DeepSeek ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲਈ ਇੰਟਰਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ

ਚੀਨੀ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ DeepSeek ਹਸਪਤਾਲ ਦੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਟਰਨਾਂ (interns) ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਭਰਤੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਚੀਨੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ, ਦੇ ਵਧਦੇ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਦਾਨ (diagnoses) ਅਤੇ ਨੁਸਖ਼ੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪ ਮੌਕਾ: ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਝਾਤ

DeepSeek ਦਾ ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ 500 ਯੂਆਨ (ਲਗਭਗ US$70) ਦਾ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮੁਆਵਜ਼ਾ (compensation) ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਇੰਟਰਨਾਂ ਦੀ ਮੁੱਖ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਡਾਕਟਰੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ "ਐਡਵਾਂਸਡ ਸਹਾਇਕ ਨਿਦਾਨ" ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ। ਇਹ ਅਹੁਦੇ ਬੀਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਹਨ, ਇੰਟਰਨਾਂ ਨੂੰ DeepSeek ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਅਤੇ ਚੀਨ ਦੇ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

Boss ‘ਤੇ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਪੋਸਟਿੰਗ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਭਰਤੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਸੰਭਾਵੀ ਇੰਟਰਨਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੱਸਦੀ ਹੈ। ਆਦਰਸ਼ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਾਕਟਰੀ ਪਿਛੋਕੜ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੌਥੇ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਡਰਗ੍ਰੈਜੁਏਟ ਵਜੋਂ ਦਾਖਲੇ ਜਾਂ ਮਾਸਟਰ ਡਿਗਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਸਬੂਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣ, ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਵੱਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (prompt) ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹੁਨਰ ਸੈੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕੰਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮਹਾਰਤ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇੰਟਰਨਾਂ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ

• ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ: ਡਾਕਟਰੀ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਲੇਬਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
• LLM ਮੁਹਾਰਤ: ਡਾਕਟਰੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ।
• ਪਾਈਥਨ ਕੋਡਿੰਗ: ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਛੇੜਛਾੜ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
• ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ: ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ (diagnostic) ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ।

ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ DeepSeek ਦਾ AI ਅਪਣਾਉਣਾ

ਇਹ ਪਹਿਲਕਦਮੀ DeepSeek ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਚੀਨੀ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰੁਝਾਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਨੁਸਖ਼ੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮਾਰਚ ਤੱਕ, ਚੀਨ ਭਰ ਦੇ ਲਗਭਗ 300 ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ DeepSeek ਦੇ LLMs ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਸੀ।

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਲੁਭਾਵ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:

• ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਓ: AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਡਾਟੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖੁੰਝ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ: AI ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਬਣਾਓ: AI ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡਾਟੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਹਾਲਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
• ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਓ: ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਕੇ, AI ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤੇਜ਼ AI ਅਪਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਆਲੋਚਨਾਵਾਂ

ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਦੁਆਰਾ DeepSeek ਦੇ AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣਾ ਇਸਦੇ ਆਲੋਚਕਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਚੀਨੀ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸੰਭਾਵੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮਾਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਜ਼ਾਹਰ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਜਾਮਾ (ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਦਿ ਅਮਰੀਕਨ ਮੈਡੀਕਲ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ) ਨਾਮਕ ਮਸ਼ਹੂਰ ਮੈਡੀਕਲ ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ-ਸਮਝੇ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ DeepSeek ਦੀ "ਵਾਜਬ ਪਰ ਤੱਥਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ" ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਵਰਤਾਰਾ ਜਿਸਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ "ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ (Hallucinations)" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਇਹ ਰੁਝਾਨ "ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਜੋਖਮ" ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਲਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਖੋਜ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਚੀਨੀ ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸ਼ਖਸੀਅਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੌਂਗ ਟਿਏਨ ਯਿਨ, ਤਸਿੰਗਹੁਆ ਮੈਡੀਸਨ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਮੁਖੀ, ਬੀਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਸਿੰਗਹੁਆ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ ਸਕੂਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦਰਸਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮ

• AI ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ (Hallucinations): AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤੱਥਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਗਲਤ ਜਾਂ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗਲਤ ਨਿਦਾਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਇਲਾਜ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਰੀਜ਼ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਮਝੌਤਾ ਹੋਣ ਜਾਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਜੋਖਮ।
• ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਘਾਟ: ਕੁਝ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਿੱਟਿਆਂ ‘ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ।
• AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਈ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
• AI ‘ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਤਾ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੇ AI ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੋਚਣ ਦੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

DeepSeek ਦਾ ਜਵਾਬ: AI ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ (Hallucinations) ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, DeepSeek ਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਡਾਕਟਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ। Boss ‘ਤੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇੰਟਰਨ DeepSeek ਦੀਆਂ ਡਾਕਟਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰੀ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਸਮੇਤ, ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣਗੇ।

ਇਹ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਹੁੰਚ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ DeepSeek AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵੀ ਹਨ। ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ, DeepSeek ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।

AI ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ

• ਡਾਟਾ ਵਾਧਾ: ਮਾਡਲ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾਸੈਟ (dataset) ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ।
• ਤੱਥ-ਜਾਂਚ ਵਿਧੀ: ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਾਕਟਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ AI ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ।
• ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ: AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਅਤੇ ਅਟਕਲਾਂ (speculative) ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।
• ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨਾਂ ਨੂੰ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਹੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।
• ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ AI (XAI): AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨਾਂ ਲਈ AI ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਆਦਰਸ਼ ਇੰਟਰਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ: ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ

ਇਹਨਾਂ ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪਾਂ ਲਈ ਸਫਲ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹੁਨਰ ਸੈੱਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੀ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮਹਾਰਤ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ। ਉਹ ਇਸਦੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋਣਗੇ:

• ਡਾਕਟਰੀ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਡਾਕਟਰੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਡਾਕਟਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: ਡਾਕਟਰੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ।

ਆਦਰਸ਼ ਉਮੀਦਵਾਰ ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ:

• ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਝ: ਡਾਕਟਰੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਪਾਈਥਨ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ: ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਛੇੜਛਾੜ ਕਰਨ, AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਤਜਰਬਾ: ਡਾਕਟਰੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ LLMs ਦੀਆਂ ਤਾਕਤਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ।
• ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਹੁਨਰ: ਦੂਜੇ ਇੰਟਰਨਾਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
• ਨੈਤਿਕ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧਤਾ: ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸਮੇਤ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ।

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ: ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨ ਆਸ਼ਾਵਾਦ

DeepSeek ਦਾ ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਰਿਫਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਕੇ, DeepSeek ਆਪਣੀਆਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚੀਨੀ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਠਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ‘ਤੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸ ‘ਤੇ ਟਿਕੀ ਹੋਈ ਹੈ:

• AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦੋਵੇਂ ਹੋਣ।
• ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰੋ।
• ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਨਹੀਂ।
• AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਓ।
• AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ।

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ, AI ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਵਾਈ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।