ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ 'ਚ DeepSeek AI: ਖਤਰੇ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ

ਚੀਨੀ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ DeepSeek AI ਨੂੰ “ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ” ਅਪਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ DeepSeek AI ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ 300 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਡੀਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਪਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚੀਨੀ ਮੈਡੀਕਲ ਭਾਈਚਾਰੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਭਰੀ ਆਵਾਜ਼ ਆਈ ਹੈ। ਸਿੰਗਹੁਆ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਡੀਨ ਹੁਆਂਗ ਤਿਆਨਯਿਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਿੱਚ JAMA ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਖੋਜ ਸਮੀਖਿਆ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, DeepSeek ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤੀ “ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼, ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ” ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਅੰਕੜੇ ਚੀਨ ਦੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਤਸਵੀਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੀਜੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ DeepSeek ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਿਦਾਨ ਸਹਾਇਤਾ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਹਸਪਤਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਖੋਜ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤੱਕ ਵੀ ਫੈਲੀ ਹੋਈ ਹੈ।

ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ 40 ਗੁਣਾ ਵਾਧਾ ਸਮੇਤ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ DeepSeek ਦੀ ਇੱਕ ਮਲਕੀਅਤ AI ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ, ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲੇ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

LLM DeepSeek-V3 ਅਤੇ DeepSeek-R1 ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਚੀਨੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਹਾਇਕ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹੋਣ ਦਾ ਵਿਲੱਖਣ ਫਾਇਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ LLMs ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਦਹਿਲੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਕਮੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

ਚੀਨ ਦੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਲਿਆ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਭੂਮੀ ਵਿੱਚ 30 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੇਂਗਰੂਈ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਕੰ., ਲਿਮਟਿਡ ਅਤੇ ਯੂਨਾਨ ਬਾਈਯਾਓ ਗਰੁੱਪ ਕੰ., ਲਿਮਟਿਡ ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਓਪਨ ਸੋਰਸ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਬੇਰੀ ਜੀਨ ਕੰ., ਲਿਮਟਿਡ ਦੇ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ 71% ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਚੇਤਾਵਨੀ ਸੰਕੇਤ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਜਾਂਚ

DeepSeek AI ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, JAMA ਦੀ ਖੋਜ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖਤਰੇ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਅਤੇ ਸਿੰਗਾਪੁਰ ਨੈਸ਼ਨਲ ਆਈ ਸੈਂਟਰ ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਹੁਆਂਗ ਤਿਆਨਯਿਨ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕਈ ਮੁੱਖ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ।

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ DeepSeek ਵਿੱਚ “ਦਿੱਖ ਵਿੱਚ ਜਾਇਜ਼ ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ” ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ “ਗੰਭੀਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜੋਖਮ” ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ। ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਨੂੰ AI ਮਨੋਕਲਪ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਮੈਡੀਕਲ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਮੌਤ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਖੋਜ ਟੀਮ ਨੇ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਡਾਕਟਰੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ DeepSeek ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ‘ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਦਾਨ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਦੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਬੋਝ ਝੱਲਣਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ

ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, DeepSeek AI ਦੀ ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਵੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਸਪਤਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਨਿੱਜੀ, ਆਨ-ਸਾਈਟ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪਹੁੰਚ “ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮੈਡੀਕਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦੀ ਹੈ,” ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਇੱਕ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ DeepSeek ਨੂੰ ਸਾਈਬਰ ਅਪਰਾਧੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਦੂਜੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ 11 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿਸਕੋ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ DeepSeek ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਿਹਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਾਈਬਰ ਅਪਰਾਧ ਅਤੇ ਝੂਠੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

DeepSeek ਦੀ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਿਲੱਖਣ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। DeepSeek ਦੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਡਾਉਨਲੋਡ ਅਤੇ ਸੋਧ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਵੀ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਦਾ ਵੱਡਾ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਫਰੰਟ ਲਾਈਨ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ

DeepSeek AI ਦੀ ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰ-ਮਰੀਜ਼ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਬਦਲਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਟਿਕਟੋਕ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵਾਇਰਲ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਿਰਾਸ਼ ਡਾਕਟਰ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਮਹਿਸੂਸ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ਅਤੇ AI ਸਹੀ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸਦਾ ਇਲਾਜ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣੌਤੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿਸਨੇ DeepSeek ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਸੀ।

ਇਹ ਕਿੱਸਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਡਾਕਟਰੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਡਾਕਟਰੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਰੋਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਖਤਰੇ ਦਾ "ਪਰਫੈਕਟ ਸਟੋਰਮ"

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਚੀਨ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਥਿਤੀ ਕਾਰਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਖਤਰੇ ਦਾ “ਪਰਫੈਕਟ ਸਟੋਰਮ” ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਢਲੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਨ। ਉਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ, “ਮੈਡੀਕਲ ਲੋੜਾਂ ਵਾਲੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਮੂਹ ਹੁਣ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਿਹਤ ਸਲਾਹ ਤੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਅਕਸਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।”

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ AI ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਬਰਾਬਰੀ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਸੀਮਤ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਢੁਕਵੀਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਭੂਗੋਲਿਕ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ

DeepSeek AI ਨੂੰ ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੁਝ ਦੇਸ਼ਾਂ ਨੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੇ ਉਪਾਅ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਟਲੀ, ਤਾਈਵਾਨ, ਆਸਟਰੇਲੀਆ ਅਤੇ ਦੱਖਣੀ ਕੋਰੀਆ ਨੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਭਿਆਸਾਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਕਾਰਨ ਸਰਕਾਰੀ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜਾਂ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਖਤਰਾ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਜ਼ਾਹਰ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਚੀਨੀ ਚੈਟਬੋਟ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਖਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ “ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਲੋਕਾਂ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਫਿਸ਼ਿੰਗ ਹਮਲੇ ਜਾਂ ਹੋਰ ਖਤਰਨਾਕ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।”

ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾੜਾ

ਵਿਆਪਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਚੀਨ ਦਾ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਢਾਂਚਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤੀ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਵਿਆਖਿਆ AI ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਬਦਲਣ ਦੀ, ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਕੋਈ ਵੀ ਮੈਡੀਕਲ AI ਉਤਪਾਦ ਚੀਨ ਦੀ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੈਡੀਕਲ ਬੀਮਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ,ਜੋ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਸ਼ੰਕਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਹਿਣ ਦਾ ਭਾਵ ਹੈ ਕਿ ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ DeepSeek AI ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਹਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਵੱਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸਾਵਧਾਨੀ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਖਾਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ DeepSeek ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਿਮਫੋਮਾ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਡਿਊਵਿਲ ਸਕੋਰ, ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਪਾੜਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਗਤੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ “ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼, ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ” ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ: ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਲ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੀਨ “ਸਮਾਰਟ ਹਸਪਤਾਲਾਂ” ਅਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ DeepSeek AI ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣਾਉਣਾ ਤਕਨੀਕੀ ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੈ, ਪਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋ ਰਹੀ ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਿੰਗਹੁਆ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਦੇ ਹੁਆਂਗ ਤਿਆਨਯਿਨ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਦੱਸੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸੱਦਾ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਣਗਹਿਲੀ ਵਾਲੀ ਜਾਂ ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ DeepSeek AI ਬਾਰੇ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਵਿਵਾਦ ਆਖਰਕਾਰ ਵਿਸ਼ਵ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾਨਲੇਵਾ ਡਾਕਟਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਵੇਲੇ ਕਿਹੜੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਮੰਨੀ ਜਾਵੇਗੀ? ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਹਤ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਵੇਗਾ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਚੀਨ ਵਿੱਚ, ਸਗੋਂ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ।