వార్తలు

లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) సత్వర పదాల ఆధారంగా ఒప్పించే కథనాలను వ్రాయగలదు, ప్రొఫెషనల్ ప్రావీణ్యత పరీక్షలలో ఉత్తీర్ణత సాధించగలదు మరియు రోగికి అనుకూలమైన మరియు సానుభూతితో కూడిన సమాచారాన్ని వ్రాయగలదు. అయితే, LLMలో కల్పన, దుర్బలత్వం మరియు సరికాని వాస్తవాల యొక్క ప్రసిద్ధ ప్రమాదాలతో పాటు, ఇతర పరిష్కరించని సమస్యలు క్రమంగా దృష్టి కేంద్రంగా మారుతున్నాయి, ఉదాహరణకు వాటి సృష్టి మరియు ఉపయోగంలో వివక్షత కలిగించే "మానవ విలువలను" కలిగి ఉన్న AI నమూనాలు మరియు LLM ఇకపై కంటెంట్‌ను కల్పించకపోయినా మరియు స్పష్టంగా హానికరమైన అవుట్‌పుట్ ఫలితాలను తొలగించకపోయినా, "LLM విలువలు" ఇప్పటికీ మానవ విలువల నుండి వైదొలగవచ్చు.

AI మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటా వ్యక్తిగత మరియు సామాజిక విలువలను ఎలా ఎన్కోడ్ చేస్తుందో లెక్కలేనన్ని ఉదాహరణలు వివరిస్తాయి, ఇవి మోడల్‌లో పటిష్టం కావచ్చు. ఈ ఉదాహరణలలో ఛాతీ ఎక్స్-కిరణాల యొక్క ఆటోమేటిక్ ఇంటర్‌ప్రెటేషన్, చర్మ వ్యాధుల వర్గీకరణ మరియు వైద్య వనరుల కేటాయింపుకు సంబంధించి అల్గారిథమిక్ నిర్ణయం తీసుకోవడం వంటి అనేక రకాల అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి. మా జర్నల్‌లోని ఇటీవలి కథనంలో చెప్పినట్లుగా, పక్షపాత శిక్షణ డేటా సమాజంలో ఉన్న విలువలు మరియు పక్షపాతాలను విస్తరించవచ్చు మరియు బహిర్గతం చేయవచ్చు. దీనికి విరుద్ధంగా, పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చని పరిశోధన కూడా చూపించింది. ఉదాహరణకు, పరిశోధకులు మోకాలి ఎక్స్-రే ఫిల్మ్‌లకు లోతైన అభ్యాస నమూనాలను వర్తింపజేసారు మరియు మోకాలి కీలులోని ప్రామాణిక తీవ్రత సూచికలు (రేడియాలజిస్టులచే గ్రేడ్ చేయబడినవి) ద్వారా తప్పిపోయిన అంశాలను కనుగొన్నారు, తద్వారా నలుపు మరియు తెలుపు రోగుల మధ్య వివరించలేని నొప్పి వ్యత్యాసాలను తగ్గించారు.

AI మోడళ్లలో, ముఖ్యంగా శిక్షణ డేటా పరంగా, పక్షపాతాన్ని ఎక్కువ మంది ప్రజలు గ్రహిస్తున్నప్పటికీ, AI మోడళ్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణ ప్రక్రియలో మానవ విలువల యొక్క అనేక ఇతర ఎంట్రీ పాయింట్లకు తగినంత శ్రద్ధ ఇవ్వబడలేదు. వైద్య AI ఇటీవల ఆకట్టుకునే ఫలితాలను సాధించింది, కానీ చాలా వరకు, ఇది మానవ విలువలను మరియు ప్రమాద అంచనా మరియు సంభావ్య తార్కికంతో వాటి పరస్పర చర్యను స్పష్టంగా పరిగణించలేదు, లేదా దానిని మోడల్ చేయలేదు.

ఈ వియుక్త భావనలను సంక్షిప్తీకరించడానికి, మీరు ఒక ఎండోక్రినాలజిస్ట్ అని ఊహించుకోండి, అతను తన వయస్సులో 3వ శాతం కంటే తక్కువ ఉన్న 8 ఏళ్ల బాలుడికి రీకాంబినెంట్ హ్యూమన్ గ్రోత్ హార్మోన్‌ను సూచించాల్సి ఉంటుంది. ఆ బాలుడి ఉత్తేజిత మానవ గ్రోత్ హార్మోన్ స్థాయి 2 ng/mL కంటే తక్కువగా ఉంది (రిఫరెన్స్ విలువ,>10 ng/mL, యునైటెడ్ స్టేట్స్ వెలుపల ఉన్న అనేక దేశాలకు రిఫరెన్స్ విలువ>7 ng/mL), మరియు అతని మానవ గ్రోత్ హార్మోన్ కోడింగ్ జన్యువు అరుదైన నిష్క్రియాత్మక ఉత్పరివర్తనాలను గుర్తించింది. ఈ క్లినికల్ సెట్టింగ్‌లో మానవ గ్రోత్ హార్మోన్ చికిత్స యొక్క అప్లికేషన్ స్పష్టంగా మరియు నిర్వివాదాంశంగా ఉందని మేము విశ్వసిస్తున్నాము.

ఈ క్రింది సందర్భాలలో మానవ పెరుగుదల హార్మోన్ చికిత్సను ఉపయోగించడం వివాదానికి కారణమవుతుంది: 14 ఏళ్ల బాలుడి ఎత్తు ఎల్లప్పుడూ అతని సహచరులలో 10వ శాతంలో ఉంటుంది మరియు ఉద్దీపన తర్వాత మానవ పెరుగుదల హార్మోన్ గరిష్ట స్థాయి 8 ng/mL. ఎత్తును ప్రభావితం చేసే క్రియాత్మక ఉత్పరివర్తనలు లేదా పొట్టి పొట్టితనానికి ఇతర కారణాలు లేవు మరియు అతని ఎముక వయస్సు 15 సంవత్సరాలు (అంటే అభివృద్ధి ఆలస్యం లేదు). వివిక్త గ్రోత్ హార్మోన్ లోపాన్ని నిర్ధారించడానికి ఉపయోగించే మానవ పెరుగుదల హార్మోన్ స్థాయిలకు సంబంధించి డజన్ల కొద్దీ అధ్యయనాల ఆధారంగా నిపుణులు నిర్ణయించిన థ్రెషోల్డ్ విలువలలో తేడాలు మాత్రమే వివాదంలో కొంత భాగం. రోగులు, రోగి తల్లిదండ్రులు, ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు, ఔషధ కంపెనీలు మరియు చెల్లింపుదారుల దృక్కోణాల నుండి మానవ పెరుగుదల హార్మోన్ చికిత్సను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రమాద ప్రయోజన సమతుల్యత నుండి కనీసం అంత వివాదం తలెత్తుతుంది. పీడియాట్రిక్ ఎండోక్రినాలజిస్టులు 2 సంవత్సరాల పాటు రోజువారీ గ్రోత్ హార్మోన్ ఇంజెక్షన్ల యొక్క అరుదైన ప్రతికూల ప్రభావాలను అంచనా వేయవచ్చు, ప్రస్తుతానికి పోలిస్తే వయోజన శరీర పరిమాణంలో ఎటువంటి లేదా కనీస పెరుగుదల సంభావ్యతతో. అబ్బాయిలు తమ ఎత్తు 2 సెం.మీ మాత్రమే పెరిగినా, గ్రోత్ హార్మోన్ ఇంజెక్ట్ చేసుకోవడం విలువైనదేనని నమ్మవచ్చు, కానీ చెల్లింపుదారు మరియు ఔషధ కంపెనీ భిన్నమైన అభిప్రాయాలను కలిగి ఉండవచ్చు.

క్రియేటినిన్ ఆధారిత eGFR ను ఉదాహరణగా తీసుకుంటాము, ఇది దీర్ఘకాలిక మూత్రపిండ వ్యాధిని నిర్ధారించడానికి మరియు దశలవారీగా గుర్తించడానికి, మూత్రపిండ మార్పిడి లేదా దాన పరిస్థితులను నిర్ణయించడానికి మరియు అనేక ప్రిస్క్రిప్షన్ ఔషధాలకు తగ్గింపు ప్రమాణాలు మరియు వ్యతిరేక సూచనలను నిర్ణయించడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే మూత్రపిండ పనితీరు సూచిక. EGFR అనేది కొలిచిన గ్లోమెరులర్ వడపోత రేటు (mGFR) ను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే ఒక సాధారణ రిగ్రెషన్ సమీకరణం, ఇది ఒక సూచన ప్రమాణం, కానీ మూల్యాంకన పద్ధతి సాపేక్షంగా క్లిష్టంగా ఉంటుంది. ఈ రిగ్రెషన్ సమీకరణాన్ని AI నమూనాగా పరిగణించలేము, కానీ ఇది మానవ విలువలు మరియు సంభావ్య తార్కికం గురించి అనేక సూత్రాలను వివరిస్తుంది.

eGFRలోకి మానవ విలువలు ప్రవేశించడానికి మొదటి ప్రవేశ స్థానం సమీకరణాలను అమర్చడానికి డేటాను ఎంచుకునేటప్పుడు. eGFR సూత్రాన్ని రూపొందించడానికి ఉపయోగించే అసలు క్యూ ఎక్కువగా నలుపు మరియు తెలుపు పాల్గొనేవారితో కూడి ఉంటుంది మరియు అనేక ఇతర జాతి సమూహాలకు దాని వర్తింపు స్పష్టంగా లేదు. ఈ సూత్రంలో మానవ విలువల కోసం తదుపరి ప్రవేశ పాయింట్లు: మూత్రపిండాల పనితీరును అంచనా వేయడానికి ప్రాథమిక లక్ష్యంగా mGFR ఖచ్చితత్వాన్ని ఎంచుకోవడం, ఆమోదయోగ్యమైన ఖచ్చితత్వ స్థాయి ఏమిటి, ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా కొలవాలి మరియు క్లినికల్ నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని ట్రిగ్గర్ చేయడానికి (మూత్రపిండ మార్పిడికి పరిస్థితులను నిర్ణయించడం లేదా మందులను సూచించడం వంటివి) eGFRను థ్రెషోల్డ్‌గా ఉపయోగించడం. చివరగా, ఇన్‌పుట్ మోడల్ యొక్క కంటెంట్‌ను ఎంచుకునేటప్పుడు, మానవ విలువలు కూడా ఈ సూత్రంలోకి ప్రవేశిస్తాయి.

