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  新疆昌吉8月12日電 題:十年蛻變:醫療援疆傳幫帶 「輸血」變「造血」   作者 劉遠   新疆醫科大學第一附屬醫院昌吉分院主樓內,寬敞明亮,各診療區呈魚骨狀隱入走廊盲端,既保證私密性又減少擁堵。腫瘤防治中心前,20餘位首席專家名冊依次排布,呈現出聯合診治模式。內窺鏡中心正迎來新儀器,全流水線可追溯系統支持患者便捷地進行各類內窺鏡檢查。   「10年前,我們是昌吉市醫院中的倒數。」昌吉分院黨委書記、副院長熊健回憶道。   如今,該院在政府的支持及40餘位援疆專家的幫助下,已具備準三級醫院的技術水平。其年門診就診數量由10年前的20萬人次提升至70萬人次,年手術數量由2000臺提升至12000臺。   「以前學技術靠外出進修,鍛鍊機會少。現在在本地就可向援疆專家學習先進設備、手術操作技術。」熊健說。   當前,該院正打造「傳幫帶」模式,通過臨床帶教、技能實訓、選派當地醫生到福建泉州進修,給予醫生更多動手機會,幫助醫生熟練掌握技術。目前醫院累積帶教已超200人次。   呼吸科與危重醫學科主治醫師林洪盛來自福建省泉州市第一醫院,是2024年底來到昌吉的援疆醫生,他幫助昌吉分院的支氣管內窺鏡檢查轉為「無痛」模式。   「麻藥影響呼吸系統。對患有呼吸系統疾病的患者來說無痛檢查的併發症最是棘手」,林洪盛解釋道,以往屬地醫生未開展過該項目,缺乏應對相關情況的經驗,難以邁出第一步,「我正好有應對突發狀況的經驗,可為其提供技術支持」。   目前,該院已實現無痛支氣管內窺鏡檢查的全覆蓋,病人接受度更高,每月可接診約50例患者。   「讓技術留下來最重要。」不到一年時間,林洪盛已帶教了8位醫生,在他看來,讓更多當地醫生掌握使用先進設備的能力,才能更好服務患者。 8月11日,新疆醫科大學第一附屬醫院昌吉分院黨委書記、副院長熊健向來訪者介紹腫瘤防治專家團隊。劉遠 攝   在對口援疆政策支持下,昌吉分院正以「精準化、組團式」為核心思路,優先攻堅腫瘤防治,同步推進神經、心血管學科建設,輔以血液淨化等配套服務。   「腫瘤、神經、心血管疾病是致病、致殘、致死率最高的三種疾病。」熊健稱,「將三者作為重點建設學科,就是把援疆資源用在刀刃上,更好解決本地百姓急難愁盼。」   新疆醫科大學第一附屬醫院昌吉分院目前是新疆唯一一家設有放療科的縣級醫院。在福建援疆泉州分指揮部的支持下,該科室於2021年開始籌建,先後投入370萬元人民幣援疆資金用於機房提升改造,於2024年11月正式成立並開機運行。   腫瘤醫學中心腫瘤科主任江連發來自福建省安溪縣醫院,他憑藉自己多年的經驗,幫助提升昌吉分院腫瘤防治中心的醫療水平與服務質量。   江連發所在的科室採用調強放射治療(IMRT)和容積旋轉調強放射治療(VMAT)等高精尖放療技術對患者進行醫治。他介紹道:「這種治療方式靶區更小、放療更精準、正常組織保護得更好,能極大程度減輕患者痛苦,減少併發症。」   江連發說,醫院放療科自去年開科以來,已收治患者80人。「作為援疆醫生,要秉持從『輸血』到『造血』的理念,發揮好『傳幫帶』作用,幫助把科室醫生培養成當地醫院能獨立完成放療全流程的骨幹力量。」(完)

  當前,人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面,在深刻改變人類生產生活方式的同時,也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而,人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題,其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點,造成數據源汙染,給人工智慧安全帶來新的挑戰。   數據是人工智慧的基礎   人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據,其中數據是訓練AI模型的基礎要素,也是AI應用的核心資源。   ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材,使其得以學習數據的內在規律和模式,實現語義理解、智能決策和內容生成。同時,數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度,實現模型的迭代升級,以適應新需求。   ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提;高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型;覆蓋多個領域的多樣化數據,則能提升模型應對實際複雜場景的能力。   ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富,加速了「人工智慧+」行動的落地,有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力,更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。   數據汙染衝擊安全防線   高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性,但數據一旦受到汙染,則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效,存在一定的安全隱患。   ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據,將幹擾模型在訓練階段的參數調整,削弱模型性能、降低其準確性,甚至誘發有害輸出。研究顯示,當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時,模型輸出的有害內容會增加11.2%;即使是0.001%的虛假文本,其有害輸出也會相應上升7.2%。   ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容,可能成為後續模型訓練的數據源,形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前,網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容,大量低質量及非客觀數據充斥其中,導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積,最終扭曲模型本身的認知能力。   ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險,尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域,不法分子利用AI炮製虛假信息,造成數據汙染,可能引發股價異常波動,構成新型市場操縱風險;在公共安全領域,數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論,誘發社會恐慌情緒;在醫療健康領域,數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議,不僅危及患者生命安全,也加劇偽科學的傳播。   築牢人工智慧數據底座   ——加強源頭監管,防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據,建立AI數據分類分級保護制度,從根本上防範汙染數據的產生,助力有效防範AI數據安全威脅。   ——強化風險評估,保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估,確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系,不斷提高數據安全綜合保障能力。   ——末端清洗修復,構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準,制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架,實現持續管理與質量把控。   國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下,全面貫徹總體國家安全觀,與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險,依法維護人工智慧安全和數據安全,不斷築牢國家安全屏障。   來源:國家安全部微信公眾號

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