ڈیپ سیک طبی ڈیٹا لیبلنگ کیلئے معاونین کی تلاش

چینی AI سٹارٹ اپ ڈیپ سیک (DeepSeek) طبی اعداد و شمار کو جانچنے کے لیے فعال طور پر انٹرنز بھرتی کر رہا ہے، جس کا مقصد ہسپتال کے ماحول میں AI ایپلی کیشنز کی درستگی اور قابلِ اعتمادگی کو بڑھانا ہے۔ یہ اقدام چین میں AI، خاص طور پر اوپن سورس ماڈلز کے تیزی سے انضمام کو اجاگر کرتا ہے، جہاں ان ماڈلز کو تشخیص اور ادویات تجویز کرنے کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔ تاہم، اس کے ساتھ ہی ان ٹیکنالوجیز کے تیزی سے پھیلاؤ سے وابستہ ممکنہ خطرات کی جانچ پڑتال بھی بڑھ رہی ہے۔

انٹرن شپ کا موقع: ایک گہری نظر

ڈیپ سیک کاانٹرن شپ پروگرام ان افراد کے لیے 500 یوآن (تقریبا 70 امریکی ڈالر) یومیہ معاوضہ پیش کرتا ہے جو ہفتے میں چار دن کام کرنے کے اہل ہوں۔ ان انٹرنز کی بنیادی ذمہ داری طبی ڈیٹا کو لیبل کرنا ہے، خاص طور پر "ایڈوانسڈ آکسلیری ڈائیگنوسس" ٹولز سے متعلقہ ایپلی کیشنز کے لیے۔ یہ اسامیاں بیجنگ میں واقع ہیں، جہاں انٹرنز ڈیپ سیک کے آپریشنز کے مرکز اور چین کی AI ترقی کے منظر نامے میں سب سے آگے ہوں گے۔

باس (Boss)، جو کہ ایک مشہور بھرتی پلیٹ فارم ہے، پر موجود ملازمت کی اشتہار میں ممکنہ انٹرنز کے لیے مخصوص قابلیتوں کا خاکہ پیش کیا گیا ہے۔ مثالی امیدوار مضبوط طبی پس منظر کے حامل ہوں، جس کا ثبوت عام طور پر چوتھے سال کے انڈرگریجویٹ یا ماسٹر ڈگری ہولڈر ہونا چاہیے۔ مزید برآں، اس کردار کے لیے بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) سے واقفیت، پائتھن (Python) کوڈ لکھنے میں مہارت، اور بڑے AI ماڈلز کے لیے مؤثر پراپٹس (Prompts) تیار کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہے۔ یہ کثیر الجہتی ہنر سیٹ (skill set) اس میں شامل کام کی پیچیدہ نوعیت کی عکاسی کرتا ہے، جس میں طبی علم اور تکنیکی مہارت دونوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

انٹرنز کی کلیدی ذمہ داریاں

• تفصیلی ڈیٹا لیبلنگ: طبی اعداد و شمار کو درست اور مستقل لیبل تفویض کرنا، اس بات کو یقینی بنانا کہ AI ماڈلز کو اعلیٰ معیار کی معلومات پر تربیت دی جائے۔
• LLM میں مہارت: طبی تناظر میں ان کی صلاحیتوں اور حدود کو سمجھنے کے لیے بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کے ساتھ کام کرنا۔
• پائتھن کوڈنگ: ڈیٹا میں ترمیم کرنے، عمل کو خودکار بنانے اور ممکنہ طور پر AI الگورتھم کی ترقی میں حصہ ڈالنے کے لیے پائتھن کا استعمال کرنا۔
• پراپٹ انجینئرنگ: مؤثر پراپٹس تیار کرنا جو AI ماڈلز سے درست اور متعلقہ ردعمل حاصل کریں، خاص طور پر تشخیصی منظرناموں میں۔

چینی ہسپتالوں میں ڈیپ سیک کی AI کو اپنانا

یہ اقدام چینی ہسپتالوں کی جانب سے ڈیپ سیک جیسی کمپنیوں کے اوپن سورس AI ماڈلز کو اپنانے کے ایک وسیع رجحان کے عین مطابق ہے۔ ان AI سسٹمز کو تشخیص اور ادویات تجویز کرنے میں مدد کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے، جس سے ممکنہ طور پر ورک فلو کو ہموار کیا جا سکتا ہے اور مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ مارچ تک، پورے چین میں تخمینہ شدہ 300 ہسپتالوں نے پہلے ہی ڈیپ سیک کے LLMs کو اپنی طبی تشخیص اور طبی فیصلے کی حمایت کے نظام میں شامل کرنا شروع کر دیا تھا۔

صحت کی دیکھ بھال میں AI کی کشش اس کی صلاحیت سے پیدا ہوتی ہے:

• تشخیصی درستگی میں اضافہ: AI الگورتھم طبی ڈیٹا کی وسیع مقدار کا تجزیہ کر کے ایسے نمونوں اور بے قاعدگیوں کی شناخت کر سکتے ہیں جو انسانی طبی ماہرین سے چھوٹ سکتے ہیں۔
• تشخیص کو تیز کرنا: AI تشخیصی عمل کو تیز کر سکتا ہے، جس سے تیز تر علاج اور ممکنہ طور پر مریض کے بہتر نتائج برآمد ہو سکتے ہیں۔
• علاج کے منصوبوں کو ذاتی بنانا: AI انفرادی مریض کے اعداد و شمار کا تجزیہ کر کے علاج کے منصوبوں کو ان کی مخصوص ضروریات اور حالات کے مطابق بنا سکتا ہے۔
• صحت کی دیکھ بھال کے اخراجات کو کم کرنا: کاموں کو خودکار بنا کر اور کارکردگی کو بہتر بنا کر، AI صحت کی دیکھ بھال کے اخراجات کو کم کرنے میں اپنا حصہ ڈال سکتا ہے۔

AI کو تیزی سے اپنانے کے حوالے سے خدشات اور تنقید

ممکنہ فوائد کے باوجود، ہسپتالوں کی جانب سے ڈیپ سیک کی AI کو تیزی سے اپنانے پر تنقید بھی کی گئی ہے۔ چینی محققین کی ایک ٹیم نے اس وسیع پیمانے پر نفاذ سے وابستہ ممکنہ طبی حفاظت اور رازداری کے خطرات پر تشویش کا اظہار کیا ہے۔

مایہ ناز طبی جریدے JAMA (جرنل آف امریکن میڈیکل ایسوسی ایشن) میں شائع ہونے والے ایک مقالے میں، محققین نے صحت کی دیکھ بھال میں AI کی غیر تنقیدی قبولیت کے خلاف خبردار کیا ہے۔ انہوں نے اس جانب توجہ دلائی کہ ڈیپ سیک "قابل قبول لیکن حقائق کے اعتبار سے غلط نتائج" پیدا کرنے کا رجحان رکھتا ہے، جو کہ AI برادری میں عام طور پر "ہیلوسینیشنز" کے نام سے جانا جاتا ہے۔ ان کا کہنا تھا کہ یہ رجحان "اہم طبی خطرے" کا باعث بن سکتا ہے، جو مریضوں کی حفاظت اور فلاح و بہبود کو ممکنہ طور پر خطرے میں ڈال سکتا ہے۔

اس تحقیقی ٹیم میں چینی طبی تحقیقی برادری کی نمایاں شخصیات شامل تھیں، جیسے کہ وونگ ٹیئن ین، Tsinghua Medicine کے بانی سربراہ، جو بیجنگ میں واقع Tsinghua University میں طبی تحقیقی اسکولوں کا ایک کنسورشیم (consortium) ہے۔ ان کی شمولیت سے اٹھائے جانے والے خدشات کو کافی ساکھ ملتی ہے۔

محققین کی جانب سے اجاگر کیے جانے والے ممکنہ خطرات

• AI ہیلوسینیشنز: AI ماڈلز کی جانب سے حقائق کے اعتبار سے غلط یا گمراہ کن معلومات پیدا کرنا، جو ممکنہ طور پر غلط تشخیص یا نامناسب علاج کا باعث بن سکتا ہے۔
• ڈیٹا کی رازداری سے متعلق خدشات: حساس مریضوں کے ڈیٹا کے AI سسٹمز کے ذریعے سمجھوتہ کرنے یا غلط استعمال کرنے کا خطرہ۔
• شفافیت کا فقدان: کچھ AI الگورتھم کی "بلیک باکس" نوعیت، جس کی وجہ سے یہ سمجھنا مشکل ہو جاتا ہے کہ وہ اپنے نتائج تک کیسے پہنچتے ہیں۔
• AI الگورتھم میں تعصب: AI الگورتھم کے صحت کی دیکھ بھال میں پہلے سے موجود تعصبات کو جاری رکھنے یا بڑھانے کا امکان، جس سے علاج کے نتائج میں تفاوت پیدا ہو سکتا ہے۔
• AI پر زیادہ انحصار: صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد کے AI پر زیادہ انحصار کرنے کا خطرہ، جو ان کی تنقیدی سوچ کی مہارتوں اور طبی فیصلے کو ممکنہ طور پر کم کر سکتا ہے۔

ڈیپ سیک کا ردعمل: AI ہیلوسینیشنز سے نمٹنا

ان خدشات کی درستگی کو تسلیم کرتے ہوئے، ڈیپ سیک نے اپنی طبی ایپلی کیشنز میں AI ہیلوسینیشنز کے مسئلے سے نمٹنے کے لیے اقدامات شامل کیے ہیں۔ باس پر شائع ہونے والے ملازمت کی تفصیل میں، کمپنی نے واضح طور پر کہا کہ انٹرنز ڈیپ سیک کی طبی صلاحیتوں کو بہتر بنانے میں ایک اہم کردار ادا کریں گے، بشمول ماڈلز کے طبی علم کو بہتر بنانا اور طبی سوالات و جوابات میں ہیلوسینیشنز کو کم کرنا۔

یہ فعال نقطہ نظر اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ڈیپ سیک ایسے AI سسٹمز تیار کرنے کے لیے پرعزم ہے جو نہ صرف طاقتور ہوں بلکہ طبی ترتیبات میں استعمال کے لیے قابل اعتماد اور محفوظ بھی ہوں۔ ہیلوسینیشنز کو کم کرنے اور طبی معلومات کی درستگی کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کر کے، ڈیپ سیک کا مقصد صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد میں اعتماد پیدا کرنا اور صحت کی دیکھ بھال میں AI کو ذمہ داری کے ساتھ اپنانے کو یقینی بنانا ہے۔

AI ہیلوسینیشنز کو کم کرنے کی حکمت عملی

• ڈیٹا میں اضافہ: ماڈل کے نالج بیس کو بہتر بنانے کے لیے متنوع اور اعلی معیار کی طبی معلومات کے ساتھ تربیتی ڈیٹاسیٹ کو بڑھانا۔
• حقائق کی جانچ کے طریقہ کار: AI ماڈل کے ذریعے تیار کردہ معلومات کی درستگی کو قابل اعتماد طبی ذرائع کے خلاف جانچنے کے طریقہ کار کو شامل کرنا۔
• مضبوطی سے سیکھنا: AI ماڈل کو درستگی کو ترجیح دینے اور قیاس آرائیوں پر مبنی یا غیر تصدیق شدہ معلومات پیدا کرنے سے گریز کرنے کی تربیت دینا۔
• انسانی نگرانی: ایسے سسٹمز کو نافذ کرنا جو انسانی طبی ماہرین کو AI ماڈل کے نتائج کا جائزہ لینے اور تصدیق کرنے کی اجازت دیتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ وہ درست اور مناسب ہیں۔
• قابل تشریح AI (XAI): ایسے AI الگورتھم تیار کرنا جو اپنے فیصلوں کی وضاحت فراہم کرتے ہیں، جس سے طبی ماہرین کے لیے AI کی سفارشات کو سمجھنا اور ان پر بھروسہ کرنا آسان ہو جاتا ہے۔

