இமேஜிங் முன் மதிப்பீடு: ரேடியோகிராபி, அல்ட்ராசவுண்ட் மற்றும் சைட்டாலஜி

ஆதாயங்கள்:

• ரேடியோகிராபி, அல்ட்ராசவுண்ட் மற்றும் சைட்டாலஜி படங்களில் முன்-திரையிடல், முன்னுரிமை மற்றும் அறிக்கை வரைவு ஆகியவற்றில் AI இன் பங்கை வரையறுக்கும் திறன்
• AI கொடியிடப்பட்ட கண்டுபிடிப்புகளை மருத்துவ சூழல், நிலையான நிலைப்படுத்தல் மற்றும் நிபுணர் (கதிரியக்க நிபுணர்/நோய் நிபுணர்) மதிப்பீடு மூலம் சரிபார்க்கும் திறன்
• பட அடிப்படையிலான AI ஒரு உறுதியான நோயறிதலை வழங்காது, அந்த வகை/நிலை/தர வேறுபாடுகள் தவறாக வழிநடத்துகின்றன, மேலும் இறுதி விளக்கம் மருத்துவரிடம் உள்ளது என்பதை புரிந்து கொள்ளும் திறன்.

இமேஜிங் என்பது கால்நடை மருத்துவரின் கண்ணை உடலுக்குள் கொண்டு வரும் ஒரு சாளரம். ரேடியோகிராபி (எக்ஸ்-ரே; எக்ஸ்-கதிர்கள் கொண்ட உள் கட்டமைப்புகளின் இமேஜிங்), அல்ட்ராசவுண்ட் (ஒலி அலைகள் கொண்ட மென்மையான திசுக்களின் இமேஜிங்) மற்றும் சைட்டாலஜி (நுண்ணோக்கியின் கீழ் செல் மாதிரிகளை ஆய்வு செய்தல்) ஆகியவை தினசரி பயிற்சியின் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) சமீப வருடங்களில் இந்தப் படங்களில் வடிவ அங்கீகாரத்தில் வேகமாக முன்னேறியுள்ளது: இது ஒரு ரேடியோகிராஃபில் சாத்தியமான வெகுஜனத்தைக் கொடியிடலாம், படங்களின் தொகுப்பிற்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம், ஒரு அறிக்கையை உருவாக்கலாம். ஆனால் இங்கே மிகவும் ஆபத்தான தவறான கருத்து இதுதான்: AI படத்திலிருந்து ஒரு உறுதியான நோயறிதலைச் செய்யவில்லை. நிலை, வெளிப்பாடு (பீம் டோஸ்), வகை, மற்றும் சூப்பர்போசிஷன் (உறுப்புகளின் ஒன்றுடன் ஒன்று) ஆகியவற்றில் உள்ள வேறுபாடுகள் AI ஐ எளிதில் தவறாக வழிநடத்துகின்றன. இந்த யூனிட்டில் பார்வை அடிப்படையிலான AIஐ முன்-திரையிடல் மற்றும் முன்னுரிமைக் கருவியாக எவ்வாறு பாதுகாப்பாகப் பயன்படுத்துவது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள். இறுதி விளக்கம் எப்பொழுதும் மருத்துவர் மற்றும், தேவைப்படும் போது, ​​கதிரியக்க நிபுணர் அல்லது நோயியல் நிபுணருக்கு சொந்தமானது.

இமேஜிங்கில் AI என்ன செய்ய முடியும் மற்றும் செய்ய முடியாது

AIக்கான சட்டபூர்வமான பாத்திரங்கள்: ப்ரீ-ஸ்கிரீனிங் (பார்க்க வேண்டிய பகுதியைக் குறிப்பது), முன்னுரிமை (அவசரமாகத் தோன்றும் வழக்கை முன்வைத்தல்), அளவீட்டு உதவி (இதயம்/தொராசி விகிதம் போன்ற நிலையான அளவீடுகளைக் கணக்கிடுதல்) மற்றும் அறிக்கை வரைவு (கண்டுபிடிப்புகளை நேர்த்தியான உரையில் வைப்பது). AI என்ன செய்ய முடியாது: உறுதியான நோயறிதல், வீரியம் மிக்க/தீங்கற்ற தன்மையின் உறுதியான கண்டறிதல், சிகிச்சை முடிவு மற்றும் பரிசோதனையை மாற்றுதல்.

