యూనిట్లు
1. మెడికల్ లాబొరేటరీలో కృత్రిమ మేధస్సు పరిచయం: పాత్రలు, సరిహద్దులు, ధ్రువీకరణ మరియు నీతి 2. ఫలితాల వివరణ మద్దతు మరియు సూచన పరిధులు: AI స్కెచ్‌ని ధృవీకరిస్తోంది 3. నాణ్యత నియంత్రణ మరియు డెల్టా తనిఖీ: AIతో విశ్లేషణాత్మక లోపం పట్టుకోవడం 4. పానిక్/క్రిటికల్ వాల్యూ ట్రాకింగ్ మరియు నోటిఫికేషన్: సెక్యూరిటీ-క్రిటికల్ ప్రాసెస్ 5. LIS ఇంటిగ్రేషన్ మరియు డేటా ఫ్లో: AIని సరైన స్థలానికి కనెక్ట్ చేస్తోంది 6. వర్క్‌ఫ్లో ఆటోమేషన్: నమూనా అంగీకారం నుండి ఫలితాల విడుదల వరకు 7. మైక్రోస్కోపీ మరియు ఇమేజ్ ప్రీ-అసెస్‌మెంట్: స్మెర్, యూరిన్ అండ్ మైక్రోబయాలజీ 8. ప్రీ-ఎనలిటికల్ ఫేజ్ మరియు నమూనా అనుకూలత: హీమోలిసిస్, లిపేమియా, ఐక్టెరస్ 9. రిపోర్టింగ్ మరియు కమ్యూనికేషన్: క్లినిషియన్ మరియు పేషెంట్ కోసం స్పష్టమైన ఫలితం 10. డేటా గోప్యత, KVKK, ఎథిక్స్ మరియు మోడల్ ధ్రువీకరణ 11. ఎండ్-టు-ఎండ్ వర్క్‌ఫ్లో, క్వాలిటీ మేనేజ్‌మెంట్ మరియు సెల్ఫ్-ఆడిట్
యూనిట్ 7 / 11

మైక్రోస్కోపీ మరియు ఇమేజ్ ప్రీ-అసెస్‌మెంట్: స్మెర్, యూరిన్ అండ్ మైక్రోబయాలజీ

లాభాలు:

  • AI-సహాయక చిత్రం ప్రీ-క్లాసిఫికేషన్ (పరిధీయ స్మెర్, యూరిన్ సెడిమెంట్, కాలనీ) ఎలా పని చేస్తుందో మరియు అది వేటిని వేగవంతం చేస్తుందో అర్థం చేసుకోండి
  • AI ప్రీ-క్లాసిఫికేషన్‌ను స్క్రీనింగ్‌గా మాత్రమే ఉపయోగించగల సామర్థ్యం మరియు అసాధారణమైన మరియు క్లిష్టమైన కణాలు/సూక్ష్మజీవుల నిర్ధారణను నిపుణుల ధృవీకరణకు వదిలివేయడం
  • చిత్ర నమూనాల పరిమితులను గుర్తించే సామర్థ్యం (అరుదైన కణాలు, కళాఖండాలు, మరక నాణ్యత, పంపిణీ మార్పు) మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతల ప్రమాదాన్ని నిర్వహించడం

మైక్రోస్కోప్ అనేది వైద్య ప్రయోగశాలలో పురాతనమైనప్పటికీ ఇప్పటికీ అత్యంత శక్తివంతమైన సాధనం. బ్లడ్ స్మెయర్‌లోని కణాల ఆకారం, మూత్ర అవక్షేపంలో స్ఫటికాలు, గ్రామ్ స్టెయిన్‌లో బ్యాక్టీరియా యొక్క రంగు మరియు అమరిక-అన్నీ శిక్షణ పొందిన కంటికి సెకన్లలో చదవగల నమూనాలు కానీ ప్రారంభించడానికి సంవత్సరాల అనుభవం అవసరం. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, AI-సహాయక చిత్ర విశ్లేషణ ఈ మైక్రోస్కోపిక్ ప్రపంచంలోకి ప్రవేశించింది: ఇది స్వయంచాలకంగా డిజిటల్‌గా స్కాన్ చేయబడిన సన్నాహాలను ముందుగా వర్గీకరిస్తుంది, సాధారణంగా కనిపించే వాటిని తొలగిస్తుంది మరియు వాస్తవానికి పరీక్ష అవసరమయ్యే ప్రాంతాలపై నిపుణుల దృష్టిని మళ్లిస్తుంది. ఇది భారీ వేగ లాభం - కానీ చాలా జాగ్రత్తగా సరిహద్దులు గీయవలసిన ప్రాంతాలలో ఇది కూడా ఒకటి, ఎందుకంటే తప్పుడు ప్రతికూలత (నిజమైన అసహజత లేదు) అంటే ప్రత్యక్ష రోగ నిర్ధారణ తప్పిపోయింది.

ఈ యూనిట్‌లో AI-సపోర్టెడ్ ఇమేజ్ ప్రీ-క్లాసిఫికేషన్ ఎలా పనిచేస్తుంది; పరిధీయ స్మెర్, మూత్ర అవక్షేపం మరియు మైక్రోబయాలజీలో ఇది ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది; మరియు మేము మోడల్ సరిహద్దులను కవర్ చేస్తాము (అరుదైన సెల్, ఆర్టిఫ్యాక్ట్, స్టెయినింగ్ క్వాలిటీ, డిస్ట్రిబ్యూషన్ షిఫ్ట్). ప్రాథమిక సూత్రం: AI ప్రీ-క్లాసిఫికేషన్ అనేది స్క్రీనింగ్, రోగనిర్ధారణ కాదు; అసాధారణ మరియు క్లిష్టమైన ఫలితాల నిర్ధారణ మరియు తుది ఆమోదం నిపుణుడికి చెందినది.

చిత్రం పూర్వ వర్గీకరణ ఎలా పనిచేస్తుంది

AI ఇమేజ్ మోడల్‌లు పెద్ద సంఖ్యలో లేబుల్ చేయబడిన ఉదాహరణలపై శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా సెల్ లేదా నిర్మాణాన్ని వర్గీకరించడం నేర్చుకుంటాయి. డిజిటల్ హెమటాలజీ ఎనలైజర్‌లో, పరికరం బ్లడ్ స్మెర్‌ను స్కాన్ చేస్తుంది, వ్యక్తిగత కణాలను సంగ్రహిస్తుంది మరియు నమూనా ప్రతి ఒక్కటి తరగతికి (న్యూట్రోఫిల్, లింఫోసైట్, మోనోసైట్, ఇసినోఫిల్, బాసోఫిల్, మొదలైనవి) ఉంచుతుంది. నిపుణుడు ముందుగా వర్గీకరించబడిన సెల్‌లతో గ్యాలరీగా ప్రదర్శించబడతాడు; నిపుణుడు ధృవీకరిస్తాడు, సరిచేస్తాడు లేదా తిరిగి వర్గీకరిస్తాడు. అదేవిధంగా, యూరిన్ సెడిమెంట్ ఎనలైజర్‌లు ఎరిథ్రోసైట్‌లు, ల్యూకోసైట్‌లు, ఎపిథీలియం, స్ఫటికాలు మరియు కాస్ట్‌లను గుర్తిస్తాయి; కొన్ని మైక్రోబయాలజీ వ్యవస్థలు కాలనీ గణనలు మరియు వృద్ధి నమూనాలను ముందస్తుగా అంచనా వేస్తాయి.

మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్ రెండు భాగాలను కలిగి ఉంటుంది: ఒక తరగతి (ఈ సెల్ న్యూట్రోఫిల్) మరియు కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్ (ఈ వర్గీకరణలో ఇది ఎంత నమ్మకంగా ఉంది). తక్కువ కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్‌లు లేదా "విలక్షణమైనవి/గుర్తించబడనివి"గా గుర్తించబడిన సెల్‌లు ఖచ్చితంగా నిపుణులకు సూచించబడాలి. మోడల్ అధిక విశ్వాసంతో సెల్‌ను తప్పుగా వర్గీకరించవచ్చని గమనించండి; కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్ ఖచ్చితత్వానికి హామీ కాదు.

అప్లికేషన్

AI ముందస్తు పని

నిపుణుల ఉద్యోగం

పరిధీయ స్మెర్

సెల్ ప్రీ-సార్టింగ్, గ్యాలరీ సర్వింగ్

అసాధారణ/పేలుడు/విలక్షణమైన నిర్ధారణ, పదనిర్మాణ వివరణ

మూత్ర అవక్షేపం

మూలకం ముందస్తు గుర్తింపు మరియు లెక్కింపు

క్రిస్టల్/కాస్ట్/పాథలాజికల్ సెల్ నిర్ధారణ

మైక్రోబయాలజీ (కాలనీ)

కాలనీ కౌంట్, వృద్ధి ముందస్తు అంచనా

రకం వ్యత్యాసం, వైద్యపరమైన ప్రాముఖ్యత

ఎముక మజ్జ / పాథాలజీ

ఫీల్డ్/సెల్ మార్కింగ్

రోగనిర్ధారణ వివరణ, వైద్యుడి ఆమోదం

మోడల్ ఎందుకు "స్క్రీనింగ్", రోగనిర్ధారణ కాదు

ఇమేజ్ మోడల్స్ యొక్క అత్యంత విలువైన సహకారం ఏమిటంటే అవి సాధారణ మరియు సాధారణ నమూనాలను త్వరగా పాస్ చేయడం ద్వారా నిపుణుల సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి. కానీ రోగనిర్ధారణ నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మోడల్‌పై ఆధారపడటం మూడు కారణాల వల్ల ప్రమాదకరం:

  1. అరుదైన పరిశోధనలు. శిక్షణ డేటాలో అరుదుగా చూసే అరుదైన కణాన్ని (ఉదా. పేలుడు, పరాన్నజీవి, వైవిధ్య లింఫోసైట్) మోడల్ గుర్తించకపోవచ్చు. అత్యంత క్లిష్టమైన ఫలితాలు చాలా అరుదుగా ఉంటాయి; ఇక్కడే తప్పుడు ప్రతికూలత అత్యంత ప్రమాదకరం.
  2. కళాకృతి మరియు పెయింటింగ్. నాణ్యత, తయారీ మందం మరియు ఎండబెట్టడం కళాఖండాలు మోడల్‌ను తప్పుదారి పట్టించవచ్చు. పేలవంగా తడిసిన తయారీలో, మోడల్ సురక్షితంగా తప్పుగా వర్గీకరించబడుతుంది.
  3. పంపిణీ మార్పు. మోడల్ ఒక ప్రయోగశాల పరికరం మరియు స్టెయినింగ్ ప్రోటోకాల్‌తో శిక్షణ పొందినట్లయితే, దాని పనితీరు వేరొక పరికరం/స్టెయినింగ్‌తో తగ్గవచ్చు. మీ జనాభా శిక్షణ జనాభాకు భిన్నంగా ఉంటే, మోడల్ ఊహించిన దాని కంటే పేలవంగా పని చేస్తుంది.
హెచ్చరిక: "మోడల్ ఇది సాధారణమని చెప్పింది, నేను కనిపించలేదు" అనేది తప్పుడు ప్రతికూలతను కోల్పోవడానికి అత్యంత సాధారణ మార్గం. అసాధారణమైన క్లినికల్ అనుమానం (ఉదాహరణకు, లుకేమియా యొక్క ప్రాథమిక నిర్ధారణ) ఉన్నట్లయితే, మోడల్ చెప్పేదానితో సంబంధం లేకుండా స్మెర్ నిపుణుడిచే పరీక్షించబడుతుంది.

దశల వారీగా: సురక్షిత చిత్రం ముందస్తు మూల్యాంకన ప్రవాహం

  1. మరక మరియు తయారీ నాణ్యతను తనిఖీ చేయండి. పేలవమైన తయారీ మోడల్ మరియు కన్ను రెండింటినీ తప్పుదారి పట్టిస్తుంది; ముందుగా నాణ్యతను నిర్ధారించండి.
  2. మోడల్ ప్రీ-వర్గీకరణను గ్యాలరీగా పొందండి. సాధారణ, అధిక భద్రతా తరగతులను త్వరగా సమీక్షించండి.
  3. తక్కువ విశ్వాసం మరియు "విలక్షణమైనవి" అని గుర్తించబడిన వాటిని ముందుగా పరిశీలించండి. మోడల్ అస్పష్టంగా ఉంటే, నిర్ణయం మీదే.
  4. మోడల్ పైన క్లినికల్ అనుమానాన్ని ఉంచండి. అసాధారణత ఆశించిన సందర్భంలో పూర్తి మాన్యువల్ సమీక్షను నిర్వహించండి.
  5. క్లిష్టమైన ఫలితాలను ధృవీకరించండి మరియు నివేదించండి. పేలుళ్లు, పరాన్నజీవులు మరియు ప్రాణాంతక కణాలు వంటి పరిశోధనలు నిపుణుడిచే నిర్ధారించబడతాయి; అవసరమైనప్పుడు వైద్యునితో పంచుకుంటారు.

గమనిక: ఈ యూనిట్‌లో ఇమేజింగ్ పరికరంలో భాగంగా AIని ఉపయోగించడంతో పాటు, భాషా నమూనాతో పనిచేసేటప్పుడు పరిమితి కూడా ఉంది: రోగిని సిద్ధం చేసే చిత్రాలను పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న భాషా సాధనానికి అప్‌లోడ్ చేయడం గోప్యతా ప్రమాదం మరియు క్లినికల్ డయాగ్నసిస్ కోసం అన్‌వాలిడేట్ టూల్‌పై ఆధారపడటం తప్పు. ధృవీకరించబడిన క్లినికల్ సిస్టమ్‌లు మరియు నిపుణుల కళ్ళను ఉపయోగించి చిత్ర నిర్ధారణ జరుగుతుంది.

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

AIని టెక్స్ట్ సపోర్ట్‌గా ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు క్రింది పోలిక వర్తిస్తుంది (ఉదా. పదనిర్మాణ గమనికను సవరించడానికి లేదా ట్యుటోరియల్ వివరణను సిద్ధం చేయడానికి); డయాగ్నస్టిక్ ఇమేజ్ నిర్ణయం కోసం కాదు.

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్:

ఈ బ్లడ్ స్మెర్‌లో ఏముందో గుర్తించండి. [చిత్రం]

ఈ ప్రాంప్ట్ నిర్ధారణ కోసం AIని అడుగుతుంది; అయితే క్లినికల్ డయాగ్నసిస్ కోసం భాషా సాధనం ధృవీకరించబడలేదు మరియు రోగి చిత్రం గోప్యత పరంగా ప్రమాదకరం. ఇది తప్పు మరియు ప్రమాదకరమైన ఉపయోగం.

శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్:

మీ పాత్ర: ప్రయోగశాల నిపుణుడి కోసం శిక్షణ/నివేదిక వచనాన్ని సిద్ధం చేసే సహాయకుడు. డయాగ్నోసిస్; చిత్ర వివరణ నా పని. క్రింద నేను నా స్వంత పదనిర్మాణ పరిశీలనలను వ్రాస్తాను (అజ్ఞాత); వీటిని చక్కని స్మెర్ రిపోర్ట్ డ్రాఫ్ట్‌గా మార్చండి మరియు కనుగొనడంలో నిపుణుల నిర్ధారణ అవసరమని గుర్తించండి. నా పరిశీలనలు: న్యూట్రోఫిల్ ప్రాబల్యం, కొద్దిగా ఎడమవైపుకి మారడం, కొన్ని వైవిధ్య లింఫోసైట్‌లు[నిపుణుల నిర్ధారణ], టాక్సిక్ గ్రాన్యులేషన్ యొక్క ముద్ర. ఖచ్చితమైన రోగ నిర్ధారణను సూచించవద్దు.

దృఢ సంకల్పం నిపుణుడి వద్ద రోగ నిర్ధారణను ఉంచుతుంది, తన స్వంత పరిశీలనలను నిర్వహించడానికి మాత్రమే AIని ఉపయోగిస్తుంది మరియు నిర్ధారణ అవసరమయ్యే అన్వేషణను ఫ్లాగ్ చేస్తుంది.

మూడు చిన్న కేసులు

కేసు 1 - సమర్థవంతమైన తొలగింపు. హెమటాలజీ లేబొరేటరీలో, డిజిటల్ ఎనలైజర్ రోజుకు 220 బ్లడ్ స్మెర్స్‌ను ముందే క్రమబద్ధీకరిస్తుంది. వీటిలో, 150 పూర్తిగా సాధారణ నమూనాలు మరియు అధిక విశ్వాస స్కోర్‌లను కలిగి ఉన్నాయి; నిపుణుడు వాటిని గ్యాలరీ ద్వారా త్వరగా సమీక్షించి, ఆమోదిస్తాడు. మిగిలిన 70 స్మెర్స్ (తక్కువ విశ్వాసం లేదా ఫ్లాగ్ చేయబడినవి) పూర్తి మాన్యువల్ సమీక్షకు లోనవుతాయి. ఫలితం: నిపుణుడి సమయం వాస్తవానికి పరీక్ష అవసరమయ్యే కేసులపై కేంద్రీకృతమై ఉంది, మొత్తం సమయం గణనీయంగా తగ్గుతుంది. మోడల్ తొలగించబడింది, నిపుణుడు పరిశీలించారు.

కేసు 2 - తప్పించుకున్న పేలుడు. ఒక సందర్భంలో, మోడల్ తక్కువ విశ్వాసంతో కొన్ని కణాలను "విలక్షణమైన లింఫోసైట్‌లు"గా ఫ్లాగ్ చేసింది, కానీ నిపుణుడు త్వరగా ధృవీకరించారు మరియు సాంద్రత కారణంగా గ్యాలరీ గుండా వెళ్ళారు. తరువాత, రోగి యొక్క క్లినికల్ పరిస్థితి మరింత తీవ్రమవుతుంది; స్మెర్‌ను మళ్లీ పరిశీలించినప్పుడు, ఈ కణాలు వాస్తవానికి బ్లాస్ట్‌లు అని తెలుస్తుంది. పాఠం: మోడల్ "తక్కువ విశ్వాసం/విలక్షణమైనది" అని ఫ్లాగ్ చేసే సెల్‌లు ఎప్పుడూ త్వరగా ధృవీకరించబడవు; అత్యంత క్లిష్టమైన అన్వేషణ అక్కడ దాగి ఉండవచ్చు. తప్పుడు ప్రతికూలత అత్యంత ఖరీదైన తప్పు.

కేస్ 3 - స్టెయినింగ్ ఆర్టిఫ్యాక్ట్. యూరిన్ సెడిమెంట్ ఎనలైజర్‌లో, నమూనా పేలవంగా తడిసిన తయారీలో అనేక "స్ఫటికాలను" సూచిస్తుంది. నిపుణుడు తయారీని పరిశీలించినప్పుడు, ఇవి స్టెయినింగ్ అవక్షేపాలు (కళాఖండాలు) అని అతను చూస్తాడు; అసలు క్రిస్టల్ లేదు. తయారీ పునరుద్ధరించబడింది. పాఠం: మోడల్ కళాఖండాన్ని నిజమైన నిర్మాణంగా పొరపాటు చేయవచ్చు; తయారీ నాణ్యత ఎల్లప్పుడూ మొదట తనిఖీ చేయబడుతుంది.

