Tiếp tục phát triển chuyên môn, đánh giá bằng chứng và chuẩn bị cho tương lai

Lợi nhuận:

• Khả năng sử dụng các công cụ quét và tóm tắt tài liệu được hỗ trợ bởi AI cùng với chuyên ngành nha khoa dựa trên bằng chứng
• Khả năng phát hiện và xác minh nghiêm túc các nguồn bịa đặt, phân bổ sai và thông tin lỗi thời trong đầu ra AI
• Khả năng tạo lộ trình cá nhân và kế hoạch học tập để tích hợp AI vào phòng khám dần dần, an toàn và có đạo đức

Nha khoa là một ngành khoa học đang thay đổi nhanh chóng; Một ứng dụng hợp lệ ngày hôm nay có thể được cập nhật vào ngày mai. Đó là lý do tại sao việc phát triển chuyên môn liên tục (CPD) và nha khoa dựa trên bằng chứng (thực hành được hỗ trợ bởi bằng chứng khoa học) là không thể thiếu đối với y học tốt. AI có thể là một công cụ mạnh mẽ ở đây bằng cách tăng tốc độ quét tài liệu, tóm tắt bài viết và sắp xếp thông tin. Nhưng cùng một AI có thể bịa đặt các bài báo không tồn tại, phân bổ sai và trình bày thông tin lỗi thời bằng ngôn ngữ thuyết phục. Trong phần cuối cùng này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng AI một cách an toàn trong học tập và đánh giá bằng chứng, đồng thời thiết lập lộ trình tích hợp dần AI vào phòng khám của bạn.

Nguyên tắc bất biến: AI tăng tốc việc học nhưng không xác minh bằng chứng. Mọi tài liệu tham khảo và tuyên bố phải được xác minh từ nguồn gốc, hiện hành và đáng tin cậy.

Sàng lọc bằng chứng bằng AI: điểm mạnh và mối nguy

AI giúp:

• Tóm tắt nhanh khuôn khổ chung của một chủ đề.
• Dịch một bài viết phức tạp sang ngôn ngữ đơn giản.
• Tạo các câu hỏi giúp bạn suy nghĩ về một câu hỏi từ những quan điểm khác nhau.
• Giải thích các thuật ngữ và khái niệm.

Tuy nhiên, nó ẩn chứa những nguy hiểm sau:

• Ảo giác: Bịa đặt một bài báo, tác giả, tạp chí hoặc DOI (số nhận dạng kỹ thuật số của bài báo) không tồn tại.
• Khoảng cách gần đây: Không biết bằng chứng mới vì dữ liệu huấn luyện đã cập nhật đến một ngày nhất định.
• Mất bối cảnh: Khái quát hóa một phát hiện bằng cách tách nó ra khỏi bối cảnh mà nó có giá trị.
• Trộn nguồn: Vô tình kết hợp kết quả từ các nghiên cứu khác nhau.

Hãy cẩn thận: Ngay cả khi mô hình ngôn ngữ cung cấp cho bạn DOI trông như thật và danh sách tác giả hoàn chỉnh thì bài viết đó vẫn có thể không tồn tại. Không sử dụng từng tài liệu tham khảo mà không xác minh nó từ chính nguồn đó.

Kim tự tháp bằng chứng và xác minh

Trong nha khoa dựa trên bằng chứng, không phải tất cả thông tin đều có trọng lượng như nhau. Đánh giá có hệ thống và nghiên cứu lâm sàng được thiết kế tốt là bằng chứng mạnh mẽ hơn ý kiến ​​chuyên gia hoặc báo cáo trường hợp riêng lẻ. Khi AI trình bày thông tin, hãy hỏi: mức độ bằng chứng cho thông tin này là gì, nguồn của nó có hiện tại không, nó có thể áp dụng cho bệnh nhân của tôi không?

bước

Câu hỏi

Có nguồn không?

Ghi công có thật, được xác minh từ bản gốc không?

Mức độ bằng chứng là gì?

Đánh giá, nghiên cứu lâm sàng, ý kiến?

Nó có được cập nhật không?

Các hướng dẫn mới có thay đổi điều này không?

Nó có áp dụng được không?

