లాభాలు:
- బయోమెడికల్ వర్క్ఫ్లోలో కృత్రిమ మేధస్సు ఎక్కడ సురక్షిత విలువను ఉత్పత్తి చేస్తుందో మరియు ఏ నిర్ణయాల బాధ్యత వైద్యుడు మరియు అధీకృత ఇంజనీర్గా ఉంటుందో గుర్తించగలగడం.
- ప్రతి AI అవుట్పుట్ను మాగ్నిట్యూడ్ యొక్క ఫిజియోలాజికల్ ఆర్డర్, క్లినికల్ ప్లాజిబిలిటీ మరియు స్వతంత్ర సాక్ష్యాలతో క్రాస్-ధృవీకరించే క్రమశిక్షణను వర్తింపజేయగల సామర్థ్యం
- భ్రాంతి, డేటా లీకేజీ మరియు రోగి భద్రత యొక్క ప్రమాదాలను గుర్తించండి మరియు సందర్భాన్ని అజ్ఞాతం చేయడం ద్వారా సురక్షిత ప్రాంప్ట్లను సెటప్ చేసే అలవాటును అభివృద్ధి చేయండి.
బయోమెడికల్ ఇంజనీరింగ్ అనేది ఒక వృత్తి, ఇక్కడ మానవ శరీరం యొక్క సంక్లిష్టత మరియు ఇంజనీరింగ్ యొక్క ఖచ్చితత్వం యొక్క అన్వేషణ కలుస్తాయి. ఒక ECG సిగ్నల్ అనేది గుండె యొక్క విద్యుత్ నీడ, ఒక MRI చిత్రం కణజాలం యొక్క అయస్కాంత ప్రతిధ్వని, ప్రయోగశాల విలువ ఒక స్నాప్షాట్. ఈ కొలతలన్నీ పరోక్షంగా, ధ్వనించేవి మరియు వివరణ అవసరం. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI; పెద్ద డేటా నమూనాల నుండి నేర్చుకునే మరియు టెక్స్ట్/ఇమేజెస్/నంబర్లను ఉత్పత్తి చేసే సాఫ్ట్వేర్ సిస్టమ్లు) ఈ వివరణను వేగవంతం చేయగలవు, కానీ నిష్ణాతమైన భాషతో దాని తప్పులను కూడా దాచవచ్చు. ఈ యూనిట్ మొత్తం మాడ్యూల్ నిర్మించబడే రెండు పునాదులను వేస్తుంది: బయోమెడికల్ వర్క్ఫ్లోలో AI నిజమైన విలువను ఎక్కడ ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు మేము ప్రతి అవుట్పుట్ను ఎలా ధృవీకరిస్తాము.
ప్రారంభం నుండి ఒక సంపూర్ణ గీతను గీద్దాం: ఈ మాడ్యూల్ అంతటా మీరు నేర్చుకునే పద్ధతులు ఏవీ అర్హత కలిగిన వైద్యుని నిర్ధారణ, సమర్థ ఇంజనీర్ యొక్క ఆమోదం మరియు ధృవీకరించబడిన పరికర ప్రక్రియలను భర్తీ చేయవు. కృత్రిమ మేధస్సు నిర్ధారణ కాదు. కృత్రిమ మేధస్సు సహాయకుడు; త్వరగా చదువుతుంది, త్వరగా సంకేతాలు ఇస్తుంది, నమూనాలను పట్టుకుంటుంది. కానీ ట్యూమర్ మిస్ అయితే, పరికరం తప్పుడు అలారం ఇస్తుంది, మోతాదు తప్పుగా లెక్కించబడుతుంది, బాధ్యత సాఫ్ట్వేర్పై కాదు, నిర్ణయం తీసుకున్న ఫిజిషియన్ మరియు ఇంజనీర్పై ఉంటుంది. మీరు ఈ వాక్యాన్ని ప్రతి యూనిట్లో వివిధ రూపాల్లో చూస్తారు, ఎందుకంటే ఇంజినీరింగ్లో రోగి భద్రతకు సంబంధించిన ఏకైక నిజం ఇదే.
బయోమెడికల్ వర్క్ఫ్లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ విలువను ఎక్కడ సృష్టిస్తుంది?
బయోమెడికల్ ఇంజనీర్ లేదా క్లినికల్ టెక్నాలజీ టీమ్ యొక్క వారం దాదాపు మూడు రకాల పనిగా విభజించబడింది: డేటా తయారీ (సిగ్నల్ క్లీనింగ్, ఇమేజ్ ప్రిప్రాసెసింగ్, టేబుల్ ఎడిటింగ్, లాగ్ ఎక్స్ట్రాక్షన్), ఇంటర్ప్రెటేషన్ మరియు విశ్లేషణ (డిటెక్షన్, క్లాసిఫికేషన్, ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్, రిస్క్ స్కోరింగ్) మరియు కమ్యూనికేషన్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్ (సాంకేతిక ఫైల్, ధ్రువీకరణ నివేదిక, సాహిత్య సారాంశం, పరికర సారాంశం). AI మూడు ప్రాంతాలను తాకింది, అయితే దాని సహకారం మరియు ప్రమాదం ప్రతిదానిలో భిన్నంగా ఉంటాయి.
డేటా తయారీ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సురక్షితమైన మరియు అత్యంత లాభదాయకమైన రంగం. రా సిగ్నల్ నుండి శబ్దాన్ని తీసివేయడం, చిత్రాలను ప్రామాణిక పరిమాణానికి స్కేలింగ్ చేయడం, నిర్మాణాత్మక ఫీల్డ్లలోకి ఉచిత-టెక్స్ట్ క్లినికల్ నోట్లను అనువదించడం, అస్థిరమైన యూనిట్లను సమలేఖనం చేయడం-ఇవి పునరావృతమయ్యే, నియమ-ఆధారిత మరియు ధృవీకరించడానికి సులభమైన పనులు. ఇక్కడ లోపం ఉన్నప్పటికీ, మూలానికి (రా డేటా) తిరిగి వెళ్లి దాన్ని తనిఖీ చేయడానికి నిమిషాల సమయం పడుతుంది.
వ్యాఖ్యానం మరియు విశ్లేషణ రంగం అత్యధిక విలువను మరియు అత్యధిక ప్రమాదాన్ని కలిగి ఉంటుంది. AI ఒక చిత్రంలో అనుమానాస్పద ప్రాంతాన్ని గుర్తించగలదు, సిగ్నల్లో సాధ్యమయ్యే అరిథ్మియాను గుర్తించగలదు; ఇది బిజీగా ఉన్న క్లినిక్లో పట్టించుకోని నమూనాను బహిర్గతం చేయవచ్చు. కానీ అదే మోడల్ నమ్మకంగా ఉనికిలో లేని అన్వేషణను ఉత్పత్తి చేయగలదు (ఈ దృగ్విషయాన్ని భ్రాంతి అని పిలుస్తారు: మోడల్ ఉనికిలో లేని సమాచారాన్ని వాస్తవమైనదిగా అందిస్తుంది). ఈ ఫీల్డ్లో, AI అనేది పరికల్పన మరియు ప్రాధాన్యత సాధనం, నిర్ణయాధికారం కాదు.
కమ్యూనికేషన్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్లో AI డ్రాఫ్ట్ యాక్సిలరేటర్. ప్రామాణీకరణ నివేదిక యొక్క పద్ధతుల విభాగం, సాహిత్య సారాంశం లేదా ప్రమాద విశ్లేషణ యొక్క మొదటి చిత్తుప్రతిని నిమిషాల్లో ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఇక్కడ ప్రమాదం ఏమిటంటే తయారు చేయబడిన మూలాలు మరియు తప్పు సంఖ్యలు గుర్తించబడకుండా ప్రవహించే వచనంలోకి జారిపోతాయి.
ధ్రువీకరణ క్రమశిక్షణ: ముగ్గురు యాంకర్ నియమం
ఈ మాడ్యూల్ యొక్క హృదయం ఒకే అలవాటు: ఏదైనా AI అవుట్పుట్ని ధృవీకరించకుండా క్లినికల్ లేదా ఇంజనీరింగ్ నిర్ణయంలో చేర్చకూడదు. మేము మూడు స్వతంత్ర యాంకర్లపై ధృవీకరణను ఆధారం చేస్తాము.
