ਕੀ ਏਆਈ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ? [ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਕੁਇਜ਼]

ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: AI ਜਲਦੀ ਹੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗਾ; ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਪੈਟਰਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮਾਪ ਵਰਗੇ ਤੰਗ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਨਿਰਣੇ ਵੱਲ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ AI-ਸਮਰਥਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖਾਂ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:

ਵਰਕਫਲੋ ਸ਼ਿਫਟ: ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਮਾਪ, ਅਤੇ "ਸੈਕਿੰਡ-ਰੀਡਰ" ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ।

ਜਵਾਬਦੇਹੀ: ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹਸਤਾਖਰ ਕਰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।

ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ: ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ ਟੂਲਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਸਾਈਟਾਂ, ਸਕੈਨਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧ: ਚੇਤਾਵਨੀ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਚੁੱਪ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਵਹਿਣ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਬਚੋ।

ਭਵਿੱਖ-ਪ੍ਰੂਫਿੰਗ: ਏਆਈ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਕੀ ਏਆਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲਵੇਗਾ: ਦਵਾਈ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਕਟਰੀ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ 'ਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਨਜ਼ਰ।.

🔗 ਏਆਈ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
AI ਉਪਜ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ।.

🔗 ਏਆਈ ਸਮਾਜ ਲਈ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਪੱਖਪਾਤ, ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਗੇ ਜੋਖਮ।.

🔗 ਏਆਈ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਧਾਰਨ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਫਲੈਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।.

ਸਿੱਧੀ ਹਕੀਕਤ ਜਾਂਚ: ਏਆਈ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ✅

ਅੱਜ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤੰਗ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ:

• ਜ਼ਰੂਰੀ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਡਰਾਉਣੇ ਅਧਿਐਨ ਕਤਾਰ ਤੋਂ ਛਾਲ ਮਾਰ ਸਕਣ (ਟ੍ਰਾਈਏਜ) 🚨

• "ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪੈਟਰਨ" ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੋਡਿਊਲਜ਼, ਖੂਨ ਵਹਿਣਾ, ਫ੍ਰੈਕਚਰ, ਐਂਬੋਲੀ, ਆਦਿ ਲੱਭਣਾ।.

• ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮਾਪਣ ਤੋਂ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਆਕਾਰ, ਆਕਾਰ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀ) 📏

• ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਰਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ

ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਚਰਚਾ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ, ਇਨ-ਕਲੀਨਿਕ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਲੀਨਿਕਲ AI ਡਿਵਾਈਸ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ । FDA-ਅਧਿਕਾਰਤ AI/ML ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ( 20 ਦਸੰਬਰ, 2024 ਤੱਕ FDA ਦੁਆਰਾ ਸੂਚੀਬੱਧ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ) ਦੀ ਇੱਕ 2025 ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸਮੀਖਿਆ ਪੈਨਲ ਸੀ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਿਆਨ ਹੈ ਕਿ "ਕਲੀਨਿਕਲ AI" ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੱਥੇ ਉਤਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। [1]

ਪਰ "ਲਾਭਦਾਇਕ" ਅਤੇ "ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਡਾਕਟਰ ਬਦਲੀ" ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੱਖਰਾ ਬਾਰ, ਵੱਖਰਾ ਜੋਖਮ, ਵੱਖਰੀ ਦੇਣਦਾਰੀ..

"ਬਦਲੀ" ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਗਲਤ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 🧠

ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਸਿਰਫ਼ "ਪਿਕਸਲ ਦੇਖੋ, ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿਓ" ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ:

• ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ

• ਪੁਰਾਣੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਤੋਲ, ਸਰਜਰੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਭਿਆਨਕ ਕੇਸ

• ਰੈਫਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਣਾ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।

• ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨਾ, ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸੇ ਖੋਜ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ

• ਰਿਪੋਰਟ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੋਣਾ

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ "ਬੋਰਿੰਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ" ਦ੍ਰਿਸ਼ ਹੈ:

