Trí tuệ nhân tạo toàn diện được hỗ trợ quy trình làm việc lâm sàng và ứng dụng doanh nghiệp

Lợi nhuận:

• Khả năng tích hợp trí tuệ nhân tạo tại chỗ và trong giới hạn nhất định ở mọi giai đoạn của quy trình làm việc, từ khi bệnh nhân nhập viện đến khi xuất viện
• Khả năng thiết lập thư viện nhanh chóng, giao thức xác minh và chính sách quyền riêng tư tuân thủ KVKK ở quy mô phòng khám/tổ chức
• Khả năng thiết kế văn hóa kiểm toán nhằm bảo vệ sự an toàn, trách nhiệm và niềm tin của bệnh nhân đối với y học hỗ trợ trí tuệ nhân tạo

Các đơn vị trước đây đã đề cập đến trí tuệ nhân tạo (AI) trong từng giai đoạn của công việc lâm sàng: chẩn đoán phân biệt, tài liệu, bệnh sử, hình ảnh, thuốc, giao tiếp với bệnh nhân, xác minh, quyền riêng tư, tài liệu, trách nhiệm giải trình. Trong phần cuối cùng này, chúng tôi tập hợp tất cả lại với nhau: cách tích hợp AI theo cách tại chỗ, có giới hạn và có thể kiểm tra được ở mọi giai đoạn của quy trình làm việc, từ khi bệnh nhân nhập viện đến khi xuất viện; và bạn sẽ học cách thể chế hóa nó ở quy mô lâm sàng hoặc thể chế. Mục tiêu là làm cho AI không còn là một “mánh lới quảng cáo” cá nhân nữa mà là một phần của hệ thống bảo vệ sự an toàn và trách nhiệm của bệnh nhân.

Vị trí của AI trong hành trình của bệnh nhân

Xem xét hành trình khám chữa bệnh của bệnh nhân và xác định vai trò cũng như giới hạn của AI tại mỗi điểm dừng:

• Tiếp nhận/phân loại: AI có thể thu thập thông tin sơ bộ, đề xuất các ưu tiên; Quyết định nằm trong tay bác sĩ (vùng màu đỏ).
• Anamnesis: AI xây dựng lời khai của bệnh nhân; Bác sĩ hoàn tất việc kiểm tra (vùng màu vàng).
• Chẩn đoán phân biệt: nhắc nhở xác suất AI; Việc chẩn đoán là do bác sĩ thực hiện (vùng màu đỏ).
• Kiểm tra/giám sát: AI ưu tiên, đo lường; báo cáo của bác sĩ X quang (vùng màu đỏ).
• Điều trị/thuốc: Nhắc nhở tương tác AI; liều lượng và đơn thuốc của bác sĩ (vùng màu đỏ).
• Tài liệu: AI tạo ra bản nháp/bản thảo mã; bác sĩ xác nhận (khu vực màu vàng).
• Thông tin bệnh nhân: AI đơn giản hóa; Nội dung đã được bác sĩ phê duyệt (vùng màu vàng).
• Xả/giám sát: AI tạo ra hướng dẫn và nhắc nhở; Trách nhiệm thuộc về bác sĩ.

Kỷ luật tương tự được áp dụng tại mỗi điểm dừng: AI tiến hành, bác sĩ xác minh và quyết định.

Mẹo: Sau khi bạn xem qua quy trình làm việc và hỏi “AI làm gì ở mỗi bước, giới hạn của nó là gì, ai sẽ xác minh nó?” Hãy vạch ra nó. Bản đồ này trở thành la bàn một trang cho cả thành viên nhóm mới và người giám sát.

Doanh nghiệp ba khối xây dựng

Thiện chí cá nhân thôi là chưa đủ; Sử dụng AI an toàn đòi hỏi phải có khuôn khổ thể chế.

