தரக் கட்டுப்பாடு மற்றும் டெல்டா சோதனை: AI உடன் பகுப்பாய்வதில் பிழை — மருத்துவ ஆய்வக அறிவியலில் செயற்கை நுண்ணறிவு

ஆதாயங்கள்:

செயற்கை நுண்ணறிவு ஆதரவுடன் உள் தரக் கட்டுப்பாடு, லெவி-ஜென்னிங்ஸ் விளக்கப்படம் மற்றும் வெஸ்ட்கார்ட் விதிகளை கண்காணிக்கும் திறன் மற்றும் மீறல்களை விளக்குதல்
டெல்டா சோதனை தர்க்கத்தை நிறுவும் திறன் (அதே நோயாளியின் முந்தைய முடிவுடன் ஒப்பிடுதல்) மற்றும் பகுப்பாய்வுக்கு முந்தைய மற்றும் மருத்துவ காரணங்களுக்காக செயற்கை நுண்ணறிவு எச்சரிக்கைகளை வேறுபடுத்துதல்
செயற்கை நுண்ணறிவு வெளியீடு என்பது ஒரு புள்ளிவிவர எச்சரிக்கை மற்றும் மூல காரண பகுப்பாய்வு மற்றும் சரிசெய்தல் செயல் நிபுணருக்கு சொந்தமானது என்பதை புரிந்து கொள்ளும் திறன்.

ஒரு ஆய்வகத்தில் அமைதியான ஆனால் மிக முக்கியமான வேலை அளவீடுகள் துல்லியமாக இருப்பதை உறுதி செய்வதாகும். சாதனம் உங்களுக்கு பொட்டாசியம் மதிப்பை அளிக்கிறது; ஆனால் அந்த சாதனம் இன்று, இந்த நேரத்தில், இந்த மறுஉருவாக்கத்துடன் துல்லியமான அளவீடுகளைச் செய்கிறது என்பதை நீங்கள் எப்படி அறிவீர்கள்? தரக் கட்டுப்பாடு (QC) என்பது இந்தக் கேள்விக்கான பதில்: அறியப்பட்ட மதிப்பின் கட்டுப்பாட்டு மாதிரிகளை சீரான இடைவெளியில் அளவிடுதல் மற்றும் சாதனத்தின் முடிவுகள் எதிர்பார்த்த வரம்பிற்குள் உள்ளதா என்பதைக் கண்காணித்தல். கூடுதலாக, டெல்டா சோதனை, இன்று அதே நோயாளியின் முடிவை அவர்களின் கடந்த கால விளைவுகளுடன் ஒப்பிடுகிறது, இது மாதிரி கலவை போன்ற பிழைகளைப் பிடிக்கும் சக்திவாய்ந்த இரண்டாவது வரிசையாகும். இரண்டு பகுதிகளிலும், AI ஆனது வடிவங்களை விரைவாக ஸ்கேன் செய்து விழிப்பூட்டல்களை உருவாக்க முடியும்; ஆனால் எச்சரிக்கை என்ன, என்ன செய்வது என்பது நிபுணர்களின் விளக்கத்தைப் பொறுத்தது.

இந்த அலகில், உள் தரக் கட்டுப்பாடு, லெவி-ஜென்னிங்ஸ் விளக்கப்படம் மற்றும் வெஸ்ட்கார்ட் விதிகளின் தர்க்கம்; டெல்டா சரிபார்ப்பு எவ்வாறு அமைக்கப்பட்டு விளக்கப்படுகிறது; இந்த செயல்முறைகளில் செயற்கை நுண்ணறிவை எவ்வாறு பாதுகாப்பாக சேர்ப்பது. அடிப்படைக் கொள்கை: AI ஒரு புள்ளிவிவர எச்சரிக்கையை உருவாக்குகிறது; மூல காரண பகுப்பாய்வு மற்றும் சரிசெய்தல் நடவடிக்கை நிபுணருக்கு சொந்தமானது.

