Startup AI của Trung Quốc, DeepSeek, đang tích cực tuyển dụng thực tập sinh để dán nhãn tỉ mỉ dữ liệu y tế, nhằm nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các ứng dụng AI trong môi trường bệnh viện. Động thái này nhấn mạnh sự tích hợp ngày càng tăng của AI, đặc biệt là các mô hình mã nguồn mở, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe của Trung Quốc, nơi chúng đang được sử dụng để tạo ra các chẩn đoán và đơn thuốc. Tuy nhiên, nó cũng diễn ra trong bối cảnh ngày càng có nhiều lo ngại về những rủi ro tiềm ẩn liên quan đến việc triển khai nhanh chóng các công nghệ này.
Cơ Hội Thực Tập: Đi Sâu Vào Chi Tiết
Chương trình thực tập của DeepSeek cung cấp mức lương hàng ngày là 500 nhân dân tệ (khoảng 70 đô la Mỹ) cho những cá nhân có khả năng cam kết làm việc bốn ngày một tuần. Trách nhiệm cốt lõi của những thực tập sinh này xoay quanh việc dán nhãn dữ liệu y tế, đặc biệt cho các ứng dụng liên quan đến các công cụ “chẩn đoán phụ trợ nâng cao”. Các vị trí này có trụ sở tại Bắc Kinh, đặt các thực tập sinh vào trung tâm hoạt động của DeepSeek và đi đầu trong bối cảnh phát triển AI của Trung Quốc.
Thông tin tuyển dụng trên Boss, một nền tảng tuyển dụng phổ biến, phác thảo các tiêu chuẩn cụ thể cho các thực tập sinh tiềm năng. Các ứng viên lý tưởng sở hữu một nền tảng y tế vững chắc, thường được chứng minh bằng việc ghi danh là sinh viên đại học năm thứ tư hoặc có bằng thạc sĩ. Hơn nữa, vai trò này đòi hỏi sự quen thuộc với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thành thạo trong việc viết mã Python và khả năng tạo ra lời nhắc hiệu quả cho các mô hình AI lớn. Bộ kỹ năng đa dạng này phản ánh bản chất phức tạp của công việc liên quan, đòi hỏi cả kiến thức y tế và chuyên môn kỹ thuật.
Trách Nhiệm Chính Của Thực Tập Sinh
- Dán Nhãn Dữ Liệu Chi Tiết: Gán nhãn chính xác và nhất quán cho dữ liệu y tế, đảm bảo các mô hình AI được đào tạo trên thông tin chất lượng cao.
- Thành Thạo LLM: Làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn để hiểu khả năng và hạn chế của chúng trong bối cảnh y tế.
- Lập Trình Python: Sử dụng Python để thao tác dữ liệu, tự động hóa các quy trình và có khả năng đóng góp vào sự phát triển của các thuật toán AI.
- Kỹ Thuật Lời Nhắc: Tạo ra lời nhắc hiệu quả để thu được phản hồi chính xác và phù hợp từ các mô hình AI, đặc biệt là trong các tình huống chẩn đoán.
Ứng Dụng AI Của DeepSeek Tại Các Bệnh Viện Trung Quốc
Sáng kiến này phù hợp với xu hướng rộng lớn hơn của các bệnh viện Trung Quốc đang đón nhận các mô hình AI mã nguồn mở từ các công ty như DeepSeek. Các hệ thống AI này đang được tận dụng để hỗ trợ tạo ra các chẩn đoán và đơn thuốc, có khả năng hợp lý hóa quy trình làm việc và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân. Tính đến tháng 3, ước tính có khoảng 300 bệnh viện trên khắp Trung Quốc đã bắt đầu kết hợp LLM của DeepSeek vào chẩn đoán lâm sàng và hệ thống hỗ trợ quyết định y tế của họ.
Sức hấp dẫn của AI trong chăm sóc sức khỏe xuất phát từ tiềm năng của nó để:
- Nâng Cao Độ Chính Xác Chẩn Đoán: Các thuật toán AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu y tế để xác định các mẫu và dị thường mà các bác sĩ lâm sàng có thể bỏ lỡ.
- Tăng Tốc Chẩn Đoán: AI có thể đẩy nhanh quá trình chẩn đoán, dẫn đến điều trị nhanh hơn và có khả năng cải thiện kết quả cho bệnh nhân.
- Cá Nhân Hóa Kế Hoạch Điều Trị: AI có thể phân tích dữ liệu bệnh nhân cá nhân để điều chỉnh kế hoạch điều trị phù hợp với nhu cầu và hoàn cảnh cụ thể của họ.
- Giảm Chi Phí Chăm Sóc Sức Khỏe: Bằng cách tự động hóa các tác vụ và cải thiện hiệu quả, AI có thể góp phần làm giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.
Lo Ngại Và Chỉ Trích Về Việc Ứng Dụng AI Nhanh Chóng
Mặc dù có những lợi ích tiềm năng, việc ứng dụng nhanh chóng AI của DeepSeek bởi các bệnh viện không phải là không có những người chỉ trích. Một nhóm các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã bày tỏ lo ngại về những rủi ro tiềm ẩn về an toàn lâm sàng và quyền riêng tư liên quan đến việc triển khai rộng rãi này.
Trong một bài báo được đăng trên tạp chí y khoa uy tín JAMA (Tạp chí của Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ), các nhà nghiên cứu đã cảnh báo về việc chấp nhận một cách phiến diện AI trong chăm sóc sức khỏe. Họ nhấn mạnh xu hướng của DeepSeek tạo ra “đầu ra có vẻ hợp lý nhưng không chính xác về mặt thực tế”, một hiện tượng thường được gọi là “ảo giác” trong cộng đồng AI. Họ lập luận rằng xu hướng này có thể dẫn đến “rủi ro lâm sàng đáng kể”, có khả năng gây nguy hiểm cho sự an toàn và phúc lợi của bệnh nhân.
Nhóm nghiên cứu bao gồm các nhân vật nổi bật trong cộng đồng nghiên cứu y học Trung Quốc, chẳng hạn như Wong Tien Yin, người đứng đầu sáng lập của Tsinghua Medicine, một tập đoàn các trường nghiên cứu y học tại Đại học Thanh Hoa ở Bắc Kinh. Sự tham gia của họ mang lại sự tin cậy đáng kể cho những lo ngại được nêu ra.
Rủi Ro Tiềm Ẩn Được Nhấn Mạnh Bởi Các Nhà Nghiên Cứu
- Ảo Giác AI: Việc tạo ra thông tin không chính xác hoặc gây hiểu lầm về mặt thực tế bởi các mô hình AI, có khả năng dẫn đến chẩn đoán sai hoặc điều trị không phù hợp.
- Lo Ngại Về Quyền Riêng Tư Dữ Liệu: Rủi ro dữ liệu bệnh nhân nhạy cảm bị xâm phạm hoặc lạm dụng bởi các hệ thống AI.
- Thiếu Minh Bạch: Bản chất “hộp đen” của một số thuật toán AI, gây khó khăn cho việc hiểu cách chúng đưa ra kết luận của mình.
- Thiên Vị Trong Thuật Toán AI: Tiềm năng của các thuật toán AI để duy trì hoặc khuếch đại các thành kiến hiện có trong chăm sóc sức khỏe, dẫn đến sự khác biệt trong kết quả điều trị.
- Quá Phụ Thuộc Vào AI: Rủi ro các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trở nên quá phụ thuộc vào AI, có khả năng làm giảm kỹ năng tư duy phản biện và phán đoán lâm sàng của họ.
Phản Hồi Của DeepSeek: Giải Quyết Vấn Đề Ảo Giác AI
Nhận thấy tính hợp lệ của những lo ngại này, DeepSeek đã kết hợp các biện pháp để giải quyết vấn đề ảo giác AI trong các ứng dụng y tế của mình. Trong mô tả công việc được đăng trên Boss, công ty đã tuyên bố rõ ràng rằng các thực tập sinh sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường khả năng y tế của DeepSeek, bao gồm cải thiện kiến thức y tế của các mô hình và giảm thiểu ảo giác trong các câu hỏi và câu trả lời y tế.
Cách tiếp cận chủ động này cho thấy rằng DeepSeek cam kết phát triển các hệ thống AI không chỉ mạnh mẽ mà còn đáng tin cậy và an toàn để sử dụng trong môi trường lâm sàng. Bằng cách tập trung vào việc giảm thiểu ảo giác và cải thiện độ chính xác của thông tin y tế, DeepSeek mong muốn xây dựng lòng tin giữa các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và đảm bảo việc áp dụng AI một cách có trách nhiệm trong chăm sóc sức khỏe.