1. Thư viện nhắc nhở. Đã kiểm tra, các lời nhắc tiêu chuẩn có ranh giới bằng văn bản cho từng nhiệm vụ định kỳ (epicrisis, ẩn danh, gợi ý mã, ghi chú bệnh nhân, xác minh). Mọi người đều sử dụng cùng một mô hình bảo mật; chất lượng là nhất quán.

2. Giao thức xác thực. Đối với mỗi loại đầu ra đều có ghi ai sẽ xác minh cái gì, với nguồn nào. Các đầu ra quan trọng về an toàn (chẩn đoán, liều lượng, báo cáo) được đóng lại với sự chấp thuận của bác sĩ có thẩm quyền.

3. Chính sách bảo mật tuân thủ KVKK. Những công cụ nào có thể được sử dụng, dữ liệu nào có thể được nhập, quy tắc ẩn danh và quy trình phê duyệt công cụ đều được ghi lại.

Từng bước: ứng dụng doanh nghiệp

1. Lập bản đồ quy trình làm việc của bạn. Vai trò, giới hạn, người xác minh của AI ở mọi bước.
2. Chỉ định các khu vực rủi ro. Xanh/vàng/đỏ.
3. Cài đặt thư viện nhắc nhở. Với các giới hạn và ghi chú xác nhận.
4. Viết giao thức xác thực. Mỗi loại đầu ra.
5. Đặt chính sách bảo mật và danh sách công cụ. Tuân thủ KVKK.
6. Thiết lập chu trình đào tạo và kiểm tra. Học hỏi từ những sai lầm, cập nhật.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Từ lộn xộn đến hệ thống. Trong phòng khám đa khoa, mỗi bác sĩ sử dụng các công cụ và lời nhắc ngẫu nhiên khác nhau; Chất lượng có thể thay đổi, có một số rủi ro về quyền riêng tư. Phòng khám đang thiết lập một thư viện nhắc nhở chung, quy trình xác minh và danh sách công cụ được phê duyệt. Sau 3 tháng, thời gian ghi chép giảm xuống, các vấn đề về quyền riêng tư được đặt lại và chất lượng đầu ra được cân bằng.

Trường hợp 2 - Khắc phục sau khi kiểm tra. Trong quá trình kiểm tra hàng tháng, 6% số vụ sử thi do AI tạo ra dường như có phát hiện giả mạo chưa được sửa chữa. Tổ chức liên kết bước “xác minh dịch bệnh” với danh sách kiểm tra bắt buộc và cung cấp đào tạo; Trong lần kiểm tra tiếp theo, tỷ lệ này giảm xuống 0,5%. Vòng kiểm tra phát hiện lỗi trước khi nó được truyền tới hệ thống.

Trường hợp 3 - Tích hợp an toàn. Một bệnh viện triển khai công cụ AI của mình với hợp đồng tuân thủ KVKK, không chỉ sử dụng dữ liệu trong giáo dục; Nó nhúng quy tắc ẩn danh vào hệ thống. Do đó, quyền riêng tư và trách nhiệm pháp lý được bảo vệ trong khi đạt được tốc độ. Thiết kế tốt giúp bảo mật “được nhúng ngay từ đầu” thay vì “được thêm vào sau”.

Bảng trưởng thành của doanh nghiệp

Cấp độ

tính năng

Rủi ro

lộn xộn

Mọi người đều là công cụ/lời nhắc của riêng mình

Cao (chất lượng, quyền riêng tư)

Tiêu chuẩn

Thư viện nhắc nhở chung

trung bình

được giám sát

Giao thức xác thực + xác nhận

thấp

trưởng thành

Chính sách + đào tạo + chu trình kiểm toán

Thấp nhất, liên tục cải thiện

Bốn mẫu có thể sao chép

Nhiệm vụ: Hãy vạch ra từng bước quy trình làm việc lâm sàng sau đây. Đối với mỗi bước:- Vai trò của AI- vùng rủi ro (xanh/vàng/đỏ)- ranh giới (những việc KHÔNG nên làm)- ai xác minh/chứng nhậnQuy trình làm việc: [...]