உள் தரக் கட்டுப்பாட்டின் தர்க்கம்

உள் தரக் கட்டுப்பாட்டில், அறியப்பட்ட உள்ளடக்கம் மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் மதிப்பு (பொதுவாக இயல்பான மற்றும் நோயியல் நிலைகளில்) கொண்ட கட்டுப்பாட்டுப் பொருள் நோயாளி மாதிரிகளுடன் சேர்ந்து அளவிடப்படுகிறது. ஒவ்வொரு கட்டுப்பாட்டு அளவீடும் அந்த பகுப்பாய்விற்கான கணக்கிடப்பட்ட சராசரி மற்றும் நிலையான விலகல் (SD) சுற்றி மதிப்பீடு செய்யப்படுகிறது. நிலையான விலகல் என்பது சராசரியை சுற்றி எவ்வளவு தூரம் அளவீடுகள் பரவுகிறது என்பதற்கான புள்ளிவிவர அளவீடு ஆகும்; ஒரு சிறிய SD அளவீடு சீரானது (துல்லியமானது) என்பதைக் குறிக்கிறது.

இந்த அளவீடுகளைக் காட்சிப்படுத்துவதற்கான நிலையான வழி லெவி-ஜென்னிங்ஸ் விளக்கப்படம்: கிடைமட்ட அச்சில் நேரம் (அல்லது கட்டுப்பாட்டு வரிசை), செங்குத்து அச்சில் கட்டுப்பாட்டு மதிப்பு; சராசரியானது நடுவில் வரையப்பட்டு, ±1SD, ±2SD, ±3SD கோடுகள் பட்டைகளாக வரையப்படுகின்றன. இந்த பட்டைகளுக்குள் கட்டுப்பாட்டு புள்ளிகள் தோராயமாக விநியோகிக்கப்பட வேண்டும். சில வடிவங்கள் (ஒரு புள்ளி வெகுதூரம் விழும், பல புள்ளிகள் ஒரே திசையில் மாறுதல்) சிக்கலைக் குறிக்கின்றன.

இந்த வடிவங்களை முறையாக மதிப்பீடு செய்ய வெஸ்ட்கார்ட் விதிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மிகவும் அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது:

ஆட்சி

பொருள்

வழக்கமான கருத்து

1-2வி

±2SDக்கு வெளியே ஒரு புள்ளி

எச்சரிக்கை; நிராகரிப்பு மட்டும் அல்ல

1-3வி

±3SDக்கு வெளியே ஒரு புள்ளி

நிராகரிப்பு; சீரற்ற பிழையின் நிகழ்தகவு

2-2வி

±2SDக்கு வெளியே ஒரே திசையில் இரண்டு தொடர்ச்சியான புள்ளிகள்

நிராகரிப்பு; முறையான பிழை (சறுக்கல்)

R-4s

இரண்டு கட்டுப்பாடுகளுக்கு இடையே 4SD வேறுபாடு

மறுப்பு; சீரற்ற பிழை

4-1வி

±1SDக்கு வெளியே ஒரே திசையில் நான்கு தொடர்ச்சியான புள்ளிகள்

சறுக்கல் எச்சரிக்கை

10-x

பத்து தொடர்ச்சியான புள்ளிகள் சராசரியின் ஒரே பக்கத்தில் உள்ளன

முறையான மாற்றம்

ரேண்டம் பிழை என்பது கணிக்க முடியாத ஒரு முறை விலகல் (எ.கா. காற்று குமிழி). முறையான பிழை என்பது ஒரே திசையில் நிலையான விலகலாகும் (எ.கா. அளவுத்திருத்த சறுக்கல், சிதைந்த மறுஉருவாக்கம்). வெஸ்ட்கார்ட் விதிகள் இந்த இரண்டு வகையான பிழைகளை வேறுபடுத்த உதவுகின்றன.

