వైద్య డేటా లేబులింగ్‌తో AIని మెరుగుపరచడానికి DeepSeek ఇంటర్న్‌ల కోసం చూస్తోంది

చైనీస్ AI స్టార్టప్ DeepSeek వైద్య డేటాను ఖచ్చితంగా లేబుల్ చేయడానికి ఇంటర్న్‌ల కోసం చురుకుగా నియమించుకుంటోంది, ఆసుపత్రి అమరికలలో AI అనువర్తనాల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు విశ్వసనీయతను పెంచడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ చర్య AI యొక్క పెరుగుతున్న అనుసంధానాన్ని నొక్కి చెబుతుంది, ముఖ్యంగా ఓపెన్-సోర్స్ నమూనాలు, చైనా ఆరోగ్య సంరక్షణలో, రోగ నిర్ధారణ మరియు prescriptions ఉత్పత్తి చేయడానికి అవి ఉపయోగించబడుతున్నాయి. అయితే, ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలను వేగంగా అమలు చేయడంతో సంబంధం ఉన్న సంభావ్య నష్టాల పెరుగుతున్న పరిశీలన మధ్య కూడా ఇది వస్తుంది.

ఇంటర్న్‌షిప్ అవకాశం: లోతైన డైవ్

DeepSeek యొక్క ఇంటర్న్‌షిప్ ప్రోగ్రామ్ నాలుగు రోజుల పని వారానికి కట్టుబడి ఉండగల వ్యక్తులకు రోజుకు 500 యువాన్ల (సుమారు US$70) పరిహారం అందిస్తుంది. ఈ ఇంటర్న్‌ల యొక్క ప్రధాన బాధ్యత వైద్య డేటాను labeling చుట్టూ తిరుగుతుంది, ప్రత్యేకంగా "అధునాతన సహాయక రోగ నిర్ధారణ" సాధనాలకు సంబంధించిన అనువర్తనాల కోసం. ఈ స్థానాలు బీజింగ్‌లో ఉన్నాయి, ఇంటర్న్‌లను DeepSeek యొక్క కార్యకలాపాల హృదయంలో మరియు చైనా యొక్క AI అభివృద్ధి ప్రకృతి దృశ్యం యొక్క ముందంజలో ఉంచుతాయి.

Boss లోని ఉద్యోగ పోస్టింగ్, ఒక ప్రసిద్ధ నియామక వేదిక, సంభావ్య ఇంటర్న్‌ల కోసం నిర్దిష్ట అర్హతలను తెలియజేస్తుంది. ఆదర్శ అభ్యర్థులకు బలమైన వైద్య నేపథ్యం ఉంటుంది, సాధారణంగా నాల్గవ సంవత్సరం అండర్ గ్రాడ్యుయేట్‌గా లేదా మాస్టర్స్ డిగ్రీని కలిగి ఉండటం ద్వారా తెలుస్తుంది. ఇంకా, ఈ పాత్రకు large language model ల (LLMలు) గురించి పరిచయం, Python కోడ్ రాయడంలో నైపుణ్యం మరియు పెద్ద AI నమూనాల కోసం సమర్థవంతమైన సూచనలను రూపొందించగల సామర్థ్యం అవసరం. ఈ బహుముఖ నైపుణ్య సమితి వైద్య పరిజ్ఞానం మరియు సాంకేతిక నైపుణ్యం రెండింటినీ కోరుతూ, ప్రమేయం ఉన్న పని యొక్క సంక్లిష్ట స్వభావాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది.

ఇంటర్న్‌ల యొక్క ముఖ్య బాధ్యతలు

• వివరణాత్మక డేటా labelling: AI నమూనాలు అధిక-నాణ్యత సమాచారంపై శిక్షణ పొందేలా చూసుకోవడం, వైద్య డేటాకు ఖచ్చితమైన మరియు స్థిరమైన లేబుల్‌లను కేటాయించడం.
• LLM ప్రావీణ్యం: వైద్య సందర్భంలో వాటి సామర్థ్యాలు మరియు పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడానికి పెద్ద భాషా నమూనాలతో పని చేయడం.
• Python కోడింగ్: డేటాను మార్చడానికి, ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు AI అల్గారిథమ్‌ల అభివృద్ధికి దోహదం చేయడానికి Python ని ఉపయోగించడం.
• Prompt ఇంజనీరింగ్: AI నమూనాల నుండి ఖచ్చితమైన మరియు సంబంధిత ప్రతిస్పందనలను పొందడానికి సమర్థవంతమైన ప్రాంప్ట్‌లను రూపొందించడం, ముఖ్యంగా రోగనిర్ధారణ దృష్టాంతాలలో.