Nhiệm vụ: Tạo dự thảo QUY TRÌNH XÁC MINH cho loại đầu ra sau: ai kiểm tra, bằng nguồn nào, bước nào, ai xác minh, trong trường hợp nào cần tư vấn chuyên gia. Loại đầu ra: [...]

Nhiệm vụ: Xây dựng khung CHÍNH SÁCH RIÊNG TƯ AI cho phòng khám của chúng tôi: các công cụ được phép, dữ liệu có thể/không thể nhập, quy tắc ẩn danh, quy trình phê duyệt công cụ, phải làm gì trong trường hợp vi phạm. Tuân thủ KVKK.

Nhiệm vụ: Chuẩn bị NHẮC NHỞ TIÊU CHUẨN cho nhiệm vụ định kỳ sau đây, kèm theo ranh giới và ghi chú xác minh; ở định dạng có thể được thêm vào thư viện nhóm. Nhiệm vụ: [...]

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: “Chúng ta nên sử dụng AI trong phòng khám của mình như thế nào?”

Strong: "Lập bản đồ quy trình làm việc sau đây của phòng khám của chúng tôi (nhập viện, tiền sử, chẩn đoán, khám, điều trị, lập hồ sơ, xuất viện) từng bước. Ở mỗi bước, hãy chỉ rõ vai trò của AI, vùng rủi ro, những gì nó sẽ KHÔNG làm và ai sẽ xác minh và xác nhận. Đánh dấu rõ ràng các bước quan trọng về an toàn và ghi chú 'cần có sự phê duyệt của bác sĩ đủ điều kiện' cho mỗi bước. Đồng thời đề xuất một thư viện nhanh chóng và các tiêu đề cho quy trình xác minh."

Với lời nhắc mạnh mẽ, AI tạo ra khung thiết kế hệ thống; ranh giới và trạm kiểm soát rõ ràng.

Những lỗi thường gặp

• Sử dụng không có giám sát, lộn xộn. Xe riêng của mọi người làm tăng nguy cơ.
• Không viết ranh giới. Nếu "những gì nó không làm" không được xác định thì nó sẽ trở nên quá mức.
• Để lại việc xác minh cho các cá nhân. Nó được bỏ qua mà không có giao thức.
• Để lại chính sách quyền riêng tư cho sau này. Rủi ro KVKK cần được quản lý ngay từ đầu.
• Không thiết lập một vòng kiểm toán. Sai lầm lặp lại; Hệ thống không học.

Văn hóa nhóm và chu trình học tập

Các khối xây dựng kỹ thuật (thư viện nhắc nhở, giao thức, chính sách) là cần thiết nhưng chưa đủ; Yếu tố quyết định chính là văn hóa nhóm. Trong một tổ chức sử dụng AI một cách an toàn, việc báo cáo lỗi không được coi là điều đáng xấu hổ mà là một đóng góp vào việc cải tiến hệ thống. Nói “Tôi bắt gặp ảo giác ở đầu ra AI” nên là một hành động được đánh giá cao chứ không phải bị trừng phạt. Tuy nhiên, trong nền văn hóa báo cáo mở, các lỗi sẽ hiển hiện rõ ràng và hệ thống sẽ học hỏi.

Nền văn hóa này được nuôi dưỡng bởi ba thói quen. Đầu tiên, chia sẻ thường xuyên: các cuộc họp ngắn nơi ghi lại những ảo giác thú vị và những lời nhắc hay được chia sẻ với nhóm. Thứ hai, sự rõ ràng về vai trò: không để rõ ai sẽ xác minh cái gì; sự không chắc chắn khiến mọi người cho rằng “ai đó đang nhìn”. Thứ ba, cập nhật liên tục: cập nhật thư viện và giao thức khi các hướng dẫn, công cụ và mô hình thay đổi. AI không tĩnh; Kỷ luật của tổ chức cũng không nên cố định.

