మోడాలిటీ-స్పెసిఫిక్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: లంగ్ ఎక్స్-రే, CT, MRI, మమ్మోగ్రఫీ మరియు స్ట్రోక్

లాభాలు:

• వివిధ పద్ధతులలో (గ్రాఫియా, CT, MR, మామోగ్రఫీ) కృత్రిమ మేధస్సు అనువర్తనాల యొక్క సాధారణ వినియోగ ప్రాంతాలు మరియు మోడాలిటీ-నిర్దిష్ట పరిమితులను వేరు చేయగల సామర్థ్యం
• సెకండ్-రీడర్‌గా AI పాత్రను అంచనా వేయగల సామర్థ్యం మరియు మామోగ్రఫీ మరియు స్ట్రోక్ CT వంటి అధిక-ప్రభావ ఫీల్డ్‌లలో డెసిషన్ థ్రెషోల్డ్‌ల క్లినికల్ చిక్కులు
• ప్రతి పద్ధతిలో కృత్రిమ మేధస్సు శిక్షణ పొందిన జనాభా మరియు పరికరం వెలుపలికి తరలించబడినప్పుడు పనితీరు తగ్గుతుందని (డిస్ట్రిబ్యూషన్ షిఫ్ట్) అర్థం చేసుకోవడం

రేడియాలజీలో కృత్రిమ మేధస్సు అనేది కేవలం ఒక విషయం కాదు; ప్రతి పద్ధతికి (ఇమేజింగ్ పద్ధతి), ఇది వేరొక సాధనం, వేరొక శక్తి మరియు వేరొక పరిమితిని కలిగి ఉంటుంది. ఛాతీ ఎక్స్-రే మోడల్ మరియు స్ట్రోక్ CT మోడల్ పూర్తిగా భిన్నమైన సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి మరియు విభిన్న దోష నమూనాలను తయారు చేస్తాయి. ఈ యూనిట్‌లో, మేము అత్యంత సాధారణమైన ఐదు ప్రాంతాలను-ఛాతీ రేడియోగ్రఫీ, CT, MRI, మామోగ్రఫీ మరియు స్ట్రోక్-నిర్దిష్ట ఉపయోగాలు మరియు ఆపదలతో కవర్ చేస్తాము. సరైన పరిమితులతో, సరైన ఉద్యోగం కోసం ప్రతి సాధనాన్ని ఉపయోగించడం లక్ష్యం.

ప్రధాన సూత్రం మారదు కానీ ప్రతి పద్ధతిలో కొత్త ముఖాన్ని తీసుకుంటుంది: ప్రతి మోడల్ నిర్దిష్ట పరికరం, నిర్దిష్ట ప్రోటోకాల్ మరియు నిర్దిష్ట రోగి జనాభాపై శిక్షణ పొందుతుంది. ఈ పరిస్థితులు అధిగమించినప్పుడు, పనితీరు తగ్గవచ్చు; దీనిని డిస్ట్రిబ్యూషన్ షిఫ్ట్ అంటారు. రోగనిర్ధారణ రేడియాలజిస్ట్‌కు చెందినది, అతను మొదటి-పాఠకుడు, రెండవ-పాఠకుడు కాదు.

పద్ధతి ద్వారా ఉపయోగం మరియు పరిమితులు

ఊపిరితిత్తుల రేడియోగ్రఫీ (x-ray): అత్యంత సమృద్ధిగా ఉన్న డేటా ఇక్కడ ఉంది; నమూనాలు న్యూమోథొరాక్స్, కన్సాలిడేషన్ (ఊపిరితిత్తుల యొక్క తాపజనక సంపూర్ణత), నాడ్యూల్, ప్లూరల్ ఎఫ్యూషన్ (ఇంటర్‌ప్లూరల్ ఫ్లూయిడ్) మరియు గుండె పరిమాణం కోసం ఫ్లాగ్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. దీని బలాలు వేగం మరియు స్కానింగ్; అతివ్యాప్తి చెందుతున్న నిర్మాణాలు (ఎముక, నాళం, రొమ్ము నీడ) మరియు చిన్న నోడ్యూల్స్‌ను కోల్పోయే ధోరణి కారణంగా అధిక తప్పుడు పాజిటివ్‌లు దాని బలహీనత.

