சோதனை ஆதரவு மற்றும் அவசர மதிப்பீடு

ஆதாயங்கள்:

• அவசர வகைகளின் தர்க்கத்துடன், சோதனைச் செயல்பாட்டில் தகவல் அமைப்பு மற்றும் சரிபார்ப்புப் பட்டியலில் செயற்கை நுண்ணறிவின் பங்கை வரையறுக்கும் திறன்
• நோயாளி புகார்கள் மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளை கட்டமைக்கும் திறன் மற்றும் சிவப்பு கொடி (அவசர எச்சரிக்கை) அறிகுறிகளைக் குறிக்கும் வரைவுகளை உருவாக்குதல்
• திறமையான சுகாதாரப் பணியாளர்களின் மதிப்பீட்டின் மூலம் இறுதி ட்ரையேஜ் வகை மற்றும் அவசர முடிவு எடுக்கப்படுகிறது என்பதையும் செயற்கை நுண்ணறிவு முடிவை மேற்கொள்ளாது என்பதையும் புரிந்து கொள்ளும் திறன்.

அவசர சிகிச்சைப் பிரிவில் ஒரே நேரத்தில் வரும் அனைத்து நோயாளிகளுக்கும் ஒரே நேரத்தில் சிகிச்சை அளிக்க முடியாது. முதலில் யாரைப் பார்க்கிறார்கள் என்பதைத் தீர்மானிப்பது உயிரைக் காப்பாற்றுகிறது: காத்திருப்பு அறையில் ஒருவரின் முறைக்காக காத்திருக்கும்போது நெஞ்சுவலியுடன் கூடிய மாரடைப்பு இழக்கப்படலாம். ட்ரையேஜ் என்பது உள்வரும் நோயாளிகளை அவர்களின் அவசர நிலைக்கு ஏற்ப வரிசைப்படுத்தி முன்னுரிமை அளிக்கும் பணியாகும். இந்த வேலை வேகமாகவும் துல்லியமாகவும் சீராகவும் இருக்க வேண்டும். செயற்கை நுண்ணறிவு சோதனைச் செயல்பாட்டில் உதவ முடியும்: இது நோயாளியின் புகாரைக் கட்டமைக்கிறது, கேட்க வேண்டிய கேள்விகளை நினைவூட்டுகிறது, சரிபார்ப்புப் பட்டியலுடன் சிவப்புக் கொடிகளை முன்னிலைப்படுத்துகிறது. ஆனால் மிக முக்கியமான வரம்பு இங்கே பொருந்தும்: சிகிச்சையின் வகை மற்றும் அவசர முடிவு ஒரு மருத்துவ மதிப்பீடு ஆகும்; திறமையான சுகாதாரப் பணியாளர்கள் நோயாளியைப் பார்த்து பரிசோதிப்பதன் மூலம் இறுதி முடிவை எடுக்கிறார்கள். AI இந்த முடிவை எடுக்கவில்லை.

சோதனை வகைகள் மற்றும் தர்க்கம்

ட்ரையேஜ் சிஸ்டம்கள் நோயாளிகளை அவர்களின் அவசர நிலையின் அடிப்படையில் பல வகைகளாகப் பிரிக்கின்றன-உதாரணமாக, “உடனடி கவனம் தேவை,” “மிகவும் அவசரம்,” “அவசரம்,” “குறைவான அவசரம்,” “அவசரம் இல்லை,” மற்றும் பல. பொதுவான அமைப்புகள் ஐந்து-நிலை அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. ஒவ்வொரு வகையும் காத்திருப்பு நேர இலக்கையும் முன்னுரிமையையும் கொண்டுள்ளது. தர்க்கம் இதுதான்: அதிக ஆபத்துள்ள நோயாளி முதலில் பார்க்கப்படுகிறார்; வளங்கள் குறைவாக இருக்கும் போது, ​​அதிக பலன் அளிக்கும் ஒழுங்கு செய்யப்படுகிறது.

ட்ரையேஜ் என்பது விரைவான ஆரம்ப மதிப்பீடு, முழு நோயறிதல் அல்ல. "இந்த நோயாளிக்கு எவ்வளவு அவசரம்" என்ற கேள்விக்கு பாதுகாப்பான பதிலை வழங்குவதே நோக்கம், "இந்த நோயாளிக்கு என்ன இருக்கிறது?" செயல்பாட்டில், AI தகவல்களை ஒழுங்கமைத்து சிவப்புக் கொடிகளை உங்களுக்கு நினைவூட்ட முடியும்; இருப்பினும், நோயாளியின் நிறம், வியர்வை, அமைதியின்மை, பேச்சில் மாற்றம் ஆகியவற்றைப் பார்த்து எடைபோடுவது திறமையான பணியாளர்களின் வேலை.