ਇਹ 02:07 ਵਜੇ ਹੈ। ਸੀਟੀ ਹੈੱਡ। ਮੋਸ਼ਨ ਆਰਟੀਫੈਕਟ। ਇਤਿਹਾਸ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਚੱਕਰ ਆਉਣਾ," ਨਰਸ ਨੋਟ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਡਿੱਗਣਾ," ਅਤੇ ਐਂਟੀਕੋਆਗੂਲੈਂਟ ਸੂਚੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ "ਓਹ-ਓਹ।"
ਕੰਮ "ਸਪਾਟ ਬਲੀਡ ਪਿਕਸਲ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੰਮ ਟ੍ਰਾਈਏਜ + ਸੰਦਰਭ + ਜੋਖਮ + ਅਗਲਾ-ਕਦਮ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਹੈ।

ਇਸੇ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ: AI ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਤੇ ਕਈ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਸੋਸਾਇਟੀਆਂ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਤ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਹੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ ਮਲਟੀਸੌਸਾਇਟੀ ਨੈਤਿਕਤਾ ਬਿਆਨ (ACR/ESR/RSNA/SIIM ਅਤੇ ਹੋਰ) AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਇਸ ਹਕੀਕਤ ਸਮੇਤ ਕਿ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ ਇੱਕ AI-ਸਮਰਥਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ । [2]

ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਲਈ AI ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ? 🔍

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ AI ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ (ਜਾਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਸੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ), ਤਾਂ "ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ" ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੈਮੋ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਕਲੀਨਿਕਲ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।.

ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਏਆਈ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

• ਸਾਫ਼ ਸਕੋਪ - ਇਹ ਇੱਕ ਕੰਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਮੂਹ)

• ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ - ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਈਟਾਂ, ਸਕੈਨਰਾਂ, ਆਬਾਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ

• ਵਰਕਫਲੋ ਫਿੱਟ - ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦੁਖੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ PACS/RIS ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

• ਘੱਟ ਸ਼ੋਰ - ਘੱਟ ਜੰਕ ਅਲਰਟ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ (ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰ ਦਿਓਗੇ)

• ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਜੋ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਸੰਪੂਰਨ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ

• ਸ਼ਾਸਨ - ਰੁਕਾਵਟ, ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਅਚਾਨਕ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ

• ਜਵਾਬਦੇਹੀ - ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਕਿ ਕੌਣ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੌਣ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੈ, ਕੌਣ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ: "ਇਹ FDA-ਕਲੀਅਰ ਹੈ" (ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ) ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੰਕੇਤ ਹੈ - ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਫਲ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ FDA ਦੀ ਆਪਣੀ AI-ਯੋਗ ਡਿਵਾਈਸ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸਰੋਤ ਜੋ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸ ਜਨਤਕ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਨੁਵਾਦ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਸਥਾਨਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। [3]

ਇਹ ਬੋਰਿੰਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ... ਅਤੇ ਬੋਰਿੰਗ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ। ਬੋਰਿੰਗ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ 😬

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਆਮ AI ਵਿਕਲਪ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ 📊 ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ

ਕੀਮਤਾਂ ਅਕਸਰ ਹਵਾਲਾ-ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਬਾਜ਼ਾਰ-ਅਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ (ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ)।.

ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਦਾ ਅਜੀਬ ਇਕਬਾਲ: "ਕੀਮਤ" ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਕਰੇਤਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕੀਮਤ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਚਕਮਾ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਇਹ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹੈ 😅

ਜਿੱਥੇ ਤੰਗ ਗਲੀਆਂ ਵਿੱਚ AI ਔਸਤ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ 🏁

ਏਆਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:

• ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੁਹਰਾਓ ਵਾਲਾ

• ਪੈਟਰਨ-ਸਥਿਰ

• ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ

• ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਮਿਆਰ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ

ਕੁਝ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ, AI ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਇਕਸਾਰ ਵਾਧੂ ਸੈੱਟ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਛਾਤੀ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ AI ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪਿਛੋਕੜ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਔਸਤ ਪਾਠਕ-ਤੁਲਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ (ਇੱਕ ਪਾਠਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ AUC ਦੁਆਰਾ) ਅਤੇ ਯੂਕੇ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਡਬਲ ਰੀਡਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਵਰਕਲੋਡ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ। ਇਹ "ਤੰਗ ਲੇਨ" ਜਿੱਤ ਹੈ: ਇਕਸਾਰ ਪੈਟਰਨ ਕੰਮ, ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ। [4]

