หน่วย
1. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ในห้องปฏิบัติการทางการแพทย์: บทบาท ขอบเขต การตรวจสอบความถูกต้อง และจริยธรรม 2. การสนับสนุนการตีความผลลัพธ์และช่วงอ้างอิง: การตรวจสอบความถูกต้องของ AI Sketch 3. การควบคุมคุณภาพและการตรวจสอบเดลต้า: การตรวจจับข้อผิดพลาดเชิงวิเคราะห์ด้วย AI 4. การติดตามและการแจ้งเตือนความตื่นตระหนก/คุณค่าที่สำคัญ: กระบวนการที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัย 5. บูรณาการ LIS และการไหลของข้อมูล: การเชื่อมต่อ AI ไปยังสถานที่ที่เหมาะสม 6. เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ: จากการยอมรับตัวอย่างไปจนถึงการเปิดเผยผลลัพธ์ 7. การประเมินด้วยกล้องจุลทรรศน์และภาพล่วงหน้า: สเมียร์ ปัสสาวะ และจุลชีววิทยา 8. ขั้นตอนก่อนการวิเคราะห์และความเข้ากันได้ของตัวอย่าง: ภาวะเม็ดเลือดแดงแตก, ไขมันในเลือด, Icterus 9. การรายงานและการสื่อสาร: ผลลัพธ์ที่ชัดเจนสำหรับแพทย์และผู้ป่วย 10. ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล, KVKK, การตรวจสอบความถูกต้องด้านจริยธรรมและแบบจำลอง 11. ขั้นตอนการทำงานแบบครบวงจร การจัดการคุณภาพ และการตรวจสอบตนเอง
หน่วย 6 / 11

เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ: จากการยอมรับตัวอย่างไปจนถึงการเปิดเผยผลลัพธ์

กำไร:

  • ความสามารถในการแมปกระบวนการทดสอบทั้งหมด (ก่อนการวิเคราะห์ การวิเคราะห์ หลังการวิเคราะห์) และเลือกขั้นตอนที่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้อย่างปลอดภัยด้วยปัญญาประดิษฐ์
  • ความสามารถในการลดปัญหาคอขวดโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ในงานต่างๆ เช่น การยอมรับตัวอย่าง การเรียงลำดับ และการประมาณปริมาณงาน
  • ความสามารถในการรักษาจุดตรวจสอบและเส้นทางข้อยกเว้นด้วยตนเองโดยเข้าใจว่าระบบอัตโนมัติเพิ่มความเร็ว แต่ยังปรับขนาดข้อผิดพลาดด้วย

วันของห้องปฏิบัติการเปรียบเสมือนแม่น้ำที่เต็มไปด้วยตัวอย่างอย่างต่อเนื่อง ท่อหลายร้อยท่อมาถึงพร้อมกันในตอนเช้า คำขอเร่งด่วนเข้ามาบุกรุกตอนเที่ยง และตัวอย่างผู้ป่วยนอกก็กองพะเนินเทินทึกในตอนเย็น การจัดการโฟลว์นี้ — ตัวอย่างที่จะรันก่อน, อุปกรณ์ไหนที่จะไป, คอขวดที่จะเกิดขึ้น, วิธีกระจายบุคลากร — ถือเป็นงานทางวิศวกรรมในตัวเอง เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติกำลังนำขั้นตอนการจัดการและการประมวลผลที่ซ้ำๆ เหล่านี้ไปใช้จากมือมนุษย์และจัดระบบให้เป็นระบบ AI สามารถเป็นนักวางแผนและตัวเร่งที่มีประสิทธิภาพได้ที่นี่: คาดการณ์ปริมาณงาน เพิ่มประสิทธิภาพการจัดลำดับ และร่างการตัดสินใจซ้ำๆ แต่กฎทองของระบบอัตโนมัติยังคงที่: ระบบอัตโนมัติจะปรับขนาดข้อผิดพลาดตามขนาดความเร็ว ดังนั้นจุดตรวจและเส้นทางข้อยกเว้นด้วยตนเองจะต้องได้รับการดูแล

