மருத்துவ ஆய்வகத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு அறிமுகம்: பாத்திரங்கள், எல்லைகள், சரிபார்ப்பு மற்றும் நெறிமுறைகள்

ஆதாயங்கள்:

• ஆய்வகப் பணிப்பாய்வு (முன்-பகுப்பாய்வு, பகுப்பாய்வு, பிந்தைய பகுப்பாய்வு) மற்றும் பணி அபாய நிலைக்கு ஏற்ப பாதுகாப்பு-முக்கியமான முடிவுகள் (முடிவு சரிபார்ப்பு, மருத்துவ விளக்கம், கண்டறிதல்) நிபுணரிடம் விடப்படும் போது செயற்கை நுண்ணறிவு உண்மையான நேரத்தைச் சேமிக்கும் திறன்.
• ஒவ்வொரு AI வெளியீட்டையும் ஆதாரத்துடன் இணைத்தல், மறுகணக்கீடு செய்தல் மற்றும் மருத்துவ/பகுப்பாய்வு வடிகட்டுதல் ஆகிய படிநிலைகள் மூலம் ஒரு ஒழுங்குமுறையைப் பயன்படுத்துவதற்கான திறன்.
• KVKK/தனியுரிமையின் எல்லைக்குள் நோயாளியின் தரவை அநாமதேயமாக்குதல் மற்றும் பாதுகாப்பான வாகனத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கும் பழக்கத்தைப் பெறுதல்

மருத்துவ ஆய்வகத்தில் தினமும் ஆயிரக்கணக்கான முடிவுகள் அமைதியாக எடுக்கப்படுகின்றன. ஒரு குழாய் ஏற்றுக்கொள்ளப்படுமா அல்லது நிராகரிக்கப்படுமா; ஒரு பொட்டாசியம் விளைவு உண்மையானதா அல்லது ஹீமோலிசிஸ் காரணமாக இருக்கலாம்; இரத்த ஸ்மியரில் காணப்படும் செல் சாதாரண லிம்போசைட் அல்லது வெடிப்பு; நோயாளியின் கிரியேட்டினின் முந்தைய மதிப்பை விட இருமடங்காக அதிகரித்திருப்பதன் காரணமாக இது இருக்கலாம். இந்த முடிவுகளில் சில மீண்டும் மீண்டும் மற்றும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும்; அவற்றில் சில ஒரு நபரின் வாழ்க்கையை நேரடியாகப் பாதிக்கக்கூடிய முடிவுகள் மற்றும் பிழையின் விளிம்பு பூஜ்ஜியத்திற்கு அருகில் இருக்க வேண்டும். செயற்கை நுண்ணறிவு (AI, அல்லது AI குறுகிய-கணினி அமைப்புகள், அவை உரையை உருவாக்கலாம், வடிவங்களை அடையாளம் காணலாம், படங்களை வகைப்படுத்தலாம் மற்றும் மனிதர்களைப் போன்ற கணக்கீடுகளைச் செய்யலாம்) இந்தப் படத்தின் நடுவில் சரியாகப் பொருந்துகிறது: சரியாகப் பயன்படுத்தினால், அது மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் பணிகளை விரைவுபடுத்துகிறது மற்றும் சிந்திக்க நேரத்தை வழங்குகிறது; தவறாகப் பயன்படுத்தும் போது, ​​அது வெளித்தோற்றத்தில் பாதுகாப்பான ஆனால் தவறான வெளியீட்டை நோயாளியின் அறிக்கைக்கு கொண்டு செல்லலாம்.

