ਯੂਟਾ ਅਮਰੀਕਾ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਰਾਜ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਦਵਾਈ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡਰਮਾਟੋਲੋਜੀ ਸਟਾਰਟਅਪ ਨੋਲਾ ਹੈਲਥ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਇਸ ਹਫਤੇ ਲਾਈਵ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ, ਸੀਏਟਲ ਟਾਈਮਜ਼ ਨੇ ਮੀਲਪੱਥਰ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਾਰ ਦਿੱਤਾ: AI ਨੇ ਮੁਹਾਂਸਿਆਂ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇੱਕ ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਹੈ।
ਪਾਇਲਟ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਤੰਗ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਡਾਕਟਰੀ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਸਾਈਨ ਆਫ ਕਰਨ ਲਈ ਨੋਟਸ ਜਾਂ ਫਲੈਗ ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। Utah ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਉਸ ਸਾਈਨ-ਆਫ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਟੈਸਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰ, ਡਾਕਟਰ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਤਜਵੀਜ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਧਿਰ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਗੇ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
ਨੋਲਾ ਹੈਲਥ ਪਾਇਲਟ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੋਲਾ ਹੈਲਥ ਦੇ ਐਪ ਰਾਹੀਂ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਕੀਮਤ $4.99 ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਹਲਕੇ ਤੋਂ ਦਰਮਿਆਨੇ ਫਿਣਸੀ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ। ਇਲਾਜ ਵਿੰਡੋ ਇੱਕ ਸਾਲ ਹੈ.
ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਐਪ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਚਿਹਰੇ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਾਰਮ ਨੂੰ ਭਰ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲਾਂਚ 'ਤੇ TechSpot ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, AI ਫਿਰ ਚਮੜੀ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੇਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਫਿਣਸੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਸਕੋਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਫ ਚਮੜੀ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਫਿਣਸੀ ਤੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅੱਠ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਰੀਆਂ ਅੱਠ ਗੋਲੀਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਤਹੀ ਦਵਾਈਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਜੋ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਮੇਜ਼ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਨੋਲਾ ਹੈਲਥ ਦੇ ਸੀਈਓ ਲੁਈਸ ਵੇਨਸ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਅੱਠ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਦਵਾਈਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਥਾਨਕ ਚਮੜੀ ਦੀ ਜਲਣ ਜਾਂ ਖੁਸ਼ਕੀ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹਨ - ਸਿਸਟਮਿਕ ਦਵਾਈਆਂ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਸਨ।
ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਦੇ ਪੜਾਅ-ਬਾਹਰ
ਜੋ ਯੂਟਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਏਆਈ ਦਾ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੀਮਾਬੱਧ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਹੈ, ਪਰ ਲੂਪ ਤੋਂ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਪਿੱਛੇ ਹਟਣਾ.
ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਫਾਰਮੇਸੀ ਵਿੱਚ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪਹਿਲੇ 100 ਨੁਸਖ਼ਿਆਂ ਦੀ ਅਸਲ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਅਗਲੇ 400 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਕੋਲ AI ਦੁਆਰਾ ਫਾਰਮੇਸੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਨੁਸਖੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਵਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਡਾਕਟਰ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਨੁਸਖ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਪਾਇਲਟ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਇੱਕ ਨੁਸਖ਼ਾ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਫਾਰਮੇਸੀ ਤੱਕ ਯਾਤਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸੰਭਾਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਤੱਥ ਦੇ ਬਾਅਦ ਸਿਰਫ ਅੰਕੜਾ ਨਮੂਨਾ. ਉਟਾਹ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗੁਣਵੱਤਾ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨੁਸਖ਼ਿਆਂ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨੁਸਖ਼ਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਬਦੀਲੀ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਡਾਕਟਰੀ ਟਿੱਪਣੀਕਾਰਾਂ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚੇਗੀ।
ਫਿਣਸੀ ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਯੂਟਾ
ਫਿਣਸੀ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਨੁਸਖ਼ੇ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜ਼ਮੀਨ ਹੈ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਦਾਨਯੋਗ ਹੈ, ਜਾਨਲੇਵਾ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗੰਭੀਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟੀ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੂਚੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਗਲਤ ਚੋਣ ਦਾ ਨਨੁਕਸਾਨ ਖਤਰਾ ਘੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਉਲਟਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸੀਮਾਬੱਧ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ।