ในหน่วยนี้ คุณจะจัดทำแผนผังกระบวนการทดสอบทั้งหมดทีละขั้นตอน ขั้นตอนใดที่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้อย่างปลอดภัยและต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์ และวิธีเพิ่ม AI ในกระบวนการนี้อย่างปลอดภัย

จัดทำแผนที่กระบวนการทดสอบทั้งหมด

จำเป็นต้องดูกระบวนการก่อนที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติ กระบวนการทดสอบทั้งหมดประกอบด้วยขั้นตอนเหล่านี้โดยประมาณ:

  1. การสั่งซื้อและการเตรียมผู้ป่วย (ก่อนการวิเคราะห์) — สั่งการทดสอบ, เตรียมผู้ป่วย
  2. การเก็บตัวอย่างและการติดฉลาก (ก่อนการวิเคราะห์) — เลือด/ตัวอย่างจะถูกรวบรวมและระบุ
  3. การขนส่งและการยอมรับ (ก่อนการวิเคราะห์) — ตัวอย่างมาถึงห้องปฏิบัติการ ได้รับการยอมรับ และมีการตรวจสอบความเหมาะสม
  4. การเตรียมการ (ก่อนการวิเคราะห์) — การหมุนเหวี่ยง การแยก การคัดแยก
  5. การวิเคราะห์ (เชิงวิเคราะห์) — การวัดบนอุปกรณ์
  6. การตรวจสอบความถูกต้อง (หลังการวิเคราะห์) — QC, เดลต้า, การปล่อยอัตโนมัติ/ด้วยตนเอง
  7. การรายงานและการสื่อสาร (หลังการวิเคราะห์) — ผลลัพธ์ถึงแพทย์/ผู้ป่วย

แต่ละขั้นตอนมีความเหมาะสมกับระบบอัตโนมัติที่แตกต่างกัน ตารางต่อไปนี้สรุปศักยภาพของระบบอัตโนมัติและจุดตรวจสอบตามขั้นตอน:

ขั้นตอน

ศักยภาพของระบบอัตโนมัติ

การมีส่วนร่วมของเอไอ

จุดควบคุมวิกฤติ

การยอมรับตัวอย่าง/การปฏิบัติตาม

สูง

การคัดกรองคุณสมบัติล่วงหน้า

การตัดสินใจปฏิเสธเป็นของผู้เชี่ยวชาญ

จัดเรียง/จัดลำดับความสำคัญ

สูง

การประมาณปริมาณงาน/ความเร่งด่วน

คำขอเร่งด่วนไม่ควรมองข้าม

แผนงาน/กำลังคน

ปานกลาง-สูง

การคาดการณ์ความต้องการ

แผนได้รับการอนุมัติในผู้ดูแลระบบ

ขอซ้ำ/เจือจาง

ปานกลาง

ร่างกฎ

ผลลัพธ์ที่สำคัญตกสู่มนุษย์

การออกผล

มีเงื่อนไข

กฎการตรวจสอบอัตโนมัติ

ข้อยกเว้นต่อมนุษย์ (หน่วยที่ 5)

ภาษาการรายงาน

ปานกลาง

ข้อความร่าง

ความแม่นยำทางคลินิกโดยผู้เชี่ยวชาญ

อะไรจะทำให้เป็นอัตโนมัติและอะไรไม่เคย?

ศิลปะของระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยกำลังได้รับความแตกต่างอย่างเหมาะสม ขั้นตอนที่เป็นกิจวัตร ซ้ำๆ และตัดสินต่ำเหมาะที่สุดสำหรับระบบอัตโนมัติ: การเรียงลำดับตัวอย่าง การประมาณปริมาณงาน การปล่อยผลลัพธ์ปกติตามเงื่อนไข รูปแบบรายงานมาตรฐาน ขั้นตอนที่ต้องใช้วิจารณญาณ บริบททางคลินิก หรือการตัดสินใจที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัยยังคงเป็นหน้าที่ของมนุษย์: การปฏิเสธตัวอย่าง การแจ้งเตือนค่าวิกฤต การตีความภาพที่ผิดปกติ และการวินิจฉัย

ความเสี่ยงที่ร้ายกาจที่สุดของระบบอัตโนมัติคือ เมื่อสร้างกฎที่ผิดแล้ว จะถูกทำซ้ำอย่างเงียบๆ ในกลุ่มตัวอย่างหลายพันตัวอย่าง บุคคลอาจสังเกตเห็นข้อผิดพลาดขณะทำงานทีละคน ระบบอัตโนมัติจะจำลองข้อผิดพลาดเดียวกันด้วยความเร็วและขนาด นั่นคือเหตุผลที่เพิ่มสามสิ่งเข้าไปในแต่ละขั้นตอนของระบบอัตโนมัติ: จุดตรวจสอบ (ส่งผลลัพธ์บางอย่างผ่านสายตามนุษย์) การตรวจสอบ (การติดตามอย่างต่อเนื่องว่าระบบอัตโนมัติกำลังทำอะไรอยู่) และเส้นทางข้อยกเว้นด้วยตนเอง (ความสามารถในการข้ามระบบอัตโนมัติและแทรกแซงด้วยตนเองเมื่อจำเป็น)

ข้อควรระวัง: "ระบบจะดูแลมัน" คือความสะดวกสบายที่อันตรายที่สุดในห้องปฏิบัติการ แม้ว่าระบบอัตโนมัติดูเหมือนจะทำงานได้ ให้สุ่มตัวอย่างและตรวจสอบการตัดสินใจอย่างสม่ำเสมอ ข้อผิดพลาดของกฎแบบไม่มีการโต้ตอบอาจไม่มีใครสังเกตเห็นเป็นเวลาหลายเดือน

วิธีเพิ่ม AI ให้กับเวิร์กโฟลว์

พื้นที่ที่ปลอดภัยที่สุดสำหรับ AI ในการสนับสนุนคือพื้นที่ที่ต้องมีการวางแผน ไม่ใช่การตัดสินใจ การคาดการณ์ปริมาณงานเป็นตัวอย่างที่ดี: จากข้อมูลในอดีต สามารถคาดการณ์จำนวนตัวอย่างที่จะมาถึงในวัน/เวลาใด และให้ความกระจ่างเกี่ยวกับการจัดพนักงานและการวางแผนอุปกรณ์ สามารถคัดกรองตัวอย่างล่วงหน้าเพื่อความเหมาะสมเมื่อได้รับการยอมรับ (ฉลากหายไป หลอดผิด ปริมาณเพียงพอหรือไม่) สามารถร่างข้อความสื่อสารซ้ำๆ ได้ (เลื่อนการแจ้งไปยังแผนก, การเตือนสต็อกไปยังแผนก) สามารถวิเคราะห์จุดคอขวดของกระบวนการและเสนอข้อเสนอแนะในการปรับปรุงได้ ในการสนับสนุนทั้งหมดนี้ AI จะจัดทำข้อเสนอ/ร่าง การอนุมัติและการดำเนินการยังคงเป็นของบุคคลนั้น

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

ทำให้ขั้นตอนการทำงานของห้องปฏิบัติการของฉันเป็นแบบอัตโนมัติ เร่งความเร็วทุกอย่าง

พรอมต์นี้ไม่รวมถึงขั้นตอนที่ทำให้เป็นอัตโนมัติ ขอบเขตความปลอดภัย และจุดตรวจสอบ AI จัดทำคำแนะนำทั่วไป ปฏิบัติไม่ได้ และมีความเสี่ยง นอกจากนี้ยังสามารถดำเนินการตามขั้นตอนที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัยได้โดยอัตโนมัติ

