AI ਜੋੜਨ ਦੀ ਕਾਹਲੀ ਕਿਉਂ?

ਡਿਵਾਈਸ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ 'ਤੇ ਚੱਕਰ ਦੇ ਸਮੇਂ (cycle times) ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦਾ ਦਬਾਅ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਨਵੇਂ ਇੰਪਲਾਂਟ ਜਾਂ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਨਿਯਮਕ (regulators) ਉਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਖ਼ਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ

1. ਮਾਡਲ ਚੁਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਬਿਆਨ ਲਿਖੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ AI ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਾ ਸਾਰ (summarise) ਲਿਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਸਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਡਾਕਟਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ।

2. ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ (workflow) ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ

ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਅੱਜ ਕੰਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਭਾਗਾਂ—ਮੈਡੀਕਲ ਅਫੇਅਰਜ਼, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ, ਕੁਆਲਿਟੀ, ਆਦਿ— ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਹੈਂਡ-ਆਫ ਪੁਆਇੰਟਸ (hand-off points), ਚੱਕਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਇਹ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਮੁੱਲ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਇਸਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

3. ISO 14971 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (risk management) ਕਰੋ

AI ਦੇ ਜੋਖਮ ਨਾਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਪਟਾਓ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਨਾਲ ਨਿਪਟਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਕੋਈ ਵੱਖਰਾ "AI-ਸਿਰਫ਼" ਰਿਸਕ ਰਜਿਸਟਰ ਨਾ ਰੱਖੋ; ਸੰਭਾਵੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਲਤ ਜਾਂ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਮਿਲਣ ਵਾਲਾ ਆਉਟਪੁੱਟ—ਨੂੰ ਸਮੁੱਚੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਹ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕੀ ਅਸਫਲਤਾ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।

4. ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਓ

AI ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਿਕ (contextual) ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਗੇ: ਸਰਵਿਸ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਡਿਵਾਈਸ ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਇਰ, ਰਿਸਕ ਫਾਈਲਾਂ, ਆਦਿ। ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਕਿਸੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਨੂੰ ਸਹੀ ਲੌਟ (lot) ਜਾਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਰਜ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿਓ। ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਲੀਕ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਉਹੀ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।

5. ਪ੍ਰੋਂਪਟ (prompts) ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ (evaluation sets) ਬਣਾਓ

ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਟੈਸਟ ਕੋਰਪਸ (test corpus) ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਜੋ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੋਵੇ: ਰੁਟੀਨ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ, ਦੁਰਲੱਭ ਕੇਸ (edge cases), ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਇਨਪੁੱਟ ਅਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਸਰਵਿਸ ਨੋਟਸ। ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿਣ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿਓ। ਇਹ ਸੈੱਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ (drift) ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ।

6. ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (generation) ਤੋਂ ਵੱਖ ਰੱਖੋ

ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਫੈਸਲਾ ਨਾ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਲਾਜ਼ਮੀ ਫੀਲਡਾਂ, ਡੈੱਡਲਾਈਨ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਚੈੱਕਾਂ ਲਈ ਡਿਟਰਮਿਨਿਸਟਿਕ ਕੋਡ (deterministic code) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਾਰ ਲਿਖਣ ਜਾਂ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਵੱਖਰਾਅ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਹੈਲੂਸੀਨੇਟਡ" (hallucinated) ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਿਕਲਣ ਦੇ ਚਾਂਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

7. ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕ੍ਰਮ (controlled sequence) ਲਾਗੂ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫਲੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:

  • ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ (authenticate) ਕਰੋ।
  • ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸਬੂਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਡਿਵਾਈਸ ਇਤਿਹਾਸ)।
  • ਪੂਰਾਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
  • ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲੇ (source references) ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ।
  • ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ।
  • ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਰਿਵਿਊਅਰ (human reviewer) ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ, ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ।

ਟ੍ਰੇਸੇਬਿਲਟੀ (traceability) ਲਈ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ।

8. ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਕਰੋ

ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ (Verification) ਇਹ ਚੈੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ—ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਲੌਜਿਕ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਰਿਵਿਊ ਇੰਟਰਫੇਸ। ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ (Validation) ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਸਹੀ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ—ਕੀ ਇਹ ਟੂਲ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਦਰ ਵਧਾਏ ਬਿਨਾਂ ਚੱਕਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਕਦਮ 5 ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਉਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ ਚਲਾਓ, ਫਿਰ ਅਸਲ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਨਾਲ ਯੂਜ਼ਰ-ਐਕਸੈਪਟੈਂਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰੋ।

9. ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ (govern) ਕਰੋ

ਟੂਲ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ: ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡਰਾਫਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤਬਦੀਲੀਆਂ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਦਲਾਅ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਤਬਦੀਲੀ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ CAPA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਹੋ