Hofu Juu ya Matumizi ya Haraka ya DeepSeek AI Hospitalini Uchina

Timu ya watafiti wa China imetoa wasiwasi kuhusu ujumuishaji wa haraka wa DeepSeek, akili bandia, katika mazingira ya hospitali. Uchambuzi wao unaangazia hatari zinazoweza kutokea kwa usalama wa kliniki na faragha ya data, haswa kwa sababu ya matumizi makubwa ya mifumo ya wazi ya chanzo cha bei nafuu.

Kufikia mapema Machi, mifumo mikubwa ya lugha ya DeepSeek (LLMs) ilikuwa tayari ikitumika katika angalau hospitali 300 za China kwa uchunguzi wa kliniki na msaada wa uamuzi wa matibabu.

Iliyochapishwa katika Journal of the American Medical Association (JAMA), karatasi ya utafiti inaelekeza mwelekeo wa DeepSeek wa kutoa matokeo ambayo yanaonekana kushawishi lakini sio sahihi kiuhalisia. Licha ya uwezo mkubwa wa hoja wa AI, hii inaweza kusababisha hatari kubwa za kliniki. Wong Tien Yin, mkuu mwanzilishi wa Tsinghua Medicine, kitengo cha utafiti katika Chuo Kikuu cha Tsinghua huko Beijing, ni mshiriki wa timu ya utafiti.

Tahadhari hii inapingana na shauku iliyoenea kwa DeepSeek nchini China. Kampuni hiyo, inayoadhimishwa kwa mifumo yake ya V3 na R1 ya bei nafuu na yenye utendakazi wa hali ya juu, imekuwa ishara ya maendeleo ya AI ya China.

Wong na waandishi wenzake walisisitiza hatari kwamba wataalamu wa afya wanaweza kutegemea sana au kukubali matokeo ya DeepSeek bila tathmini muhimu. Hii inaweza kusababisha makosa katika utambuzi au mipango ya matibabu iliyoegemea upande mmoja. Kinyume chake, kliniki ambao wanabaki waangalifu watakabiliwa na mzigo ulioongezeka wa kuthibitisha matokeo ya AI chini ya vikwazo vya muda.

Hatari za Usalama katika Uwekaji Kazini Kwenye Tovuti

Wakati hospitali mara nyingi huchagua uwekaji kazini wa kibinafsi, kwenye tovuti wa mifumo ya DeepSeek ili kupunguza hatari zinazohusiana na usalama na faragha, njia hii inaleta matatizo yake. Kulingana na watafiti, "hubadilisha majukumu ya usalama kwa vituo vya afya vya kibinafsi," ambavyo vingi vinaweza kukosa ulinzi muhimu wa usalama wa mtandao.

Watafiti pia walibaini kuwa mchanganyiko wa miundombinu duni ya huduma ya msingi na matumizi makubwa ya simu mahiri nchini China hutengeneza "dhoruba kamili" ambayo inazidisha wasiwasi kuhusu usalama wa kliniki.

Watafiti wanasema, "Idadi ya watu wasiohudumiwa vizuri na mahitaji tata ya matibabu sasa wana ufikiaji usio na kifani wa mapendekezo ya afya yanayoendeshwa na AI, lakini mara nyingi hawana usimamizi wa kliniki unaohitajika kwa utekelezaji salama."

Ukaguzi wa LLMs katika Mazingira ya Huduma ya Afya

Karatasi hii inachangia mazungumzo yanayoongezeka kuhusu matumizi ya LLMs katika mazingira ya kliniki na matibabu. Mashirika mengine nchini China pia yanaanza kukagua LLMs kadiri matumizi yanavyoongezeka. Karatasi nyingine iliyochapishwa mwezi uliopita na watafiti katika Chuo Kikuu cha Hong Kong ilichunguza udhaifu wa usalama wa mtandao wa mawakala wa AI, na kugundua kuwa wale wanaotumia LLMs zinazotumiwa sana walikuwa hatarini dhidi ya mashambulizi mbalimbali, huku DeepSeek-R1 ikiwa ndiyo iliyo hatarini zaidi.

China imeharakisha matumizi ya LLMs katika huduma ya afya huku kukiwa na ongezeko kubwa la teknolojia za uzalishaji wa AI. Mwezi uliopita, Ant Group, kampuni ya teknolojia ya kifedha ya China, ilianzisha karibu mawakala 100 wa matibabu wa AI kwenye programu yake ya malipo ya Alipay. Mawakala hawa wanaungwa mkono na wataalamu wa matibabu kutoka hospitali maarufu za China.

