वैद्यकीय डेटामध्ये AI सुधारण्यासाठी DeepSeek इंटर्न्सची भरती

चीनमधील AI स्टार्टअप DeepSeek वैद्यकीय डेटाचे बारकाईने लेबलिंग करण्यासाठी इंटर्न्सची सक्रियपणे भरती करत आहे, ज्याचा उद्देश हॉस्पिटलच्या सेटिंगमध्ये AI ॲप्लिकेशन्सची अचूकता आणि विश्वासार्हता वाढवणे आहे. हे AI चे वाढते एकत्रीकरण दर्शवते, विशेषत: चीनच्या आरोग्यसेवेतील ओपन-सोर्स मॉडेल्स, जेथे ते निदान आणि प्रिस्क्रिप्शन तयार करण्यासाठी वापरले जात आहेत. तथापि, या तंत्रज्ञानाच्या जलद तैनातीशी संबंधित संभाव्य धोक्यांबद्दल वाढत्या छाननीच्या दरम्यान हे घडत आहे.

इंटर्नशिप संधी: एक सखोल अभ्यास

DeepSeek चा इंटर्नशिप प्रोग्राम चार दिवसांचा आठवडा करण्यास सक्षम असलेल्या व्यक्तींना दररोज ५०० युआन (अंदाजे US$७०) नुकसान भरपाई देतो. या इंटर्न्सची मुख्य जबाबदारी वैद्यकीय डेटा लेबलिंगभोवती फिरते, विशेषत: “प्रगत सहाय्यक निदान” साधनांशी संबंधित ॲप्लिकेशन्ससाठी. ही पदे बीजिंगमध्ये आधारित आहेत, ज्यामुळे इंटर्न्स DeepSeek च्या ऑपरेशन्सच्या केंद्रस्थानी आणि चीनच्या AI विकास परिदृश्याच्या अग्रभागी आहेत.

बॉस या लोकप्रिय भरती प्लॅटफॉर्मवरील नोकरी पोस्टिंगमध्ये संभाव्य इंटर्न्ससाठी विशिष्ट पात्रता दर्शविली आहे. आदर्श उमेदवारांकडे मजबूत वैद्यकीय पार्श्वभूमी असणे आवश्यक आहे, जे सामान्यत: चौथ्या वर्षाचे पदवीधर म्हणून नोंदणी किंवा मास्टर्स पदवी धारण करून सिद्ध होते. याव्यतिरिक्त, भूमिकेसाठी मोठ्या भाषेतील मॉडेल्स (LLMs) चे ज्ञान, पायथन कोड लिहिण्याची कुशलता आणि मोठ्या AI मॉडेल्ससाठी प्रभावी प्रॉम्प्ट तयार करण्याची क्षमता आवश्यक आहे. हे बहुआयामी कौशल्य आवश्यक कामाचे जटिल स्वरूप दर्शवते, ज्यासाठी वैद्यकीय ज्ञान आणि तांत्रिक दोन्ही कौशल्याची आवश्यकता आहे.

इंटर्न्सची मुख्य जबाबदारी

• तपशीलवार डेटा लेबलिंग: वैद्यकीय डेटाला अचूक आणि सातत्यपूर्ण लेबल लावणे, AI मॉडेल्स उच्च-गुणवत्तेच्या माहितीवर प्रशिक्षित असल्याची खात्री करणे.
• LLM प्राविण्य: वैद्यकीय संदर्भात त्यांची क्षमता आणि मर्यादा समजून घेण्यासाठी मोठ्या भाषेतील मॉडेल्ससोबत काम करणे.
• पायथन कोडिंग: डेटा हाताळण्यासाठी, प्रक्रिया स्वयंचलित करण्यासाठी आणि AI अल्गोरिदमच्या विकासात योगदान देण्यासाठी पायथनचा वापर करणे.
• प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी: AI मॉडेल्सकडून अचूक आणि संबंधित प्रतिसाद मिळवण्यासाठी प्रभावी प्रॉम्प्ट तयार करणे, विशेषत: निदानात्मक परिस्थितीत.

