యూనిట్లు
1. డెంటిస్ట్రీలో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిచయం: సరిహద్దులు, ధ్రువీకరణ, బాధ్యత మరియు నీతి 2. రేడియోగ్రఫీ ప్రీ-అసెస్‌మెంట్: పనోరమిక్ మరియు పెరియాపికల్ చిత్రాల AI-సహాయక స్కానింగ్ 3. చిత్ర వివరణలో వైద్యుని ఆమోదం: తప్పుడు సానుకూల, తప్పు ప్రతికూల మరియు ధృవీకరణ క్రమశిక్షణ 4. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌తో క్లినికల్ రికార్డ్స్, అనామ్నెసిస్ మరియు ఎగ్జామినేషన్ నోట్స్ స్ట్రక్చర్ చేయడం 5. కృత్రిమ మేధస్సుతో చికిత్స ప్రణాళిక ముసాయిదా మరియు ప్రత్యామ్నాయాల తయారీ 6. పేషెంట్ కమ్యూనికేషన్, ఇన్ఫర్మేషన్ మరియు ఇన్ఫర్మేడ్ కన్సెంట్ టెక్స్ట్‌లు 7. క్లినికల్ మేనేజ్‌మెంట్: అపాయింట్‌మెంట్, రిమైండర్, రీకాల్ మరియు వర్క్‌ఫ్లో ఆటోమేషన్ 8. ప్రోస్తేటిక్స్ మరియు CAD/CAM వర్క్‌ఫ్లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: డిజిటల్ మెజర్‌మెంట్, డిజైన్ మరియు తయారీ 9. ఇంప్లాంట్, ఆర్థోడాంటిక్స్ మరియు 3D ఇమేజింగ్ (CBCT) ప్లానింగ్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సపోర్ట్ 10. పేషెంట్ ఎడ్యుకేషన్, కంటెంట్ ప్రొడక్షన్ మరియు క్లినికల్ కమ్యూనికేషన్‌లో నైతిక సరిహద్దులు 11. గోప్యత, KVKK, డేటా సెక్యూరిటీ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టూల్ ఎంపిక 12. కంటిన్యూయింగ్ ప్రొఫెషనల్ డెవలప్‌మెంట్, ఎవిడెన్స్ ఎవాల్యుయేషన్ మరియు ఫ్యూచర్ ప్రిపరేషన్
యూనిట్ 3 / 12

చిత్ర వివరణలో వైద్యుని ఆమోదం: తప్పుడు సానుకూల, తప్పు ప్రతికూల మరియు ధృవీకరణ క్రమశిక్షణ

లాభాలు:

  • దంతవైద్యం నుండి ఉదాహరణలతో తప్పుడు సానుకూల మరియు తప్పుడు ప్రతికూల భావనలను వివరించే సామర్థ్యం మరియు రోగిపై వాటి క్లినికల్ పరిణామాలను అంచనా వేయడం.
  • ప్రాథమిక స్థాయిలో AI విశ్వాస స్కోర్, సున్నితత్వం మరియు నిర్దిష్టత వంటి సూచికలను చదవగల సామర్థ్యం మరియు అవుట్‌పుట్ ఎంత బరువును మోయాలి
  • ప్రతి రేడియోగ్రాఫిక్ AI అన్వేషణను క్లినికల్ కోరిలేషన్, అదనపు చిత్రాలు మరియు అవసరమైనప్పుడు రెండవ వైద్యుడి అభిప్రాయంతో నిర్ధారించే ప్రోటోకాల్‌ను ఏర్పాటు చేయగల సామర్థ్యం

మునుపటి యూనిట్‌లో, AI రేడియోగ్రఫీ సాధనాలు ఎలా పని చేస్తాయో చూశాము. ఈ యూనిట్‌లో మనం విషయం యొక్క హృదయాన్ని పొందుతాము: ఈ సాధనాలు ఎంత ఖచ్చితమైనవి, అవి ఎప్పుడు తప్పుగా ఉంటాయి మరియు రోగికి ఈ తప్పుల యొక్క పరిణామాలు ఏమిటి? ఎందుకంటే ఒక సాధనం "సహాయకరమైనది" లేదా "ప్రమాదకరమైనది" అనేది అది సరిగ్గా పనిచేసినప్పుడు కాదు, అది తప్పుగా ఉన్నప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది అనే దాని ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. దంతవైద్యంలో AI యొక్క రెండు ప్రాథమిక దోష రకాలను అర్థం చేసుకోవడం - తప్పుడు పాజిటివ్‌లు మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతలు - సురక్షితమైన ఉపయోగం కోసం ఒక అవసరం.

