியது. இந்த நிலை மருத்துவத்தில் ஏன் ஆபத்தானது?

• A) ஒரு நம்பிக்கையான தொனி வெளியீடு சரியானது என்பதை நிரூபிக்கிறது, எனவே அது பாதுகாப்பானதாகக் கருதப்படுகிறது
• B) நம்பிக்கையான தொனி துல்லியத்திற்கான ஆதாரம் அல்ல; வெளித்தோற்றத்தில் பாதுகாப்பான பிழை உறுதிப்படுத்தப்படாவிட்டால் நோயாளியின் பாதுகாப்பை அச்சுறுத்துகிறது ✔
• C) செயற்கை நுண்ணறிவு நம்பிக்கையுடன் பேசும் போது, ஆதாரத்தை உறுதிப்படுத்த வேண்டிய அவசியமில்லை
• D) எந்த ஆபத்தும் இல்லை, ஏனென்றால் செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவ விஷயங்களில் தவறில்லை

விளக்கம்: மொழி மாதிரிகள் சரளமாக நம்பிக்கை வெளிப்பாடுகளை உருவாக்குகின்றன; ஆனால் ஒரு நம்பிக்கையான தொனி துல்லியத்திற்கு எந்த ஆதாரமும் இல்லை. மருத்துவத்தில், வெளித்தோற்றத்தில் பாதுகாப்பான மாயத்தோற்றம் (தவறான அளவு, கற்பனையான ஆய்வு, காலாவதியான பரிந்துரை) நோயாளியின் பாதுகாப்பை நேரடியாக அச்சுறுத்துகிறது. எனவே, ஒவ்வொரு மருத்துவ உரிமைகோரலும் தற்போதைய வழிகாட்டுதல் மற்றும் முதன்மை ஆதாரத்துடன் சரிபார்க்கப்பட வேண்டும்.

7. ஒரு மருத்துவர் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி நோயாளிக்கு ஒரு தெளிவான பிந்தைய டிஸ்சார்ஜ் விளக்கக் குறிப்பை உருவாக்குகிறார். மிகவும் சரியான அணுகுமுறை எது?

• A) நோட்டைத் தயாரித்து, அதைப் படிக்காமல் நோயாளிக்கு நேரடியாகக் கொடுக்கவும்
• B) மருத்துவச் சொற்களை அப்படியே விட்டுவிட்டு நோயாளி ஆராய்ச்சிக்காகக் காத்திருப்பது
• C) உரையிலிருந்து சிவப்புக் கொடி அறிகுறிகளை அகற்றுவதன் மூலம் குறிப்பைச் சுருக்கவும்
• D) குறிப்பை வரைவாக எடுத்து, மருத்துவராக ஒவ்வொரு மருத்துவத் தகவலையும் சரிபார்த்து, நோயாளி புரிந்துகொள்ளும் நிலைக்கு மொழியைக் கொண்டு வருதல் ✔

விளக்கம்: மருத்துவ மொழியை எளிய மொழியில் மொழிபெயர்ப்பதிலும் படிக்கக்கூடிய வழிமுறைகளை உருவாக்குவதிலும் AI சிறந்து விளங்குகிறது. இருப்பினும், உரையில் உள்ள ஒவ்வொரு மருத்துவ தகவலும் (டோஸ், சிவப்பு கொடி அறிகுறிகள், கட்டுப்பாட்டு தேதி) மருத்துவரால் துல்லியமாக சரிபார்க்கப்பட வேண்டும்; இறுதி பொறுப்பு மருத்துவரிடம் இருக்க வேண்டும். நோயாளியின் ஆரோக்கிய கல்வியறிவுக்கும் உரை பொருத்தமானதாக இருக்க வேண்டும்.

8. செயற்கை நுண்ணறிவில் நீங்கள் உள்ளிட்ட ஒரு வழக்குச் சுருக்கம் நோயாளியின் பெயர் மற்றும் கோப்பு எண்ணைக் கொண்டிருந்தது, மேலும் கருவியானது மாதிரிப் பயிற்சியில் இந்தத் தரவைப் பயன்படுத்தும் ஒரு சேவையாகும். இந்த சூழ்நிலையின் முக்கிய பிரச்சனை என்ன?

