பல் மருத்துவத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு அறிமுகம்: எல்லைகள், சரிபார்ப்பு, பொறுப்பு மற்றும் நெறிமுறைகள்

ஆதாயங்கள்:

• செயற்கை நுண்ணறிவு பல் மருத்துவப் பணிப்பாய்வுகளில் உண்மையான நேரத்தைச் சேமிக்கிறது என்பதையும், ஆபத்தின் அளவைப் பொறுத்து நோயறிதல் மற்றும் சிகிச்சைக்கான பொறுப்பு திறமையான மருத்துவரிடம் இருக்க வேண்டும் என்பதையும் வேறுபடுத்தி அறிய முடியும்.
• மருத்துவ பரிசோதனை, ரேடியோகிராஃபிக் கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் தற்போதைய சான்றுகளுக்கு எதிராக ஒவ்வொரு AI வெளியீட்டையும் சோதிக்கும் பல அடுக்கு சரிபார்ப்பு ஒழுங்குமுறையைப் பயன்படுத்துவதற்கான திறன்
• நோயாளியின் தரவின் தனியுரிமையைப் பாதுகாப்பதற்கான சூழலை அநாமதேயமாக்குதல், KVKK மற்றும் மருத்துவ சாதன சட்டத்தின் அடிப்படையில் பாதுகாப்பான கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும் பழக்கத்தைப் பெறுதல்

செயற்கை நுண்ணறிவு (சுருக்கமாக AI, மனிதர்களைப் போன்ற வடிவங்களைக் கற்று அடையாளம் காணக்கூடிய கணினி அமைப்புகள்) அமைதியாக ஆனால் வேகமாக பல் மருத்துவத்தில் நுழைந்துள்ளது. இன்று, பனோரமிக் ரேடியோகிராஃப் ஸ்கேன் செய்யும் மென்பொருள்கள் உள்ளன (ஒரு இருப்பினும், இந்தக் கருவிகள் அனைத்திலும் பொதுவான ஒன்று உள்ளது: அவற்றில் எதுவுமே மருத்துவர் சார்பாக முடிவெடுப்பதில்லை. இந்த முதல் யூனிட்டில், AI உண்மையில் பல் மருத்துவத்தில் நேரத்தையும் உழைப்பையும் எங்கே சேமிக்கிறது, எங்கே அது ஆபத்தானது, மற்றும் ஒவ்வொரு வெளியீட்டையும் நம்பிக்கையுடன் எவ்வாறு சரிபார்க்கலாம் என்பதை நாங்கள் கற்றுக்கொள்வோம்.

இந்த தொகுதி முழுவதும் ஒரு கொள்கை கூட மாறாது: நோயறிதல் மற்றும் சிகிச்சையின் முடிவு மனிதனுக்கு, அதாவது திறமையான பல் மருத்துவருக்கு சொந்தமானது. AI என்பது ஒரு முடிவு ஆதரவு கருவி; இது மருத்துவ பரிசோதனை, நோயாளி வரலாறு மற்றும் மருத்துவரின் தீர்ப்புக்கு மாற்றாக இல்லை. உடல்நலம் போன்ற பாதுகாப்பு-முக்கியமான (அதாவது பிழையை மாற்றுவது கடினம் மற்றும் நோயாளிக்கு தீங்கு விளைவிக்கும்) துறையில் இந்த கொள்கை பேச்சுவார்த்தைக்கு உட்பட்டது அல்ல.

பல் மருத்துவத்தில் AI சரியாக என்ன செய்கிறது?

AI ஐ ஒரு மேஜிக் பாக்ஸ் போல அல்ல, மாறாக மிக வேகமாக வேலை செய்யும் பயிற்சியாளர் போல ஆனால் சூழல் மற்றும் பொறுப்பு இல்லாமல் என்று நினைத்துப் பாருங்கள். இது மிகவும் வலுவானது:

• வடிவ அங்கீகாரம்: ஆயிரக்கணக்கான ரேடியோகிராஃப்களில் இருந்து கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் கேரிஸ், எலும்பு இழப்பு அல்லது பெரியாபிகல் புண் (பல் வேரின் நுனியில் உள்ள அழற்சி பகுதி) போன்ற கண்டுபிடிப்புகளைக் குறிக்கும்.
• உரை தயாரித்தல் மற்றும் திருத்துதல்: அனமனிசிஸ் குறிப்பு, சிகிச்சை திட்ட வரைவு, நோயாளி தகவல் கடிதம், ஒப்புதல் உரை வரைவு.
• சுருக்கமாக: ஒரு நீண்ட நோயாளி வரலாறு அல்லது ஒரு கட்டுரையை சுருக்கவும்.
• ஆட்டோமேஷன்: சந்திப்பு நினைவூட்டல், நினைவு செய்தி, நிலையான கடிதம்.
• வடிவமைப்பு ஆதரவு: CAD/CAM (கணினி உதவி வடிவமைப்பு மற்றும் உற்பத்தி) பணிப்பாய்வுகளில் கிரீடம்/பாலம் ஆரம்ப வடிவமைப்பை முன்மொழிதல்.

பின்வரும் பணிகளில் இது பலவீனமாக உள்ளது மற்றும் அதன் மீது ஒருபோதும் நம்ப முடியாது: உறுதியான நோயறிதலைச் செய்தல், அறிகுறியைத் தீர்மானித்தல் (சிகிச்சை சரியானதா இல்லையா என்பதைத் தீர்மானித்தல்), நோயாளி-குறிப்பிட்ட இடர் மதிப்பீட்டைச் செய்தல் மற்றும் புதுப்பித்த மற்றும் துல்லியமான அறிவியல் ஆதாரங்களை வழங்குதல்.

எச்சரிக்கை: AI "நம்பிக்கையுடன்" தோன்றுவதால் அது துல்லியமானது என்று அர்த்தமல்ல. மொழி மாதிரிகள் மிகவும் சாத்தியமான வார்த்தையை கணிக்கின்றன; எனவே, அவர் மிகவும் உறுதியான மொழியில் தவறான தகவல்களை எழுத முடியும். இது "ஹாலுசினேஷன்" (புனைவு) என்று அழைக்கப்படுகிறது.

ஆபத்து நிலைக்கு ஏற்ப மூன்று பகுதிகள்

கிளினிக்கில் AI ஐ அறிமுகப்படுத்தும் போது, ஒவ்வொரு பணியையும் ஆபத்து நிலையின் அடிப்படையில் மூன்று மண்டலங்களாகப் பிரிப்பது ஒரு நடைமுறை முறையாகும்:

பிராந்தியம்

பணி உதாரணம்

AI இன் பங்கு

ஒப்புதல் தேவை

பச்சை (குறைந்த ஆபத்து)

சந்திப்பு செய்தி, கோப்புறை தளவமைப்பு, வரைவு கடிதம்

நேரடியாக உற்பத்தி செய்யலாம்

ஒளி விமர்சனம்

மஞ்சள் (நடுத்தர ஆபத்து)

Anamnesis குறிப்பு உள்ளமைவு, நோயாளி தகவல் உரை, சிகிச்சை திட்ட வரைவு

வரைவை உருவாக்குகிறது

மருத்துவர் கட்டுப்பாடு மற்றும் திருத்தம் தேவை

சிவப்பு (அதிக ஆபத்து)

ரேடியோகிராஃபிக் நோயறிதல், அறிகுறி, அறுவை சிகிச்சை/உள்வைப்பு திட்டம், மருந்து முடிவு

முன் மதிப்பீடு / இரண்டாவது கண் மட்டும்

திறமையான மருத்துவரின் அனுமதி கட்டாயம்; AI தனியாக முடிவுகளை எடுக்க முடியாது

இந்த ஓவியத்தை உங்கள் கிளினிக் சுவரில் தொங்க விடுங்கள். ஒரு பணியை எந்த நிறத்தில் வைப்பது என்று நீங்கள் தயங்கினால், மேல் ஆபத்து மண்டலத்தில் செயல்படுங்கள்.

