சுகாதாரப் பராமரிப்பில் AI-யின் பங்கு பற்றி நீங்கள் யோசித்தால் , அதை ஒரு ரோபோ மருத்துவரைப் போலக் குறைவாக நினைத்துப் பாருங்கள்: கூடுதல் கண்கள், வேகமான வரிசைப்படுத்தல், சிறந்த கணிப்பு, மென்மையான பணிப்பாய்வுகள் - மேலும் முதல் தர குடிமக்களைப் போல நாம் கையாள வேண்டிய புதிய பாதுகாப்பு மற்றும் நெறிமுறை சிக்கல்கள். (சுகாதாரத்தில் உருவாக்கும் "அடித்தள" மாதிரிகள் குறித்த WHO-வின் வழிகாட்டுதல் அடிப்படையில் இதை கண்ணியமான, இராஜதந்திர மொழியில் கத்துகிறது.) [1]
🔗 மருத்துவத்தில் மருத்துவர்களை AI மாற்றுமா?
AI மருத்துவர்களுக்கு எங்கு உதவுகிறது, எங்கு முடியாது என்பது பற்றிய யதார்த்தமான பார்வை.
🔗 கதிரியக்கவியலாளர்களை AI மாற்றுமா?
இமேஜிங் பணிப்பாய்வுகள், துல்லியம் மற்றும் கதிரியக்கவியல் தொழில்களை AI எவ்வாறு பாதிக்கிறது.
🔗 உரையிலிருந்து பேச்சுக்கு AI ஆகுமா?
TTS எவ்வாறு செயல்படுகிறது, எப்போது அது AI ஆகக் கணக்கிடப்படுகிறது என்பதைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
🔗 AI கர்சீவ் எழுத்தை வாசிக்க முடியுமா?
கர்சீவ் எழுத்து மற்றும் பொதுவான வரம்புகளை AI எவ்வாறு அங்கீகரிக்கிறது என்பதைப் பாருங்கள்.
சுகாதாரப் பராமரிப்பில் AI இன் பங்கு, எளிமையான சொற்களில் 🩺
அதன் மையத்தில், சுகாதாரத் துறையில் AI இன் பங்கு, சுகாதாரத் தரவைப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒன்றாக மாற்றுவதாகும்:
-
கண்டறிதல் : மனிதர்கள் தவறவிடும் சமிக்ஞைகளைக் கண்டறியவும் (இமேஜிங், நோயியல், ஈசிஜிகள், விழித்திரை ஸ்கேன்கள்)
-
கணிப்பு : ஆபத்தை மதிப்பிடுதல் (சீர்குலைவு, மீண்டும் சேர்க்கப்படுதல், சிக்கல்கள்)
-
பரிந்துரை : ஆதரவு முடிவுகள் (வழிகாட்டுதல்கள், மருந்து சோதனைகள், பராமரிப்பு பாதைகள்)
-
தானியங்குபடுத்து : நிர்வாகி இழுவை குறைக்கவும் (குறியீடு, திட்டமிடல், ஆவணங்கள்)
-
தனிப்பயனாக்கு : தனிப்பட்ட வடிவங்களுக்கு ஏற்ப பராமரிப்பு (தரவு தரம் அனுமதிக்கும் போது)
ஆனால் மருத்துவர்கள் செய்வது போல் AI நோயைப் "புரிந்துகொள்வதில்லை". இது வடிவங்களை வரைபடமாக்குகிறது. அது சக்தி வாய்ந்தது - மேலும் ஒவ்வொரு தீவிர நிர்வாக கட்டமைப்பிலும் சரிபார்ப்பு, கண்காணிப்பு மற்றும் மனித மேற்பார்வை ஏன் தொடர்ந்து வருகின்றன. [1][2]
சுகாதாரப் பராமரிப்பில் AI இன் நல்ல பதிப்பை உருவாக்குவது எது? ✅
பல AI திட்டங்கள் சுகாதாரப் பராமரிப்பில் தோல்வியடைகின்றன... பணிப்பாய்வு உராய்வு அல்லது மோசமான தரவு போன்ற சலிப்பான காரணங்களுக்காக. ஒரு "நல்ல" சுகாதாரப் பராமரிப்பு AI பொதுவாக இந்த பண்புகளைக் கொண்டுள்ளது:
-
மருத்துவ ரீதியாக சரிபார்க்கப்பட்டது : உண்மையான உலக அமைப்புகளில் சோதிக்கப்பட்டது, சுத்தமான ஆய்வக தரவுத்தொகுப்புகள் மட்டுமல்ல (மற்றும் பல தளங்களில் சிறந்தது) [2]
-
பணிப்பாய்வுக்கு ஏற்றது : இது கிளிக்குகள், தாமதங்கள் அல்லது வித்தியாசமான படிகளைச் சேர்த்தால், ஊழியர்கள் அதைத் தவிர்ப்பார்கள் - அது துல்லியமாக இருந்தாலும் கூட.
