Çinli doktorlar, Çin hastanelerinin DeepSeek AI’yı benimseme hızının "çok hızlı" olduğu konusunda uyarıyor
DeepSeek Ai’nin Çin hastanelerine entegrasyonu şu anda bu AI modelinin 300’den fazla sağlık kurumunda yaygın olarak benimsenmesini içeriyor. Bununla birlikte, Çin tıp camiasından endişe verici bir uyarı sesi geldi. Tsinghua Üniversitesi Tıp Fakültesi Kurucu Dekanı Huang Tianyin liderliğindeki JAMA’da yayınlanan bir araştırma incelemesi yazısı, DeepSeek’in geniş dil modellerinin klinik ortamlarda hızla konuşlandırılmasının "çok hızlı, çok erken" olabileceği konusunda uyardı.
Bu sayılar, Çin sağlık hizmetlerinde yapay zeka dönüşümünün ilgi çekici bir resmini çiziyor. DeepSeek’in Üçüncü Düzey hastanelerde konuşlandırılması, yapay zeka kullanımında, yalnızca tanısal yardımlarla sınırlı kalmayıp aynı zamanda hastane yönetimi, araştırma kolaylaştırması ve hasta yönetimine kadar uzanan önemli bir değişimi temsil ediyor.
Şirketin modeli, hasta takibinde 40 kat daha fazla verimlilik de dahil olmak üzere önemli verimlilik artışları gösterdi. Yaygın olarak benimsenmesi, DeepSeek’in tescilli AI sistemlerine açık kaynaklı, düşük maliyetli bir alternatif olarak benzersiz konumundan kaynaklanıyor.
Bir Çin yatırım şirketinin yan kuruluşu tarafından geliştirilen LLM DeepSeek-V3 ve DeepSeek-R1, LLM kullanımına yönelik engeli büyük oranda azaltan düşük maliyetli ve açık kaynaklı benzersiz bir avantaja sahiptir.
Çinli sağlık şirketleri, modeli hızla operasyonlarına entegre ettiler. Çin anakarasında, aralarında Hengrui Medicine Co. Ltd. ve Yunnan Baiyao Group Co. Ltd. gibi şirketlerin de bulunduğu 30’dan fazla sağlık şirketi operasyonlarına AI ekledi.
Operasyonel verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için birden fazla açık kaynaklı AI modelini benimsemesinin ardından, Berry Genomics Co. Ltd.’nin hisse senedi fiyatı yüzde 71’in üzerinde arttı.
Uyarı Sinyalleri: Klinik Güvenlik İnceleme Altında
DeepSeek AI’ye olan heyecana rağmen, JAMA’daki araştırma görüşü önemli tehlike sinyalleri veriyor. Göz hastalıkları profesörü ve Singapur Ulusal Göz Merkezi’nin eski tıbbi direktörü Huang Tianyin, ortak çalışanlarıyla birlikte çeşitli temel endişeleri belirledi.
Araştırmacılar, DeepSeek’in güçlü akıl yürütme yeteneklerine sahip olmasına rağmen, "mantıklı görünen ancak aslında yanlış çıktılar" üretme eğiliminin "ciddi klinik risklere" yol açabileceği konusunda uyardı. Yapay zeka halüsinasyonları olarak bilinen bu olgu, özellikle doğruluk söz konusu olduğunda hayat ve ölüm anlamına gelebileceğinden, tıbbi ortamlarda tehlikelidir.
Araştırma ekibi, tıp uzmanlarının DeepSeek’in çıktılarına nasıl aşırı güvendiğini veya eleştirel olmayan bir şekilde yaklaştığını vurgulayarak, daha temkinli klinisyenlerin zamana duyarlı klinik ortamlarda AI çıktılarını doğrulama yüküyle karşı karşıya kalabileceği gibi, potansiyel olarak tanısal hatalara veya tedavi önyargılarına yol açabileceğini belirtti.
