चीन में डीपसीक AI को अस्पतालों द्वारा अपनाने की गति “बहुत तेज” होने की चेतावनी चिकित्सकों ने दी है। JAMA के एक अध्ययन ने सुरक्षा जोखिमों पर प्रकाश डाला है, इसके बावजूद कि निदान में त्रुटियों के साथ 300 से अधिक अस्पतालों में इस AI को तैनात कर दिया गया है।
चीन में डीपसीक AI का अस्पतालों में एकीकरण, वर्तमान में 300 से अधिक चिकित्सा संस्थानों में इस AI मॉडल को व्यापक रूप से अपनाने को दर्शाता है। हालांकि, चीनी चिकित्सा समुदाय से एक सतर्क चेतावनी आई है। त्सिंगुआ विश्वविद्यालय के चिकित्सा के संस्थापक डीन हुआंग तियानिन के नेतृत्व में JAMA द्वारा प्रकाशित एक शोध समीक्षा लेख ने नैदानिक सेटिंग्स में डीपसीक के बड़े भाषा मॉडल की तेजी से तैनाती के बारे में चेतावनी दी है कि यह “बहुत तेज, बहुत जल्द” हो सकता है।
ये आंकड़े चीन के स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में AI परिवर्तन की एक उल्लेखनीय तस्वीर पेश करते हैं। शीर्ष स्तरीय अस्पतालों में डीपसीक की तैनाती AI उपयोग में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है, जो न केवल नैदानिक सहायता तक सीमित है, बल्कि अस्पताल प्रबंधन, अनुसंधान संवर्धन और रोगी प्रबंधन तक फैली हुई है।
कंपनी के मॉडल ने उल्लेखनीय दक्षता सुधार दिखाया है, जिसमें रोगी अनुवर्ती कार्रवाई में 40 गुना वृद्धि शामिल है। व्यापक अपनाने का श्रेय डीपसीक की मालिकाना AI प्रणालियों के लिए एक ओपन-सोर्स, कम लागत वाले विकल्प के रूप में अद्वितीय स्थिति को दिया जाता है।
LLM डीपसीक-V3 और डीपसीक-R1, एक चीनी निवेश कंपनी की सहायक कंपनी द्वारा विकसित किए गए हैं, जिनमें कम लागत और ओपन-सोर्स होने के विशिष्ट लाभ हैं, जिससे LLM के उपयोग की सीमा काफी कम हो गई है।
चीन की स्वास्थ्य सेवा कंपनियों ने मॉडल को अपने संचालन में तेजी से एकीकृत किया है। मुख्य भूमि के 30 से अधिक स्वास्थ्य सेवा कंपनियों ने अपने संचालन में AI जोड़ा है, जिसमें हेन्गरे फार्मास्युटिकल कं, लिमिटेड और युन्नान बाईयाओ ग्रुप कं, लिमिटेड जैसी कंपनियां शामिल हैं।
परिचालन दक्षता में सुधार और लागत कम करने के लिए कई ओपन-सोर्स AI मॉडल अपनाने के बाद बेरी जीनोमिक्स कं, लिमिटेड के शेयरों में 71% से अधिक की वृद्धि हुई।
चेतावनी संकेत: नैदानिक सुरक्षा जांच के दायरे में
डीपसीक AI के बारे में उत्साह के बावजूद, JAMA के शोध दृष्टिकोण ने महत्वपूर्ण खतरे के संकेत उठाए हैं। नेत्र विज्ञान के प्रोफेसर और सिंगापुर राष्ट्रीय नेत्र केंद्र के पूर्व चिकित्सा निदेशक हुआंग तियानिन ने अपने सहयोगियों के साथ कई महत्वपूर्ण मुद्दों की पहचान की।
शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी है कि डीपसीक की “तार्किक लेकिन वास्तव में गलत आउटपुट” उत्पन्न करने की प्रवृत्ति “गंभीर नैदानिक जोखिम” पैदा कर सकती है, भले ही इसमें मजबूत तर्क क्षमताएं हों। इस घटना को AI मतिभ्रम के रूप में जाना जाता है, जो चिकित्सा सेटिंग्स में विशेष रूप से खतरनाक है क्योंकि सटीकता जीवन और मृत्यु का मामला हो सकती है।
अनुसंधान टीम ने इस बात पर जोर दिया है कि कैसे चिकित्सा पेशेवर डीपसीक के आउटपुट पर अत्यधिक भरोसा कर सकते हैं या गैर-अनुकरणीय हो सकते हैं, जिससे संभावित रूप से नैदानिक त्रुटियां या उपचार पूर्वाग्रह हो सकते हैं, जबकि अधिक सतर्क चिकित्सकों को समय-संवेदनशील नैदानिक वातावरण में AI आउटपुट को मान्य करने का बोझ उठाना पड़ सकता है।
बुनियादी ढांचे की चुनौतियाँ और सुरक्षा कमजोरियाँ