Mẹo: Cách đơn giản nhất để đo lường mức độ trưởng thành về AI của một tổ chức là hỏi: "Có bao nhiêu lỗi xảy ra trong kết quả đầu ra của AI vào tháng trước và bài học rút ra được từ chúng là gì?" Báo cáo không có lỗi là dấu hiệu của sự mù quáng chứ không phải sự hoàn hảo.

Tóm lại

Cách để nhận ra giá trị thực sự của AI trong y học là đưa nó vào quy trình làm việc từ đầu đến cuối theo cách được xác định rõ ràng và thể chế hóa nó. Lập bản đồ quy trình làm việc, chỉ định vùng rủi ro, thiết lập ba khối xây dựng: thư viện nhắc nhở, giao thức xác thực và chính sách bảo mật tuân thủ KVKK. Đóng từng đầu ra quan trọng về mặt an toàn với sự chấp thuận của bác sĩ có thẩm quyền và liên tục cải thiện nó thông qua chu trình kiểm tra đào tạo. Điều này đảm bảo tốc độ AI, sự an toàn của bệnh nhân và trách nhiệm giải trình.

Nhiệm vụ ứng dụng

Từng bước vạch ra quy trình làm việc của phòng khám của riêng bạn (ví dụ: hành trình của bệnh nhân tại phòng khám ngoại trú) với mẫu ánh xạ ở trên: vai trò, vùng rủi ro, ranh giới và người xác minh của AI ở mỗi bước là gì? Sau đó, phác thảo giao thức xác thực và khung chính sách quyền riêng tư cho loại đầu ra (ví dụ: epicrisis). Tạo la bàn một trang mà bạn có thể chia sẻ với nhóm của mình.

danh sách kiểm tra

• [ ] Tôi vạch ra quy trình làm việc theo từng bước.
• [ ] Tôi đã chỉ định các vùng và giới hạn rủi ro cho từng bước.
• [ ] Tôi đã liên kết các bước quan trọng về mặt an toàn với sự chấp thuận của bác sĩ có thẩm quyền.
• [ ] Tôi đã cài đặt/khởi động thư viện nhắc nhở.
• [ ] Tôi đã viết giao thức xác thực cho mỗi loại đầu ra.
• [ ] Tôi đã xác định danh sách công cụ và chính sách bảo mật tuân thủ KVKK.
• [ ] Tôi đã thiết lập một chu trình đào tạo và giám sát.

Thi học phần

1. Chuyên gia nội khoa yêu cầu trí tuệ nhân tạo đưa ra danh sách các chẩn đoán phân biệt để không bỏ sót bất kỳ khả năng nào trong một ca bệnh phức tạp. Cách tiếp cận nào đúng nhất?

• A) Sử dụng danh sách trí tuệ nhân tạo để nhắc nhở và đánh giá từng khả năng bằng kết quả khám lâm sàng, xét nghiệm và thăm khám; Đưa ra chẩn đoán cuối cùng với tư cách là bác sĩ ✔
• B) Trực tiếp chấp nhận chẩn đoán mà trí tuệ nhân tạo cho rằng có khả năng xảy ra nhất và bắt đầu điều trị
• C) Nếu trí tuệ nhân tạo lặp lại cùng một chẩn đoán nhiều lần, nó có thể được hoàn thiện mà không cần kiểm tra.
• D) Gửi danh sách cho bệnh nhân và yêu cầu họ tự đưa ra quyết định

Nhận xét: AI có thể có giá trị để mở rộng danh sách chẩn đoán phân biệt và đóng vai trò như một lời nhắc nhở; Tuy nhiên, chẩn đoán cuối cùng được thực hiện bằng khám lâm sàng, kết quả xét nghiệm và chẩn đoán hình ảnh được bác sĩ đánh giá. AI không chẩn đoán; Nó không thể thay thế cho đánh giá lâm sàng của bác sĩ.