• A) எந்த பிரச்சனையும் இல்லை, ஏனென்றால் செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் ஒவ்வொரு தரவையும் பாதுகாப்பாக சேமிக்கின்றன
• B) பிரச்சனை வெளியீட்டின் தரத்தில் மட்டுமே உள்ளது, தனியுரிமை அல்ல
• C) உணர்திறன் வாய்ந்த தனிப்பட்ட தரவு, அங்கீகாரம் மற்றும் தகுந்த முன்னெச்சரிக்கைகள் இல்லாமல் கல்வியில் பயன்படுத்தும் சேவையில் அடையாளங்காட்டிகளுடன் உள்ளிடப்பட்டு, KVKK மீறல் மற்றும் தனியுரிமை ஆபத்தை உருவாக்குகிறது. ✔
• D) நோயாளியின் பெயர் கொடுக்கப்பட்டிருக்கும் வரை கோப்பு எண் பிரச்சனை இல்லை

விளக்கம்: சுகாதாரத் தரவு என்பது KVKK இன் கீழ் உள்ள சிறப்புத் தனிப்பட்ட தரவு மற்றும் அதிக பாதுகாப்பு தேவைப்படுகிறது. கல்வியில் தரவைப் பயன்படுத்தும் ஒரு சேவையில் உள்ளிடுவது, தகவல்களைக் கண்டறிந்து, நோயாளியின் அனுமதியின்றி தரவு செயலாக்கம் மற்றும் மீறல் அபாயத்தை உருவாக்குகிறது; சட்ட மற்றும் நெறிமுறை பொறுப்பு மருத்துவர்/நிறுவனத்திடம் உள்ளது.

9. கிளினிக்கில் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பாதுகாப்பாகப் பயன்படுத்த, ஆபத்து நிலைக்கு ஏற்ப பணிகளைப் பிரிப்பது அவசியம். பின்வருவனவற்றில் எது 'பாதுகாப்பு-முக்கியமான (சிவப்பு மண்டலம்)' பணி?

• A) சந்திப்புக் குறிப்பைச் சுருக்கமாகக் கூறுதல்
• B) உரையின் மொழியை எளிமையாக்குதல்
• C) ஒரு உறுதியான நோயறிதல் மற்றும் சிகிச்சை மற்றும் அளவை தீர்மானித்தல் ✔
• D) அட்டவணையை வடிவமைத்தல்

விளக்கம்: நோயறிதல், சிகிச்சை/டோஸ் முடிவு மற்றும் அவசரகால சோதனை ஆகியவை நோயாளியின் பாதுகாப்பை நேரடியாகப் பாதிக்கும் பாதுகாப்பு-முக்கியமான முடிவுகள் மற்றும் திறமையான மருத்துவரின் பரிசோதனை மற்றும் ஒப்புதல் தேவை. சந்திப்புக் குறிப்புகள், மொழி எளிமைப்படுத்தல் அல்லது வடிவமைத்தல் போன்ற பணிகள் குறைந்த ஆபத்துள்ளவை; இவற்றில் AI ஐ தாராளமாகப் பயன்படுத்தலாம்.

10. ஒரு நோயாளி கேட்டார், 'நீங்கள் கண்டறிதல் அல்லது செயற்கை நுண்ணறிவு செய்தீர்களா?' என்று கேட்கிறார். தகவலறிந்த ஒப்புதல் மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மையின் அடிப்படையில் சிறந்த அணுகுமுறை என்ன?

• A) செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதை மறைத்து, எல்லா முடிவுகளையும் நீங்களே எடுப்பது
• B) முடிவை முற்றிலும் செயற்கை நுண்ணறிவுக்குக் காரணம் காட்டி, அதற்கான பொறுப்பை விட்டுவிடுதல்
• C) கேள்விக்கு பதிலளிக்காமல் விட்டுவிட்டு தலைப்பை மாற்றவும்
• D) அவர் செயற்கை நுண்ணறிவை துணைக் கருவியாகப் பயன்படுத்துகிறார் என்பதையும் இறுதி நோயறிதல் மற்றும் முடிவு அவரிடமே உள்ளது என்பதையும் தெளிவாகவும் நேர்மையாகவும் கூறவும்.

