DeepSeek yatafuta wanafunzi kuboresha AI afya

Kampuni ya Kichina ya AI inayoitwa DeepSeek inatafuta kwa bidii wanafunzi wa kuweka lebo data ya matibabu kwa uangalifu, lengo likiwa ni kuongeza usahihi na uaminifu wa matumizi ya AI ndani ya mazingira ya hospitali. Hatua hii inasisitiza ujumuishaji unaoongezeka wa AI, haswa mifumo ya chanzo huria, katika huduma ya afya ya Kichina, ambapo inatumiwa kutoa utambuzi na maagizo. Hata hivyo, pia inakuja huku kukiwa na uchunguzi unaokua wa hatari zinazoweza kuhusishwa na kupelekwa haraka kwa teknolojia hizi.

Fursa ya Mafunzo: Uchambuzi wa Kina

Programu ya mafunzo ya DeepSeek inatoa fidia ya kila siku ya yuan 500 (takriban US$70) kwa watu wanaoweza kujitolea kwa wiki ya kazi ya siku nne. Jukumu kuu la wanafunzi hawa linahusu kuweka lebo data ya matibabu, haswa kwa matumizi yanayohusiana na zana za “utambuzi saidizi wa hali ya juu”. Nafasi hizi ziko Beijing, zikiwaweka wanafunzi katikati ya shughuli za DeepSeek na mstari wa mbele wa mazingira ya maendeleo ya AI ya Uchina.

Tangazo la kazi kwenye Boss, jukwaa maarufu la kuajiri, linaeleza sifa maalum kwa wanafunzi watarajiwa. Wagombea bora wana historia thabiti ya matibabu, ambayo kwa kawaida huonyeshwa na uandikishaji kama mwanafunzi wa mwaka wa nne au kuwa na shahada ya uzamili. Zaidi ya hayo, jukumu linahitaji uzoefu na mifumo mikubwa ya lugha (LLMs), ustadi katika kuandika msimbo wa Python, na uwezo wa kuunda misukumo madhubuti kwa mifumo mikubwa ya AI. Seti hii ya ujuzi yenye mambo mengi inaonyesha asili ngumu ya kazi inayohusika, inayohitaji ujuzi wa matibabu na utaalam wa kiufundi.

Majukumu Muhimu ya Wanafunzi

• .Uwekaji Lebo wa Data kwa Kina: Kutoa lebo sahihi na thabiti kwa data ya matibabu, kuhakikisha mifumo ya AI inafunzwa kwa taarifa za ubora wa juu.
• .Umahiri wa LLM: Kufanya kazi na mifumo mikubwa ya lugha ili kuelewa uwezo na mapungufu yao katika muktadha wa matibabu.
• .Usimbaji wa Python: Kutumia Python kudhibiti data, kujiendesha michakato, na uwezekano wa kuchangia katika maendeleo ya algoriti za AI.
• .Uhandisi wa Misukumo: Kutengeneza misukumo bora ambayo inatoa majibu sahihi na muhimu kutoka kwa mifumo ya AI, haswa katika hali za uchunguzi.

Kupitishwa kwa AI ya DeepSeek katika Hospitali za Kichina

Mpango huu unaambatana na mwelekeo mpana wa hospitali za Kichina kukumbatia mifumo ya AI ya chanzo huria kutoka kwa kampuni kama DeepSeek. Mifumo hii ya AI inatumiwa kusaidia katika kutoa utambuzi na maagizo, uwezekano wa kurahisisha utendakazi na kuboresha huduma kwa wagonjwa. Kufikia Machi, inakadiriwa hospitali 300 kote Uchina zilikuwa zimeanza kuingiza LLM za DeepSeek katika uchunguzi wao wa kimatibabu na mifumo ya usaidizi wa maamuzi ya matibabu.

Anasa ya AI katika huduma ya afya inatokana na uwezo wake wa:

• .Kuongeza Usahihi wa Utambuzi: Algoriti za AI zinaweza kuchanganua idadi kubwa ya data ya matibabu ili kutambua mifumo na mambo yasiyo ya kawaida ambayo yanaweza kukoswa na kliniki za binadamu.
• .Kuharakisha Utambuzi: AI inaweza kuharakisha mchakato wa utambuzi, na kusababisha matibabu ya haraka na uwezekano wa kuboresha matokeo ya wagonjwa.
• .Kubinafsisha Mipango ya Matibabu: AI inaweza kuchanganua data ya mgonjwa binafsi ili kubinafsisha mipango ya matibabu kwa mahitaji yao maalum na hali.
• .Kupunguza Gharama za Huduma ya Afya: Kwa kujiendesha kazi na kuboresha ufanisi, AI inaweza kuchangia katika kupunguza gharama za huduma ya afya.