ਪਰ ਫਿਰ... ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ "AI ਉਸ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।"

ਜਿੱਥੇ AI ਅਜੇ ਵੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਇਹ ਕੋਈ ਛੋਟੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ) ⚠️

ਏਆਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਆਮ ਦਰਦ ਦੇ ਨੁਕਤੇ:

• ਵੰਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਮਾਮਲੇ: ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀਆਂ, ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਪੋਸਟ-ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿਅਰਕਸ

• ਸੰਦਰਭ ਅੰਨ੍ਹਾਪਣ: "ਕਹਾਣੀ" ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਮੇਜਿੰਗ ਖੋਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ

• ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ: ਗਤੀ, ਧਾਤ, ਅਜੀਬ ਸਕੈਨਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ, ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਟਾਈਮਿੰਗ... ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ

• ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ: ਇੱਕ ਮਾੜਾ AI ਦਿਨ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਾਧੂ ਕੰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ

• ਚੁੱਪ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ: ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਕਿਸਮ - ਜਦੋਂ ਇਹ ਚੁੱਪਚਾਪ ਕੁਝ ਗੁਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ

• ਡਾਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ: ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਜਾਂ ਆਬਾਦੀ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਆਖਰੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲ ਵੀ ਉਦੋਂ ਵਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ (ਸਕੈਨਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਵੈਪ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅੱਪਡੇਟ, ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਟਵੀਕਸ), ਅਤੇ ਇਹ ਵਹਿਣ ਕਲੀਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ "ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀ" ਇੱਕ ਗੂੰਜ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੋੜ ਹੈ। [5]

ਨਾਲ ਹੀ - ਅਤੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਗੱਲ ਹੈ - ਕਲੀਨਿਕਲ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹਸਤਾਖਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਹੱਥ-ਪੈਰ ਮਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। [2]

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦਾ ਕੰਮ ਜੋ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਸੁੰਗੜਦਾ ਨਹੀਂ 🌱

ਇੱਕ ਮੋੜ 'ਤੇ, AI ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਨੂੰ "ਡਾਕਟਰ ਵਰਗਾ" ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਘੱਟ ਨਹੀਂ।.

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਫੈਲਦੀ ਹੈ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ:

• ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੇਸ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ (ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ AI ਨਫ਼ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ)

• ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਿੰਗ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਰਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ

• ਡਾਕਟਰਾਂ, ਟਿਊਮਰ ਬੋਰਡਾਂ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਾਂ ਬਾਰੇ ਸਮਝਾਉਣਾ 🗣️

• ਇੰਟਰਵੈਂਸ਼ਨਲ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ (ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਨਹੀਂ)

• ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ: ਏਆਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ

ਇੱਕ "ਮੈਟਾ" ਭੂਮਿਕਾ ਵੀ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਵਰਗਾ ਹੈ - ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਪਾਇਲਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਨੁਕਸਦਾਰ ਰੂਪਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ... ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਗਏ।

ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਰਿਹਾ ਏਆਈ: ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ 🤷‍♀️🤷‍♂️

• ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ: ਇਹ ਕੰਮ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ (ਮਾਪ, ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਕੁਝ ਦੂਜੇ-ਰੀਡਰ ਪੈਟਰਨ) ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਾਸ਼ੀਏ 'ਤੇ ਸਟਾਫਿੰਗ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

• ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ: ਇਹ ਕੁਝ ਖਾਸ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਾਧੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

• ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਾ: ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ + ਏਆਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵੱਲ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜਾਂ ਜੂਨੀਅਰ ਡਾਕਟਰ ਹੋ: ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ ਹੈ (ਘਬਰਾਏ ਬਿਨਾਂ) 🧩

ਕੁਝ ਵਿਹਾਰਕ ਚਾਲ ਜੋ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ "ਤਕਨੀਕੀ ਵਿੱਚ" ਨਹੀਂ ਹੋ:

• ਸਿੱਖੋ ਕਿ ਏਆਈ ਕਿਵੇਂ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਪੱਖਪਾਤ, ਵਹਿਣ, ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ) - ਇਹ ਹੁਣ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਾਖਰਤਾ ਹੈ [5]

• ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ (PACS, ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, QA) ਨਾਲ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਬਣੋ।

• ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸੰਚਾਰ ਆਦਤਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰੋ - ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਤ ਹੋਰ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ

• ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਮੁਲਾਂਕਣ ਜਾਂ ਗਵਰਨੈਂਸ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ।

• ਉੱਚ ਸੰਦਰਭ + ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ (IR, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਊਰੋ, ਓਨਕੋਲੋਜਿਕ ਇਮੇਜਿੰਗ) ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ।

ਅਤੇ ਹਾਂ, ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣੋ ਜੋ ਕਹਿ ਸਕੇ: "ਇਹ ਮਾਡਲ ਇੱਥੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।" ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.

ਸੰਖੇਪ + ਜਲਦੀ ਲਓ 🧠✨

ਏਆਈ ਬਿਲਕੁਲ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਨੂੰ ਨਵਾਂ ਰੂਪ ਦੇਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਉਲਟ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਨਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ। ਪਰ "ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ ਬਰਬਾਦ ਹੋ ਗਏ ਹਨ" ਬਿਰਤਾਂਤ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੈਬ ਕੋਟ ਪਹਿਨ ਕੇ ਕਲਿੱਕਬੇਟ ਹੈ।.

ਜਲਦੀ ਲਓ

• AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਖੋਜ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਪ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।.

• ਇਹ ਤੰਗ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ - ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ, ਉੱਚ-ਸੰਦਰਭ ਵਾਲੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਨਾਲ ਹਿੱਲਣ ਵਾਲਾ ਹੈ।.

• ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਝ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।.

• ਸਭ ਤੋਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਭਵਿੱਖ "ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਜੋ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ" ਦਾ ਹੈ ਜੋ "ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ" ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣਗੇ, ਨਾ ਕਿ ਏਆਈ ਇਸ ਪੇਸ਼ੇ ਨੂੰ ਥੋਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦੇਣਗੇ।. 

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ: ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਸੀਟੀ ਹੈੱਡ ਏਆਈ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਣਾ

ਦ੍ਰਿਸ਼

ਇੱਕ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਾਤ ਭਰ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਇਮੇਜਿੰਗ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। 22:00 ਅਤੇ 07:00 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, ਵਰਕਲਿਸਟ ਡਿੱਗਣ, ਉਲਝਣ, ਚੱਕਰ ਆਉਣੇ, ਐਂਟੀਕੋਗੂਲੇਟਿਡ ਮਰੀਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਸ਼ੱਕੀ ਸਟ੍ਰੋਕ ਲਈ ਸੀਟੀ ਹੈੱਡਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.

ਟੀਚਾ ਨਾ ਦੇਣਾ । ਟੀਚਾ ਆਨ-ਕਾਲ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾ ਵਜੋਂ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।

ਇਸ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਲੇਅਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਗੈਰ-ਕੰਟਰਾਸਟ ਸੀਟੀ ਹੈੱਡ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੀਬਰ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਨੂੰ ਰੀਡਿੰਗ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਅਜੇ ਵੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਰਿਪੋਰਟ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਾਇਲਟ ਲਈ, ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ:

• ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੋਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ AI ਟੂਲ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਗੈਰ-ਕੰਟਰਾਸਟ CT ਸਿਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੀਬਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੂਨ ਵਹਿਣਾ"

• ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸਕੈਨਰਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਨਕ ਟੈਸਟ ਕੇਸ

• ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਜਿਸਨੂੰ AI ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਦੇ ਵੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ

• ਜੇਕਰ AI ਟੂਲ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ PACS ਤੋਂ ਡਿਸਕਨੈਕਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਯੋਜਨਾ

• ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਆਡਿਟ ਸ਼ੀਟ ਜੋ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਝੂਠੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਖੁੰਝੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੀ ਹੈ।

• ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਇੱਕ ਨਾਮਜ਼ਦ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਜਾਂ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲੀਡ

ਵਰਕਫਲੋ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸਾਦਾ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਏਆਈ ਫਲੈਗ → ਤਰਜੀਹੀ ਵਰਕਲਿਸਟ → ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਤਸਦੀਕ → ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੀ ਰਿਪੋਰਟ → ਆਡਿਟ।.

ਉਦਾਹਰਨ ਹਦਾਇਤ

ਇਸ ਹਦਾਇਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਇਲਟ ਟੀਮ ਲਈ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਖੁਦ AI ਮਾਡਲ ਲਈ:

"22:00 ਅਤੇ 07:00 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਰੇ ਬਾਲਗ ਗੈਰ-ਕੰਟਰਾਸਟ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਸੀਟੀ ਹੈੱਡ ਸਟੱਡੀਜ਼ 'ਤੇ ਸੀਟੀ ਹੈੱਡ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਟੂਲ ਚਲਾਓ। ਜੇਕਰ ਸਿਸਟਮ ਸੰਭਾਵੀ ਤੀਬਰ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੇਸ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਓ। ਕੋਈ ਵੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਏਆਈ ਫਲੈਗ ਸੱਚਾ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੀ, ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੀ, ਜਾਂ ਅੰਤਿਮ ਸਮੀਖਿਆ 'ਤੇ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਸੀ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ੱਕੀ ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਜਾਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਗਲਤ-ਚੇਤਾਵਨੀ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਇਮੇਜਿੰਗ ਗਵਰਨੈਂਸ ਲੀਡ 'ਤੇ ਭੇਜੋ।"

ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਲਾਈਵ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕੇਸਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬੈਚ 'ਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।.

ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪਰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਸੈੱਟ ਵਰਤੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:

• 50 ਆਮ ਸੀਟੀ ਹੈੱਡ

• 20 ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਗੰਭੀਰ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ

• 10 ਮੋਸ਼ਨ-ਡਿਗਰੇਡਡ ਜਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਕੈਨ

• 10 ਪੋਸਟ-ਆਪਰੇਟਿਵ ਜਾਂ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਮਾਮਲੇ

• 10 ਮਾਮਲੇ ਜਿੱਥੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਇਤਿਹਾਸ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ

ਹਰੇਕ ਮਾਮਲੇ ਲਈ, ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ:

• ਕੀ ਏਆਈ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਸੀ?

• ਕੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਸਹਿਮਤ ਸੀ?

• ਕੀ ਝੰਡੇ ਨੇ ਕੰਮ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਬਦਲ ਦਿੱਤੀ ਹੋਵੇਗੀ?

• ਕੀ ਇਸਨੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜ਼ਰੂਰੀਤਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਰੌਲਾ?

• ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਮਾਮਲਾ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਏਆਈ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਸੀ ਪਰ ਗਲਤ ਸੀ?

ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਟੈਸਟ "ਕੀ ਡੈਮੋ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ?" ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਜੰਕ ਅਲਰਟ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਤਾਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਨਤੀਜਾ

ਸਿਰਫ਼ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਨਤੀਜਾ: 100-ਕੇਸਾਂ ਵਾਲੇ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਪਾਇਲਟ ਵਿੱਚ, ਵਿਭਾਗ ਆਮ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਕਤਾਰ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।.

ਮਾਪ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ: ਸਕੈਨ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਸਮੀਖਿਆ ਤੱਕ ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ ਸਮਾਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅੰਤਿਮ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਵਿਵਾਦਿਤ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਦੂਜੀ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।.

ਉਦਾਹਰਨ ਅਨੁਮਾਨ:

• ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਖੂਨ ਵਹਿਣ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਔਸਤ ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ 38 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 14 ਮਿੰਟ ਹੋ

• 100 ਵਿੱਚੋਂ 9 ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ-ਸਕਾਰਾਤਮਕ AI ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।

• ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੇਸ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

• ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਤਸਦੀਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਵੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿੱਧਾ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ।

• ਆਡਿਟ ਸ਼ੀਟ ਲਈ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ 25 ਮਿੰਟ

ਇਹ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਨਤੀਜਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ "ਏਆਈ ਨੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਈ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚੇ।.

ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਸਫਲਤਾ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਟੂਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਤਾਰ ਅਰਥਹੀਣ ਹੋ ​​ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਮ ਇਸਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।.

ਵਧੇਰੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਅਸਫਲਤਾ ਇੱਕ ਚੁੱਪ ਮਿਸ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਲੀਡ ਜਿਸਨੂੰ ਫਲੈਗ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਆਮ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਸਮੀਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਲੱਭਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ AI ਨੂੰ ਕਤਾਰ ਬਣਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਤਾਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।.

ਹੋਰ ਜੋਖਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੈਨਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਮਾੜੀ ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਟੂਲ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਬਾਲ ਰੋਗ ਜਾਂ ਪੋਸਟ-ਆਪਰੇਟਿਵ ਕੇਸ, ਅਤੇ ਜੂਨੀਅਰ ਸਟਾਫ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਹਿਣ 'ਤੇ ਵੀ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸਕੈਨਰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਜਾਂ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ। [5]

ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਬਿੰਦੂ ਉਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਰਿਪੋਰਟ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਨਹੀਂ। [2]

ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਾਅ

ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਏਆਈ ਪਾਇਲਟ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਇੰਚਾਰਜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਤ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ; ਇਹ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਸਹੀ ਸਕੈਨ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਆਡਿਟ ਡੇਟਾ ਹੈ।.

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਕੀ ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਵੇਗਾ?

ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਨਹੀਂ। ਅੱਜ ਦਾ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ AI ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਿਭਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਪੈਟਰਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮਾਪ ਵਰਗੇ ਤੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਅਜੇ ਵੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਰੈਫਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਵਧੇਰੇ ਤੁਰੰਤ ਤਬਦੀਲੀ ਵਰਕਫਲੋ ਰੀਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇ-ਵਿਆਪੀ ਬਦਲੀ।.

ਏਆਈ ਇਸ ਵੇਲੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤੈਨਾਤ ਔਜ਼ਾਰ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਤਰਜੀਹ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ, ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੋਡਿਊਲ ਜਾਂ ਹੈਮਰੇਜ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਮਾਪ ਜਾਂ ਲੰਬਕਾਰੀ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਵਾਲੀਅਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਮਾਰਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ "ਦੂਜੇ ਪਾਠਕ" ਵਜੋਂ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੱਥੀਂ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.

ਜੇਕਰ ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ?

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹਸਤਾਖਰਕਰਤਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ AI ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਜਾਂ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਨੂੰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਮਾਰਗ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਨਾਲ ਟਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ।.

ਮੈਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਮੇਰੇ ਹਸਪਤਾਲ ਲਈ ਕੋਈ AI ਟੂਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ?

ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੈਮੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਲੀਨਿਕਲ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਦੁਆਰਾ ਟੂਲਸ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਕੋਪ, ਕਈ ਸਾਈਟਾਂ, ਸਕੈਨਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਰੱਖੇ ਗਏ ਸਬੂਤਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ। ਵਰਕਫਲੋ ਏਕੀਕਰਣ (PACS/RIS ਫਿੱਟ) ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ "ਚੰਗਾ" ਮਾਡਲ ਜੋ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਕਸਰ ਅਣਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।.

ਕੀ "FDA-ਕਲੀਅਰਡ" (ਜਾਂ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ) ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?

ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਕਲੀਅਰੈਂਸ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੰਕੇਤ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸਕੈਨਰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡਾਂ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਟਵੀਕਸ ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਅੰਤਰਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਥਾਨਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਧਿਕਾਰਤ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਲਈ ਵੀ। ਕਲੀਅਰੈਂਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ, ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਸੈਟਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਰਹੋ।.

ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਏਆਈ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਤਰੀਕੇ ਕੀ ਹਨ?