नैदानिक सटीकता के मुद्दों के अलावा, चीनी अस्पतालों में डीपसीक AI की तेजी से तैनाती ने महत्वपूर्ण साइबर सुरक्षा कमजोरियों को भी उजागर किया है। हालांकि कई अस्पतालों ने सुरक्षा और गोपनीयता जोखिमों को कम करने के लिए निजी, ऑन-साइट तैनाती का विकल्प चुना है, लेकिन अध्ययन में कहा गया है कि इस दृष्टिकोण ने “सुरक्षा जिम्मेदारी को व्यक्तिगत चिकित्सा संस्थानों में स्थानांतरित कर दिया है,” जिनमें से कई में व्यापक साइबर सुरक्षा बुनियादी ढांचे की कमी है।
हाल ही में किए गए साइबर सुरक्षा अध्ययनों ने चिंताओं को और बढ़ा दिया है। शोध से पता चलता है कि डीपसीक का साइबर अपराधियों द्वारा शोषण किए जाने की संभावना अन्य AI मॉडलों की तुलना में 11 गुना अधिक है, जो इसके डिजाइन में एक महत्वपूर्ण भेद्यता को उजागर करता है। सिस्को द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि डीपसीक सुरक्षा मूल्यांकन में हानिकारक संकेतों को रोकने में विफल रहा, जिसमें साइबर अपराध और गलत सूचना से जुड़े संकेत भी शामिल हैं।
डीपसीक की ओपन-सोर्स प्रकृति ने पहुंच में सुधार करने के साथ, अद्वितीय सुरक्षा चुनौतियों को भी पेश किया है। डीपसीक के ओपन-सोर्स संरचना का मतलब है कि कोई भी एप्लिकेशन को डाउनलोड और संशोधित कर सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को न केवल इसकी कार्यक्षमता बदलने की अनुमति मिलती है, बल्कि इसकी सुरक्षा तंत्र को भी बदलने की अनुमति मिलती है, जिससे शोषण का अधिक जोखिम पैदा होता है।
वास्तविक दुनिया का प्रभाव: नैदानिक मोर्चे से कहानियाँ
चीन में अस्पतालों में डीपसीक AI के एकीकरण ने पहले ही डॉक्टर-रोगी संबंधों की गतिशीलता को बदलना शुरू कर दिया है। डोयिन पर एक वायरल वीडियो में, एक निराश डॉक्टर को एक मरीज द्वारा चुनौती दिए जाने के बाद पता चला कि चिकित्सा दिशानिर्देश वास्तव में अपडेट किए गए थे, और AI सही था, उस मरीज ने डीपसीक का उपयोग किया था।
यह उपाख्यान स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में AI को अपनाने की क्षमता और जोखिमों को दर्शाता है। हालांकि यह तकनीक चिकित्सा प्रथाओं को अप-टू-डेट रखने में मदद कर सकती है, लेकिन यह पारंपरिक चिकित्सा पदानुक्रमों को भी चुनौती देती है और नैदानिक निर्णय लेने में अनिश्चितता का एक नया स्रोत पेश करती है।
सुरक्षा जोखिमों का “उत्तम तूफान”
शोधकर्ताओं का मानना है कि चीन की अनूठी स्वास्थ्य सेवा स्थिति नैदानिक सुरक्षा जोखिमों का “उत्तम तूफान” पैदा कर रही है, उनका मानना है कि प्राथमिक चिकित्सा बुनियादी ढांचे में अंतराल और उच्च स्मार्टफोन प्रवेश दर के कारण ऐसा हो रहा है। उन्होंने कहा, “जटिल चिकित्सा आवश्यकताओं वाले कमजोर समूहों को अब AI संचालित स्वास्थ्य सलाह तक अभूतपूर्व पहुंच प्राप्त हो सकती है, लेकिन अक्सर सुरक्षा के लिए आवश्यक नैदानिक पर्यवेक्षण की कमी होती है।”
चिकित्सा AI पहुंच के लोकतंत्रीकरण से स्वास्थ्य सेवा समानता को लाभ हो सकता है, लेकिन सीमित संसाधनों वाले वातावरण में देखभाल की गुणवत्ता और सुरक्षा को लेकर सवाल उठते हैं, जहां उचित पर्यवेक्षण की कमी हो सकती है।
भू-राजनीतिक प्रभाव और डेटा गोपनीयता
चीन में अस्पतालों में डीपसीक AI को तेजी से अपनाने ने अंतर्राष्ट्रीय समुदाय का ध्यान आकर्षित किया है। कुछ देशों ने एहतियाती उपाय किए हैं, क्योंकि उन्हें चिंता है कि एप्लिकेशन की डेटा प्रबंधन प्रथाएं राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए खतरा पैदा करती हैं, इटली, ताइवान, ऑस्ट्रेलिया और दक्षिण कोरिया ने सरकारी उपकरणों पर एप्लिकेशन तक पहुंच को अवरुद्ध या प्रतिबंधित कर दिया है।
गोपनीयता विशेषज्ञों ने डेटा संग्रह और भंडारण पर चिंता व्यक्त की है। यह चीनी चैटबॉट राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए खतरा पैदा कर सकता है, क्योंकि “इन डेटा को एकत्रित करके, इसका उपयोग जनसंख्या या उपयोगकर्ता व्यवहार के बारे में जानकारी इकट्ठा करने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग अधिक प्रभावी फ़िशिंग हमलों या अन्य दुर्भावनापूर्ण जोड़तोड़ गतिविधियों को बनाने के लिए किया जा सकता है।”
नियामक अंतराल
व्यापक अनुप्रयोग के बावजूद, चीन का नियामक ढांचा स्वास्थ्य सेवा में AI की तेजी से तैनाती के साथ तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष कर रहा है। वर्तमान नियामक व्याख्याएं मानव नैदानिक निर्णय को बदलने के बजाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता को बढ़ाने की अनुमति देती हैं, यह सुझाव देते हुए कि चिकित्सा सेवाओं में इसके एकीकरण में अभी भी सावधानी बरतने की आवश्यकता है।
यह ध्यान देने योग्य है कि कोई भी चिकित्सा AI उत्पाद चीन के राष्ट्रीय बुनियादी चिकित्सा बीमा में शामिल नहीं है, यह दर्शाता है कि तकनीक की विश्वसनीयता के बारे में अभी भी संदेह है। कहा जा रहा है कि, चीनी अस्पतालों में डीपसीक AI की कहानी वैश्विक स्तर पर महत्वपूर्ण क्षेत्रों में AI अपनाने के सामने आने वाली व्यापक चुनौतियों का प्रतीक है।
हालांकि यह तकनीक स्वास्थ्य सेवा में सुधार और लागत कम करने की जबरदस्त क्षमता प्रदान करती है, लेकिन चिकित्सा शोधकर्ताओं की चेतावनियों ने सावधानीपूर्वक, व्यवस्थित कार्यान्वयन की आवश्यकता पर जोर दिया है।
हाल के अध्ययनों ने डीपसीक मॉडल की विशिष्ट मेट्रिक्स में सापेक्ष सटीकता पर प्रकाश डाला है, जैसे कि लिम्फोमा रोगियों में डिविल स्कोरिंग, लेकिन अभी भी मानव चिकित्सकों की तुलना में महत्वपूर्ण अंतराल स्वीकार करते हैं। सटीकता अंतर, सुरक्षा कमजोरियों और नियामक चुनौतियों के साथ मिलकर, यह सुझाव देता है कि अपनाने की वर्तमान गति वास्तव में “बहुत तेज, बहुत जल्द” हो सकती है।
निष्कर्ष: एक महत्वपूर्ण क्षण
जैसे-जैसे चीन “स्मार्ट अस्पतालों” और AI संचालित स्वास्थ्य सेवा परिवर्तन को आगे बढ़ाना जारी रखता है, चीनी अस्पतालों में डीपसीक AI का एकीकरण तकनीकी नवाचार का प्रमाण और तेजी से तैनाती के जोखिमों के बारे में एक चेतावनी दोनों है। त्सिंगुआ विश्वविद्यालय चिकित्सा के हुआंग तियानिन और उनके सहयोगियों द्वारा उठाए गए मुद्दे प्रगति का विरोध नहीं हैं, बल्कि जिम्मेदार नवाचार के लिए एक आह्वान हैं, जो तकनीकी प्रगति के साथ-साथ रोगी सुरक्षा को भी प्राथमिकता देते हैं।
भविष्य में आने वाली चुनौती स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में AI के निर्विवाद लाभों का लाभ उठाने और समय से पहले या अनियमित AI तैनाती के जोखिमों से रोगियों को बचाने के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों को लागू करने के बीच एक उपयुक्त संतुलन खोजना होगा।
चीनी अस्पतालों में डीपसीक AI के इर्द-गिर्द चल रहा विवाद अंततः वैश्विक स्वास्थ्य सेवा इंटरफ़ेस पर एक मौलिक प्रश्न को दर्शाता है: जीवन-धमकाने वाले चिकित्सा अनुप्रयोगों में शक्तिशाली AI प्रणालियों को एकीकृत करते समय कितनी तेजी से बहुत तेज होता है? इस प्रश्न का उत्तर न केवल चीन में, बल्कि विश्व स्तर पर डिजिटल स्वास्थ्य के भविष्य को आकार देगा।