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยผู้จัดการห้องปฏิบัติการเตรียมร่างการปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน เป้าหมายคือการเร่งความเร็วอย่างปลอดภัย ให้คำแนะนำอัตโนมัติสำหรับขั้นตอนต่อไปนี้:[ขั้นตอน เช่น การยอมรับตัวอย่าง/การปฏิบัติตาม] สำหรับข้อเสนอแนะแต่ละข้อ: (1) ส่วนใดที่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ (2) ส่วนใดจะต้องยังคงเป็นมนุษย์ (ความปลอดภัย/ตุลาการ) (3) ควรเพิ่มจุดตรวจสอบและเส้นทางข้อยกเว้นแบบแมนนวลใด (4) ความเสี่ยงที่ระบบอัตโนมัตินี้อาจพลาด การแจ้งเตือนค่าวิกฤต การตัดสินใจปฏิเสธตัวอย่าง และการวินิจฉัยจะไม่ทำงานโดยอัตโนมัติ การตัดสินใจดำเนินการเป็นของฉัน

ผู้แข็งแกร่งจะกำหนดขั้นตอน แยกส่วนที่เป็นอัตโนมัติและส่วนที่ยังคงอยู่ในมนุษย์ และตั้งคำถามกับจุดควบคุมและความเสี่ยง

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — การประมาณปริมาณงาน ห้องปฏิบัติการจะให้จำนวนตัวอย่างรายวันแก่ AI ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา (โดยไม่เปิดเผยตัวตน โดยไม่มีข้อมูลผู้ป่วย) และขอการคาดการณ์ความต้องการรายสัปดาห์ YZ แสดงให้เห็นว่าช่วงเช้าวันจันทร์และต้นเดือนมีจุดสูงสุดและวันหยุดสุดสัปดาห์ลดลง ตามการประมาณการนี้ ผู้จัดการจะเพิ่มคนอีกสองคนในกะเช้าวันจันทร์ ผลลัพธ์: เวลาผลลัพธ์โดยเฉลี่ยในช่วงชั่วโมงเร่งด่วนลดลงจาก 90 นาทีเป็น 55 นาที AI คาดการณ์ ผู้จัดการอนุมัติแผน

กรณีที่ 2 — การคัดกรองล่วงหน้าการยอมรับตัวอย่าง ที่หน่วยรับสัญญาณ การควบคุมที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะสแกนคำสั่งซื้อที่เข้ามา: ความเข้ากันได้ของผู้ป่วยที่ติดฉลาก ประเภทของท่อ ปริมาตรขั้นต่ำ วันหนึ่ง ธง "ประเภทท่อไม่เข้ากันกับคำขอ" ปรากฏบนตัวอย่าง 18 ตัวอย่าง เจ้าหน้าที่จะตรวจสอบสิ่งเหล่านี้ 15 รายการเป็นค่าที่ไม่ตรงกันจริงและมีการร้องขออีกครั้ง 3 รายการเป็นสัญญาณเตือนที่ผิดพลาด การคัดกรองล่วงหน้าช่วยประหยัดเวลา แต่การตัดสินใจปฏิเสธยังคงอยู่กับบุคคลนั้น การแจ้งเตือนที่ผิดพลาดยังแสดงให้เห็นว่าการตัดสินใจขั้นสุดท้ายไม่สามารถเกิดขึ้นได้โดยอัตโนมัติ

กรณีที่ 3 — ข้อผิดพลาดกฎ Silent ห้องปฏิบัติการจะตั้งกฎอัตโนมัติสำหรับการเจือจางซ้ำแต่เข้าสู่เกณฑ์ที่ไม่ถูกต้อง ส่งผลให้ค่าที่สูงบางค่าถูกเจือจางโดยไม่จำเป็นและรายงานอย่างไม่ถูกต้อง เนื่องจากไม่มีใครดูทีละคน ข้อผิดพลาดจึงไม่มีใครสังเกตเห็นเป็นเวลาสามสัปดาห์ ในการตรวจสอบอัตโนมัติตามปกติ AI จะทำเครื่องหมายรูปแบบของ “การเจือจางซ้ำโดยไม่คาดคิดของสารวิเคราะห์เฉพาะ” และพบข้อผิดพลาด บทเรียน: หากไม่ปฏิบัติตามระบบอัตโนมัติ ข้อผิดพลาดจะเพิ่มขึ้นอย่างเงียบๆ