Nó có phù hợp với hồ sơ bệnh nhân của tôi không?

Vụ án nhỏ 1: Bắt nguồn giả

Một bác sĩ yêu cầu AI cung cấp “bản tóm tắt có nguồn gốc” về phương pháp điều trị. AI mang lại ba bài viết; hai cuốn cực kỳ thực tế, có đầy đủ thông tin về tác giả, tạp chí và năm. Bác sĩ tìm kiếm cơ sở dữ liệu để tham khảo: một là có thật, hai là không bao giờ tồn tại. Thầy thuốc chỉ sử dụng cái thật và loại bỏ những cái khác. Bài học: Mọi tài nguyên do AI cung cấp phải được xác minh dựa trên bản gốc trước khi sử dụng.

Trường hợp nhỏ 2: Khuyến nghị lỗi thời

AI đưa ra đề xuất về một chủ đề đã có giá trị cách đây vài năm nhưng đã được cập nhật. Bác sĩ xem hướng dẫn của hiệp hội nghề nghiệp hiện tại và thấy rằng khuyến nghị đã thay đổi và định hình hoạt động hành nghề của mình theo bằng chứng hiện tại. Bài học: “Kiến thức” của AI bị đóng băng cho đến một ngày; Bác sĩ xác nhận tình trạng hiện tại.

Trường hợp nhỏ 3: Tích hợp dần dần

Thay vì thúc đẩy AI đi khắp mọi nơi cùng một lúc, một phòng khám đang lập kế hoạch dần dần: đầu tiên là các nhiệm vụ hành chính có rủi ro thấp (nhắn tin cuộc hẹn), sau đó là tài liệu lâm sàng (đọc chính tả + xác minh), sau đó sàng lọc trước chụp X quang cẩn thận — tất cả trong khi vẫn duy trì được sự chấp thuận của bác sĩ. Ở mỗi giai đoạn, nhóm được đào tạo, lỗi được ghi lại và quy trình được cải thiện. Trong sáu tháng, cả năng suất đều tăng và văn hóa an ninh được thiết lập. Bài học: hội nhập an toàn diễn ra dần dần, có chừng mực và thông qua đào tạo.

Tích hợp AI vào phòng khám: lộ trình

1. Đánh giá: Những nhiệm vụ nào nằm trong vùng xanh/vàng/đỏ? (Đơn vị 1)
2. Bắt đầu (màu xanh lá cây): Bắt đầu với các nhiệm vụ quản trị có rủi ro thấp và đạt được lợi ích nhanh chóng.
3. Mở rộng (màu vàng): Tiến hành xác minh tài liệu và thông tin liên lạc của bác sĩ.
4. Thận trọng khi áp dụng (màu đỏ): Xác nhận hỗ trợ chụp X quang/lập kế hoạch chỉ như con mắt thứ hai.
5. Giáo dục: Dạy nhóm về quyền riêng tư, xác minh và đạo đức.
6. Giám sát và cải tiến: Ghi nhận lỗi, xem xét lại quy trình thường xuyên.

Mẹo: Hãy giữ một “nhật ký học tập AI” cá nhân: bạn đã tăng tốc nhiệm vụ nào với AI, bạn đã bắt được lỗi gì, bạn đã cập nhật quy tắc nào mỗi tháng? Tạp chí này nuôi dưỡng cả sự phát triển và văn hóa an toàn của bạn.

Mẫu có thể sao chép

Vai trò: Người kiểm tra xác minh nguồn. Nhiệm vụ: Liệt kê các trích dẫn AI sau đây là "các tuyên bố cần được xác minh". Đối với mỗi mục, hãy chỉ rõ thông tin nào (tác giả, tạp chí, năm, DOI) tôi nên đối chiếu với bản gốc. Đừng cho rằng bất kỳ điều nào trong số đó là "đúng". Thuộc tính: [dán]

Vai trò: Người tóm tắt bài viết (thận trọng). Nhiệm vụ: Tóm tắt bài viết sau bằng ngôn ngữ đơn giản: mục đích, phương pháp, phát hiện chính, những hạn chế. Không thêm bất kỳ kết luận nào KHÔNG có trong văn bản; Viết "[không rõ ràng trong văn bản]" ở nơi bạn không chắc chắn. Văn bản bài viết: [dán]

Vai trò: Mức độ phân loại bằng chứng. Nhiệm vụ: Tạo ra mức độ bằng chứng có thể có (đánh giá, nghiên cứu lâm sàng, trường hợp, ý kiến ​​chuyên gia) cho thông tin/tuyên bố sau đây và các câu hỏi tôi nên hỏi bệnh nhân của mình để áp dụng. KHÔNG đưa ra quyết định lâm sàng dứt khoát. Yêu cầu: [viết]

Vai trò: Người lập kế hoạch tích hợp AI. Nhiệm vụ: Soạn thảo lộ trình áp dụng AI theo từng giai đoạn cho phòng khám của tôi: các nhiệm vụ xanh/vàng/đỏ theo thứ tự, phê duyệt của bác sĩ và điểm đào tạo nhóm ở từng giai đoạn, theo dõi số liệu. Hồ sơ phòng khám: [kích thước/chuyên môn]

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: "Hãy cung cấp cho tôi bằng chứng và tài nguyên cập nhật nhất về chủ đề này và tôi sẽ nói với bệnh nhân của mình."

Tại sao yếu: Giả sử AI sẽ cung cấp tài nguyên cập nhật và chính xác; Nó bỏ qua nguy cơ ảo giác và thiếu hụt thực tế.

Mạnh: "Hãy vẽ một khuôn khổ chung về vấn đề này và liệt kê những tuyên bố chính mà tôi cần xác minh. Tôi sẽ xác minh từng nguồn bạn đưa ra từ các hướng dẫn ban đầu và hiện tại; chỉ ra điểm bạn không chắc chắn."

Tại sao nó lại mạnh mẽ: Định vị AI như một khuôn khổ/người khởi xướng, để lại sự xác nhận cho bác sĩ, làm cho sự không chắc chắn trở nên rõ ràng.

Kiến thức phản biện: Kỹ năng quý giá nhất trong thời đại AI

Các công cụ AI sẽ thay đổi, phát triển, những công cụ mới sẽ xuất hiện; Nhưng điều sẽ không thay đổi là kỹ năng tư duy phản biện của người thầy thuốc. Năng lực chuyên môn có giá trị nhất trong thời đại AI là khả năng đánh giá kết quả đầu ra là đúng hay sai, trong trường hợp nào là đáng tin cậy và trong trường hợp nào là nghi vấn. Kỹ năng này lâu dài hơn nhiều so với chính công cụ đó. Nếu một bác sĩ hiểu ở mức độ cơ bản về cách thức hoạt động của AI (biết rằng nó nhận dạng các mẫu, không đưa ra bằng chứng, có tính kịp thời hạn chế và có thể gây ảo giác), thì anh ta có thể định vị nó một cách chính xác, bất kể sử dụng công cụ nào.

Vì vậy, học AI không phải là ghi nhớ các nút bấm của từng công cụ riêng lẻ mà là nắm bắt các nguyên tắc: sử dụng theo mức độ rủi ro, xác thực nhiều lớp, quyền riêng tư, minh bạch và trách nhiệm cuối cùng với bác sĩ. Những nguyên tắc này là xương sống của mô-đun này và có thể được áp dụng cho bất kỳ công nghệ mới nào. Cách tốt nhất để chuẩn bị cho tương lai không phải là trở thành chuyên gia về một công cụ cụ thể; là phát triển một kỷ luật tinh thần đặt câu hỏi và xác minh, dựa trên những nguyên tắc này.

Trường hợp nhỏ 4: Công cụ đã thay đổi, nguyên tắc vẫn giữ nguyên

Một phòng khám thay thế công cụ AI chụp X quang bằng phiên bản mới hơn sau một năm. Mặc dù giao diện và các tính năng khác nhau nhưng nhóm vẫn áp dụng liền mạch nguyên tắc xác minh giống nhau (bác sĩ đọc trước, so sánh sau, tương quan lâm sàng, phê duyệt của bác sĩ đối với quyết định quan trọng) cho công cụ mới. Quá trình chuyển đổi diễn ra suôn sẻ vì nhóm đã cam kết tuân theo nguyên tắc chứ không phải công cụ. Bài học: công cụ là tạm thời, nguyên tắc xác minh và trách nhiệm giải trình là vĩnh viễn; Việc chuẩn bị cho tương lai là tiếp thu những nguyên tắc này.

Những lỗi thường gặp

• Sử dụng trích dẫn do AI tạo mà không xác minh chúng từ bản gốc.
• Giả sử kiến ​​thức của AI đã được cập nhật.
• Lấy tất cả thông tin có trọng lượng như nhau mà không đặt câu hỏi về mức độ bằng chứng.
• Đưa AI vào toàn bộ phòng khám cùng một lúc mà không cần đào tạo.
• Không ghi lại lỗi và không cải thiện quy trình.

Tóm lại

AI đẩy nhanh quá trình phát triển chuyên môn liên tục và sàng lọc bằng chứng, nhưng không xác minh bằng chứng. Ảo giác, thiếu tính thời sự và mất bối cảnh là những rủi ro thực sự; Mọi tài liệu tham khảo và tuyên bố phải được xác minh từ nguồn gốc, hiện hành và đáng tin cậy. Luôn đặt câu hỏi về mức độ bằng chứng và khả năng áp dụng cho bệnh nhân. Tích hợp AI vào phòng khám dần dần, từ xanh sang đỏ, có đào tạo và duy trì sự chấp thuận của bác sĩ; ghi lại lỗi và liên tục cải tiến quy trình. Nguyên tắc không thay đổi được áp dụng xuyên suốt mô-đun này: quyết định chẩn đoán và điều trị thuộc về con người, nha sĩ có năng lực; Đầu ra AI không thay thế trách nhiệm này.

Nhiệm vụ ứng dụng

Viết lộ trình học tập và tích hợp AI trong 6 tháng cho chính bạn: nhiệm vụ nào (xanh/vàng/đỏ) bạn sẽ triển khai vào tháng nào, bước xác thực và đào tạo nào bạn sẽ thực hiện ở mỗi giai đoạn. Ngoài ra, hãy yêu cầu AI tóm tắt về một chủ đề và xác nhận tất cả các trích dẫn mà nó đưa ra với lời nhắc "xác minh nguồn"; Hãy cho biết có bao nhiêu là thật và bao nhiêu là bịa đặt.

danh sách kiểm tra

• [ ] Tôi đã xác minh mọi ghi nhận do AI đưa ra so với bản gốc.
• [ ] Tôi đã kiểm tra tính cập nhật của thông tin theo hướng dẫn của tổ chức chuyên nghiệp.
• [ ] Tôi đặt câu hỏi về mức độ bằng chứng và khả năng áp dụng cho bệnh nhân.
• [ ] Tôi đã thiết lập kế hoạch dần dần tích hợp AI vào phòng khám và thông qua đào tạo.
• [ ] Tôi có thói quen ghi lại lỗi và cải tiến quy trình.

Thi học phần

1. Một nha sĩ đang đánh giá một tổn thương đáng ngờ quanh chóp được đánh dấu bằng công cụ quét AI trên ảnh chụp X quang toàn cảnh. Cách tiếp cận nào đúng nhất?

• A) Đánh giá kết quả AI cùng với khám lâm sàng, tiền sử bệnh nhân và hình ảnh bổ sung khi cần thiết và đưa ra nhận xét cuối cùng với tư cách là bác sĩ ✔
• B) Vì AI đánh dấu tổn thương nên hãy bắt đầu điều trị trực tiếp
• C) Bỏ qua khám lâm sàng nếu AI không đánh dấu bất cứ điều gì
• D) Nếu điểm tin cậy AI cao, viết báo cáo mà không khám bệnh nhân

Mô tả: Chẩn đoán X quang là một quyết định quan trọng về mặt an toàn. AI rất hữu ích trong vai trò đánh giá sơ bộ và con mắt thứ hai; Tuy nhiên, lời giải thích cuối cùng phải được đưa ra bởi nha sĩ có chuyên môn cùng với việc khám lâm sàng, tiền sử bệnh nhân và các hình ảnh bổ sung khi cần thiết. Đầu ra AI không thay thế sự chấp thuận của bác sĩ.

