三亞颱風預警信號升級為紅色 實行「五停一關」措施
2025-12-08 23:23 7,316次浏览深圳特區報訊(記者 羅莉瓊 通訊員 李欣煦)痛到直不起腰？患上基孔肯雅熱到底有多痛？昨日，中山大學附屬第七醫院關節外科副主任醫師佘鵬接受記者採訪時表示，患者在急性期感受到的關節疼痛，其性質類似於類風溼關節炎急性發作，一般情況下略低於痛風急性發作時的劇烈程度。 據介紹，1952年首次在非洲坦尚尼亞發現基孔肯雅熱，該名稱原意是「彎腰駝背」，形容患者因劇烈關節疼痛而被迫蜷縮身體的姿態。這也反映了其最典型的臨床症狀，就是關節疼痛致身體蜷曲。這也是它與其他蚊媒傳染病，比如登革熱等，症狀上最大的區別。 佘鵬醫生詳細解讀了基孔肯雅熱的疼痛特徵。他認為，患者在急性期感受到的關節疼痛，其性質類似於類風溼關節炎急性發作。如果用0-10分的視覺模擬評分法(VAS)來衡量，疼痛程度通常在7-8分左右。一般來說，疼痛程度評分低於4分不會影響睡眠，如果到7分以上，會疼到整晚都難以入睡。值得注意的是，這種疼痛一般情況下略低於痛風急性發作時的劇烈程度，由於每個人對疼痛耐受程度不同，因此基孔肯雅熱導致的關節疼痛程度也因人而異。 基孔肯雅熱最典型的症狀表現是對稱性關節疼痛伴腫脹，這是由於身體的炎症反應所致。這種關節炎症反應不僅帶來疼痛，還會導致關節活動受限，比如出現握拳困難、行走不便等情況。佘鵬醫生強調，出現這些症狀時，切勿將其簡單視為普通關節炎而延誤診治。 佘鵬醫生表示，部分患者在急性期過後，可能經歷持續數日甚至數月的慢性疼痛階段。這種慢性疼痛的表現類似於骨性關節炎，多為酸痛、隱痛，也可能伴有晨起時關節僵硬的感覺。這種疼痛是基孔肯雅熱慢性期的表現，不必過度恐慌。重要的是，通過持續在專科門診隨訪和規範用藥，這種慢性疼痛是可以有效緩解的。 中山大學附屬第七醫院感染性疾病科主任陳友鵬建議，一旦出現突發高熱並伴隨關節(尤其是手腕、腳踝等小關節)腫脹、發熱以及紅疹等症狀，應立即前往醫療機構就診。醫院可通過抽血做出明確診斷，對症治療。特別提醒的是，如果市民近期有基孔肯雅熱流行地區旅居史，或者有明確的蚊蟲叮咬史，可主動向接診醫生說明。這些信息對於醫生及時、準確地作出診斷至關重要。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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