CT (కంప్యూటెడ్ టోమోగ్రఫీ): క్రాస్-సెక్షనల్ ఇమేజ్‌కి ధన్యవాదాలు, మోడల్‌లు ఎంబోలిజం, బ్లీడింగ్, నోడ్యూల్, ఫ్రాక్చర్, ఆర్గాన్ వాల్యూమ్ కోసం శక్తివంతమైనవి. దీని బలం త్రిమితీయ కొలత; బలహీనత అనేది ప్రోటోకాల్/స్లైస్ మందం మరియు కాంట్రాస్ట్ ఫేజ్‌కి అధిక సున్నితత్వం-పనితీరు వివిధ ప్రోటోకాల్‌లతో మారుతూ ఉంటుంది.

MRI (మాగ్నెటిక్ రెసొనెన్స్): మృదు కణజాల కాంట్రాస్ట్ ఎక్కువగా ఉంటుంది; స్ట్రోక్ వ్యాప్తి, ప్రోస్టేట్ గాయం, మెదడు గాయాలు, మృదులాస్థి కోసం నమూనాలు ఉన్నాయి. దాని బలహీనత ఏమిటంటే చాలా ఎక్కువ పరికరం/క్రమం వైవిధ్యం ఉంది - ఒక మోడల్ శిక్షణ పొందిన క్రమం వెలుపల విశ్వసనీయతను కోల్పోతుంది.

మామోగ్రఫీ: అధిక-ప్రభావ క్షేత్రం; నమూనాలు మాస్ మరియు మైక్రోకాల్సిఫికేషన్‌ల కోసం రెండవ-పాఠకులుగా పనిచేస్తాయి. దీని బలం రొమ్ము క్యాన్సర్ స్క్రీనింగ్‌లో మిస్‌లను తగ్గిస్తుంది; దట్టమైన రొమ్ము కణజాలంలో పనితీరు క్షీణించడం మరియు తప్పుడు పాజిటివ్‌ల ఓవర్‌హెడ్ రీకాల్ చేయడం దీని బలహీనత.

స్ట్రోక్ (మెదడు CT/CT యాంజియోగ్రఫీ/పెర్ఫ్యూజన్): ఇది సమయం-క్లిష్టమైన ప్రాంతం; నమూనాలు పెద్ద నాళాల మూసివేత (LVO), ఇస్కీమియా యొక్క ప్రారంభ సంకేతాలు మరియు రక్తస్రావం, వేగవంతమైన చికిత్స (థ్రోంబెక్టమీ) నిర్ణయాల కోసం వేగవంతమైన ఫ్లాగ్‌లను అందిస్తాయి. దీని బలహీనతలు కదలిక కళాఖండం మరియు ప్రారంభ/మసకబారిన ఫలితాలలో పరిమిత విశ్వసనీయత.

పద్ధతి

సాధారణ AI వినియోగం

బలమైన వైపు

మోడాలిటీ నిర్దిష్ట పరిమితి

ఊపిరితిత్తుల ఎక్స్-రే

న్యూమోథొరాక్స్, నాడ్యూల్, ఎఫ్యూషన్ ఫ్లాగ్

వేగం, స్కాన్

అతివ్యాప్తి, అధిక తప్పుడు పాజిటివ్‌లు

ఐ.టి

ఎంబోలిజం, రక్తస్రావం, నాడ్యూల్, వాల్యూమ్

3D కొలత

ప్రోటోకాల్/కాంట్రాస్ట్ దశకు సున్నితమైనది

MRI

స్ట్రోక్ వ్యాప్తి, ప్రోస్టేట్, మెదడు

మృదు కణజాలం

క్రమం/పరికర వైవిధ్యం

మమోగ్రఫీ

ద్రవ్యరాశి, మైక్రోకాల్సిఫికేషన్ (2వ రీడర్)

