كيفية قبول شراء البيانات لتقرير الفحص البدني من صورة التقرير إلى أصول البيانات القابلة للمراجعة

حدد وحدة البيانات أولاً ثم ناقش كمية الشراء

قد يكون تقرير الفحص البدني تقريرًا شاملاً لمدة عام كامل، أو قد يكون مجرد نموذج تقرير واحد لفحص معين. كلاهما عبارة عن ملفات PDF أو صور ظاهرية، لكن مهام التدريب مختلفة تمامًا: يمكن استخدام الأول لفهم التقارير وتحريض المخاطر وتحليل التغيير عبر السنوات؛ عادةً ما يخدم الأخير التعرف الضوئي على الحروف أو الاستخراج الميداني أو تحديد الشذوذ أو فهم تقرير الصورة. إذا لم يتم تحديد وحدة العينة والحد الأدنى من محتوى التسليم والمهام المتوقعة قبل الاستفسار، فقد يفسرها الموردون بشكل فردي من حيث "الصفحات" و"الأوراق" و"الأجزاء". قد تبدو الكمية النهائية كافية، لكن النموذج يفتقر إلى السياق الكامل.

ولذلك، يجب استنتاج متطلبات الشراء من تعريف البيانات من "ما يريد النموذج تعلمه". إذا كان الهدف هو تحليل مؤشرات التفتيش، فيمكن أن تكون أصغر وحدة "مؤشرًا وسياق تقريره"؛ إذا كان الهدف هو فهم نتيجة الفحص البدني، فيجب أن تتضمن وحدة العينة نص التقرير ومقترحات الاستنتاج ومواد الفحص المقابلة؛ إذا كان الهدف هو معرفة التغيرات الصحية الطولية، فيجب أن تكون التقارير المتعددة من نفس الشخص المجهول مرتبطة بشكل ثابت. يحتاج العيار الكمي إلى وصف عدد المرضى، وعدد الزيارات الطبية أو أحداث الفحص البدني، وعدد الملفات، وعدد الصفحات، وعدد تسلسلات الصور في نفس الوقت. لا يمكن خلط هذه الوحدات في المبلغ الإجمالي. تغطي أنواع الطلب في المرفق

كائنات معالجة مختلفة مثل تقارير الفحص البدني الشاملة، وأوراق التقارير، وأوراق التقارير بالإضافة إلى سياق الحالة، والتعرف الضوئي على الحروف (OCR) المعقد، ومجموعة النصوص، والكتب الطبية والمواد المعرفية. لا يمكنهم مشاركة نموذج القبول. يجب أولاً تقسيم حزمة المشتريات المعقولة وفقًا للغرض، ثم تحديد وحدات البيانات والحقول المطلوبة والملفات الأصلية والمفاتيح المرتبطة وعتبات الجودة وطرق أخذ العينات لكل فئة. وهذا يمكن أن يقلل من إعادة العمل لاحقًا ويسهل على فريق النموذج تحديد العينات المناسبة للتدريب، والعينات المناسبة للتحقق، والعينات المناسبة فقط لاسترجاع المعرفة.

قم بتحسين "تم الإبلاغ" في حقول القبول القابلة للتنفيذ

إن توفر التقارير الطبية ليس مجرد "يمكن فتحه". من الضروري التحقق من نوع التقرير، ونوع المؤسسة المصدر، وتاريخ الفحص، وعينة المعرف المجهول، ونص التقرير، وعناصر الفحص، والنتائج، والوحدات، والفواصل الزمنية المرجعية، والأعلام غير الطبيعية، وتوصيات الاستنتاج، والتعيين بين الملفات والسجلات المنظمة. بالنسبة لعمليات فحص الصور، يجب أيضًا تسجيل العلاقة بين الطريقة وموقع الفحص والتسلسل أو تعريف الصورة وتاريخ الفحص وتقرير الصورة والصورة الأصلية المقابلة. يجب أن تميز قائمة الحقول بين المطلوب والمطلوب مشروطًا والاختياري، وتشرح كيفية ترميز القيم الخالية وغير المعروفة وغير المحددة وغير المحددة على التوالي. إذا كانت حزمة البيانات تحتوي أيضًا على مؤسسة طبية أو دليل معلومات الطبيب، فيجب تسجيل مصدر المعلومات وانتماء المؤسسة والقسم ووقت التحديث الميداني ونطاق التطبيق؛ يجب أن تحتوي الحقول الديناميكية مثل جدولة الورديات أو المكالمات المنزلية أو مصادر الأرقام على دورة تحديث واضحة، ولا يمكن الحكم على التوفر الحالي فقط من خلال معدل اكتمال الحقول الثابتة.

