இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான பணிப்பாய்வு, தர மேலாண்மை மற்றும் சுய தணிக்கை

ஆதாயங்கள்:

• ப்ரீ-ஷூட்டிங் முதல் அறிக்கை கையொப்பம் வரை முழுச் சங்கிலியிலும் செயற்கை நுண்ணறிவு எங்கு, எந்த ஒப்புதலுடன் செயல்படுகிறது என்பதைக் காட்டும் முடிவிலிருந்து இறுதி வரையிலான பணிப்பாய்வுகளை வடிவமைக்கும் திறன்.
• செயல்திறன் கண்காணிப்பு, பின்னூட்ட வளையம் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு-ஆதரவு செயல்முறைகளில் வழக்கமான சுய-தணிக்கை ஆகியவற்றை நிறுவும் திறன்
• இமேஜிங் யூனிட்டில் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதை ஆளுமை, பொறுப்பு மற்றும் தொடர்ச்சியான முன்னேற்றம் ஆகியவற்றின் கொள்கைகளுடன் நிலையானதாக மாற்றும் திறன்

முந்தைய பத்து அலகுகளில், கதிரியக்கவியலில் AI இன் பகுதிகளை நாங்கள் உள்ளடக்கியுள்ளோம்: சோதனை, கட்டமைக்கப்பட்ட அறிக்கையிடல், அளவீட்டு ஆட்டோமேஷன், PACS ஒருங்கிணைப்பு, அளவீடுகள், மாதிரி-குறிப்பிட்ட கருவிகள், படத்தின் தரம், கண்காணிப்பு மற்றும் தனியுரிமை. இந்த இறுதி யூனிட்டில், துண்டுகளை ஒன்றிணைத்து, இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்குவோம்: கோரிக்கையின் தருணத்திலிருந்து கையொப்பமிடப்பட்ட அறிக்கை வரையிலான தணிக்கைச் சங்கிலியில் செயற்கை நுண்ணறிவு எங்கு, எந்த ஒப்புதலுடன் செயல்படுகிறது என்பதைக் காட்டும் ஒரு முழுமையான வரைபடம். இந்த ஓட்டத்தை நிலையானதாக மாற்றும் இரண்டு விஷயங்களை நாங்கள் கருத்தில் கொள்வோம்: தர மேலாண்மை (கண்காணிப்பு செயல்திறன், பின்னூட்ட வளையம்) மற்றும் சுய கட்டுப்பாடு (வழக்கமான ஆய்வு, நிர்வாகம்).

முக்கிய கொள்கை: AI-இயங்கும் இமேஜிங்கின் பாதுகாப்பான பயன்பாடு ஒரு முறை நிறுவல் அல்ல; இது ஒரு வாழ்க்கைச் செயல்முறையாகும், இது செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்தல், ஒரு பின்னூட்ட வளையம், பிழை வடிவங்களின் மதிப்பாய்வு மற்றும் வழக்கமான சுய-தணிக்கை தேவைப்படுகிறது. ஒவ்வொரு அடியிலும், பொறுப்பு, கையொப்பம் மற்றும் இறுதி முடிவு ஆகியவை கதிரியக்கவியலாளரிடம் இருக்கும்.

எண்ட்-டு-எண்ட் ஃப்ளோ: AI எங்கே, இது உறுதிப்படுத்துகிறது

AI செயல்படும் புள்ளிகள் மற்றும் ஒவ்வொரு புள்ளியிலும் மனித ஒப்புதல் உள்ளிட்ட தணிக்கையின் பயணத்தைப் பின்பற்றுவோம்.

1. கோரிக்கை மற்றும் குறிப்பு: மருத்துவர் ஒரு பரிசோதனையைக் கோருகிறார். AI அறிகுறி பொருத்தம் மற்றும் நெறிமுறை தேர்வு ஆகியவற்றை பரிந்துரைக்கலாம்; தொழில்நுட்ப வல்லுநர்/கதிரியக்க நிபுணர் ஒப்புக்கொள்கிறார். (அலகு 8)
2. படப்பிடிப்பு மற்றும் தரம்: மாடலிட்டி படத்தை உருவாக்குகிறது. AI டோஸ் ஆப்டிமைசேஷன், டினாயிசிங் மற்றும் ஆர்ட்டிஃபாக்ட் ஃபிளாஜிங்; டெக்னீஷியன் தரத்தை முடிவு செய்து தேவைப்பட்டால் ரீஷூட் செய்வார். (அலகு 8)
3. சோதனை: படம் PACS இல் விழுகிறது. AI நேரம் முக்கியமான நிகழ்வுகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது; கதிரியக்க நிபுணர் இன்னும் ஒவ்வொரு தேர்வையும் படிக்கிறார். (அலகு 2)
4. படித்தல் மற்றும் கண்டறிதல்: கதிரியக்க நிபுணர் படிக்கிறார். இரண்டாவது கண்ணாக CAD குறிகள்; கதிரியக்க நிபுணர் எதைக் குறிக்கிறார், எது இல்லை என்பதை மதிப்பீடு செய்கிறார். (அலகு 6, 7)
5. அளவீடு மற்றும் பின்தொடர்தல்: AI அளவீடுகள் மற்றும் முந்தைய தேர்வுடன் ஒப்பிடுகிறது; கதிரியக்க நிபுணர் நிலைத்தன்மையை சரிபார்க்கிறார். (அலகு 4, 9)
6. அறிக்கையிடல்: AI கட்டமைக்கப்பட்ட வரைவை உருவாக்குகிறது; கதிரியக்க நிபுணர் ஒவ்வொரு வாக்கியத்தையும் படத்துடன் பொருத்தி கையொப்பமிடுகிறார். (அலகு 3)
7. முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு அறிவிப்பு: AI முக்கியமான கண்டுபிடிப்பை நினைவூட்டுகிறது; கதிரியக்க நிபுணர் உறுதிப்படுத்துகிறார், மருத்துவரிடம் தொடர்புகொண்டு, மூடிய வளையத்தை முடிக்கிறார். (அலகு 2, 6)
8. காப்பகம் மற்றும் சுவடு பதிவு: AI வெளியீடு ஒரு தனி அடுக்காக சேமிக்கப்படுகிறது; அசல் மாற்றப்படவில்லை, சுவடு பதிவு வைக்கப்பட்டுள்ளது. (அலகு 5)

மேடை

AI பங்கு

மனித அங்கீகாரம்

இணைக்கப்பட்ட அலகு

கோரிக்கை/நெறிமுறை

பரிந்துரை

தொழில்நுட்ப வல்லுநர் + கதிரியக்க நிபுணர்

8

ஷாட்/தரம்

டோஸ், டினாயிசிங், ஆர்ட்டிஃபாக்ட்

தொழில்நுட்ப வல்லுநர்

8

சோதனை

முன்னுரிமை கொடி

கதிரியக்க நிபுணர் (இன்னும் படிக்கிறார்)

2

படிக்கவும்/கண்டறிக்கவும்

CAD இரண்டாவது கண்

கதிரியக்க நிபுணர் (நோயறிதல்)

6, 7

அளவீடு/கண்காணிப்பு

கணக்கீடு, ஒப்பீடு

கதிரியக்க நிபுணர் (சரிசெய்கிறார்)

4, 9

அறிக்கையிடல்

வரைவு

கதிரியக்க நிபுணர் (கையொப்பம்)

3

முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு

நினைவூட்டல்

கதிரியக்கவியலாளர் (பரப்புகிறார், உறுதிப்படுத்துகிறார்)

2, 6

காப்பகம்

தனி அடுக்கு

சிஸ்டம் + டிராக் ரெக்கார்டிங்

5

இந்த அட்டவணை தொகுதியின் சுருக்கம்: ஆபத்து அதிகரிக்கும் போது, ​​AI இன் பங்கு சுருங்குகிறது, மனித சம்மதம் வளர்கிறது; எந்த வரியிலும் AI வாசிப்பு, கண்டறிதல் அல்லது கையொப்பத்தை எடுத்துக் கொள்ளாது.

முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு அறிக்கை: மூடிய வளையம்

ஒரு முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு (பெரிய இரத்தப்போக்கு, பாரிய தக்கையடைப்பு, பதட்டமான நியூமோதோராக்ஸ்) அதை அறிக்கையில் எழுதுவதன் மூலம் வெறுமனே தொடர்பு கொள்ளப்படவில்லை. குளோஸ்டு-லூப் கம்யூனிகேஷன் என்பது, கலந்துகொள்ளும் மருத்துவரால் நேரடியாக தகவல் சென்றடைகிறது மற்றும் பெறப்படுகிறது என்பதை உறுதிப்படுத்துவதாகும். AI ஒரு முக்கியமான கண்டுபிடிப்பை நினைவுபடுத்தலாம் அல்லது வரைவு அறிவிப்பை கூட உருவாக்கலாம்; இருப்பினும், கண்டறிதலை உறுதிப்படுத்துவது, சரியான மருத்துவரிடம் அதைத் தொடர்புகொள்வது, தகவல்தொடர்புகளை ஆவணப்படுத்துவது மற்றும் வளையத்தை மூடுவது கதிரியக்கவியலாளரின் பொறுப்பாகும். தானியங்கி எச்சரிக்கை மனித தகவல் தொடர்புக்கு மாற்றாக இல்லை.

கவனம்: பணிப்பட்டியலில் AI முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு விழிப்பூட்டல் தோன்றுவதால், அறிவிப்பு செய்யப்பட்டது என்று அர்த்தம் இல்லை. கதிரியக்க நிபுணர் கண்டறிதலை உறுதிசெய்து, கலந்துகொள்ளும் மருத்துவரை அடைந்து, தகவலைப் பெறும்போதுதான் அறிவிப்பு நிறைவுபெறும். மூடிய வளையத்தை மூடுவது மனிதனின் வேலை.

தர மேலாண்மை மற்றும் சுய தணிக்கை

AI-இயங்கும் செயல்முறை காலப்போக்கில் உடைந்து போகலாம்: மாதிரி புதுப்பிக்கப்பட்டது, சாதனம் மாறுகிறது, மக்கள் தொகை மாறுகிறது, தவறான நேர்மறை விகிதம் அதிகரிக்கிறது. எனவே, செயல்திறன் தொடர்ந்து கண்காணிக்கப்பட வேண்டும்.

• செயல்திறன் கண்காணிப்பு: தவறான நேர்மறை/எதிர்மறை மாதிரிகளை சேகரிக்கவும்; சோதனைக் கொடி விகிதங்கள் மற்றும் உண்மையான நேர்மறை சதவீதத்தைக் கண்காணிக்கவும்.
• கருத்து வளையம்: கதிரியக்க வல்லுனர்களின் "இந்தக் கொடி தவறாக இருந்தது/இதைத் தவறவிட்டது" என்ற கருத்தை முறையாகச் சேகரித்து உற்பத்தியாளருடன் பகிர்ந்து கொள்ளுங்கள்.
• பிழை மதிப்பாய்வு: தவறவிட்ட கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் தவறான அலாரங்களை வழக்கமான கூட்டங்களில் மதிப்பாய்வு செய்யவும்; மூல காரணத்தை வேறுபடுத்துங்கள் (மாதிரி, நெறிமுறை, மனித).
• விநியோக ஷிப்ட் கண்காணிப்பு: சாதனம்/நெறிமுறை/மக்கள் தொகை மாறும்போது உள்ளூர் சரிபார்ப்பை மீண்டும் செய்யவும்.
• ஆளுகை: யார் எந்த மாதிரியை, எந்த பதிப்பில், எந்த சூழலில் பயன்படுத்துகிறார்கள்; யார் பொறுப்பு - இவை எழுத்துப்பூர்வமாக இருக்க வேண்டும்.

மூன்று சிறிய வழக்குகள்

வழக்கு 1 - பின்னூட்ட வளையம் வேலை செய்கிறது. ட்ரையேஜ் மாடலின் நியூமோதோராக்ஸ் தவறான நேர்மறை விகிதம் சில மாதங்களுக்குள் 75% ஆக அதிகரித்திருப்பதை ஒரு யூனிட் கண்காணிப்புத் தரவிலிருந்து பார்க்கிறது. கதிரியக்க வல்லுநர்கள் தங்கள் கருத்துக்களைச் சேகரித்து, உற்பத்தியாளருடன் வரம்பை மதிப்பாய்வு செய்கிறார்கள்; விகிதம் 45% ஆக குறைகிறது மற்றும் அலாரம் சோர்வு குறைகிறது. கண்காணிப்பு இல்லாமல், மாதிரி அமைதியாக நம்பமுடியாததாகிவிடும்.

