ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ, ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਡਾਕਟਰੀ ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਪੱਖਪਾਤ, ਵਹਿਣ, ਭਰਮ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ , ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਰੋਬੋਟ ਡਾਕਟਰ ਵਾਂਗ ਘੱਟ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੋਚੋ: ਵਾਧੂ ਅੱਖਾਂ, ਤੇਜ਼ ਛਾਂਟੀ, ਬਿਹਤਰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਨਿਰਵਿਘਨ ਵਰਕਫਲੋ - ਨਾਲ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੈੱਟ ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਵਾਂਗ ਪੇਸ਼ ਆਉਣਾ ਪਵੇਗਾ। (ਸਿਹਤ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ "ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ" ਮਾਡਲਾਂ ਬਾਰੇ WHO ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਨਿਮਰਤਾ, ਕੂਟਨੀਤਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਚੀਕਦਾ ਹੈ।) [1]
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ : ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।
ਵਰਕਫਲੋ ਫਿੱਟ : ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਅਲਰਟ ਲਿੰਕ ਕਰੋ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਸਟਾਫ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ।
ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਜੇਕਰ ਸਿਸਟਮ ਗਲਤ ਹੈ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ
ਨਿਗਰਾਨੀ : ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।
ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ : ਗਾਰਡਰੇਲ ਲਗਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਮਰੀਜ਼-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਔਜ਼ਾਰ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਨਾ ਪੈਣ।
🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਦਵਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?
ਏਆਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ, ਇਸਦਾ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼।.
🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ?
ਏਆਈ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਕਰੀਅਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।.
🔗 ਕੀ ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ AI ਹੈ?
ਸਮਝੋ ਕਿ TTS ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ AI ਕਦੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.
🔗 ਕੀ AI ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਦੇਖੋ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਕਰਸਿਵ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਆਮ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ।.
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ 🩺
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ:
-
ਪਤਾ ਲਗਾਓ : ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖੁੰਝੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭੋ (ਇਮੇਜਿੰਗ, ਪੈਥੋਲੋਜੀ, ਈਸੀਜੀ, ਰੈਟਿਨਲ ਸਕੈਨ)
-
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ : ਜੋਖਮ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਓ (ਵਿਗੜਨਾ, ਦੁਬਾਰਾ ਦਾਖਲਾ, ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ)
-
ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੋ : ਸਹਾਇਤਾ ਫੈਸਲੇ (ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਦਵਾਈ ਜਾਂਚ, ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਰਸਤੇ)
-
ਆਟੋਮੇਟ : ਐਡਮਿਨ ਡਰੈਗ ਘਟਾਓ (ਕੋਡਿੰਗ, ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼)
-
ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਓ : ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰੋ (ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ)
ਪਰ ਏਆਈ ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਾਂਗ "ਸਮਝ" ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਕਿ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹਰ ਗੰਭੀਰ ਸ਼ਾਸਨ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। [1][2]
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ? ✅
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬੋਰਿੰਗ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ... ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਕਫਲੋ ਰਗੜ ਜਾਂ ਮਾੜਾ ਡੇਟਾ। ਇੱਕ "ਚੰਗੀ" ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਗੁਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
-
ਕਲੀਨਿਕਲੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ : ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਲੈਬ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ (ਅਤੇ ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਸਾਈਟਾਂ ਵਿੱਚ) [2]
-
ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ : ਜੇਕਰ ਇਹ ਕਲਿੱਕ, ਦੇਰੀ, ਜਾਂ ਅਜੀਬ ਕਦਮ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਟਾਫ ਇਸ ਤੋਂ ਬਚੇਗਾ - ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਸਹੀ ਹੋਵੇ।
-
ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ : ਜਦੋਂ ਇਹ ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? (ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਜੀਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) [1]
-
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ : ਜਦੋਂ ਆਬਾਦੀ, ਯੰਤਰ, ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਭਿਆਸ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਵਹਿ ਜਾਂਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਉਹ ਵਹਿਣਾ ਆਮ ਹੈ ) [2]
-
ਇਕੁਇਟੀ-ਜਾਗਰੂਕ : ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ [1][5]
-
ਕਾਫ਼ੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ : ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ "ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ" ਹੋਵੇ, ਪਰ ਆਡਿਟਯੋਗ, ਜਾਂਚਯੋਗ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਯੋਗ [1][2]
-
ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ : ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਸਮਝਦਾਰ ਡਿਫਾਲਟ, ਅਤੇ ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਮਾਰਗਾਂ ਲਈ ਗਾਰਡਰੇਲ [1]
ਮਿੰਨੀ ਰਿਐਲਿਟੀ-ਚੈੱਕ ਵਿਗਨੇਟ (ਦੁਰਲੱਭ ਨਹੀਂ):
ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ "ਸ਼ਾਨਦਾਰ" ਹੈ... ਫਿਰ ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਾਰਡ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਨਰਸਾਂ ਦਵਾਈਆਂ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਅਲਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਟੂਲ ਅੰਦਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇਹ ਸੈਪਸਿਸ ਬੰਡਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਜਾਂ "ਇਹ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਕੈਨ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ"), ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਹਰ ਕੋਈ ਨਿਮਰਤਾ ਨਾਲ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅੱਜ AI ਕਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ: ਇਮੇਜਿੰਗ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ 🧲🖼️
ਇਹ ਪੋਸਟਰ ਚਾਈਲਡ ਯੂਜ਼ ਕੇਸ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਮੇਜਿੰਗ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਹੈ।.
ਆਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ:
-
ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਸਹਾਇਤਾ (ਐਕਸ-ਰੇ, ਸੀਟੀ, ਐਮਆਰਆਈ): ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਕਾਰਜ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ
-
ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ : ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ, ਸ਼ੱਕੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ
-
ਛਾਤੀ ਦਾ ਐਕਸ-ਰੇ ਸਹਾਇਤਾ : ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ
-
ਡਿਜੀਟਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ : ਟਿਊਮਰ ਖੋਜ, ਗਰੇਡਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ, ਸਲਾਈਡ ਤਰਜੀਹ
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਸੱਚਾਈ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਲੋਕ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਏਆਈ ਹਮੇਸ਼ਾ "ਡਾਕਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਅਕਸਰ ਇਹ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸੈੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ , ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੋਰਟਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਸਬੂਤ ਦੇਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਵੀਡਨ ਵਿੱਚ MASAI ਬੇਤਰਤੀਬ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਨੇ AI-ਸਮਰਥਿਤ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਜਿਸਨੇ ਸਕ੍ਰੀਨ-ਰੀਡਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ (ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਰੀਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ~44% ਕਮੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ)। [3]
ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ: ਸ਼ਾਂਤ ਵਰਕ ਹਾਰਸ 🧠📈
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਜੋਖਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ। ਸੋਚੋ:
-
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (ਵਿਗੜਨ ਦਾ ਜੋਖਮ)
-
ਸੈਪਸਿਸ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਝੰਡੇ (ਕਈ ਵਾਰ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ, ਪਰ ਆਮ)
-
ਦਵਾਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਾਂ
-
ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ (ਸਟ੍ਰੋਕ ਜੋਖਮ, ਦਿਲ ਦਾ ਜੋਖਮ, ਡਿੱਗਣ ਦਾ ਜੋਖਮ)
-
ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲਣਾ (ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਪਾੜੇ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ)
ਇਹ ਔਜ਼ਾਰ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਚੇਤਾਵਨੀ ਥਕਾਵਟ । ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ "ਸਹੀ" ਹੈ ਪਰ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਟਾਫ ਇਸਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਰ ਅਲਾਰਮ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਨੇੜੇ ਹੀ ਪੱਤਾ ਡਿੱਗਣ 'ਤੇ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ... ਤੁਸੀਂ ਪਰਵਾਹ ਕਰਨਾ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ 🍂🚗
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ: "ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ । ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਉਦਾਹਰਣ JAMA ਇੰਟਰਨਲ ਮੈਡੀਸਨ , ਜਿਸ ਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰ-ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪਾਇਆ ਅਤੇ ਅਸਲ ਚੇਤਾਵਨੀ-ਥਕਾਵਟ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ। [4]
ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਜੋ ਡਾਕਟਰ ਗੁਪਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ 😮💨🗂️
ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੀਏ - ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਜੇਕਰ AI ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।.
ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਟੀਚੇ:
-
ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਹਾਇਤਾ (ਨੋਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ)
-
ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਬਿਲਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ
-
ਰੈਫਰਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ
-
ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ
-
ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਸੁਨੇਹਾ ਰੂਟਿੰਗ
ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ "ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤੇ" ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਨਾਲ ਅਕਸਰ ਧਿਆਨ ਬਹਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.
ਪਰ: ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, "ਸਹੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ" "ਸਹੀ ਹੈ" ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਗਲਤੀ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਲਤੀ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਮਾੜੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਜਨਰੇਟਿਵ/ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਸਨ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਤਸਦੀਕ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। [1]
ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI: ਲੱਛਣ ਜਾਂਚਕਰਤਾ, ਚੈਟਬੋਟ, ਅਤੇ "ਮਦਦਗਾਰ" ਸਹਾਇਕ 💬📱
ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਔਜ਼ਾਰ ਫਟ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹਨ। ਪਰ ਉਹ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਵੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਸਾਰੇ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ।.