-
தெளிவான பொறுப்பு : அது தவறாக இருக்கும்போது யார் பொறுப்பு? (இந்தப் பகுதி வேகமாக மோசமாகிறது) [1]
-
காலப்போக்கில் கண்காணிக்கப்படுகிறது : மக்கள் தொகை, சாதனங்கள் அல்லது மருத்துவ நடைமுறை மாறும்போது மாதிரிகள் நகர்கின்றன (மேலும் அந்தச் சரிவு இயல்பானது ) [2]
-
ஈக்விட்டி-அவேர் : குழுக்கள் மற்றும் அமைப்புகளுக்கு இடையே செயல்திறன் இடைவெளிகளைச் சரிபார்க்கிறது [1][5]
-
போதுமான வெளிப்படையானது : அவசியம் "முழுமையாக விளக்கக்கூடியது" அல்ல, ஆனால் தணிக்கை செய்யக்கூடியது, சோதிக்கக்கூடியது மற்றும் மதிப்பாய்வு செய்யக்கூடியது [1][2]
-
வடிவமைப்பால் பாதுகாப்பானது : அதிக ஆபத்துள்ள வெளியீடுகளுக்கான பாதுகாப்புத் தடுப்புகள், விவேகமான இயல்புநிலைகள் மற்றும் விரிவாக்கப் பாதைகள் [1]
மினி ரியாலிட்டி-செக் விக்னெட் (அரிதானது அல்ல):
ஒரு டெமோவில் "அற்புதமான" ஒரு AI கருவியை கற்பனை செய்து பாருங்கள்... பின்னர் அது ஒரு உண்மையான வார்டைத் தாக்கும். செவிலியர்கள் மருந்துகள், குடும்ப கேள்விகள் மற்றும் அலாரங்களை ஏமாற்றுகிறார்கள். கருவி ஏற்கனவே உள்ள ஒரு செயல்பாட்டு தருணத்திற்குள் இறங்கவில்லை என்றால் ( "இது செப்சிஸ் பண்டல் பணிப்பாய்வைத் தூண்டுகிறது" அல்லது "இது பட்டியலை ஸ்கேன் செய்வதை அதிகரிக்கிறது" போன்றவை), அது அனைவரும் பணிவுடன் புறக்கணிக்கும் ஒரு டாஷ்போர்டாக மாறும்.
இன்று AI வலுவாக இருக்கும் இடம்: இமேஜிங், ஸ்கிரீனிங் மற்றும் நோயறிதல் 🧲🖼️
இது போஸ்டர் சைல்ட் பயன்பாட்டு வழக்கு, ஏனெனில் இமேஜிங் அடிப்படையில் அளவில் பேட்டர்ன் அங்கீகாரம் ஆகும்.
பொதுவான உதாரணங்கள்:
-
கதிரியக்க உதவி (எக்ஸ்ரே, சிடி, எம்ஆர்ஐ): வகைப்படுத்தல், கண்டறிதல் தூண்டுதல்கள், பணிப்பட்டியல்களுக்கு முன்னுரிமை அளித்தல்.
-
மேமோகிராஃபி ஸ்கிரீனிங் ஆதரவு : பணிப்பாய்வுகளைப் படிக்க உதவுதல், சந்தேகத்திற்கிடமான பகுதிகளைக் கொடியிடுதல்.
-
மார்பு எக்ஸ்-கதிர் உதவி : அசாதாரணங்களை விரைவாகக் கண்டறிவதில் மருத்துவர்களுக்கு உதவுதல்.
-
டிஜிட்டல் நோயியல் : கட்டி கண்டறிதல், தரப்படுத்தல் ஆதரவு, ஸ்லைடு முன்னுரிமை
மக்கள் தவறவிடும் நுட்பமான உண்மை இதுதான்: AI எப்போதும் "மருத்துவர்களை விட சிறந்தது" அல்ல. பெரும்பாலும் இது இரண்டாவது கண் தொகுப்பாகவோ அல்லது மனிதர்கள் கவனம் செலுத்த உதவும் ஒரு வரிசைப்படுத்தியாகவோ சிறந்தது.