Altyapı Zorlukları ve Güvenlik Açıkları
Klinik doğruluk sorunlarına ek olarak, DeepSeek AI’nin Çin hastanelerinde hızla konuşlandırılması önemli siber güvenlik açıklarını da ortaya çıkardı. Birçok hastane güvenlik ve gizlilik risklerini azaltmak için özel, şirket içi dağıtımı tercih ederken, araştırma bu yaklaşımın "güvenlik sorumluluğunu, birçoğu kapsamlı siber güvenlik altyapısına sahip olmayan bireysel sağlık kuruluşlarına kaydırdığını" belirtiyor.
Son siber güvenlik araştırmaları endişeleri artırdı. Araştırmalar, DeepSeek’in siber suçlular tarafından istismar edilme olasılığının diğer yapay zeka modellerinden 11 kat daha yüksek olduğunu ve tasarımındaki önemli bir güvenlik açığını vurguladığını gösteriyor. Cisco tarafından yapılan bir araştırma, DeepSeek’in siber suç ve yanlış bilgilendirme ile ilgili olanlar da dahil olmak üzere zararlı istemleri güvenlik değerlendirmelerinde engellemede başarısız olduğunu ortaya koydu.
DeepSeek’in açık kaynaklı yapısı, erişilebilirliği artırırken aynı zamanda benzersiz güvenlik zorlukları da sunuyor. DeepSeek’in açık kaynaklı yapısı, herkesin uygulamayı indirip değiştirebileceği anlamına geliyor ve kullanıcıların yalnızca işlevlerini değil, aynı zamanda güvenlik mekanizmalarını da değiştirmesine izin vererek istismar riskini artırıyor.
Gerçek Dünya Etkisi: Klinik Ön Cephelerden Hikayeler
DeepSeek AI’nin Çin hastanelerine entegrasyonu, hasta-doktor ilişkisinin dinamiklerini değiştirmeye başladı. TikTok’ta viral olan bir video, DeepSeek kullanan bir hasta tarafından sorgulandıktan sonra tıbbi kılavuzların gerçekten güncellendiğini ve AI’nın doğru olduğunu anlayan sinirli bir doktor gösteriyor.
Bu anekdot, sağlık hizmetlerinde AI benimsemesinin potansiyelini ve risklerini gösteriyor. Teknoloji, tıbbi uygulamaların güncel kalmasına yardımcı olabilirken, aynı zamanda geleneksel tıbbi hiyerarşilere meydan okuyor ve klinik karar vermede yeni belirsizlik kaynakları sunuyor.
Bir "Mükemmel Fırtına" Güvenlik Açığı Oluşturuyor
Araştırmacılar, Çin’in benzersiz sağlık hizmetleri ortamının klinik güvenlik açıklarına yönelik bir "mükemmel fırtına" yarattığına inanıyor ve bunun nedenleri olarak temel sağlık altyapısındaki boşluklar ve yüksek akıllı telefon penetrasyonu olduğunu belirtiyor. "Karmaşık tıbbi ihtiyaçları olan savunmasız popülasyonlar artık AI güdümlü sağlık tavsiyelerine benzeri görülmemiş bir şekilde erişebilirken, genellikle güvenli uygulama için gereken klinik gözetimden yoksundur" diye belirtiyorlar.
Sağlık hizmetlerine AI erişiminin demokratikleşmesi sağlık hizmetlerinde eşitliğe fayda sağlayabilirken, uygun gözetimin bulunmayabileceği kaynakları kısıtlı ortamlarda bakımın kalitesi ve güvenliği hakkında soruları gündeme getiriyor.
Jeopolitik Etkiler ve Veri Gizliliği
DeepSeek AI’nin Çin hastanelerinde hızla benimsenmesi uluslararası toplumun gözünden kaçmadı. Bazı ülkeler önlemler aldı; İtalya, Tayvan, Avustralya ve Güney Kore, uygulamanın veri yönetimi uygulamalarının ulusal güvenliğe yönelik bir tehdit oluşturduğuna dair endişeler nedeniyle devlet cihazlarında erişimi engelledi veya yasakladı.
