โอกาสในการฝึกงาน: เจาะลึก
โปรแกรมการฝึกงานของ DeepSeek เสนอค่าตอบแทนรายวัน 500 หยวน (ประมาณ 70 ดอลลาร์สหรัฐ) ให้กับผู้ที่สามารถทำงานได้สัปดาห์ละสี่วัน ความรับผิดชอบหลักของนักศึกษาฝึกงานเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการติดฉลากข้อมูลทางการแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือ "การวินิจฉัยเสริมขั้นสูง" ตำแหน่งเหล่านี้ตั้งอยู่ในปักกิ่ง ซึ่งทำให้นักศึกษาฝึกงานอยู่ในใจกลางของการดำเนินงานของ DeepSeek และแถวหน้าของภูมิทัศน์การพัฒนา AI ของจีน
ประกาศรับสมัครงานบน Boss ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการสรรหาบุคลากรยอดนิยม ระบุคุณสมบัติเฉพาะสำหรับนักศึกษาฝึกงานที่คาดหวัง ผู้สมัครในอุดมคติมีพื้นฐานทางการแพทย์ที่แข็งแกร่ง โดยทั่วไปแสดงให้เห็นจากการลงทะเบียนเป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรีปีที่สี่หรือถือปริญญาโท ยิ่งไปกว่านั้น บทบาทนี้ต้องการความคุ้นเคยกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ความเชี่ยวชาญในการเขียนโค้ด Python และความสามารถในการสร้างข้อความแจ้งที่มีประสิทธิภาพสำหรับแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่ ชุดทักษะที่หลากหลายนี้สะท้อนให้เห็นถึงลักษณะที่ซับซ้อนของงานที่เกี่ยวข้อง ซึ่งต้องใช้ทั้งความรู้ทางการแพทย์และความเชี่ยวชาญทางเทคนิค
ความรับผิดชอบหลักของนักศึกษาฝึกงาน
- การติดฉลากข้อมูลโดยละเอียด: การกำหนดฉลากที่ถูกต้องและสอดคล้องกันให้กับข้อมูลทางการแพทย์ ทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลอง AI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลคุณภาพสูง
- ความเชี่ยวชาญด้าน LLM: การทำงานกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจความสามารถและข้อจำกัดในบริบททางการแพทย์
- การเขียนโค้ด Python: การใช้ Python เพื่อจัดการข้อมูล ทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ และอาจมีส่วนร่วมในการพัฒนาอัลกอริทึม AI
- Prompt Engineering: การสร้างข้อความแจ้งที่มีประสิทธิภาพที่กระตุ้นให้เกิดการตอบสนองที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องจากแบบจำลอง AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์การวินิจฉัย
การนำ AI ไปใช้ของ DeepSeek ในโรงพยาบาลจีน
ความคิดริเริ่มนี้สอดคล้องกับแนวโน้มที่กว้างขึ้นของโรงพยาบาลจีนที่ยอมรับแบบจำลอง AI โอเพนซอร์สจากบริษัทต่างๆ เช่น DeepSeek ระบบ AI เหล่านี้ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยในการสร้างการวินิจฉัยและใบสั่งยา ซึ่งอาจปรับปรุงขั้นตอนการทำงานและปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย ณ เดือนมีนาคม โรงพยาบาลประมาณ 300 แห่งทั่วประเทศจีนได้เริ่มรวม LLM ของ DeepSeek เข้ากับการวินิจฉัยทางคลินิกและระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการแพทย์แล้ว
เสน่ห์ของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพมาจากศักยภาพในการ:
- ปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัย: อัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมหาศาลเพื่อระบุรูปแบบและความผิดปกติที่แพทย์อาจพลาดได้
- เร่งการวินิจฉัย: AI สามารถเร่งกระบวนการวินิจฉัย นำไปสู่การรักษาที่เร็วขึ้นและผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น
- ปรับแต่งแผนการรักษาให้เป็นแบบส่วนตัว: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยแต่ละรายเพื่อปรับแต่งแผนการรักษาให้ตรงกับความต้องการและสถานการณ์เฉพาะของพวกเขา
- ลดค่าใช้จ่ายด้านการดูแลสุขภาพ: ด้วยการทำให้งานเป็นอัตโนมัติและปรับปรุงประสิทธิภาพ AI สามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านการดูแลสุขภาพได้
ข้อกังวลและวิพากษ์วิจารณ์เกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้อย่างรวดเร็ว