चीनच्या हॉस्पिटलमध्ये DeepSeek चे AI उपयोजन

हा उपक्रम DeepSeek सारख्या कंपन्यांकडून चीनी हॉस्पिटल ओपन-सोर्स AI मॉडेल्स स्वीकारण्याच्या विस्तृत ट्रेंडनुसार आहे. ही AI सिस्टीम निदान आणि प्रिस्क्रिप्शन तयार करण्यात मदत करण्यासाठी वापरली जात आहे, ज्यामुळे संभाव्यत: कार्यप्रवाह सुलभ होतो आणि रुग्णांची काळजी सुधारते. मार्चपर्यंत, चीनमधील अंदाजे ३०० हॉस्पिटलने आधीच DeepSeek चे LLMs त्यांच्या क्लिनिकल डायग्नोस्टिक्स आणि वैद्यकीय निर्णय समर्थन प्रणालीमध्ये समाविष्ट करण्यास सुरुवात केली आहे.

आरोग्यसेवेतील AI चा मोह खालील गोष्टींच्या क्षमतेतून निर्माण होतो:

• निदान अचूकता वाढवणे: मानवी चिकित्सकांनी गमावलेल्या नमुन्यांची आणि विसंगती ओळखण्यासाठी AI अल्गोरिदम मोठ्या प्रमाणात वैद्यकीय डेटाचे विश्लेषण करू शकतात.
• निदान गतिमान करणे: AI निदानात्मक प्रक्रिया जलद करू शकते, ज्यामुळे जलद उपचार आणि संभाव्यत: रुग्णांच्या परिणामांमध्ये सुधारणा होते.
• उपचार योजना वैयक्तिकृत करणे: AI प्रत्येक रुग्णाच्या विशिष्ट गरजा आणि परिस्थितीनुसार उपचार योजना तयार करण्यासाठी वैयक्तिक रुग्णांच्या डेटाचे विश्लेषण करू शकते.
• आरोग्यसेवा खर्च कमी करणे: कार्ये स्वयंचलित करून आणि कार्यक्षमतेत सुधारणा करून, AI आरोग्यसेवा खर्च कमी करण्यास मदत करू शकते.

जलद AI स्वीकृती संदर्भात चिंता आणि टीका

संभाव्य फायद्यांनंतरही, हॉस्पिटलद्वारे DeepSeek च्या AI च्या जलद स्वीकृतीवर टीका झाली आहे. चिनी संशोधकांच्या एका टीमने या व्यापक अंमलबजावणीशी संबंधित संभाव्य क्लिनिकल सुरक्षा आणि गोपनीयतेच्या धोक्यांबद्दल चिंता व्यक्त केली आहे.

प्रतिष्ठित वैद्यकीय जर्नल JAMA (जर्नल ऑफ द अमेरिकन मेडिकल असोसिएशन) मध्ये प्रकाशित झालेल्या पेपरमध्ये, संशोधकांनी आरोग्यसेवेत AI चा बिनशर्त स्वीकार करण्याविरुद्ध इशारा दिला. त्यांनी DeepSeek च्या "plausible but factually incorrect outputs" तयार करण्याच्या प्रवृत्तीवर प्रकाश टाकला, ज्याला सामान्यतः AI समुदायात “hallucinations” म्हणून संबोधले जाते. त्यांनी असा युक्तिवाद केला की यामुळे “substantial clinical risk” होऊ शकते, ज्यामुळे संभाव्यत: रुग्णांची सुरक्षा आणि कल्याण धोक्यात येऊ शकते.

संशोधन टीममध्ये चिनी वैद्यकीय संशोधन समुदायातील प्रमुख व्यक्तींचा समावेश होता, जसे की वोंग टिएन यिन, त्सिंगहुआ मेडिसिनचे संस्थापक प्रमुख, बीजिंगमधील त्सिंगहुआ विद्यापीठातील वैद्यकीय संशोधन शाळांचे एक संघटन. त्यांच्या सहभागामुळे उपस्थित केलेल्या चिंतेना महत्त्वपूर्ण विश्वासार्हता मिळते.