يوصى بالاحتفاظ بثلاثة مستويات من المحتوى. الطبقة الأولى هي الوثيقة الأصلية لضمان التتبع اللاحق؛ الطبقة الثانية هي النسخ الدقيق أو نص التعرف الضوئي على الحروف، مع وضع علامات على الأحرف غير المؤكدة والمناطق غير المؤكدة؛ الطبقة الثالثة هي الحقول القياسية، والتي تحفظ نتائج تعيين الوحدات أو المصطلحات أو الترميزات القياسية. يجب أن يكون هناك معرف نموذجي وتعيين موقع بين الطبقات الثلاث، ولا يمكنك فقط الاحتفاظ بـ "النتائج النظيفة" التي تمت معالجتها بواسطة النموذج أو يدويًا. يتم حفظ القيم الأصلية والقيم الموحدة في أعمدة منفصلة، ​​ويحتفظ التحويل الموحد بالقواعد والإصدارات بحيث يمكن تمييز المعلومات الطبية الأصلية ونتائج المعالجة الهندسية.

على وجه الخصوص، تجنب اعتبار ثقة التعرف الضوئي على الحروف على أنها دقة طبية. قد يؤدي التعرف على التخطيط إلى محاذاة أعمدة الجدول بشكل خاطئ، وقد يخطئ التعرف الرقمي في النقاط العشرية، وقد يتم تبادل الفواصل المرجعية مع المؤشرات المجاورة، وقد يتم أيضًا تفويت الأسهم غير الطبيعية. تحتاج مراقبة الجودة إلى تصميم اختبارات بناءً على أنواع الأخطاء: يتم التحقق من التعرف على الأحرف وتحديد موضع الخلية وإسناد الحقل والقيم والوحدات الرقمية والنطاقات المرجعية وتحديد الاستثناء والاستنتاجات على مستوى التقرير بشكل منفصل. بالنسبة للعينات ذات الدقة المنخفضة، يجب أن يكون السلوك الصحيح هو وضع علامة "قراءة غير موثوقة" والاحتفاظ بالسبب، بدلاً من الإكمال التلقائي للقيم التي تبدو معقولة. توضح متطلبات صور التقرير منخفضة الجودة في المرفقات أيضًا هذه النقطة: تحتاج الأنظمة إلى تعلم كيفية التعرف على الفجوات في المعلومات بدلاً من تخمين نقاط الغموض.

يجب أن تتحقق الجودة الطبية من السلسلة الدلالية بدلاً من مجرد النظر إلى معدل إكمال الحقل

الحقول المنظمة مكتملة، وهذا لا يعني أن الدلالات السريرية للعينة صحيحة. تتضمن السلسلة الطبية للتقرير على الأقل نتائج الفحص الأصلية، والوحدات والنطاقات المرجعية، والأحكام الشاذة، وأوصاف الطبيب، واستنتاجات وتوصيات الفحص العام. يجب أن تسأل عمليات تدقيق الجودة: هل يتطابق تحديد الشذوذ مع القيمة الرقمية والنطاق المرجعي؟ هل الاستنتاجات مدعومة بنص التقرير؟ هل النتائج في الصور تتوافق مع الاستنتاجات؟ هل تغطي إزالة التحسس المحتوى الطبي المهم؟ هل تتعارض أعمار المرضى أو تواريخهم أو عناصر الاختبار في صفحات مختلفة من التقرير؟ عادةً لا يمكن اكتشاف هذه المشكلات عن طريق فحص بسيط غير فارغ.

بالنسبة لتقرير الفحص البدني الشامل، يوصى باعتماد نهج من مستويين "الخط الأحمر للقبول + النتيجة الفرعية". يتم استخدام الخط الأحمر لتحديد المشكلات غير المقبولة مثل الترخيص، وتسريبات الخصوصية، والصفحات المفقودة بشكل كبير، والصور المفقودة، وعدم التطابق، وأخطاء المنطق الطبي؛ بعد تجاوز الخط الأحمر، يتم تسجيل التقرير بناءً على أبعاد مثل اكتمال التقرير، وجودة الصورة، ودقة المجال، وثراء العناصر، وتفسير الشذوذ، والمقارنة الطولية. يجب حساب المعدل المفقود للحقول الأساسية بشكل منفصل، ويجب حساب أخطاء المنطق الطبي بشكل منفصل ولا ينبغي تخفيفها بمجموعة من الدرجات المتوسطة. يجب أن تدوّن جميع المؤشرات المقام ووحدة أخذ العينات ومعالجة القيمة المفقودة وقواعد إلغاء تكرار العينة المكررة. ويخضع معيار الشراء