ఉదాహరణకు, 2021 కి ముందు, మార్గదర్శకాలు రోగి వయస్సు, లింగం మరియు జాతి (నలుపు లేదా నల్లజాతి వ్యక్తులు కాని వ్యక్తులుగా మాత్రమే వర్గీకరించబడింది) ఆధారంగా eGFR ఫార్ములాలో క్రియాటినిన్ స్థాయిలను సర్దుబాటు చేయాలని సూచిస్తున్నాయి. జాతి ఆధారిత సర్దుబాటు mGFR ఫార్ములా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, కానీ 2020 లో, ప్రధాన ఆసుపత్రులు జాతి ఆధారిత eGFR వాడకాన్ని ప్రశ్నించడం ప్రారంభించాయి, రోగి మార్పిడికి అర్హతను ఆలస్యం చేయడం మరియు జాతిని జీవసంబంధమైన భావనగా కాంక్రీట్ చేయడం వంటి కారణాలను ఉదహరించాయి. జాతి పరంగా eGFR నమూనాలను రూపొందించడం ఖచ్చితత్వం మరియు క్లినికల్ ఫలితాలపై లోతైన మరియు విభిన్న ప్రభావాలను చూపుతుందని పరిశోధనలో తేలింది; అందువల్ల, ఖచ్చితత్వంపై ఎంపిక చేసుకోవడం లేదా ఫలితాలలో కొంత భాగంపై దృష్టి పెట్టడం విలువ తీర్పులను ప్రతిబింబిస్తుంది మరియు పారదర్శక నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని ముసుగు చేయవచ్చు. చివరగా, జాతీయ వర్కింగ్ గ్రూప్ పనితీరు మరియు న్యాయమైన సమస్యలను సమతుల్యం చేయడానికి జాతిని పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా తిరిగి అమర్చబడిన కొత్త సూత్రాన్ని ప్రతిపాదించింది. ఈ ఉదాహరణ ఒక సాధారణ క్లినికల్ ఫార్ములా కూడా మానవ విలువలలోకి అనేక ప్రవేశ పాయింట్లను కలిగి ఉందని వివరిస్తుంది.

తక్కువ సంఖ్యలో ప్రిడిక్టివ్ ఇండికేటర్లు ఉన్న క్లినికల్ ఫార్ములాలతో పోలిస్తే, LLM బిలియన్ల నుండి వందల బిలియన్ల పారామితులు (మోడల్ బరువులు) లేదా అంతకంటే ఎక్కువ కలిగి ఉండవచ్చు, దీని వలన అర్థం చేసుకోవడం కష్టమవుతుంది. చాలా LLMలలో, ప్రశ్నించడం ద్వారా ప్రతిస్పందనలను పొందే ఖచ్చితమైన మార్గాన్ని మ్యాప్ చేయలేము. GPT-4 కోసం పారామితుల సంఖ్య ఇంకా ప్రకటించబడలేదు; దాని ముందున్న GPT-3 175 బిలియన్ పారామితులను కలిగి ఉంది. మరిన్ని పారామితులు తప్పనిసరిగా బలమైన సామర్థ్యాలను సూచించవు, ఎందుకంటే ఎక్కువ గణన చక్రాలను కలిగి ఉన్న చిన్న నమూనాలు (LLaMA [లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ మెటా AI] మోడల్ సిరీస్ వంటివి) లేదా మానవ అభిప్రాయం ఆధారంగా చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన నమూనాలు పెద్ద నమూనాల కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తాయి. ఉదాహరణకు, మానవ అంచనాదారుల ప్రకారం, ఇన్‌స్ట్రుమెంట్ GPT మోడల్ (1.3 బిలియన్ పారామితులతో కూడిన మోడల్) మోడల్ అవుట్‌పుట్ ఫలితాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో GPT-3ని అధిగమిస్తుంది.