مثالی انٹرن پروفائل: مہارتیں اور ذمہ داریاں

ان انٹرن شپ کے لیے کامیاب درخواست دہندگان کے پاس ایک کثیر الجہتی ہنر سیٹ ہونا ضروری ہے، جس میں طبی علم اور تکنیکی مہارت دونوں شامل ہوں۔ وہ درج ذیل کے ذمہ دار ہوں گے:

• طبی سوالات کے لیے ماڈلز کا ڈیزائن کرنا: AI ماڈلز کی ساخت اور پیرامیٹرز تیار کرنا جو طبی سوالات کے مؤثر طریقے سے جواب دے سکیں۔
• ماڈل کی طبی صلاحیتوں کے لیے تشخیص کے عمل کو تیار کرنا: طبی سیاق و سباق میں AI ماڈلز کی درستگی، قابل اعتمادگی اور حفاظت کا اندازہ لگانے کے طریقے تیار کرنا۔

مثالی امیدوار مندرجہ ذیل کا مظاہرہ کرے گا:

• طبی اصطلاحات اور تصورات کی مضبوط سمجھ: طبی اعداد و شمار کو درست طریقے سے لیبل کرنے اور AI ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ضروری ہے۔
• پائتھن جیسی پروگرامنگ لینگویجز میں مہارت: ڈیٹا میں ترمیم کرنے، AI ماڈلز بنانے اور کاموں کو خودکار بنانے کے لیے ضروری ہے۔
• بڑے لسانی ماڈلز کے ساتھ کام کرنے کا تجربہ: طبی ڈومین میں LLMs کی طاقتوں اور حدود سے واقفیت۔
• بہترین مواصلات اور اشتراک کی مہارتیں: دوسرے انٹرنز، محققین اور صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد کے ساتھ مؤثر طریقے سے کام کرنے کے لیے اہم ہے۔
• اخلاقی AI ترقی کے لیے عزم: صحت کی دیکھ بھال میں AI کے استعمال کے حوالے سے اخلاقی تحفظات کی گہری سمجھ، بشمول ڈیٹا کی رازداری، تعصب اور شفافیت۔

صحت کی دیکھ بھال میں AI کا مستقبل: ایک محتاط رجائیت

ڈیپ سیک کا انٹرن شپ پروگرام صحت کی دیکھ بھال میں AI کو مربوط کرنے کی جانب ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ ڈیٹا کی تشریح اور ماڈل کی اصلاح میں سرمایہ کاری کر کے، ڈیپ سیک اپنے AI سسٹمز کی درستگی اور قابل اعتمادگی کو بہتر بنانے کے لیے کام کر رہا ہے۔ تاہم، چینی محققین کی جانب سے اٹھائے جانے والے خدشات اس میں شامل ممکنہ خطرات پر محتاط رہنے اور ان پر غور کرنے کی ضرورت کو اجاگر کرتے ہیں۔

صحت کی دیکھ بھال میں AI کا مستقبل اس صلاحیت پر منحصر ہے کہ:

• ایسے AI سسٹمز تیار کیے جائیں جو طاقتور اور قابل اعتماد دونوں ہوں۔
• صحت کی دیکھ بھال میں AI کے استعمال کے حوالے سے اخلاقی تحفظات کو دور کیا جائے۔
• اس بات کو یقینی بنایا جائے کہ AI کو انسانی طبی ماہرین کی جگہ لینے کے لیے نہیں، بلکہ ان کی صلاحیتوں میں اضافہ کرنے کے لیے استعمال کیا جائے۔
• AI الگورتھم میں شفافیت اور وضاحت کو فروغ دیا جائے۔
• AI ڈویلپرز، صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد اور ریگولیٹرز کے درمیان تعاون کو فروغ دیا جائے۔

ذمہ دارانہ ترقی اور تعیناتی پر توجہ مرکوز کر کے، AI میں صحت کی دیکھ بھال میں انقلاب برپا کرنے، مریضوں کے نتائج کو بہتر بنانے اور طب کی مشق کے طریقے کو تبدیل کرنے کی صلاحیت موجود ہے۔