نفسه أيضًا لمراجعة الاتساق. على سبيل المثال، إذا كانت وثيقة القبول تعتمد عتبات مختلفة لـ "عدد الصفحات الطبية الصالحة" في فصول مختلفة، يجوز لكل من المورد والطرف المقبول تنفيذ عتبات مختلفة. وبالمثل، يجب أيضًا تحديد النطاق المطبق ومتطلبات إرفاق الصور ومستويات التسجيل لـ "تقرير الفحص البدني" و"ورقة التقرير" و"معلومات الحالة" بوضوح. يوصى بتنفيذ كل متطلب في حقل فريد أو عنصر قبول، وتوفير التعريف وطريقة الكشف وشروط النجاح والطرف المسؤول وعملية التعامل مع النزاع. في مرحلة إثبات المفهوم (POC)، يتم استخدام مجموعة من العينات التمثيلية للتحقق من القواعد. إذا تم العثور على تعارضات في الحدود، فستتم مراجعة المعايير أولاً قبل الدخول في تسليم الدُفعات.

يجب أن يكون اقتران الصور ومعالجة الخصوصية جزءًا من سلسلة التسليم

عندما يذكر التقرير الموجات فوق الصوتية أو التصوير المقطعي أو التصوير بالرنين المغناطيسي أو التنظير الداخلي أو فحوصات التصوير الأخرى، يجب أن تكون ملفات الصور قادرة على التوافق مع نفس العينة المجهولة ونفس الفحص والوصف النصي المقابل. لا يعتمد القبول فقط على "وجود صور في المجلد"، ولكنه يؤكد أيضًا أن وقت الفحص والطريقة والموقع واستنتاجات التقرير تتطابق مع بعضها البعض؛ قد تؤدي الصور المكررة وخرائط الآفة الخاطئة والتسلسلات غير ذات الصلة إلى تحيز التعلم النموذجي. إذا كان التسليم يحتوي على DICOM، فيجب التحقق من سلامة تسلسل الصور والبيانات الوصفية الرئيسية ومعالجة معلومات التعريف؛ إذا كان التسليم عبارة عن لقطة شاشة أو صورة تقرير، فيجب ضمان الدقة والاتجاه وسهولة قراءة النص والمراسلات بين الصورة والنص.

لا يمكن لإلغاء تحديد الهوية أن يغطي الأسماء الموجودة في نص PDF فقط. قد تظهر المعلومات الشخصية في الرؤوس والتذييلات، أو رموز QR، أو الرموز الشريطية، أو أحرف نسخ الصور، أو حقول رأس DICOM، أو أسماء الملفات الممسوحة ضوئيًا، أو النص الحر للمستندات، أو أدلة التصدير. من ناحية أخرى، قد يكون التاريخ والعمر ومعلمات الفحص والارتباطات الطولية متغيرات مطلوبة لمهمة البحث ويجب التعامل معها بطريقة تعتمد على تقييم المخاطر ونطاق الترخيص. يجب على طرفي التسليم تسجيل نطاق المعالجة وأدوات أو قواعد المعالجة وطرق المراجعة ونتائج معالجة الاستثناءات وإسناد المسؤولية؛ إجراء مراجعات لعينات من الصور والمستندات، والاحتفاظ بسجلات المعالجة القابلة للتدقيق. يوفر معيار DICOM إطارًا مرجعيًا لتكوين إزالة تعريف الصورة، لكن التنفيذ الفعلي لا يزال بحاجة إلى المراجعة استنادًا إلى النص المضمن في الصورة والمعلومات خارج الملف وسيناريوهات الاستخدام المحددة.[1]

يجب إدارة مصادر البيانات والمواد المعتمدة بشكل منفصل عن بيانات التدريب، ولكن يمكن ربطها على مستوى الإدارة. لا ينبغي أن يعتمد قبول المشتريات فقط على بيان المورد "غير الحساس"، بل يجب أن يؤكد أن وصف المصدر ونطاق الترخيص وقيود الاستخدام وشروط النقل تلبي متطلبات المشروع؛ بالنسبة للبيانات التي يكون مصدرها أو ترخيصها أو غرضها غير واضح، يجب تجميد استخدامها وتوضيحها أولاً. قبل أن تدخل العينة إلى مجمع البيانات، يجب أيضًا إنشاء سجلات المصدر وإصدارات المعالجة وملخصات المحتوى لتجنب عدم القدرة على الإجابة "من أين تأتي هذه البيانات، وما هي المعالجة التي خضعت لها، وما هي المهام التي يمكن استخدامها من أجلها."