எச்சரிக்கை: 1-2 வினாடி எச்சரிக்கை மட்டும் முடிவை மறுக்காது; ஆனால் தவறவிட்ட 1-2 வினாடிகள் அடுத்தடுத்த 2-2 வினாடிகளின் மீறலைக் குறிக்கலாம். எச்சரிக்கைகளை குறைத்து மதிப்பிடாதீர்கள், முறையைப் பின்பற்றவும்.

QC இல் AI ஐ எவ்வாறு சேர்ப்பது

QC தரவுகளில் மனிதக் கண் சோர்வடையும் இடங்களில் AI வேலை செய்கிறது: இது நூற்றுக்கணக்கான பகுப்பாய்வுகளின் லெவி-ஜென்னிங்ஸ் வடிவத்தை ஒரே நேரத்தில் ஸ்கேன் செய்யலாம், ஆரம்பத்தில் மெதுவாகச் செல்லலாம், விதி மீறல்களைப் பட்டியலிடலாம் மற்றும் சாத்தியமான மூல காரணங்களை உங்களுக்கு நினைவூட்டும் சரிபார்ப்பு பட்டியலை உருவாக்கலாம் (அளவுத்திருத்த நேரம், ரியாஜென்ட் நிறைய, கருவி பராமரிப்பு). ஆனால் AI உருவாக்கிய வாக்கியம் "அளவுத்திருத்தம் மாறியிருக்கலாம்" என்பது ஒரு கருதுகோள்; உண்மையான மூல காரணத்தைக் கண்டறிவது, வினைப்பொருளை மாற்றுவது, சாதனத்தை அளவீடு செய்வது மற்றும் பாதிக்கப்பட்ட நோயாளியின் விளைவுகளை மறு மதிப்பீடு செய்வது ஆகியவை நிபுணரின் பணியாகும்.

முக்கியமான விதி என்னவென்றால், வெஸ்ட்கார்ட் நிராகரிப்பு விதி மீறப்பட்டால், அந்த பகுப்பாய்விற்கான நோயாளி முடிவுகள் பிரச்சனை தீர்க்கப்படும் வரை வெளியிடப்படாது. AI இந்த தடுப்பை நினைவூட்ட முடியும், ஆனால் செயல்படுத்துவதற்கான பொறுப்பு மனிதனிடம் உள்ளது.

டெல்டா சோதனை: நோயாளியின் சொந்த வரலாற்றுடன் ஒப்பீடு

டெல்டா சோதனையானது அதே நோயாளியின் தற்போதைய முடிவை முந்தைய முடிவுடன் ஒப்பிட்டு, எதிர்பாராத பெரிய மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது. தர்க்கம் எளிதானது: பல பகுப்பாய்வுகள் (எ.கா. இரத்தக் குழு, ஹீமோகுளோபின், கிரியேட்டினின்) குறுகிய காலத்தில் வியத்தகு முறையில் மாறாது. ஒரு நோயாளியின் ஹீமோகுளோபின் முந்தைய நாள் 13 g/dL ஆகவும், இன்று 8 g/dL ஆகவும் இருந்தால், மூன்று சாத்தியமான விளக்கங்கள் உள்ளன: (1) உண்மையான மருத்துவ மாற்றம் (இரத்தப்போக்கு), (2) முன் பகுப்பாய்வு பிழை (தவறான நோயாளி, மாதிரி கலவை), (3) பகுப்பாய்வு பிழை. டெல்டா காசோலை இந்த வேறுபாட்டைக் குறிக்கிறது; எந்த விளக்கம் சரியானது என்பதை நிபுணர் ஆராய்கிறார்.

டெல்டா காசோலை மாதிரி கலவையைப் பிடிக்க மிகவும் மதிப்புமிக்கது (தவறான குழாயில் தவறான லேபிள்). ஒரு நோயாளியின் பல அளவுருக்கள் ஒரே நேரத்தில் எதிர்பாராத விதமாக மாறும்போது, அது குறுக்கீட்டின் வலுவான சமிக்ஞையாகும்.