GPT-4 యొక్క నిర్దిష్ట శిక్షణ వివరాలు ఇంకా వెల్లడించబడలేదు, కానీ GPT-3, InstrumentGPT మరియు అనేక ఇతర ఓపెన్-సోర్స్ LLMలతో సహా మునుపటి తరం మోడళ్ల వివరాలు వెల్లడించబడ్డాయి. ఈ రోజుల్లో, అనేక AI మోడల్‌లు మోడల్ కార్డులతో వస్తాయి; GPT-4 యొక్క మూల్యాంకనం మరియు భద్రతా డేటాను మోడల్ సృష్టి సంస్థ OpenAI అందించిన ఇలాంటి సిస్టమ్ కార్డ్‌లో ప్రచురించారు. LLM సృష్టిని సుమారుగా రెండు దశలుగా విభజించవచ్చు: ప్రారంభ ప్రీ-ట్రైనింగ్ దశ మరియు మోడల్ అవుట్‌పుట్ ఫలితాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉద్దేశించిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ దశ. ప్రీ-ట్రైనింగ్ దశలో, తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేయడానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి మోడల్‌కు అసలు ఇంటర్నెట్ టెక్స్ట్‌తో సహా పెద్ద కార్పస్ అందించబడుతుంది. ఈ సరళమైన "ఆటోమేటిక్ కంప్లీషన్" ప్రక్రియ శక్తివంతమైన పునాది నమూనాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, కానీ ఇది హానికరమైన ప్రవర్తనకు కూడా దారితీస్తుంది. GPT-4 కోసం ప్రీ-ట్రైనింగ్ డేటాను ఎంచుకోవడం మరియు ప్రీ-ట్రైనింగ్ డేటా నుండి అశ్లీల కంటెంట్ వంటి అనుచితమైన కంటెంట్‌ను తొలగించాలని నిర్ణయించుకోవడంతో సహా మానవ విలువలు ప్రీ-ట్రైనింగ్ దశలోకి ప్రవేశిస్తాయి. ఈ ప్రయత్నాలు ఉన్నప్పటికీ, ప్రాథమిక మోడల్ ఇప్పటికీ ఉపయోగకరంగా లేదా హానికరమైన అవుట్‌పుట్ ఫలితాలను కలిగి ఉండకపోవచ్చు. తదుపరి దశ ఫైన్-ట్యూనింగ్‌లో, అనేక ఉపయోగకరమైన మరియు హానిచేయని ప్రవర్తనలు బయటపడతాయి.

ఫైన్-ట్యూనింగ్ దశలో, మానవ అభిప్రాయం ఆధారంగా పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ద్వారా భాషా నమూనాల ప్రవర్తన తరచుగా తీవ్రంగా మారుతుంది. పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ దశలో, నియమించబడిన కాంట్రాక్టర్ సిబ్బంది సత్వర పదాలకు ప్రతిస్పందన ఉదాహరణలను వ్రాస్తారు మరియు మోడల్‌కు నేరుగా శిక్షణ ఇస్తారు. మానవ అభిప్రాయం ఆధారంగా రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ దశలో, మానవ మూల్యాంకకులు మోడల్ అవుట్‌పుట్ ఫలితాలను ఇన్‌పుట్ కంటెంట్ ఉదాహరణలుగా క్రమబద్ధీకరిస్తారు. ఆపై "రివార్డ్ మోడల్" నేర్చుకోవడానికి మరియు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ద్వారా మోడల్‌ను మరింత మెరుగుపరచడానికి పైన పేర్కొన్న పోలిక ఫలితాలను వర్తింపజేయండి. అద్భుతమైన తక్కువ-స్థాయి మానవ ప్రమేయం ఈ పెద్ద నమూనాలను చక్కగా ట్యూన్ చేయగలదు. ఉదాహరణకు, ఇన్‌స్ట్రుమెంట్‌జిపిటి మోడల్ క్రౌడ్‌సోర్సింగ్ వెబ్‌సైట్‌ల నుండి నియమించబడిన సుమారు 40 మంది కాంట్రాక్టర్ సిబ్బంది బృందాన్ని ఉపయోగించింది మరియు వివిధ జనాభా సమూహాల ప్రాధాన్యతలకు సున్నితంగా ఉండే వ్యాఖ్యానకర్తల సమూహాన్ని ఎంచుకోవడానికి ఉద్దేశించిన స్క్రీనింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించింది.