பார்வை அடிப்படையிலான AI இன் மிகவும் நயவஞ்சகமான ஆபத்து என்னவென்றால், இது பெரும்பாலும் மனித தரவு அல்லது வரையறுக்கப்பட்ட இனங்கள் தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது. நாயின் மார்பு மற்றும் பூனையின் மார்பு, கிரேஹவுண்ட் மற்றும் புல்டாக் ஆகியவற்றின் உடற்கூறியல் வேறுபட்டது. AI இந்த வேறுபாடுகளைக் குழப்பலாம் மற்றும் ஒரு சாதாரண மாறுபாட்டை நோயியல் அல்லது அதற்கு நேர்மாறாகக் கொடியிடலாம்.

எச்சரிக்கை: ஒரு கண்டுபிடிப்பை AI கொடியிடுவதால், "அங்கே ஏதோ இருக்கிறது" என்று அர்த்தம் இல்லை; இதன் பொருள் "இங்கே பார்". ஒவ்வொரு குறிக்கப்பட்ட பகுதியும் மருத்துவ சூழல் மற்றும் நிலையான நிலைப்படுத்தப்பட்ட இமேஜிங்கிற்கு எதிராக சரிபார்க்கப்பட வேண்டும்; குறிக்கப்படாத பகுதிகளும் மருத்துவரால் பரிசோதிக்கப்பட வேண்டும்.

இரு வழி பிழை: தவறான நேர்மறை மற்றும் தவறான எதிர்மறை

பட AI இரண்டு வகையான பிழைகளை செய்கிறது. தவறான நேர்மறை: இல்லாத ஒரு கண்டுபிடிப்பைக் குறிக்கிறது (எ.கா., சூப்பர்போசிஷனில் ஒரு வெகுஜனமாக தவறாகக் கருதப்படுகிறது). இது தேவையற்ற பரிசோதனை மற்றும் உரிமையாளருக்கு கவலையை ஏற்படுத்துகிறது. தவறான எதிர்மறை: ஒரு உண்மையான கண்டுபிடிப்பை தவறவிட்டது (எ.கா. சிறிய மெட்டாஸ்டாசிஸைத் தவறவிட்டால்). இது மிகவும் ஆபத்தானது, ஏனெனில் இது மருத்துவரை தவறான நம்பிக்கைக்கு இட்டுச் செல்லும். எனவே AI "சுத்தம்" என்று கூறுவதால் நோயியலை விலக்க முடியாது; மருத்துவர் முழு படத்தையும் தனது கண்களால் மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும்.

படிப்படியாக: AI உடன் பட முன் மதிப்பீடு

1. தரமான படங்களைப் பெறுங்கள். நிலையான நிலை, சரியான வெளிப்பாடு, தெளிவான படம் இல்லாமல், எந்த விளக்கமும் நம்பகமானதாக இருக்காது.
2. மருத்துவ சூழலைச் சேர்க்கவும். இனங்கள், வயது, புகார் மற்றும் பரிசோதனை முடிவுகளை AIக்கு வழங்கவும்.
3. முன் திரையிடலைக் கோருங்கள். "பார்க்க வேண்டிய பகுதிகளைக் குறிக்க" AIயிடம் கேளுங்கள், "நோயறிதலைச் செய்யுங்கள்" அல்ல.
4. அறிகுறிகளை சரிபார்க்கவும். ஒவ்வொரு அடையாளத்தையும் நிலையான படம் மற்றும் மருத்துவ சூழலுடன் சரிபார்க்கவும்.
5. தப்பியோடியவர்களை தேடுகின்றனர். AI குறிப்பிடாத பகுதிகளை நீங்களே ஆராய்ந்து பாருங்கள்.
6. ஒரு நிபுணரை அணுகவும். சந்தேகத்திற்கிடமான அல்லது முக்கியமான கண்டுபிடிப்புகள் ஏற்பட்டால் கதிரியக்க நிபுணர்/நோயியல் நிபுணர் மதிப்பீட்டைப் பெறவும்.
7. மருத்துவர் அறிக்கையை அங்கீகரிக்கட்டும். இறுதி விளக்கம் மற்றும் கையொப்பம் மருத்துவருக்கு சொந்தமானது.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1. 9 வயது நாயின் AI ஆனது வலது காடால் நுரையீரல் மடலில் சாத்தியமான முடிச்சு இருப்பதைக் குறித்தது. மருத்துவர் ஒரு நிலையான இரண்டு-நிலை பிரித்தெடுத்தல் மூலம் பகுதியைச் சரிபார்த்தார்; அந்த குறி உண்மையில் விலா எலும்புகள் மற்றும் நரம்புகளின் (தவறான நேர்மறை) நிழலின் ஒன்றுடன் ஒன்று இருப்பதை அவர் கண்டார். AI கவனத்தை செலுத்தியது, ஆனால் மருத்துவர் நோயறிதலை சரிசெய்தார்.