మొదటి యాంకర్ - పరిమాణం యొక్క శారీరక క్రమం. ఫలితం మానవ శరీరధర్మశాస్త్రం యొక్క తెలిసిన పరిధిలో ఉందా? విశ్రాంతి హృదయ స్పందన నిమిషానికి 50-100 బీట్స్; మోడల్ 400 ఇస్తే, ఆర్టిఫ్యాక్ట్ లేదా ఎడిటింగ్ లోపం ఉంది. వయోజన శరీర ఉష్ణోగ్రత 36-38 °C బ్యాండ్లో ఉంటుంది; 45 °C అనేది జీవులతో శారీరకంగా అననుకూలంగా ఉంటుంది. పెద్దవారి మొత్తం రక్త పరిమాణం సుమారు 5 లీటర్లు. ఈ చెక్ సెకన్లు పడుతుంది మరియు చాలా ఎర్రర్లను క్యాచ్ చేస్తుంది.
రెండవ యాంకర్ - క్లినికల్ ప్లాసిబిలిటీ. అవుట్పుట్ రోగి యొక్క క్లినికల్ హిస్టరీ మరియు మెడికల్ హేతువుకు అనుగుణంగా ఉందా? మోడల్ 25 ఏళ్ల లక్షణరహిత రోగికి అధునాతన అన్వేషణను "అధిక విశ్వాసం" సూచిస్తే, ముందస్తు సంభావ్యత తక్కువగా ఉంటుంది మరియు ఈ సిగ్నల్ అదనపు అనుమానంతో చూడబడుతుంది. వయస్సు, లింగం, చరిత్ర మరియు లక్షణాలు ప్రతి వివరణ తప్పనిసరిగా పాస్ చేయవలసిన ఆమోదయోగ్యత యొక్క వడపోత.
మూడవ యాంకర్ - స్వతంత్ర సాక్ష్యం. ఇది బలమైన యాంకర్. ఒక సూచన ప్రమాణ పరీక్ష, రెండవ ఇమేజింగ్ పద్ధతి, ప్రయోగశాల నిర్ధారణ, నిపుణుల రెండవ అభిప్రాయం. AI ద్వారా ఫ్లాగ్ చేయబడిన ఒక అన్వేషణ నిపుణుడిచే గోల్డ్ స్టాండర్డ్ పద్ధతి లేదా స్వతంత్ర మూల్యాంకనంతో పరీక్షించబడుతుంది. క్లినికల్ సత్యం ఎల్లప్పుడూ గెలుస్తుంది.
మూడు చిన్న కేసులు: సంఖ్యల వారీగా
కేస్ 1 — సిగ్నల్ ప్రిప్రాసెసింగ్లో సమయం ఆదా అవుతుంది. ఒక క్లినికల్ ఇంజనీర్ పరిశోధనా అధ్యయనం కోసం 320 ECG రికార్డింగ్లలో కళాఖండాలను మాన్యువల్గా విభజించడం మరియు ఫ్లాగ్ చేయడం; రికార్డింగ్కి సగటున 7 నిమిషాలు, మొత్తం సుమారు 37 గంటలు. AI-ఆధారిత ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ వర్క్ఫ్లోతో, ఇది మొదటి డ్రాఫ్ట్ మార్కప్ను ఒక్కో రికార్డ్కు 40 సెకన్లకు తగ్గించింది, మిగిలిన సమయాన్ని దృశ్య తనిఖీకి కేటాయించింది. మొత్తం సమయం సుమారు 12 గంటలకు పడిపోయింది; క్లిష్టమైన విషయం ఏమిటంటే, ఆదా చేసిన సమయాన్ని ధృవీకరణ కోసం వెచ్చించారు.
కేస్ 2 - క్యాప్చర్డ్ హాలూసినేషన్. ఒక బయోమెడికల్ ఇంజనీర్ పరికరం యొక్క క్లినికల్ మూల్యాంకన నివేదిక కోసం సాహిత్య సారాంశాన్ని అభ్యర్థించినప్పుడు, "Yilmaz et al. 2019 98% సున్నితత్వాన్ని నివేదించింది" అనే వాక్యాన్ని చేర్చారు. అటువంటి వ్యాసం లేదు; మోడల్ నిజమైన నమూనాను అనుకరించడం ద్వారా లక్షణాన్ని రూపొందించింది. నివేదికపై సంతకం చేయడానికి ముందు మూల ధృవీకరణ (DOI మరియు జర్నల్ చెక్) లోపాన్ని గుర్తించింది.