కాపీ చేయగల ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్‌లు

పదనిర్మాణ నివేదిక డ్రాఫ్ట్ టెంప్లేట్ మీ పాత్ర: నేను (నిపుణుడు) వ్రాసిన పదనిర్మాణ పరిశీలనలను వ్యవస్థీకృత నివేదిక డ్రాఫ్ట్‌గా అనువదించే సహాయకుడు. నిర్ధారణ చేయవద్దు. దిగువ నా పరిశీలనలను ప్రామాణిక వ్యాప్తి నివేదిక భాషలో ఉంచండి; అనిశ్చిత/విలక్షణమైన ఫలితాలను "[నిపుణుల నిర్ధారణ]"గా గుర్తించండి; ఖచ్చితమైన రోగనిర్ధారణను సూచించవద్దు. నా పరిశీలనలు: [టెక్స్ట్].

ఇమేజ్ మోడల్ మినహాయింపు నియమం టెంప్లేట్ ఇమేజ్ ప్రీ-సార్టింగ్ సిస్టమ్ కోసం చెక్‌లిస్ట్‌గా వ్రాయండి, ఈ సందర్భాలు పూర్తి మాన్యువల్ సమీక్షకు వెళ్లాలి: తక్కువ కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్, "విలక్షణమైన/గుర్తించబడని" లేబుల్, అనుమానిత క్లినికల్ అసాధారణత, పేలవమైన ప్రిపరేషన్ క్వాలిటీ, క్రిటికల్ ఫైండింగ్ అభ్యర్థి. ప్రతి అంశానికి జస్టిఫికేషన్ జోడించండి.

ప్రిపరేషన్ క్వాలిటీ కంట్రోల్ టెంప్లేట్ స్మెర్/సెడిమెంట్ తయారీని మూల్యాంకనం చేసే ముందు నేను తనిఖీ చేసే నాణ్యమైన అంశాలను జాబితా చేయండి: మరక తీవ్రత, వ్యాప్తి/మందం, కళాకృతి, ఎండబెట్టడం, కాలుష్యం. ప్రతి అంశానికి "అంగీకరించు/పునరుద్ధరించు" ప్రమాణాలను సూచించండి.

శిక్షణ వివరణ టెంప్లేట్ మీ పాత్ర: ప్రయోగశాల ఇంటర్న్‌ల కోసం శిక్షణ వచనాన్ని సిద్ధం చేసే సహాయకుడు. ఈ పదనిర్మాణ భావనను సరళంగా మరియు ఖచ్చితంగా వివరించండి: [భావన]. ఒక ఉదాహరణ ఇవ్వండి, సారూప్య నిర్మాణాల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని సూచించండి, కానీ రోగనిర్ధారణ నిర్ణయం నిపుణుడికి చెందినదని నొక్కి చెప్పండి. చిత్రం అప్‌లోడ్; వచనంతో మాత్రమే వివరించండి.

సాధారణ తప్పులు

  • గుర్తింపు కోసం మోడల్ వర్గీకరణను తప్పుగా భావించడం. ముందస్తు క్రమబద్ధీకరణ అనేది తొలగింపు; అసాధారణ/క్లిష్టమైన అన్వేషణ నిపుణుడిచే నిర్ధారించబడింది.
  • తక్కువ సురక్షితమైన/విలక్షణమైన ఫ్లాగ్‌లను త్వరగా ఆమోదించండి. అత్యంత క్లిష్టమైన ఫలితాలు అక్కడే ఉన్నాయి; వీటిని ముందుగా మరియు జాగ్రత్తగా పరిశీలించారు.
  • తయారీ నాణ్యతను దాటవేయడం. పేలవమైన పెయింటింగ్ మోడల్ మరియు కంటిని మోసం చేస్తుంది; నాణ్యత మొదట వస్తుంది.
  • డిస్ట్రిబ్యూషన్ షిఫ్ట్‌ని మర్చిపోవడం. మరొక పరికరం/డైతో శిక్షణ పొందిన మోడల్ మీ నమూనాలపై పేలవంగా పని చేయవచ్చు.
  • రోగి చిత్రాన్ని పబ్లిక్ టూల్‌కి అప్‌లోడ్ చేస్తోంది. గోప్యత ఉల్లంఘన మరియు ధృవీకరించని రోగనిర్ధారణ ప్రమాదం.
చిట్కా: ఇమేజ్ మోడల్‌తో పని చేస్తున్నప్పుడు, ఇది మీ నియమంగా ఉండనివ్వండి: "మోడల్ సాధారణంగా నన్ను వేగవంతం చేయగలదు, కానీ అసాధారణంగా అది నాకు విశ్రాంతిని ఇవ్వదు." వైద్యపరమైన సందేహం లేదా నమూనా అస్పష్టంగా ఉంటే, నిర్ణయం మైక్రోస్కోప్‌లోని నిపుణుడి వద్ద ఉంటుంది.

సారాంశంలో

AI-సహాయక చిత్రం ముందస్తు మూల్యాంకనం రక్తపు స్మెర్స్, యూరిన్ సెడిమెంట్ మరియు మైక్రోబయాలజీలో సాధారణ నమూనాలను తొలగిస్తుంది, వాస్తవానికి దర్యాప్తు అవసరమయ్యే కేసులపై దృష్టి సారించడానికి నిపుణుల సమయాన్ని ఖాళీ చేస్తుంది. కానీ మోడల్ అనేది ఒక స్క్రీనింగ్ సాధనం, రోగనిర్ధారణ కాదు: ఇది అరుదైన అన్వేషణలను కోల్పోవచ్చు, వాస్తవమైన కళాఖండాలను పొరపాటు చేయవచ్చు మరియు విభిన్న జనాభాలో బలహీనపడవచ్చు. అసాధారణ మరియు క్లిష్టమైన ఫలితాల నిర్ధారణ మరియు తుది ఆమోదం నిపుణుడికి చెందినది; తక్కువ-విశ్వాసం మరియు విలక్షణమైన గుర్తులు మొదట పరిశీలించబడతాయి; తయారీ నాణ్యత ఎల్లప్పుడూ మొదట తనిఖీ చేయబడుతుంది. తప్పుడు ప్రతికూలత అత్యంత ఖరీదైన లోపం అయినందున, క్లినికల్ అనుమానం మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌ను ట్రంప్ చేస్తుంది.

అప్లికేషన్ టాస్క్

మీరు ఉపయోగించే ఇమేజ్ ప్రీ-క్లాసిఫికేషన్ సిస్టమ్ (లేదా ఉదాహరణ) కోసం "ఇమేజ్ మోడల్ మినహాయింపు నియమం" టెంప్లేట్‌తో, ఖచ్చితంగా పూర్తి మాన్యువల్ సమీక్షకు వెళ్లే సందర్భాలను జాబితా చేయండి. ఆపై పదనిర్మాణ పరిశీలనల సమితిని "మార్ఫాలజీ రిపోర్ట్ డ్రాఫ్ట్" టెంప్లేట్‌తో సాధారణ నివేదికగా మార్చండి మరియు నిర్ధారణ అవసరమయ్యే ఫలితాలను గుర్తించండి. చివరగా, "తయారీ నాణ్యత నియంత్రణ" టెంప్లేట్‌తో నాణ్యత చెక్‌లిస్ట్‌ను సృష్టించండి.

చెక్లిస్ట్

  • [ ] నేను మోడల్ అవుట్‌పుట్‌ని ఎలిమినేషన్‌గా ఉపయోగించాను, రోగ నిర్ధారణ కాదు.
  • [ ] నేను తక్కువ సురక్షితమైన/విలక్షణమైన వాటిని ముందుగా మరియు జాగ్రత్తగా పరిశీలించాను.
  • [ ] నేను ప్రిపరేషన్ యొక్క నాణ్యతను మూల్యాంకనం చేసే ముందు తనిఖీ చేసాను.
  • [ ] క్లినికల్ అసాధారణత అనుమానం విషయంలో, నేను పూర్తి మాన్యువల్ పరీక్షను నిర్వహించాను.
  • [ ] నేను రోగి చిత్రాలను పబ్లిక్ సాధనాలకు అప్‌లోడ్ చేయలేదు.
  • [ ] నేను క్లిష్టమైన ఫలితాలను నైపుణ్యంగా నిర్ధారించాను మరియు అవసరమైనప్పుడు వాటిని వైద్యునితో పంచుకున్నాను.