டெல்டா காசோலையை விளக்கும்போது கவனம்:

ஒவ்வொரு பெரிய மாற்றமும் ஒரு தவறு அல்ல; இரத்தப்போக்கு, டயாலிசிஸ், இரத்தமாற்றம் போன்ற உண்மையான மருத்துவ நிகழ்வுகள் உண்மையான பெரிய மாற்றத்தை உருவாக்குகின்றன.
கால அவகாசம் முக்கியமானது: மாதங்களுக்கு முந்தைய முடிவுடன் ஒப்பிடுவது தவறாக வழிநடத்தும்.
சில பகுப்பாய்வுகள் இயற்கையாகவே ஏற்ற இறக்கமாக இருக்கும் (எ.கா. CRP); டெல்டா வாசலை பகுப்பாய்விற்கு ஏற்ப சரிசெய்ய வேண்டும்.

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமான உடனடி:

இந்த QC தரவில் ஏதேனும் சிக்கல் உள்ளதா? [இலக்கங்கள்]

இந்த உரிமைகோரல் எந்த விதிகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும், சராசரி மற்றும் SD அல்லது பகுப்பாய்வு என்ன என்பதைக் குறிப்பிடவில்லை. AI ஒரு பொதுவான கருத்தை அளிக்கிறது, ஆனால் வெஸ்ட்கார்ட் தர்க்கத்தை சரியாகப் பயன்படுத்த முடியாது மற்றும் மூல காரணத்திற்கு பதிலாக மேலோட்டமான பதில்களை அளிக்கிறது.

சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:

உங்கள் பங்கு: QC மதிப்பீட்டு வரைவைத் தயாரிக்கும் ஆய்வக நிபுணரின் உதவியாளர். பகுப்பாய்வு: பொட்டாசியம். கட்டுப்பாட்டு நிலை 2. இலக்கு சராசரி 6.0 mmol/L, SD 0.15. கடைசி 12 கட்டுப்பாட்டு மதிப்புகள்: [பட்டியல்]. பணி: (1) ஒவ்வொரு புள்ளியும் எத்தனை SD தொலைவில் உள்ளது என்பதைக் கணக்கிட்டுக் காட்டவும், (2) Westgard 1-3s, 2-2s, R-4s, 4-1s, 10-x விதிகளை ஒவ்வொன்றாகச் சரிபார்த்து, எது மீறப்பட்டது என்பதை எழுதுங்கள், (3) சாத்தியமான மூல காரணங்களை (அளவுத்திருத்தம், ரியாஜெண்ட் லாட், சாதனம்) மீறினால் அதை பட்டியலாக வழங்கவும். முடிவும் திருத்தும் நடவடிக்கையும் என்னுடையது; நீங்கள் கணக்கிட்டு சரிபார்க்கவும்.

வலுவான ப்ராம்ட் சராசரி/SD கொடுக்கிறது, எந்த விதிகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதைக் கணக்கிடுகிறது, இடைக்கால கணக்கீடுகளைக் கேட்கிறது, மேலும் முடிவெடுப்பது மனிதனுடையது என்று கூறுகிறது.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - முறையான பிழை பிடிபட்டது. ஒரு உயிர்வேதியியல் ஆய்வகத்தில், குளுக்கோஸ் கட்டுப்பாடு தொடர்ந்து பத்து தொடர்ச்சியான புள்ளிகளில் (10-x விதி) சராசரியை விட அதிகமாக உள்ளது. AI இந்த வடிவத்தைக் கொடியிடுகிறது மற்றும் "புதிய ரியாஜென்ட் லாட் அல்லது அளவுத்திருத்த சறுக்கல்" என்ற கருதுகோளை முன்வைக்கிறது. நிபுணர் பதிவேடுகளை ஆய்வு செய்து, நான்கு நாட்களுக்கு முன்பு மாறிய ரீஜென்ட் லாட்டைக் கண்டுபிடித்து, சாதனத்தை மறுசீரமைப்பார். இந்த காலகட்டத்தில், 340 நோயாளிகளின் குளுக்கோஸ் முடிவுகள் மதிப்பாய்வு செய்யப்படுகின்றன. AI வடிவத்தைப் பார்த்தது, நிபுணர் மூல காரணத்தைக் கண்டுபிடித்தார்.