కేస్ 3 - యూనిట్ లోపం. డోస్ గణన సహాయంలో, మోడల్ ఔషధ సాంద్రతను mg/mLకి బదులుగా µg/mLతో గందరగోళపరచడం ద్వారా సిఫార్సు చేయబడిన వాల్యూమ్ను 1000 రెట్లు మార్చింది. మాగ్నిట్యూడ్ చెక్ యొక్క ఫిజియోలాజికల్ ఆర్డర్-“వయోజన వ్యక్తికి 2 మిల్లీలీటర్లు ఇవ్వబడుతుంది, 2 లీటర్లు కాదు”-వెంటనే లోపాన్ని వెల్లడి చేసింది. ఈ గణన ఇప్పటికీ ఆమోదం కోసం ఫార్మసిస్ట్ మరియు వైద్యుడి వద్దకు వెళ్లింది; AI అనేది కేవలం ఒక ఇంటర్మీడియట్ నియంత్రణ సాధనం.
బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్
బలహీనమైన ప్రాంప్ట్:
ఈ రోగి యొక్క డేటాను చూడండి మరియు అతని రోగనిర్ధారణను పేర్కొనండి.[data]
శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్:
మీ పాత్ర: మీరు బయోమెడికల్ డేటా అనలిస్ట్ (మీరు రోగ నిర్ధారణ చేయరు). అందించిన డేటా ఆధారంగా మాత్రమే కింది అనామక కొలతలను సంగ్రహించండి. - నిర్ధారణ చేయవద్దు; సంఖ్యాపరమైన ఫలితాలు మరియు సాధారణ పరిధి పోలికను మాత్రమే ఇవ్వండి. - డేటాలో లేని అన్వేషణలు, విలువలు లేదా కథనాలను జోడించవద్దు. - ప్రతి పరిశీలన పక్కన ఉన్న కుండలీకరణాలతో మీరు ఆధారపడిన డేటా లైన్ను చూపండి. - అస్పష్టమైన ప్రదేశంలో "డేటా సరిపోదు" అని వ్రాయండి. - ముగింపులో: వైద్యుడు తప్పనిసరిగా నిర్ధారించాల్సిన 3 పాయింట్ల ప్రత్యేక జాబితాను రూపొందించండి. అనామక డేటా: [కొలతలు]
శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్ మోడల్పై మూడు అంశాలను విధిస్తుంది: మూలానికి అంటుకోవడం, రోగనిర్ధారణ అధికారాన్ని ఊహించకపోవడం మరియు ధృవీకరించడానికి విషయాలను గుర్తించడం. ఇది భ్రాంతిని పూర్తిగా ముగించదు, కానీ అది కనిపించేలా చేస్తుంది మరియు పాత్రను సరిగ్గా ఉంచుతుంది.
నాలుగు కాపీ చేయగల టెంప్లేట్లు
1) అనామక సందర్భాన్ని ఏర్పాటు చేయడం:
నేను బయోమెడికల్ మిషన్లో సహాయం చేయాలనుకుంటున్నాను. రోగి పేరు, గుర్తింపు, తేదీ మరియు సంస్థాగత సమాచారం గోప్యంగా ఉంటాయి; నేను వాటిని "పేషెంట్-ఎ", "డే-0" వంటి ప్రాతినిధ్య వ్యక్తీకరణలతో ఇస్తాను. అన్వేషణ: [క్వెస్ట్]. నేను అందించే అనామక సాంకేతిక డేటాపై ఆధారపడండి.