ਆਮ ਮਰੀਜ਼-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ:
-
ਨੈਵੀਗੇਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ("ਮੈਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿੱਥੇ ਜਾਵਾਂ?")
-
ਦਵਾਈ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਸੰਕੇਤ
-
ਰਿਮੋਟ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸੰਖੇਪ
-
ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਹਾਇਤਾ ਟ੍ਰਾਈਏਜ (ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ)
-
ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਲੀ ਮੁਲਾਕਾਤ ਲਈ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਇਸਨੂੰ ਜਾਦੂਈ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ... ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜਾਦੂਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 😬 (ਦੁਬਾਰਾ: ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਸੀਮਾ-ਸੈਟਿੰਗ ਇੱਥੇ ਪੂਰੀ ਖੇਡ ਹੈ)। [1]
ਵਿਹਾਰਕ ਨਿਯਮ:
-
ਜੇਕਰ ਏਆਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਰਿਹਾ , ਤਾਂ ਠੀਕ ਹੈ।
-
ਜੇਕਰ ਇਹ ਨਿਦਾਨ , ਇਲਾਜ , ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰ ਰਿਹਾ , ਤਾਂ ਹੌਲੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ [1][2]
ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਸਿਹਤ: ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ AI 🌍📊
ਏਆਈ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਿਗਨਲ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਲੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:
-
ਪ੍ਰਕੋਪ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ
-
ਮੰਗ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ (ਬਿਸਤਰੇ, ਸਟਾਫਿੰਗ, ਸਪਲਾਈ)
-
ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਵਿੱਚ ਪਾੜੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ
-
ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰੀਕਰਨ
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸੱਚਮੁੱਚ ਰਣਨੀਤਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਜਿੱਥੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਪ੍ਰੌਕਸੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਗਤ, ਪਹੁੰਚ, ਜਾਂ ਅਧੂਰੇ ਰਿਕਾਰਡ) ਚੁੱਪਚਾਪ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। [5]
ਜੋਖਮ: ਪੱਖਪਾਤ, ਭਰਮ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਅਤੇ "ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਰਿੜ੍ਹਨਾ" ⚠️🧨
AI ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ, ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
-
ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਅਸਮਾਨਤਾ : ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ "ਨਸਲ-ਨਿਰਪੱਖ" ਇਨਪੁਟ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਮਾਨ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ [5]
-
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਸ਼ਿਫਟ / ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਿਫਟ : ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਬਣਿਆ ਮਾਡਲ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਗੜ ਸਕਦਾ ਹੈ) [2]
-
ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਭਰਮ : ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ-ਆਵਾਜ਼ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹਨ [1]
-
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ : ਮਨੁੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਭਾਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ) [1]
-
ਡਿਸਕਿਲਿੰਗ : ਜੇਕਰ ਏਆਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤਿੱਖਾਪਨ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ।
-
ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਧੁੰਦ : ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰ ਕੋਈ ਦੂਜੇ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ 😬 [1]
ਸੰਤੁਲਿਤ ਵਿਚਾਰ: ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਦਾ ਵੀ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ "AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।" ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ": ਕੰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪਰਖੋ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਇਸਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਬਾਰੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰਹੋ। [2]
ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ: ਕਿਵੇਂ AI ਨੂੰ ਦੇਖਭਾਲ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਦੀ "ਇਜਾਜ਼ਤ" ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ 🏛️
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਇੱਕ "ਐਪ ਸਟੋਰ" ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਮੀਦਾਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ - ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਜੋਖਮ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨਿਗਰਾਨੀ। [1][2]
ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
-
ਸਪਸ਼ਟ ਜੋਖਮ ਵਰਗੀਕਰਨ (ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਬਨਾਮ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ)
-
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ
-
ਅਸਲ ਆਬਾਦੀਆਂ ਅਤੇ ਕਈ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ
-
ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ (ਕਿਉਂਕਿ ਹਕੀਕਤ ਬਦਲਦੀ ਹੈ) [2]
-
ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਾਧੇ ਦੇ ਰਸਤੇ [1]
ਸ਼ਾਸਨ ਲਾਲ ਫੀਤਾਸ਼ਾਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਟਬੈਲਟ ਹੈ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਬਿਲਕੁਲ ਜ਼ਰੂਰੀ।.