வழக்கு 2 - டெல்டா சோதனையுடன் மாதிரி கலவை. ஒரு நோயாளியின் ஹீமோகுளோபின் நேற்று 12.8 g/dL, இன்று 9.1 g/dL; அதே நேரத்தில், அவரது கிரியேட்டினின் 0.9 இலிருந்து 2.4 mg/dL ஆகவும், அவரது பொட்டாசியம் 4.2 முதல் 5.9 mmol/L ஆகவும் அதிகரித்தது. AI பல டெல்டா மீறல்களைக் கொடியிடுகிறது. பல அளவுருக்களின் ஒரே நேரத்தில் தாவல்கள் மாதிரி கலவையை பரிந்துரைக்கின்றன என்பதை நிபுணர் பார்க்கிறார்; பதிவுகளைச் சரிபார்த்து, குறியிடல் பிழையைக் கண்டறிகிறது. புதிய மாதிரி கோரப்பட்டுள்ளது. ஒரு டெல்டா கூட வடிவத்தை சேமிக்கவில்லை.

வழக்கு 3 - தவறான அலாரம் (உண்மையான மாற்றம்). ஒரு டயாலிசிஸ் நோயாளிக்கு, யூரியா ஒரு நாளில் 140 முதல் 45 mg/dL ஆக குறைந்தது; டெல்டா காசோலை பெரிய மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது. AI விழிப்பூட்டல்களை உருவாக்குகிறது, ஆனால் நோயாளிக்கு நேற்று டயாலிசிஸ் செய்யப்பட்டது என்பதை நிபுணர் அறிவார்; இது எதிர்பார்த்த, உண்மையான மாற்றம், தவறல்ல. முடிவு வெளியாகியுள்ளது. பாடம்: டெல்டா தூண்டுதல் ஒரு கேள்விக்குறி, மருத்துவ சூழல் பதில் அளிக்கிறது.

நகலெடுக்கக்கூடிய உடனடி வார்ப்புருக்கள்

வெஸ்ட்கார்ட் கண்ட்ரோல் டெம்ப்ளேட் பகுப்பாய்வு: [பெயர்]. சராசரி: [x]. SD: [x]. கட்டுப்பாட்டு மதிப்புகள்: [பட்டியல்]. ஒவ்வொரு மதிப்பிற்கும் (மதிப்பு - சராசரி)/SD கணக்கிட்டுக் காட்டவும். இந்த விதிகளை ஒவ்வொன்றாகச் சரிபார்க்கவும்: 1-2s, 1-3s, 2-2s, R-4s, 4-1s, 10-x. ஒவ்வொரு விதிக்கும், "மீறல் இல்லை/இல்லை" மற்றும் காரணத்தை எழுதவும். நிராகரிப்பு விதி மீறல் இருந்தால், "நோயாளியின் முடிவுகளை வெளியிட வேண்டாம்" என்ற எச்சரிக்கையைச் சேர்க்கவும். முடிவு என்னுடையது.

