DeepSeek sucht Praktikanten für KI im Gesundheitswesen

DeepSeek sucht Praktikanten zur Verfeinerung der Rolle der KI im Gesundheitswesen durch die Kennzeichnung medizinischer Daten

Das chinesische KI-Startup DeepSeek rekrutiert aktiv Praktikanten für die sorgfältige Kennzeichnung medizinischer Daten, um die Präzision und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen in Krankenhäusern zu verbessern. Dieser Schritt unterstreicht die zunehmende Integration von KI, insbesondere von Open-Source-Modellen, in das chinesische Gesundheitswesen, wo sie zur Erstellung von Diagnosen und Verschreibungen eingesetzt werden. Dies geschieht jedoch auch inmitten einer wachsenden Prüfung der potenziellen Risiken, die mit dem raschen Einsatz dieser Technologien verbunden sind.

Die Praktikumsmöglichkeit: Ein tiefer Einblick

Das Praktikumsprogramm von DeepSeek bietet eine Tagesvergütung von 500 Yuan (ca. 70 US-Dollar) für Personen, die sich zu einer viertägigen Arbeitswoche verpflichten können. Die Hauptaufgabe dieser Praktikanten besteht in der Kennzeichnung medizinischer Daten, insbesondere für Anwendungen im Zusammenhang mit “fortschrittlichen Hilfsdiagnose”-Tools. Diese Positionen sind in Peking angesiedelt und platzieren die Praktikanten im Herzen von DeepSeeks Aktivitäten und an der Spitze der chinesischen KI-Entwicklungslandschaft.

Die Stellenausschreibung auf Boss, einer populären Rekrutierungsplattform, umreißt spezifische Qualifikationen für angehende Praktikanten. Die idealen Kandidaten verfügen über einen soliden medizinischen Hintergrund, der typischerweise durch die Einschreibung im vierten Studienjahr oder durch einen Master-Abschluss nachgewiesen wird. Darüber hinaus erfordert die Rolle Vertrautheit mit großen Sprachmodellen (LLMs), Kompetenz im Schreiben von Python-Code und die Fähigkeit, effektive Prompts für große KI-Modelle zu erstellen. Dieses facettenreiche Skillset spiegelt die komplexe Natur der involvierten Arbeit wider und erfordert sowohl medizinisches Wissen als auch technisches Know-how.

Hauptverantwortlichkeiten der Praktikanten

• Detaillierte Datenkennzeichnung: Zuweisen genauer und konsistenter Labels zu medizinischen Daten, um sicherzustellen, dass die KI-Modelle mit qualitativ hochwertigen Informationen trainiert werden.
• LLM-Kenntnisse: Arbeiten mit großen Sprachmodellen, um deren Fähigkeiten und Grenzen im medizinischen Kontext zu verstehen.
• Python-Codierung: Verwenden von Python, um Daten zu manipulieren, Prozesse zu automatisieren und potenziell zur Entwicklung von KI-Algorithmen beizutragen.
• Prompt Engineering: Erstellen effektiver Prompts, die genaue und relevante Antworten von KI-Modellen hervorrufen, insbesondere in diagnostischen Szenarien.

DeepSeeks KI-Einführung in chinesischen Krankenhäusern

Diese Initiative steht im Einklang mit einem breiteren Trend, dass chinesische Krankenhäuser Open-Source-KI-Modelle von Unternehmen wie DeepSeek nutzen. Diese KI-Systeme werden eingesetzt, um bei der Erstellung von Diagnosen und Verschreibungen zu helfen, potenziell Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Bis März hatten schätzungsweise 300 Krankenhäuser in ganz China bereits begonnen, DeepSeeks LLMs in ihre klinische Diagnostik und medizinischen Entscheidungsunterstützungssysteme zu integrieren.

Der Reiz von KI im Gesundheitswesen beruht auf ihrem Potenzial, um:

• Diagnostische Genauigkeit verbessern: KI-Algorithmen können riesige Mengen an medizinischen Daten analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die von menschlichen Klinikern möglicherweise übersehen werden.
• Diagnose beschleunigen: KI kann den Diagnoseprozess beschleunigen, was zu einer schnelleren Behandlung und potenziell verbesserten Patientenergebnissen führt.
• Behandlungspläne personalisieren: KI kann individuelle Patientendaten analysieren, um Behandlungspläne auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Umstände zuzuschneiden.
• Gesundheitskosten senken: Durch die Automatisierung von Aufgaben und die Verbesserung der Effizienz kann KI dazu beitragen, die Gesundheitskosten zu senken.

Bedenken und Kritik bezüglich der raschen KI-Einführung

Trotz der potenziellen Vorteile blieb die rasche Einführung von DeepSeeks KI durch Krankenhäuser nicht ohne Kritik. Ein Team chinesischer Forscher hat Bedenken hinsichtlich der potenziellen klinischen Sicherheits- und Datenschutzrisiken geäußert, die mit dieser weit verbreiteten Implementierung verbunden sind.

In einem in der angesehenen medizinischen Fachzeitschrift JAMA (Journal of the American Medical Association) veröffentlichten Artikel warnten die Forscher vor der kritikunterdrückenden Akzeptanz von KI im Gesundheitswesen. Sie hoben DeepSeeks Neigung hervor, “plausible, aber faktisch falsche Ausgaben” zu generieren, ein Phänomen, das in der KI-Community allgemein als “Halluzinationen” bezeichnet wird. Diese Tendenz könnte ihrer Meinung nach zu einem “erheblichen klinischen Risiko” führen und potenziell die Patientensicherheit und das Wohlbefinden gefährden.

Das Forschungsteam umfasste prominente Persönlichkeiten der chinesischen medizinischen Forschungsgemeinschaft, wie Wong Tien Yin, den Gründungschef von Tsinghua Medicine, einem Konsortium medizinischer Forschungsschulen an der Tsinghua-Universität in Peking. Ihre Beteiligung verleiht den geäußerten Bedenken erhebliche Glaubwürdigkeit.

Potenzielle Risiken, die von Forschern hervorgehoben werden

• KI-Halluzinationen: Die Generierung faktisch falscher oder irreführender Informationen durch KI-Modelle, die potenziell zu Fehldiagnosen oder unangemessener Behandlung führen.
• Datenschutzbedenken: Das Risiko, dass sensible Patientendaten durch KI-Systeme kompromittiert oder missbraucht werden.
• Mangel an Transparenz: Die “Black Box”-Natur einiger KI-Algorithmen, die es schwierig macht zu verstehen, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangen.
• Verzerrung in KI-Algorithmen: Das Potenzial für KI-Algorithmen, bestehende Verzerrungen im Gesundheitswesen aufrechtzuerhalten oder zu verstärken, was zu Ungleichheiten bei den Behandlungsergebnissen führt.
• Übermäßige Abhängigkeit von KI: Das Risiko, dass sich Angehörige der Gesundheitsberufe übermäßig auf KI verlassen, was potenziell ihre Fähigkeiten zum kritischen Denken und ihr klinisches Urteilsvermögen beeinträchtigt.

DeepSeeks Antwort: Bekämpfung von KI-Halluzinationen

DeepSeek erkannte die Gültigkeit dieser Bedenken und hat Maßnahmen ergriffen, um das Problem der KI-Halluzinationen in seinen medizinischen Anwendungen zu beheben. In der auf Boss veröffentlichten Stellenbeschreibung gab das Unternehmen ausdrücklich an, dass die Praktikanten eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der medizinischen Fähigkeiten von DeepSeek spielen werden, einschließlich der Verbesserung des medizinischen Wissens der Modelle und der Minimierung von Halluzinationen bei medizinischen Fragen und Antworten.

Dieser proaktive Ansatz deutet darauf hin, dass DeepSeek sich der Entwicklung von KI-Systemen verschrieben hat, die nicht nur leistungsstark, sondern auch zuverlässig und sicher für den Einsatz in klinischen Umgebungen sind. Durch die Konzentration auf die Abschwächung von Halluzinationen und die Verbesserung der Genauigkeit medizinischer Informationen zielt DeepSeek darauf ab, Vertrauen bei den Angehörigen der Gesundheitsberufe aufzubauen und die verantwortungsvolle Einführung von KI im Gesundheitswesen sicherzustellen.