ਆਮ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਮਾਮਲੇ (ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀ, ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ), ਸੰਦਰਭ ਅੰਨ੍ਹਾਪਣ, ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ (ਗਤੀ, ਧਾਤ, ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਟਾਈਮਿੰਗ), ਅਤੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਮੁੱਦੇ "ਚੁੱਪ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ" ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਚੇਤਾਵਨੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੀ ਡਿੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੈਠਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ "ਹੋਣ ਲਈ ਵਧੀਆ" ਵਜੋਂ।

ਵਿਭਾਗ ਅਲਰਟ ਥਕਾਵਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲੇ AI ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਆਪਣੀਆਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਸਟਾਫਿੰਗ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਝੂਠੇ-ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬੋਝ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ AI ਫਲੈਗ ਇਕਸਾਰ, ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰ ਸਕਣ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਸਟੇਜਡ ਸਮੀਖਿਆ (AI → ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫਰ/ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਂਚ → ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ) ਅਤੇ ਟੂਲ ਉਪਲਬਧ ਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਸਫਲ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਵਹਾਰ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। "ਘੱਟ ਸ਼ੋਰ" ਅਕਸਰ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਦਿਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

ਜੇਕਰ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਏਆਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੱਸਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਸਬੂਤ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ ਜੋ AI-ਸਮਰਥਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕੇ। ਪੱਖਪਾਤ, ਡ੍ਰਿਫਟ, ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਰਗੇ ਕੋਰ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਸਿੱਖੋ, ਅਤੇ PACS, ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਅਤੇ QA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਰਗੇ ਸੂਚਨਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨਾਲ ਆਰਾਮ ਪੈਦਾ ਕਰੋ। ਸੰਚਾਰ ਹੁਨਰ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਰੁਟੀਨ ਕੰਮ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਟਿਊਮਰ ਬੋਰਡਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਿਆਂ ਵਿੱਚ। ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜਾਂ ਸ਼ਾਸਨ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਟਿਕਾਊ ਮੁਹਾਰਤ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਠੋਸ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।.

ਹਵਾਲੇ

1. ਸਿੰਘ ਆਰ. ਐਟ ਅਲ., ਐਨਪੀਜੇ ਡਿਜੀਟਲ ਮੈਡੀਸਨ (2025) - 1,016 ਐਫਡੀਏ-ਅਧਿਕਾਰਤ ਏਆਈ/ਐਮਐਲ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੀਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 20 ਦਸੰਬਰ, 2024 ਤੱਕ ਸੂਚੀਬੱਧ ਹੈ), ਇਹ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਏਆਈ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਇਮੇਜਿੰਗ ਇਨਪੁਟਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਮੁੱਖ ਸਮੀਖਿਆ ਪੈਨਲ ਹੈ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ।

2. ESR ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ ਮਲਟੀਸੋਸਾਇਟੀ ਸਟੇਟਮੈਂਟ - ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਇੱਕ ਅੰਤਰ-ਸਮਾਜ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ, AI-ਸਮਰਥਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਾਸਨ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਤੈਨਾਤੀ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਜਵਾਬਦੇਹੀ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

3. ਯੂਐਸ ਐਫਡੀਏ ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਪੰਨਾ - ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਐਫਡੀਏ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੋਟਸ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਕੋਪ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

4. ਮੈਕਕਿਨੀ ਐਸਐਮ ਅਤੇ ਹੋਰ, ਨੇਚਰ (2020) - ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਇੱਕ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਇੱਕ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਾਠਕ-ਤੁਲਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡਬਲ-ਰੀਡਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਵਰਕਲੋਡ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

5. ਰੋਸੇਵਿਟਜ਼ ਐਮ. ਐਟ ਅਲ., ਨੇਚਰ ਕਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨਜ਼ (2023) - ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਧੀਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡ੍ਰਿਫਟ ਸ਼ਿਫਟ 'ਤੇ ਖੋਜ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੈਨਾਤ ਇਮੇਜਿੰਗ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਸੁਧਾਰ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