தெளிவுபடுத்தல்: வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் தகவலறிந்த ஒப்புதலுக்கு, மருத்துவர் அவர்/அவள் AI ஐ ஒரு உதவியாகப் பயன்படுத்துகிறார் என்பதையும், இறுதி நோயறிதல் மற்றும் முடிவு அவனது/அவளுடையது என்பதையும் தெளிவாகக் குறிப்பிட வேண்டும். செயற்கை நுண்ணறிவை மறைத்து, செயற்கை நுண்ணறிவு முடிவைக் காரணம் காட்டுவது தவறு; பொறுப்பு மருத்துவரிடம் உள்ளது.

11. செயற்கை நுண்ணறிவுடன் நீங்கள் தயாரித்த எபிகிரிசிஸ் வரைவில், உண்மையான கோப்பில் இல்லாத 'காய்ச்சல் 39 டிகிரி' இருப்பது கண்டறியப்பட்டுள்ளது. இது என்ன உதாரணம் மற்றும் என்ன செய்ய வேண்டும்?

• A) இது ஒரு மாயத்தோற்றம்; ஒவ்வொரு வரியையும் உண்மையான கோப்புடன் ஒப்பிட்டு, தவறான கண்டுபிடிப்பை சரிசெய்து, மருத்துவரின் ஒப்புதலுக்காக ஆவணத்தை அனுப்பவும் ✔
• B) இது ஒரு முக்கியமற்ற விவரம்; ஆவணத்தில் அப்படியே கையொப்பமிடுங்கள்
• C) செயற்கை நுண்ணறிவால் எழுதப்பட்ட தகவல் என்பதால் சரியானதாக ஏற்றுக்கொள்ள வேண்டும்
• D) கண்டறிதலை நீக்குவதற்குப் பதிலாக கோப்பில் நெருப்பைச் சேர்க்கவும்

விளக்கம்: உரையில் உண்மையில் இல்லாத ஒரு கண்டுபிடிப்பைச் சேர்ப்பது மாயத்தோற்றத்திற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு. மருத்துவ ஆவணம் என்பது ஒரு சட்டப் பதிவு; ஒவ்வொரு வரியும் உண்மையான கோப்புடன் சரியாக ஒப்பிடப்பட வேண்டும், புனையப்பட்ட அல்லது சீரற்ற தகவல் சரி செய்யப்பட வேண்டும், மேலும் ஆவணம் மருத்துவரால் அங்கீகரிக்கப்பட வேண்டும்.

12. செயற்கை நுண்ணறிவிடமிருந்து ICD நோயறிதல் குறியீடு பரிந்துரையைப் பெற்றுள்ளீர்கள். உத்தியோகபூர்வ பதிவில் குறியீட்டை வழங்குவதற்கு முன் சிறந்த நடத்தை என்ன?

• அ) குறியீடு நம்பக்கூடியதாக இருப்பதால் நேரடியாக உறுதியளிக்கவும்
• B) தற்போதைய அதிகாரப்பூர்வ வகைப்பாடு மற்றும் உண்மையான நோயறிதல் ஆவணத்திற்கு எதிராக சரிபார்த்த பிறகு குறியீட்டை செயலாக்கவும்.
• C) செயற்கை நுண்ணறிவு கொடுத்ததால் குறியீட்டை சரியாகக் கருதுதல்
• D) நீங்கள் நினைவில் வைத்திருக்கும் மற்றொரு குறியீட்டிற்கு குறியீட்டு எண்ணை மாற்றுதல்

விளக்கம்: AI குறியீட்டு எண்ணை மாயத்தோற்றம் செய்யலாம், காலாவதியான பதிப்பைக் கொடுக்கலாம் அல்லது நோயறிதலுடன் பொருந்தாமல் போகலாம். தவறான குறியீட்டு முறை மருத்துவப் பதிவு மற்றும் திருப்பிச் செலுத்துதல் ஆகிய இரண்டிற்கும் சிக்கல்களை ஏற்படுத்துகிறது. தற்போதைய அதிகாரப்பூர்வ வகைப்பாடு மற்றும் உண்மையான நோயறிதலுக்கு எதிராக குறியீடு சரிபார்க்கப்பட வேண்டும்.

13. ஆதாரச் சுருக்கத்தைத் தயாரிப்பதில், ஒரு சிகிச்சையானது 'பயனுள்ளதாக' இருப்பதாக AI கூறியது. இந்தக் கோரிக்கையை விமர்சன ரீதியாக மதிப்பிடுவதற்கான மிக முக்கியமான படி என்ன?

• A) செயற்கை நுண்ணறிவு கூறியதால் நேரடியாக உரிமைகோரலை ஏற்றுக்கொள்வது
• B) மிகவும் நேர்மறையான முடிவுகளைக் கொடுத்த ஒற்றை ஆய்வைத் தேர்ந்தெடுப்பது
• C) உரிமைகோரலை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஆதாரங்களின் நிலை (மெட்டா பகுப்பாய்வு, RCT, வழக்குத் தொடர்) மற்றும் முதன்மை மூலத்திலிருந்து தற்போதைய வழிகாட்டுதலுடன் அதன் இணக்கம் ஆகியவற்றை மதிப்பீடு செய்யவும் ✔
• D) ஆதாரத்தின் அளவைப் பொருட்படுத்தாமல் சுருக்கத்தை வெளியிடுதல்

விளக்கம்: சிகிச்சையின் செயல்திறன் சான்றுகளின் அளவைப் பொறுத்தது: மெட்டா பகுப்பாய்வு மற்றும் நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட சீரற்ற கட்டுப்பாட்டு சோதனை வழக்கு தொடர் அல்லது நிபுணர் கருத்தை விட வலுவானது. கூடுதலாக, தற்போதைய வழிகாட்டுதலுடன் இணங்குதல் மற்றும் வட்டி முரண்பாடு ஆகியவை மதிப்பீடு செய்யப்பட வேண்டும். ஆதாரம் மற்றும் வழிகாட்டுதலின் படிநிலை இல்லாமல் ஒரு உரிமைகோரலை ஏற்றுக்கொள்வது தவறானது.

14. செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதில் தரம் மற்றும் நோயாளியின் பாதுகாப்பைப் பேணுவதற்கான உள்கட்டமைப்பை ஒரு மருத்துவமனை நிறுவுகிறது. பின்வருவனவற்றில் எது அடிப்படை கட்டுமானத் தொகுதி?

• A) ஒவ்வொரு மருத்துவரும் தனக்குத் தெரிந்தபடி மேற்பார்வை செய்யப்படாத வாகனத்தைப் பயன்படுத்துகிறார்.
• B) எந்தவொரு இலவச கருவியிலும் நோயாளியின் தரவை உள்ளிடுவதை இலவசமாக்குதல்
• C) வருடத்திற்கு ஒருமுறை மட்டுமே சரிபார்ப்பைச் செய்யவும்
• D) ஒரு பொதுவான உடனடி நூலகத்தை நிறுவுதல், சரிபார்ப்பு நெறிமுறை, KVKK இணக்கமான கொள்கை மற்றும் திறமையான மருத்துவரின் ஒப்புதலுடன் பாதுகாப்பு-முக்கியமான வெளியீடுகளை மூடுதல் ✔

விளக்கம்: AI இன் விநியோகிக்கப்பட்ட, மேற்பார்வை செய்யப்படாத பயன்பாடு பிழை மற்றும் தனியுரிமையின் அபாயத்தை பெரிதாக்குகிறது. பொதுவான உடனடி நூலகம், ஒவ்வொரு வெளியீட்டு வகைக்கான சரிபார்ப்பு நெறிமுறை, KVKK இணக்கமான தனியுரிமைக் கொள்கை மற்றும் திறமையான மருத்துவரின் ஒப்புதலுடன் ஒவ்வொரு பாதுகாப்பு முக்கியமான வெளியீட்டையும் மூடுதல்; இது பாதுகாப்பான கார்ப்பரேட் பயன்பாட்டின் அடிப்படையாகும்.