பல அடுக்கு சரிபார்ப்பு ஒழுங்குமுறை

பாதுகாப்பான AI பயன்பாட்டின் இதயம் சரிபார்ப்பு ஆகும். ஒற்றை வெளியீட்டை நம்புவதற்குப் பதிலாக, ஒவ்வொரு AI முடிவையும் பல வடிப்பான்கள் மூலம் வடிகட்டவும்:

1. மருத்துவ தொடர்பு: AI கூறுவது நோயாளியின் உண்மையான மருத்துவப் படத்துடன் பொருந்துமா? எடுத்துக்காட்டாக, AI ஆனது ரேடியோகிராஃபில் ஒரு குழியைக் குறித்திருந்தாலும், மருத்துவப் பரிசோதனையில் அந்தப் பல் இருப்பதற்கான எந்த ஆதாரமும் இல்லை என்றால், முரண்பாட்டைத் தீர்க்காமல் தொடர வேண்டாம்.
2. ஆதாரம் மற்றும் சான்றுகள் சரிபார்ப்பு: AI ஒரு சிகிச்சை அல்லது தகவலை பரிந்துரைத்தால், தற்போதைய வழிகாட்டுதல் மற்றும் சான்று அடிப்படையிலான பல் மருத்துவத்துடன் (அறிவியல் சான்றுகளால் ஆதரிக்கப்படும் நடைமுறை) ஒப்பிடவும்.
3. அளவீடு மற்றும் தொழில்நுட்ப கட்டுப்பாடு: CBCT அளவீடு (முப்பரிமாண பல் டோமோகிராபி) அல்லது CAD வடிவமைப்பில் எண்களை கைமுறையாக சரிபார்க்கவும்.
4. இரண்டாவது நிபுணர் கருத்து: அதிக ஆபத்துள்ள சூழ்நிலைகளில், இரண்டாவது மருத்துவரின் கருத்தைப் பெறுங்கள்.
5. நோயாளி தொடர்பு: நோயாளிக்கு முடிவை விளக்கும் போது, ​​மருத்துவரின் காரணத்தை முன்வைக்கவும், AI இன் காரணத்தை அல்ல.

குறிப்பு: "AI என்ன சொன்னது?" ஆனால் "AI என்ன சொல்கிறது என்பதை எந்த சுயாதீன ஆதாரம் ஆதரிக்கிறது?" கேட்க. இரண்டாவது கேள்வி உங்களை பிழையிலிருந்து பாதுகாக்கிறது.

மினி கேஸ் 1: சரியான இடத்தில் டைம் சேவர்

ஒரு கிளினிக்கில், பகலில் 22 நோயாளிகள் பரிசோதிக்கப்படுகிறார்கள். மருத்துவர் அனாமினிசிஸ் குறிப்புகளை குரலிலிருந்து உரைக்கு மாற்றும் கருவியைப் பயன்படுத்தத் தொடங்குகிறார். முன்பு, ஒரு நோயாளிக்கு சராசரியாக 4 நிமிடங்கள் குறிப்பு எழுதுவதற்கு ஒரு நாளைக்கு சுமார் 88 நிமிடங்கள் ஆகும். வாகனம் மூலம், ஒரு நோயாளிக்கு சோதனை மற்றும் திருத்தம் செய்ய இந்த நேரம் 1.5 நிமிடங்களாக குறைக்கப்படுகிறது; ஒரு நாளைக்கு தோராயமாக 55 நிமிடங்கள் கிடைக்கும். முக்கியமான புள்ளி: மருத்துவர் ஒவ்வொரு குறிப்பிலும் ஒவ்வாமை மற்றும் மருந்து தகவலை கைமுறையாக சரிபார்க்கிறார். நேர சேமிப்பு உண்மையானது, ஆனால் பாதுகாப்பு கட்டுப்பாடு உள்ளது.

சிறு வழக்கு 2: மாயத்தோற்றத்தின் விலை

ஒரு பல் மருத்துவர் பொது நோக்கத்திற்கான அரட்டை உதவியாளரிடம் "அந்த நுண்ணுயிர் எதிர்ப்பிகளின் டோஸ் வரம்பு மற்றும் அதன் மூலங்களுடன் தொடர்புகளை எழுதுங்கள்" என்று கூறுகிறார். AI ஆனது உண்மையில் இல்லாத இரண்டு கட்டுரைகளை உருவாக்குகிறது, முழு ஆசிரியர் மற்றும் ஆண்டு தகவல். மருத்துவர் ஆதாரங்களைச் சரிபார்க்காமல் நோயாளிக்கு தகவல் கொடுத்தால், தவறான மற்றும் சட்டப் பொறுப்புக்கு வழிவகுக்கும் ஒரு சூழ்நிலை ஏற்படும். மருத்துவர் குறிப்புகளை சரிபார்த்து, அவை புனையப்பட்டவை என்று பார்த்து, அதிகாரப்பூர்வ மருந்து வழிகாட்டிக்கு திரும்புகிறார்.