แม้จะมีประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น แต่การนำ AI ของ DeepSeek ไปใช้อย่างรวดเร็วโดยโรงพยาบาลก็ไม่ได้ปราศจากผู้วิจารณ์ นักวิจัยชาวจีนทีมหนึ่งได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยทางคลินิกและความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่อาจเกิดขึ้นจากการนำไปใช้อย่างแพร่หลายนี้
ในบทความที่ตีพิมพ์ในวารสารทางการแพทย์ที่มีชื่อเสียง JAMA (Journal of the American Medical Association) นักวิจัยเตือนเกี่ยวกับการยอมรับ AI ในด้านการดูแลสุขภาพโดยไม่คิดหน้าคิดหลัง พวกเขาเน้นย้ำถึงแนวโน้มของ DeepSeek ในการสร้าง "เอาต์พุตที่น่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้องตามความเป็นจริง" ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เรียกกันทั่วไปว่า "hallucination" ในชุมชน AI พวกเขาแย้งว่าแนวโน้มนี้อาจนำไปสู่ "ความเสี่ยงทางคลินิกที่สำคัญ" ซึ่งอาจกระทบต่อความปลอดภัยและสวัสดิภาพของผู้ป่วย
ทีมวิจัยประกอบด้วยบุคคลที่มีชื่อเสียงในชุมชนวิจัยทางการแพทย์ของจีน เช่น Wong Tien Yin หัวหน้าผู้ก่อตั้ง Tsinghua Medicine ซึ่งเป็นกลุ่มโรงเรียนวิจัยทางการแพทย์ที่มหาวิทยาลัย Tsinghua ในปักกิ่ง การมีส่วนร่วมของพวกเขาสร้างความน่าเชื่อถืออย่างมากให้กับข้อกังวลที่เกิดขึ้น
ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่นักวิจัยเน้น
- AI Hallucinations: การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องตามความเป็นจริงหรือทำให้เข้าใจผิดโดยแบบจำลอง AI ซึ่งอาจนำไปสู่การวินิจฉัยผิดพลาดหรือการรักษาที่ไม่เหมาะสม
- ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ความเสี่ยงที่ข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อนอาจถูกบุกรุกหรือนำไปใช้ในทางที่ผิดโดยระบบ AI
- การขาดความโปร่งใส: ลักษณะ "กล่องดำ" ของอัลกอริทึม AI บางอย่าง ทำให้ยากที่จะเข้าใจว่าพวกเขามาถึงข้อสรุปได้อย่างไร
- อคติในอัลกอริทึม AI: ศักยภาพสำหรับอัลกอริทึม AI ในการคงอยู่หรือขยายอคติที่มีอยู่ในด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งนำไปสู่ความเหลื่อมล้ำในผลลัพธ์การรักษา
- การพึ่งพา AI มากเกินไป: ความเสี่ยงที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพจะพึ่งพา AI มากเกินไป ซึ่งอาจลดทักษะการคิดเชิงวิพากษ์วิจารณ์และการตัดสินทางคลินิก
การตอบสนองของ DeepSeek: การจัดการกับ AI Hallucinations
DeepSeek ตระหนักถึงความถูกต้องของข้อกังวลเหล่านี้ ได้รวมมาตรการเพื่อจัดการกับปัญหา AI hallucinations ในแอปพลิเคชันทางการแพทย์ ในคำอธิบายงานที่โพสต์บน Boss บริษัทระบุอย่างชัดเจนว่านักศึกษาฝึกงานจะมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงความสามารถทางการแพทย์ของ DeepSeek รวมถึงการปรับปรุงความรู้ทางการแพทย์ของแบบจำลอง และลด hallucinations ในคำถามและคำตอบทางการแพทย์
แนวทางเชิงรุกนี้บ่งชี้ว่า DeepSeek มุ่งมั่นที่จะพัฒนาระบบ AI ที่ไม่เพียงแต่ทรงพลัง แต่ยังเชื่อถือได้และปลอดภัยสำหรับการใช้งานในการตั้งค่าทางคลินิก ด้วยการมุ่งเน้นไปที่การลด hallucinations และปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูลทางการแพทย์ DeepSeek ตั้งเป้าที่จะสร้างความไว้วางใจในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพและรับประกันการนำ AI ไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบในการดูแลสุขภาพ
กลยุทธ์ในการลด AI Hallucinations
- Data Augmentation: การขยายชุดข้อมูลการฝึกอบรมด้วยข้อมูลทางการแพทย์ที่หลากหลายและมีคุณภาพสูงเพื่อปรับปรุงฐานความรู้ของแบบจำลอง
- Fact-Checking Mechanisms: การรวมกลไกเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่สร้างโดยแบบจำลอง AI กับแหล่งข้อมูลทางการแพทย์ที่เชื่อถือได้
- Reinforcement Learning: การฝึกอบรมแบบจำลอง AI เพื่อจัดลำดับความสำคัญของความแม่นยำและหลีกเลี่ยงการสร้างข้อมูลที่เก็งกำไรหรือไม่ได้รับการพิสูจน์