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਆਮ AI ਵਿਕਲਪ (ਅਤੇ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ) 📋🤏
| ਟੂਲ / ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤੀ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ... ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ) |
|---|---|---|---|
| ਇਮੇਜਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ (ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ) | ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ | ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲਾਇਸੈਂਸ - ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ | ਪੈਟਰਨ ਸਪਾਟਿੰਗ + ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ, ਪਰ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ [2][3] |
| ਜੋਖਮ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ | ਹਸਪਤਾਲ, ਇਨਪੇਸ਼ੈਂਟ ਯੂਨਿਟ | ਬਹੁਤ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ | ਜਦੋਂ ਕਿਰਿਆ ਮਾਰਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਉਪਯੋਗੀ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ "ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੇਤਾਵਨੀ" (ਹੈਲੋ, ਚੇਤਾਵਨੀ ਥਕਾਵਟ) ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ [4] |
| ਅੰਬੀਨਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ / ਨੋਟ ਡਰਾਫਟਿੰਗ | ਡਾਕਟਰ, ਬਾਹਰੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ | ਕਈ ਵਾਰ ਪ੍ਰਤੀ-ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਾਹਕੀ | ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਗਲਤੀਆਂ ਗੁਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਕੋਈ ਅਜੇ ਵੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਈਨ ਆਫ ਕਰਦਾ ਹੈ [1] |
| ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ ਚੈਟ ਸਹਾਇਕ | ਮਰੀਜ਼, ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ | ਘੱਟ ਤੋਂ ਦਰਮਿਆਨੀ ਲਾਗਤ | ਰੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ; ਜੇਕਰ ਇਹ ਨਿਦਾਨ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ 😬 [1] |
| ਆਬਾਦੀ ਸਿਹਤ ਪੱਧਰੀਕਰਨ | ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ | ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਿਲਡ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ | ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਪਰ ਪੱਖਪਾਤੀ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ [5] |
| ਕਲੀਨਿਕਲ ਟ੍ਰਾਇਲ ਮੈਚਿੰਗ | ਖੋਜਕਰਤਾ, ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਕੇਂਦਰ | ਵਿਕਰੇਤਾ ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ | ਜਦੋਂ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਢਾਂਚਾਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮਦਦਗਾਰ; ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਨੋਟ ਯਾਦ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ |
| ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੋਜ / ਟੀਚੇ ਦੀ ਪਛਾਣ | ਫਾਰਮਾ, ਖੋਜ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ | $$$ - ਗੰਭੀਰ ਬਜਟ | ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਨਿਯਮਿਤ ਹੈ |
"ਕੀਮਤ-ਅਧਾਰਤ" ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖਰੀਦਦਾਰੀ... ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ 🫠
ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਗੂਕਰਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ 🧰
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਅਪਣਾ ਰਹੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ), ਤਾਂ ਇਹ ਸਵਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦਰਦ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ:
-
ਇਹ ਕਿਹੜਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ? ਜੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਫੈਂਸੀ ਗਣਿਤ ਵਾਲਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਹੈ।
-
ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਢੰਗ ਕੀ ਹੈ? ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਗਲਤ ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਦੇਰੀ, ਜਾਂ ਉਲਝਣ?
-
ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ? ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਟਾਈਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਲਾਈਡਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
-
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ, ਕਿਹੜੀ ਹੱਦ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦੀ ਹੈ? [2]
-
ਅਸੀਂ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ? ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੱਧਰੀ ਬਣਾਓ [1][5]
-
ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਪਰਹੇਜ਼ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਬੱਗ ਨਹੀਂ
-
ਕੀ ਕੋਈ ਸ਼ਾਸਨ ਢਾਂਚਾ ਹੈ? ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅੱਪਡੇਟ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ [1][2]
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ 🧠✨
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਜਿੱਤਣ ਦਾ ਪੈਟਰਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
-
AI ਪੈਟਰਨ-ਭਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਐਡਮਿਨ ਡਰੈਗ ਨੂੰ
-
ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਿਰਣੇ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ [1]
-
ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਇਕੁਇਟੀ ਸੁਰੱਖਿਆ [2][5]
-
ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੋਚਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ [1][2]
ਏਆਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ। ਪਰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀ (ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ) ਜੋ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਏਆਈ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣਾ - ਇਹ ਰੂਪ ਦੇਣਗੇ ਕਿ ਅੱਗੇ "ਚੰਗੀ ਦੇਖਭਾਲ" ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ: ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਸੰਕੇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਇਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ), ਜੋਖਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਗੜਨਾ), ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼-ਅਨੁਕੂਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਾਂਗ "ਸਮਝ" ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਇੰਚਾਰਜ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਸੱਚਾਈ ਨਹੀਂ।.
ਏਆਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਨਰਸਾਂ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, AI ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਰਕਲਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਈਜ ਕਰਨਾ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਗੜਨ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ, ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਭਾਰ ਘਟਾਉਣਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਅਕਸਰ ਐਡਮਿਨ ਡਰੈਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਡਾਕਟਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਣ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਾਧੂ ਕਲਿੱਕ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬੇ ਵਾਲੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।.
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਾਂਗ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੀ ਨਹੀਂ। ਇਸਨੂੰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਸਖ਼ਤ ਵਰਕਫਲੋ ਏਕੀਕਰਨ (ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ), ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਟੂਲਸ ਲਈ, ਗਾਰਡਰੇਲ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।.
ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਦਿਖਣ ਵਾਲੇ AI ਟੂਲ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
ਇੱਕ ਆਮ ਕਾਰਨ ਵਰਕਫਲੋ ਬੇਮੇਲ ਹੈ: ਇਹ ਟੂਲ ਇੱਕ ਸੱਚੇ "ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਪਲ" 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਉਤਰਦਾ, ਇਸ ਲਈ ਸਟਾਫ ਇਸਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਦਾ ਡੇਟਾ ਹਕੀਕਤ ਹੈ - ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਜਾਂ ਨਵੀਂ ਮਰੀਜ਼ ਆਬਾਦੀ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਚੇਤਾਵਨੀ ਥਕਾਵਟ ਗੋਦ ਲੈਣ ਨੂੰ ਵੀ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਮਾਡਲ "ਸਹੀ" ਹੋਵੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਲੋਕ ਲਗਾਤਾਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।.
ਅੱਜ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਕਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ?
ਇਮੇਜਿੰਗ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਖੇਤਰ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਪੈਟਰਨ-ਭਾਰੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹਨ: ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਸਹਾਇਤਾ, ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸਹਾਇਤਾ, ਛਾਤੀ ਦਾ ਐਕਸ-ਰੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਟ੍ਰਾਈਏਜ। ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸੈੱਟ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੌਰਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਸਬੂਤ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।.
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹਨ?
ਮੁੱਖ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ (ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ), ਆਬਾਦੀ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੇ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ ਵਹਾਅ, ਅਤੇ "ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੱਖਪਾਤ" ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ, ਭਰਮ - ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ, ਸੰਭਾਵੀ ਗਲਤੀਆਂ - ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹਨ। ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦਾ ਧੁੰਦ ਵੀ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਸਿਸਟਮ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਹਿਸ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।.
ਕੀ ਮਰੀਜ਼-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਏਆਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਇਹ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ, ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ, ਰੂਟਿੰਗ ਸੁਨੇਹਿਆਂ, ਰੀਮਾਈਂਡਰਾਂ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਲਈ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਖ਼ਤਰਾ "ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕ੍ਰੀਪ" ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਬਿਨਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਸਲਾਹ ਵਿੱਚ ਵਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸੀਮਾ ਇਹ ਹੈ: ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ, ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਮਾਰਗ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.
ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਨੂੰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਲਾਂਚ ਸਮੇਂ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਆਦਤਾਂ, ਜਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਡ੍ਰਿਫਟ ਆਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਆਡਿਟਿੰਗ, ਮੁੱਖ ਗਲਤੀ ਕਿਸਮਾਂ (ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ) ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ - ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੱਧਰੀਕਰਨ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਚੁੱਪਚਾਪ ਵਿਗੜ ਨਾ ਜਾਣ।.
ਹਵਾਲੇ
[1] ਵਿਸ਼ਵ ਸਿਹਤ ਸੰਗਠਨ -
ਸਿਹਤ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ: ਵੱਡੇ ਮਲਟੀ-ਮਾਡਲ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ (25 ਮਾਰਚ 2025) [2] ਯੂਐਸ ਐਫਡੀਏ -
ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਧੀਆ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਭਿਆਸ: ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਸਿਧਾਂਤ [3] ਪਬਮੇਡ - ਲੈਂਗ ਕੇ, ਐਟ ਅਲ।
ਮਸਾਈ ਟ੍ਰਾਇਲ (ਲੈਂਸੇਟ ਓਨਕੋਲੋਜੀ, 2023) [4] ਜਾਮਾ ਨੈੱਟਵਰਕ - ਵੋਂਗ ਏ, ਐਟ ਅਲ।
ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਸੇਪਸਿਸ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ (ਜਾਮਾ ਇੰਟਰਨਲ ਮੈਡੀਸਨ, 2021) [5] ਪਬਮੇਡ - ਓਬਰਮੇਅਰ ਜ਼ੈਡ, ਐਟ ਅਲ। ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਨਸਲੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਕੱਟਣਾ (ਵਿਗਿਆਨ, 2019)