संशोधकांनी निदर्शनास आणलेले संभाव्य धोके

• AI Hallucinations: AI मॉडेल्सद्वारे वस्तुस्थितीनुसार चुकीची किंवा दिशाभूल करणारी माहिती तयार करणे, ज्यामुळे चुकीचे निदान किंवा অনুপযুক্ত उपचार होऊ शकतात.
• डेटा गोपनीयतेच्या चिंता: संवेदनशील रुग्णांचा डेटा AI प्रणालीद्वारे Compromise किंवा गैरवापर होण्याचा धोका.
• पारदर्शकतेचा अभाव: काही AI अल्गोरिदमचे “ब्लॅक बॉक्स” स्वरूप, ज्यामुळे ते त्यांच्या निष्कर्षापर्यंत कसे पोहोचतात हे समजणे कठीण होते.
• AI अल्गोरिदममधील Bias: AI अल्गोरिदमद्वारे आरोग्यसेवेतील विद्यमान Bias कायम ठेवण्याची किंवा वाढवण्याची क्षमता, ज्यामुळे उपचार परिणामांमध्ये असमानता येते.
• AI वर जास्त अवलंबित्व: आरोग्यसेवा व्यावसायिकांचा AI वर जास्त अवलंबून राहण्याचा धोका, ज्यामुळे त्यांची गंभीर विचार कौशल्ये आणि क्लिनिकल निर्णयाची क्षमता कमी होते.

DeepSeek चा प्रतिसाद: AI Hallucinations ला संबोधित करणे

या चिंतांची वैधता ओळखून, DeepSeek ने आपल्या वैद्यकीय ॲप्लिकेशन्समध्ये AI hallucinations चा मुद्दा संबोधित करण्यासाठी उपाययोजनांचा समावेश केला आहे. बॉसवर पोस्ट केलेल्या नोकरीच्या वर्णनात, कंपनीने स्पष्टपणे नमूद केले आहे की इंटर्न्स DeepSeek च्या वैद्यकीय क्षमता वाढविण्यात महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतील, ज्यात मॉडेलचे वैद्यकीय ज्ञान सुधारणे आणि वैद्यकीय प्रश्न आणि उत्तरांमधील hallucinations कमी करणे समाविष्ट आहे.

हा सक्रिय दृष्टिकोन सूचित करतो की DeepSeek केवळ शक्तिशालीच नव्हे तर क्लिनिकल सेटिंगमध्ये वापरासाठी विश्वसनीय आणि सुरक्षित AI प्रणाली विकसित करण्यासाठी वचनबद्ध आहे. hallucinations कमी करण्यावर आणि वैद्यकीय माहितीची अचूकता सुधारण्यावर लक्ष केंद्रित करून, DeepSeek चा उद्देश आरोग्यसेवा व्यावसायिकांमध्ये विश्वास निर्माण करणे आणि आरोग्यसेवेमध्ये AI चा जबाबदार स्वीकार सुनिश्चित करणे आहे.

AI Hallucinations कमी करण्याच्या रणनीती

• डेटा वाढवणे: मॉडेलचा ज्ञान base सुधारण्यासाठी विविध आणि उच्च-गुणवत्तेच्या वैद्यकीय माहितीसह प्रशिक्षण डेटासेटचा विस्तार करणे.
• तथ्य-तपासणी यंत्रणा: विश्वसनीय वैद्यकीय स्त्रोतांच्या आधारावर AI मॉडेलद्वारे व्युत्पन्न केलेल्या माहितीची अचूकता verify करण्यासाठी यंत्रणा समाविष्ट करणे.
• Reinforcement Learning: अचूकतेला प्राधान्य देण्यासाठी आणि काल्पनिक किंवा निराधार माहिती व्युत्पन्न करणे टाळण्यासाठी AI मॉडेलला प्रशिक्षण देणे.
• मानवी पर्यवेक्षण: अशा प्रणाली अंमलात आणणे जे मानवी चिकित्सकांना AI मॉडेलचे आउटपुट तपासण्याची आणि प्रमाणित करण्याची परवानगी देतात, ते अचूक आणि योग्य असल्याची खात्री करतात.
• स्पष्टीकरण करण्यायोग्य AI (XAI): AI अल्गोरिदम विकसित करणे जे त्यांच्या निर्णयांसाठी स्पष्टीकरण देतात, ज्यामुळे चिकित्सकांना AI च्या शिफारसी समजून घेणे आणि त्यावर विश्वास ठेवणे सोपे होते.

