Syarikat permulaan AI dari China, DeepSeek, sedang aktif mencari pelatih untuk melabel data perubatan dengan teliti, dengan tujuan untuk meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan aplikasi AI dalam persekitaran hospital. Langkah ini menggariskan peningkatan integrasi AI, terutamanya model sumber terbuka, dalam penjagaan kesihatan China, di mana ia digunakan untuk menjana diagnosis dan preskripsi. Walau bagaimanapun, ia juga berlaku di tengah-tengah peningkatan penelitian terhadap potensi risiko yang berkaitan dengan penggunaan pesat teknologi ini.
Peluang Latihan Industri: Selami Lebih Dalam
Program latihan industri DeepSeek menawarkan pampasan harian sebanyak 500 yuan (kira-kira AS$70) kepada individu yang mampu melakukan kerja selama empat hari seminggu. Tanggungjawab teras pelatih ini berkisar pada pelabelan data perubatan, khususnya untuk aplikasi yang berkaitan dengan alat "diagnosis tambahan lanjutan". Jawatan ini berpusat di Beijing, menempatkan pelatih di tengah-tengah operasi DeepSeek dan barisan hadapan landskap pembangunan AI China.
Iklan pekerjaan di Boss, platform pengambilan pekerja yang popular, menggariskan kelayakan khusus untuk calon pelatih. Calon yang ideal memiliki latar belakang perubatan yang kukuh, biasanya dibuktikan dengan pendaftaran sebagai sarjana muda tahun keempat atau memegang ijazah sarjana. Tambahan pula, peranan ini memerlukan kebiasaan dengan model bahasa besar (LLM), kemahiran dalam menulis kod Python, dan keupayaan untuk menghasilkan gesaan yang berkesan untuk model AI yang besar. Set kemahiran pelbagai rupa ini mencerminkan sifat kompleks kerja yang terlibat, memerlukan kedua-dua pengetahuan perubatan dan kepakaran teknikal.
Tanggungjawab Utama Pelatih
- Pelabelan Data Terperinci: Menetapkan label yang tepat dan konsisten kepada data perubatan, memastikan model AI dilatih mengenai maklumat berkualiti tinggi.
- Kecekapan LLM: Bekerja dengan model bahasa besar untuk memahami keupayaan dan batasan mereka dalam konteks perubatan.
- Pengekodan Python: Menggunakan Python untuk memanipulasi data, mengautomasikan proses, dan berpotensi menyumbang kepada pembangunan algoritma AI.
- Kejuruteraan Prom: Menyusun gesaan berkesan yang membangkitkan respons yang tepat dan relevan daripada model AI, terutamanya dalam senario diagnostik.
Penerimaan AI DeepSeek di Hospital China
Inisiatif ini sejajar dengan trend yang lebih luas bagi hospital China untuk menerima model AI sumber terbuka daripada syarikat seperti DeepSeek. Sistem AI ini dimanfaatkan untuk membantu dalam menjana diagnosis dan preskripsi, berpotensi menyelaraskan aliran kerja dan meningkatkan penjagaan pesakit. Sehingga Mac, dianggarkan 300 hospital di seluruh China telah mula memasukkan LLM DeepSeek ke dalam diagnostik klinikal dan sistem sokongan keputusan perubatan mereka.
Daya tarikan AI dalam penjagaan kesihatan berpunca daripada potensinya untuk:
- Meningkatkan Ketepatan Diagnostik: Algoritma AI boleh menganalisis sejumlah besar data perubatan untuk mengenal pasti corak dan anomali yang mungkin terlepas pandang oleh pakar klinik manusia.
- Mempercepatkan Diagnosis: AI boleh mempercepatkan proses diagnostik, yang membawa kepada rawatan yang lebih cepat dan berpotensi meningkatkan hasil pesakit.
- Memperibadikan Rancangan Rawatan: AI boleh menganalisis data pesakit individu untuk menyesuaikan rancangan rawatan dengan keperluan dan keadaan khusus mereka.