மேலும் திரையிடலில் வலுவான நிஜ உலக சோதனை ஆதாரங்களைக் காணத் தொடங்குகிறோம். எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்வீடனில் நடந்த MASAI சீரற்ற சோதனை, திரை-வாசிப்பு பணிச்சுமையை கணிசமாகக் குறைத்து மருத்துவ பாதுகாப்பைப் பராமரித்த AI- ஆதரவு மேமோகிராஃபி ஸ்கிரீனிங்கைப் புகாரளித்தது (வெளியிடப்பட்ட பாதுகாப்பு பகுப்பாய்வில் அளவீடுகளில் ~44% குறைப்பு இருப்பதாகக் கூறப்படுகிறது). [3]
மருத்துவ முடிவு ஆதரவு மற்றும் ஆபத்து கணிப்பு: அமைதியான வேலைக்காரன் 🧠📈
சுகாதாரப் பராமரிப்பில் AI இன் பங்கின் பெரும் பகுதி ஆபத்து முன்கணிப்பு மற்றும் முடிவெடுக்கும் ஆதரவு ஆகும். சிந்தியுங்கள்:
-
முன்கூட்டிய எச்சரிக்கை அமைப்புகள் (சீரழிவு ஆபத்து)
-
செப்சிஸ் ஆபத்து அறிகுறிகள் (சில நேரங்களில் சர்ச்சைக்குரியவை, ஆனால் பொதுவானவை)
-
மருந்து பாதுகாப்பு சோதனைகள்
-
தனிப்பயனாக்கப்பட்ட ஆபத்து மதிப்பீடு (பக்கவாதம் ஆபத்து, இதய ஆபத்து, விழும் ஆபத்து)
-
வழிகாட்டுதல்களுடன் நோயாளிகளைப் பொருத்துதல் (மற்றும் பராமரிப்பில் உள்ள இடைவெளிகளைக் கண்டறிதல்)
எச்சரிக்கை சோர்வையும் ஏற்படுத்தலாம் . உங்கள் மாதிரி "சரியானது" ஆனால் சத்தமாக இருந்தால், ஊழியர்கள் அதை அணைக்கிறார்கள். அருகில் ஒரு இலை விழும்போது கார் அலாரம் அடிப்பது போல... நீங்கள் கவலைப்படுவதை நிறுத்திவிடுவீர்கள் 🍂🚗
மேலும்: "பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட்டது" என்பது அர்த்தமல்ல JAMA இன்டர்னல் மெடிசினில் வெளியிடப்பட்ட பரவலாக செயல்படுத்தப்பட்ட தனியுரிம செப்சிஸ் முன்கணிப்பு மாதிரியின் (எபிக் செப்சிஸ் மாடல்) வெளிப்புற சரிபார்ப்பு ஒரு உயர்நிலை உதாரணம் ஆகும் , இது டெவலப்பர்-அறிக்கையிட்ட முடிவுகளை விட கணிசமாக பலவீனமான செயல்திறனைக் கண்டறிந்து உண்மையான எச்சரிக்கை-சோர்வு பரிமாற்றங்களை எடுத்துக்காட்டுகிறது. [4]
நிர்வாக ஆட்டோமேஷன்: மருத்துவர்கள் ரகசியமாக அதிகம் விரும்பும் பகுதி 😮💨🗂️
நேர்மையாகச் சொல்லப் போனால் - காகித வேலைகள் மருத்துவ ரீதியாக ஆபத்தானவை. AI நிர்வாகச் சுமையைக் குறைத்தால், அது மறைமுகமாக பராமரிப்பை மேம்படுத்தும்.
உயர் மதிப்புள்ள நிர்வாக இலக்குகள்:
-
மருத்துவ ஆவண ஆதரவு (குறிப்புகளை வரைதல், சந்திப்புகளைச் சுருக்கமாகக் கூறுதல்)
-
கோடிங் மற்றும் பில்லிங் உதவி
-
பரிந்துரை வரிசைப்படுத்தல்
-
திட்டமிடல் உகப்பாக்கம்
-
அழைப்பு மையம் மற்றும் நோயாளி செய்தி வழிப்படுத்தல்
இது மிகவும் "உணர்ந்த" நன்மைகளில் ஒன்றாகும், ஏனெனில் சேமிக்கப்படும் நேரம் பெரும்பாலும் கவனத்தை மீட்டெடுப்பதற்கு சமம்.