இந்த தொகுதியின் முதல் அலகு மென்பொருள் அறிமுகம் அல்ல. உங்கள் தொழிலில் AI ஐ எங்கு வைக்க வேண்டும் மற்றும் எங்கு வைக்கக்கூடாது என்பதை தெளிவுபடுத்துவதே இதன் நோக்கம். மருத்துவ ஆய்வக அறிவியல் ஒரு "பாதுகாப்பு-முக்கியமான" துறை என்பதால்: நீங்கள் உருவாக்கும் ஒவ்வொரு முடிவும் மருத்துவரின் நோயறிதல் முடிவு, மருந்து அளவு, அறுவை சிகிச்சை தாமதம் ஆகியவற்றைப் பாதிக்கலாம். இங்கே அடிப்படைக் கொள்கையை மீண்டும் வலியுறுத்துவோம்: செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு உதவியாளர், ஆய்வக நிபுணர் அல்ல. முடிவு, மருத்துவ விளக்கம் மற்றும் நோயறிதல் ஆகியவற்றை வெளியிடுவது (சரிபார்ப்பது) முடிவு திறமையான நிபுணரிடம் உள்ளது - ஆய்வக நிபுணர் மருத்துவர் மற்றும் கலந்துகொள்ளும் மருத்துவர்.

AI இன் மொத்த சோதனை செயல்முறை மற்றும் இடம்

ஆய்வக வேலைகளைப் புரிந்து கொள்ள, செயல்முறையை மூன்று கட்டங்களாகப் பிரிக்க வேண்டியது அவசியம். முன்-பகுப்பாய்வு கட்டம் என்பது மாதிரியை ஆர்டர் செய்வதிலிருந்து சாதனத்திற்குள் நுழையும் வரையிலான கட்டமாகும்: சோதனை ஒழுங்கு, நோயாளி தயாரித்தல், இரத்த சேகரிப்பு, லேபிளிங், போக்குவரத்து, மையவிலக்கு. பகுப்பாய்வு கட்டம் என்பது சாதனத்தில் அளவீடு செய்யப்படும் கட்டமாகும். பகுப்பாய்விற்குப் பிந்தைய கட்டம் என்பது மருத்துவரிடம் சரிபார்ப்பு, விளக்கம், அறிக்கை மற்றும் முடிவை வழங்குதல் ஆகும். சுவாரஸ்யமான விஷயம் என்னவென்றால், பெரும்பாலான ஆய்வகப் பிழைகள் பகுப்பாய்வுக்கு முந்தைய கட்டத்தில் ஏற்படுகின்றன, பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் (கருவி) அல்ல. AI ஆனது மூன்று நிலைகளையும் தொட முடியும், ஆனால் ஒவ்வொன்றும் ஒரே அதிகாரத்துடன் இல்லை.

"பகுப்பாய்வு" என்பதன் மூலம் நாம் அளவிடப்படும் பொருள் அல்லது அளவுருவைக் குறிக்கிறோம்: குளுக்கோஸ், கிரியேட்டினின், பொட்டாசியம், ஹீமோகுளோபின், முதலியன. "குறிப்பு வரம்பு" என்பது ஆரோக்கியமான மக்கள்தொகையில் ஒரு பகுப்பாய்வின் எதிர்பார்க்கப்படும் மதிப்புகளின் வரம்பாகும் மற்றும் வயது, பாலினம், முறை ஆகியவற்றைப் பொறுத்து மாறுபடும். "சரிபார்த்தல்" ஆய்வகத்தில் இரண்டு அர்த்தங்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது: ஒரு முடிவை வெளியிடுவதற்கு முன் உறுதிப்படுத்துதல் மற்றும் ஒரு முறை/முறை/மாதிரியின் நம்பகத்தன்மையை நிரூபித்தல். AI ஒரு முடிவின் தெளிவான ஆரம்ப விளக்கத்தை உருவாக்க முடியும்; ஆனால் நோயாளியின் மருத்துவ நிலை, மருந்துகள் மற்றும் முந்தைய முடிவுகளுக்கு அந்த விளக்கம் பொருத்தமானதா என்பதை நிபுணர் மட்டுமே மதிப்பீடு செய்கிறார்.

பின்வரும் அட்டவணை AI இன் பங்கு மற்றும் இடர் அளவை பணியின் மூலம் சுருக்கமாகக் கூறுகிறது:

தேடுதல்

AI இன் பங்கு

ஆபத்து நிலை

யார் அங்கீகரிக்கிறார்கள்

பணிச்சுமை மதிப்பீடு, மாதிரி வரிசையாக்கம்

முடுக்கி, திட்டமிடுபவர்

குறைந்த

ஆய்வக மேலாளர்

ஒரு முடிவுக்கு கருத்து வரைவு எழுதுதல்

ஸ்கெட்ச் ஜெனரேட்டர், கட்டுப்படுத்தப்பட்டது

நடுத்தர

ஆய்வக நிபுணர்

டெல்டா சோதனை / QC எச்சரிக்கை உருவாக்கம்

புள்ளியியல் தூண்டுதல்

நடுத்தர-உயர்

நிபுணர் (மூல காரணத்தைக் கண்டறிதல்)

படத்தின் முன் வகைப்பாடு (ஸ்மியர், சிறுநீர்)

பூர்வாங்கம், இறுதி வார்த்தை இல்லை

உயர்

நிபுணர் (நோயறிதலை உறுதிப்படுத்துகிறார்)

பீதி மதிப்பு அறிவிப்பு

உலாவி, வரைவு ஜெனரேட்டர்

மிக உயர்ந்தது

நிபுணர் (உறுதிப்படுத்துகிறார், அறிக்கைகள்)

மருத்துவ நோயறிதல்/முடிவு

உதவியாக இல்லை

மிக உயர்ந்தது

மருத்துவர் + ஆய்வக நிபுணர்

இந்த அட்டவணையில் உள்ள ஒரு வரியை நினைவில் கொள்ளுங்கள்: ஆபத்து அதிகரிக்கும் போது, AI இன் பங்கு சுருங்குகிறது, மனித அங்கீகாரம் அதிகரிக்கிறது.

ஏன் "சரிபார்ப்பு" என்பது இந்த வணிகத்தின் இதயம்

செயற்கை நுண்ணறிவு மொழி மாதிரிகள் தங்கள் பதிலில் நம்பிக்கையுடன் இருப்பதாகத் தெரிகிறது, ஆனால் அவை உறுதியாக இருக்காது. தொழில்நுட்ப மொழியில், இது மாயத்தோற்றம் என்று அழைக்கப்படுகிறது: இது ஒரு சரளமான வாக்கியத்தில் இல்லாத தகவல்களை உண்மையாக இருப்பது போல மாதிரியின் புனையலாகும். ஒரு ஆய்வக நிபுணருக்கு, இது ஒரு அபாயகரமான பொறி: "பெரியவரின் சாதாரண சீரம் பொட்டாசியம் 3.5-5.1 mmol/L" (இது துல்லியத்திற்கு அருகில் உள்ளது) என்று மாடல் உங்களுக்குச் சொல்லலாம், ஆனால் இது பாலின வேறுபாட்டைப் புறக்கணித்து "சாதாரண ஃபெரிடின் வரம்பு 30-400 ng/mL" என்று பதிலளிக்கலாம் (இது தவறானது). இரண்டையும் ஒரே சரளமாகச் சொல்வதால், உங்கள் அறிவு மற்றும் சரிபார்க்கும் பழக்கம் மட்டுமே சரியானதையும் தவறையும் பிரிக்கிறது.

சரிபார்ப்பு ஒழுங்குமுறை மூன்று படிகளைக் கொண்டுள்ளது:

1. ஆதாரத்திற்கான இணைப்பு: குறிப்பு வரம்பு, அலகு, முறை போன்ற தகவல்களுக்கு, உங்கள் சொந்த ஆய்வகத்தின் சரிபார்க்கப்பட்ட பதிவுகள் மற்றும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட ஆதாரங்களை (உற்பத்தியாளரின் தொகுப்பு செருகல், அங்கீகாரம் பெற்ற முறை, தேசிய/சர்வதேச வழிகாட்டுதல்கள்) சார்ந்தது, AI இன் நினைவகம் அல்ல. இந்தத் தரவை விளக்குவதற்கு AI ஐப் பயன்படுத்தவும், அதை நினைவில் வைத்துக் கொள்ள வேண்டாம்.
2. மறுகணக்கீடு/ஒப்பிடு: AI திரும்பும் ஒவ்வொரு எண் முடிவு, அலகு மற்றும் டெல்டா மாற்றத்தையும் சுயாதீனமாக சரிபார்க்கவும். குறிப்பாக, சோதனை அலகு நிலைத்தன்மை (mg/dL ↔ mmol/L) மற்றும் முந்தைய முடிவுடன் உடன்பாடு.
3. மருத்துவ மற்றும் பகுப்பாய்வு வடிகட்டி: நோயாளியின் மருத்துவ நிலை, மருந்துகள், மாதிரித் தரம் மற்றும் QC நிலை ஆகியவற்றுடன் வெளியீடு முரண்படுகிறதா என்பதைப் பார்க்க ஒரு நிபுணர் கண் கொண்டு சோதிக்கவும்.