சிறிய வழக்கு 3: சிவப்பு மண்டலத்தில் எல்லையைப் பாதுகாத்தல்

ஒரு இளம் மருத்துவர், AI குறிக்காத பனோரமிக் ரேடியோகிராஃபியில் ஒரு பகுதியை நம்பி அதை "தெளிவு" என்று அழைக்கிறார். இருப்பினும், நோயாளி அந்த பகுதியில் வலியைப் புகார் செய்கிறார். மருத்துவ பரிசோதனை மற்றும் பெரியாபிகல் படம் ஆகியவை AI தவறவிட்ட ஒரு வேர் முறிவை வெளிப்படுத்துகின்றன. பாடம்: AI எதையும் கொடியிடாததால் அது "ஆரோக்கியமானது" என்று அர்த்தமல்ல; மருத்துவ பரிசோதனை எப்போதும் முதலில் வருகிறது.

நகலெடுக்கக்கூடிய வார்ப்புருக்கள்

உங்கள் சொந்த நடைமுறைக்கு கீழே உள்ள டெம்ப்ளேட்களை மாற்றியமைக்கவும். அவற்றில் எதிலும் உண்மையான நோயாளி ஐடி (பெயர், ஐடி, பிறந்த தேதி, தொலைபேசி) எழுத வேண்டாம்.

பங்கு: நீங்கள் ஒரு அனுபவம் வாய்ந்த பல் உதவியாளர், நோயறிதலை செய்யவில்லை. பணி: பின்வரும் பரிசோதனைக் கண்டுபிடிப்புகளை ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட மருத்துவக் குறிப்பாக மாற்றவும். விதிகள்:- நோயறிதல் அல்லது உறுதியான முடிவை எழுதவும்; கண்டுபிடிப்புகளை மட்டும் திருத்தவும். - "[மருத்துவர் சரிபார்க்கட்டும்]" என்ற லேபிளுடன் தெளிவற்ற புள்ளிகளைக் குறிக்கவும். - அலர்ஜி, மருந்து மற்றும் முறையான நோய் தலைப்புகளை ஒரு தனி பிரிவில் சேகரிக்கவும். கண்டுபிடிப்புகள்: [அநாமதேய கண்டுபிடிப்புகள்]

பங்கு: பல் கல்வியாளர். பணி: கீழே உள்ள AI வெளியீட்டை விமர்சியுங்கள். எந்த அறிக்கைகளுக்கு ஆதாரம் தேவை, எது மருத்துவ பரிசோதனை மூலம் உறுதிப்படுத்தப்பட வேண்டும், இது மாயத்தோற்றங்களின் அபாயத்தை ஏற்படுத்துகிறது? வெளியீடு: [ஒட்டு]

பங்கு: இடர் வகைப்படுத்தி.பணி: பின்வரும் பணியை பச்சை/மஞ்சள்/சிவப்பு இடர் மண்டலத்தில் வைத்து நியாயப்படுத்தவும்.பணி விளக்கம்: [எழுது] இந்தப் பணியில் எந்தப் படிநிலையில் மருத்துவரின் அனுமதி கட்டாயம் என்பதை குறிப்பிடவும்.

பாத்திரம்: KVKK மற்றும் தனியுரிமைக் கட்டுப்படுத்தி. பணி: நோயாளியின் அடையாளத்தை வெளிப்படுத்தக்கூடிய ஒவ்வொரு அறிக்கையையும் கீழே உள்ள உரையில் குறிக்கவும், அதை எப்படி அநாமதேயமாக்குவது என்று பரிந்துரைக்கவும். உரை: [ஒட்டு]

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனம்: "இந்த எக்ஸ்ரேயில் என்ன இருக்கிறது, அதைக் கண்டறியவும்."

இது ஏன் பலவீனமாக உள்ளது: AI க்கு கண்டறியும் பாத்திரத்தை அளிக்கிறது, மருத்துவ சூழல் இல்லை, மாயத்தோற்றத்தை அழைக்கிறது மற்றும் பொறுப்பை மங்கலாக்குகிறது.

