చైనా ఆస్పత్రులలో దీప్‌సీక్ AI యొక్క వేగవంతమైన స్వీకరణపై ఆందోళనలు
చైనా పరిశోధకుల బృందం ఆసుపత్రి అమరికలలో కృత్రిమ మేధస్సు నమూనా (artificial intelligence model) దీప్‌సీక్‌ను శీఘ్రంగా అనుసంధానం చేయడంపై ఆందోళన వ్యక్తం చేసింది. ముఖ్యంగా స్టార్టప్ యొక్క ఆర్థిక ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాల విస్తృత వినియోగం కారణంగా క్లినికల్ భద్రత మరియు డేటా గోప్యతకు సంబంధించిన సంభావ్య ప్రమాదాలను వారి విశ్లేషణ హైలైట్ చేస్తుంది.
మార్చి ప్రారంభం నాటికి, దీప్‌సీక్ యొక్క పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) క్లినికల్ డయాగ్నస్టిక్స్ మరియు వైద్య నిర్ణయ మద్దతు కోసం కనీసం 300 చైనా ఆసుపత్రులలో ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
*జర్నల్ ఆఫ్ ది అమెరికన్ మెడికల్ అసోసియేషన్ (JAMA)*లో ప్రచురించబడిన పరిశోధనా పత్రం, ఒప్పించదగినవిగా కనిపించే అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి దీప్‌సీక్ యొక్క మొగ్గును, అయితే వాస్తవానికి ఖచ్చితమైనది కాదని సూచిస్తుంది. AI యొక్క బలమైన తార్కిక సామర్థ్యాలు ఉన్నప్పటికీ, ఇది గణనీయమైన క్లినికల్ ప్రమాదాలను సృష్టించవచ్చు. బీజింగ్‌లోని సింఘువా విశ్వవిద్యాలయంలోని పరిశోధనా విభాగమైన సింఘువా మెడిసిన్ వ్యవస్థాపక అధిపతి వోంగ్ టియన్ యిన్ పరిశోధనా బృందంలో సభ్యుడు.
ఈ హెచ్చరిక నోట్, చైనాలో దీప్‌సీక్‌పై ఉన్న ప్రబలమైన ఉత్సాహానికి విరుద్ధంగా ఉంది. దాని సరసమైన మరియు అధిక-పనితీరు గల V3 మరియు R1 నమూనాలకు ప్రసిద్ధి చెందిన స్టార్టప్, చైనా యొక్క AI అభివృద్ధికి చిహ్నంగా మారింది.
ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు విమర్శనాత్మక మూల్యాంకనం లేకుండా దీప్‌సీక్ అవుట్‌పుట్‌లపై ఎక్కువగా ఆధారపడే లేదా అంగీకరించే ప్రమాదం ఉందని వోంగ్ మరియు అతని సహ రచయితలు నొక్కి చెప్పారు. ఇది రోగ నిర్ధారణలో లోపాలకు లేదా పక్షపాత చికిత్స ప్రణాళికలకు దారితీయవచ్చు. దీనికి విరుద్ధంగా, జాగ్రత్తగా ఉండే వైద్యులు సమయ పరిమితుల క్రింద AI అవుట్‌పుట్‌లను ధృవీకరించే అదనపు భారాన్ని ఎదుర్కొంటారు.
ఆన్-సైట్ డిప్లోయ్‌మెంట్‌లో భద్రతా ప్రమాదాలు
భద్రత మరియు గోప్యతకు సంబంధించిన ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి ఆసుపత్రులు తరచుగా దీప్‌సీక్ నమూనాల ప్రైవేట్, ఆన్-సైట్ డిప్లోయ్‌మెంట్‌లను ఎంచుకుంటుండగా, ఈ విధానం దాని స్వంత సమస్యలను పరిచయం చేస్తుంది. పరిశోధకుల ప్రకారం, ఇది “వ్యక్తిగత ఆరోగ్య సంరక్షణ సౌకర్యాలకు భద్రతా బాధ్యతలను మారుస్తుంది”, వాటిలో చాలా వాటికి అవసరమైన సైబర్ సెక్యూరిటీ రక్షణలు లేకపోవచ్చు.