చైనా ఆసుపత్రులలో DeepSeek యొక్క AI స్వీకరణ

ఈ చొరవ DeepSeek వంటి కంపెనీల నుండి ఓపెన్-సోర్స్ AI నమూనాలను స్వీకరించే చైనా ఆసుపత్రుల యొక్క విస్తృత ధోరణితో సమలేఖనం చేస్తుంది. ఈ AI వ్యవస్థలు రోగ నిర్ధారణ మరియు prescriptions ఉత్పత్తిలో సహాయం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతున్నాయి, పని ప్రవాహాలను క్రమబద్ధీకరించడానికి మరియు రోగి సంరక్షణను మెరుగుపరచడానికి అవకాశం ఉంది. మార్చి నాటికి, చైనాలోని అంచనా వేసిన 300 ఆసుపత్రులు ఇప్పటికే వారి వైద్య రోగ నిర్ధారణ మరియు వైద్య నిర్ణయ మద్దతు వ్యవస్థలలో DeepSeek యొక్క LLM లను చేర్చడం ప్రారంభించాయి.

ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క ఆకర్షణ దీని సామర్థ్యం నుండి వచ్చింది:

• రోగనిర్ధారణ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచండి: AI అల్గారిథమ్‌లు మానవ వైద్యులు కోల్పోయే నమూనాలు మరియు వైవిధ్యాలను గుర్తించడానికి వైద్య డేటాను విశ్లేషించగలవు.
• రోగ నిర్ధారణను వేగవంతం చేయండి: AI రోగ నిర్ధారణ ప్రక్రియను వేగవంతం చేస్తుంది, వేగంగా చికిత్స చేయడానికి మరియు రోగి ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి అవకాశం ఉంది.
• చికిత్స ప్రణాళికలను వ్యక్తిగతీకరించండి: AI వారి నిర్దిష్ట అవసరాలు మరియు పరిస్థితులకు అనుగుణంగా చికిత్స ప్రణాళికలను రూపొందించడానికి వ్యక్తిగత రోగి డేటాను تجزیہ చేయవచ్చు.
• ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యయాలను తగ్గించండి: పనులను ఆటోమేట్ చేయడం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం ద్వారా, AI ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యయాలను తగ్గించడానికి దోహదం చేస్తుంది.

వేగవంతమైన AI స్వీకరణకు సంబంధించి ఆందోళనలు మరియు విమర్శలు

సంభావ్య ప్రయోజనాలు ఉన్నప్పటికీ, ఆసుపత్రుల ద్వారా DeepSeek యొక్క AI యొక్క వేగవంతమైన స్వీకరణ దాని విమర్శకులు లేకుండా లేదు. ఈ విస్తృత అమలుతో సంబంధం ఉన్న సంభావ్య వైద్య భద్రత మరియు గోప్యతా నష్టాల గురించి చైనా పరిశోధకుల బృందం ఆందోళన వ్యక్తం చేసింది.

ప్రతిష్టాత్మక వైద్య పత్రిక JAMA (జర్నల్ ఆఫ్ ది అమెరికన్ మెడికల్ అసోసియేషన్) లో ప్రచురించబడిన ఒక పత్రంలో, పరిశోధకులు ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క విమర్శనాత్మక ఆమోదం గురించి హెచ్చరించారు. AI సంఘంలో సాధారణంగా "భ్రమలు" గా సూచించబడే "సముచితమైన కానీ వాస్తవంగా సరికాని అవుట్‌పుట్‌లను" ఉత్పత్తి చేయడానికి DeepSeek యొక్క ప్రవృత్తిని వారు హైలైట్ చేశారు. ఈ ధోరణి "значительный వైద్య ప్రమాదానికి" దారితీస్తుందని వారు వాదించారు, రోగి భద్రత మరియు శ్రేయస్సును రాజీ చేస్తుంది.

పరిశోధన బృందంలో బీజింగ్‌లోని సింఘువా విశ్వవిద్యాలయంలోని వైద్య పరిశోధన పాఠశాలల సమాఖ్య అయిన సింఘువా మెడిసిన్ యొక్క వ్యవస్థాపక అధిపతి వోంగ్ టియన్ యిన్ వంటి చైనా వైద్య పరిశోధన సంఘంలోని ప్రముఖ వ్యక్తులు ఉన్నారు. వారి ప్రమేయం పెరిగిన ఆందోళనలకు ముఖ్యమైన విశ్వసనీయతను ఇస్తుంది.