2. Rủi ro lâm sàng đáng kể nhất của bản in X quang AI 'âm tính giả' trong nha khoa là gì?

• A) Nguy cơ không đánh dấu một bệnh lý thực sự tồn tại và bác sĩ dựa vào nó mà bỏ qua nó ✔
• B) Đánh dấu sai răng khỏe mạnh và điều trị không cần thiết
• C) Hình ảnh có độ phân giải cao
• D) Sản xuất báo cáo nhanh hơn

Giải thích: Âm tính giả là khi một bệnh lý thực sự tồn tại (ví dụ: vết bầm tím hoặc tổn thương) không được AI gắn cờ. Rủi ro lớn nhất là bác sĩ sẽ phụ thuộc quá nhiều vào AI và bỏ sót bệnh lý; nên chỉ vì AI không gắn cờ bất cứ thứ gì không có nghĩa là “rõ ràng”, việc khám lâm sàng là bắt buộc.

3. Thông tin nào phải được xác minh thủ công khi cấu trúc lịch sử bệnh nhân và ghi chú khám bệnh bằng AI?

• A) Hình thức thời gian hẹn
• b) Địa chỉ phòng khám
• C) Phông chữ của ghi chú
• D) Thông tin y tế quan trọng như dị ứng, sử dụng thuốc, rối loạn chảy máu và các bệnh toàn thân ✔

Mô tả: Thông tin y tế quan trọng như dị ứng, thuốc sử dụng, rối loạn chảy máu và bệnh toàn thân ảnh hưởng trực tiếp đến sự an toàn của việc điều trị. Vì các công cụ tóm tắt và văn bản bằng giọng nói có thể mắc lỗi nên thông tin này phải được bác sĩ xác minh thủ công.

4. Việc sử dụng phác thảo kế hoạch điều trị AI là hợp lý như thế nào?

• A) Trình bày dự thảo như một kế hoạch dứt khoát để áp dụng trực tiếp cho bệnh nhân
• B) Lấy bản dự thảo làm điểm khởi đầu để bác sĩ xem xét và quyết định tùy theo chỉ định, chống chỉ định và sở thích của bệnh nhân ✔
• C) Thêm bản nháp vào hồ sơ bệnh nhân mà không hề đọc nó
• D) Chấp nhận là đúng nếu AI đưa ra cùng một kế hoạch nhiều lần

Mô tả: AI có thể nhanh chóng phác thảo các phương án và giai đoạn; Tuy nhiên, việc chẩn đoán, chỉ định và quyết định điều trị cuối cùng thuộc về bác sĩ có thẩm quyền dựa trên khám lâm sàng và bằng chứng. Đề cương là điểm khởi đầu để bác sĩ xem xét và phê duyệt.

5. Kiểm soát quan trọng nhất khi chuẩn bị văn bản đồng ý bằng AI là gì?

• A) Văn bản phải đầy màu sắc và trực quan
• B) Giữ văn bản càng ngắn càng tốt
• C) Bảo hiểm đầy đủ các rủi ro cụ thể về điều trị, các lựa chọn thay thế và nghĩa vụ pháp lý với sự chấp thuận của bác sĩ ✔
• D) Văn bản đã được dịch từ tiếng Anh

Giải thích: Văn bản đồng ý là một tài liệu pháp lý và đạo đức. AI có thể đẩy nhanh quá trình soạn thảo, nhưng các rủi ro, phương án điều trị cụ thể và nghĩa vụ pháp lý phải được bác sĩ kiểm tra và hoàn thành. Thông tin rủi ro không đầy đủ hoặc những lời hứa phóng đại là không thể chấp nhận được.

6. Cần duy trì những giới hạn nào khi gửi tin nhắn bệnh nhân tự động bằng AI trong quản lý lâm sàng?

• A) Thêm toàn bộ lịch sử điều trị của bệnh nhân vào mỗi tin nhắn
• B) Gửi tin nhắn từ phương tiện truyền thông xã hội công cộng
• C) Đưa ra lời khuyên y tế qua tin nhắn tự động
• D) Tin nhắn không chứa chẩn đoán và tư vấn y tế được cá nhân hóa và quyền riêng tư của bệnh nhân được bảo vệ ✔

Giải thích: Tin nhắn nhắc nhở và thông báo tự động nhằm mục đích quản trị; Nó không được chứa lời khuyên hoặc chẩn đoán y tế được cá nhân hóa. Ngoài ra, quyền riêng tư của bệnh nhân phải được bảo vệ trong các tin nhắn và thông tin sức khỏe nhạy cảm không được chia sẻ trên các kênh mà bên thứ ba có thể nhìn thấy.

7. Cách tiếp cận chính xác cho thiết kế mão răng được AI khuyên dùng trong quy trình làm việc CAD/CAM là gì?

• A) Gửi đề xuất đến sản xuất mà không xem xét nó
• B) Xi măng cho bệnh nhân mà không cần diễn tập vì AI khuyến nghị điều đó
• C) Chờ sản xuất mà không gửi bất kỳ ghi chú nào cho phòng thí nghiệm
• D) Kiểm tra và xác nhận khớp cắn, độ hài hòa và thẩm mỹ của viền như bác sĩ và chỉnh sửa nếu cần thiết ✔

Mô tả: AI có thể nhanh chóng đề xuất các đường biên và hình thái; Tuy nhiên, khớp cắn, độ khít mép, điểm tiếp xúc và tính thẩm mỹ cuối cùng phải được bác sĩ kiểm tra và chấp thuận. Tự động hóa thiết kế không thay thế sự giám sát của bác sĩ.

8. Cách tiếp cận tốt nhất để lập kế hoạch cấy ghép bằng cách sử dụng phân đoạn và đo lường được hỗ trợ bởi AI trên hình ảnh CBCT là gì?

• A) Xác minh các phép đo AI với khoảng cách an toàn về mặt giải phẫu và đánh giá lâm sàng và phê duyệt kế hoạch với tư cách là bác sĩ ✔
• B) Đi phẫu thuật dựa trên phép đo AI mà không bao giờ kiểm tra số đo
• C) Không kiểm tra giải phẫu vì việc phân đoạn là tự động.
• D) Trình bày kế hoạch AI cho bệnh nhân là lựa chọn duy nhất không thể thay đổi

Mô tả: Lập kế hoạch cấy ghép là yếu tố quan trọng về mặt an toàn; Khoảng cách đến ống hàm dưới, xoang và các rễ lân cận quyết định độ an toàn trong phẫu thuật. AI tăng tốc độ đo lường, nhưng khoảng cách an toàn về mặt giải phẫu và kế hoạch cuối cùng phải được xác nhận bởi bác sĩ có chuyên môn.

9. Điều gì đúng về mặt quảng cáo lâm sàng và đạo đức khi sản xuất nội dung giáo dục bệnh nhân bằng AI?

• A) Thu hút bệnh nhân bằng những lời hứa như 'kết quả được đảm bảo' và 'điều trị dứt điểm không đau'
• B) Giữ nội dung chính xác, dựa trên bằng chứng và cân bằng; Tránh những lời hứa phóng đại và xuất bản với sự chấp thuận của bác sĩ ✔
• C) Đưa ra những so sánh chê bai phòng khám đối thủ.
• D) Sử dụng hình ảnh trước và sau điều trị trái phép và gây nhầm lẫn

Tuyên bố: Những lời hứa phóng đại, kết quả được đảm bảo và những so sánh sai lệch về nội dung sức khỏe đều bị cấm và trái với đạo đức nghề nghiệp. Nội dung phải chính xác, dựa trên bằng chứng và cân bằng; Nó cần được bác sĩ kiểm tra về tính cập nhật và chính xác.

10. Tiêu chí quan trọng nhất của KVKK khi lựa chọn công cụ AI hoạt động với dữ liệu sức khỏe bệnh nhân là gì?

• A) Công cụ này phổ biến nhất và miễn phí
• B) Giao diện của xe đẹp
• C) Các đảm bảo của KVKK như điều kiện xử lý dữ liệu, vị trí lưu trữ, thỏa thuận xử lý và truyền dữ liệu quốc tế ✔
• D) Xe có nhiều tính năng nhất

Mô tả: Dữ liệu sức khỏe là dữ liệu cá nhân đặc biệt và cần được bảo vệ cao. Các điều kiện xử lý dữ liệu của phương tiện, nơi lưu trữ dữ liệu, chuyển giao quốc tế, thỏa thuận xử lý dữ liệu và các biện pháp bảo mật là những tiêu chí quan trọng. Chỉ vì nó miễn phí không có nghĩa là nó an toàn.

11. Cách chính để duy trì quyền riêng tư khi tải thông tin hoặc ảnh chụp X quang của bệnh nhân lên công cụ AI là gì?

• A) Để có kết quả tốt hơn bằng cách thêm tên bệnh nhân và số ID TR
• B) Xóa và ẩn danh thông tin nhận dạng và chỉ sử dụng các công cụ được ký hợp đồng, tuân thủ KVKK ✔
• C) Tải toàn bộ tệp bệnh nhân lên bất kỳ công cụ miễn phí nào
• D) Tải dữ liệu lên diễn đàn công cộng và yêu cầu nhận xét.

Giải thích: Không nên tải thông tin mô tả của bệnh nhân (tên, ID, ngày sinh, thông tin liên hệ) lên các công cụ không an toàn hoặc không có thỏa thuận xử lý dữ liệu. Nếu có thể, ngữ cảnh sẽ được ẩn danh; Dữ liệu sức khỏe chỉ được xử lý trong các hệ thống bảo mật, có hợp đồng và tuân thủ KVKK.

12. Nên làm gì trước nguy cơ nguồn tin bịa đặt (ảo giác) khi bạn yêu cầu AI cung cấp bản tóm tắt tài liệu về một chủ đề lâm sàng?

• A) Xác minh từng tài liệu tham khảo được cung cấp từ nguồn ban đầu và chỉ sử dụng thông tin đã được xác nhận ✔
• B) Sử dụng nguồn mà không cần xác minh vì AI viết tự tin
• C) Trình bày danh sách tài nguyên cho bệnh nhân như hiện tại
• D) Chấp nhận bài viết là đúng mà không bao giờ mở nó nếu nó có số DOI

Mô tả: Các mô hình ngôn ngữ có mục đích chung có thể phát minh ra các bài báo, tác giả hoặc DOI không tồn tại. Mỗi trích dẫn được đưa ra phải được xác minh từ nguồn ban đầu; Quyết định lâm sàng chỉ nên dựa trên tài liệu đã được xác nhận, cập nhật và dựa trên bằng chứng.

13. Ai chịu trách nhiệm đưa ra quyết định chẩn đoán và điều trị trong việc sử dụng AI trong nha khoa?

• A) Đối với công ty phát triển phần mềm
• B) Bản thân mô hình AI
• C) Đến nha sĩ có thẩm quyền đánh giá bằng khám lâm sàng và bằng chứng ✔
• D) Gửi người thư ký đã hẹn

Mô tả: AI là một công cụ hỗ trợ quyết định và hiệu quả. Việc chẩn đoán, chỉ định và quyết định điều trị thuộc về nha sĩ có thẩm quyền dựa trên khám lâm sàng, bệnh sử và bằng chứng của bệnh nhân. Trách nhiệm pháp lý và đạo đức thuộc về người thầy thuốc; Đầu ra AI không loại trừ trách nhiệm này.

14. Vấn đề kỹ thuật nào sau đây là vấn đề kỹ thuật phổ biến nhất làm giảm độ tin cậy của đầu ra AI trong chụp X quang toàn cảnh?

• A) Hình ảnh ở định dạng kỹ thuật số
• B) Định vị không chính xác, chuyển động mờ, giả tạo và chất lượng hình ảnh kém ✔
• C) Hình ảnh có màu
• D) Hình chụp X quang được lưu trữ

Mô tả: Định vị bệnh nhân không chính xác, chuyển động mờ, bóng ma và chất lượng hình ảnh kém khiến AI đánh dấu sai. Trong trường hợp hình ảnh có chất lượng kém, đầu ra AI sẽ không đáng tin cậy; hình ảnh nên được chụp lại hoặc giải thích cùng với việc khám lâm sàng.