Strategien zur Minimierung von KI-Halluzinationen

• Datenaugmentation: Erweiterung des Trainingsdatensatzes mit vielfältigen und qualitativ hochwertigen medizinischen Informationen, um die Wissensbasis des Modells zu verbessern.
• Faktencheckmechanismen: Einbau von Mechanismen zur Überprüfung der Genauigkeit von Informationen, die vom KI-Modell generiert werden, anhand zuverlässiger medizinischer Quellen.
• Verstärkungslernen: Trainieren des KI-Modells, um der Genauigkeit Priorität einzuräumen und die Generierung spekulativer oder unbelegter Informationen zu vermeiden.
• Menschliche Aufsicht: Implementierung von Systemen, die es menschlichen Klinikern ermöglichen, die Ausgaben des KI-Modells zu überprüfen und zu validieren, um sicherzustellen, dass sie korrekt und angemessen sind.
• Erklärbare KI (XAI): Entwicklung von KI-Algorithmen, die Erklärungen für ihre Entscheidungen liefern, wodurch es für Kliniker einfacher wird, die Empfehlungen der KI zu verstehen und ihnen zu vertrauen.

Das ideale Praktikantenprofil: Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten

Erfolgreiche Bewerber für diese Praktika müssen über ein facettenreiches Skillset verfügen, das sowohl medizinisches Wissen als auch technisches Know-how umfasst. Sie sind verantwortlich für:

• Entwerfen von Modellen für medizinische Fragen: Erstellen der Struktur und Parameter von KI-Modellen, die medizinische Anfragen effektiv beantworten können.
• Entwickeln von Bewertungsprozessen für die medizinischen Fähigkeiten des Modells: Entwickeln von Methoden zur Bewertung der Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit der KI-Modelle im medizinischen Kontext.

Der ideale Kandidat weist Folgendes nach:

• Ein starkes Verständnis medizinischer Terminologie und Konzepte: Unerlässlich für die genaue Kennzeichnung medizinischer Daten und die Bewertung der Leistung von KI-Modellen.
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python: Notwendig für die Manipulation von Daten, den Aufbau von KI-Modellen und die Automatisierung von Aufgaben.
• Erfahrung im Umgang mit großen Sprachmodellen: Vertrautheit mit den Stärken und Grenzen von LLMs im medizinischen Bereich.
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten: Entscheidend für die effektive Zusammenarbeit mit anderen Praktikanten, Forschern und Angehörigen der Gesundheitsberufe.
• Ein Engagement für die ethische KI-Entwicklung: Ein tiefes Verständnis der ethischen Überlegungen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen, einschließlich Datenschutz, Verzerrung und Transparenz.

Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen: Ein vorsichtiger Optimismus

Das Praktikumsprogramm von DeepSeek stellt einen wichtigen Schritt zur Integration von KI in das Gesundheitswesen dar. Durch die Investition in Datenannotation und Modellverfeinerung arbeitet DeepSeek daran, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit seiner KI-Systeme zu verbessern. Die von chinesischen Forschern geäußerten Bedenken unterstreichen jedoch die Notwendigkeit von Vorsicht und sorgfältiger Berücksichtigung der potenziellen Risiken.

Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen hängt von der Fähigkeit ab, um:

• KI-Systeme zu entwickeln, die sowohl leistungsstark als auch vertrauenswürdig sind.
• Die ethischen Überlegungen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu berücksichtigen.
• Sicherzustellen, dass KI eingesetzt wird, um menschliche Kliniker zu ergänzen und nicht zu ersetzen.
• Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Algorithmen zu fördern.
• Die Zusammenarbeit zwischen KI-Entwicklern, Angehörigen der Gesundheitsberufe und Aufsichtsbehörden zu fördern.

Mit einem Fokus auf verantwortungsvolle Entwicklung und Bereitstellung hat KI das Potenzial, das Gesundheitswesen zu revolutionieren, die Patientenergebnisse zu verbessern und die Art und Weise, wie Medizin praktiziert wird, zu verändern.