DeepSeek: کارآموزی برای بهبود نقش هوش مصنوعی در درمان

DeepSeek به دنبال کارآموزانی برای اصلاح نقش هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی با برچسب گذاری داده های پزشکی

استارت آپ هوش مصنوعی چینی DeepSeek به طور فعال در حال جذب کارآموزانی برای برچسب گذاری دقیق داده های پزشکی است تا دقت و قابلیت اطمینان برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در محیط های بیمارستانی را افزایش دهد. این اقدام بر ادغام فزاینده هوش مصنوعی، به ویژه مدل های منبع باز، در مراقبت های بهداشتی چین تأکید می کند، جایی که از آنها برای تولید تشخیص و تجویز استفاده می شود. با این حال، این امر در بحبوحه افزایش بررسی خطرات بالقوه ناشی از استقرار سریع این فناوری ها نیز رخ می دهد.

فرصت کارآموزی: یک بررسی عمیق

برنامه کارآموزی DeepSeek غرامت روزانه 500 یوان (تقریباً 70 دلار آمریکا) را به افرادی که قادر به تعهد به یک هفته کاری چهار روزه هستند، ارائه می دهد. مسئولیت اصلی این کارآموزان حول محور برچسب گذاری داده های پزشکی، به طور خاص برای برنامه های کاربردی مربوط به ابزارهای "تشخیص کمکی پیشرفته" می چرخد. این موقعیت ها در پکن مستقر هستند و کارآموزان را در قلب عملیات DeepSeek و در خط مقدم چشم انداز توسعه هوش مصنوعی چین قرار می دهند.

آگهی شغلی در Boss، یک پلتفرم استخدام محبوب، صلاحیت های خاصی را برای کارآموزان احتمالی تشریح می کند. داوطلبان ایده آل دارای پیشینه پزشکی قوی هستند، که معمولاً با ثبت نام به عنوان دانشجوی سال چهارم کارشناسی یا داشتن مدرک کارشناسی ارشد مشهود است. علاوه بر این، این نقش مستلزم آشنایی با مدل های زبان بزرگ (LLM)، مهارت در نوشتن کد پایتون و توانایی ایجاد درخواست های مؤثر برای مدل های بزرگ هوش مصنوعی است. این مجموعه مهارت های چند وجهی ماهیت پیچیده کار درگیر را منعکس می کند و هم به دانش پزشکی و هم به تخصص فنی نیاز دارد.

مسئولیت های اصلی کارآموزان

• برچسب گذاری دقیق داده ها: اختصاص برچسب های دقیق و سازگار به داده های پزشکی، اطمینان از اینکه مدل های هوش مصنوعی بر اساس اطلاعات با کیفیت بالا آموزش داده می شوند.
• مهارت LLM: کار با مدل های زبان بزرگ برای درک قابلیت ها و محدودیت های آنها در زمینه پزشکی.
• کدنویسی پایتون: استفاده از پایتون برای دستکاری داده ها، خودکارسازی فرآیندها و به طور بالقوه مشارکت در توسعه الگوریتم های هوش مصنوعی.
• مهندسی Prompt: ایجاد درخواست های مؤثر که پاسخ های دقیق و مرتبط را از مدل های هوش مصنوعی، به ویژه در سناریوهای تشخیصی، استخراج می کند.

پذیرش هوش مصنوعی DeepSeek در بیمارستان های چین

این ابتکار با یک روند گسترده تر از پذیرش مدل های هوش مصنوعی منبع باز از شرکت هایی مانند DeepSeek توسط بیمارستان های چینی همسو است. از این سیستم های هوش مصنوعی برای کمک به تولید تشخیص و تجویز، به طور بالقوه ساده سازی گردش کار و بهبود مراقبت از بیمار استفاده می شود. از ماه مارس، تخمین زده می شود که 300 بیمارستان در سراسر چین قبلاً شروع به ادغام LLM های DeepSeek در تشخیص بالینی و سیستم های پشتیبانی از تصمیم گیری پزشکی خود کرده اند.