வலிமையானது: "மருத்துவப் பரிசோதனையுடன் ஒப்பிட்டுப் பார்க்க, மருத்துவராக எனக்கு பின்வரும் ரேடியோகிராஃபிக் AI முன் மதிப்பீட்டு வெளியீட்டைக் கண்டறியவும். ஒவ்வொரு கண்டுபிடிப்பிற்கும் எந்த மருத்துவப் பரிசோதனைக்கு உறுதிப்படுத்தல் தேவை என்பதை எழுதவும். நோயறிதலைச் செய்ய வேண்டாம்."

இது ஏன் சக்தி வாய்ந்தது: புளூபிரிண்ட்/செக்லிஸ்ட் ஜெனரேட்டரின் நிலையில் AI ஐ வைத்து, மருத்துவரிடம் பொறுப்பை விட்டு, சரிபார்ப்புப் படியைச் செயல்படுத்துகிறது.

பொறுப்பு மற்றும் சட்ட கட்டமைப்பு

AI இன் பயன்பாடு மருத்துவரின் பொறுப்பைக் குறைக்காது; மாறாக, இது ஒரு புதிய கவனத்தை சேர்க்கிறது. ஒரு நோயாளி பாதிக்கப்படும்போது, ​​"மென்பொருள் அவ்வாறு கூறியது" என்ற பாதுகாப்பு சட்டப்பூர்வமாகவும் நெறிமுறை ரீதியாகவும் செல்லுபடியாகாது. திறமையான மருத்துவர், அவர் பயன்படுத்தும் ஒவ்வொரு கருவியின் வெளியீட்டையும் பரிசோதிக்கவும் சரிபார்க்கவும் மற்றும் அவரது சொந்த அறிவைக் கொண்டு இறுதி முடிவை எடுக்கவும் கடமைப்பட்டிருக்கிறார். தன்னியக்க பைலட்டைப் பயன்படுத்தும் போது விமானத்தின் பைலட் விமானத்திற்குப் பொறுப்பேற்பதைப் போன்றது இது: வாகனம் துணை, கட்டளைச் சங்கிலியின் மேல் உள்ள நபரிடம் பொறுப்பு உள்ளது. எனவே கிளினிக்கிற்குள் நுழையும் ஒவ்வொரு AI கருவிக்கும் எழுத்துப்பூர்வமாக மூன்று கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கவும்: இந்த கருவி எந்த பணிக்கு பயன்படுத்தப்படும்? வெளியீட்டை யார் சரிபார்ப்பார்கள், எப்படி? பிழை ஏற்பட்டால், அது எவ்வாறு கவனிக்கப்பட்டு சரி செய்யப்படும்? இந்த மூன்று கேள்விகளுக்கு உங்களால் பதிலளிக்க முடியாவிட்டால், மருத்துவ ஓட்டத்தில் ஒரு கருவியை அறிமுகப்படுத்த வேண்டாம்.

கூடுதலாக, நோயாளி மீதான வெளிப்படைத்தன்மையும் இந்த கட்டமைப்பின் ஒரு பகுதியாகும். சிகிச்சை செயல்பாட்டில் AI-இயக்கப்பட்ட கருவிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதை சரியான முறையில் அறிந்துகொள்ள நோயாளிக்கு உரிமை உண்டு. இந்த வெளிப்படைத்தன்மை நம்பிக்கையை அதிகரிக்கிறது மற்றும் சாத்தியமான தகராறு ஏற்பட்டால் கிளினிக்கைப் பாதுகாக்கிறது. AI ஐ வெளிப்படையாக அறிவிக்கப்பட்ட பயன்பாடாக வைக்கவும், மறைக்கப்பட்ட "மேஜிக்" ஆக இல்லை.

சிறிய வழக்கு 4: வாகனத்தின் வரம்பை அறிவித்தல்

ஒரு மருத்துவமனை நோயாளியின் தகவல் படிவத்தில் பின்வரும் வாக்கியத்தை சேர்க்கிறது: "சில நிர்வாக மற்றும் ஆவணப்படுத்தல் செயல்முறைகளில், நோயாளியின் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் போது செயற்கை நுண்ணறிவு-ஆதரவு கருவிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன; நோயறிதல் மற்றும் சிகிச்சை முடிவுகள் எப்போதும் உங்கள் மருத்துவரால் எடுக்கப்படுகின்றன." நோயாளிகள் இதற்கு சாதகமாக பதிலளிப்பார்கள், நம்பிக்கை அதிகரிக்கிறது மற்றும் ஒரு நோயாளி அவர்களின் தரவு எவ்வாறு செயலாக்கப்படுகிறது மற்றும் தெரிவிக்கப்படுகிறது. பாடம்: வெளிப்படைத்தன்மை என்பது ஒரு நெறிமுறை கட்டாயம் மற்றும் நம்பிக்கையின் ஆதாரமாகும்.