เทมเพลตพร้อมท์ที่คัดลอกได้

เทมเพลตการทำแผนที่กระบวนการ จัดทำแผนผังกระบวนการในห้องปฏิบัติการต่อไปนี้ทีละขั้นตอน สำหรับแต่ละขั้นตอน: อินพุต เอาท์พุต ความรับผิดชอบ เวลาโดยประมาณ จุดที่อาจเกิดความล้มเหลว และศักยภาพของระบบอัตโนมัติ (ต่ำ/กลาง/สูง) ทำเครื่องหมายขั้นตอนที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัยด้วย กระบวนการ: [คำจำกัดความ]

เทมเพลตการประมาณปริมาณงาน ด้านล่างนี้เป็นจำนวนตัวอย่างแบบไม่เปิดเผยตัวตน (ไม่มีข้อมูลผู้ป่วย) รายวัน/ชั่วโมง แยกรูปแบบความต้องการรายสัปดาห์และรายชั่วโมง ระบุช่วงเวลาสูงสุดและต่ำสุด ให้คำแนะนำด้านบุคลากร/แผนอุปกรณ์ แต่ขอฝากการตัดสินใจไว้กับผม ข้อมูล: [รายการ].

เทมเพลตการวิเคราะห์ความปลอดภัยของระบบอัตโนมัติประเมินแนวคิดระบบอัตโนมัติต่อไปนี้: [แนวคิด] (1) ส่วนใดที่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้อย่างปลอดภัย (2) ส่วนไหนที่ควรปล่อยให้มนุษย์ (3) ควรเพิ่มจุดตรวจสอบและข้อยกเว้นด้วยตนเอง (4) หากกฎนี้ทำผิดพลาด จะมีผลกระทบกี่ผลลัพธ์ และฉันจะสังเกตได้อย่างไร อยากเห็นความเสี่ยงก่อนสมัคร

เทมเพลตการตรวจสอบอัตโนมัติด้านล่างนี้คือสรุปการตัดสินใจแบบไม่เปิดเผยตัวตนที่สร้างขึ้นโดยกฎอัตโนมัติเมื่อเร็วๆ นี้ (จำนวนผลลัพธ์ที่ผ่าน จำนวนการร้องขอการจำลอง/การเจือจาง จำนวนข้อยกเว้น) ทำเครื่องหมายลวดลายหรือลวดลายที่ไม่คาดคิด จดบันทึกสิ่งที่คุณต้องค้นหาเพื่อตรวจสอบสาเหตุที่แท้จริง ฉันตัดสินใจ ข้อมูล: [รายการ].