2. Một bác sĩ đã yêu cầu AI cung cấp bản tóm tắt tài liệu và nguồn cung cấp phương pháp điều trị cập nhật. AI trả lại ba bài báo có tiêu đề và tên tạp chí thuyết phục. Hành vi tốt nhất là gì?

• A) Thêm các nguồn vào báo cáo vì chúng có tiêu đề thuyết phục
• B) Giả sử các bài báo là chính xác vì tên tạp chí quen thuộc
• C) Tìm kiếm từng bài viết trong cơ sở dữ liệu thực và xác nhận sự tồn tại, kết quả và tính tương thích của nó với hướng dẫn hiện hành từ nguồn chính ✔
• D) Hỏi lại câu hỏi đó và thừa nhận bài viết chung là đúng

Giải thích: Mô hình ngôn ngữ có thể tạo nên bài viết, tác giả và số DOI không thực sự tồn tại (ảo giác). Mỗi trích dẫn phải được tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu thực (ví dụ: PubMed) và nguồn chính phải được xác nhận xem bài báo có thực sự nêu kết luận đó và sự tuân thủ của nó với hướng dẫn hiện tại hay không.

3. Hành vi tốt nhất về quyền riêng tư của bệnh nhân khi nhập thông tin vào công cụ trí tuệ nhân tạo để in bệnh nhân là gì?

• A) Tải lên toàn bộ tệp có tên bệnh nhân và số TR ID
• B) Sử dụng bất kỳ công cụ miễn phí nào mà không đọc chính sách bảo mật
• C) Giả sử rằng tất cả thông tin nhận dạng bệnh nhân phải được cung cấp để đảm bảo chất lượng kết quả
• D) Làm sạch số nhận dạng và chỉ cung cấp thông tin cần thiết về mặt lâm sàng và chọn công cụ tuân thủ KVKK không sử dụng dữ liệu trong giáo dục ✔

Giải thích: Dữ liệu sức khỏe là dữ liệu cá nhân đặc biệt trong KVKK. Các thông tin nhận dạng như tên bệnh nhân, số TR ID và số tệp phải được xóa (ẩn danh/giảm thiểu dữ liệu), chỉ nên cung cấp thông tin cần thiết về mặt lâm sàng và nên ưu tiên sử dụng công cụ tuân thủ chính sách, thể chế để đảm bảo rằng dữ liệu sẽ không được sử dụng trong giáo dục.

4. Trí tuệ nhân tạo đưa ra khuyến nghị về liều lượng đơn thuốc cho bệnh nhân. Bước quan trọng nhất trước khi dùng liều này là gì?

• A) Áp dụng liều lượng trực tiếp vì trí tuệ nhân tạo đưa ra con số rõ ràng
• B) Xác nhận liều lượng từ tờ hướng dẫn sử dụng hiện tại và cơ sở dữ liệu thuốc đã được xác minh và điều chỉnh liều lượng đó với tư cách là bác sĩ tùy theo tình trạng lâm sàng của bệnh nhân ✔
• C) Thay đổi liều bạn nhớ từ bệnh nhân khác
• D) Để lại những tình huống đặc biệt (thận, mang thai) cho sau này

Giải thích: AI có thể nhớ sai liều lượng, nhầm lẫn các đơn vị hoặc bỏ sót các tình trạng đặc biệt như chức năng thận/gan, tuổi tác và thai kỳ. Liều lượng phải được xác nhận từ tờ hướng dẫn sử dụng hiện tại và cơ sở dữ liệu thuốc đã được xác minh và được bác sĩ điều chỉnh tùy theo tình trạng lâm sàng của bệnh nhân.