రెండు ప్రాథమిక రకాల లోపాలు

తప్పుడు సానుకూలం: AI వాస్తవంగా లేనప్పుడు అది ఉనికిలో ఉన్నట్లు గుర్తించినప్పుడు. ఉదాహరణకు, ఇది ఆరోగ్యకరమైన దంతాన్ని "క్షయం"గా చూపుతుంది. ఫలితం: అనవసరమైన ఆందోళన, అనవసరమైన తదుపరి పరీక్ష, మరియు సరికాని చికిత్స కారణంగా ఆరోగ్యకరమైన కణజాలం కోల్పోయే ప్రమాదం కూడా.

తప్పుడు ప్రతికూలం: AI వాస్తవానికి జరిగిన దానిని "విస్మరించినప్పుడు", అంటే దానిని ఫ్లాగ్ చేయదు. ఉదాహరణకు, ఇప్పటికే ఉన్న పెరియాపికల్ లెసియన్ (రూట్ టిప్ వద్ద ఇన్ఫ్లమేటరీ ప్రాంతం) బైపాస్ చేయడం. ఫలితం: తప్పిపోయిన పాథాలజీ, చికిత్సలో ఆలస్యం, వ్యాధి పురోగతి. ఇది తరచుగా దంతవైద్యంలో అత్యంత ప్రమాదకరమైన తప్పు; ఎందుకంటే వైద్యుడు AIని విశ్వసించి, "క్లియర్" అని చెబితే, నిజమైన పాథాలజీ నిశ్శబ్దంగా కొనసాగుతుంది.

హెచ్చరిక: AI దేనినీ ఫ్లాగ్ చేయనందున "అంతా బాగానే ఉంది" అని అర్థం కాదు. తప్పుడు ప్రతికూలత ఎల్లప్పుడూ సాధ్యమే. క్లినికల్ ఎగ్జామినేషన్ మరియు ఫిజిషియన్ రీడింగ్ ఎట్టి పరిస్థితుల్లోనూ దాటవేయబడదు.

సున్నితత్వం మరియు విశిష్టత: రెండు కీలక సూచికలు

రెండు సంఖ్యలు వాహనం యొక్క పనితీరును సంగ్రహిస్తాయి:

  • సున్నితత్వం: నిజంగా అనారోగ్యంతో ఉన్నవారిని పట్టుకునే రేటు. అధిక సున్నితత్వం తప్పుడు ప్రతికూలతను తగ్గిస్తుంది. "అతను వ్యాధిని కోల్పోడు" అని అర్థం.
  • విశిష్టత: నిజంగా ఆరోగ్యకరమైన వాటిని ఖచ్చితంగా "క్లీన్"గా పరిగణించే రేటు. అధిక నిర్దిష్టత తప్పుడు పాజిటివ్‌లను తగ్గిస్తుంది. దీని అర్థం "అతను ఏమీ కోసం అలారం ఎత్తడు."

ఈ ఇద్దరూ తరచూ పరస్పరం విభేదిస్తూ ఉంటారు. మీరు చాలా “సున్నితమైన” సాధనాన్ని సెట్ చేస్తే (ఇది ప్రతి అనుమానాన్ని ఫ్లాగ్ చేస్తుంది) అది తక్కువ పాథాలజీలను కోల్పోతుంది కానీ చాలా తప్పుడు అలారాలను ఇస్తుంది. మీరు దీన్ని చాలా "సెలెక్టివ్"గా సెట్ చేస్తే, తప్పుడు అలారాలు తగ్గుతాయి కానీ నిజమైన పాథాలజీని కోల్పోయే ప్రమాదం పెరుగుతుంది. వైద్యపరంగా, దంతవైద్యంలో అధిక సున్నితత్వం తరచుగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది - ఎందుకంటే ఖాళీ అలారం కంటే పుండును కోల్పోవడం ప్రమాదకరం. కానీ ఫైనల్ సే మళ్లీ క్లినికల్ ఎగ్జామినేషన్‌లో ఉంది.