ਉਟਾਹ, ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਏਆਈ-ਅੱਗੇ ਰਾਜ ਸਰਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਏ ਹਨ। ਰਾਜ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਬਲੂਮਬਰਗ ਲਾਅ ਦੁਆਰਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਆਪਣੇ "AI ਡਾਕਟਰ" ਨੁਸਖ਼ੇ ਦੇ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਤੋਲਣ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ TechBuzz News ਸਮੇਤ ਸਥਾਨਕ ਆਉਟਲੈਟਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਮਾਨਵ-ਪੱਖੀ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਥੰਮ੍ਹ ਜੋੜਿਆ ਹੈ। ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ STAT ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ Utah ਨੁਸਖ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਔਰਤਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਾਧੂ ਸਿਹਤ AI ਪਾਇਲਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ MobiHealthNews ਨੇ ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਨੋਲਾ ਹੈਲਥ ਦੇ ਉਟਾਹ ਲਾਂਚ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਫਿਣਸੀ ਪਾਇਲਟ ਇਕ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਸਟੰਟ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਹ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਮੈਡੀਕਲ ਏਆਈ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਰਾਜ-ਪੱਧਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਓਵਰਸਾਈਟ ਬਹਿਸ
ਰੋਗੀ-ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਕੀਲਾਂ ਨੇ ਜਾਣੂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਉਠਾਈਆਂ ਹਨ। ਨੁਸਖ਼ਿਆਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਵਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗਲਤੀਆਂ ਫੜੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ। ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਅਤੇ ਮਾਸਿਕ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਵਿਵਸਥਿਤ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਲਈ ਥਾਂ ਛੱਡਦੀਆਂ ਹਨ - ਉਹ ਕਿਸਮ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਮਨੁੱਖੀ ਨੋਟਿਸਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ।
ਪਹਿਲਾਂ ਦਾ ਸਵਾਲ ਵੀ ਹੈ। ਜੇ ਮੁਹਾਂਸਿਆਂ ਲਈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨੁਸਖ਼ੇ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਦਾਨਯੋਗ, ਫਾਰਮੂਲੀ-ਬਾਊਂਡ ਹਾਲਤਾਂ - ਕੰਨਜਕਟਿਵਾਇਟਿਸ, ਕੁਝ ਧੱਫੜ, ਐਂਟੀਫੰਗਲ ਇਲਾਜ - ਤੱਕ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਦਲੀਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਿਖਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਚਾਅ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗੀ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਵਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਲਿਜਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਿਫੌਲਟ ਪ੍ਰਿਸਿਜ਼ਰ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰ ਆਡੀਟਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਡੀਕਲ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੀ ਬੇਚੈਨੀ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰੀ ਸਲਾਹ ਲਈ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਚੈਟਬੋਟਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰਿਕਾਰਡ ਦੁਆਰਾ ਵਧੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਖੁਦ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਫਾਰਮੂਲੇਰੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਕੋਰਿੰਗ ਰੂਬਰਿਕ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼-ਬਣਾਇਆ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਐਂਡ ਚੈਟਬੋਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵੱਖਰਾ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਹੈ, ਪਰ ਜਨਤਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਮਾਨਸਿਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਫਾਈਲ ਕਰਨ ਲਈ ਰੁਝਾਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਕੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ
ਪਾਇਲਟ ਦੀ ਇੱਕ-ਸਾਲ ਦੀ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰਾਜਾਂ ਨੇ ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਯੂਟਾਹ ਕੋਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨੁਸਖੇ ਬਾਰੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੋ ਸੰਖਿਆ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਉਹ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ ਹਨ, 500 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਨੁਸਖਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜੇ, ਅਤੇ ਕੀ ਪਿਛਲਾ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਫੜਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਫਿਲਹਾਲ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਉਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਸੀ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਾੜ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰਯੋਗ। ਪਰ ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਯੂਟਾ ਹੁਣੇ ਹੀ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨੁਸਖ਼ਾ ਪੈਡ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