చైనాలో తగినంత ప్రాథమిక ఆరోగ్య సంరక్షణ మౌలిక సదుపాయాలు మరియు విస్తృతమైన స్మార్ట్‌ఫోన్ వినియోగం కలయిక క్లినికల్ భద్రత గురించి ఆందోళనలను తీవ్రతరం చేసే “పరిపూర్ణ తుఫాను”ను సృష్టిస్తుందని పరిశోధకులు పేర్కొన్నారు.
పరిశోధకులు ఇలా పేర్కొన్నారు, “సంక్లిష్ట వైద్య అవసరాలు కలిగిన వెనుకబడిన జనాభా ఇప్పుడు AI-ఆధారిత ఆరోగ్య సిఫార్సులకు अभूतपूर्व ప్రాప్తిని కలిగి ఉంది, కానీ సురక్షిత అమలుకు అవసరమైన క్లినికల్ పర్యవేక్షణ తరచుగా ఉండదు.”
ఆరోగ్య సంరక్షణ అమరికలలో LLMల పరిశీలన
ఈ పత్రం క్లినికల్ మరియు వైద్య అమరికలలో LLMల వినియోగం గురించి పెరుగుతున్న సంభాషణలకు దోహదం చేస్తుంది. చైనాలోని ఇతర సంస్థలు కూడా స్వీకరణ వేగవంతం కావడంతో LLMలను పరిశీలించడం ప్రారంభించాయి. గత నెలలో హాంగ్ కాంగ్లోని చైనీస్ విశ్వవిద్యాలయంలోని పరిశోధకులు ప్రచురించిన మరొక పత్రం AI ఏజెంట్ల సైబర్ సెక్యూరిటీ దుర్బలత్వాలను పరిశీలించింది మరియు సాధారణంగా ఉపయోగించే LLMల ద్వారా ఆధారితమైనవి వివిధ దాడులకు గురయ్యాయని కనుగొన్నారు, వీటిలో దీప్‌సీక్-R1 ఎక్కువగా గురవుతుంది.
జనరేటివ్ AI సాంకేతికతల పెరుగుదల మధ్య చైనా ఆరోగ్య సంరక్షణలో LLMల స్వీకరణను వేగవంతం చేసింది. గత నెలలో చైనా ఆర్థిక సాంకేతిక సంస్థ యాంట్ గ్రూప్ తన అలీపే చెల్లింపుల యాప్‌లో దాదాపు 100 AI వైద్య ఏజెంట్‌లను పరిచయం చేసింది. ఈ ఏజెంట్‌లకు ప్రముఖ చైనా ఆసుపత్రుల నుండి వైద్య నిపుణుల మద్దతు ఉంది.
సింఘువా విశ్వవిద్యాలయంలో ఇంక్యుబేటెడ్ అయిన స్టార్టప్ తైరిక్స్ నవంబర్‌లో వర్చువల్ హాస్పిటల్ ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క అంతర్గత పరీక్షను ప్రారంభించింది. ఈ వేదికలో అత్యవసర, శ్వాసకోశ, పీడియాట్రిక్స్ మరియు కార్డియాలజీతో సహా 21 విభాగాలను కవర్ చేసే 42 AI వైద్యులు ఉన్నారు. ఈ ఏడాది చివర్లో ఈ వేదికను ప్రజలకు ప్రారంభించాలని కంపెనీ యోచిస్తోంది.
ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI చుట్టూ ఉన్న ఆందోళనలలోకి మరింత లోతుగా ప్రవేశించడం
AI యొక్క శీఘ్ర అనుసంధానం, ముఖ్యంగా చైనాలోని ఆరోగ్య సంరక్షణ అమరికలలో దీప్‌సీక్ వంటి పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు), దాని సంభావ్య ప్రయోజనాలను సమర్థించేవారి మధ్య మరియు జాగ్రత్త వహించాలని కోరేవారి మధ్య చర్చను రేకెత్తించింది. AI రోగ నిర్ధారణ, చికిత్స మరియు సంరక్షణకు ప్రాప్తిని మెరుగుపరచడానికి ఉత్తేజకరమైన అవకాశాలను అందిస్తున్నప్పటికీ, అనేక అంశాలు మరింత కొలిచిన విధానానికి హామీ ఇస్తాయి. పరిశోధకులు లేవనెత్తిన ఆందోళనలు ఇటువంటి క్లిష్టమైన డొమైన్‌లో AIని అమలు చేయడం యొక్క సంక్లిష్టతలు మరియు సంభావ్య ప్రమాదాలను హైలైట్ చేస్తాయి.
AI-ఉత్పత్తి సమాచారం యొక్క విశ్వసనీయత ప్రధాన ఆందోళనలలో ఒకటి. LLMలు విస్తారమైన డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందుతాయి, కానీ ఈ డేటాసెట్‌లలో పక్షపాతాలు, సరికానితనం లేదా వాడుకలో లేని సమాచారం ఉండవచ్చు. ఫలితంగా, AI నమూనాలు కొన్నిసార్లు నమ్మశక్యంగా కనిపించే అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయగలవు, కానీ వాస్తవానికి తప్పుగా ఉంటాయి. ఇది వైద్య అమరికలలో గణనీయమైన ప్రమాదాన్ని పెంచుతుంది, ఇక్కడ రోగనిర్ధారణ లోపాలు లేదా సరికాని చికిత్స సిఫార్సులు రోగులకు తీవ్రమైన పరిణామాలను కలిగిస్తాయి.
AIపై ఎక్కువగా ఆధారపడే ప్రమాదం
మరొక ఆందోళన ఏమిటంటే ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు AIపై ఎక్కువగా ఆధారపడే అవకాశం ఉంది మరియు వారి విమర్శనాత్మక ఆలోచనా నైపుణ్యాలను కోల్పోతారు. వైద్యులు మరియు నర్సులు AI అవుట్‌పుట్‌లను తప్పులేనివిగా పరిగణించడం ప్రారంభిస్తే, వారు రోగుల పరిస్థితులను సరిగ్గా అంచనా వేయడంలో, ముఖ్యమైన వివరాలను విస్మరించడంలో లేదా AI యొక్క సిఫార్సులను ప్రశ్నించడంలో విఫలం కావచ్చు. ఇది రోగనిర్ధారణ లోపాలకు, సరికాని చికిత్సలకు మరియు సంరక్షణ నాణ్యతలో క్షీణతకు దారితీయవచ్చు.
மேலும், AIని విస్తృతంగా స్వీకరించడం డేటా గోప్యత, అల్గారిథమిక్ పక్షపాతం మరియు ఉద్యోగ స్థానభ్రంశం యొక్క సంభావ్యత గురించి నైతిక మరియు సామాజిక ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. రోగులు తమ ఆరోగ్య డేటా యొక్క భద్రత మరియు గోప్యత గురించి ఆందోళన చెందవచ్చు, ప్రత్యేకించి AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగిస్తే. అల్గారిథమిక్ పక్షపాతం జనాభా యొక్క వైవిధ్యాన్ని ఖచ్చితంగా ప్రతిబింబించని డేటాపై AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇస్తే ఇప్పటికే ఉన్న ఆరోగ్య అంతరాలను కొనసాగించగలదు మరియు తీవ్రతరం చేయగలదు.