భావన

ఏమి చర్యలు

ఎక్కువగా ఉండటం ఏమి అందిస్తుంది?

సున్నితత్వం

రోగిని పట్టుకోండి

తప్పుడు ప్రతికూలతలు తగ్గుతాయి

నిర్దిష్టత

ఆరోగ్యాన్ని శుభ్రపరుస్తుంది

తప్పుడు పాజిటివ్‌లు తగ్గుతాయి

కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్

ఆ నమూనాలో మోడల్ యొక్క "విశ్వాసం"

ర్యాంకింగ్/థ్రెషోల్డ్ కోసం మాత్రమే చిట్కా

చిట్కా: ఒక సాధనం మీకు కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్‌ను మాత్రమే చూపిస్తే, ఆ స్కోర్ వెనుక ఉన్న సున్నితత్వం/నిర్దిష్ట విలువల కోసం తయారీదారుని అడగండి. ఈ విలువలు ఏ జనాభాలో మరియు అవి ఎలా పరీక్షించబడుతున్నాయో అర్థవంతంగా ఉంటాయి.

ధ్రువీకరణ ప్రోటోకాల్: ప్రతి అన్వేషణకు

ఈ దశలతో ప్రతి AI రేడియోగ్రఫీ అన్వేషణను ధృవీకరించండి:

  1. క్లినికల్ కోరిలేషన్: కనుగొనడం రోగి యొక్క లక్షణాలు మరియు పరీక్షతో సరిపోలుతుందా?
  2. అదనపు ఇమేజింగ్: అవసరమైతే పెరియాపికల్, కాటు వేయడం లేదా CBCTతో నిర్ధారణ.
  3. కాలక్రమేణా పోలిక: మునుపటి రేడియోగ్రాఫ్‌లతో సరిపోల్చండి మరియు ఏదైనా ఉంటే మార్పును అంచనా వేయండి.
  4. రెండవ వైద్యుని అభిప్రాయం: సందేహాస్పద లేదా అధిక-ప్రమాదకర సందర్భాలలో సహోద్యోగి అభిప్రాయం.
  5. రికార్డ్: రోగి చార్ట్‌లో నిర్ణయం, హేతుబద్ధత మరియు AI పాత్రను స్పష్టంగా వ్రాయండి.

మినీ కేసు 1: తప్పుడు పాజిటివ్ ధర

AI సాధనం 88% విశ్వాసంతో 34 ఏళ్ల రోగిలో మొదటి మోలార్‌లో "క్షయాలను" ఫ్లాగ్ చేస్తుంది. వైద్య పరీక్షలో, పంటి చెక్కుచెదరకుండా ఉంటుంది, కాథెటర్ చొప్పించబడదు మరియు రోగికి ఎటువంటి ఫిర్యాదులు లేవు. వైద్యుడు కాటు చిత్రంతో నిర్ధారిస్తాడు: క్షయాలు లేవు, పునరుద్ధరణ (ఫిల్లింగ్) యొక్క రేడియోగ్రాఫిక్ నీడ కారణంగా గుర్తు ఉంటుంది. వైద్యుడు నేరుగా AIపై ఆధారపడి మరియు జోక్యం చేసుకున్నట్లయితే, ఆరోగ్యకరమైన కణజాలం కోల్పోయేది. వైద్యుని యొక్క క్లినికల్ నియంత్రణ ద్వారా మాత్రమే తప్పుడు పాజిటివ్‌లు ఇక్కడ నిరోధించబడ్డాయి.

చిన్న కేసు 2: తప్పుడు ప్రతికూల ప్రమాదం

62 ఏళ్ల రోగి దిగువ దవడలో అస్పష్టమైన సంపూర్ణత గురించి ఫిర్యాదు చేశాడు. పనోరమిక్ స్కాన్‌లో AI దేనినీ గుర్తించదు. యువ వైద్యుడు ఉపశమనం పొందాడు, "AI అది శుభ్రంగా ఉందని చెప్పింది." సీనియర్ వైద్యుడు క్లినికల్ ఎగ్జామినేషన్ మరియు CBCT కోసం పట్టుబట్టి అడుగుతాడు; AI తప్పిపోయిన మూల చిట్కాల వద్ద ఒక గాయం కనిపిస్తుంది. పాఠం: AI యొక్క నిశ్శబ్దం ఎప్పుడూ నిర్ధారణ కాదు; క్లినికల్ అనుమానం ఎల్లప్పుడూ ప్రాధాన్యతనిస్తుంది.

