डीपसीक: मेडिकल डेटा लेबलिंग के लिए इंटर्न

चीनी एआई स्टार्टअप डीपसीक सक्रिय रूप से चिकित्सा डेटा को सावधानीपूर्वक लेबल करने के लिए इंटर्न की भर्ती कर रहा है, जिसका लक्ष्य अस्पताल सेटिंग्स के भीतर एआई अनुप्रयोगों की सटीकता और विश्वसनीयता को बढ़ाना है। यह कदम चीनी स्वास्थ्य सेवा में एआई, विशेष रूप से ओपन-सोर्स मॉडल के बढ़ते एकीकरण को रेखांकित करता है, जहां उनका उपयोग निदान और नुस्खे उत्पन्न करने के लिए किया जा रहा है। हालाँकि, यह इन तकनीकों की तेज़ तैनाती से जुड़े संभावित जोखिमों की बढ़ती जाँच के बीच भी आता है।

इंटर्नशिप का अवसर: एक गहरा गोता

डीपसीक का इंटर्नशिप कार्यक्रम उन व्यक्तियों को 500 युआन (लगभग US$70) का दैनिक मुआवजा प्रदान करता है जो चार दिवसीय कार्य सप्ताह के लिए प्रतिबद्ध होने में सक्षम हैं। इन इंटर्न की मूल जिम्मेदारी चिकित्सा डेटा को लेबल करने के इर्द-गिर्द घूमती है, विशेष रूप से "उन्नत सहायक निदान" उपकरणों से संबंधित अनुप्रयोगों के लिए। ये पद बीजिंग में स्थित हैं, जो इंटर्न को डीपसीक के संचालन और चीन के एआई विकास परिदृश्य में सबसे आगे रखते हैं।

बॉस, एक लोकप्रिय भर्ती मंच पर नौकरी पोस्टिंग, संभावित इंटर्न के लिए विशिष्ट योग्यताओं की रूपरेखा बताती है। आदर्श उम्मीदवारों के पास एक मजबूत चिकित्सा पृष्ठभूमि है, जो आम तौर पर चौथे वर्ष के स्नातक के रूप में नामांकन या मास्टर डिग्री धारण करने से प्रमाणित होती है। इसके अलावा, भूमिका के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) से परिचित होने, पायथन कोड लिखने में दक्षता और बड़े एआई मॉडल के लिए प्रभावी संकेत तैयार करने की क्षमता की आवश्यकता होती है। यह बहुआयामी कौशल सेट शामिल कार्य की जटिल प्रकृति को दर्शाता है, जिसके लिए चिकित्सा ज्ञान और तकनीकी विशेषज्ञता दोनों की आवश्यकता होती है।

इंटर्न की प्रमुख जिम्मेदारियाँ

• विस्तृत डेटा लेबलिंग: चिकित्सा डेटा को सटीक और सुसंगत लेबल असाइन करना, यह सुनिश्चित करना कि एआई मॉडल उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी पर प्रशिक्षित हैं।
• एलएलएम दक्षता: चिकित्सा संदर्भ में उनकी क्षमताओं और सीमाओं को समझने के लिए बड़े भाषा मॉडल के साथ काम करना।
• पायथन कोडिंग: डेटा में हेरफेर करने, प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और संभावित रूप से एआई एल्गोरिदम के विकास में योगदान करने के लिए पायथन का उपयोग करना।
• प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग: प्रभावी संकेत तैयार करना जो एआई मॉडल से सटीक और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करते हैं, विशेष रूप से नैदानिक ​​परिदृश्यों में।

चीनी अस्पतालों में डीपसीक का एआई अपनाने

यह पहल डीपसीक जैसी कंपनियों से ओपन-सोर्स एआई मॉडल को अपनाने वाले चीनी अस्पतालों की व्यापक प्रवृत्ति के साथ संरेखित है। इन एआई प्रणालियों का लाभ उठाकर निदान और नुस्खे उत्पन्न करने में सहायता की जा रही है, जिससे वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित किया जा सकता है और रोगी की देखभाल में सुधार किया जा सकता है। मार्च तक, चीन भर के अनुमानित 300 अस्पतालों ने पहले ही डीपसीक के एलएलएम को अपने नैदानिक ​​निदान और चिकित्सा निर्णय समर्थन प्रणालियों में शामिल करना शुरू कर दिया था।

स्वास्थ्य सेवा में एआई का आकर्षण इसकी क्षमता से उपजा है:

• नैदानिक ​​सटीकता बढ़ाएँ: एआई एल्गोरिदम चिकित्सा डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करके उन पैटर्नों और विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं जिन्हें मानव चिकित्सक याद कर सकते हैं।
• निदान में तेजी लाएँ: एआई नैदानिक ​​प्रक्रिया को तेज कर सकता है, जिससे तेजी से उपचार हो सकता है और संभावित रूप से रोगियों के परिणामों में सुधारहो सकता है।
• उपचार योजनाओं को वैयक्तिकृत करें: एआई व्यक्तिगत रोगी के डेटा का विश्लेषण करके उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं और परिस्थितियों के अनुसार उपचार योजनाओं को तैयार कर सकता है।
• स्वास्थ्य सेवा लागत कम करें: कार्यों को स्वचालित करके और दक्षता में सुधार करके, एआई स्वास्थ्य सेवा लागत को कम करने में योगदान कर सकता है।

तेजी से एआई अपनाने के बारे में चिंताएं और आलोचनाएं

संभावित लाभों के बावजूद, अस्पतालों द्वारा डीपसीक के एआई को तेजी से अपनाने से इसके आलोचक नहीं रहे हैं। चीनी शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस व्यापक कार्यान्वयन से जुड़े संभावित नैदानिक ​​सुरक्षा और गोपनीयता जोखिमों के बारे में चिंता जताई है।

प्रतिष्ठित चिकित्सा पत्रिका JAMA (जर्नल ऑफ़ द अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन) में प्रकाशित एक पेपर में, शोधकर्ताओं ने स्वास्थ्य सेवा में AI की अनिश्चित स्वीकृति के खिलाफ चेतावनी दी है। उन्होंने डीपसीक की "संभावित लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत आउटपुट" उत्पन्न करने की प्रवृत्ति को उजागर किया, एक ऐसी घटना जिसे आमतौर पर एआई समुदाय में "भ्रम" के रूप में जाना जाता है। उन्होंने तर्क दिया कि इस प्रवृत्ति से "भारी नैदानिक जोखिम" हो सकता है, जो संभावित रूप से रोगी की सुरक्षा और भलाई से समझौता कर सकता है।

अनुसंधान दल में चीनी चिकित्सा अनुसंधान समुदाय के प्रमुख व्यक्ति शामिल थे, जैसे कि वोंग टीएन यिन, त्सिंगुआ मेडिसिन के संस्थापक प्रमुख, बीजिंग में त्सिंगुआ विश्वविद्यालय में चिकित्सा अनुसंधान स्कूलों का एक संघ। उनकी भागीदारी से उठाई गई चिंताओं को महत्वपूर्ण विश्वसनीयता मिलती है।

शोधकर्ताओं द्वारा उजागर किए गए संभावित जोखिम

• एआई मतिभ्रम: एआई मॉडल द्वारा तथ्यात्मक रूप से गलत या भ्रामक जानकारी का उत्पादन, संभावित रूप से गलत निदान या अनुचित उपचार के लिए अग्रणी।
• डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताएँ: एआई प्रणालियों द्वारा संवेदनशील रोगी डेटा के समझौता या दुरुपयोग किए जाने का जोखिम।
• पारदर्शिता की कमी: कुछ एआई एल्गोरिदम की "ब्लैक बॉक्स" प्रकृति, यह समझना मुश्किल बना रही है कि वे अपने निष्कर्षों पर कैसे पहुंचते हैं।
• एआई एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह: एआई एल्गोरिदम के स्वास्थ्य सेवा में मौजूदा पूर्वाग्रहों को कायम रखने या बढ़ाने की संभावना, जिससे उपचार परिणामों में असमानता हो सकती है।
• एआई पर अति-निर्भरता: स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के एआई पर अत्यधिक निर्भर होने का जोखिम, संभावित रूप से उनके महत्वपूर्ण सोच कौशल और नैदानिक ​​निर्णय को कम करना।

डीपसीक की प्रतिक्रिया: एआई मतिभ्रम को संबोधित करना

इन चिंताओं की वैधता को स्वीकार करते हुए, डीपसीक ने अपने चिकित्सा अनुप्रयोगों में एआई मतिभ्रम के मुद्दे को संबोधित करने के लिए उपायों को शामिल किया है। बॉस पर पोस्ट किए गए नौकरी विवरण में, कंपनी ने स्पष्ट रूप से कहा कि इंटर्न डीपसीक की चिकित्सा क्षमताओं को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे, जिसमें मॉडल के चिकित्सा ज्ञान में सुधार और चिकित्सा प्रश्नों और उत्तरों में मतिभ्रम को कम करना शामिल है।

यह सक्रिय दृष्टिकोण बताता है कि डीपसीक एआई सिस्टम विकसित करने के लिए प्रतिबद्ध है जो न केवल शक्तिशाली हैं बल्कि नैदानिक ​​सेटिंग में उपयोग के लिए विश्वसनीय और सुरक्षित भी हैं। मतिभ्रम को कम करने और चिकित्सा जानकारी की सटीकता में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित करके, डीपसीक का लक्ष्य स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के बीच विश्वास पैदा करना और स्वास्थ्य सेवा में एआई के जिम्मेदार अपनाने को सुनिश्चित करना है।