2) మూడు యాంకర్ ధృవీకరణ అభ్యర్థనలు:
కింది అవుట్పుట్ కోసం మూడు తనిఖీలు చేయండి:1) ఫిజియోలాజికల్ ఆర్డర్ ఆఫ్ మ్యాగ్నిట్యూడ్: ప్రతి సంఖ్య మానవ పరిధిలో ఉందా? కాకపోతే, మార్క్.2) వైద్యపరమైన ఆమోదయోగ్యత: వయస్సు/చరిత్ర/లక్షణానికి విరుద్ధంగా క్లెయిమ్లు ఉన్నాయా?3) ధృవీకరణ జాబితా: స్వతంత్ర పరీక్ష/నిపుణుడి ద్వారా నిర్ధారించాల్సిన అంశాలు.అవుట్పుట్: [టెక్స్ట్]
3) అస్పష్టతను అమలు చేయడం:
విశ్వాసం యొక్క మూడు స్థాయిలలో మీ వివరణను ఇవ్వండి:- అధిక విశ్వాసం (డేటా ద్వారా నేరుగా మద్దతు ఇవ్వబడుతుంది)- మధ్యస్థ విశ్వాసం (సహేతుకమైన అనుమితి)- ఊహాజనిత (అదనపు డేటా/పరీక్ష అవసరం) టాస్క్: [టాస్క్]. డేటా: [అనామక డేటా]
4) నిర్ణయం/మద్దతు వ్యత్యాసం:
కింది పనిని రెండుగా విభజించండి:A) AI విశ్వాసంతో చేయగల డేటా/డ్రాఫ్ట్ పనిB) అధీకృత వైద్యుడు/ఇంజనీర్ ఆమోదం తప్పనిసరి టాస్క్ వివరణ: [నిర్వచనం]
AI పాత్ర: మిషన్ రకం ద్వారా ప్రమాదం
టాస్క్ రకం
AI సహకారం
ప్రమాద స్థాయి
ధృవీకరణ సాంద్రత
సిగ్నల్/ఇమేజ్ ప్రిప్రాసెసింగ్
అధిక
తక్కువ
స్పాట్ చెక్
ప్రాథమిక మార్కింగ్ను కనుగొనడం
అధిక
మధ్యస్థ
నిపుణుడు + సహేతుకత
ప్రిడిక్షన్/రిస్క్ స్కోరింగ్
మధ్యస్థ
అధిక
క్రమాంకనం + స్వతంత్ర
రోగ నిర్ధారణ/చికిత్స నిర్ణయం
పరిమితం
చాలా ఎక్కువ
పూర్తి వైద్యుల ఆమోదం
నివేదిక/సాహిత్యం డ్రాఫ్ట్
అధిక
మధ్యస్థ
మూల నిర్ధారణ
పరికర భద్రత నిర్ణయం
పరిమితం
చాలా ఎక్కువ
ప్రామాణిక + V&V + ఆమోదం
చిట్కా: ఒక పని యొక్క ప్రమాద స్థాయిని నిర్ణయించడానికి, ఒక ప్రశ్న అడగండి: "ఈ అవుట్పుట్ తప్పుగా ఉంటే రోగికి ఏమి జరుగుతుంది?" సమాధానం "నేను కొన్ని నిమిషాలు కోల్పోతాను" అయితే, తేలికగా ధృవీకరించండి; "రోగికి హాని కలిగించవచ్చు" అయితే, అవుట్పుట్ను పరికల్పనగా పరిగణించి, పూర్తి క్లినికల్/ఇంజనీరింగ్ ప్రక్రియ ద్వారా దాన్ని అమలు చేయండి.
శ్రద్ధ: కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అత్యంత ప్రమాదకరమైన లక్షణం అది తప్పులు చేయడం కాదు, కానీ అది నమ్మకంగా మరియు వైద్య భాషలో తప్పులు చేస్తుంది. A fluent, technical and professional text does not mean it is correct. సాక్ష్యాన్ని నమ్మండి, శైలి కాదు.
సాధారణ తప్పులు
- ఖచ్చితత్వం కోసం పొరపాటు పటిమ. వచనం ఎంత వైద్యపరంగా కనిపించినా, వాస్తవమైన దావాలు (విలువ, కనుగొనడం, మూలం, మోతాదు) స్వతంత్రంగా ధృవీకరించబడాలి.
- పని రకం ద్వారా ప్రమాదాన్ని స్కేలింగ్ చేయడం లేదు. Looking at a dose account in the same way as an email draft. రోగికి సంభావ్య హానిని బట్టి ధ్రువీకరణ స్కేల్ చేయబడుతుంది.
- ఆలోచించకుండా రోగి డేటాను నమోదు చేయడం. ఆరోగ్య డేటా ప్రత్యేక వ్యక్తిగత డేటా; అనియంత్రిత వాహనంలోకి ప్రవేశించే ముందు అజ్ఞాతం చేయండి.