మినీ కేస్ 3: థ్రెషోల్డ్ సెట్టింగ్ ప్రభావం

ఒక క్లినిక్ వాహనం యొక్క మార్కింగ్ థ్రెషోల్డ్‌ని పరీక్షిస్తుంది. థ్రెషోల్డ్ 50%కి తగ్గించబడినప్పుడు, సాధనం నెలకు 900 సంకేతాలను ఇస్తుంది; వీటిలో 25% మాత్రమే వైద్యపరంగా ముఖ్యమైనవి, మిగిలినవి తప్పుడు పాజిటివ్‌లు-వైద్యులు నిష్ఫలంగా ఉన్నారు. థ్రెషోల్డ్‌ను 80%కి పెంచినప్పుడు, గుర్తుల సంఖ్య 320కి పడిపోతుంది, ప్రాముఖ్యత 55%కి పెరుగుతుంది, అయితే రెండు నిజమైన ప్రారంభ గాయాలు థ్రెషోల్డ్‌కు దిగువన ఉండి తప్పించుకుంటాయి. క్లినిక్ 70% థ్రెషోల్డ్ వద్ద బ్యాలెన్స్‌ని కనుగొంటుంది మరియు తక్కువ స్కోరింగ్ ఉన్న ప్రాంతాలను "సమీక్ష" జాబితాలో ఉంచుతుంది. పాఠం: ఏ ఒక్క త్రెషోల్డ్ పరిపూర్ణం కాదు; వైద్యుని కన్ను అంతరాలను మూసివేస్తుంది.

కాపీ చేయగల టెంప్లేట్లు

నిజమైన రోగి IDని జోడించకుండా ఉపయోగించండి.

పాత్ర: నిర్ధారణ కోచ్ (నాన్-డయాగ్నస్టిక్). టాస్క్: కింది AI రేడియోగ్రఫీ ఫైండింగ్ కోసం వెరిఫికేషన్ చెక్‌లిస్ట్‌ను రూపొందించండి: క్లినికల్ కోరిలేషన్ ప్రశ్నలు, సిఫార్సు చేయదగిన అదనపు చిత్రాలు, అవకలన నిర్ధారణ శీర్షికలు, రికార్డింగ్ కోసం గమనిక అంశాలు. తుది నిర్ణయం రాయడం. కనుగొనడం: [అజ్ఞాత]

పాత్ర: లోపం రకం వివరణాత్మకం. టాస్క్: కింది దృశ్యం తప్పుడు పాజిటివ్ లేదా తప్పుడు ప్రతికూల ప్రమాదాన్ని కలిగి ఉందో లేదో నిర్ణయించండి మరియు రోగికి క్లినికల్ ఫలితాన్ని వివరించండి. వైద్యుడు ఎలాంటి చర్య తీసుకోవాలో సిఫార్సు చేయండి. దృశ్యం: [వ్రాయండి]

పాత్ర: ఇండికేటర్ డిస్క్రిప్టర్. టాస్క్: తయారీదారు అందించిన సాధారణ భాషా సున్నితత్వం, నిర్దిష్టత మరియు పరీక్ష జనాభా సమాచారంలో వివరించండి; ఈ విలువలు మా రోగి ప్రొఫైల్‌కు సరిపోతాయో లేదో ప్రశ్నించడానికి నా కోసం ప్రశ్నలను జాబితా చేయండి. విలువలు: [అతికించండి]

పాత్ర: రెండవ అభిప్రాయం అభ్యర్థన రచయిత. టాస్క్: సహోద్యోగి నుండి రెండవ రేడియోగ్రాఫిక్ అభిప్రాయాన్ని అభ్యర్థిస్తూ సంక్షిప్త, వృత్తిపరమైన, అనామక సందేశాన్ని రూపొందించండి. రోగి గుర్తింపును చేర్చవద్దు. సందర్భం: [అనామక అన్వేషణ]

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

బలహీనం: "AI 90% చెప్పింది, ఇది కుళ్ళిపోవడం ఖాయమేనా?"