ஆனால்: உருவாக்க அமைப்புகளைப் பொறுத்தவரை, "சரியாக ஒலிக்கிறது" என்பது "சரியானது" என்பதற்கு சமமானதல்ல. சுகாதாரப் பராமரிப்பில், ஒரு நம்பிக்கையான பிழை வெளிப்படையானதை விட மோசமாக இருக்கலாம் - அதனால்தான் உருவாக்க/அடித்தள மாதிரிகளுக்கான நிர்வாக வழிகாட்டுதல் சரிபார்ப்பு, வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்புத் தடுப்புகளை வலியுறுத்துகிறது. [1]
நோயாளியை எதிர்கொள்ளும் AI: அறிகுறி சரிபார்ப்பவர்கள், சாட்போட்கள் மற்றும் "பயனுள்ள" உதவியாளர்கள் 💬📱
நோயாளி கருவிகள் அளவிடக்கூடியவை என்பதால் அவை வெடிக்கின்றன. ஆனால் அவை மக்களுடன் நேரடியாக தொடர்பு கொள்வதால் ஆபத்தானவை - மனிதர்கள் கொண்டு வரும் அனைத்து குழப்பமான சூழலிலும்.
நோயாளி எதிர்கொள்ளும் வழக்கமான பாத்திரங்கள்:
-
வழிசெலுத்தல் சேவைகள் (“இதற்கு நான் எங்கு செல்வது?”)
-
மருந்து நினைவூட்டல்கள் மற்றும் கடைப்பிடிப்பு ஊக்கங்கள்
-
தொலை கண்காணிப்பு சுருக்கங்கள்
-
மனநல ஆதரவு வகைப்படுத்தல் (கவனமான எல்லைகளுடன்)
-
உங்கள் அடுத்த சந்திப்புக்கான கேள்விகளை வரைதல்
ஜெனரேட்டிவ் AI இதை மாயாஜாலமாக உணர வைக்கிறது... சில சமயங்களில் இது மிகவும் மாயாஜாலமாகவும் இருக்கிறது 😬 (மீண்டும்: சரிபார்ப்பு மற்றும் எல்லை நிர்ணயம்தான் இங்கே முழு விளையாட்டு). [1]
நடைமுறை விதி:
-
AI தகவல் தெரிவித்தால் , பரவாயில்லை.
-
அது நோயறிதல் , சிகிச்சை அல்லது மருத்துவ தீர்ப்பை மீறுவதாக , வேகத்தைக் குறைத்து பாதுகாப்புகளைச் சேர்க்கவும் [1][2]
பொது சுகாதாரம் மற்றும் மக்கள் தொகை ஆரோக்கியம்: ஒரு முன்னறிவிப்பு கருவியாக AI 🌍📊
குழப்பமான தரவுகளில் சமிக்ஞைகள் மறைந்திருக்கும் மக்கள்தொகை மட்டத்தில் AI உதவ முடியும்:
-
தொற்றுநோய் கண்டறிதல் மற்றும் போக்கு கண்காணிப்பு
-
தேவையை முன்னறிவித்தல் (படுக்கைகள், பணியாளர்கள், பொருட்கள்)
-
பரிசோதனை மற்றும் தடுப்பு ஆகியவற்றில் உள்ள இடைவெளிகளைக் கண்டறிதல்
-
பராமரிப்பு மேலாண்மை திட்டங்களுக்கான இடர் அடுக்குப்படுத்தல்
இங்குதான் AI உண்மையிலேயே மூலோபாயமாக இருக்க முடியும் - ஆனால் நீங்கள் தீவிரமாக சோதித்துப் பார்த்து சரிசெய்தாலொழிய, சார்புடைய பிரதிநிதிகள் (செலவு, அணுகல் அல்லது முழுமையற்ற பதிவுகள் போன்றவை) அமைதியாக முடிவுகளில் சமத்துவமின்மையை ஏற்படுத்தக்கூடும். [5]
அபாயங்கள்: ஒருதலைப்பட்சம், பிரமைகள், அதீத தன்னம்பிக்கை மற்றும் "தானியங்கி ஊடுருவல்" ⚠️🧨
சுகாதாரப் பராமரிப்பில் AI சில குறிப்பிட்ட, மிகவும் மனிதாபிமான வழிகளில் தோல்வியடையக்கூடும்:
-
சார்பு மற்றும் சமத்துவமின்மை : பிரதிநிதித்துவமற்ற தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் சில குழுக்களுக்கு மோசமாக செயல்படக்கூடும் - மேலும் “இனம்-நடுநிலை” உள்ளீடுகள் கூட சமமற்ற விளைவுகளை மீண்டும் உருவாக்கக்கூடும் [5]
-
தரவுத்தொகுப்பு மாற்றம் / மாதிரி சறுக்கல் : ஒரு மருத்துவமனையின் செயல்முறைகளில் கட்டமைக்கப்பட்ட ஒரு மாதிரி வேறு இடங்களில் உடைந்து போகலாம் (அல்லது காலப்போக்கில் சிதைந்து போகலாம்) [2]
-
ஜெனரேட்டிவ் AI இல் மாயத்தோற்றங்கள் : மருத்துவத்தில் நம்பத்தகுந்ததாக ஒலிக்கும் பிழைகள் தனித்துவமாக ஆபத்தானவை [1]
-
தானியங்கி சார்பு : மனிதர்கள் இயந்திர வெளியீடுகளை அதிகமாக நம்புகிறார்கள் (அவர்கள் நம்பக்கூடாதபோது கூட) [1]
-
Deskilling : AI எப்போதும் எளிதாகக் கண்டறிவதைச் செய்தால், மனிதர்கள் காலப்போக்கில் கூர்மையை இழக்க நேரிடும்.
-
பொறுப்புணர்வு மூடுபனி : ஏதாவது தவறு நடந்தால், எல்லோரும் மற்ற அனைவரையும் சுட்டிக்காட்டுகிறார்கள் 😬 [1]
சமநிலையான பார்வை: இதில் எதுவுமே "AI ஐப் பயன்படுத்த வேண்டாம்" என்று அர்த்தமல்ல. இதன் பொருள் "AI ஐ ஒரு மருத்துவ தலையீடு போல நடத்துங்கள்": வேலையை வரையறுக்கவும், சூழலில் சோதிக்கவும், விளைவுகளை அளவிடவும், கண்காணிக்கவும், பரிமாற்றங்களைப் பற்றி நேர்மையாக இருக்கவும். [2]
ஒழுங்குமுறை மற்றும் நிர்வாகம்: பராமரிப்பைத் தொட AI எவ்வாறு "அனுமதிக்கப்படுகிறது" 🏛️
சுகாதாரப் பராமரிப்பு என்பது ஒரு "ஆப் ஸ்டோர்" சூழல் அல்ல. ஒரு AI கருவி மருத்துவ முடிவுகளில் அர்த்தமுள்ள தாக்கத்தை ஏற்படுத்தியவுடன், பாதுகாப்பு எதிர்பார்ப்புகள் உயர்கின்றன - மேலும் நிர்வாகம் ஆவணங்கள், மதிப்பீடு, இடர் கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் வாழ்க்கைச் சுழற்சி கண்காணிப்பு போன்ற பல விஷயங்களாகத் தோன்றத் தொடங்குகிறது. [1][2]
ஒரு பாதுகாப்பான அமைப்பில் பொதுவாக பின்வருவன அடங்கும்:
-
தெளிவான ஆபத்து வகைப்பாடு (குறைந்த ஆபத்து நிர்வாகி vs அதிக ஆபத்துள்ள மருத்துவ முடிவுகள்)
-
பயிற்சி தரவு மற்றும் வரம்புகளுக்கான ஆவணங்கள்
-
உண்மையான மக்கள் தொகை மற்றும் பல தளங்களில் சோதனை செய்தல்
-
பயன்படுத்தப்பட்ட பிறகு தொடர்ந்து கண்காணிப்பு (ஏனெனில் யதார்த்தம் மாறுகிறது) [2]
-
மனித மேற்பார்வை மற்றும் விரிவாக்கப் பாதைகள் [1]
ஆட்சி என்பது சிவப்பு நாடா அல்ல. அது சீட் பெல்ட். கொஞ்சம் எரிச்சலூட்டும், முற்றிலும் அவசியமானது.