Gizlilik uzmanları veri toplama ve depolama konusunda endişelerini dile getirdi. Çinli sohbet robotu, "bir araya getirilen bu veriler, nüfusla ilgili bilgiler veya kullanıcı davranışları toplamak için kullanılabilir ve bu da daha etkili kimlik avı saldırıları veya diğer kötü niyetli manipülasyon faaliyetleri oluşturmak için kullanılabilir" düşüncesiyle ulusal güvenlik riski oluşturabilir.
Düzenleyici Boşluklar
Yaygın kullanımına rağmen, Çin’in düzenleyici çerçevesi, yapay zekanın sağlık hizmetlerinde hızla konuşlandırılmasına ayak uydurmakta zorlanıyor. Mevcut düzenleyici yorumlamalar, yapay zekanın insan tanısal yargısını değiştirmekten ziyade geliştirmesine izin veriyor ve bu da sağlık hizmetlerine entegre edilmesinde hala ihtiyatlı olunması gerektiğini gösteriyor.
Dikkat çekici bir şekilde, hiçbir tıbbi AI ürünü Çin’in Ulusal Temel Sağlık Sigortası’na dahil edilmedi ve bu da teknolojinin güvenilebilirliğine ilişkin devam eden şüpheciliğin bir işareti. Bununla birlikte, DeepSeek AI’nin Çin hastanelerindeki hikayesi, küresel olarak temel bir alanda AI benimsenmesinin karşılaştığı daha geniş zorlukların bir mikrokozmosunu temsil ediyor.
Teknoloji sağlık hizmetlerini iyileştirmek ve maliyetleri düşürmek için muazzam bir potansiyel sunarken, tıp araştırmacılarının uyarıları ihtiyatlı, metodik bir uygulama ihtiyacının altını çiziyor.
Son araştırmalar, lenfoma hastalarında Deauville puanlaması gibi belirli ölçütlerde DeepSeek modelinin göreli doğruluğunu vurgulamış olsa da, insan klinisyenlere kıyasla önemli boşluklar olduğunu kabul ediyor. Güvenlik açıkları ve düzenleyici zorluklarla birleşen doğruluk açığı, mevcut benimseme hızının gerçekten "çok hızlı, çok erken" olabileceğini gösteriyor.
Sonuç: Kritik Bir An
Çin "akıllı hastaneler" ve AI güdümlü bir sağlık hizmeti dönüşümüne devam ederken, DeepSeek AI’nin Çin hastanelerine entegrasyonu hem teknolojik yeniliğin bir kanıtı hem de hızla dağıtımın risklerine yönelik uyarıcı bir uyarı olarak hizmet ediyor. Tsinghua Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden Huang Tianyin ve meslektaşları tarafından dile getirilen endişeler, ilerlemeye karşı bir argüman değil, bunun yerine hasta güvenliğine öncelik verirken teknolojik gelişmeleri de hesaba katan sorumlu bir yenilik çağrısıdır.
Gelecekteki zorluk, sağlık hizmetlerinde AI’nın yadsınamaz avantajlarından yararlanmak ile hızlı veya düzenlenmemiş bir AI konuşlandırmasının risklerinden hastaları korumak için güçlü güvenlik önlemleri uygulamak arasında uygun bir denge bulmakta yatacaktır.
DeepSeek AI’nin Çin hastanelerinde devam eden tartışması nihayetinde küresel sağlık hizmetleri arayüzünün karşı karşıya olduğu temel bir sorunu yansıtıyor: Güçlü AI sistemlerini riskli olarak kabul edilen tıbbi uygulamalara entegre ederken, ne kadar hızlı çok hızlıdır? Bu sorunun cevabı, yalnızca Çin’de değil, dünya çapında dijital sağlığın geleceğini şekillendirecektir.
DeepSeek AI: Çin Hastanelerindeki Hızlı Uygulama – Tıbbi Araştırmacılardan Güvenlik Uyarıları
Çin hastanelerinin DeepSeek AI’yi çok hızlı benimsemesiyle, tıbbi uzmanlar uyarıda bulundu. JAMA’daki bir çalışma, tanısal hata sorunlarına rağmen 300’den fazla hastanede AI’nin konuşlandırılmasıyla ilgili olarak güvenlik risklerinin altını çizdi.
Çinli Doktorlar, Çin Hastanelerinin DeepSeek AI’ı Benimseme Hızının "Çok Hızlı" Olduğu Konusunda Uyarıda Bulundu
DeepSeek AI’nin Çin hastanelerine entegrasyonu şu anda AI modelinin 300’den fazla sağlık tesisinde yaygın kullanımını içeriyor. Bununla birlikte, Çin tıbbi topluluğundan endişe verici bir uyarı sesi geldi. Tsinghua Üniversitesi Tıp Fakültesi Kurucu Dekanı Huang Tianyin liderliğindeki JAMA’da yayınlanan bir çalışma incelemesi makalesi, DeepSeek’in büyük dil modellerinin klinik ortamlara hızlı bir şekilde dağıtılmasının "çok hızlı, çok erken" olabileceği konusunda uyarıda bulundu.
Rakamlar, Çin sağlık hizmetlerindeki AI dönüşümünün zorlayıcı bir resmini çiziyor. DeepSeek’in üçüncü kademe hastanelerde konuşlandırımı, AI kullanımında önemli bir değişimi temsil ediyor; sadece tanısal yardımlarla sınırlı kalmayıp, aynı zamanda hastane yönetimi, araştırma kolaylaştırması ve hasta yönetimine kadar uzanıyor.
Şirketin modeli, hastaların daha verimli takibi de dahil olmak üzere önemli verimlilik iyileştirmeleri olduğunu kanıtladı. Yaygın benimseme, DeepSeek’in tescilli AI sistemlerine açık kaynaklı, düşük maliyetli bir alternatif olarak benzersiz pozisyonundan kaynaklanıyor.
Bir Çinli yatırım şirketinin bir yan kuruluşu tarafından geliştirilen LLM DeepSeek-V3 ve DeepSeek-R1, LLM kullanımına karşı eşiği büyük ölçüde azaltan düşük maliyetli ve açık kaynaklı olmanın benzersiz avantajına sahipler.
Çin sağlık şirketleri, modeli hızla operasyonlarına entegre ettiler. Anakara Çin’deki 30’den fazla sağlık şirketi, operasyonlarına AI ekledi; bu şirketler arasında Hengrui Medicine Co. Ltd. ve Yunnan Baiyao Group Co. Ltd. de bulunuyor.
Berry Genomics Co. Ltd.’nin hisse senedi fiyatı, operasyon verimliliğini artırmak ve maliyetleri azaltmak için birden fazla açık kaynaklı AI modelini benimsedikten sonra %71’in üzerinde arttı.
Uyarı İşaretleri: Klinik Güvenlik İnceleme Altında
DeepSeek AI etrafındaki heyecana rağmen, JAMA’daki araştırma perspektifi önemli kırmızı bayraklar yükseltiyor. Göz hastalıkları profesörü ve Singapur Ulusal Göz Merkezi eski tıbbi direktörü Huang Tianyin, işbirlikçileriyle birlikte çeşitli temel endişeleri belirledi.
Araştırmacılar, DeepSeek’in güçlü muhakeme yeteneklerine rağmen, "makul görünen ancak aslında yanlış çıktılar" üretme eğiliminin "ciddi klinik risklere" yol açabileceği konusunda uyarıda bulundu. AI halüsinasyonları olarak bilinen bu fenomen, tıbbi ortamlarda bilhassa tehlikelidir, zira doğruluk hayat ve ölüm anlamına gelebilir.
Araştırma ekibi, tıbbi uzmanların DeepSeek’in çıktılarına nasıl aşırı güvendiğini veya eleştirel olmayan bir şekilde nasıl yaklaştığını vurguladı; bu da potansiyel olarak tanısal hatalara veya tedavi önyargılarına yol açabilirken, daha dikkatli klinisyenler, zamana duyarlı klinik ortamlarda AI çıktılarını doğrulama yüküyle karşı karşıya kalabilir.
Altyapı Zorlukları ve Güvenlik Açıkları
Klinik doğruluk sorunlarına ek olarak, DeepSeek AI’nin Çin hastanelerinde hızlı konuşlandırılması, önemli siber güvenlik açıklarını da açığa çıkardı. Birçok hastane, güvenlik ve gizlilik risklerini azaltmak için özel, yerinde konuşlandırmayı seçse de, çalışma bu yaklaşımın "güvenlik sorumluluğunu bireysel sağlık tesislerine kaydırdığını" belirtiyor; bu tesislerin birçoğunda kapsamlı siber güvenlik altyapısı bulunmuyor.
Son siber güvenlik araştırmaları endişeleri artırdı. Çalışmalar, DeepSeek’in siber suçlular tarafından istismar edilme olasılığının diğer AI modellerinden 11 kat daha yüksek olduğunu ve tasarımındaki kritik bir güvenlik açığını vurguladığını gösteriyor. Cisco’nun bir çalışması, DeepSeek’in siber suç ve yanlış bilgilendirme ile ilgili olanlar da dahil olmak üzere zararlı istemleri güvenlik değerlendirmelerinde engellemede başarısız olduğunu buldu.
DeepSeek’in açık-kaynak doğası, erişilebilirliği artırırken benzersiz güvenlik zorlukları da koyuyor. DeepSeek’in açık kaynaklı yapısı, herkesin uygulamayı indirip değiştirebileceği anlamına geliyor ve kullanıcıların sadece işlevselliğini değil, aynı zamanda güvenlik mekanizmalarını da değiştirmelerine olanak tanıyor ve bu da artan istismar riskleri oluşturuyor.
Gerçek Dünya Etkisi: Klinik Cephelerden Hikayeler
DeepSeek AI’nin Çin hastanelerine entegrasyonu, hasta-doktor ilişkisinin dinamiklerini şekillendirmeye başladı. TikTok’ta viral olan bir video, DeepSeek kullanan bir hasta tarafından sorgulandıktan sonra tıbbi kılavuzların gerçekten güncellendiğini ve AI’nin haklı olduğunu keşfeden hayal kırıklığına uğramış bir doktor gösteriyor.
Bu anekdot, sağlık hizmetlerinde AI benimsenmesinin potansiyelini ve risklerini ifade ediyor. Bu teknoloji, tıbbi uygulamaların güncel kalmasına yardımcı olabilirken, aynı zamanda geleneksel tıbbi hiyerarşilere meydan okuyor ve klinik karar vermede potansiyel olarak yeni belirsizlik kaynakları tanıtıyor.
Bir "Mükemmel Fırtına" Güvenlik Açığı Oluşturuyor
Araştırmacılar, Çin’in benzersiz sağlık hizmeti ortamının klinik güvenlik açığı için bir "mükemmel fırtına" yarattığına inanıyor; bunun altta yatan nedenleri olarak temel sağlık altyapısının boşlukları ile yüksek akıllı telefon penetrasyonunu gösteriyorlar. Şöyle belirtiyorlar: "Karmaşık tıbbi ihtiyaçları olan savunmasız popülasyonlar, AI yönlendirmeli sağlık tavsiyelerine emsalsiz bir şekilde erişebilirken, genellikle de güvenli uygulama için gereken klinik denetimden yoksundur."
Sağlık erişiminin yapay zeka tarafından demokratikleştirilmesi, sağlıkta eşitliğe fayda sağlayabilirken kaynakların kısıtlı olduğu ortamlarda bakımın kalitesi ve güvenliği hakkında soruları sorguluyor ve uygun denetim eksikliği bulunuyor.
Jeopolitik Etkiler ve Veri Gizliliği
DeepSeek AI’nin Çin hastanelerinde hızlı benimsenmesi, uluslararası toplumun dikkatinden kaçmadı. Bazı ülkeler önlemler aldı; İtalya, Tayvan, Avustralya ve Güney Kore, uygulamanın veri yönetimi uygulamalarının ulusal güvenlik tehdidi oluşturduğu endişeleri nedeniyle devlet cihazlarında erişimi zaten engelledi veya yasakladı.