- Mengurangkan Kos Penjagaan Kesihatan: Dengan mengautomasikan tugas dan meningkatkan kecekapan, AI boleh menyumbang kepada pengurangan kos penjagaan kesihatan.
Kebimbangan dan Kritikan Mengenai Penerimaan AI yang Pesat
Walaupun terdapat potensi manfaat, penerimaan pesat AI DeepSeek oleh hospital tidak terlepas daripada pengkritiknya. Pasukan penyelidik China telah menyuarakan kebimbangan tentang potensi keselamatan klinikal dan risiko privasi yang berkaitan dengan pelaksanaan yang meluas ini.
Dalam kertas kerja yang diterbitkan dalam jurnal perubatan yang dihormati JAMA (Journal of the American Medical Association), para penyelidik memberi amaran terhadap penerimaan AI yang tidak kritikal dalam penjagaan kesihatan. Mereka menekankan kecenderungan DeepSeek untuk menghasilkan "output yang munasabah tetapi tidak betul dari segi fakta," fenomena yang biasanya dirujuk sebagai "halusinasi" dalam komuniti AI. Kecenderungan ini, mereka berhujah, boleh membawa kepada "risiko klinikal yang besar", berpotensi menjejaskan keselamatan dan kesejahteraan pesakit.
Pasukan penyelidik termasuk tokoh terkemuka dalam komuniti penyelidikan perubatan China, seperti Wong Tien Yin, ketua pengasas Tsinghua Medicine, sebuah konsortium sekolah penyelidikan perubatan di Universiti Tsinghua di Beijing. Penglibatan mereka memberikan kredibiliti yang ketara kepada kebimbangan yang dibangkitkan.
Potensi Risiko yang Diketengahkan oleh Penyelidik
- Halusinasi AI: Penjanaan maklumat yang tidak betul dari segi fakta atau mengelirukan oleh model AI, yang berpotensi membawa kepada salah diagnosis atau rawatan yang tidak sesuai.
- Kebimbangan Privasi Data: Risiko data pesakit sensitif dikompromi atau disalahgunakan oleh sistem AI.
- Kekurangan Ketelusan: Sifat "kotak hitam" sesetengah algoritma AI, menjadikannya sukar untuk memahami bagaimana mereka sampai kepada kesimpulan mereka.
- Bias dalam Algoritma AI: Potensi algoritma AI untuk mengekalkan atau memperkuatkan bias sedia ada dalam penjagaan kesihatan, yang membawa kepada perbezaan dalam hasil rawatan.
- Kebergantungan Berlebihan pada AI: Risiko profesional penjagaan kesihatan menjadi terlalu bergantung pada AI, yang berpotensi mengurangkan kemahiran berfikir kritis dan pertimbangan klinikal mereka.
Respons DeepSeek: Menangani Halusinasi AI
Menyedari kesahihan kebimbangan ini, DeepSeek telah memasukkan langkah-langkah untuk menangani isu halusinasi AI dalam aplikasi perubatannya. Dalam penerangan kerja yang disiarkan di Boss, syarikat itu menyatakan secara eksplisit bahawa pelatih akan memainkan peranan penting dalam meningkatkan keupayaan perubatan DeepSeek, termasuk meningkatkan pengetahuan perubatan model dan meminimumkan halusinasi dalam soalan dan jawapan perubatan.
Pendekatan proaktif ini menunjukkan bahawa DeepSeek komited untuk membangunkan sistem AI yang bukan sahaja berkuasa tetapi juga boleh dipercayai dan selamat untuk digunakan dalam persekitaran klinikal. Dengan menumpukan pada mengurangkan halusinasi dan meningkatkan ketepatan maklumat perubatan, DeepSeek bertujuan untuk membina kepercayaan di kalangan profesional penjagaan kesihatan dan memastikan penerimaan AI yang bertanggungjawab dalam penjagaan kesihatan.
Strategi untuk Meminimumkan Halusinasi AI
- Pembesaran Data: Meluaskan set data latihan dengan maklumat perubatan yang pelbagai dan berkualiti tinggi untuk meningkatkan asas pengetahuan model.
- Mekanisme Penyemakan Fakta: Memasukkan mekanisme untuk mengesahkan ketepatan maklumat yang dihasilkan oleh model AI berdasarkan sumber perubatan yang boleh dipercayai.
- Pembelajaran Pengukuhan: Melatih model AI untuk mengutamakan ketepatan dan mengelakkan penjanaan maklumat spekulatif atau tidak berasas.
- Pengawasan Manusia: Melaksanakan sistem yang membenarkan pakar klinik manusia menyemak dan mengesahkan output model AI, memastikan ia tepat dan sesuai.
- AI yang Boleh Dijelaskan (XAI): Membangunkan algoritma AI yang memberikan penjelasan untuk keputusan mereka, menjadikannya lebih mudah untuk pakar klinik memahami dan mempercayai cadangan AI.
Profil Pelatih Ideal: Kemahiran dan Tanggungjawab
Pemohon yang berjaya untuk latihan industri ini perlu memiliki set kemahiran pelbagai rupa, yang merangkumi kedua-dua pengetahuan perubatan dan kepakaran teknikal. Mereka akan bertanggungjawab untuk:
- Mereka bentuk model untuk soalan perubatan: Menyusun struktur dan parameter model AI yang boleh menjawab pertanyaan perubatan dengan berkesan.
- Menyusun proses penilaian untuk keupayaan perubatan model: Membangunkan kaedah untuk menilai ketepatan, kebolehpercayaan dan keselamatan model AI dalam konteks perubatan.
Calon yang ideal akan menunjukkan:
- Pemahaman yang kukuh tentang terminologi dan konsep perubatan: Penting untuk melabel data perubatan dengan tepat dan menilai prestasi model AI.
- Kemahiran dalam bahasa pengaturcaraan seperti Python: Perlu untuk memanipulasi data, membina model AI, dan mengautomasikan tugas.
- Pengalaman bekerja dengan model bahasa besar: Kebiasaan dengan kekuatan dan batasan LLM dalam domain perubatan.
- Kemahiran komunikasi dan kerjasama yang baik: Penting untuk bekerja dengan berkesan dengan pelatih, penyelidik dan profesional penjagaan kesihatan yang lain.
- Komitmen terhadap pembangunan AI yang beretika: Pemahaman yang mendalam tentang pertimbangan etika yang mengelilingi penggunaan AI dalam penjagaan kesihatan, termasuk privasi data, bias dan ketelusan.
Masa Depan AI dalam Penjagaan Kesihatan: Optimisme Berhati-hati
Program latihan industri DeepSeek mewakili langkah penting ke arah mengintegrasikan AI ke dalam penjagaan kesihatan. Dengan melabur dalam anotasi data dan penambahbaikan model, DeepSeek berusaha untuk meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan sistem AInya. Walau bagaimanapun, kebimbangan yang dibangkitkan oleh penyelidik China menggariskan keperluan untuk berhati-hati dan mempertimbangkan dengan teliti potensi risiko yang terlibat.
Masa depan AI dalam penjagaan kesihatan bergantung pada keupayaan untuk:
- Membangunkan sistem AI yang berkuasa dan boleh dipercayai.
- Menangani pertimbangan etika yang mengelilingi penggunaan AI dalam penjagaan kesihatan.
- Memastikan AI digunakan untuk menambah, bukan menggantikan, pakar klinik manusia.
- Menggalakkan ketelusan dan kebolehan untuk dijelaskan dalam algoritma AI.
- Memupuk kerjasama antara pembangun AI, profesional penjagaan kesihatan dan pengawal selia.
Dengan tumpuan pada pembangunan dan penggunaan yang bertanggungjawab, AI berpotensi untuk merevolusikan penjagaan kesihatan, meningkatkan hasil pesakit dan mengubah cara perubatan diamalkan.