5. X quang AI trả về 'không phát hiện bất thường' trên phim chụp X-quang ngực. Thái độ lâm sàng tốt nhất là gì?

• A) Nếu có nghi ngờ về mặt lâm sàng, hãy nhờ bác sĩ X quang có thẩm quyền đọc hình ảnh và cung cấp báo cáo cuối cùng kèm theo bối cảnh lâm sàng ✔
• B) Báo cáo kết quả chụp X quang là bình thường mà bác sĩ X quang không đọc được vì trí tuệ nhân tạo cho biết kết quả là âm tính
• C) Dừng kiểm tra thêm ngay cả khi khiếu nại của bệnh nhân vẫn tiếp tục
• D) Kết quả là truyền trực tiếp đầu ra trí tuệ nhân tạo đến bệnh nhân

Mô tả: AI hình ảnh có thể cho kết quả âm tính giả; có thể bỏ sót những phát hiện nhỏ hoặc không điển hình. AI rất hữu ích trong việc phân loại và sàng lọc trước, nhưng báo cáo cuối cùng sẽ được đọc bởi bác sĩ X quang có trình độ, người đánh giá bối cảnh lâm sàng của bệnh nhân. Kết quả AI âm tính không loại bỏ được nghi ngờ lâm sàng.

6. Đầu ra AI đưa ra đề xuất hướng dẫn sai bằng ngôn ngữ rất tự tin. Tại sao tình trạng này đặc biệt nguy hiểm trong y học?

• A) Âm thanh tự tin chứng tỏ đầu ra là chính xác nên được coi là an toàn
• B) Giọng điệu tự tin không phải là bằng chứng về tính chính xác; Một lỗi tưởng chừng như an toàn sẽ đe dọa sự an toàn của bệnh nhân nếu không được xác nhận ✔
• C) Khi trí tuệ nhân tạo nói một cách tự tin thì không cần xác nhận nguồn
• D) Không có nguy hiểm, vì trí tuệ nhân tạo không thể sai lầm trong các vấn đề y tế

Giải thích: Mô hình ngôn ngữ thể hiện sự tin tưởng một cách trôi chảy; nhưng giọng điệu tự tin không phải là bằng chứng của sự chính xác. Trong y học, một ảo giác tưởng chừng như an toàn (sai liều lượng, nghiên cứu hư cấu, khuyến cáo lỗi thời) đe dọa trực tiếp đến sự an toàn của bệnh nhân. Do đó, mọi tuyên bố lâm sàng phải được xác minh bằng hướng dẫn hiện hành và nguồn chính.

7. Bác sĩ sử dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra bản tóm tắt rõ ràng sau khi xuất viện cho bệnh nhân. Cách tiếp cận nào đúng nhất?

• A) Xuất trình tờ giấy và đưa trực tiếp cho bệnh nhân mà không cần đọc
• B) Để nguyên các thuật ngữ y tế và chờ bệnh nhân nghiên cứu
• C) Rút ngắn ghi chú bằng cách loại bỏ các triệu chứng cờ đỏ khỏi văn bản
• D) Lấy ghi chú làm bản nháp, xác minh từng thông tin y tế với tư cách là bác sĩ và đưa ngôn ngữ đến mức người bệnh có thể hiểu được ✔

Mô tả: AI rất giỏi dịch ngôn ngữ y tế sang ngôn ngữ đơn giản và tạo ra các hướng dẫn dễ đọc. Tuy nhiên, mọi thông tin y tế trong văn bản (liều lượng, triệu chứng báo động đỏ, ngày kiểm soát) phải được bác sĩ kiểm tra tính chính xác; Trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về bác sĩ. Văn bản cũng phải phù hợp với hiểu biết về sức khỏe của bệnh nhân.

8. Tóm tắt trường hợp mà bạn đã nhập vào trí tuệ nhân tạo chứa tên và số hồ sơ của bệnh nhân và công cụ này là một dịch vụ sử dụng dữ liệu này trong đào tạo mô hình. Vấn đề chính của tình trạng này là gì?

• A) Không có vấn đề gì, vì các công cụ trí tuệ nhân tạo lưu trữ mọi dữ liệu một cách an toàn
• B) Vấn đề chỉ nằm ở chất lượng đầu ra chứ không phải vấn đề riêng tư
• C) Dữ liệu cá nhân nhạy cảm được nhập cùng với thông tin nhận dạng vào một dịch vụ sử dụng dữ liệu đó trong giáo dục mà không có sự đồng ý và các biện pháp phòng ngừa thích hợp, tạo ra vi phạm KVKK và rủi ro về quyền riêng tư. ✔
• D) Số hồ sơ không phải là vấn đề miễn là tên bệnh nhân được cung cấp

Giải thích: Dữ liệu sức khỏe là dữ liệu cá nhân đặc biệt theo KVKK và cần được bảo vệ cao hơn. Việc đưa vào một dịch vụ sử dụng dữ liệu trong giáo dục với thông tin nhận dạng sẽ tạo ra nguy cơ xử lý và vi phạm dữ liệu mà không có sự đồng ý của bệnh nhân; Trách nhiệm pháp lý và đạo đức thuộc về bác sĩ/cơ quan.

9. Để sử dụng trí tuệ nhân tạo an toàn trong phòng khám cần phân chia nhiệm vụ theo mức độ rủi ro. Nhiệm vụ nào sau đây là nhiệm vụ 'quan trọng về bảo mật (vùng màu đỏ)'?

• A) Tóm tắt biên bản cuộc họp
• B) Đơn giản hóa ngôn ngữ của văn bản
• C) Chẩn đoán xác định và quyết định phương pháp điều trị cũng như liều lượng ✔
• D) Định dạng bảng

Giải thích: Chẩn đoán, quyết định điều trị/liều lượng và phân loại cấp cứu là những quyết định quan trọng về mặt an toàn, ảnh hưởng trực tiếp đến sự an toàn của bệnh nhân và cần được bác sĩ có thẩm quyền khám và phê duyệt. Các tác vụ như ghi chú cuộc họp, đơn giản hóa ngôn ngữ hoặc định dạng có mức độ rủi ro thấp; AI có thể được sử dụng tự do trong những việc này.

10. Một bệnh nhân hỏi: 'Bạn đưa ra chẩn đoán hay trí tuệ nhân tạo?' anh ấy hỏi. Thái độ tốt nhất về sự đồng ý và tính minh bạch là gì?

• A) Che giấu việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và tự mình đưa ra mọi quyết định
• B) Đưa ra quyết định hoàn toàn cho trí tuệ nhân tạo và giao trách nhiệm cho nó
• C) Để lại câu hỏi chưa được trả lời và thay đổi chủ đề
• D) Trình bày rõ ràng và trung thực rằng anh ta sử dụng trí tuệ nhân tạo làm công cụ phụ trợ và việc chẩn đoán và quyết định cuối cùng thuộc về anh ta ✔

Làm rõ: Sự minh bạch và sự đồng ý có hiểu biết yêu cầu bác sĩ phải tuyên bố rõ ràng rằng họ đang sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ và chẩn đoán cũng như quyết định cuối cùng là của riêng họ. Việc che giấu trí tuệ nhân tạo và gán quyết định cho trí tuệ nhân tạo là sai lầm; Trách nhiệm thuộc về bác sĩ.

11. Trong bản thảo sử thi mà bạn tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo, có phát hiện 'sốt 39 độ' không có trong hồ sơ thật. Đây là ví dụ về điều gì và nên làm gì?