வழக்கு 2 - மூல காரண பகுப்பாய்வு கண்டுபிடிக்க தவறிவிட்டது. தவறவிட்ட இரண்டு சிறிய முடிச்சுகள் ஒரு மாத மதிப்பாய்வில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன. கையடக்க வரைபடங்கள் மற்றும் மாதிரி பயிற்சி பெறாத சாதனம் (விநியோக சறுக்கல்) ஆகிய இரண்டும் நிகழ்கின்றன என்பதை பகுப்பாய்வு காட்டுகிறது. அலகு கையடக்க ரேடியோகிராஃப்களில் மாதிரியின் நோக்கத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் கதிரியக்கவியலாளர்களை எச்சரிக்கிறது. ஒருவரைக் குற்றம் சாட்டுவதை விட, சிஸ்டத்தை சரி செய்யவே தவறு பயன்படுத்தப்பட்டது.

வழக்கு 3 - முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு மூடியது. மூளை CT இல் பெரிய இரத்தப்போக்கு பற்றி AI எச்சரிக்கிறது. கதிரியக்க நிபுணர் 90 வினாடிகளில் உறுதிப்படுத்துகிறார், நரம்பியல் அறுவை சிகிச்சை நிபுணரை அழைக்கிறார், தகவலின் ரசீதை சரிபார்த்து, தகவல்தொடர்பு ஆவணங்களை (நேரம், நபர், உள்ளடக்கம்) செய்கிறார். மூடிய வளையம் முடிந்தது. AI நினைவூட்டியது; கதிரியக்க நிபுணர் அறிவிப்பு மற்றும் உறுதிப்படுத்தல் செய்தார். இது தானியங்கி எச்சரிக்கைக்கு விடப்பட்டால், மருத்துவருக்கு தகவல் கிடைத்தது என்பதற்கு எந்த உத்தரவாதமும் இருக்காது.

பலவீனமான வரியில் / வலுவான வரியில்

பலவீனமான உடனடி:

கதிரியக்கவியலில் AI பணிப்பாய்வுகளை அமைக்கவும், எல்லாவற்றையும் தானியங்குபடுத்தவும்.

"அனைத்தையும் தானியங்குபடுத்து" என்பது பாதுகாப்பு முக்கியத்துவம் வாய்ந்த களத்தில் ஆபத்தானது; மனித சோதனைச் சாவடிகளையும் பாதுகாப்பான இயல்புநிலையையும் புறக்கணிக்கிறது.

சக்திவாய்ந்த தூண்டுதல்:

உங்கள் பங்கு: இறுதி முதல் இறுதி வரையிலான AI பணிப்பாய்வு வடிவமைப்பில் கதிரியக்க அலகுக்கு அசோசியேட் ஆலோசகர். முடிவெடுத்தல்; அவுட்லைன் மற்றும் சரிபார்ப்பு பட்டியலை உருவாக்கவும். கோரிக்கை→பிடிப்பு→முயற்சி→ரீடிங்→அளவீடு→அறிக்கையிடல்→முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு→காப்பகச் சங்கிலியில் AI எங்கே சேர்க்கப்பட்டுள்ளது என்பதைக் குறிப்பிடவும் மற்றும் ஒவ்வொரு அடியிலும் மனித ஒப்புதலைக் குறிப்பிடவும். செயல்திறன் கண்காணிப்பு, கருத்து வளையம் மற்றும் சுய தணிக்கைக்கான அளவீடுகளையும் பரிந்துரைக்கவும். கொள்கை: ஆபத்து அதிகரிக்கும் போது, ​​AI பங்கு சிறியதாகிறது, மனித அங்கீகாரம் வளரும்; கதிரியக்க நிபுணரிடம் கண்டறிதல்/கையொப்பம்/அறிவித்தல். அலகு சூழல்: [எழுது]

வலுவான விருப்பம் மனித ஒப்புதல் புள்ளிகள், கண்காணிப்பு மற்றும் சுய கட்டுப்பாடு ஆகியவற்றை மையமாகக் கொண்டுள்ளது.

நகலெடுக்கக்கூடிய உடனடி வார்ப்புருக்கள்

END-TO-END FLOW DRAFT வார்ப்புரு உங்கள் பங்கு: உதவி ஆலோசகர். கோரிக்கை→இமேஜிங்→டிரேஜ்→படித்தல்→அளவீடு→அறிக்கை ஆபத்து நிலையைக் குறிக்கவும் மற்றும் AI ஆல் "எடுக்கப்பட்டது" எந்த பாதுகாப்பு-முக்கியமான முடிவுகளை விடவும். அலகு சூழல்: [எழுது]

செயல்திறன் கண்காணிப்பு டெம்ப்ளேட் உங்களுக்கு ட்ரேஜ்/சிஏடி டேட்டாவை வழங்கும். தவறான நேர்மறை விகிதம், தவறவிட்ட கண்டுபிடிப்புகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் சதவீதம் உண்மை நேர்மறை ஆகியவற்றைக் கணக்கிடுங்கள்; அலாரம் சோர்வு மற்றும் விநியோக சறுக்கல் பற்றி எச்சரிக்கவும்; உற்பத்தியாளர்/மாடலை எந்த வாசலில் மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டும் என்பதை பரிந்துரைக்கவும். முடிவு நிறுவனத்தில் உள்ளது. தரவு: [எழுது]

ரூட் காஸ் ரிவியூ டெம்ப்ளேட், தவறவிட்ட கண்டுபிடிப்பு/தவறான அலாரம் கேஸை உங்களுக்கு வழங்கும். மூல காரணத்தை வேறுபடுத்துங்கள்: மாதிரி (பயிற்சி/நோக்கம்), நெறிமுறை/சாதனம் (விநியோக சறுக்கல்), மனித (ஆட்டோமேஷன் சார்பு/அலாரம் சோர்வு). சிஸ்டம் திருத்தத்தில் கவனம் செலுத்தும் பரிந்துரைகளை உருவாக்கவும், குற்றம் சொல்ல வேண்டாம். நிகழ்வு: [எழுது]

கிரிட்டிகல் ஃபைண்டிங் க்ளோஸ்டு-லூப் டெம்ப்ளேட் ஒரு முக்கியமான கண்டறிதல் அறிவிப்புக்கு ஒரு மூடிய-லூப் சரிபார்ப்புப் பட்டியலைத் தயாரிக்கவும்: கண்டறிதலை உறுதிப்படுத்துதல், சரியான மருத்துவரை அடையாளம் காணுதல், நேரடிப் பரிமாற்றம், தகவலின் ரசீதை உறுதிப்படுத்துதல், தகவல்தொடர்பு ஆவணங்கள் (நேரம்/நபர்/உள்ளடக்கம்). தானியங்கி விழிப்பூட்டல்கள் அறிவிப்புகளை மாற்றாது என்பதை எங்களுக்கு நினைவூட்டுங்கள். சூழல்: [எழுது]