استخدم إثبات المفهوم (POC) وأخذ العينات الطبقية لتقليل مخاطر الدُفعات

قبل الشراء بالجملة، فإن الغرض من إثبات المفهوم (POC) ليس إظهار أفضل عينة مختارة من قبل المورد، ولكن التحقق مما إذا كانت عملية التسليم بأكملها قابلة للتكرار. يجب أن تغطي العينات أنواع التقارير، والتنسيقات المختلفة، وجودة الصورة، والنتائج العادية مقابل النتائج غير الطبيعية، والنماذج المعقدة، والسجلات التي تمتد لعدة سنوات، ومصادر المعدات المختلفة. يجب تحديد قائمة العينات بمشاركة جانب الطلب لتجنب رؤية البيانات التي تمت معالجتها بسهولة والتي تم فحصها مسبقًا بواسطة المورد فقط. تتحقق مرحلة إثبات المفهوم (POC) بشكل منفصل من التنسيق والحقول والمراسلات بين الصور والنص والدلالات الطبية وإزالة التحسس وتعيين الملفات، وتخرج عيوب كل عنصر على حدة وتصلح الحلقة المغلقة، ثم تقرر ما إذا كان سيتم التوسع أم لا. بعد أن يدخل

في قبول الدفعة، بالإضافة إلى معدل النجاح الإجمالي، يجب أيضًا الانتباه إلى أداء المجموعات الفرعية الرئيسية. قد تخفي الدقة الإجمالية عيوبًا واضحة في نوع معين من التقارير، أو جهاز معين، أو تنسيق معين، أو عينة منخفضة الدقة. يمكن إجراء أخذ العينات الطبقية من خلال فئة التقارير، وجودة الصورة، وتعقيد المجال، وفئة المصدر، ومعدلات الخطأ في التقارير، وفترات الثقة لكل طبقة. اعتماد قواعد إرجاع الحالة بأكملها أو تعليق الدفعة لقضايا حق النقض ذات الصوت الواحد؛ تحديد نسب المراجعة والحدود الزمنية لإعادة العمل ومعايير إعادة الفحص للمشكلات القابلة للإصلاح. يجب الاحتفاظ بالنسخة الأصلية والنسخة المعدلة ونتائج إعادة الاختبار لكل مراجعة لمنع تكرار المشكلات على دفعات مختلفة.

من منظور خوارزمي، ينتمي تجزئة العينة أيضًا إلى تصميم قبول المشتريات. إذا كانت التقارير المتعددة من نفس الشخص متناثرة في مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار، فقد "يتذكر النموذج الإجابة" من خلال المحتوى المتكرر أو الخصائص الشخصية، مما يؤدي إلى نتائج تحقق أعلى. بالنسبة للمهام الطولية، يجب أن يتم تجزئة مجموعة البيانات حسب المريض، ويجب أن يكون تجزئة الوقت واضحًا؛ للتعرف على التخطيط، يجب أيضًا مراعاة انحراف التوزيع الناتج عن نفس القالب عبر المجموعات. يجب أن تحتفظ مجموعة الاختبار بشكل مثالي بالأمثلة الصعبة، والعينات منخفضة الجودة، والحالات المفقودة الحقيقية، ويجب إدارة تسميات الاختبار من خلال عملية مستقلة. ومن خلال الربط بين المشتريات والحوكمة وتقييم النماذج، يمكن تحديد أن تحسين النموذج يأتي من التعميم الحقيقي وليس من ازدواجية البيانات أو تسرب الاختبار.

يجب تعيين مؤشرات الجودة لمخاطر النموذج

الأخطاء المختلفة لها تأثيرات مختلفة على النموذج. لا يمكن تسجيل تعريف الترجمة في غير مكانه، والقراءة غير الصحيحة لقيم الاختبار غير الطبيعية، ودمج التقارير من مرضى مختلفين كخطأ ميداني شائع. يوصى بتصنيف العيوب وفقًا لشدتها: يتم تصنيف الأخطاء التي من شأنها تغيير المعنى السريري أو إسناد المريض إلى العيوب الحرجة؛ يتم تصنيف الأخطاء التي تؤثر على الحكم على النموذج ولكن لا يزال من الممكن العثور عليها في العملية اليدوية على أنها عيوب كبيرة؛ تعتبر مشكلات التنسيق التي لا تغير الدلالات الأساسية بمثابة عيوب عامة. يجب أن يشرح كل مستوى كيفية العد، وكيفية المراجعة، وما هي إجراءات التصحيح أو الرفض التي يتم تشغيلها. يجب أن يقدم تقرير القبول توزيعًا للعيوب، وليس فقط معدل النجاح الإجمالي.