ఆపుకొనలేని స్థితిని తగ్గించండి

దట్టమైన రొమ్ములో వదలండి, రీకాల్ లోడ్

స్ట్రోక్ CT

LVO, ఇస్కీమియా, బ్లీడింగ్ ఫ్లాగ్

సమయం ఆదా

కళాకృతి, ప్రారంభ/మసకబారిన అన్వేషణ

రెండవ-పాఠకుల పాత్ర మరియు నిర్ణయం థ్రెషోల్డ్

మామోగ్రఫీ మరియు స్ట్రోక్ వంటి అధిక-ప్రభావ ఫీల్డ్‌లలో, AI తరచుగా రెండవ-రీడర్‌గా ఉంచబడుతుంది: రేడియాలజిస్ట్ చదివిన తర్వాత AI మార్కులు సమీక్షించబడతాయి (లేదా వైస్ వెర్సా). ఇది సింగిల్ రేడియాలజిస్ట్ మిస్ అయిన దాన్ని పట్టుకోవడానికి అవకాశం ఇస్తుంది. కానీ రెండు ప్రమాదాలు ఉన్నాయి. మొదట, AI ద్వారా గుర్తించబడని ప్రాంతం "క్లీన్" (ఆటోమేషన్ బయాస్)గా పరిగణించబడుతుంది. రెండవది, నిర్ణయం థ్రెషోల్డ్ యొక్క క్లినికల్ పర్యవసానం: మామోగ్రఫీలో థ్రెషోల్డ్ తక్కువగా ఉంటే, ఎక్కువ రీకాల్‌లు ఉంటాయి (మరియు అనవసరమైన జీవాణుపరీక్షలు, ఆందోళన); ఇది ఎక్కువగా ఉంటే, లీకేజీ పెరుగుతుంది. ఈ థ్రెషోల్డ్ సంస్థ యొక్క స్క్రీనింగ్ ఫిలాసఫీ మరియు రేడియాలజిస్ట్ యొక్క వివరణ ద్వారా సెట్ చేయబడింది; ఇంజనీరింగ్ డిఫాల్ట్ కాదు.

హెచ్చరిక: ఒక మోడల్ ఒక మోడాలిటీలో బాగా పనిచేసినందున అది మరొక పద్ధతిలో లేదా అదే పద్ధతికి చెందిన వేరే పరికరం/ప్రోటోకాల్‌లో బాగా పని చేస్తుందని కాదు. మోడల్ "ఊపిరితిత్తుల రేడియోగ్రఫీ" కోసం శిక్షణ పొందినట్లయితే, దాని పనితీరు పోర్టబుల్ క్రిటికల్ కేర్ రేడియోగ్రఫీలో భిన్నంగా ఉండవచ్చు. ఉపయోగం యొక్క పరిధి ఎల్లప్పుడూ మోడల్ ఆమోదించబడిన పరిధికి పరిమితం చేయబడింది.

మూడు చిన్న కేసులు

కేస్ 1 - మామోగ్రఫీ రెండవ-పాఠకులను పొందుతుంది. ఒక రేడియాలజిస్ట్ సాధారణంగా స్క్రీనింగ్ మామోగ్రామ్‌ను చదువుతారు. YZ రెండవ-రీడర్‌గా ఒక ప్రాంతంలో మైక్రోకాల్సిఫికేషన్‌ల సమూహాన్ని సూచిస్తుంది. రేడియాలజిస్ట్ వెనక్కి తిరిగి చూస్తాడు మరియు నిజంగా మందమైన క్లస్టర్‌ని చూస్తాడు; అదనపు ఇమేజింగ్‌తో, ఎర్లీ డక్టల్ కార్సినోమా ఇన్ సిటు (ప్రారంభ దశ రొమ్ము క్యాన్సర్) కనుగొనబడింది. AI తప్పించుకోవడాన్ని "రెండవ కన్ను"గా నిరోధించింది; రేడియాలజిస్ట్ రోగ నిర్ధారణ ఇచ్చారు.

కేసు 2 - స్ట్రోక్ సమయం లాభం. ఎమర్జెన్సీ బ్రెయిన్ CT యాంజియోగ్రామ్‌లో, AI 2 నిమిషాల్లో పెద్ద నాళాల మూసివేతను (LVO) ఫ్లాగ్ చేస్తుంది మరియు స్ట్రోక్ టీమ్‌ను ట్రిగ్గర్ చేస్తుంది. రేడియాలజిస్ట్ నిర్ధారిస్తుంది, రోగిని థ్రోంబెక్టమీకి తీసుకువెళతారు; డోర్-టు-నీడిల్ సమయం గణనీయంగా తగ్గించబడుతుంది. కానీ అదే వారంలో, మోడల్ మందమైన ప్రారంభ ఇస్కీమియాను కోల్పోతుంది; రేడియాలజిస్ట్ దానిని తన స్వంత పఠనంతో సంగ్రహిస్తాడు. AI వేగాన్ని అందించింది, కానీ మొదటి-పాఠకుడు రేడియాలజిస్ట్‌గా మిగిలిపోయాడు.