QC ரூட் காஸ் சரிபார்ப்பு பட்டியல் டெம்ப்ளேட் QC நிராகரிப்பு விதி மீறப்பட்டது. மூல காரண ஆய்வுக்கான தொடர் சரிபார்ப்புப் பட்டியலை எனக்கு வழங்கவும்: ரியாஜெண்ட் லாட்/காலாவதி, அளவுத்திருத்த நேரம், கட்டுப்பாட்டுப் பொருள் நிலை, கருவி பராமரிப்பு, ஆய்வு/குழாய், சுற்றுப்புற வெப்பநிலை. ஒவ்வொரு பொருளுக்கும் என்ன சரிபார்க்க வேண்டும் என்பதை ஒரு வாக்கியத்தில் எழுதுங்கள். இறுதிக் கருத்து என்னிடம் உள்ளது.

டெல்டா சோதனை டெம்ப்ளேட் நோயாளியின் பெயர் தெரியாதவர். பகுப்பாய்வு: [பெயர்]. முந்தைய முடிவு ([தேதி]): [x]. தற்போதைய: [y]. முழுமையான மற்றும் சதவீத மாற்றத்தைக் கணக்கிடுங்கள். இந்த மாற்றத்திற்கான மூன்று சாத்தியமான காரணங்களில் எது இணக்கமாக இருக்கலாம்: உண்மையான மருத்துவ மாற்றம், முன் பகுப்பாய்வு பிழை (குழப்பம்) அல்லது பகுப்பாய்வு பிழை? முடிவெடுப்பதற்கு நான் என்ன கூடுதல் தகவல்களைச் சரிபார்க்க வேண்டும் என்பதைப் பட்டியலிடுங்கள். நோய் கண்டறிதல்/முடிவெடுத்தல்.

ஒரே நோயாளியின் பல பகுப்பாய்வுகளுக்கு பல டெல்டா பேட்டர்ன் டெம்ப்ளேட் முந்தைய மற்றும் தற்போதைய மதிப்புகளை வழங்கும். எந்த பகுப்பாய்வுகளில் எதிர்பாராத பெரிய மாற்றங்கள் உள்ளன என்பதைக் குறிக்கவும். ஒன்றுக்கும் மேற்பட்ட பகுப்பாய்வு ஒரே நேரத்தில் எதிர்பாராத விதமாக மாறினால், "சாத்தியமான மாதிரி கலவை" பற்றி எச்சரித்து, உறுதிப்படுத்தலுக்காக நான் என்ன சரிபார்க்க வேண்டும் என்பதை எழுதவும். தரவு: [பட்டியல்].

பொதுவான தவறுகள்

1-2 வினாடி எச்சரிக்கையை நிராகரிப்பு என்று தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. 1-2வி ஒரு எச்சரிக்கை; அது தானாகவே முடிவை மறுப்பதில்லை, ஆனால் அது பின்பற்றப்பட வேண்டும்.
நோயாளியை விடுவித்தல் QC ஐ மீறுவதாகும். நிராகரிப்பு விதி மீறப்பட்டால், மூல காரணம் கண்டறியப்படும் வரை தொடர்புடைய முடிவுகள் நடைபெறும்.
டெல்டா எச்சரிக்கை தவறு என கண்மூடித்தனமாக கருதுகிறது. டயாலிசிஸ், இரத்தமாற்றம், இரத்தப்போக்கு போன்ற நிலைமைகள் உண்மையான பெரிய மாற்றத்தை உருவாக்குகின்றன; சூழல் கருத்தில் கொள்ளப்படுகிறது.
AI இன் மூல காரணக் கருதுகோளை ஆதாரமாக தவறாகப் புரிந்துகொள்வது. "உருவாக்கம் மாறியிருக்கலாம்" என்பது ஒரு கருதுகோள்; பதிவு மற்றும் ஆய்வு மூலம் உண்மையான காரணம் கண்டறியப்படுகிறது.
அனைத்து பகுப்பாய்வுகளுக்கும் ஒரே மாதிரியான டெல்டா வரம்பை எடுத்துக்கொள்வது. ஒவ்வொரு பகுப்பாய்வின் உயிரியல் மாறுபாடு வேறுபட்டது; பகுப்பாய்வின் படி வாசல் அமைக்கப்பட்டுள்ளது.