ఇది ఎందుకు బలహీనంగా ఉంది: సాక్ష్యం కోసం కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్‌ను తప్పుగా చేస్తుంది, క్లినికల్ ధ్రువీకరణను దాటవేస్తుంది మరియు నిర్ణయాన్ని AIకి అప్పగిస్తుంది.

బలమైనది: "AI 90% విశ్వాసంతో గుర్తించిన ఈ ప్రాంతం కోసం, క్షయాల నిర్ధారణను నిర్ధారించడానికి లేదా మినహాయించడానికి నేను ఏ క్లినికల్ మరియు రేడియోగ్రాఫిక్ దశలను అనుసరించాలి? తప్పుడు పాజిటివ్ వచ్చే అవకాశాన్ని కూడా పరిగణించండి."

ఇది ఎందుకు శక్తివంతమైనది: ఇది స్కోర్‌ను సంపూర్ణ రుజువుగా పరిగణించదు, ఇది ధృవీకరణ దశలను తీసివేస్తుంది మరియు లోపం యొక్క అవకాశాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది.

ఆటోమేషన్ బయాస్: అత్యంత కృత్రిమ ప్రమాదం

తప్పుడు పాజిటివ్‌లు మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతలు సాంకేతిక లోపాలు; కానీ అత్యంత కృత్రిమ ప్రమాదం మానవ వైపు ఉంది: ఆటోమేషన్ బయాస్. ఇది మన స్వంత తీర్పు కంటే సాధనం యొక్క అవుట్‌పుట్‌ను ఎక్కువగా విశ్వసించే ధోరణి. సాధనం కాలక్రమేణా "ఎక్కువగా ఖచ్చితమైనది" గా మారినప్పుడు, వైద్యుడు దానిని ప్రశ్నించడం మానివేయవచ్చు మరియు సాధనం సరికాని చిన్న సంఖ్యలో క్లిష్టమైన కేసులను గుడ్డిగా అనుసరించవచ్చు. వైరుధ్యం ఏమిటంటే: సాధనం ఎంత మెరుగ్గా పనిచేస్తుందో, మానవ దృష్టి అంతగా క్షీణతకు గురవుతుంది మరియు మరింత ప్రమాదకరమైన అరుదైన లోపాలుగా మారతాయి.

ఈ పక్షపాతాన్ని అధిగమించడానికి ఆచరణాత్మక మార్గం వర్క్‌ఫ్లోను "నాకు మొదటి, టూల్ సెకండ్" ఆకృతిలో సెటప్ చేయడం: మొదట చిత్రాన్ని మీరే చదవండి, మీ నిర్ణయం తీసుకోండి, ఆపై దానిని AIతో సరిపోల్చండి. అందువల్ల, మీకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి బదులుగా, సాధనం మీ పఠనాన్ని పూర్తి చేసే రెండవ అభిప్రాయంగా మారుతుంది. నేను కూడా తరచుగా అడుగుతాను “ఈ విషయంలో AI తప్పు చేసి ఉండవచ్చా?” అడగడం, దృష్టిని సజీవంగా ఉంచుతుంది. సాధనం అధిక ట్రస్ట్ స్కోర్‌ను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ఈ ప్రశ్న అడగడం ఆటోమేషన్ బయాస్‌కు వ్యతిరేకంగా బలమైన రక్షణగా ఉంటుంది.

చిన్న కేసు 4: శ్రద్ధ క్షీణత

ఒక క్లినిక్‌లో, AI సాధనం నెలల తరబడి చాలా ఖచ్చితంగా పని చేస్తుంది మరియు వైద్యులు క్రమంగా దాని అవుట్‌పుట్‌ను ప్రశ్నించకుండా అంగీకరించడం ప్రారంభిస్తారు. ఒక రోజు వాహనం విలక్షణంగా కనిపించే నిజమైన గాయాన్ని "శుభ్రం" చేస్తుంది; అలవాటుగా మారిన నమ్మకం వల్ల మొదటి డాక్టర్ కూడా గమనించడు. అదృష్టవశాత్తూ, రోగి యొక్క నిరంతర ఫిర్యాదుపై జరిపిన జాగ్రత్తగా క్లినికల్ పరీక్ష గాయాన్ని వెల్లడిస్తుంది. క్లినిక్ తర్వాత "మొదట వైద్యుడు చదవండి, తర్వాత AI" నియమాన్ని అమలు చేస్తుంది. పాఠం: సాధనం యొక్క విజయం మానవ దృష్టిని భర్తీ చేయకూడదు; వర్క్‌ఫ్లో దీన్ని నిర్ధారించాలి.