من الضروري أيضًا التمييز بين "معدل دقة مستوى المجال" و"معدل نجاح مستوى العينة". يمكن لمهمة الاستخراج الميداني الإبلاغ عن الدقة، والاستدعاء، وF1، ونطاق التسامح مع الاختلاف العددي، ودقة تحديد المواقع الميدانية؛ يعتمد تأهيل التقرير أيضًا على الحقول المطلوبة والاكتمال والملفات المرتبطة والاتساق الطبي. إذا تم ببساطة حساب متوسط ​​ملايين الحقول، فقد يتم تخفيف بعض الأخطاء الجسيمة بواسطة عدد كبير من الحقول السهلة. تتمثل الممارسة الأفضل في الإبلاغ عن المتوسطات الجزئية والمتوسطات الكلية والمقاييس الميدانية الرئيسية ونسب النجاح على مستوى العينة في وقت واحد، مقسمة حسب فئة الإبلاغ والصعوبة. وينبغي أيضًا تقديم طريقة أخذ العينات وعدم اليقين المقدر لنتائج أخذ العينات لتجنب الترويج للدرجات العالية العرضية لعينة صغيرة كضمان كامل للجودة.

يتطلب توزيع البيانات نفسه أيضًا مراقبة الجودة. قد تكون نسب الجنس والفئة العمرية والقسم ونوع الامتحان والحالة غير الطبيعية والمؤسسة وشكل التقرير ذات صلة بأهداف النموذج. الإثراء من أجل تسليط الضوء على الأمثلة الصعبة أثناء جمع البيانات يمكن أن يحسن كفاءة التدريب، ولكنه يغير هيكل العينة العام؛ إذا تم استخدام نفس أسلوب الإثراء لمجموعة التقييم، فلا يمكن أن تمثل النتائج سيناريوهات الاستخدام العامة. يوصى بالحفاظ على كل من "مجموعة التحدي لاختبار الكفاءة" و"مجموعة التقييم التمثيلي القريبة من سيناريو الاستخدام المستهدف"، وتوضيح طريقة الاختيار بينهما. بالنسبة للفئات النادرة، يجب الإبلاغ عن حجم العينة الحقيقي وفاصل الثقة لتجنب التوصل إلى استنتاجات حتمية بناءً على عدد صغير من العينات.

قم بإغلاق الحلقة الخاصة بعيوب البيانات في عملية العرض والتعليق التوضيحي

لا يمكن أن تتوقف نتيجة القبول عند خصم المشتري أو سجل الإرجاع. يجب إرجاع كل عيب إلى أصله: ما إذا كان فحص المصدر لا يفي بالتعريف، وما إذا كان الحصول على المسح الضوئي يتسبب في تشويه الصورة، وما إذا كان التعرف الضوئي على الحروف يخطئ في علاقات الأعمدة، وما إذا كانت قواعد إلغاء التعريف تحجب القيم الطبية، وما إذا كانت المراجعة اليدوية مفقودة، وما إذا كان تحويل التسليم يدمر الحقول أو المسارات. بعد ربط سبب الخلل بالدُفعة وإصدار المعالجة والارتباط المسؤول، يمكن لفريق المشروع تحديد ما إذا كان سيتم تغيير مواصفات المجموعة أو قواعد المعالجة أو التدريب على وضع العلامات أو عملية تعبئة الملفات.