आदर्श इंटर्न प्रोफाइल: कौशल्ये आणि जबाबदाऱ्या

या इंटर्नशिपसाठी यशस्वी अर्जदारांकडे वैद्यकीय ज्ञान आणि तांत्रिक कौशल्ये या दोन्हीचा समावेश असलेले बहुआयामी कौशल्य असणे आवश्यक आहे. ते यासाठी जबाबदार असतील:

• वैद्यकीय प्रश्नांसाठी मॉडेल्स डिझाइन करणे: AI मॉडेल्सची रचना आणि पॅरामीटर्स तयार करणे जे वैद्यकीय प्रश्नांची प्रभावीपणे उत्तरे देऊ शकतात.
• मॉडेलच्या वैद्यकीय क्षमतांसाठी मूल्यमापन प्रक्रिया तयार करणे: वैद्यकीय संदर्भात AI मॉडेल्सची अचूकता, विश्वासार्हता आणि सुरक्षितता तपासण्यासाठी पद्धती विकसित करणे.

आदर्श उमेदवार हे प्रदर्शित करेल:

• वैद्यकीय परिभाषा आणि संकल्पनांची चांगली समज: वैद्यकीय डेटाला अचूकपणे लेबल लावण्यासाठी आणि AI मॉडेलच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यमापन करण्यासाठी आवश्यक.
• पायथनसारख्या प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये प्राविण्य: डेटा हाताळण्यासाठी, AI मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि कार्ये स्वयंचलित करण्यासाठी आवश्यक.
• मोठ्या भाषेतील मॉडेलसोबत काम करण्याचा अनुभव: वैद्यकीय क्षेत्रात LLMs च्या सामर्थ्य आणि मर्यादांशी परिचितता.
• उत्कृष्ट संवाद आणि सहयोग कौशल्ये: इतर इंटर्न्स, संशोधक आणि आरोग्यसेवा व्यावसायिकांसोबत प्रभावीपणे काम करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण.
• नैतिक AI विकासासाठी वचनबद्धता: डेटा गोपनीयता, bias आणि पारदर्शकता यासह आरोग्यसेवेत AI च्या वापराशी संबंधित नैतिक विचारांची सखोल समज.

आरोग्यसेवेत AI चे भविष्य: एक सावध आशावाद

DeepSeek चा इंटर्नशिप प्रोग्राम आरोग्यसेवेत AI एकत्रित करण्याच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. डेटा ॲनोटेशन आणि मॉडेल रिफाइनमेंटमध्ये गुंतवणूक करून, DeepSeek आपल्या AI प्रणालीची अचूकता आणि विश्वासार्हता सुधारण्यासाठी काम करत आहे. तथापि, चिनी संशोधकांनी उपस्थित केलेल्या चिंतांमुळे संभाव्य धोक्यांचा विचार करणे आणि सावधगिरी बाळगणे आवश्यक आहे.

आरोग्यसेवेतील AI चे भविष्य खालील गोष्टींच्या क्षमतेवर अवलंबून आहे:

• AI प्रणाली विकसित करणे ज्या शक्तिशाली आणि विश्वासार्ह दोन्ही आहेत.
• आरोग्यसेवेत AI च्या वापराशी संबंधित नैतिक विचारांना संबोधित करणे.
• AI चा उपयोग मानवी चिकित्सकांची जागा घेण्यासाठी नाही, तर त्यांना मदत करण्यासाठी केला जाईल याची खात्री करणे.
• AI अल्गोरिदममध्ये पारदर्शकता आणि स्पष्टता वाढवणे.
• AI विकासक, आरोग्यसेवा व्यावसायिक आणि नियामक यांच्यात सहयोग वाढवणे.

जबाबदार विकास आणि तैनातीवर लक्ष केंद्रित करून, AI मध्ये आरोग्यसेवेत क्रांती घडवण्याची, रुग्णांच्या परिणामांमध्ये सुधारणा करण्याची आणि औषधोपचार करण्याच्या पद्धतीत बदल घडवून आणण्याची क्षमता आहे.