கவனம்: AI க்கு புகார்கள் மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளை வழங்குவது ஆபத்தானது, "சரியான வகையைச் சொல்லுங்கள்" மற்றும் வெளிவருவதைப் பயன்படுத்துங்கள். AI நோயாளியைப் பார்க்கவோ அல்லது பரிசோதிக்கவோ முடியாது, மேலும் அரிதான ஆனால் அபாயகரமான நிலையை இழக்க நேரிடும். இறுதி வகை எப்போதும் பரிசோதனை மற்றும் மருத்துவ மதிப்பீட்டின் மூலம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது.

சிவப்பு கொடிகள்

சிவப்புக் கொடி என்பது ஒரு எச்சரிக்கை அறிகுறியாகும், அதாவது "இந்த அறிகுறி ஒரு தீவிரமான மற்றும் அவசரமான சூழ்நிலையின் அடையாளமாக இருக்கலாம்; நிறுத்தி மதிப்பீடு செய்யுங்கள்." உதாரணமாக, மார்பு வலியுடன் வியர்வை மற்றும் மூச்சுத் திணறல், திடீர் கடுமையான தலைவலி, சுயநினைவு மாற்றம், செயலில் தீவிர இரத்தப்போக்கு. புகார்களின் பட்டியலிலிருந்து அறியப்பட்ட சிவப்புக் கொடிகளை உங்களுக்கு நினைவூட்ட AI பயனுள்ளதாக இருக்கும் - இது ஒரு பாதுகாப்பு வலை. ஆனால் AI இன் பட்டியல் முழுமையடையாமல் இருக்கலாம்; AI சிவப்புக் கொடியைப் பார்க்கவில்லை என்றால், அது "ஆபத்து இல்லை" என்று அர்த்தமல்ல. மருத்துவ சந்தேகம் எப்போதும் AI அமைதிக்கு முந்தியுள்ளது.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - வித்தியாசமான மாரடைப்பு. ஒரு வயதான பெண் நோயாளி "எனக்கு வயிறு வலிக்கிறது, நான் பலவீனமாக இருக்கிறேன்" என்று கூறுகிறார். புகாரை வெளியிடும் போது, ​​"வயதான பெண்களுக்கு வித்தியாசமான மாரடைப்பு அறிகுறிகள் இருக்கலாம்" என்ற சிவப்புக் கொடியை AI நமக்கு நினைவூட்டுகிறது. இந்த நினைவூட்டலின் மூலம், ட்ரேஜ் செவிலியர் ஈசிஜியை முன்னோக்கி கொண்டு வந்து தீவிரமான சூழ்நிலையை முன்கூட்டியே கண்டறிந்து விடுகிறார். AI கவனத்தை ஈர்த்தது; செவிலியர் முடிவு செய்தார்.

வழக்கு 2 - ஏமாற்றும் அமைதியான தோற்றம். ஒரு இளம் நோயாளி அமைதியாகத் தோன்றுகிறார், ஆனால் திடீர் மற்றும் கடுமையான தலைவலியை விவரிக்கிறார். AI இன் வெளியீட்டில் இது தெளிவாகக் குறிப்பிடப்படவில்லை. செவிலியர் தனது மருத்துவ அறிவைக் கொண்டு இதை மிக அவசரமாக அமைக்கிறார். பாடம்: மருத்துவத் தீர்ப்பு AI செய்யாத ஒரு கண்டுபிடிப்பைக் கைப்பற்றுகிறது; AI இன் மௌனம் உத்தரவாதம் இல்லை.

வழக்கு 3 - நிலையான ஆவணங்கள். ஒரு பரபரப்பான இரவில், ட்ரேஜ் செவிலியர் ஒவ்வொரு நோயாளியின் புகார்களையும் கண்டுபிடிப்புகளையும் AI உடன் கட்டமைக்கப்பட்ட குறிப்பிற்கு விரைவாக மொழிபெயர்ப்பார்; இதனால், இடமாற்றம் மற்றும் பதிவு சீரானது. வகை தன்னைத்தானே தீர்மானிக்கிறது, AI தரத்தைத் திருத்துகிறது. வேகம் மற்றும் நிலைத்தன்மை இரண்டும் பெறப்படுகின்றன.

படிப்படியாக: AI உடன் ட்ரேஜ் ஆதரவு

1. பெயர் குறிப்பிடாமல் புகார் செய்யுங்கள். முக்கிய புகார், காலம், அதனுடன் இணைந்த கண்டுபிடிப்புகள்.
2. கேள்வித் தொகுப்பைப் பற்றி எனக்கு நினைவூட்டு. விடுபட்ட முக்கியமான கேள்விகளை AI பட்டியலிடட்டும்.
3. சிவப்புக் கொடிகளை ஏற்ற வேண்டும். அறியப்பட்ட சிவப்புக் கொடிகளை AI முன்னிலைப்படுத்தட்டும்.
4. நோயாளியைப் பார்த்து பரிசோதிக்கவும். உயிர், தோற்றம், பொது நிலை.
5. மருத்துவ மதிப்பீட்டின் மூலம் வகையைத் தீர்மானிக்கவும். AI இன் உரை ஒரு முடிவு அல்ல.
6. முடிவையும் அதன் காரணத்தையும் பதிவு செய்யவும்.

நகலெடுக்கக்கூடிய நான்கு வார்ப்புருக்கள்

பணி: பின்வரும் (அநாமதேய) நோயாளி புகாரை கட்டமைத்தல்: தலைமை புகார், காலம், அதனுடன் வரும் அறிகுறிகள், தொடர்புடைய வரலாறு. ஒரு வகையை பரிந்துரைக்கிறது; தகவலை திருத்தவும். புகார்: [...]

பணி: இந்தப் புகாருக்கான சோதனையில் கேட்கப்பட வேண்டிய முக்கியமான கேள்விகளின் (சிவப்புக் கொடி திரையிடல் கேள்விகள் உட்பட) சரிபார்ப்புப் பட்டியலை உருவாக்கவும். முடிவெடுத்தல்; முழுமையடையாமல் கேட்கப்பட்ட கேள்விகளைக் குறிக்கவும். புகார்: [...]

பணி: பின்வரும் கண்டுபிடிப்புகளில் அறியப்பட்ட சிவப்புக் கொடி அறிகுறிகளைப் பட்டியலிட்டு, ஒவ்வொன்றிற்கும் "கட்டாயம்" குறிப்பை உருவாக்கவும். பட்டியல் முழுமையடையாமல் இருக்கலாம் மற்றும் மருத்துவ தீர்ப்பு அவசியம் என்பதை நினைவில் கொள்ளவும். கண்டுபிடிப்புகள்: [...]

பணி: இந்த சோதனைக் குறிப்பை ஒத்திசைவான மற்றும் புறநிலை வரைவு பதிவாக மொழிபெயர்க்கவும். கருத்துகள் மற்றும் வகைகளைச் சேர்க்கவும்; கவனிப்பு மற்றும் கண்டுபிடிப்பை ஒழுங்கமைக்கவும். குறிப்பு: [...]

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமானவர்: "இந்த நோயாளி எந்த சிகிச்சை பிரிவில் இருக்கிறார்?"

வலிமையானது: "பின்வரும் அநாமதேய புகாரை உருவாக்கி, இந்தப் புகாருடன் தொடர்புடைய அறியப்பட்ட சிவப்புக் கொடி அறிகுறிகளை சரிபார்ப்புப் பட்டியலாக நினைவுபடுத்தவும். சோதனை வகையைப் பரிந்துரைக்க வேண்டாம்; நோயாளியைப் பரிசோதித்து இறுதி வகையைத் தீர்மானிப்பேன். பட்டியல் முழுமையடையாமல் இருக்கலாம் மற்றும் எனது மருத்துவ சந்தேகம் முதலில் வரும்."

சக்திவாய்ந்த வரியில், AI ஆனது "கட்டமைத்தல் மற்றும் நினைவூட்டுதல்" பணிக்கு உட்பட்டது; "வகையைத் தீர்மானித்தல்" பணி வழங்கப்படவில்லை.

பொதுவான தவறுகள்

• AI க்கு வகையை வழங்குதல். அவசரத் தீர்மானத்திற்கு பரிசோதனை மற்றும் மருத்துவ மதிப்பீடு தேவைப்படுகிறது.
• AI பார்க்கவில்லை என்றால் ஆபத்து இல்லை என்று நினைத்து. சிவப்புக் கொடி பட்டியல் முழுமையடையாமல் இருக்கலாம்.
• தேர்வைத் தவிர்க்கவும். நோயாளியைப் பார்ப்பதற்கு உரை மாற்றாக இல்லை.
• வித்தியாசமான அறிகுறிகளை குறைத்து மதிப்பிடுதல். வயதானவர்கள், நீரிழிவு நோயாளிகள் மற்றும் பெண்களில் அறிகுறிகள் வேறுபட்டிருக்கலாம்.
• மருத்துவ சந்தேகத்தை உரைக்கு தியாகம் செய்தல். சந்தேகம் இருந்தால், அவசரத்தை அதிகரிக்கவும்.

மறுமதிப்பீடு: சோதனை என்பது ஒரு முறை அல்ல

சோதனையின் மிகவும் மறக்கப்பட்ட உண்மை இதுதான்: காத்திருக்கும் போது நோயாளியின் நிலை மாறலாம். ஆரம்ப மதிப்பீட்டில் "குறைவான அவசரம்" பிரிவில் வைக்கப்படும் நோயாளி, ஓய்வறையில் காத்திருக்கும் போது விரைவாக மோசமடையலாம். அதனால்தான் நல்ல சோதனை என்பது ஒரு முறை லேபிள் அல்ல, மறுமதிப்பீடு தேவைப்படும் நேரடி செயல்முறை. காத்திருக்கும் நோயாளிகளை சீரான இடைவெளியில் மீண்டும் கவனிக்க வேண்டும், மேலும் மாற்றம் இருந்தால் வகை புதுப்பிக்கப்பட வேண்டும். எந்த நோயாளிகள் எவ்வளவு காலம் காத்திருக்கிறார்கள், எப்போது மறுமதிப்பீடு செய்ய வேண்டும் என்பதை பின்தொடர்தல் பட்டியலை நினைவுபடுத்த AI உதவும். ஆனால் நோயாளி உண்மையில் மோசமாகி வருகிறாரா என்பதைப் பார்ப்பது செவிலியரின் கவனிப்பைப் பொறுத்தது.

இந்த புள்ளி "AI வகையை தீர்மானிக்காது" என்ற கொள்கையை வலுப்படுத்துகிறது: வகை எப்படியும் ஒரு நிலையான உண்மை அல்ல, ஆனால் நோயாளியின் உடனடி சூழ்நிலைக்கு ஏற்ப மாறும் தீர்ப்பு. நிலையான உரையை நம்பியிருக்கும் AI இந்த மாற்றத்தை உணர முடியாது.

தொலைபேசி மற்றும் ரிமோட் சோதனையில் கூடுதல் எச்சரிக்கை

சில சமயங்களில், நேருக்கு நேர் பார்க்காமல், ஃபோன் மூலமாகவோ அல்லது தொலைநிலை மூலமாகவோ சோதனை செய்யப்படுகிறது. நோயாளியின் நிறம், வியர்வை மற்றும் பொதுவான தோற்றத்தை நீங்கள் பார்க்க முடியாது என்பதால் இங்கு ஆபத்து இன்னும் அதிகமாக உள்ளது; சொல்வதை மட்டும் நம்ப வேண்டும். கேட்க வேண்டிய கேள்விகள் மற்றும் சிவப்புக் கொடி திரையிடல் ஆகியவற்றை உங்களுக்கு நினைவூட்ட இந்த சூழலில் AI பயனுள்ளதாக இருக்கும்; விடுபட்ட கேள்விகளை விட்டுவிடாமல் இருக்க இது உதவுகிறது. எவ்வாறாயினும், பார்வை மற்றும் உடல் பரிசோதனையின் பற்றாக்குறை, தொலைநிலை சோதனையை இயல்பாகவே மிகவும் எச்சரிக்கையாக இருக்கச் செய்கிறது: சந்தேகம் ஏற்பட்டால், நோயாளியை அதிக அவசரத்திற்கு நகர்த்துவது பாதுகாப்பானது மற்றும் அவர்களை நேருக்கு நேர் மதிப்பாய்வுக்கு அனுப்புவது பாதுகாப்பானது. இந்த எச்சரிக்கையான அணுகுமுறையை AI உங்களுக்கு நினைவூட்டலாம், ஆனால் இறுதி வழிகாட்டுதல் முடிவு இன்னும் திறமையான பணியாளர்களிடம் உள்ளது. தொலைதூர சூழ்நிலைகளில் "AI எந்த ஆபத்தையும் காணவில்லை" என்பது "பாதுகாப்பானது" என்று அர்த்தப்படுத்தாது.

உதவிக்குறிப்பு: சோதனையில் AI ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான பாதுகாப்பான வழி "முடிவுகளை எடுப்பது" அல்ல, மாறாக "என்னை மறக்காமல் தடுப்பது" ஆகும். வேலையான மாற்றத்தின் போது, ​​மிகவும் அனுபவம் வாய்ந்த செவிலியர் கூட ஒரு கேள்வியைத் தவறவிடலாம் அல்லது சிவப்புக் கொடியைத் தவறவிடலாம். நீங்கள் AI ஐ சரிபார்ப்புப் பட்டியலாக நிலைநிறுத்தும்போது, ​​முக்கியமான கேள்விகள் மற்றும் அறியப்பட்ட சிவப்புக் கொடிகளை உங்களுக்கு நினைவூட்டுகிறது, நீங்கள் முடிவெடுக்கும் போது பாதுகாப்பு வலையைப் பெறுவீர்கள். இந்த வேறுபாடு முக்கியமானது: "AI என்பது எந்த வகை" என்று நீங்கள் கேட்டால், நீங்கள் முடிவில் சிக்கிக் கொள்வீர்கள்; "இந்த புகாரில் நான் என்ன சிவப்புக் கொடிகளைத் தேட வேண்டும்?" என்று நீங்கள் கேட்டால். நீங்கள் உங்கள் சொந்த தீர்ப்பை பலப்படுத்துவீர்கள். பிந்தையது பாதுகாப்பானது மற்றும் உங்கள் தொழில்முறை தீர்ப்பை மேம்படுத்தும் ஒரு பழக்கம்.

சுருக்கமாக

சோதனையில், செயற்கை நுண்ணறிவு புகாரை கட்டமைக்கிறது, முக்கியமான கேள்விகள் மற்றும் சிவப்பு கொடிகளை நினைவுபடுத்துகிறது, மேலும் ஆவணங்களை சீராக வைத்திருக்கும். இது ஒரு பாதுகாப்பு வலை மற்றும் வேக கருவி. ஆனால் ட்ரைஜ் வகை மற்றும் அவசர முடிவு ஒரு மருத்துவ மதிப்பீடு ஆகும்; திறமையான சுகாதாரப் பணியாளர்கள் நோயாளியைப் பார்த்து பரிசோதித்து இறுதி முடிவை எடுப்பார்கள். AI இன் மௌனம் ஆபத்து இல்லை என்று அர்த்தமல்ல; மருத்துவ சந்தேகம் எப்போதும் முதலில் வருகிறது.

விண்ணப்ப பணி

அவசர சிகிச்சைப் பிரிவில் இருந்து நோயாளியின் புகாரைப் பெறவும் (அநாமதேய). இதை AI உடன் கட்டமைத்து, தொடர்புடைய சிவப்புக் கொடி சரிபார்ப்புப் பட்டியலைப் பிரித்தெடுக்கவும். பின்னர்: (1) AI தவறவிட்ட அல்லது குறைவாக வலியுறுத்தப்பட்ட ஒரு கண்டுபிடிப்பை அடையாளம் காணவும், (2) உங்கள் சொந்த மருத்துவத் தீர்ப்பின் அடிப்படையில் வகையைத் தீர்மானித்து பகுத்தறிவை எழுதவும், (3) AI ஏன் வகை முடிவை எடுக்கக்கூடாது என்பதை ஒரு பத்தியில் விளக்கவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] அடையாளமின்றி புகாரை உள்ளமைத்தேன்.
• [ ] முக்கியமான கேள்வித் தொகுப்பைச் சரிபார்த்தேன்.
• [ ] நான் சிவப்புக் கொடிகளைச் சரிபார்த்தேன் ஆனால் அது சரியல்ல என்று எனக்குத் தோன்றியது.
• [ ] நான் நோயாளியைப் பார்த்து பரிசோதித்தேன்.
• [ ] நான் மருத்துவ மதிப்பீட்டின் மூலம் வகையைத் தீர்மானித்தேன்.
• [ ] நான் முடிவையும் அதன் நியாயத்தையும் பதிவு செய்தேன்.
• AI இன் உரைக்கு நான் எனது மருத்துவ சந்தேகத்தை தியாகம் செய்யவில்லை.