పరిశోధకులు హైలైట్ చేసిన సంభావ్య నష్టాలు

• AI భ్రమలు: AI నమూనాల ద్వారా వాస్తవంగా సరికాని లేదా తప్పుదారి పట్టించే సమాచారం యొక్క ఉత్పత్తి, తప్పు రోగ నిర్ధారణ లేదా సరికాని చికిత్సకు దారితీస్తుంది.
• డేటా గోప్యతా ఆందోళనలు: సున్నితమైన రోగి డేటా రాజీ పడే లేదా AI వ్యవస్థల ద్వారా ದುರುಪયોગం అయ్యే ప్రమాదం.
• పారదర్శకత లేకపోవడం: కొన్ని AI అల్గారిథమ్‌ల యొక్క "బ్లాక్ బాక్స్" స్వభావం, అవి వారి తీర్మానాలకు ఎలా చేరుకుంటాయో అర్థం చేసుకోవడం కష్టతరం చేస్తుంది.
• AI అల్గారిథమ్‌లలో పక్షపాతం: ఆరోగ్య సంరక్షణలో ఇప్పటికే ఉన్న పక్షపాతాలను శాశ్వతంగా లేదా విస్తరించడానికి AI అల్గారిథమ్‌లకు అవకాశం ఉంది, చికిత్స ఫలితాల్లో అసమానతలకు దారితీస్తుంది.
• AI పై అధికంగా ఆధారపడటం: ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు AI పై ఎక్కువగా ఆధారపడే ప్రమాదం ఉంది, వారి విమర్శనాత్మక ఆలోచనా నైపుణ్యాలు మరియు వైద్య తీర్పును తగ్గించవచ్చు.

DeepSeek యొక్క ప్రతిస్పందన: AI భ్రమలను పరిష్కరించడం

ఈ ఆందోళనల యొక్క చెల్లుబాటును గుర్తించి, DeepSeek దాని వైద్య అనువర్తనాల్లో AI భ్రమల సమస్యను పరిష్కరించడానికి చర్యలను చేర్చింది. Boss లో పోస్ట్ చేసిన ఉద్యోగ వివరణలో, కంపెనీ వైద్య ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలలో నమూనాల వైద్య పరిజ్ఞానాన్ని మెరుగుపరచడం మరియు భ్రమలను తగ్గించడంతో సహా DeepSeek యొక్క వైద్య సామర్థ్యాలను పెంచడంలో ఇంటర్న్‌లు కీలక పాత్ర పోషిస్తారని స్పష్టంగా పేర్కొంది.

ఈ చురుకైన విధానం DeepSeek వైద్య అమరికలలో ఉపయోగించడానికి శక్తివంతమైనది మాత్రమే కాకుండా నమ్మదగినది మరియు సురక్షితమైన AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి కట్టుబడి ఉందని సూచిస్తుంది. భ్రమలను తగ్గించడం మరియు వైద్య సమాచారం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడంపై దృష్టి సారించడం ద్వారా, DeepSeek ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులలో నమ్మకాన్ని పెంపొందించడానికి మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క బాధ్యతాయుతమైన స్వీకరణను నిర్ధారించడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

AI భ్రమలను తగ్గించడానికి వ్యూహాలు

• డేటా ఆగ్మెంటేషన్: మోడల్ యొక్క జ్ఞాన స్థావరాన్ని మెరుగుపరచడానికి విభిన్నమైన మరియు అధిక-నాణ్యత వైద్య సమాచారంతో శిక్షణ డేటాసెట్‌ను విస్తరించడం.
• వాస్తవ-తనిఖీ విధానాలు: విశ్వసనీయ వైద్య మూలాల ఆధారంగా AI మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సమాచారం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ధృవీకరించడానికి విధానాలను చేర్చడం.
• బలపరిచే అభ్యాసం: ఖచ్చితత్వానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి మరియు ఊహాజనిత లేదా నిరూపితం కాని సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేయకుండా ఉండటానికి AI నమూనాను శిక్షణ ఇవ్వడం.
• మానవ పర్యవేక్షణ: మానవ వైద్యులు AI మోడల్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌లను సమీక్షించడానికి మరియు ధృవీకరించడానికి అనుమతించే వ్యవస్థలను అమలు చేయడం, అవి ఖచ్చితమైనవని మరియు తగినవని నిర్ధారించడం.
• వివరించదగిన AI (XAI): వారి నిర్ణయాలకు వివరణలు అందించే AI అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం, వైద్యులు AI యొక్క సిఫార్సులను అర్థం చేసుకోవడం మరియు విశ్వసించడం సులభతరం చేస్తుంది.