- AI డయాగ్నస్టిక్ అధికారాన్ని ఇవ్వడం. AI నిర్ధారణ చేయదు; పరికల్పనలను రూపొందిస్తుంది. రోగ నిర్ధారణ మరియు చికిత్స నిర్ణయాలు వైద్యునికి చెందినవి.
- అనిశ్చితిని విస్మరించడం. మోడల్ "నమ్మకంగా" కనిపించడం వల్ల అనిశ్చితి మాయమైపోతుందని కాదు; విశ్వాస స్థాయి మరియు పరిధి కోసం అడగండి.
సారాంశంలో
- బయోమెడికల్ కొలతలు పరోక్షంగా మరియు ధ్వనించేవి; కృత్రిమ మేధస్సు వాటిని వేగవంతం చేస్తుంది మరియు వారి లోపాలను దాచగలదు.
- Artificial intelligence is the safest and most profitable in data preparation, the most valuable but riskiest in interpretation/analysis, and the accelerator in documentation.
- ప్రతి ఫలితం మూడు వ్యాఖ్యాతలచే ధృవీకరించబడుతుంది: పరిమాణం యొక్క శారీరక క్రమం, క్లినికల్ ఆమోదయోగ్యత, స్వతంత్ర సాక్ష్యం.
- ఫలితం యొక్క ప్రమాదం అది తప్పుగా ఉంటే రోగికి కలిగించే హానితో సమానంగా ఉంటుంది; validation scales accordingly.
- AI నిర్ధారణ చేయదు; రోగి భద్రతకు సంబంధించి ప్రతి నిర్ణయం అధీకృత వైద్యుడు మరియు ఇంజనీర్ ఆమోదంతో తీసుకోబడుతుంది.
అప్లికేషన్ టాస్క్
మీ స్వంత పని నుండి వారంలో మీరు చేసే ఐదు బయోమెడికల్ టాస్క్లను జాబితా చేయండి (ఉదా. సిగ్నల్ క్లియరింగ్, ప్రిఫ్లైట్ని కనుగొనడం, రిపోర్ట్ విభాగం, రిస్క్ ఉల్లేఖన, పరికర పరీక్ష). ఈ యూనిట్లోని పట్టిక ప్రకారం ప్రతి ఒక్కటి ప్రమాద స్థాయిలో ఉంచండి మరియు "అది తప్పు అయితే రోగికి ఏమి జరుగుతుంది?" ఒక వాక్యంలో ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వండి. ఆపై అతి తక్కువ రిస్క్ టాస్క్కి బలమైన, అనామక ప్రాంప్ట్ని వ్రాసి, దాన్ని ప్రయత్నించండి; ముగ్గురు యాంకర్లతో అవుట్పుట్ని తనిఖీ చేయండి మరియు ఏ యాంకర్లో సమస్య వచ్చిందో గమనించండి.
చెక్లిస్ట్
- [ ] కృత్రిమ మేధస్సు ఎక్కడ సురక్షితంగా ఉత్పత్తి చేస్తుందో మరియు బయోమెడికల్ వర్క్ఫ్లో ఎక్కడ ప్రమాదకర విలువను ఉత్పత్తి చేస్తుందో నేను గుర్తించగలను.
- [ ] ఫిజియోలాజికల్ మాగ్నిట్యూడ్, క్లినికల్ ప్లాసిబిలిటీ మరియు స్వతంత్ర ఆధారాలతో ప్రతి ఫలితాన్ని ధృవీకరించడానికి నేను రిఫ్లెక్స్ను పొందాను.
- [ ] ఒక పని యొక్క ప్రమాద స్థాయి "తప్పు జరిగితే రోగికి ఏమి జరుగుతుంది?" అనే ప్రశ్నతో నేను గుర్తించగలను.
- [ ] భ్రాంతి మరియు అనిశ్చితి అంటే ఏమిటో మరియు వాటిని ఎలా కనిపించేలా చేయాలో నాకు తెలుసు.
- [ ] కృత్రిమ మేధస్సు రోగనిర్ధారణ చేయదని మరియు రోగనిర్ధారణ/చికిత్స నిర్ణయం వైద్యునిపై ఆధారపడి ఉంటుందని నేను అంతర్గతీకరించాను.