கவனம்: AI ஆல் உருவாக்கப்பட்ட முடிவு விளக்கத்தை சரிபார்க்காமல் நோயாளியின் அறிக்கைக்கு நகலெடுப்பது உங்கள் தொழில்முறை பொறுப்பின் அடிப்படையில் கையொப்பமிடப்படாத முடிவு அறிக்கையை வழங்குவது போன்றது. சரளமாக வந்ததால் கருத்து சரியாக இருக்காது.

தனியுரிமை: நோயாளியின் தரவு தனிப்பட்ட தரவு

நோயாளி ஆய்வகத் தரவு (சோதனை முடிவுகள், நோயறிதல், நெறிமுறை எண், அடையாளத் தகவல்) முக்கியமான தனிப்பட்ட தரவு மற்றும் Türkiye மற்றும் ஐரோப்பாவில் GDPR இல் KVKK (தனிப்பட்ட தரவு பாதுகாப்பு சட்டம்) கீழ் பாதுகாக்கப்படுகிறது. பொதுவில் கிடைக்கும் AI கருவியில் நோயாளியின் பெயர், TR ஐடி எண், நெறிமுறை எண் மற்றும் நோயறிதல் ஆகியவற்றை ஒட்டுவது கடுமையான மீறலாகும். விதி எளிதானது: தரவை அநாமதேயமாக்குங்கள். "Ayşe Yılmaz, 68 வயது, நெறிமுறை 2024-114523, நாள்பட்ட சிறுநீரக நோய்" என்பதற்குப் பதிலாக, "68 வயதான பெண் நோயாளி, அறியப்பட்ட சிறுநீரக செயலிழப்பு" என்று எழுதவும்; பெயர், தொடர்புத் தகவல், நிறுவனம் மற்றும் நெறிமுறை எண் ஆகியவற்றை அகற்றவும். முடிந்தால், தரவு செயலாக்க ஒப்பந்தம் கொண்ட கார்ப்பரேட் கருவிகளைத் தேர்வுசெய்யவும் மற்றும் மாதிரி பயிற்சியில் உங்கள் தரவைப் பயன்படுத்த வேண்டாம்.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - பாதுகாப்பான பயன்பாடு. ஒரு உயிர்வேதியியல் நிபுணர், நோயாளியின் அறிக்கையில் 8 அசாதாரண அளவுருக்களுக்கு நோயாளிக்கு ஒரு தெளிவான தகவல் கொடுக்கப்பட வேண்டும் என்று விரும்புகிறார். AI அநாமதேய மதிப்புகளிலிருந்து (பெயர்கள் இல்லை) ஒரு எளிய ஓவியத்தை உருவாக்குகிறது. நிபுணர் தனது சொந்த ஆய்வகத்தின் மதிப்புகளுடன் குறிப்பு வரம்புகளை ஒப்பிட்டு, "உறுதியான நோயறிதல்" என்பதைக் குறிக்கும் வாக்கியங்களை நீக்கி, "மதிப்பீட்டிற்கு உங்கள் மருத்துவரை அணுகவும்" என்ற குறிப்பைச் சேர்க்கிறார். கால அளவு: 15 நிமிடங்களுக்குப் பதிலாக 4 நிமிடங்கள். AI வரைவைக் கொடுத்தது, பொறுப்பு நிபுணரிடம் இருந்தது.