ஒப்பீட்டு அட்டவணை: சுகாதாரப் பராமரிப்பில் பொதுவான AI விருப்பங்கள் (மற்றும் அவை உண்மையில் யாருக்கு உதவுகின்றன) 📋🤏
| கருவி / பயன்பாட்டு வழக்கு | சிறந்த பார்வையாளர்கள் | விலை அதிகம் | அது ஏன் வேலை செய்கிறது (அல்லது... வேலை செய்யவில்லை) |
|---|---|---|---|
| இமேஜிங் உதவி (கதிரியக்கவியல், திரையிடல்) | கதிரியக்க வல்லுநர்கள், திரையிடல் திட்டங்கள் | நிறுவன உரிமம் - பொதுவாக | பேட்டர்ன் ஸ்பாட்டிங் + ட்ரையேஜில் சிறந்தது, ஆனால் உள்ளூர் சரிபார்ப்பு மற்றும் தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு தேவை [2][3] |
| ஆபத்து முன்கணிப்பு டேஷ்போர்டுகள் | மருத்துவமனைகள், உள்நோயாளி பிரிவுகள் | நிறைய மாறுபடும் | செயல் பாதைகளுடன் பிணைக்கப்படும்போது பயனுள்ளதாக இருக்கும்; இல்லையெனில் அது "இன்னொரு எச்சரிக்கையாக" மாறும் (ஹலோ, எச்சரிக்கை சோர்வு) [4] |
| சுற்றுப்புற ஆவணங்கள் / குறிப்பு வரைவு | மருத்துவர்கள், வெளிநோயாளர் அமைப்புகள் | சில நேரங்களில் ஒரு பயனருக்கு சந்தா | நேரத்தை மிச்சப்படுத்துகிறது, ஆனால் பிழைகள் ரகசியமாக இருக்கலாம் - யாராவது இன்னும் மதிப்பாய்வு செய்து கையொப்பமிடுகிறார்கள் [1] |
| வழிசெலுத்தலுக்கான நோயாளி அரட்டை உதவியாளர் | நோயாளிகள், அழைப்பு மையங்கள் | குறைந்த முதல் நடுத்தர செலவு | ரூட்டிங் மற்றும் அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகளுக்கு நல்லது; அது நோயறிதல் பகுதிக்குள் நகர்ந்தால் ஆபத்தானது 😬 [1] |
| மக்கள்தொகை சுகாதார அடுக்குப்படுத்தல் | சுகாதார அமைப்புகள், பணம் செலுத்துபவர்கள் | உள் கட்டமைப்பு அல்லது விற்பனையாளர் | இலக்கு தலையீடுகளுக்கு வலுவானது, ஆனால் சார்புடைய பிரதிநிதிகள் வளங்களை தவறாக வழிநடத்தலாம் [5] |
| மருத்துவ சோதனை பொருத்தம் | ஆராய்ச்சியாளர்கள், புற்றுநோயியல் மையங்கள் | விற்பனையாளர் அல்லது உள் | பதிவுகள் கட்டமைக்கப்பட்டிருக்கும் போது உதவியாக இருக்கும்; குழப்பமான குறிப்புகள் நினைவுகூரலைக் கட்டுப்படுத்தலாம் |
| மருந்து கண்டுபிடிப்பு / இலக்கு அடையாளம் காணல் | மருந்தகம், ஆராய்ச்சி ஆய்வகங்கள் | $$$ - தீவிர பட்ஜெட்டுகள் | பரிசோதனை மற்றும் கருதுகோள் உருவாக்கத்தை வேகப்படுத்துகிறது, ஆனால் ஆய்வக சரிபார்ப்பு இன்னும் விதிப்படி உள்ளது |
"விலை நிர்ணயம்" என்பது தெளிவற்றது, ஏனெனில் விற்பனையாளர் விலை நிர்ணயம் பெருமளவில் மாறுபடும், மேலும் சுகாதாரப் பராமரிப்பு கொள்முதல் என்பது... ஒரு முழுமையான விஷயம் 🫠
மருத்துவமனைகள் மற்றும் சுகாதார அமைப்புகளுக்கான நடைமுறை செயல்படுத்தல் சரிபார்ப்புப் பட்டியல் 🧰
நீங்கள் AI-ஐ ஏற்றுக்கொண்டால் (அல்லது கேட்கப்பட்டால்), இந்தக் கேள்விகள் பின்னர் வலியைக் குறைக்கும்:
-
இது எந்த மருத்துவ முடிவை மாற்றுகிறது? இது ஒரு முடிவை மாற்றவில்லை என்றால், அது ஒரு ஆடம்பரமான கணிதத்துடன் கூடிய டேஷ்போர்டு.