ఈ రెండు తీవ్రమైన ఉదాహరణలు, అంటే సాధారణ క్లినికల్ ఫార్ములా [eGFR] మరియు శక్తివంతమైన LLM [GPT-4], ప్రదర్శించినట్లుగా, మానవ నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు మానవ విలువలు మోడల్ అవుట్‌పుట్ ఫలితాలను రూపొందించడంలో అనివార్యమైన పాత్ర పోషిస్తాయి. ఈ AI నమూనాలు వాటి వైవిధ్యమైన రోగి మరియు వైద్యుడి విలువలను సంగ్రహించగలవా? వైద్యంలో AI యొక్క అనువర్తనాన్ని బహిరంగంగా ఎలా మార్గనిర్దేశం చేయాలి? క్రింద పేర్కొన్నట్లుగా, వైద్య నిర్ణయ విశ్లేషణ యొక్క పునఃపరిశీలన ఈ సమస్యలకు సూత్రప్రాయమైన పరిష్కారాన్ని అందించవచ్చు.

వైద్య నిర్ణయ విశ్లేషణ చాలా మంది వైద్యులకు సుపరిచితం కాదు, కానీ ఇది సంభావ్య తార్కికం (చిత్రం 1లో చూపిన వివాదాస్పద క్లినికల్ దృశ్యంలో మానవ పెరుగుదల హార్మోన్‌ను నిర్వహించాలా వద్దా వంటి నిర్ణయం తీసుకోవడానికి సంబంధించిన అనిశ్చిత ఫలితాల కోసం) మరియు పరిగణన కారకాల మధ్య తేడాను గుర్తించగలదు (ఈ ఫలితాలకు జోడించబడిన ఆత్మాశ్రయ విలువల కోసం, దీని విలువ "యుటిలిటీ"గా లెక్కించబడుతుంది, ఉదాహరణకు పురుష ఎత్తులో 2 సెం.మీ పెరుగుదల విలువ వంటివి), సంక్లిష్టమైన వైద్య నిర్ణయాలకు క్రమబద్ధమైన పరిష్కారాలను అందిస్తుంది. నిర్ణయ విశ్లేషణలో, వైద్యులు మొదట ప్రతి ఫలితంతో అనుబంధించబడిన అన్ని సాధ్యమైన నిర్ణయాలు మరియు సంభావ్యతలను నిర్ణయించాలి, ఆపై అత్యంత సముచితమైన ఎంపికను ఎంచుకోవడానికి ప్రతి ఫలితంతో అనుబంధించబడిన రోగి (లేదా ఇతర పార్టీ) యుటిలిటీని చేర్చాలి. అందువల్ల, నిర్ణయ విశ్లేషణ యొక్క చెల్లుబాటు ఫలిత సెట్టింగ్ సమగ్రంగా ఉందా లేదా అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది, అలాగే యుటిలిటీ యొక్క కొలత మరియు సంభావ్యత యొక్క అంచనా ఖచ్చితమైనదా అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఆదర్శవంతంగా, ఈ విధానం నిర్ణయాలు సాక్ష్యం ఆధారితంగా ఉన్నాయని మరియు రోగి ప్రాధాన్యతలతో సమలేఖనం చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడానికి సహాయపడుతుంది, తద్వారా ఆబ్జెక్టివ్ డేటా మరియు వ్యక్తిగత విలువల మధ్య అంతరాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఈ పద్ధతి అనేక దశాబ్దాల క్రితం వైద్య రంగంలో ప్రవేశపెట్టబడింది మరియు సాధారణ జనాభాకు కొలొరెక్టల్ క్యాన్సర్ స్క్రీనింగ్ కోసం సిఫార్సులను అందించడం వంటి వ్యక్తిగత రోగి నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు జనాభా ఆరోగ్య అంచనాకు వర్తింపజేయబడింది.