வழக்கு 2 - சரிபார்க்கப்படாத கருத்துப் பொறி. மற்றொரு நிபுணர் YZ ஒரு TSH முடிவை விளக்குகிறார் (தைராய்டு தூண்டுதல் ஹார்மோன்). வயது வந்தோருக்கான குறிப்பு வரம்புடன் ஒப்பிடும்போது முடிவு "சாதாரணமானது" என்று AI நமக்குச் சொல்கிறது; ஆனால் மாதிரி புதிதாகப் பிறந்தவர் மற்றும் பிறந்த குறிப்பு வரம்பு முற்றிலும் வேறுபட்டது. கருத்து தவறானது, ஏனெனில் இது தவறான வயதினருக்காக செய்யப்பட்டது. சரிபார்ப்பு தவிர்க்கப்பட்டது, மருத்துவ சூழல் தவறிவிட்டது.

வழக்கு 3 - ரகசியத்தன்மை மீறல். ஒரு ஆய்வக தொழில்நுட்ப வல்லுநர் நோயாளியின் முழுப் பெயரை ஏற்றி, PDFஐப் பொது AI கருவியில் பதிவிட்டு, "கருத்து" என்று கூறுகிறார். தரவு வெளிப்புற சேவையகத்திற்கு சென்றது. நிறுவனம் KVKK மதிப்பாய்வை எதிர்கொள்கிறது. தரவை அநாமதேயமாக்குவதும், தேவையான எண் மதிப்புகளை மட்டும் அநாமதேயமாகப் பகிர்வதும் சரியான வழி.

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமான உடனடி:

இந்த நோயாளியின் பகுப்பாய்வு முடிவுகளை விளக்கவும்: Ayşe Yılmaz, TC 123..., நெறிமுறை 2024-114523. கிரியேட்டினின் 2.1, யூரியா 90, பொட்டாசியம் 5.8.

இந்தக் கோரிக்கை மூன்று அம்சங்களில் தவறானது: அடையாளத் தகவல் பகிரப்பட்டது (KVKK மீறல்), அலகுகள் மற்றும் குறிப்பு வரம்பு வழங்கப்படவில்லை, மேலும் மருத்துவ சூழல் எதுவும் இல்லை (வயது, பாலினம், நோய் கண்டறிதல்). AI யூகத்தின் மூலம் இடைவெளிகளை நிரப்புகிறது மற்றும் தவறாகப் புரிந்துகொள்ளும் அபாயம் உள்ளது.

சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:

உங்கள் பங்கு: ஆய்வக நிபுணரின் வரைவு தயாரிப்பு உதவியாளர். நோய் கண்டறிதல், மருத்துவ முடிவெடுத்தல். கீழே உள்ள அநாமதேய முடிவுகளுக்கு நோயாளிக்கு ஒரு எளிய விளக்கத்தை வரையவும்; ஒரு உறுதியான நோயறிதலைக் குறிக்கிறது; "உங்கள் மருத்துவரை அணுகவும்" என்ற குறிப்பைச் சேர்க்கவும். நீங்கள் நிச்சயமற்ற இடத்தைக் குறிக்கவும் [நிபுணர் உறுதிப்படுத்தலுக்கு]. நோயாளி: 68 வயதான பெண், அறியப்பட்ட நாள்பட்ட சிறுநீரக நோய். முடிவுகள் (எங்கள் அலகு மற்றும் ஆய்வகக் குறிப்புடன்): கிரியேட்டினின் 2.1 mg/dL (ref 0.5-0.9), யூரியா 90 mg/dL (ref 17-43), பொட்டாசியம் 5.8 mmol/L (ref 3.5-5.1).

வலுவான ப்ராம்ட் அநாமதேயமானது, பங்கு மற்றும் எல்லையை வரையறுக்கிறது, அலகு மற்றும் குறிப்பை அளிக்கிறது, மருத்துவ சூழலை வழங்குகிறது மற்றும் சரிபார்ப்புக்கான அடையாளத்தை கோருகிறது.

நகலெடுக்கக்கூடிய உடனடி வார்ப்புருக்கள்

பங்கு மற்றும் எல்லை விளக்க டெம்ப்ளேட் உங்கள் பங்கு: ஆய்வக நிபுணரின் உதவியாளர் வரைவு தயார். நீங்கள் ஒரு நிபுணர் அல்ல; ஒரு நோயறிதல், முடிவை வெளியிட முடிவு செய்தல், மருத்துவ ஆலோசனை வழங்குதல். இறுதி ஒப்புதல் நிபுணருக்கு சொந்தமானது. உங்களுக்குத் தெரியாவிட்டால், அதை "[நிபுணர் சரிபார்க்கட்டும்]" எனக் குறிக்கவும், அதை உருவாக்க வேண்டாம். பணி: [பணியை எழுது].

பெயர், டிஆர் ஐடி, நெறிமுறை/கோப்பு எண், தொடர்பு மற்றும் நிறுவனத் தகவலை கீழே உள்ள உரையிலிருந்து பிரித்தெடுக்கவும். "[அகற்றப்பட்டது]" என்று மாற்றவும். மருத்துவ ரீதியாக/பகுப்பாய்வு ரீதியாக தேவையான தகவல்களை மட்டும் விடுங்கள். வெளியீட்டில் அடையாளத் தடயங்கள் எதுவும் இல்லை. உரை: [உரையை ஒட்டவும்]

சரிபார்ப்பு சரிபார்ப்பு டெம்ப்ளேட் நீங்கள் உருவாக்கும் ஒவ்வொரு முடிவு விளக்கத்திற்கும், குறிப்பிடவும்: (1) நீங்கள் எந்தக் குறிப்பு வரம்பைக் கருதினீர்கள், (2) அது யூனிட் சீரானதா, மற்றும் (3) மருத்துவச் சூழலைப் பொறுத்து விளக்கம் எங்கே உள்ளது. முழுமையான மொழிகளுக்குப் பதிலாக "சாத்தியமான" மொழியைப் பயன்படுத்தவும்.

இடர் நிலை வரிசையாக்க டெம்ப்ளேட் நான் உங்களுக்கு வழங்கும் ஆய்வகப் பணியை மூன்று வகைகளில் ஒன்றில் வைத்து ஒரு பகுத்தறிவை எழுதுங்கள்: (A) குறைந்த ஆபத்து - AI அவுட்லைன் போதுமானது, (B) நடுத்தர ஆபத்து - நிபுணர் சரிபார்ப்பு, (C) உயர்/மிக அதிக ஆபத்து - நோய் கண்டறிதல்/முடிவு நிபுணருக்கே உரியது, AI துணை மட்டுமே. பணி: [பணியை எழுது].

பொதுவான தவறுகள்

• AI ஐ "நிபுணர்" என்று தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. AI சரளமாகப் பேசுகிறது ஆனால் எந்தப் பொறுப்பும் இல்லை; கையெழுத்து உங்களுடையது. வெளியீடு ஒரு வரைவு, ஒரு முடிவு அல்ல.
• நற்சான்றிதழை அப்படியே ஒட்டுதல். பெயர், டிஆர் ஐடி எண் மற்றும் நெறிமுறை எண் ஆகியவை சிறப்புத் தரவு; பெயர் குறிப்பிடாமல் பகிர்வது KVKKயின் மீறலாகும்.
• குறிப்பு வரம்பைக் கேள்வி கேட்கவில்லை. AI ஒரு பொதுவான வரம்பை வழங்குகிறது; உங்கள் சாதனத்தின் வரம்பு மற்றும் வயது/பாலினக் குழு வேறுபட்டிருக்கலாம்.
• மருத்துவ சூழலைக் கொடுக்கவில்லை. வயது, பாலினம், நோயறிதல், மருந்து மற்றும் மாதிரி தரம் இல்லாமல் விளக்கம் தவறாக வழிநடத்துகிறது.
• "அது சரியாகத் தெரிகிறது" என்பதால் விட்டுவிடுகிறேன். சரளமாக இருப்பது துல்லியம் அல்ல; ஒவ்வொரு வெளியீட்டிற்கும் சுயாதீனமான கட்டுப்பாடு தேவை.

உதவிக்குறிப்பு: AI உடன் பணிபுரியத் தொடங்கும் முன், ஒரு கேள்வியை நீங்களே கேட்டுக்கொள்ளுங்கள்: "இந்த வெளியீடு தவறாக இருந்தால் நோயாளிக்கு என்ன நடக்கும்?" பதில் தீவிரமானதாக இருந்தால், வரைவு/தகுதிக்கு மட்டுமே AI ஐப் பயன்படுத்தவும், சரிபார்ப்பை ஒருபோதும் தவிர்க்க வேண்டாம்.