من المستحسن أن تحتوي كل دفعة تسليم على بيان يمكن قراءته آليًا يسجل قيمة تجزئة الملف أو المجموع الاختباري ومفتاح العينة المجهول ونوع الملف ووقت الإنشاء وإصدار المعالجة وحدث فحص الارتباط وحالة المراجعة. بالنسبة للمراجعات، لا ينبغي الكتابة فوق الملف الأصلي مباشرة، ولكن يجب تسجيل العلاقة بين الإصدارين القديم والجديد وأسباب التعديل. عند تغيير المتطلبات، يتم الاحتفاظ برقم الإصدار القياسي وتاريخ السريان والدُفعات المتأثرة لتجنب استخدام مجموعة من القواعد الضمنية لدُفعات مختلفة من نفس المشروع. بالنسبة للتعاون طويل الأمد، لا تعني إعادة الشراء مجرد نسخ تنسيق الدفعة السابقة، ولكن التحديث المستمر للتعريفات الميدانية وتغطية الحالات الصعبة باستخدام قائمة المشكلات كمدخلات. يجب أن تبدأ فكرة التسليم الخاصة بـ

Langhui بقواعد يمكن التحقق منها

لا تعتمد الكفاءة المهنية في شراء البيانات الطبية على مدة كتابة وثيقة المتطلبات، ولكن على ما إذا كان يمكن تحويل الأهداف إلى تعريفات عينات قابلة للتنفيذ، ومواصفات ميدانية، ومؤشرات الجودة، وعمليات إثبات المفهوم (POC)، وأدلة قبول الدُفعات. يمكن أن يقع تعبير Langhui الخارجي لمشاريع البيانات الطبية على وجه التحديد في خطوات تفكيك المتطلبات، وتصميم هيكل البيانات، ومراقبة الجودة الطبية، ومراجعة إلغاء الهوية، وحلقة مغلقة للقبول؛ ثم يحدد كل مشروع نطاق التسليم الفعلي بناءً على الترخيص والعينات والمهام وقواعد القبول الخاصة به. لا يمكن لمثل هذا البيان أن يعكس القدرات الهندسية فحسب، بل يمنع أيضًا كتابة عتبة مشروع شراء معين عن طريق الخطأ كالتزام عالمي لجميع العملاء.

سيسمح حل الشراء الناضج في النهاية لمهندسي الخوارزميات بالحصول على ملفات وحقول يمكن قراءتها مباشرة، والسماح للخبراء الطبيين بمراجعة السياق والمنطق السريري، والسماح لموظفي المشتريات والامتثال بتتبع المصادر والتراخيص واستنتاجات القبول. عدد التقارير هو مجرد المدخل؛ تحدد العلاقة بين التقارير، وبين التقارير والصور، وبين الحقول والنص الأصلي ما إذا كان أصل بيانات موثوقًا به. الأسئلة الشائعة حول

الأسئلة الشائعة

هل يكفي النظر فقط إلى الدقة الميدانية لقبول بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الطبي؟ لا يكفي. يجب أيضًا التحقق من أشياء مثل تعريف العينة، وتخويل المصدر، واكتمال التوثيق، وجودة الصورة، والمراسلات من صورة إلى نص، والدلالات الطبية، وإلغاء تحديد الهوية، ومعدل الازدواجية، والتجزئة على مستوى المريض، ويجب وضع قواعد منفصلة للعيوب عالية المخاطر.

كيف يجب أن يتعامل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) للتقارير الطبية مع المناطق الغامضة؟ قم بوضع علامة على المحتوى الذي لا يمكن تحديده بشكل موثوق على أنه غير مؤكد، واحتفظ بموقع الصورة الأصلي وثقتها، ثم أدخل في عملية المراجعة اليدوية أو الإزالة. لا تخمن قيم التحقق وعلامات الاستثناء والاستنتاجات التشخيصية بناءً على السياق فقط. كيفية اختيار عينات

كيف ينبغي اختيار عينات POC ممثلة؟ قم بتغطية التخطيطات الشائعة والنادرة، وأنواع التقارير المختلفة، وغير العادية والعادية، والواضحة والمنخفضة التعريف، والجداول المعقدة وارتباطات الصور وفقًا للمهام المتوقعة، واحتفظ بعينات عشوائية لتجنب استخدام العينات المحددة التي يسهل تمريرها فقط.

المراجع

[1] DICOM PS3.15 2025e، ملفات تعريف إدارة الأمن والنظام، الملحق هـ: ملفات تعريف سرية السمات.https://dicom.nema.org/medical/dicom/2025e/output/html/part15.html

[2] مونجان جي، وآخرون. القائمة المرجعية للذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي (CLAIM): تحديث 2024. الأشعة: الذكاء الاصطناعي. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11304031/

[3] المجموعة التوجيهية لـ STARD-AI. المبادئ التوجيهية لإعداد التقارير STARD-AI لدراسات الدقة التشخيصية باستخدام الذكاء الاصطناعي. طب الطبيعة, 2025. https://doi.org/10.1038/s41591-025-03953-8