جذابیت هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی ناشی از پتانسیل آن برای:

• افزایش دقت تشخیصی: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند مقادیر زیادی از داده های پزشکی را برای شناسایی الگوها و ناهنجاری هایی که ممکن است توسط پزشکان انسانی از دست داده شوند، تجزیه و تحلیل کنند.
• تسریع تشخیص: هوش مصنوعی می تواند روند تشخیص را تسریع کند، که منجر به درمان سریعتر و به طور بالقوه بهبود نتایج بیمار می شود.
• شخصی سازی برنامه های درمانی: هوش مصنوعی می تواند داده های فردی بیمار را برای تنظیم برنامه های درمانی متناسب با نیازها و شرایط خاص آنها تجزیه و تحلیل کند.
• کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی: با خودکارسازی وظایف و بهبود کارایی، هوش مصنوعی می تواند به کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی کمک کند.

نگرانی ها و انتقادات در مورد پذیرش سریع هوش مصنوعی

علیرغم مزایای بالقوه، پذیرش سریع هوش مصنوعی DeepSeek توسط بیمارستان ها بدون منتقد نبوده است. تیمی از محققان چینی نگرانی هایی را در مورد ایمنی بالینی بالقوه و خطرات حفظ حریم خصوصی مرتبط با این اجرای گسترده ابراز کرده اند.

در مقاله ای که در ژورنال پزشکی معتبر JAMA (مجله انجمن پزشکی آمریکا) منتشر شده است، محققان نسبت به پذیرش غیرانتقادی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی هشدار دادند. آنها تمایل DeepSeek به تولید "خروجی های معقول اما نادرست از نظر واقعی" را برجسته کردند، پدیده ای که معمولاً به عنوان "توهم" در جامعه هوش مصنوعی شناخته می شود. آنها استدلال کردند که این گرایش می تواند منجر به "خطر بالینی قابل توجه" شود و به طور بالقوه ایمنی و رفاه بیمار را به خطر اندازد.

این تیم تحقیقاتی شامل چهره های برجسته ای در جامعه تحقیقات پزشکی چین مانند Wong Tien Yin، رئیس موسس Tsinghua Medicine، کنسرسیومی از دانشکده های تحقیقات پزشکی در دانشگاه Tsinghua در پکن بود. مشارکت آنها اعتبار قابل توجهی به نگرانی های مطرح شده می بخشد.

خطرات احتمالی برجسته شده توسط محققان

• توهمات هوش مصنوعی: تولید اطلاعات نادرست از نظر واقعی یا گمراه کننده توسط مدل های هوش مصنوعی، که به طور بالقوه منجر به تشخیص اشتباه یا درمان نامناسب می شود.
• نگرانی های مربوط به حریم خصوصی داده ها: خطر به خطر افتادن یا سوء استفاده از داده های حساس بیمار توسط سیستم های هوش مصنوعی.
• فقدان شفافیت: ماهیت "جعبه سیاه" برخی از الگوریتم های هوش مصنوعی، درک چگونگی رسیدن آنها به نتیجه گیری را دشوار می کند.
• سوگیری در الگوریتم های هوش مصنوعی: پتانسیل الگوریتم های هوش مصنوعی برای تداوم یا تقویت سوگیری های موجود در مراقبت های بهداشتی، که منجر به نابرابری در نتایج درمان می شود.
• اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی: خطر وابستگی بیش از حد متخصصان مراقبت های بهداشتی به هوش مصنوعی، که به طور بالقوه مهارت های تفکر انتقادی و قضاوت بالینی آنها را کاهش می دهد.

پاسخ DeepSeek: پرداختن به توهمات هوش مصنوعی

DeepSeek با تشخیص اعتبار این نگرانی ها، اقداماتی را برای رسیدگی به موضوع توهمات هوش مصنوعی در برنامه های کاربردی پزشکی خود گنجانده است. این شرکت در شرح شغلی که در Boss منتشر شده است، صراحتاً اعلام کرده است که کارآموزان نقش مهمی در افزایش قابلیت های پزشکی DeepSeek، از جمله بهبود دانش پزشکی مدل ها و به حداقل رساندن توهمات در پرسش و پاسخ های پزشکی ایفا خواهند کرد.

این رویکرد فعال نشان می دهد که DeepSeek متعهد به توسعه سیستم های هوش مصنوعی است که نه تنها قدرتمند بلکه قابل اعتماد و ایمن برای استفاده در محیط های بالینی هستند. DeepSeek با تمرکز بر کاهش توهمات و بهبود دقت اطلاعات پزشکی، قصد دارد تا اعتماد متخصصان مراقبت های بهداشتی را جلب کرده و از پذیرش مسئولانه هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی اطمینان حاصل کند.

راهکارهایی برای به حداقل رساندن توهمات هوش مصنوعی

• افزایش داده: گسترش مجموعه داده های آموزشی با اطلاعات پزشکی متنوع و با کیفیت بالا برای بهبود پایگاه دانش مدل.
• مکانیسم های بررسی حقیقت: گنجاندن مکانیسم هایی برای تأیید صحت اطلاعات تولید شده توسط مدل هوش مصنوعی در برابر منابع پزشکی قابل اعتماد.
• یادگیری تقویتی: آموزش مدل هوش مصنوعی برای اولویت دادن به دقت و جلوگیری از تولید اطلاعات سوداگرانه یا غیر مستند.
• نظارت انسانی: اجرای سیستم هایی که به پزشکان انسانی اجازه می دهد تا خروجی های مدل هوش مصنوعی را بررسی و تأیید کنند و اطمینان حاصل کنند که آنها دقیق و مناسب هستند.
• هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): توسعه الگوریتم های هوش مصنوعی که توضیحی برای تصمیمات خود ارائه می دهند، درک و اعتماد به توصیه های هوش مصنوعی را برای پزشکان آسان تر می کند.

نمای کلی کارآموز ایده آل: مهارت ها و مسئولیت ها

متقاضیان موفق برای این کارآموزی ها باید مجموعه مهارت های چند وجهی را داشته باشند که هم دانش پزشکی و هم تخصص فنی را در بر می گیرد. آنها مسئول موارد زیر خواهند بود:

• طراحی مدل برای سوالات پزشکی: ساختار و پارامترهای مدل های هوش مصنوعی را ایجاد کنید که بتوانند به طور موثر به سوالات پزشکی پاسخ دهند.
• ابداع فرایندهای ارزیابی برای قابلیت های پزشکی مدل: توسعه روش هایی برای ارزیابی دقت، قابلیت اطمینان و ایمنی مدل های هوش مصنوعی در زمینه های پزشکی.

داوطلب ایده آل باید نشان دهد:

• درک قوی از اصطلاحات و مفاهیم پزشکی: ضروری برای برچسب گذاری دقیق داده های پزشکی و ارزیابی عملکرد مدل های هوش مصنوعی.
• مهارت در زبان های برنامه نویسی مانند پایتون: لازم برای دستکاری داده ها، ساخت مدل های هوش مصنوعی و خودکارسازی وظایف.
• تجربه کار با مدل های زبان بزرگ: آشنایی با نقاط قوت و محدودیت های LLM ها در حوزه پزشکی.
• مهارت های ارتباطی و همکاری عالی: ضروری برای کار موثر با سایر کارآموزان، محققان و متخصصان مراقبت های بهداشتی.
• تعهد به توسعه اخلاقی هوش مصنوعی: درک عمیق از ملاحظات اخلاقی پیرامون استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، از جمله حفظ حریم خصوصی داده ها، سوگیری و شفافیت.

آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی: خوش بینی محتاطانه

برنامه کارآموزی DeepSeek گام مهمی در جهت ادغام هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی است. DeepSeek با سرمایه گذاری در حاشیه نویسی داده ها و اصلاح مدل، در تلاش است تا دقت و قابلیت اطمینان سیستم های هوش مصنوعی خود را بهبود بخشد. با این حال، نگرانی های مطرح شده توسط محققان چینی بر نیاز به احتیاط و بررسی دقیق خطرات احتمالی درگیر تاکید می کند.

آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی بستگی به توانایی:

• توسعه سیستم های هوش مصنوعی که هم قدرتمند و هم قابل اعتماد هستند.
• پرداختن به ملاحظات اخلاقی پیرامون استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی.
• اطمینان از اینکه هوش مصنوعی برای افزایش، نه جایگزینی، پزشکان انسانی استفاده می شود.
• ترویج شفافیت و قابلیت توضیح در الگوریتم های هوش مصنوعی.
• تقویت همکاری بین توسعه دهندگان هوش مصنوعی، متخصصان مراقبت های بهداشتی و تنظیم کننده ها.

با تمرکز بر توسعه و استقرار مسئولانه، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که مراقبت های بهداشتی را متحول کند، نتایج بیمار را بهبود بخشد و نحوه انجام طبابت را تغییر دهد.