உதவிக்குறிப்பு: YZ க்கு QC தரவைக் கொடுக்கும்போது, சராசரி மற்றும் SD ஆகியவற்றைச் சேர்த்து, இடைக்கால கணக்கீடுகளைக் காண்பிக்குமாறு கேட்கவும். "எத்தனை எஸ்டி தொலைவில் உள்ளது?" AI கேள்வியைக் கணக்கிட்டு அதை உங்கள் தலையில் சரிபார்க்கவும்; இது AI இன் தவறு மற்றும் உங்களுடையது இரண்டையும் பிடிக்கிறது.

சுருக்கமாக

தரக் கட்டுப்பாடு என்பது சாதனம் சரியாக அளவிடுவதை உறுதி செய்வதாகும்; டெல்டா சோதனை என்பது மாதிரி மற்றும் நோயாளி மட்டத்தில் பிழைகளைப் பிடிக்க ஒரு வழி. லெவி-ஜென்னிங்ஸ் விளக்கப்படம் மற்றும் வெஸ்ட்கார்ட் விதிகள் QC ஐ முறைப்படுத்துகின்றன; சீரற்ற மற்றும் முறையான பிழையை வேறுபடுத்துகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு இந்த வடிவங்களை விரைவாக ஸ்கேன் செய்து எச்சரிக்கைகள் மற்றும் மூல காரணக் கருதுகோள்களை உருவாக்க முடியும், ஆனால் நிராகரிப்பு விதி மீறப்பட்டால், தடுப்பு, மூல காரணத்தைக் கண்டறிந்து சரிசெய்தல் ஆகியவற்றின் விளைவு நிபுணருக்கு சொந்தமானது. டெல்டா சோதனை எச்சரிக்கைகள் கேள்விக்குறிகள்; மருத்துவ சூழல் மற்றும் பரிசோதனை பதில் அளிக்கின்றன.

விண்ணப்ப பணி

பகுப்பாய்விற்காக கடைசி 12 QC மதிப்புகளை (சராசரி மற்றும் SD உடன்) எடுத்து "Westgard Control" டெம்ப்ளேட்டைக் கொண்டு AI க்கு மதிப்பீடு செய்யவும். AI ஆல் கணக்கிடப்பட்ட SD தூரங்களை சுயாதீனமாக சரிபார்க்கவும். ஒரு நோயாளிக்கு இரண்டு நேர முடிவுகளைத் தேர்ந்தெடுத்து, "டெல்டா சோதனை" டெம்ப்ளேட்டைப் பின்பற்றி, உங்கள் சொந்த மருத்துவ அறிவைப் பயன்படுத்தி மாற்றத்திற்கான மூன்று சாத்தியமான காரணங்களை மதிப்பீடு செய்து, நீங்கள் எந்த கூடுதல் தகவலைச் சரிபார்க்க வேண்டும் என்பதை எழுதுங்கள்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

[ ] QC க்கு, நான் ப்ராம்ட்க்கு சராசரி மற்றும் SD கொடுத்தேன்; இடைநிலைக் கணக்குகளைச் சரிபார்த்தேன்.
வெஸ்ட்கார்ட் விதிகளை நான் தெளிவாகக் கூறியுள்ளேன்.
[ ] நிராகரிப்பு விதியை மீறும் பட்சத்தில் நான் நோயாளியின் முடிவுகளை வைத்திருப்பேன் என்பதை உறுதிப்படுத்தினேன்.
[ ] நான் டெல்டா எச்சரிக்கையை மருத்துவ மாற்றத்தின் உண்மையான சாத்தியக்கூறுடன் மதிப்பீடு செய்தேன்.
[ ] பல டெல்டா மீறல்களில் மாதிரி கலவையை நான் சோதித்தேன்.
[ ] நான் பதிவு/பரிசோதனை மூலம் AI இன் மூல காரணக் கருதுகோளை உறுதிப்படுத்தினேன்.