பொதுவான தவறுகள்

• "எல்லாவற்றையும் தானியங்குபடுத்துதல்". பாதுகாப்பு-முக்கியமான முடிவுகளுக்கு மனித ஒப்புதல் தேவை; முழு ஆட்டோமேஷன் ஆபத்தானது.
• ஒருமுறை இன்ஸ்டால் செய்துவிட்டு பார்க்கவில்லை. முறை காலப்போக்கில் உடைகிறது; தொடர்ச்சியான செயல்திறன் கண்காணிப்பு அவசியம்.
• ஒரு நபரைக் குறை கூறுவதற்கு தவறைப் பயன்படுத்துதல். மூல காரண பகுப்பாய்வு கணினி திருத்தத்தில் கவனம் செலுத்த வேண்டும்.
• முக்கியமான கண்டுபிடிப்பை தானியங்கி எச்சரிக்கைக்கு விடுங்கள். மூடிய கண்ணி கதிரியக்கவியலாளரால் மூடப்பட்டுள்ளது; பரிமாற்றம் மற்றும் உறுதிப்படுத்தல் மனித வேலை.
• ஆட்சியை எழுத்தில் கொண்டு வரவில்லை. யார், எந்த மாதிரி, எந்த பதிப்பு, எந்த நோக்கம், யார் பொறுப்பு - ஆவணப்படுத்தப்பட வேண்டும்.

உதவிக்குறிப்பு: உங்கள் யூனிட்டில் தொடர்ந்து இந்தக் கேள்வியைக் கேளுங்கள்: "இன்று நாங்கள் AI-ஐ முடக்கினால், நாங்கள் தொடர்ந்து பாதுகாப்பாகச் செயல்படுவோமா?" பதில் எப்போதும் "ஆம்" என்று இருக்க வேண்டும். AI வாசிப்பை விரைவுபடுத்துகிறது, ஆனால் அது ஒருபோதும் வாசிப்பு, அங்கீகாரம் மற்றும் கையொப்பமிடுதலை மாற்றாது.

சுருக்கமாக

செயற்கை நுண்ணறிவு வரிசைப்படுத்தப்பட்ட தருணத்திலிருந்து கதிரியக்கவியலில் கையொப்பமிடப்பட்ட அறிக்கை வரை சங்கிலியின் பல புள்ளிகளில் செயல்படுகிறது: நெறிமுறை பரிந்துரை, தரம், சோதனை, கண்டறிதல், அளவீடு, பின்தொடர்தல், அறிக்கையிடல் மற்றும் முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு நினைவூட்டல். முழுமையான கொள்கை என்பது முழு தொகுதியின் சுருக்கம்: ஆபத்து அதிகரிக்கும் போது, ​​AI இன் பங்கு சுருங்குகிறது, மனித சம்மதம் வளர்கிறது; வாசிப்பு, நோயறிதல், கையொப்பம் அல்லது முக்கியமான கண்டறிதல் அறிக்கையை எந்த நிலையிலும் AI எடுத்துக்கொள்வதில்லை. செயல்திறன் கண்காணிப்பு, பின்னூட்ட வளையம், பிழை மதிப்பாய்வு, விநியோக ட்ரிஃப்ட் டிராக்கிங் மற்றும் எழுதப்பட்ட ஆளுகை: பாதுகாப்பான பயன்பாடானது ஒரு முறை அமைப்பு அல்ல என்பதை அங்கீகரிப்பதே இந்த ஓட்டத்தை நிலையானதாக ஆக்குகிறது. ஒரு முக்கியமான கண்டுபிடிப்பைப் புகாரளிக்கும் போது, ​​கதிரியக்க நிபுணர் மூடிய வளையத்தை மூடுகிறார். எல்லாவற்றிற்கும் அடியில் மாறாத வாக்கியம் உள்ளது: முடிவு நபருக்கு சொந்தமானது.

விண்ணப்ப பணி

உங்கள் யூனிட்டிற்கான (அல்லது ஒரு மாதிரி அமைப்பு) ஒரு எண்ட்-டு-எண்ட் AI பணிப்பாய்வு விளக்கப்படத்தை வரையவும்: ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் AI இன் பங்கு, மனித ஒப்புதல் மற்றும் ஆபத்து நிலை ஆகியவற்றை எழுதவும். "செயல்திறன் கண்காணிப்பு" டெம்ப்ளேட்டைக் கொண்டு நீங்கள் கண்காணிக்கும் மூன்று அளவீடுகள் (தவறான நேர்மறை விகிதம், தவறவிட்ட கண்டுபிடிப்புகள், சதவீதம் உண்மை நேர்மறை) மற்றும் செயல் வரம்புகளைத் தீர்மானிக்கவும். முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு காட்சியைத் தேர்ந்தெடுத்து, "கிரிட்டிகல் ஃபைண்டிங் க்ளோஸ்டு-லூப்" டெம்ப்ளேட்டைப் பயன்படுத்தி படிகளை எழுதவும். இறுதியாக, "இன்று AI ஐ அணைத்தால் நாங்கள் பாதுகாப்பாக வேலை செய்ய முடியுமா?" உங்கள் அலகுக்கான கேள்விக்கு நேர்மையாக பதிலளிக்கவும் மற்றும் குறைபாடுகளைக் கவனிக்கவும்.

சரிபார்ப்பு பட்டியல்

• [ ] முடிவில் இருந்து இறுதி ஓட்டத்தில் ஒவ்வொரு AI புள்ளியின் மனித சரிபார்ப்பை நான் வரையறுத்தேன்.
• [ ] நான் AIக்கு எந்த பாதுகாப்பு-முக்கியமான முடிவுகளை (நோயறிதல்/கையொப்பம்/அறிவிப்பு) வழங்கவில்லை.
• [ ] செயல்திறன் கண்காணிப்பு அளவுகோல் மற்றும் செயல் வரம்புகளை நான் தீர்மானித்தேன்.
• [ ] நான் கருத்து வளையம் மற்றும் பிழை மதிப்பாய்வு செயல்முறையை அமைத்தேன்.
• [ ] விநியோக மாற்றத்திற்கான உள்ளூர் சரிபார்ப்பை மீண்டும் செய்யும் திட்டத்தை நான் செய்தேன்.
• [ ] முக்கியமான கண்டுபிடிப்பு அறிவிப்பில் ரேடியலஜிஸ்ட் மூடிய வளையத்தை மூடுவதை நான் உறுதி செய்தேன்.
• [ ] "AI ஐ ஆஃப் செய்தால் நாங்கள் பாதுகாப்பாக வேலை செய்வோம்?" என்ற கேள்விக்கு நான் ஆம் என்று சொல்லலாம்.