Wasiwasi na Ukosoaji Kuhusu Kupitishwa Haraka kwa AI

Licha ya faida zinazowezekana, kupitishwa haraka kwa AI ya DeepSeek na hospitali hakujakuwa bila wakosoaji wake. Timu ya watafiti wa Kichina imeeleza wasiwasi kuhusu usalama wa kimatibabu na hatari za faragha zinazoweza kuhusishwa na utekelezaji huu mkubwa.

Katika makala iliyochapishwa katika jarida maarufu la matibabu JAMA (Jarida la Jumuiya ya Madaktari ya Amerika), watafiti walionya dhidi ya kukubali AI bila kuzingatia katika huduma ya afya. Walisisitiza mwelekeo wa DeepSeek wa kutoa “matokeo yanayoaminika lakini yasiyo sahihi kibinadamu,” jambo ambalo kwa kawaida hurejelewa kama “hallucinations” katika jumuiya ya AI. Tabia hii, walisema, inaweza kusababisha “hatari kubwa ya kimatibabu,” uwezekano wa kuathiri usalama na ustawi wa wagonjwa.

Timu ya utafiti ilijumuisha takwimu mashuhuri katika jumuiya ya utafiti wa matibabu ya Kichina, kama vile Wong Tien Yin, mkuu mwanzilishi wa Tsinghua Medicine, muungano wa shule za utafiti wa matibabu katika Chuo Kikuu cha Tsinghua huko Beijing. Kuhusika kwao kunatoa uaminifu mkubwa kwa wasiwasi uliozushwa.

Hatari Zinazoweza Kuonyeshwa na Watafiti

• .AI Hallucinations: Uzalishaji wa taarifa zisizo sahihi kibinadamu au za kupotosha na mifumo ya AI, uwezekano wa kusababisha utambuzi mbaya au matibabu yasiyofaa.
• .Wasiwasi wa Faragha ya Data: Hatari ya data nyeti ya mgonjwa kuathiriwa au kutumiwa vibaya na mifumo ya AI.
• .Ukosefu wa Uwazi: Hali ya “sanduku jeusi” ya algoriti zingine za AI, na kuifanya iwe vigumu kuelewa jinsi zinavyofikia hitimisho lao.
• .Mwenendo Mbaya katika Algoriti za AI: Uwezekano wa algoriti za AI kudumisha au kukuza mwenendo mbaya uliopo katika huduma ya afya, na kusababisha tofauti katika matokeo ya matibabu.
• .Kutegemea AI Kupita Kiasi: Hatari ya wataalamu wa huduma ya afya kutegemea AI kupita kiasi, uwezekano wa kupunguza ujuzi wao wa kufikiri muhimu na uamuzi wa kimatibabu.

Jibu la DeepSeek: Kushughulikia AI Hallucinations

Akitambua uhalali wa wasiwasi huu, DeepSeek imeunganisha hatua za kushughulikia suala la AI hallucinations katika matumizi yake ya matibabu. Katika maelezo ya kazi yaliyochapishwa kwenye Boss, kampuni ilieleza wazi kwamba wanafunzi watajenga jukumu muhimu katika kuongeza uwezo wa matibabu wa DeepSeek, ikiwa ni pamoja na kuboresha ujuzi wa matibabu wa mifumo na kupunguza hallucinations katika maswali na majibu ya matibabu.

Mbinu hii ya juhudi inaonyesha kuwa DeepSeek imejitolea kuendeleza mifumo ya AI ambayo si yenye nguvu tu bali pia ya kuaminika na salama kwa matumizi katika mazingira ya kliniki. Kwa kuzingatia kupunguza hallucinations na kuboresha usahihi wa habari za matibabu, DeepSeek inalenga kujenga uaminifu kati ya wataalamu wa huduma ya afya na kuhakikisha kupitishwa kwa AI kwa kuwajibika katika huduma ya afya.

Mikakati ya Kupunguza AI Hallucinations

• .Uongezaji wa Data: Kupanua seti ya data ya mafunzo kwa taarifa mbalimbali za matibabu za ubora wa juu ili kuboresha msingi wa ujuzi wa mfumo.
• .Njia za Uthibitishaji: Kuunganisha njia za kuthibitisha usahihi wa taarifa zinazozalishwa na mfumo wa AI dhidi ya vyanzo vya kuaminika vya matibabu.
• .Kujifunza kwa Kuimarisha: Kufunza mfumo wa AI kutanguliza usahihi na huepuka kutoa taarifa za kubahatisha au zisizothibitishwa.
• .Usimamizi wa Binadamu: Kutekeleza mifumo ambayo inaruhusu kliniki za binadamu kukagua na kuthibitisha matokeo ya mfumo wa AI, kuhakikisha kwamba ni sahihi na yanafaa.
• .AI Inayoelezeka (XAI): Kuendeleza algoriti za AI ambazo hutoa maelezo kwa maamuzi yao, na kufanya iwe rahisi kwa kliniki kuelewa na kuamini mapendekezo ya AI.

Wasifu Bora wa Mwanafunzi: Ujuzi na Majukumu

Waombaji waliofanikiwa kwa mafunzo haya watahitaji kumiliki seti ya ujuzi yenye mambo mengi, inayojumuisha ujuzi wa matibabu na utaalam wa kiufundi. Watawajibika kwa:

• Kubuni mifumo ya maswali ya matibabu: Kutengeneza muundo na vigezo vya mifumo ya AI ambayo inaweza kujibu maswali ya matibabu kwa ufanisi.
• Kubuni michakato ya tathmini ya uwezo wa matibabu wa mfumo: Kuendeleza mbinu za kutathmini usahihi, uaminifu, na usalama wa mifumo ya AI katika muktadha wa matibabu.

Mgombea bora ataonyesha:

• Uelewa mkuu wa istilahi na dhana za matibabu: Muhimu kwa kuweka lebo data ya matibabu kwa usahihi na kutathmini utendaji wa mifumo ya AI.
• Umahiri katika lugha za programu kama Python: Muhimu kwa kudhibiti data, kujenga mifumo ya AI, na kujiendesha kazi.
• Uzoefu wa kufanya kazi na mifumo mikubwa ya lugha: Ujuzi wa nguvu na mapungufu ya LLM katika uwanja wa matibabu.
• Ujuzi bora wa mawasiliano na ushirikiano: Muhimu kwa kufanya kazi kwa ufanisi na wanafunzi wengine, watafiti, na wataalamu wa huduma ya afya.
• Ahadi ya maendeleo ya AI ya kimaadili: Uelewa mkuu wa mazingatio ya kimaadili yanayozunguka matumizi ya AI katika huduma ya afya, ikiwa ni pamoja na faragha ya data, mwenendo mbaya, na uwazi.

Mustakabali wa AI katika Huduma ya Afya: Tumaini la Tahadhari

Programu ya mafunzo ya DeepSeek inawakilisha hatua kubwa kuelekea kuunganisha AI katika huduma ya afya. Kwa kuwekeza katika ufafanuzi wa data na uboreshaji wa mfumo, DeepSeek inafanya kazi ya kuboresha usahihi na uaminifu wa mifumo yake ya AI. Hata hivyo, wasiwasi uliozushwa na watafiti wa Kichina unasisitiza haja ya tahadhari na kuzingatia kwa makini hatari zinazoweza kuhusika.

Mustakabali wa AI katika huduma ya afya unategemea uwezo wa:

• Kuendeleza mifumo ya AI ambayo ni yenye nguvu na ya kuaminika.
• Kushughulikia mazingatio ya kimaadili yanayozunguka matumizi ya AI katika huduma ya afya.
• Kuhakikisha kwamba AI inatumiwa kuongeza, si kuchukua nafasi, kliniki za binadamu.
• Kukuza uwazi na uelewekaji katika algoriti za AI.
• Kukuza ushirikiano kati ya waendelezaji wa AI, wataalamu wa huduma ya afya, na wasimamizi.

Kwa kuzingatia maendeleo na upelekaji wa kuwajibika, AI ina uwezo wa kuleta mapinduzi katika huduma ya afya, kuboresha matokeo ya wagonjwa na kubadilisha jinsi dawa inavyofanywa.