進入「七下八上」主汛期以來,我國北方尤其是華北及東北地區降水天氣明顯增多。 頻繁降水、空氣潮溼,給各類野生菌提供了生長條件,一些有毒蘑菇便混跡其中,若誤採誤食,極易中毒甚至危及生命。 8月4日,北京市市場監督管理局發文提示野生菌類加工和食用風險。 以下是華北地區部分 常見的毒蘑菇 快收藏「避雷」 ↓↓↓ 蘑菇中毒的危害 毒蘑菇的毒素成分各異,中毒症狀也不盡相同。 常見中毒類型可分為胃腸炎型、急性肝損害型、急性腎衰竭型、神經精神型、溶血型、橫紋肌溶解型、光敏皮炎型7種。 中毒事件中,胃腸炎型和神經精神型最為常見,而急性肝損害型和橫紋肌溶解型是主要致死類型。 前不久,雲南一名男子 吃野生菌後中毒致幻 躺在病床上隔空抓物 稱自己看到了 鳳凰、八爪魚、蜘蛛 …… 一旦中毒,輕者會出現噁心、嘔吐、腹痛、腹瀉等胃腸道症狀及視力模糊、精神亢奮、錯亂、幻覺等精神症狀;嚴重者可出現溶血、肝臟和腎臟損害,甚至死亡。 科學避毒 牢記「三不原則」 在戶外,無毒蘑菇常與毒蘑菇混生,易沾染毒蘑菇的菌絲,所以哪怕食用的野生菌是無毒品種,仍然有中毒危險。所以想要避免野生菌中毒,就要做到「不採、不食、不信」。 不採:遠離公園草坪、山區林地的野生菌。 不食:拒絕食用任何來源不明的野生菌。 不信:不用民間「土方法」鑑別野生菌。 毒蘑菇五大「陷阱」 別中招! 生蟲的蘑菇無毒? 昆蟲對毒素耐受性遠高於人類,劇毒的鵝膏菌常被蟲蛀,但人類食用就會致命。 銀器驗毒法可靠? 毒蘑菇中的毒素多為生物鹼,不能與銀髮生化學反應,所以用銀筷子、銀勺無法檢測毒素。 顏色樸素就安全? 僅根據顏色與形狀不能判定野生菌是否有毒,比如顏色鮮豔的橙蓋鵝膏是美味的食用菌;而一身雪白、看似安全的致命鵝膏則有劇毒。 煮過的蘑菇沒毒? 一些毒蘑菇的毒素(如鵝膏毒肽、鹿花菌素)耐高溫,100℃煮沸2小時仍可能殘留。 曬乾或泡酒能解毒? 許多毒蘑菇的毒素在乾燥、酒精環境中性質穩定。常規的曬乾處理或泡酒無法破壞其毒性,誤食仍存在致命危險。 懷疑自己蘑菇中毒了 怎麼辦? 儘快就醫 野生菌中毒的潛伏期較短,一旦食用後出現不適,無論症狀輕重,都應儘快就醫。 注意,一起食用過野生菌的人,無論是否出現中毒症狀,都應就醫,避免錯過最佳治療時機。 及時催吐 可立即大量飲用溫開水或稀鹽水並催吐,以減少毒素吸收。若中毒者出現昏迷,不宜進行人為催吐,以免引起窒息。 保留樣本 就醫時,應及時告知醫生野生菌食用史。最好攜帶未食用的野生菌或照片,以便醫生確定種類,判斷預後。 警惕「假愈期」 急性肝損害型蘑菇中毒在臨床上存在「假愈期」,即患者在嘔吐、腹瀉等急性胃腸炎期過後,雖自我感覺已「康復」,但此時體內已出現嚴重肝腎功能異常,若救治不及時可能導致多器官功能衰竭。 因此,對於超過6小時以上潛伏期的中毒患者要及時轉診到有診療能力的綜合醫院進行治療。 高溫潮溼的6-9月是野蘑菌的生長旺季 國家應急廣播提醒 野生菌毒性 難以靠肉眼分辨 不採不食最安全 大家需提高警惕 消除僥倖心理 一旦誤食 應第一時間到醫院就診 對症治療 ▌來源:國家應急廣播綜合北京市市場監督管理局、北京疾控 (國家應急廣播微信公眾號)
北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據,用十萬例大數據訓練人工智慧(AI),兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上,首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露,北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構,並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來,AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」,更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建,精確顯示結節與關鍵結構的空間關係,直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案,同時利用大數據模型預測術後復發風險,為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助,臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節,建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查,避免盲目手術;確認需要幹預時,首選手術切除,不能耐受手術者改用CT引導下消融治療,實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前,作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位,北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統,包括二、三級醫院和社區衛生服務中心,並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調:「無論AI多聰明,最終仍需醫生把關,我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示,當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變,AI技術成為了醫生的「數字分身」,大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦,以「融合創新,智領未來」為主題,緊扣胸部疾病診療前沿,聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
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