एआई मतिभ्रम को कम करने की रणनीतियाँ

• डेटा संवर्धन: मॉडल के ज्ञान आधार को बेहतर बनाने के लिए विविध और उच्च गुणवत्ता वाली चिकित्सा जानकारी के साथ प्रशिक्षण डेटासेट का विस्तार करना।
• तथ्य-जांच तंत्र: एआई मॉडल द्वारा उत्पन्न जानकारी की सटीकता को विश्वसनीय चिकित्सा स्रोतों के खिलाफ सत्यापित करने के लिए तंत्र को शामिल करना।
• सुदृढीकरण सीखना: एआई मॉडल को सटीकता को प्राथमिकता देने और सट्टा या अपुष्ट जानकारी उत्पन्न करने से बचने के लिए प्रशिक्षित करना।
• मानवीय निरीक्षण: ऐसी प्रणालियों को लागू करना जो मानव चिकित्सकों को एआई मॉडल के आउटपुट की समीक्षा और मान्य करने की अनुमति देती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे सटीक और उपयुक्त हैं।
• व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई): एआई एल्गोरिदम विकसित करना जो अपने निर्णयों के लिए स्पष्टीकरण प्रदान करते हैं, जिससे चिकित्सकों के लिए एआई की सिफारिशों को समझना और उस पर भरोसा करना आसान हो जाता है।

आदर्श इंटर्न प्रोफाइल: कौशल और जिम्मेदारियाँ

इन इंटर्नशिप के लिए सफल आवेदकों को एक बहुआयामी कौशल सेट की आवश्यकता होगी, जिसमें चिकित्सा ज्ञान और तकनीकी विशेषज्ञता दोनों शामिल हैं। वे इसके लिए जिम्मेदार होंगे:

• चिकित्सा प्रश्नों के लिए मॉडल डिजाइन करना: एआई मॉडल की संरचना और मापदंडों को तैयार करना जो चिकित्सा पूछताछ का प्रभावी ढंग से उत्तर दे सके।
• मॉडल की चिकित्सा क्षमताओं के लिए मूल्यांकन प्रक्रियाओं का आविष्कार करना: चिकित्सा संदर्भों में एआई मॉडल की सटीकता, विश्वसनीयता और सुरक्षा का आकलन करने के लिए विधियों का विकास करना।

आदर्श उम्मीदवार प्रदर्शन करेंगे:

• चिकित्सा शब्दावली और अवधारणाओं की एक मजबूत समझ: चिकित्सा डेटा को सटीक रूप से लेबल करने और एआई मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक है।
• पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्षता: डेटा में हेरफेर करने, एआई मॉडल बनाने और कार्यों को स्वचालित करने के लिए आवश्यक है।
• बड़े भाषा मॉडल के साथ काम करने का अनुभव: चिकित्सा डोमेन में एलएलएम की ताकत और सीमाओं से परिचितता।
• उत्कृष्ट संचार और सहयोग कौशल: अन्य इंटर्न, शोधकर्ताओं और स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए महत्वपूर्ण।
• नैतिक एआई विकास के लिए एक प्रतिबद्धता: डेटा गोपनीयता, पूर्वाग्रह और पारदर्शिता सहित स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग के आसपास नैतिक विचारों की गहरी समझ।

स्वास्थ्य सेवा में एआई का भविष्य: एक सतर्क आशावाद

डीपसीक का इंटर्नशिप कार्यक्रम स्वास्थ्य सेवा में एआई को एकीकृत करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। डेटा एनोटेशन और मॉडल परिशोधन में निवेश करके, डीपसीक अपने एआई सिस्टम की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए काम कर रहा है। हालाँकि, चीनी शोधकर्ताओं द्वारा उठाई गई चिंताएँ इसमें शामिल संभावित जोखिमों को लेकर सावधानी और सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता को रेखांकित करती हैं।

स्वास्थ्य सेवा में एआई का भविष्य इस क्षमता पर निर्भर करता है:

• एआई सिस्टम विकसित करना जो शक्तिशाली और भरोसेमंद दोनों हों।
• स्वास्थ्य सेवा में एआई के उपयोग से जुड़े नैतिक विचारों को संबोधित करना।
• यह सुनिश्चित करना कि एआई का उपयोग मानव चिकित्सकों को बढ़ाने के लिए किया जाए, न कि बदलने के लिए।
• एआई एल्गोरिदम में पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता को बढ़ावा देना।
• एआई डेवलपर्स, स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों और नियामकों के बीच सहयोग को बढ़ावा देना।

जिम्मेदार विकास और तैनाती पर ध्यान केंद्रित करके, एआई में स्वास्थ्य सेवा में क्रांति लाने, रोगी परिणामों में सुधार करने और चिकित्सा के अभ्यास के तरीके को बदलने की क्षमता है।