வழக்கு 2. 14 ரேடியோகிராஃப்கள் பிஸியான அவசர மாற்றத்தின் போது குவிந்தன. AI ஆனது அவசரத்தின் சாத்தியக்கூறுகளின் அடிப்படையில் படங்களை வரிசைப்படுத்தியது மற்றும் இலவச வயிற்று திரவத்தின் சாத்தியமான வழக்கை முன்வைத்தது. மருத்துவர் இந்த ஆர்டரை முன்னுரிமை குறியீடாகப் பயன்படுத்தினார், ஆனால் ஒவ்வொரு படத்தையும் அவரே மதிப்பீடு செய்தார். முன்னுரிமை நேரத்தை மிச்சப்படுத்தியது; முடிவு மருத்துவரின் முடிவு.

வழக்கு 3. ஒரு வெகுஜனத்திலிருந்து ஒரு சைட்டாலஜி மாதிரி "ஒருவேளை அழற்சியாக இருக்கலாம்" என்று AI கூறியது. மாதிரி தரம் மோசமாக இருப்பதை மருத்துவர் கவனித்தார் (சில செல்கள், இரத்த மாசுபாடு), ஒரு புதிய மாதிரியை எடுத்து நோயியல் நிபுணருக்கு அனுப்பினார்; முடிவு வித்தியாசமாக இருந்தது. மாதிரி/படத்தின் தரம் மோசமாக இருந்தால், AI வெளியீடும் நம்பகத்தன்மையற்றது என்பதை இந்த வழக்கு காட்டுகிறது.

ஒரு ஒப்பீட்டு விளக்கப்படம்

நிலை

AI இன் பங்கு

மருத்துவரின் பங்கு

படத்தின் தரம் மோசமாக உள்ளது

நம்பமுடியாதது, எச்சரிக்கை கொடுங்கள்

ரீஷூட்/மாதிரி

கண்டறிதல் குறிக்கப்பட்டது

"இங்கே பார்" துப்பு

நிலையான படத்துடன் சரிபார்க்கவும்

கண்டுபிடிப்புகள் எதுவும் இல்லை

நோயியலை விலக்கவில்லை

அதை நீங்களே பாருங்கள்

முக்கியமான/கேள்விக்குரிய கண்டுபிடிப்பு

அறிக்கை வரைவு

கதிரியக்க நிபுணர்/நோயியல் நிபுணரை அணுகவும், உறுதிப்படுத்தவும்

நகலெடுக்கக்கூடிய நான்கு வார்ப்புருக்கள்

பாத்திரம்: பட முன்-திரையிடல் உதவியாளர் (நீங்கள் கண்டறியவில்லை, நீங்கள் கவனத்தை ஈர்க்கிறீர்கள்). சூழல்: வகை [...], வயது [...], புகார் [...], ஷாட் வகை [...] நிலை. பணி: இந்தப் படத்தில் கவனமாகப் பார்க்க வேண்டிய பகுதிகள் மற்றும் ஏன் என்று பட்டியலிடுங்கள். "உறுதியான நோயறிதலை" வழங்குதல்; ஒவ்வொரு பொருளுக்கும் "மருத்துவர் சரிபார்க்கப்பட்டது" என்று எழுதவும்.

பணி: பின்வரும் கதிரியக்கக் கண்டுபிடிப்புகளிலிருந்து (தொழில்நுட்ப தரம் / கண்டுபிடிப்புகள் / பரிந்துரைக்கப்பட்ட விளக்கம்) ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட அறிக்கையை உருவாக்கவும். விதி: "சாத்தியமான" மொழியில் விளக்கத்தை எழுதுங்கள், உறுதியான நோயறிதலைச் செய்ய வேண்டாம். இறுதி விளக்கம் மருத்துவருக்கு சொந்தமானது. கண்டுபிடிப்புகள்: [...]

பணி: இந்தப் படம்/மாதிரிக்கான தொழில்நுட்பத் தர சரிபார்ப்புப் பட்டியலைக் கொடுங்கள் (நிலை, வெளிப்பாடு, இயக்கம், மாதிரி போதுமானது). தரம் குறைவாக இருந்தால், அது "கருத்து நம்பகத்தன்மையற்றது, மறுபதிவு செய்யப்பட வேண்டும்" என்ற எச்சரிக்கையை முன்னிலைப்படுத்தும். சூழல்: [...]