కేస్ 3 - డిస్ట్రిబ్యూషన్ షిఫ్ట్. ఛాతీ ఎక్స్-రే మోడల్ పెద్ద ఆసుపత్రిలో స్థిరమైన పరికరాలపై ఖచ్చితంగా పనిచేస్తుంది. ఇంటెన్సివ్ కేర్ యూనిట్ యొక్క పోర్టబుల్ పరికరాలలో అదే మోడల్‌ను ఉపయోగించినప్పుడు, తప్పుడు పాజిటివ్‌లు పేలుతాయి: విభిన్న ఎక్స్‌పోజర్, పేలవమైన నాణ్యత మరియు అతివ్యాప్తి చెందుతున్న పరికరాల ఛాయలు మోడల్‌ను గందరగోళానికి గురిచేస్తాయి. స్థానిక ధ్రువీకరణ లేకుండా పోర్టబుల్ గ్రాఫ్‌లలో మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తున్నారని బృందం గ్రహించి, పరిధిని తగ్గించింది. పాఠం: పరికరం/ప్రోటోకాల్ మారినప్పుడు పనితీరు మారుతుంది.

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్:

ఈ MRI మోడల్ మంచిదా? మనం దానిని ఉపయోగించాలా?

మోడాలిటీ వివరాలు, క్రమం, జనాభా మరియు ఉద్దేశించిన ఉపయోగం లేదు; సాధారణ మరియు ప్రమాదకరమైన సమాధానం వస్తుంది.

శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్:

మీ పాత్ర: మోడాలిటీ-నిర్దిష్ట AI ఎంపికలో CO-కన్సల్టెంట్. నిర్ణయం తీసుకోవడం; నేను ఏ ప్రశ్నలు అడగాలి అనే దానితో రండి. మేము ప్రోస్టేట్ MRI లెసియన్ మోడల్‌ను పరిశీలిస్తున్నాము. పరిగణించండి: (1) మోడల్ ఏ క్రమాలు/పరికరం/అయస్కాంత క్షేత్ర బలంపై శిక్షణ పొందింది, అది మనతో సరిపోలుతుందా, (2) ఇది ఏ జనాభాలో ధృవీకరించబడింది, (3) ఇది రెండవ రీడర్ లేదా రోగనిర్ధారణ సహాయమా, (4) దట్టమైన/విలక్షణమైన సందర్భాలలో తెలిసిన పరిమితిలో ఉందా, (5) స్థానిక ధృవీకరణ లేకుండా ఉపయోగించడం ప్రమాదం. తుది నిర్ణయం సంస్థదే.

బలమైన ప్రాంప్ట్ ప్రశ్నలు మోడాలిటీ-నిర్దిష్ట సమ్మతి, జనాభా మరియు స్థానిక ధ్రువీకరణ.

కాపీ చేయగల ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్‌లు

మోడాలిటీ సమ్మతి టెంప్లేట్ మీ పాత్ర: సహాయకుడు. నేను మీకు AI మోడల్ మరియు మా స్వంత పరికరం/ప్రోటోకాల్ సమాచారాన్ని ఇస్తాను. మోడల్ శిక్షణ పొందిన విధానం, పరికరం, క్రమం/ప్రోటోకాల్ మరియు జనాభాతో మాది సరిపోల్చండి; డిస్ట్రిబ్యూషన్ డ్రిఫ్ట్ ప్రమాదంలో ఉన్న తేడాలను జాబితా చేయండి మరియు స్థానిక ధృవీకరణ అవసరమా అని మూల్యాంకనం చేయండి. నిర్ణయం సంస్థలో ఉంది. సమాచారం: [వ్రాయండి]

సెకండ్-రీడర్ క్రమశిక్షణ టెంప్లేట్ సెకండ్-రీడర్ AIని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు నా పఠన క్రమశిక్షణను కొనసాగించే చెక్‌లిస్ట్‌ను నాకు అందించండి: నేను ముందుగా నన్ను చదవాలా, AI గుర్తు పెట్టని ప్రాంతాన్ని నేను ఎలా రక్షించుకోవాలి, AI గుర్తును ఎలా నిర్ధారించాలి, ఆటోమేషన్ బయాస్‌ను ఎలా నివారించాలి. పద్ధతి: [వ్రాయండి]

డెసిషన్ థ్రెషోల్డ్ రిజల్ట్ టెంప్లేట్ మీకు మోడాలిటీలో నిర్ణయ థ్రెషోల్డ్ దృష్టాంతాన్ని అందిస్తుంది (ఉదా. మామోగ్రఫీ). రీకాల్, అనవసరమైన బయాప్సీ, ఎగవేత మరియు ఆందోళనపై థ్రెషోల్డ్‌ని తగ్గించడం/పెంచడం వల్ల వచ్చే క్లినికల్ పరిణామాలను వివరించండి. థ్రెషోల్డ్ సంస్థ యొక్క స్క్రీనింగ్ ఫిలాసఫీ ద్వారా సెట్ చేయబడిందని మాకు గుర్తు చేయండి. స్క్రిప్ట్: [వ్రాయండి]

మోడాలిటీ లిమిట్ రిమైండర్ టెంప్లేట్ మీకు ఒక మోడాలిటీ మరియు AI టాస్క్‌ను అందిస్తుంది. ఈ పద్ధతికి సంబంధించిన విలక్షణమైన ఎర్రర్‌లను జాబితా చేయండి (ఉదా., ఛాతీ ఎక్స్-రేలో అతివ్యాప్తి, MRIలో సీక్వెన్స్ తేడా, స్ట్రోక్ CTలో ఆర్టిఫ్యాక్ట్) మరియు రేడియాలజిస్ట్ అదనపు శ్రద్ధ వహించాల్సిన పాయింట్‌లను జాబితా చేయండి. విధానం/పని: [వ్రాయండి]

సాధారణ తప్పులు

• మరొక స్థితిలో మోడాలిటీ-నిర్దిష్ట నమూనాను ఉపయోగించడం. నిశ్చల పరికర నమూనా పోర్టబుల్‌లో భిన్నంగా ప్రవర్తిస్తుంది; పరిధిని కాపాడుకోవాలి.
• రెండవ-పాఠకుడు గుర్తించని దానిని "క్లీన్"గా లెక్కించడం. ఆటోమేషన్ బయాస్; వారి చదువుకు రక్షణ కల్పించాలి.
• నిర్ణయం థ్రెషోల్డ్‌ను ఇంజనీరింగ్ సెట్టింగ్‌గా తప్పుగా భావించడం. థ్రెషోల్డ్ అనేది క్లినికల్ బ్యాలెన్స్; ఇది స్కానింగ్ ఫిలాసఫీ ద్వారా సర్దుబాటు చేయబడుతుంది.
• క్రమం/ప్రోటోకాల్ వ్యత్యాసాన్ని విస్మరించడం. MR/CT మోడల్‌లు శిక్షణ పొందిన ప్రోటోకాల్ వెలుపల విశ్వసనీయతను కోల్పోతాయి.
• స్థానిక ధృవీకరణ లేకుండా వ్యాప్తి. డిస్ట్రిబ్యూషన్ డ్రిఫ్ట్ నిశ్శబ్దంగా పనితీరును క్షీణింపజేస్తుంది.

చిట్కా: కొత్త మోడాలిటీ-నిర్దిష్ట మోడల్‌ని ఉపయోగించే ముందు, మూడు ప్రశ్నలను అడగండి: "ఈ మోడల్ ఏ పరికరం/ప్రోటోకాల్/జనాభాపై శిక్షణ పొందింది? మాది అలా ఉందా? మేము దీన్ని మా స్వంత డేటాలో ధృవీకరించారా?" మూడూ సంతృప్తికరంగా లేకుంటే, మోడల్ యాక్సిలరేటర్ కాదు, దాచిన ప్రమాదం.