தொகுதி தேர்வு

1. ஒரு கதிரியக்க சோதனை AI ஒரு மூளை CT ஐ 'குறைந்த முன்னுரிமை' எனக் குறிப்பிட்டு பணிப்பட்டியலின் இறுதிக்கு நகர்த்தியது. இந்த பரிசோதனைக்கு கதிரியக்க நிபுணர் என்ன செய்ய வேண்டும்?

• A) இன்னும் தணிக்கையை முழுமையாகப் படித்து அறிக்கை செய்கிறது; சோதனை வரிசையை மட்டுமே மாற்றுகிறது, வாசிப்பை நீக்குவதில்லை ✔
• B) செயற்கை நுண்ணறிவு பொதுவாக படிப்பை படிக்காமல் மூடுகிறது, ஏனெனில் அது குறைந்த முன்னுரிமை என்று கூறுகிறது.
• C) தானாக தேர்வை அடுத்த நாளுக்கு ஒத்திவைக்கிறது
• D) இது செயற்கை நுண்ணறிவால் குறிக்கப்பட்ட பகுதியை மட்டுமே பார்த்து அறிக்கையை குறைக்கிறது

விளக்கம்: டிரேஜ் AI வாசிப்பு வரிசையை மட்டுமே மாற்றுகிறது; எந்தப் பரீட்சையையும் படிப்பதிலிருந்து விலக்க முடியாது. 'குறைந்த முன்னுரிமை' என்பது நோயறிதல் அல்ல மற்றும் தவறான எதிர்மறையாக இருக்கலாம். ஒவ்வொரு பரிசோதனையும் கதிரியக்க நிபுணரால் முழுமையாகப் படித்து அறிக்கையிடப்பட வேண்டும்; இது முன்னுரிமை சமிக்ஞையைப் படிப்பதை மாற்றாது.

2. AI ஒரு உண்மையான நோயியலை (எ.கா. ஒரு சிறிய நியூமோதோராக்ஸ்) இழக்கிறது மற்றும் கதிரியக்க நிபுணர் அதை நம்பி படத்தைப் போதுமான அளவு ஆய்வு செய்யாத அபாயங்களின் கலவை என்ன?

• A) தவறான நேர்மறை மற்றும் எச்சரிக்கை சோர்வு மட்டுமே
• B) தவறான எதிர்மறை மற்றும் தன்னியக்க சார்பு (AI மீது அதிக நம்பிக்கை) ✔
• C) மோசமான படத்தின் தரம் மட்டுமே
• D) DICOM தலைப்பு பிழை மட்டும்

விளக்கம்: மாதிரி கண்டுபிடிப்பை தவறவிட்டால் அது தவறான எதிர்மறையாகும்; கதிரியக்க நிபுணர் செயற்கை நுண்ணறிவை அதிகமாக நம்பி தனது சொந்த பரிசோதனையை தளர்த்துவது ஆட்டோமேஷன் சார்பு ஆகும். இரண்டும் ஒன்றிணைந்தால், மனித கண்காணிப்பின் தூண்டுதல் மறைந்துவிடும், மேலும் கண்டுபிடிப்பை முற்றிலும் தவறவிடலாம். எனவே, செயற்கை நுண்ணறிவால் குறிக்கப்படாத பகுதிகளையும் படிக்க வேண்டும்.

3. AI ஆனது தோராக்ஸ் CT அறிக்கையின் வரைவில் 'வலது அட்ரீனல் அடினோமா' என்ற வாக்கியத்தைச் சேர்த்தது, அது படத்தில் சமமானதாக இல்லை. கதிரியக்க நிபுணர் என்ன செய்ய வேண்டும்?

• A) வாக்கியத்தை நம்பகமானதாகக் கருதி நேரடியாக கையொப்பமிடுகிறது.
• B) அவருக்கு உறுதியாகத் தெரியாததால், அவர் முழு அறிக்கையையும் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு மீண்டும் எழுதி கையெழுத்திடுகிறார்.
• சி) வாக்கியத்தை படத்துடன் பொருத்துகிறது; எந்த ஏற்பாடும் இல்லை என்றால், அவர் அதை அகற்றி, சரிபார்க்கப்பட்ட வரைவில் கையெழுத்திடுகிறார் ✔
• D) வாக்கியத்தை விட்டுவிட்டு இறுதியில் 'செயற்கை நுண்ணறிவு சேர்க்கப்பட்டது' என்று எழுதுகிறது

விளக்கம்: படத்தில் இல்லாத ஒரு கண்டுபிடிப்பை மொழி மாதிரிகள் சரளமாக பொருத்த முடியும்; இது மாயத்தோற்றம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. ரேடியலஜிஸ்ட் அறிக்கையில் உள்ள ஒவ்வொரு வாக்கியத்தையும் படத்துடன் பொருத்த வேண்டும், பொருத்தமற்ற சொற்றொடர்களை அகற்ற வேண்டும், மேலும் அதை சரிபார்க்காமல் வரைவில் கையொப்பமிடக்கூடாது. வரைவு அறிக்கை ஒரு தொடக்கம், ஆதாரம் அல்ல.

4. ஒரு நிபுணர், நோயாளியின் பெயர் மற்றும் நெறிமுறை எண்ணுடன் DICOM படத்தைப் பதிவேற்றம் செய்யாமல், பொதுவில் கிடைக்கும் AI கருவியில் பதிவேற்றுகிறார். இங்கே முக்கிய பிரச்சனை என்ன?