சுருக்கமாக

செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவ ஆய்வகத்தில் ஒரு சக்திவாய்ந்த உதவியாளராக உள்ளது: இது மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளை விரைவுபடுத்துகிறது, வரைபடங்களை உருவாக்குகிறது, வடிவங்களை ஸ்கேன் செய்கிறது. ஆனால் நீங்கள் பாதுகாப்பு முக்கியத்துவம் வாய்ந்த பகுதியில் பணிபுரிவதால், முடிவு, மருத்துவ விளக்கம் மற்றும் நோயறிதல் ஆகியவற்றை வெளியிடுவதற்கான முடிவு தகுதி வாய்ந்த நிபுணரிடம் உள்ளது. மொத்த சோதனை செயல்முறையின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் AI இன் பங்கு (முன்-பகுப்பாய்வு, பகுப்பாய்வு, பிந்தைய பகுப்பாய்வு) அபாயத்தின் அளவைப் பொறுத்து மாறுபடும்; ஆபத்து அதிகரிக்கும் போது, ​​மனித அங்கீகாரம் அதிகரிக்கிறது. மூன்று முக்கிய துறைகள் ஒவ்வொரு அடியிலும் பாதுகாக்கின்றன: மூல, மறுகணக்கீடு/ஒப்பிடுதல், மருத்துவ-பகுப்பாய்வு வடிகட்டி. இரகசியத்தன்மை எல்லாவற்றுக்கும் அடிப்படையாக உள்ளது: நோயாளியின் தரவு அநாமதேயமாக இல்லாமல் எந்த கருவியிலும் நுழைவதில்லை.

விண்ணப்ப பணி

உங்கள் சொந்த ஆய்வகத்திலிருந்து மூன்று வெவ்வேறு பணிகளைத் தேர்ந்தெடுங்கள் (அல்லது ஒரு எடுத்துக்காட்டு சூழ்நிலையிலிருந்து): ஒரு குறைந்த ஆபத்து (எ.கா. பணிச்சுமை சுருக்கம்), ஒரு நடுத்தர ஆபத்து (எ.கா. முடிவு விளக்க வரைவு), ஒரு அதிக ஆபத்து (எ.கா. முக்கியமான மதிப்பு அறிக்கை). ஒவ்வொன்றிற்கும், (1) ஒரு வாக்கியத்தில் AI இன் பங்கை விவரிக்கவும், (2) நீங்கள் என்ன சரிபார்ப்பு நடவடிக்கை எடுப்பீர்கள் என்பதை எழுதுங்கள், (3) நீங்கள் தரவை எவ்வாறு அநாமதேயமாக்குவீர்கள் என்பதைக் குறிப்பிடவும். மேலே உள்ள "பாத்திரம் மற்றும் எல்லை வரையறை" டெம்ப்ளேட்டை உங்கள் நடுத்தர இடர் பணிக்கு மாற்றியமைத்து, ஒரு வரியில் எழுதவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] பணியின் அபாய அளவை (குறைந்த/நடுத்தர/உயர்) தீர்மானித்தேன்.
• [ ] நான் AI இன் பங்கை "உதவி/வரைவு/தகுதிக்கு" வரம்பிட்டேன்; நோயறிதல்/முடிவு நிபுணரிடம் உள்ளது.
• [ ] நான் தரவை அநாமதேயமாக்கினேன்; பெயர், டிஆர் ஐடி, நெறிமுறை எண் ஆகியவை வெளியீடு ஆகும்.
• [ ] எனது சொந்த ஆய்வகத்தின் மதிப்புகளுடன் குறிப்பு வரம்பு மற்றும் அலகு ஆகியவற்றைச் சரிபார்த்தேன்.
• [ ] நான் மருத்துவ சூழலை (வயது, பாலினம், நோய் கண்டறிதல், மாதிரி தரம்) உடனுக்குடன் சேர்த்தேன்.
• [ ] வெளியீட்டை வெளியிடுவதற்கு முன் நான் அதை சுயாதீன சோதனைகளுக்கு உட்படுத்தினேன்.