-
தோல்வி முறை என்ன? தவறான நேர்மறை, தவறான எதிர்மறை, தாமதம் அல்லது குழப்பம்?
-
வெளியீடுகளை யார், எப்போது மதிப்பாய்வு செய்கிறார்கள்? மாதிரி துல்லிய ஸ்லைடுகளை விட உண்மையான பணிப்பாய்வு நேரம் முக்கியமானது.
-
செயல்திறன் எவ்வாறு கண்காணிக்கப்படுகிறது? எந்த அளவீடுகள், எந்த வரம்பு விசாரணையைத் தூண்டுகிறது? [2]
-
நியாயத்தன்மையை எவ்வாறு சோதிப்பது? தொடர்புடைய குழுக்கள் மற்றும் அமைப்புகளின் அடிப்படையில் விளைவுகளை வரிசைப்படுத்துங்கள் [1][5]
-
மாதிரி நிச்சயமற்றதாக இருக்கும்போது என்ன நடக்கும்? விலகல் என்பது ஒரு அம்சமாக இருக்கலாம், பிழையாக அல்ல.
-
நிர்வாக அமைப்பு உள்ளதா? யாராவது ஒருவர் பாதுகாப்பு, புதுப்பிப்புகள் மற்றும் பொறுப்புணர்வை சொந்தமாக வைத்திருக்க வேண்டும் [1][2]
சுகாதாரப் பராமரிப்பில் AI இன் பங்கு குறித்த இறுதிக் குறிப்புகள் 🧠✨
சுகாதாரப் பராமரிப்பில் AI இன் பங்கு விரிவடைந்து வருகிறது, ஆனால் வெற்றி முறை இப்படித்தான் தெரிகிறது:
-
AI, பேட்டர்ன்-ஹெவி பணிகளைக் மற்றும் நிர்வாக இழுவையை
-
தீர்ப்பு, சூழல் மற்றும் பொறுப்புணர்வை வைத்திருக்கிறார்கள் [1]
-
அமைப்புகள் சரிபார்ப்பு, கண்காணிப்பு மற்றும் சமபங்கு பாதுகாப்புகளில் [2][5]
-
நிர்வாகம் என்பது பராமரிப்பு தரத்தின் ஒரு பகுதியாகக் கருதப்படுகிறது - ஒரு பின் சிந்தனை அல்ல [1][2]
AI, சுகாதாரப் பணியாளர்களை மாற்றாது. ஆனால் AI உடன் எவ்வாறு பணியாற்றுவது - அது தவறாக இருக்கும்போது அதை எவ்வாறு சவால் செய்வது - என்பதை அறிந்த சுகாதாரப் பணியாளர்கள் (மற்றும் சுகாதார அமைப்புகள்) அடுத்து "நல்ல பராமரிப்பு" எப்படி இருக்கும் என்பதை வடிவமைப்பார்கள்.
குறிப்புகள்
[1] உலக சுகாதார அமைப்பு -
ஆரோக்கியத்திற்கான செயற்கை நுண்ணறிவின் நெறிமுறைகள் மற்றும் நிர்வாகம்: பெரிய மல்டி-மாடல் மாதிரிகள் குறித்த வழிகாட்டுதல் (25 மார்ச் 2025) [2] US FDA -
மருத்துவ சாதன மேம்பாட்டிற்கான நல்ல இயந்திர கற்றல் பயிற்சி: வழிகாட்டுதல் கோட்பாடுகள் [3] PubMed - Lång K, மற்றும் பலர்.
MASAI சோதனை (Lancet Oncology, 2023) [4] JAMA நெட்வொர்க் - Wong A, மற்றும் பலர்.
பரவலாக செயல்படுத்தப்பட்ட தனியுரிம செப்சிஸ் முன்கணிப்பு மாதிரியின் வெளிப்புற சரிபார்ப்பு (JAMA உள் மருத்துவம், 2021) [5] PubMed - Obermeyer Z, மற்றும் பலர். மக்கள்தொகையின் ஆரோக்கியத்தை நிர்வகிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு வழிமுறையில் இன சார்புகளைப் பிரித்தல் (அறிவியல், 2019)