ఆవిష్కరణ మరియు జాగ్రత్త మధ్య సమతుల్యతను సాధించడం
ఈ ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి, ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క అనుసంధానానికి మరింత జాగ్రత్తగా మరియు బాధ్యతాయుతమైన విధానాన్ని అవలంబించడం చాలా అవసరం. ఇందులో ఇవి ఉన్నాయి:
- ఖచ్చితమైన పరీక్ష మరియు ధ్రువీకరణ: క్లినికల్ అమరికలలో AI నమూనాలను అమలు చేయడానికి ముందు, వాటి ఖచ్చితత్వం, విశ్వసనీయత మరియు న్యాయాన్ని నిర్ధారించడానికి విభిన్న జనాభాపై పూర్తిగా పరీక్షించి ధ్రువీకరించాలి.
- మానవ పర్యవేక్షణ: AIని మానవ తీర్పును పెంచడానికి ఒక సాధనంగా ఉపయోగించాలి, అంతేగానీ దాన్ని భర్తీ చేయడానికి కాదు. ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు వైద్యపరమైన నిర్ణయాలు తీసుకునే ముందు AI అవుట్‌పుట్‌లను ఎల్లప్పుడూ సమీక్షించాలి మరియు ధృవీకరించాలి.
- పారదర్శకత మరియు వివరణాత్మకత: AI నమూనాలు పారదర్శకంగా మరియు వివరించదగినవిగా ఉండాలి, తద్వారా ఆరోగ్య సంరక్షణ நிபுणர்களுக்கு அவை తమ సిఫార్సులకు ఎలా వస్తాయో అర్థం చేసుకోవచ్చు. இது AIపై నమ్మకాన్ని పెంపొందించడానికి మరియు సంభావ్య లోపాలు அல்லது పక్షపాతాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
- డేటా గోప్యత మరియు பாதுகாப்பு: రోగుల డేటా యొక్క గోప్యత మరియు భద్రతను రక్షించడానికి బలమైన రక్షణలు ఏర్పాటు చేయాలి. இதில் தகவல் அறிந்த சம்மதம் பெறுதல், பலமான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை అమలు செய்வது மற்றும் தரவு பாதுகாப்பு விதிமுறைகளை கடுமையாக பின்பற்றுவது அடங்கும்.
- கல்வி மற்றும் பயிற்சி: ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు AIని సమర్థవంతంగా మరియు బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగించడంపై సమగ్ర శిక్షణ పొందాలి. இதில் AI యొక్క పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడం, சாத்தியமான பிழறாட்டிలను அங்கீகரிப்பது மற்றும் AI வெளியீடுகளை விமர்சனப்பூர்வமாக மதிப்பீடு செயவது ஆகியவையும் அடங்கும்.
సైబర్ సెక్యూరిటీ దుర్బలత్వాలను పరిష్కరించడం
హాంగ్ కాంగ్లోని చైనీస్ విశ్వవిద్యాలయ పరిశోధకులు హైలైట్ చేసిన AI ఏజెంట్ల సైబర్ సెక్యూరిటీ దుర్బలత్వాలు ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థల సమగ్రత మరియు భద్రతకు గణనీయమైన ముప్పును కలిగిస్తాయి. AI నమూనాలు దాడులకు గురయ్యే అవకాశం ఉంటే, ದುಷ್ಕృತ್ಯகாரர்கள் AI యొక్క అవుట్‌పుట్‌లను மாற்றுவதற்கு, முக்கியமான நோயாளி தரவை அணுகுவதற்கு அல்லது சுகாதார நடவடிக்கைகளை சீர்குலைப்பதற்கு சாத்தியமிருக்கிறது.
இந்த பாதிப்புகளை சரிசெய்ய, கடுமையான சைபர் பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்துவது அவசியம், அவை:
- பாதுகாப்பான குறிமுறையாக்க முறைகள்: SQL ஊசி, குறுக்கு தளம் ஸ்கிரிப்டிங் மற்றும் பஃபர் ஓவர்ஃப்ளோஸ் போன்ற பாதிப்புகளை предотвраதிக்க பாதுகாப்பான குறிமுறையாக்க முறைகளைப் பயன்படுத்தி AI உருவாக்கப்படும்.
- தொடர்ச்சியான பாதுகாப்பு தணிக்கைகள்: संभावित குறைபாடுகளை கண்டறிந்து சரி செய்ய AI அமைப்புகள் தொடர்ந்து பாதுகாப்பு தணிக்கைக்கு உட்படுத்தப்பட வேண்டும்.
- உட்சேரல் கண்டறிதல் மற்றும் தடுப்பு அமைப்புகள்: கெடுதல் நடவடிக்கைகளுக்காக AI அமைப்புகளை கண்காணிக்கவும் அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலை தடுக்கவும் ஊடுருவல் கண்டறிதல் மற்றும் பாதுகாப்பு அமைப்புகள் செயல்படுத்தப்பட வேண்டும்.
- தரவு குறியாக்கம்: போக்குவரத்தில் மற்றும் பயன்பாட்டில் இருக்கும் முக்கியமான நோயாளி தரவை அங்கீரகிக்கப்படாத அணுகலில் இருந்து பாதுகாக்க குறியாக்கப்பட வேண்டும்.
- அணுகல் கட்டுப்பாடுகள்: அங்கீகரிக்கப்பட்ட பணியாளர்கள் AI அமைப்புகள் மற்றும் தரவுகளுக்கு அணுகல் கட்டுப்படுத்த கடுமையான அணுகல் கட்டுப்பாடுகள் செயல்படுத்தப்பட வேண்டும்.
நெறிமுறைக் கருதுகோள்கள்
தொழில்நுட்ப சவால்களுக்கு அப்பால், சுகாதாரத் தில் AI இணைப்பது பல முக்கியமான நெறிமுறைக் கருதுகோள்களை எழுப்புகிறது. அவை:
- அல்காரிதமிక్ பட்சபாதம்: AI மாதிரிகள் தரவுகளுடன் பரக்கடத்தப்பட்டால், ஏற்கனவே நிலவும் உடல்நல வித்தியாசங்களை அதிகமாக்கலாம், இது மொத்த பரப்பளவை பிரதிபலிக்காது. AI மாதிரிகள்公平மாகவும் பாரபட்சமற்றதாக இருக்க வேண்டும் என்பது அவசியம்.
- தரவு隐私: நோயாளி தகவல்கள், குறிப்பாக AI பயிற்சி அளிக்கப் பயன்படுத்தினால் அவற்றின் பாதுகாப்பு பற்றி கவலைப்படலாம். நோயாளி சம்மதத்தைக் காகவேண்டுமன்று மற்றும் தரவுጠበவக்கட்டாயம்.
- பார்வை மற்றும் விவரணை தன்மை: AI மாதிரிகள் பார்வை மற்றும் வியக்கத் தன்மையுடன் இருக்சே வேண்டும், அத்துடன், பரிந்துரைகள் வந்தாலும் அதன் காரணமாகப் நோயாளிகள் அறிதல் வேண்டும்.இது AIயில் நம்பிக்கை கட்ட உதவிசெயும்.
- கணக்கீடு: AI அமைப்புகளுடைய முடிவுகளுக்கு பொறுப்பைக் கையாளுவதற்கு வழிசெய் வேண்டும். ஒரு AI மாதிரி தவறாக நோய்நிருவணம் செய்தால் அல்லது பொருத்தமற்ற சிகிச்சையை பரிந்துரைத்தால் ఎవరు பொறுப்பாகுவது?
எதிர்கால பாதை
சுகாதாரத்தில் AI இணைப்பதன் மூலம் சிறப்பான நோயாளி பாதுகாப்பு, சிலவு குறைப்பு மற்றும் திறம்பட்ட சுகாதார அமைப்பு உண்டாக்கலாம். ஆனால் கவனமாக அணுகி எந்த வகை அபாயங்களுக்கெதிராகவும் தயாராய் இருக்கவேண்டும். பொறுப்பானதுமானா மற்றும் நெறிமுறையுடன்னான பாதையில் பயணிப்பதவன் மூலம், AI மூலம் நல்ல சுகாதாரத்தை வழங்கலாம்.