Gizlilik uzmanları veri toplama ve depolama hususunda endişelerini dile getirdiler. Çinli sohbet robotu, "toplu halde bu veriler nüfus veya kullanıcı davranışları hakkında bilgi toplamak üzere kullanılabilir ve bu da daha etkili kimlik avı saldırıları veya diğer kötü niyetli etkileme kampanyaları oluşturmak için kullanılabilir" şeklinde ulusal güvenlik riski oluşturabilir.
Düzenleyici Boşluklar
Yaygın benimsemeye rağmen, Çin’in düzenleyici çerçevesi, yapay zekanın sağlık hizmetinde hızla dağıtılmasına ayak uydurmakta zorlanıyor. Mevcut düzenleyici yorumlar, yapay zekanın insan tanısal yargısını değiştirmek yerine geliştirmesine izin veriyor ve bu da sağlık hizmetlerine entegre edilmesinde ihtiyatlı kalınması gerektiği hakkında hala bir mesaj gönderiyor.
Dikkat edilmesi gereken, Çin Ulusal Temel Sağlık Yasal Kanunu’nda hiçbir tıbbi AI ürünü kapsanmıyor; bu da teknolojinin güvenilirliği hakkında devam eden şüphecilik işaretini gösteriyor. Bununla birlikte, DeepSeek AI’nin Çin hastanelerindeki hikayesi, küresel olarak hayati bir alanda AI benimsenmesinin karşılaştığı daha geniş zorlukların bir aynasıdır.
Bu teknoloji, sağlık hizmetini iyileştirmek ve maliyetleri düşürmek için muazzam bir potansiyel sunarken, tıbbi araştırmacılardan gelen uyarı, ihtiyatlılıkla ve sistematik bir uygulama gerektiğinin altını çiziyor.
Son çalışmalar, lenfoma hastalarında Deauville puanlaması gibi belirli ölçütlerde DeepSeek modelinin göreli doğruluğunu vurgulamış olsa da, insan klinisyenlere kıyasla büyük boşluklar bulunduğunu kabul ediyor. Güvenlik açıkları ve düzenleyici zorluklarla birlikte doğruluk boşluğu, derinlemesine araştırma olmaksızın mevcut benimseme hızının gerçekten "çok hızlı, çok erken" olabileceğini gösteriyor.
Sonuç: Kritik Bir An
Çin "akıllı hastaneler" ve AI güdümlü bir sağlık hizmeti dönüşümüne devam ederken, DeepSeek AI’nin Çin hastanelerine entegrasyonu hem teknolojik yeniliğin bir kanıtı hem de hızla dağıtımın risklerine karşılık gelen uyarıcı bir hikaye hizmetini görüyor. Tsinghua Üniversitesi Tıp Fakültesi Huang Tianyin ve işbirlikçileri tarafından gündeme getirilen endişeler ilerlemeye karşı bir tartışma değil, hasta güvenliğini önceliklendirirken teknolojik gelişmelerin aynı anda hesaba katıldığı sorumlu inovasyon çağrısıdır.
Sonraki zorluk, sağlık hizmetlerinde AI’nın sunduğu inkar edilemez avantajlardan yararlanmak suretiyle, hasty veya düzenlemesi yetersiz AI konuşlandırmasından kaynaklanan hastaları korumak için güçlü güvenlik önlemlerinin uygulanması nedeniyle denge kurmakta yatacaktır.
DeepSeek AI’nın Çin hastanelerinde devam eden tartışması nihayetinde küresel sağlık hizmeti arayüzünün yüzleştiği temel bir soruyu yansıtıyor: Güçlü AI sistemlerini yüksek risk grubunda bulunan tıbbi uygulamalara entegre ederken ne kadar hızlı çok hızlıdır? Bu sorunun yanıtı, sadece Çin’de değil, dünya çapında dijital sağlığın geleceğini şekillendirecektir.