Tairex, kampuni iliyoanzishwa katika Chuo Kikuu cha Tsinghua, ilianzisha majaribio ya ndani ya jukwaa la hospitali pepe mnamo Novemba. Jukwaa lina madaktari 42 wa AI wanaoshughulikia idara 21, ikiwa ni pamoja na dharura, upumuaji, watoto, na moyo. Kampuni ilifichua mipango ya kuzindua jukwaa kwa umma baadaye mwaka huu.

Kuzama Zaidi katika Wasiwasi Zinazoizunguka AI katika Huduma ya Afya

Ujumuishaji wa haraka wa AI, haswa mifumo mikubwa ya lugha (LLMs) kama DeepSeek, katika mazingira ya huduma ya afya nchini China umezua mjadala kati ya wale wanaoshikilia faida zake zinazowezekana na wale wanaohimiza tahadhari. Ingawa AI inatoa uwezekano wa kusisimua wa kuboresha uchunguzi, matibabu, na upatikanaji wa huduma, mambo kadhaa yanahitaji mbinu iliyopimwa zaidi. Wasiwasi ulioibuliwa na watafiti unaangazia ugumu na mitego inayoweza kutokea ya kupeleka AI katika eneo muhimu kama hilo.

Moja ya wasiwasi mkuu ni uaminifu wa habari inayozalishwa na AI. LLMs zimefunzwa kwenye hifadhidata kubwa, lakini hifadhidata hizi zinaweza kuwa na ubaguzi, makosa, au habari iliyopitwa na wakati. Kama matokeo, mifumo ya AI wakati mwingine inaweza kutoa matokeo ambayo yanaonekana kuaminika lakini, kwa kweli, sio sahihi. Hii inazua hatari kubwa katika mazingira ya matibabu, ambapo makosa ya uchunguzi au mapendekezo yasiyo sahihi ya matibabu yanaweza kuwa na matokeo mabaya kwa wagonjwa.

Hatari ya Kutegemea AI Kupita Kiasi

Wasiwasi mwingine ni uwezekano wa wataalamu wa afya kuwa tegemezi sana kwa AI na kupoteza ujuzi wao wa kufikiri kwa kina. Ikiwa madaktari na wauguzi wataanza kutibu matokeo ya AI kama yasiyokosea, wanaweza kushindwa kutathmini vya kutosha hali za wagonjwa, kupuuza maelezo muhimu, au kuhoji mapendekezo ya AI. Hii inaweza kusababisha makosa ya uchunguzi, matibabu yasiyofaa, na kupungua kwa ubora wa huduma.

Zaidi ya hayo, matumizi makubwa ya AI inazua maswali ya kimaadili na kijamii kuhusu faragha ya data, ubaguzi wa kimfumo, na uwezekano wa uhamishaji wa kazi. Wagonjwa wanaweza kuwa na wasiwasi kuhusu usalama na usiri wa data yao ya afya, haswa ikiwa inatumika kufunza mifumo ya AI. Ubaguzi wa kimfumo pia unaweza kuendeleza na kuzidisha tofauti zilizopo za afya ikiwa mifumo ya AI imefunzwa kwa data ambayo haiakisi kwa usahihi utofauti wa idadi ya watu.

Kupata Uwiano Kati ya Ubunifu na Tahadhari

Ili kupunguza hatari hizi, ni muhimu kupitisha mbinu ya tahadhari zaidi na ya kuwajibika kwa ujumuishaji wa AI katika huduma ya afya. Hii ni pamoja na:

• Upimaji na Uthibitishaji Mkali: Kabla ya kupeleka mifumo ya AI katika mazingira ya kliniki, inapaswa kujaribiwa kikamilifu na kuthibitishwa kwa idadi ya watu tofauti ili kuhakikisha usahihi, uaminifu, na haki yao.
• Usimamizi wa Binadamu: AI inapaswa kutumika kama chombo cha kuongeza, sio kuchukua nafasi ya, uamuzi wa binadamu. Wataalamu wa afya wanapaswa kukagua na kuthibitisha matokeo ya AI kabla ya kufanya maamuzi ya kliniki.
• Uwazi na Uelezekaji: Mifumo ya AI inapaswa kuwa wazi na kuelezeka, ili wataalamu wa afya waweze kuelewa jinsi wanavyofika kwenye mapendekezo yao. Hii inaweza kusaidia kujenga uaminifu katika AI na kutambua makosa au ubaguzi unaowezekana.
• Faragha na Usalama wa Data: Kinga kali zinapaswa kuwekwa ili kulinda faragha na usalama wa data ya mgonjwa. Hii ni pamoja na kupata idhini, kutekeleza hatua kali za usalama, na kuzingatia kanuni za ulinzi wa data.
• Elimu na Mafunzo: Wataalamu wa afya wanapaswa kupokea mafunzo kamili kuhusu jinsi ya kutumia AI kwa ufanisi na kwa kuwajibika. Hii ni pamoja na kuelewa mapungufu ya AI, kutambua ubaguzi unaowezekana, na kutathmini kwa kina matokeo ya AI.

Kushughulikia Udhaifu wa Usalama wa Mtandao

Udhaifu wa usalama wa mtandao wa mawakala wa AI, kama ilivyoangaziwa na watafiti katika Chuo Kikuu cha Hong Kong, una hatari kubwa kwa uadilifu na usalama wa mifumo ya huduma ya afya. Ikiwa mifumo ya AI inaweza kushambuliwa, wahusika hasidi wanaweza kuendesha matokeo ya AI, kufikia data nyeti ya mgonjwa, au kuvuruga shughuli za huduma ya afya.

Ili kushughulikia udhaifu huu, ni muhimu kutekeleza hatua kali za usalama wa mtandao, kama vile:

• Mazoea Salama ya Usimbaji: Mifumo ya AI inapaswa kuandaliwa kwa kutumia mazoea salama ya usimbaji ili kuzuia udhaifu kama vile uingizaji wa SQL, hati kati ya tovuti, na kufurika kwa bafa.
• Ukaguzi wa Usalama wa Mara kwa Mara: Mifumo ya AI inapaswa kufanyiwa ukaguzi wa usalama wa mara kwa mara ili kutambua na kushughulikia udhaifu unaowezekana.
• Mifumo ya Kugundua na Kuzuia Uvamizi: Mifumo ya kugundua na kuzuia uvamizi inapaswa kutekelezwa ili kufuatilia mifumo ya AI kwa shughuli hasidi na kuzuia ufikiaji usioidhinishwa.
• Usimbaji Fiche wa Data: Data nyeti ya mgonjwa inapaswa kusimbwa fiche njiani na mahali ilipo ili kuilinda dhidi ya ufikiaji usioidhinishwa.
• Udhibiti wa Ufikiaji: Udhibiti mkali wa ufikiaji unapaswa kutekelezwa ili kuzuia ufikiaji wa mifumo ya AI na data kwa wafanyikazi walioidhinishwa.

Mambo ya Kuzingatia ya Kimaadili

Zaidi ya changamoto za kiufundi, ujumuishaji wa AI katika huduma ya afya inazua mambo kadhaa muhimu ya kuzingatia ya kimaadili. Hizi ni pamoja na:

• Ubaguzi wa Kimfumo: Mifumo ya AI inaweza kuendeleza na kuzidisha tofauti zilizopo za afya ikiwa imefunzwa kwa data ambayo haiakisi kwa usahihi utofauti wa idadi ya watu. Ni muhimu kuhakikisha kwamba mifumo ya AI ni ya haki na haina ubaguzi.
• Faragha ya Data: Wagonjwa wanaweza kuwa na wasiwasi kuhusu faragha ya data yao ya afya, haswa ikiwa inatumika kufunza mifumo ya AI. Ni muhimu kupata idhini na kulinda data ya mgonjwa.
• Uwazi na Uelezekaji: Mifumo ya AI inapaswa kuwa wazi na kuelezeka, ili wagonjwa waweze kuelewa jinsi wanavyofika kwenye mapendekezo yao. Hii inaweza kusaidia kujenga uaminifu katika AI.
• Uwajibikaji: Ni muhimu kuanzisha mistari wazi ya uwajibikaji kwa maamuzi yaliyofanywa na mifumo ya AI. Nani anawajibika ikiwa mfumo wa AI unafanya utambuzi mbaya au unapendekeza matibabu yasiyofaa?

Njia ya Mbele

Ujumuishaji wa AI katika huduma ya afya ina uwezo mkubwa wa kuboresha huduma ya mgonjwa, kupunguza gharama, na kuongeza ufanisi wa mifumo ya huduma ya afya. Hata hivyo, ni muhimu kukaribia ujumuishaji huu kwa tahadhari na kushughulikia hatari na changamoto zinazowezekana. Kwa kupitisha mbinu ya kuwajibika na ya kimaadili, tunaweza kutumia nguvu ya AI kubadilisha huduma ya afya kwa bora.