సారాంశంలో

AI అనేది ప్రతి పద్ధతిలో విభిన్నమైన సాధనం: ఛాతీ ఎక్స్-రేలో వేగవంతమైన స్క్రీనింగ్ కానీ అతివ్యాప్తి కారణంగా తప్పుడు పాజిటివ్; శక్తివంతమైన 3D కొలత కానీ CTలో ప్రోటోకాల్ సెన్సిటివిటీ; MRIలో మృదు కణజాల బలం కానీ క్రమ వైవిధ్యం; రెండవ-పాఠకుడు అపహరణను తగ్గించడం కానీ మామోగ్రఫీలో భారాన్ని రీకాల్ చేయడం; స్ట్రోక్‌లో సమయం లాభం కానీ ఆర్టిఫ్యాక్ట్ పరిమితి. మామోగ్రఫీ మరియు స్ట్రోక్ వంటి అధిక-ప్రభావ రంగాలలో, AI రెండవ-పాఠకునిగా మారుతుంది, అయితే మొదటి-పాఠకుడు ఎల్లప్పుడూ రేడియాలజిస్ట్ మరియు నిర్ణయం థ్రెషోల్డ్ క్లినికల్ బ్యాలెన్స్. ప్రతి మోడల్ శిక్షణ పొందిన పరికరం, ప్రోటోకాల్ మరియు జనాభా పరిధి వెలుపలికి తరలించబడినప్పుడు, దాని పనితీరు తగ్గుతుంది (డిస్ట్రిబ్యూషన్ షిఫ్ట్); కాబట్టి పరిధిని తప్పనిసరిగా నిర్వహించాలి మరియు స్థానిక ధ్రువీకరణ తప్పనిసరిగా చేయాలి.

అప్లికేషన్ టాస్క్

మీ దినచర్యలో ఒక పద్ధతిని ఎంచుకోండి (రేడియోగ్రఫీ, CT, MRI, మామోగ్రఫీ లేదా స్ట్రోక్). "మోడాలిటీ లిమిట్ రిమైండర్" టెంప్లేట్‌ని ఉపయోగించి, ఆ మోడాలిటీకి సంబంధించిన కనీసం మూడు సాధారణ AI ఎర్రర్‌లను మరియు రేడియాలజిస్ట్‌కు అదనపు శ్రద్ధ చూపే పాయింట్‌లను వ్రాయండి. "మోడాలిటీ ఫిట్" టెంప్లేట్‌తో మీరు ఆ మోడాలిటీ కోసం పరిగణిస్తున్న మోడల్‌ను మూల్యాంకనం చేయండి: దానిలో శిక్షణ పొందిన పరికరం/ప్రోటోకాల్/జనాభా మీతో సరిపోలుతుందా, స్థానిక ధ్రువీకరణ అవసరమా? రెండవ-పాఠకుడి పాత్ర ఉన్నట్లయితే, "సెకండ్-రీడర్ డిసిప్లిన్" జాబితాను మీ దినచర్యకు అనుగుణంగా మార్చుకోండి.

చెక్లిస్ట్

• [ ] నేను మోడల్ శిక్షణ పొందిన విధానం, పరికరం, ప్రోటోకాల్ మరియు జనాభా నేర్చుకున్నాను.
• [ ] నేను నా స్వంత పరిస్థితులతో అనుకూలతను అంచనా వేసాను (పంపిణీ డ్రిఫ్ట్ ప్రమాదం).
• [ ] నేను మోడల్‌ను ఆమోదించిన మేరకు మాత్రమే ఉపయోగిస్తాను.
• [ ] నేను రెండవ-పాఠకుడి పాత్రలో నా స్వంత స్వతంత్ర పఠనాన్ని కొనసాగిస్తాను.
• [ ] నిర్ణయం థ్రెషోల్డ్ అనేది క్లినికల్ బ్యాలెన్స్ అని మరియు స్క్రీనింగ్ ఫిలాసఫీ ద్వారా సెట్ చేయబడిందని నేను అర్థం చేసుకున్నాను.
• [ ] నేను విలక్షణమైన మోడాలిటీ-నిర్దిష్ట ఎర్రర్ మూలాలను (కళాఖండం, అతివ్యాప్తి, సీక్వెన్స్ తేడా) పరిగణించాను.
• [ ] నేను స్థానిక ధ్రువీకరణ లేకుండా కొత్త స్థితిలో ప్రచారం చేయను.