సాధారణ తప్పులు

  • తప్పుడు ప్రతికూలతను తగ్గించడం మరియు AI నిశ్శబ్దాన్ని "ఆరోగ్యకరమైనది"గా పరిగణించడం
  • సున్నితత్వం/నిర్దిష్టతతో సంబంధం లేకుండా కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్‌ను వివరించడం.
  • మీ స్వంత రోగి ప్రొఫైల్‌కు భిన్నమైన జనాభాలో ఇది పరీక్షించబడిందని తెలియకుండానే సాధనాన్ని ఉపయోగించడం.
  • అధిక-ప్రమాద ఫలితాలలో రెండవ అభిప్రాయాన్ని కోరడం లేదు.
  • రోగి చార్ట్‌లో AI పాత్రను మరియు నిర్ణయానికి హేతుబద్ధతను వ్రాయడం లేదు.

సారాంశంలో

AI రేడియోగ్రఫీ సాధనాలు రెండు రకాల ఎర్రర్‌లను చేస్తాయి: తప్పుడు పాజిటివ్ (ఏది లేనిది చూపడం) మరియు తప్పుడు ప్రతికూలం (ఉన్నది లేదు). దంతవైద్యంలో, తప్పుడు ప్రతికూలత తరచుగా మరింత ప్రమాదకరం ఎందుకంటే వైద్యుడు పాథాలజీని విశ్వసించవచ్చు మరియు మిస్ కావచ్చు. ఈ లోపాలను అర్థం చేసుకోవడానికి సున్నితత్వం మరియు నిర్దిష్టత కీలకం; కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్ మాత్రమే సాక్ష్యం కాదు. ప్రతి అన్వేషణను క్లినికల్ కోరిలేషన్, అదనపు చిత్రాలు, సమయ పోలిక మరియు అవసరమైనప్పుడు రెండవ అభిప్రాయం ద్వారా ధృవీకరించబడాలి మరియు నిర్ణయం మరియు హేతుబద్ధతను నమోదు చేయాలి.

అప్లికేషన్ టాస్క్

మీ స్వంత ఆర్కైవ్ (అనామక) నుండి 3 నిజమైన ఉదాహరణలను ఎంచుకోండి: ఒకటి AI తప్పుడు పాజిటివ్‌ని చేసినది, ఒకటి తప్పుడు ప్రతికూలం చేసిన చోట, ఒకటి సరైనది. ప్రతిదానికీ, ఎర్రర్ రకం, క్లినికల్ ఫలితం మరియు సరైన ధృవీకరణ దశలను వ్రాయండి. మీ క్లినిక్‌లో అమలు చేయడానికి ఫలితాన్ని ఒక పేజీ "రేడియోగ్రాఫిక్ AI ధ్రువీకరణ ప్రోటోకాల్"గా మార్చండి.

చెక్లిస్ట్

  • [ ] నేను ఉదాహరణలతో తప్పుడు సానుకూల మరియు తప్పుడు ప్రతికూల భావనలను వేరు చేయగలను.
  • [ ] నేను ప్రాథమిక స్థాయిలో సున్నితత్వం మరియు నిర్దిష్టతను అర్థం చేసుకోగలను.
  • [ ] నేను ప్రతి అన్వేషణ కోసం క్లినికల్ కోరిలేషన్ మరియు అదనపు ఇమేజ్ స్టెప్‌ని నిర్వహిస్తాను.
  • [ ] నేను అధిక-ప్రమాదకర పరిస్థితిలో రెండవ అభిప్రాయాన్ని పొందుతాను.
  • [ ] నేను రోగి చార్ట్‌లో నిర్ణయం, దాని హేతుబద్ధత మరియు AI పాత్రను రికార్డ్ చేస్తాను.