వైద్య నిర్ణయ విశ్లేషణలో, యుటిలిటీని పొందడానికి వివిధ పద్ధతులు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. చాలా సాంప్రదాయ పద్ధతులు వ్యక్తిగత రోగుల నుండి నేరుగా విలువను పొందుతాయి. సరళమైన పద్ధతి రేటింగ్ స్కేల్‌ను ఉపయోగించడం, ఇక్కడ రోగులు డిజిటల్ స్కేల్‌లో (1 నుండి 10 వరకు ఉన్న లీనియర్ స్కేల్ వంటివి) ఒక నిర్దిష్ట ఫలితం కోసం వారి ప్రాధాన్యత స్థాయిని అంచనా వేస్తారు, రెండు చివర్లలో అత్యంత తీవ్రమైన ఆరోగ్య ఫలితాలు (పూర్తి ఆరోగ్యం మరియు మరణం వంటివి) ఉంటాయి. సమయ మార్పిడి పద్ధతి అనేది సాధారణంగా ఉపయోగించే మరొక పద్ధతి. ఈ పద్ధతిలో, రోగులు అనారోగ్యంతో ఉన్న కాలానికి బదులుగా ఎంత ఆరోగ్యకరమైన సమయాన్ని గడపడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారో నిర్ణయం తీసుకోవాలి. ప్రామాణిక జూదం పద్ధతి యుటిలిటీని నిర్ణయించడానికి సాధారణంగా ఉపయోగించే మరొక పద్ధతి. ఈ పద్ధతిలో, రోగులు రెండు ఎంపికలలో దేనిని ఇష్టపడతారని అడుగుతారు: నిర్దిష్ట సంభావ్యత (p) (t)తో సాధారణ ఆరోగ్యంలో నిర్దిష్ట సంఖ్యలో సంవత్సరాలు జీవించడం మరియు 1-p సంభావ్యతతో మరణ ప్రమాదాన్ని భరించడం; క్రాస్ హెల్త్ పరిస్థితులలో t సంవత్సరాలు జీవించేలా చూసుకోండి. రోగుల ప్రతిస్పందనల ఆధారంగా యుటిలిటీని లెక్కించగలిగేలా, వారు ఏ ఎంపికకైనా ప్రాధాన్యత చూపించే వరకు వేర్వేరు p-విలువల వద్ద రోగులను అనేకసార్లు అడగండి.
రోగి వ్యక్తిగత ప్రాధాన్యతలను తెలుసుకోవడానికి ఉపయోగించే పద్ధతులతో పాటు, రోగి జనాభాకు ప్రయోజనాన్ని పొందడానికి పద్ధతులు కూడా అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి. ముఖ్యంగా ఫోకస్ గ్రూప్ చర్చలు (నిర్దిష్ట అనుభవాలను చర్చించడానికి రోగులను ఒకచోట చేర్చడం) వారి దృక్పథాలను అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడతాయి. సమూహ ప్రయోజనాన్ని సమర్థవంతంగా సమగ్రపరచడానికి, వివిధ నిర్మాణాత్మక సమూహ చర్చా పద్ధతులు ప్రతిపాదించబడ్డాయి.
ఆచరణలో, క్లినికల్ డయాగ్నసిస్ మరియు చికిత్స ప్రక్రియలో యుటిలిటీని నేరుగా ప్రవేశపెట్టడం చాలా సమయం తీసుకుంటుంది. ఒక పరిష్కారంగా, సర్వే ప్రశ్నాపత్రాలను సాధారణంగా యాదృచ్ఛికంగా ఎంచుకున్న జనాభాకు పంపిణీ చేసి జనాభా స్థాయిలో యుటిలిటీ స్కోర్‌లను పొందుతారు. కొన్ని ఉదాహరణలలో యూరోక్వాల్ 5-డైమెన్షనల్ ప్రశ్నాపత్రం, 6-డైమెన్షనల్ యుటిలిటీ వెయిట్ షార్ట్ ఫారమ్, హెల్త్ యుటిలిటీ ఇండెక్స్ మరియు క్యాన్సర్ స్పెసిఫిక్ యూరోపియన్ క్యాన్సర్ రీసెర్చ్ అండ్ ట్రీట్‌మెంట్ ఆర్గనైజేషన్ క్వాలిటీ ఆఫ్ లైఫ్ ప్రశ్నాపత్రం కోర్ 30 సాధనం ఉన్నాయి.