Chiến Lược Giảm Thiểu Ảo Giác AI
- Tăng Cường Dữ Liệu: Mở rộng tập dữ liệu đào tạo bằng thông tin y tế đa dạng và chất lượng cao để cải thiện cơ sở kiến thức của mô hình.
- Cơ Chế Kiểm Tra Thực Tế: Kết hợp các cơ chế để xác minh tính chính xác của thông tin do mô hình AI tạo ra so với các nguồn y tế đáng tin cậy.
- Học Tăng Cường: Đào tạo mô hình AI để ưu tiên tính chính xác và tránh tạo ra thông tin mang tính suy đoán hoặc không có căn cứ.
- Giám Sát Của Con Người: Triển khai các hệ thống cho phép các bác sĩ lâm sàng xem xét và xác nhận kết quả đầu ra của mô hình AI, đảm bảo rằng chúng chính xác và phù hợp.
- AI Có Thể Giải Thích (XAI): Phát triển các thuật toán AI cung cấp giải thích cho các quyết định của chúng, giúp các bác sĩ lâm sàng dễ dàng hiểu và tin tưởng vào các khuyến nghị của AI hơn.
Hồ Sơ Thực Tập Sinh Lý Tưởng: Kỹ Năng Và Trách Nhiệm
Các ứng viên thành công cho các vị trí thực tập này sẽ cần sở hữu một bộ kỹ năng đa dạng, bao gồm cả kiến thức y tế và chuyên môn kỹ thuật. Họ sẽ chịu trách nhiệm:
- Thiết kế mô hình cho các câu hỏi y tế: Tạo cấu trúc và tham số của các mô hình AI có thể trả lời hiệu quả các câu hỏi y tế.
- Xây dựng quy trình đánh giá cho khả năng y tế của mô hình: Phát triển các phương pháp để đánh giá tính chính xác, độ tin cậy và an toàn của các mô hình AI trong bối cảnh y tế.
Ứng viên lý tưởng sẽ chứng minh:
- Hiểu biết sâu sắc về thuật ngữ và khái niệm y tế: Cần thiết để dán nhãn chính xác dữ liệu y tế và đánh giá hiệu suất của các mô hình AI.
- Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python: Cần thiết để thao tác dữ liệu, xây dựng mô hình AI và tự động hóa các tác vụ.
- Kinh nghiệm làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn: Làm quen với điểm mạnh và điểm yếu của LLM trong lĩnh vực y tế.
- Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm xuất sắc: Rất quan trọng để làm việc hiệu quả với các thực tập sinh, nhà nghiên cứu và chuyên gia chăm sóc sức khỏe khác.
- Cam kết phát triển AI đạo đức: Hiểu biết sâu sắc về các cân nhắc đạo đức xung quanh việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe, bao gồm quyền riêng tư dữ liệu, thiên vị và tính minh bạch.
Tương Lai Của AI Trong Chăm Sóc Sức Khỏe: Một Sự Lạc Quan Thận Trọng
Chương trình thực tập của DeepSeek thể hiện một bước tiến quan trọng hướng tới việc tích hợp AI vào chăm sóc sức khỏe. Bằng cách đầu tư vào chú thích dữ liệu và tinh chỉnh mô hình, DeepSeek đang nỗ lực cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các hệ thống AI của mình. Tuy nhiên, những lo ngại do các nhà nghiên cứu Trung Quốc nêu ra nhấn mạnh sự cần thiết phải thận trọng và xem xét cẩn thận các rủi ro tiềm ẩn liên quan.
Tương lai của AI trong chăm sóc sức khỏe phụ thuộc vào khả năng:
- Phát triển các hệ thống AI vừa mạnh mẽ vừa đáng tin cậy.
- Giải quyết các cân nhắc đạo đức xung quanh việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe.
- Đảm bảo rằng AI được sử dụng để tăng cường, không phải thay thế, cho các bác sĩ lâm sàng.
- Thúc đẩy tính minh bạch và khả năng giải thích trong các thuật toán AI.
- Thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà phát triển AI, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và các nhà quản lý.
Với trọng tâm là pháttriển và triển khai có trách nhiệm, AI có tiềm năng cách mạng hóa chăm sóc sức khỏe, cải thiện kết quả cho bệnh nhân và thay đổi cách thực hành y học.