பொதுவான தவறுகள்

• மருத்துவ பரிசோதனைக்கு முன் அல்லது அதற்கு பதிலாக AI வெளியீட்டை வைப்பது.
• மாயத்தோற்றத்தின் அபாயத்தை மறந்து, ஆதாரங்களைச் சரிபார்க்கவில்லை.
• AI அதிக ஆபத்து (சிவப்பு) முடிவுகளை "அங்கீகரித்தல்" மற்றும் வாகனத்திற்கு பொறுப்பை மாற்ற முயற்சிக்கிறது.
• உண்மையான நோயாளி அடையாளத் தகவலைப் பாதுகாப்பற்ற கருவிகளில் பதிவேற்றுகிறது.
• AI இன் மௌனத்தை (எதையும் குறிக்கவில்லை) "எல்லாம் நன்றாக இருக்கிறது" என்று விளக்குகிறது.

சுருக்கமாக

AI என்பது பல் மருத்துவத்தில் நிகழ்நேர சேமிப்பாகும்: இது வடிவ அங்கீகாரம், உரை உருவாக்கம், சுருக்கம், ஆட்டோமேஷன் மற்றும் வடிவமைப்பு ஆதரவு ஆகியவற்றில் சக்தி வாய்ந்தது. இருப்பினும், நோயறிதல், அறிகுறி மற்றும் சிகிச்சை முடிவுகள் திறமையான மருத்துவரிடம் உள்ளன. பணிகளை பச்சை/மஞ்சள்/சிவப்பு இடர் மண்டலங்களாகப் பிரிக்கவும்; ஒவ்வொரு முடிவையும் மருத்துவ தொடர்பு, சான்றுகள், அளவீடு மற்றும் தேவைப்படும் போது இரண்டாவது கருத்துடன் சரிபார்க்கவும். தொடக்கத்திலிருந்தே மாயத்தோற்றம் மற்றும் தனியுரிமை அபாயங்களை நிர்வகிக்கவும்.

விண்ணப்ப பணி

உங்கள் சொந்த கிளினிக்கிலிருந்து 10 வழக்கமான பணிகளை பட்டியலிடுங்கள். ஒவ்வொன்றையும் பச்சை/மஞ்சள்/சிவப்பு மண்டலத்தில் வைத்து, ஒவ்வொரு மஞ்சள்/சிவப்பு பணிக்கும் மருத்துவரின் ஒப்புதல் வரும் படி ஒரு வாக்கியத்தில் எழுதவும். மேலே உள்ள "ஆபத்து வகைப்படுத்தி" போன்ற அதே பணிகளை AI கருவிக்கு வழங்கவும் மற்றும் அதை உங்கள் சொந்த வகைப்பாட்டுடன் ஒப்பிடவும்; வேறுபாடுகளைக் கவனியுங்கள்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] ஒவ்வொரு பணியையும் ஆபத்து மண்டலமாக (பச்சை/மஞ்சள்/சிவப்பு) பிரித்தேன்.
• சிவப்பு மண்டல பணிகளுக்கு மருத்துவரின் அனுமதி கட்டாயம் என்பதை நான் தெளிவுபடுத்தினேன்.
• [ ] மாயத்தோற்றங்களின் அபாயத்தைத் தவிர்க்க ஆதாரங்களைச் சரிபார்க்கும் பழக்கத்தை நான் பெற்றேன்.
• [ ] பாதுகாப்பற்ற கருவியில் நான் எந்த உண்மையான நோயாளி ஐடிகளையும் பதிவேற்றவில்லை.
• AI இன் அமைதியை நான் "ஆரோக்கியமானது" என்று விளக்கவில்லை; நான் மருத்துவ பரிசோதனையை முன்வைத்தேன்.