ఆదర్శ ఇంటర్న్ ప్రొఫైల్: నైపుణ్యాలు మరియు బాధ్యతలు

ఈ ఇంటర్న్‌షిప్‌ల కోసం విజయవంతమైన దరఖాస్తుదారులు వైద్య పరిజ్ఞానం మరియు సాంకేతిక నైపుణ్యం రెండింటినీ కలిగి ఉన్న బహుముఖ నైపుణ్య సమితిని కలిగి ఉండాలి. వారు దీనికి బాధ్యత వహిస్తారు:

• వైద్య ప్రశ్నల కోసం నమూనాలను రూపొందించడం: వైద్య విచారణలకు సమర్థవంతంగా సమాధానం చెప్పగల AI నమూనాల నిర్మాణం మరియు పారామితులను రూపొందించడం.
• మోడల్ యొక్క వైద్య సామర్థ్యాల కోసం మూల్యాంకన ప్రక్రియలను రూపొందించడం: వైద్య సందర్భాలలో AI నమూనాల ఖచ్చితత్వం, విశ్వసనీయత మరియు భద్రతను అంచనా వేయడానికి పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం.

ఆదర్శ అభ్యర్థి వీటిని ప్రదర్శిస్తారు:

• వైద్య పరిభాష మరియు భావనల గురించి బలమైన అవగాహన: వైద్య డేటాను ఖచ్చితంగా labeling చేయడానికి మరియు AI నమూనాల పనితీరును అంచనా వేయడానికి అవసరం.
• Python వంటి ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ప్రావీణ్యం: డేటాను మార్చడానికి, AI నమూనాలను నిర్మించడానికి మరియు టాస్క్‌లను ఆటోమేట్ చేయడానికి అవసరం.
• పెద్ద భాష నమూనాలతో పని చేసిన అనుభవం: వైద్య రంగంలో LLM ల యొక్క బలాలు మరియు పరిమితుల గురించి పరిచయం.
• అద్భుతమైన కమ్యూనికేషన్ మరియు సహకార నైపుణ్యాలు: ఇతర ఇంటర్న్‌లు, పరిశోధకులు మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులతో సమర్థవంతంగా పని చేయడానికి కీలకమైనది.
• నైతిక AI అభివృద్ధికి నిబద్ధత: డేటా గోప్యత, పక్షపాతం మరియు పారదర్శకతతో సహా ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క ఉపయోగానికి సంబంధించిన నైతిక పరిశీలనల గురించి లోతైన అవగాహన.

ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క భవిష్యత్తు: జాగ్రత్తగా आशाవాదం

DeepSeek యొక్క ఇంటర్న్‌షిప్ ప్రోగ్రామ్ AI ని ఆరోగ్య సంరక్షణలో ஒருங்கிணைంచడానికి ఒక ముఖ్యమైన అడుగును సూచిస్తుంది. డేటా వ్యాఖ్యానం మరియు నమూనా మెరుగుదలలో పెట్టుబడి పెట్టడం ద్వారా, DeepSeek దాని AI వ్యవస్థల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచడానికి పని చేస్తోంది. అయితే, చైనా పరిశోధకులు వ్యక్తం చేసిన ఆందోళనలు ప్రమేయం ఉన్న సంభావ్య నష్టాల గురించి హెచ్చరిక మరియు జాగ్రత్తగా పరిశీలించాల్సిన అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతాయి.

ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI యొక్క భవిష్యత్తు దీని సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది:

• శక్తివంతమైన మరియు నమ్మదగిన AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయండి.
• ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI వినియోగానికి సంబంధించి నైతిక పరిశీలనలను పరిష్కరించండి.
• మానవ వైద్యులను భర్తీ చేయడానికి కాకుండా పెంచడానికి AI ఉపయోగించబడుతుందని నిర్ధారించుకోండి.
• AI అల్గారిథమ్‌లలో పారదర్శకత మరియు સમજदारతను ప్రోత్సహించండి.
• AI డెవలపర్‌లు, ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులు మరియు నియంత్రకుల మధ్య సహకారాన్ని పెంపొందించండి.

బాధ్యతాయుతమైన అభివృద్ధి మరియు అమలుపై దృష్టి సారించడం ద్వారా, రోగి ఫలితాలను మెరుగుపరచడం மற்றும் వైద్యం చేసే విధానాన్ని మార్చడం ద్వారా AI ఆరోగ్య సంరక్షణలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేసే అవకాశం ఉంది.