• A) செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு படத்தின் தெளிவுத்திறன் போதுமானதாக இல்லை
• B) செயற்கை நுண்ணறிவால் DICOM வடிவமைப்பைப் படிக்க முடியாது
• C) படம் கருப்பு மற்றும் வெள்ளை என்பதால் எந்த கருத்தும் தெரிவிக்க முடியாது
• D) DICOM தலைப்பில் உள்ள அடையாளத் தரவு மற்றும் படத்தில் உட்பொதிக்கப்பட்டது அநாமதேயமின்றி பகிரப்படுகிறது; இது KVKK மீறல் ✔

விளக்கம்: DICOM கோப்புகள் தலைப்பில் நோயாளியின் பெயர், அடையாளம், பிறந்த தேதி மற்றும் சில சமயங்களில் படத்தில் பதிக்கப்பட்ட அடையாளத் தரவு (பர்ன்-இன்) போன்ற இரண்டு தகவல்களையும் கொண்டுள்ளது. இவற்றை அநாமதேயமாக்காமல் வெளிப்புறக் கருவியில் பதிவேற்றுவது, முக்கியமான சுகாதாரத் தரவை வெளிப்படுத்துவது மற்றும் KVKK-ஐ மீறுவதாகும். தலைப்பு மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட தரவு முதலில் அழிக்கப்பட வேண்டும்.

5. AI ஆல் தயாரிக்கப்பட்ட தன்னியக்க நுரையீரல் முடிச்சு அளவீட்டை (எ.கா. 8 மிமீ) முந்தைய தேர்வில் இருந்து கைமுறை அளவீட்டுடன் (5 மிமீ) ஒப்பிடும்போது மிக முக்கியமான சரிபார்ப்புப் படி என்ன?

• A) அளவீடுகள் அதே முறை, விமானம் மற்றும் பிரிவு நிலைத்தன்மையுடன் ஒப்பிடப்படுகின்றனவா என்பதைச் சரிபார்த்து, கதிரியக்கவியலாளரால் முரண்பாட்டை மதிப்பிடவும் ✔
• B) புதிய அளவீடு எப்பொழுதும் துல்லியமானது மற்றும் வளர்ச்சியைப் புகாரளிக்கிறது
• C) இரண்டு அளவீடுகளின் சராசரியை எடுத்து அவற்றைப் புகாரளித்தல்
• D) அளவீட்டை முற்றிலுமாகப் புறக்கணித்து, காட்சிப் பதிவுகளை மட்டும் எழுதுங்கள்

விளக்கம்: அளவீடு என்பது ஒரு மதிப்பீடு மற்றும் பிரிவு எல்லை, துண்டு தேர்வு, நெறிமுறை மற்றும் அளவீட்டு முறையைப் பொறுத்தது. வெவ்வேறு முறைகளைப் பயன்படுத்தி தானியங்கி மற்றும் கைமுறை அளவீடுகள் செய்யப்படும்போது, ​​'வளர்ச்சி' என்ற தவறான எண்ணம் எழலாம். விரிவாக்க முடிவை எடுப்பதற்கு முன், அதே முறையைப் பயன்படுத்தி, ஒரே விமானத்தில் மற்றும் நிலையான எல்லைகளுடன் ஒப்பிட வேண்டும், மேலும் எந்த முரண்பாடும் கதிரியக்கவியலாளரால் மதிப்பீடு செய்யப்பட வேண்டும்.

6. PACS இல் AI முடிவுகளைச் சேர்க்கும்போது அசல் DICOM படத்தைப் பற்றிய தங்க விதி என்ன?

• A) செயற்கை நுண்ணறிவு அடையாளங்கள் அசல் படத்தின் மீது நிரந்தரமாக எழுதப்பட வேண்டும்
• B) AI வெளியீடு ஒரு தனித் தொடர்/அடுக்காக சேர்க்கப்படுகிறது; அசல் கண்டறியும் படம் மாற்றப்படவில்லை மற்றும் சுவடு பதிவு பாதுகாக்கப்படுகிறது ✔
• C) அசல் படத்தை சேமிக்கவே கூடாது, செயலாக்கப்பட்ட பதிப்பை மட்டுமே வைத்திருக்க வேண்டும்
• D) நோயாளியின் தலைப்பிற்குள் AI வெளியீடு உரையாக உட்பொதிக்கப்பட வேண்டும்

விளக்கம்: AI மார்க்அப்கள், அளவீடுகள் மற்றும் சிறப்பம்சங்கள் ஒரு தனி தொடர், அடுக்கு அல்லது கட்டமைக்கப்பட்ட அறிக்கை பொருளாக சேமிக்கப்பட வேண்டும்; அசல் கண்டறியும் படத்தை ஒருபோதும் மாற்றக்கூடாது. இந்த வழியில், கதிரியக்க நிபுணர் எப்போதும் மூலத் தரவைப் பார்க்க முடியும், சுவடு பதிவு பாதுகாக்கப்படுகிறது, மேலும் AI வெளியீடு அசலில் இருந்து வேறுபடுத்திக் காட்டப்படுகிறது.

7. ஒரு மேமோகிராபி AI அதிக 'உணர்திறன்' ஆனால் குறைந்த 'குறிப்பிட்டத்துடன்' வேலை செய்கிறது. இது நடைமுறையில் என்ன அர்த்தம்?

• A) மாதிரி கிட்டத்தட்ட எந்த கண்டுபிடிப்பையும் குறிக்கவில்லை
• B) மாதிரி ஒருபோதும் தவறான நேர்மறைகளை உருவாக்காது
• C) மாடல் மிகவும் உண்மையான கண்டுபிடிப்புகளை படம்பிடிக்கிறது ஆனால் பல தவறான நேர்மறைகளை உருவாக்கலாம், இது தேவையற்ற நினைவுக்கு வழிவகுக்கும் ✔
• D) மாதிரியானது உறுதியான நோயறிதலைச் செய்யக்கூடிய நிகழ்வுகளை மட்டுமே குறிக்கிறது.

விளக்கம்: அதிக உணர்திறன் என்பது மிகவும் உண்மையான நேர்மறைகளை (சில தவறான எதிர்மறைகள்) கைப்பற்றுவதாகும். குறைந்த விவரக்குறிப்பு என்பது ஆரோக்கியமான வழக்குகளை அடிக்கடி குறிப்பதாகும், அதாவது அதிக எண்ணிக்கையிலான தவறான நேர்மறைகளை உருவாக்குகிறது. இது கசிவைக் குறைக்கிறது ஆனால் தேவையற்ற நினைவு மற்றும் விசாரணையின் சுமையை அதிகரிக்கிறது; வாசலின் தேர்வு ஒரு மருத்துவ சமநிலை மற்றும் கதிரியக்கவியலாளரின் விளக்கத்தால் நிர்வகிக்கப்படுகிறது.