- Human Oversight: การใช้ระบบที่อนุญาตให้แพทย์ตรวจสอบและตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ของแบบจำลอง AI เพื่อให้มั่นใจว่าถูกต้องและเหมาะสม
- Explainable AI (XAI): การพัฒนาอัลกอริทึม AI ที่ให้คำอธิบายสำหรับการตัดสินใจ ทำให้แพทย์เข้าใจและไว้วางใจคำแนะนำของ AI ได้ง่ายขึ้น
รูปแบบ Intern ในอุดมคติ: ทักษะและความรับผิดชอบ
ผู้สมัครที่ประสบความสำเร็จสำหรับการฝึกงานเหล่านี้จะต้องมีชุดทักษะที่หลากหลาย ซึ่งครอบคลุมทั้งความรู้ทางการแพทย์และความเชี่ยวชาญทางเทคนิค พวกเขาจะต้องรับผิดชอบใน:
- การออกแบบแบบจำลองสำหรับคำถามทางการแพทย์: การสร้างโครงสร้างและพารามิเตอร์ของแบบจำลอง AI ที่สามารถตอบคำถามทางการแพทย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- การคิดค้นกระบวนการประเมินความสามารถทางการแพทย์ของแบบจำลอง: การพัฒนาวิธีการประเมินความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และความปลอดภัยของแบบจำลอง AI ในบริบททางการแพทย์
ผู้สมัครในอุดมคติจะแสดงให้เห็นว่า:
- มีความเข้าใจอย่างมากเกี่ยวกับศัพท์ทางการแพทย์และแนวคิด: สิ่งสำคัญสำหรับการติดฉลากข้อมูลทางการแพทย์อย่างถูกต้องและการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI
- มีความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมเช่น Python: จำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูล การสร้างแบบจำลอง AI และการทำให้งานเป็นอัตโนมัติ
- มีประสบการณ์ในการทำงานกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่: ความคุ้นเคยกับจุดแข็งและข้อจำกัดของ LLM ในโดเมนทางการแพทย์
- มีทักษะในการสื่อสารและการทำงานร่วมกันที่ยอดเยี่ยม: สิ่งสำคัญสำหรับการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพกับนักศึกษาฝึกงาน นักวิจัย และผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพอื่นๆ
- มีความมุ่งมั่นในการพัฒนา AI อย่างมีจริยธรรม: มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับข้อพิจารณาด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการใช้ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ รวมถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล อคติ และความโปร่งใส
อนาคตของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ: การมองโลกในแง่ดีอย่างระมัดระวัง
โปรแกรมการฝึกงานของ DeepSeek แสดงถึงก้าวสำคัญสู่การบูรณาการ AI เข้ากับการดูแลสุขภาพ ด้วยการลงทุนในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลและการปรับแต่งแบบจำลอง DeepSeek กำลังทำงานเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระบบ AI อย่างไรก็ตาม ข้อกังวลที่นักวิจัยชาวจีนหยิบยกขึ้นมา เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการระมัดระวังและพิจารณาอย่างรอบคอบถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
อนาคตของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพขึ้นอยู่กับความสามารถในการ:
- พัฒนาระบบ AI ที่ทั้งทรงพลังและน่าเชื่อถือ
- จัดการกับข้อพิจารณาด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการใช้ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่า AI ถูกใช้เพื่อเสริม ไม่ใช่แทนที่แพทย์
- ส่งเสริมความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายในอัลกอริทึม AI
- ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างนักพัฒนา AI ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพ และหน่วยงานกำกับดูแล
ด้วยการมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาและการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ AI มีศักยภาพในการปฏิวัติการดูแลสุขภาพ ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย และเปลี่ยนแปลงวิธีการปฏิบัติทางการแพทย์