பணி: பின்வரும் கண்டறிதலுக்கு ஒரு நிபுணரிடம் (கதிரியக்க நிபுணர்/நோயியல் நிபுணர்) பரிந்துரை தேவைப்படும்போது சிவப்புக் கொடி அளவுகோல்களுடன் பட்டியல் தேவை. முடிவு மருத்துவரிடம் உள்ளது. கண்டறிதல்: [...]

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

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

Güçlü: "10 வயது பூனையின் வலது-இடது பக்க மார்பு ரேடியோகிராஃப் இருமல் புகார். கவனமாக ஆய்வு செய்ய வேண்டிய பகுதிகளையும் காரணத்தையும் பட்டியலிடுங்கள்; உறுதியான நோயறிதலைச் செய்ய வேண்டாம், ஒவ்வொரு பொருளுக்கும் 'மருத்துவர் சரிபார்க்க வேண்டும்' என்று எழுதவும். படத்தின் தரத்தில் சிக்கல் இருந்தால், அதை முதலில் தெரிவிக்கவும்."

சக்திவாய்ந்த வரியில், AI இன் பங்கு முன்-திரையிடலுக்கு மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, தரக் கட்டுப்பாடு முன்னுரிமை அளிக்கப்படுகிறது மற்றும் நோயறிதல் தடைசெய்யப்பட்டுள்ளது.

பொதுவான தவறுகள்

• அங்கீகாரத்திற்கான அடையாளத்தை தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. AI "இங்கே பார்" என்று கூறுகிறது, "இது இது" அல்ல.
• மோசமான தரமான படங்களுடன் கருத்து தெரிவிக்கிறது. AI மற்றும் மனித இரண்டும் குறைந்த தரமான படத்தில் தவறாகப் புரிந்து கொள்ளப்படுகின்றன.
• "சுத்தமான" வெளியீட்டை நம்புதல் மற்றும் மதிப்பாய்வை கைவிடுதல். தவறான எதிர்மறைகள் ஒரு உண்மையான ஆபத்து.
• வகை/நிலை வேறுபாட்டைக் கடந்து செல்வது. மனித அல்லது பிற வகையான தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற AI தவறாக வழிநடத்தும்.
• நிபுணர் பரிந்துரையை தாமதப்படுத்துதல். முக்கியமான/சந்தேகத்திற்குரிய கண்டுபிடிப்புகளில், கதிரியக்க நிபுணர்/நோயியல் நிபுணர் மதிப்பீடு அவசியம்.

நம்பிக்கை வரம்பு மற்றும் "கருப்பு பெட்டி" பிரச்சனை

பார்வை அடிப்படையிலான AI கருவிகள் பெரும்பாலும் நிகழ்தகவு மதிப்பெண்ணை வழங்கும்: “பார்வையாளர்கள் அதிகமாக இருக்கலாம்” அல்லது ஒரு சதவீதம். இந்த எண் ஒரு தவறான உறுதியான உணர்வை உருவாக்குகிறது; இருப்பினும், பின்னணியில் மாதிரி எவ்வாறு முடிவுகளை எடுக்கிறது என்பதைப் பார்க்க பெரும்பாலும் சாத்தியமில்லை. இது கருப்பு பெட்டி பிரச்சனை என்று அழைக்கப்படுகிறது: அமைப்பு ஒரு முடிவை உருவாக்குகிறது ஆனால் மனிதர்களால் கட்டுப்படுத்தக்கூடிய வகையில் அதன் காரணத்தை விளக்கவில்லை. ஒரு மருத்துவர் நியாயத்தை பார்க்க முடியாத ஒரு முடிவில் குருட்டு நம்பிக்கை கொண்டிருக்கக்கூடாது. அந்த மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்ட தரவு மற்றும் நிபந்தனைகள் உங்கள் நோயாளிக்கு ஒத்ததாக இருந்தால் அதிக மதிப்பெண் அர்த்தமுள்ளதாக இருக்கும்; வேறு இனம், வேறு சாதனம் அல்லது அசாதாரண நிலை ஆகியவை சம்பந்தப்பட்டிருந்தால், மதிப்பெண் விரைவாக நம்பமுடியாததாகிவிடும்.

கட்டைவிரல் விதி என்னவென்றால், AI ஸ்கோரைப் பொருட்படுத்தாமல், நீங்களே பார்த்து, உங்கள் முடிவை மாற்றும் எந்தவொரு கண்டுபிடிப்புக்கும் அதை மருத்துவ சூழலுடன் பொருத்தவும். அதிக மதிப்பெண் உங்களை ஒரு சோதனைக்கு வழிநடத்தலாம், ஆனால் சோதனை மற்றும் பரிசோதனை நோயறிதலை உருவாக்குகிறது; குறைந்த மதிப்பெண் உங்களுக்கு உறுதியளிக்கக்கூடாது, ஏனென்றால் தவறான எதிர்மறை எப்போதும் சாத்தியமாகும். கூடுதலாக, வெவ்வேறு நிலைமைகளின் கீழ் ஒரே படத்தை மறு மதிப்பீடு செய்வது (புதிய நிலை, வெவ்வேறு வெளிப்பாடு) உங்களுக்கும் AIக்கும் பிழையின் விளிம்பைக் குறைக்கிறது. பார்வை AI என்பது அனுபவம் வாய்ந்த கண்ணின் கவனத்தை வழிநடத்தும் ஒரு கருவியாகும், அதற்கு மாற்றாக அல்ல; இறுதி விளக்கத்தின் எடை எப்போதும் மருத்துவரிடம் உள்ளது.

சுருக்கமாக

பார்வை அடிப்படையிலான AI என்பது முன்-திரையிடல், முன்னுரிமை மற்றும் அறிக்கை வரைவு ஆகியவற்றில் ஒரு சக்திவாய்ந்த உதவியாகும்; ஆனால் அது ஒரு உறுதியான நோயறிதலைச் செய்யாது. அவற்றின் அடையாளங்களை "இங்கே பார்" என்ற குறியீடாக எடுத்துக் கொள்ளுங்கள், ஒவ்வொன்றையும் நிலையான படங்கள் மற்றும் மருத்துவச் சூழலுடன் சரிபார்த்து, குறிக்கப்படாத பகுதிகளை நீங்களே ஆய்வு செய்யுங்கள். படம்/மாதிரி தரம் மோசமாக இருந்தால், வெளியீடு நம்பகத்தன்மையற்றதாக இருக்கும். முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு ஏற்பட்டால், கதிரியக்க நிபுணர் அல்லது நோயியல் நிபுணரை அணுகவும். இறுதி விளக்கம் மற்றும் பொறுப்பு மருத்துவரிடம் உள்ளது.

விண்ணப்ப பணி

AI இல் மூன்று படங்களை (ஒரு ரேடியோகிராஃப், ஒரு அல்ட்ராசவுண்ட் ஸ்லைஸ், ஒரு சைட்டாலஜி) முன்கூட்டியே ஸ்கேன் செய்யவும். ஒவ்வொன்றிற்கும்: (1) நிலையான படத்துடன் AI ஆல் குறிக்கப்பட்ட பகுதியைச் சரிபார்க்கவும், (2) தவறான நேர்மறை அல்லது தவறான எதிர்மறை உள்ளதா என்பதை மதிப்பீடு செய்யவும், (3) எந்த வழக்கில் நிபுணர் பரிந்துரை தேவை என்பதைக் கவனியுங்கள். மேலும் ஒரு தர சரிபார்ப்பு பட்டியலை உருவாக்கி அதை மருத்துவ மனையில் பயன்படுத்தவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] நிலையான நிலை மற்றும் சரியான வெளிப்பாட்டுடன் தரமான படத்தைப் பெற்றேன்.
• [ ] நான் AI க்கு மருத்துவ சூழலை (வகை, வயது, புகார்) கொடுத்தேன்.
• [ ] நான் AIயிடம் ப்ரீ-ஸ்கிரீனிங் கேட்டேன், நோயறிதல் அல்ல.
• [ ] குறிக்கப்பட்ட பகுதிகளை நிலையான படத்துடன் சரிபார்த்தேன்.
• [ ] குறியிடப்படாத பகுதிகளையும் நானே ஆய்வு செய்தேன்.
• [ ] முக்கியமான/சந்தேகத்திற்குரிய கண்டுபிடிப்புகள் குறித்து நிபுணரிடம் ஆலோசனை கேட்டேன்.
• [ ] ஒரு மருத்துவராக, நான் இறுதி அறிக்கைக்கு ஒப்புதல் அளித்தேன்.