8. AI மாதிரியானது ஒரு குறிப்பிட்ட உற்பத்தியாளரின் சாதனம் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட நோயாளி மக்கள்தொகையில் பயிற்சியளிக்கப்படுகிறது. உங்கள் சொந்த நிறுவனத்தில் வேறு சாதனம் மற்றும் மக்கள்தொகையில் பயன்படுத்துவதற்கு முன் சிறந்த அணுகுமுறை என்ன?

• A) எல்லா இடங்களிலும் ஒரே மாதிரியான செயல்திறனைக் கொடுக்கும் என்று வைத்துக்கொள்வோம்
• B) மாதிரியை எப்போதும் சோதிக்காமல் அனைத்து ஆய்வுகளையும் கட்டாயமாக்குதல்
• சி) பயனர் இடைமுகம் துருக்கியில் இருந்தால் மட்டுமே பாதுகாப்பானதாகக் கருதுகிறது.
• D) உள்ளூர் சரிபார்ப்பைச் செய்து, உங்கள் சொந்த சாதனம் மற்றும் மக்கள்தொகையில் செயல்திறனைச் சரிபார்த்து, ஒப்புதல்/ஆதாரத்தின் அளவை மதிப்பாய்வு செய்யவும் ✔

விளக்கம்: மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்ட தரவு விநியோகத்திலிருந்து விலகிச் செல்லும்போது செயல்திறன் குறையலாம்; இது விநியோக மாற்றம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. புதிய சாதனம், நெறிமுறை அல்லது மக்கள்தொகையில் பயன்படுத்துவதற்கு முன், உள்ளூர் சரிபார்ப்பு (உங்கள் சொந்த தரவின் செயல்திறன் சரிபார்ப்பு) செய்யப்பட வேண்டும் மற்றும் ஒழுங்குமுறை ஒப்புதல் மற்றும் சான்றுகளின் நிலை மதிப்பாய்வு செய்யப்பட வேண்டும்.

9. இலவச உரை அறிக்கையிடலில் கட்டமைக்கப்பட்ட அறிக்கையிடலின் மிக முக்கியமான பாதுகாப்பு நன்மை என்ன?

• A) நிலையான தலைப்புகள் மற்றும் கட்டாய புலங்களுக்கு நன்றி, இது காணாமல் போன கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் தெளிவின்மை அபாயத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்கிறது ✔
• B) அறிக்கைகள் குறுகியதாக தோன்றும்
• C) கதிரியக்க நிபுணர் படத்தைப் பார்ப்பது தேவையற்றதாக ஆக்குகிறது.
• D) கதிரியக்க நிபுணர் அனுமதியின்றி அறிக்கையை அனுப்ப செயற்கை நுண்ணறிவை அனுமதிக்கிறது

விளக்கம்: கட்டமைக்கப்பட்ட அறிக்கையிடல் நிலையான தலைப்புகள், தேவையான புலங்கள் மற்றும் பொதுவான சொற்களஞ்சியம் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்துகிறது; இது காணாமல் போன கண்டுபிடிப்புகள், தவறவிட்ட புலங்கள் மற்றும் தவறான புரிதல்களின் ஆபத்தை குறைக்கிறது, மருத்துவர்களிடையே நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்கிறது, மேலும் செயற்கை நுண்ணறிவு புலங்களை நிரப்பவும், நிலைத்தன்மையை சரிபார்க்கவும் எளிதாக்குகிறது. இலவச உரை மிகவும் நெகிழ்வானது, ஆனால் தவிர்க்கப்படுதல் மற்றும் தெளிவின்மைக்கு அதிக ஆபத்து உள்ளது.

10. ஒரு பட மேம்பாடு (சூப்பர்-ரெசல்யூஷன்) அல்காரிதம் குறைந்த அளவிலான CT ஐ 'சுத்தம்' செய்ய முடியும், அதே நேரத்தில் உண்மையில் இல்லாத நுண்ணிய கட்டமைப்பைச் சேர்க்கிறது. இது உங்களுக்கு என்ன நினைவூட்டுகிறது?

• A) மேம்படுத்தப்பட்ட படம் எப்போதும் நம்பகமானதாக இருக்கும்
• B) மேம்பாடு செயற்கையான விவரங்களைச் சேர்க்கலாம் அல்லது உண்மையான கண்டுபிடிப்பை நீக்கலாம்; சந்தேகம் இருந்தால், மூலப் படத்தை திருப்பி அனுப்ப வேண்டும் மற்றும் கண்டறியும் செல்லுபடியை கேள்விக்குட்படுத்த வேண்டும் ✔
• சி) டெனோயிஸ் செய்த பிறகு, டோஸ் தானாகவே குறைகிறது
• D) விரிவாக்கம் நிறத்தை மட்டுமே மாற்றுகிறது, உள்ளடக்கத்தை பாதிக்காது

விளக்கம்: படத்தை மேம்படுத்தும் வழிமுறைகள் சத்தத்தைக் குறைக்கும் அதே வேளையில், அவை செயற்கையான விவரங்களைச் சேர்க்கலாம் அல்லது உண்மையான சிறிய கண்டுபிடிப்புகளை அழிக்கலாம். மேம்படுத்தப்பட்ட படத்தின் கண்டறியும் செல்லுபடியாகும் தன்மை குறைவாக இருக்கலாம் மற்றும் சந்தேகம் ஏற்பட்டால், அசல்/அசல் படத்திற்குத் திரும்பவும், தேவைப்பட்டால், பொருத்தமான நெறிமுறையுடன் மறு மதிப்பீடு செய்வது அவசியம் என்பதை நினைவூட்டுகிறது. அழகாக அழகாக இருப்பது கண்டறியும் துல்லியத்தை குறிக்காது.

11. பொது AI கருவிக்கு அனுப்பப்படும் நோயாளியின் கதையை அநாமதேயமாக்கும்போது சரியான நடத்தை என்ன?

• A) குடும்பப்பெயரை மட்டும் நீக்கிவிட்டு பெயர் மற்றும் நெறிமுறை எண்ணை விட்டுவிட்டால் போதும்
• B) அனைத்து மருத்துவ தகவல்களையும் நீக்குகிறது, அதனால் AI எந்த சூழலையும் பார்க்கவில்லை
• C) அடையாளம், நெறிமுறை, தொடர்பு மற்றும் நிறுவனத் தகவல்களை அகற்றி மருத்துவரீதியாகத் தேவையான அநாமதேய தகவலை மட்டும் விட்டு விடுங்கள் ✔
• D) அநாமதேயப்படுத்தல் தேவையற்றது; வாகனம் ஏற்கனவே பாதுகாப்பாக உள்ளது

விளக்கம்: பெயர், TR ஐடி எண், நெறிமுறை/கோப்பு எண், தொடர்பு மற்றும் நிறுவனத் தகவல்கள் அகற்றப்பட வேண்டும்; மருத்துவ ரீதியாக தேவையான தகவல்கள் (வயது பிரிவு, பாலினம், தொடர்புடைய வரலாறு) மட்டுமே இருக்க வேண்டும். 'Ayşe Yılmaz, protocol 2024-114523' என்பதற்குப் பதிலாக '62 வயதான பெண், மார்பக புற்றுநோயின் அறியப்பட்ட வரலாறு' என்று எழுதுவதே சரியான அணுகுமுறை.

12. நுரையீரல் தக்கையடைப்பு (PE) CT ஆஞ்சியோகிராம் (எதிர்மறை AI) பற்றிய எந்தக் கண்டுபிடிப்பையும் AI கொடியிடவில்லை. கதிரியக்க நிபுணருக்கு இதற்கு சரியான விளக்கம் என்ன?

• A) நிச்சயமாக எம்போலிசம் இல்லை, அறிக்கையை எதிர்மறையாக விரைவில் மூடலாம்
• பி) தேர்வு மீண்டும் செய்யப்பட வேண்டும்
• C) செயற்கை நுண்ணறிவு எதிர்மறை என்று கூறுவதால் மருத்துவரிடம் ஆலோசனை பெற வேண்டிய அவசியமில்லை
• D) எதிர்மறை AI ஒரு உத்தரவாதம் அல்ல; கதிரியக்க நிபுணர் தனது சொந்த மதிப்பீட்டில் முழு படத்தையும் படிக்கிறார், மாடல் கண்டுபிடிப்பை தவறவிட்டிருக்கலாம் ✔

விளக்கம்: எதிர்மறையான AI வெளியீடு என்பது எம்போலிசம் விலக்கப்பட்டதாக அர்த்தமல்ல; மாதிரி கண்டுபிடிப்பை தவறவிட்டிருக்கலாம் (தவறான எதிர்மறை). AI ஆல் குறிக்கப்படாத பகுதிகள் உட்பட, கதிரியக்க நிபுணர் முழுப் படத்தையும் தனது சொந்த மருத்துவத் தீர்ப்புடன் படிக்க வேண்டும். எதிர்மறை AI என்பது நோயறிதலுக்கு உத்தரவாதம் அல்ல, ஆனால் அதிகபட்சம் ஒரு துணை சமிக்ஞையாகும்.

13. ஒரு முக்கியமான கண்டுபிடிப்புக்கான எச்சரிக்கையை AI உருவாக்கியது (எ.கா., பாரிய மண்டையோட்டு இரத்தப்போக்கு). க்ளோஸ்-லூப் கிரிட்டிகல் ஃபைண்டிங் ரிப்போர்ட்டிங்கிற்கு யார் பொறுப்பு?

• A) கண்டறிதலை உறுதிப்படுத்துவது, மருத்துவரிடம் அதைத் தொடர்புகொள்வது, தகவல்தொடர்புகளை ஆவணப்படுத்துவது மற்றும் மூடிய வளையத்தை நிறைவு செய்வது கதிரியக்கவியலாளரின் பொறுப்பாகும் ✔
• B) அறிவிப்பு முற்றிலும் தானாகவே உள்ளது, கதிரியக்க நிபுணருக்கு எந்தப் பங்கும் இல்லை
• சி) பொறுப்பு செயற்கை நுண்ணறிவு உற்பத்தியாளருக்கு செல்கிறது
• D) பணிப்பட்டியலில் எச்சரிக்கை இருப்பதால், கூடுதல் தகவல் தொடர்பு தேவையில்லை

விளக்கம்: AI எச்சரிக்கை ஒரு நினைவூட்டல்; முக்கியமான கண்டறிதலை உறுதிப்படுத்துவது, கலந்துகொள்ளும் மருத்துவரிடம் நேரடியாகத் தொடர்புகொள்வது, தகவல்தொடர்புகளை ஆவணப்படுத்துவது மற்றும் மூடிய-லூப்பை (தகவல் பெறப்பட்டதை உறுதிசெய்தல்) நிறைவு செய்வது கதிரியக்கவியலாளரின் பொறுப்பாகும். தானியங்கு எச்சரிக்கை மனித தொடர்பு மற்றும் உறுதிப்படுத்தலுக்கு மாற்றாக இல்லை.

14. இமேஜிங் யூனிட்டில் செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடு நிலையானதாகவும் பாதுகாப்பாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்வதற்கான சிறந்த ஆளுகை அணுகுமுறை என்ன?

• A) ஒரு முறை நிறுவவும், மீண்டும் மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டாம்
• B) செயல்திறனை தவறாமல் கண்காணிக்கவும், கருத்து மற்றும் சுய-தணிக்கை சுழற்சியை நிறுவவும், பிழைகளின் எடுத்துக்காட்டுகளை மதிப்பாய்வு செய்யவும் மற்றும் இறுதி முடிவை கதிரியக்கவியலாளரிடம் வைத்திருங்கள் ✔
• C) அனைத்து முடிவுகளையும் மாதிரிக்கு ஒப்படைத்தல் மற்றும் கதிரியக்க வல்லுனர்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைத்தல்
• D) செயற்கை நுண்ணறிவு வெளியீடுகளை ஒருபோதும் பதிவு செய்யாதீர்கள் மற்றும் எந்த தடயத்தையும் விட்டுவிடாதீர்கள்

விளக்கம்: பாதுகாப்பான பயன்பாடு ஒரு முறை நிறுவல் அல்ல; இதற்கு செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்தல், கதிரியக்க வல்லுனர்களின் கருத்து சேகரிப்பு, தவறான எதிர்மறை/நேர்மறை மாதிரிகளை மதிப்பாய்வு செய்தல், மாதிரி புதுப்பிப்புகள் மற்றும் விநியோகச் சறுக்கல் ஆகியவற்றைக் கண்காணித்தல் மற்றும் வழக்கமான சுய-தணிக்கை தேவை. பொறுப்பு, கையொப்பம் மற்றும் இறுதி முடிவு எப்போதும் கதிரியக்கவியலாளரிடம் இருக்கும்.