• A) Đó là ảo giác; So sánh từng dòng với hồ sơ thật, sửa kết quả sai và chuyển hồ sơ cho bác sĩ phê duyệt ✔
• B) Đó là một chi tiết không quan trọng; ký vào tài liệu như cũ
• C) Thông tin phải được chấp nhận là chính xác vì nó được viết bởi trí tuệ nhân tạo
• D) Thêm lửa vào tập tin thay vì xóa tìm kiếm

Giải thích: Việc thêm một phát hiện không thực sự tồn tại vào văn bản là một ví dụ về ảo giác. Hồ sơ lâm sàng là hồ sơ pháp lý; Mỗi dòng phải được đối chiếu chính xác với hồ sơ thật, những thông tin bịa đặt hoặc không nhất quán phải được đính chính và văn bản phải được thầy thuốc đồng ý.

12. Bạn đã nhận được đề xuất mã chẩn đoán ICD từ trí tuệ nhân tạo. Hành vi tốt nhất trước khi đưa mã vào bản ghi chính thức là gì?

• A) Cam kết trực tiếp vì mã có vẻ đáng tin cậy
• B) Xử lý mã sau khi xác minh mã theo phân loại chính thức hiện tại và tài liệu chẩn đoán thực tế ✔
• C) Xem xét mã đúng vì trí tuệ nhân tạo đã cho nó
• D) Đổi mã số này sang mã khác mà bạn nhớ được

Giải thích: AI có thể tạo ảo giác về mã số, đưa ra phiên bản lỗi thời hoặc chẩn đoán không khớp. Mã hóa không chính xác gây ra vấn đề cho cả việc đăng ký khám bệnh và hoàn trả. Mã phải được xác minh dựa trên phân loại chính thức hiện tại và chẩn đoán thực tế.

13. Khi chuẩn bị tóm tắt bằng chứng, AI nói rằng phương pháp điều trị là 'hiệu quả'. Bước quan trọng nhất để đánh giá nghiêm túc tuyên bố này là gì?

• A) Trực tiếp chấp nhận yêu cầu bồi thường vì trí tuệ nhân tạo đã nói điều đó
• B) Chọn nghiên cứu duy nhất cho kết quả tích cực nhất
• C) Đánh giá mức độ bằng chứng (phân tích tổng hợp, RCT, loạt ca bệnh) làm cơ sở cho tuyên bố và sự tuân thủ của nó với hướng dẫn hiện hành từ nguồn chính ✔
• D) Xuất bản bản tóm tắt bất kể mức độ bằng chứng

Giải thích: Hiệu quả của phương pháp điều trị phụ thuộc vào mức độ bằng chứng: phân tích tổng hợp và thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng được thiết kế tốt sẽ mạnh hơn so với loạt ca bệnh hoặc ý kiến chuyên gia. Ngoài ra, cần đánh giá việc tuân thủ hướng dẫn hiện tại và xung đột lợi ích. Thật sai lầm khi chấp nhận một tuyên bố duy nhất mà không có hệ thống phân cấp bằng chứng và hướng dẫn.

14. Một phòng khám đang thiết lập cơ sở hạ tầng để duy trì chất lượng và sự an toàn cho bệnh nhân khi sử dụng trí tuệ nhân tạo. Khối nào sau đây là khối xây dựng cơ bản?

• A) Mọi bác sĩ đều sử dụng phương tiện không được giám sát như họ biết.
• B) Cho phép nhập dữ liệu bệnh nhân vào bất kỳ công cụ miễn phí nào
• C) Chỉ thực hiện xác minh mỗi năm một lần
• D) Thiết lập thư viện nhắc nhở chung, giao thức xác minh, chính sách tuân thủ KVKK và đóng các đầu ra quan trọng về bảo mật với sự chấp thuận của bác sĩ có thẩm quyền ✔

Mô tả: Việc sử dụng AI một cách phân tán, không giám sát sẽ làm tăng nguy cơ xảy ra lỗi và quyền riêng tư. Thư viện nhắc nhở chung, giao thức xác minh cho từng loại đầu ra, chính sách quyền riêng tư tuân thủ KVKK và đóng từng đầu ra quan trọng về bảo mật với sự chấp thuận của bác sĩ có thẩm quyền; Nó là cơ sở cho việc sử dụng an toàn của công ty.