ข้อผิดพลาดทั่วไป

  • ดำเนินการขั้นตอนที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ การปฏิเสธตัวอย่าง การแจ้งเตือนที่สำคัญ และการวินิจฉัยจะไม่เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ จำเป็นต้องมีการตัดสินของมนุษย์
  • ไม่วางจุดตรวจและเส้นทางยกเว้น ระบบอัตโนมัติที่ไม่ได้รับการตรวจสอบจะปรับขนาดข้อผิดพลาดโดยไม่แจ้งให้ทราบ
  • ตั้งค่าระบบอัตโนมัติและลืมมันซะ หากกฎไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ เกณฑ์ที่ไม่ถูกต้องจะทำให้เกิดความเสียหายเป็นเวลาหลายเดือน
  • ละเลยสัญญาณเตือนที่ผิดพลาด การสแกนล่วงหน้ายังสร้างการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดอีกด้วย การตัดสินใจขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับบุคคลนั้นเสมอ
  • การใส่ข้อมูลประจำตัวในพรอมต์การวางแผน ข้อมูลที่เป็นตัวเลขและไม่ระบุตัวตนเพียงพอสำหรับการประมาณปริมาณงาน ไม่จำเป็นต้องมีการระบุตัวตนผู้ป่วย
เคล็ดลับ: ก่อนที่จะปรับใช้แนวคิดระบบอัตโนมัติทุกรายการ ให้ตอบคำถามหนึ่งข้อ: “กฎนี้จะส่งผลต่อผลลัพธ์กี่รายการหากทำงานไม่ถูกต้อง และฉันจะสังเกตได้อย่างไร” หากคำตอบไม่ชัดเจน ให้ตั้งค่าการตรวจสอบและจุดตรวจสอบก่อน จากนั้นจึงทำให้เป็นอัตโนมัติ

โดยสรุป

เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติช่วยเพิ่มความเร็วให้กับห้องปฏิบัติการโดยจัดระบบขั้นตอนที่ต้องทำซ้ำๆ และตัดสินต่ำ กุญแจสำคัญในการรักษาความปลอดภัยของระบบอัตโนมัติคือการแยกขั้นตอนอัตโนมัติ (การเรียงลำดับ การประมาณปริมาณงาน การปล่อยแบบมีเงื่อนไข) ออกจากขั้นตอนที่มีความสำคัญด้านความปลอดภัย (การปฏิเสธ การแจ้งเตือนที่สำคัญ การวินิจฉัย) และเพิ่มจุดตรวจสอบ การตรวจสอบ และเส้นทางข้อยกเว้นแบบแมนนวลให้กับทุกระบบอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์เป็นผู้ช่วยที่ทรงพลังในการวางแผน พยากรณ์ และสร้างร่าง แต่ให้การตัดสินใจและการอนุมัติอยู่ในมือของมนุษย์ ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคือการปรับขนาดข้อผิดพลาดของกฎอย่างเงียบๆ ดังนั้นระบบอัตโนมัติไม่ได้จบลงด้วยการติดตั้ง แต่มีการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

งานสมัคร

เลือกกระบวนการจากห้องปฏิบัติการของคุณ (เช่น การยอมรับตัวอย่าง) และจัดทำแผนผังขั้นตอน จุดผิดพลาด และศักยภาพของระบบอัตโนมัติด้วยเทมเพลต "การแมปกระบวนการ" สำหรับขั้นตอนที่มีศักยภาพสูง ให้ใช้เทมเพลต "การวิเคราะห์ความปลอดภัยอัตโนมัติ" และชี้แจงว่าส่วนใดจะยังคงอยู่กับมนุษย์ และจุดควบคุมที่คุณจะเพิ่ม ลองใช้ "การคาดการณ์ภาระงาน" พร้อมจำนวนตัวอย่างในอดีตโดยไม่ระบุชื่อ

รายการตรวจสอบ

  • [ ] ฉันวาดแผนผังกระบวนการทีละขั้นตอน ฉันทำเครื่องหมายขั้นตอนที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัยแล้ว
  • [ ] ฉันแยกส่วนที่จะเป็นอัตโนมัติและยังคงอยู่กับมนุษย์
  • [ ] ฉันได้เพิ่มจุดตรวจสอบ ติดตาม และเส้นทางข้อยกเว้นแบบแมนนวลให้กับแต่ละระบบอัตโนมัติ
  • [ ] “มันจะส่งผลกี่ผลลัพธ์หากทำงานไม่ถูกต้อง?” ฉันตอบคำถาม
  • [ ] ฉันใช้เฉพาะข้อมูลตัวเลขที่ไม่ระบุชื่อในการประมาณปริมาณงาน
  • [ ] ฉันจัดทำแผนการตรวจสอบระบบอัตโนมัติเป็นประจำ