第20期中國（江蘇）援蓋亞那醫療隊踏訪偏鄉義診3000餘人
2026-01-17 21:11 9,981次浏览上海市第七人民醫院外科黨支部、泌尿男科黨支部等多個臨床黨支部日前與曹路鎮各居民區黨支部分批結對。黨建共建凝聚服務力量，疊加3月啟動的點單系統，如同一雙緊密配合的手，在需求與資源的精準對接中，推動優質醫療服務加速融入社區肌理，為居民健康撐起細密周全的守護網。今年3月起，七院多個科室黨支部與曹路鎮各居委黨支部陸續籤約，通過建立黨員聯絡崗、明確服務責任清單，將醫療資源下沉從「零散響應」轉為「系統推進」：外科黨支部與金群苑居委黨支部結對後，迅速組織黨員服務團隊，把術後康復指導、微創技術科普等專科服務納入常態化內容；泌尿男科黨支部則針對社區內男性人口，聯合居委制定了定期前列腺篩查、防護普及等項目。「黨建這隻手讓服務有了穩定的著力點，從偶爾上門變成長期紮根，居民能持續感受到醫療關懷的溫度，」七院黨委相關負責人這樣定位黨建的作用。活力樂齡服務點單系統這隻「手」，則以精準需求牽引服務方向。3 月上線以來，系統累計收集曹路鎮居民健康訴求30餘條。其中，用藥指導、疾病預防、健康篩查等12項需求成為高頻關注點。黨建結對啟動後，兩隻手的協同讓居民需求有了雙重抵達路徑：既可以通過「活力樂齡服務點單系統」提出訴求，由居委梳理後經黨建渠道對接醫院；也能直接聯繫結對的科室黨支部，表明健康需求。兩種方式殊途同歸，都能快速觸發服務響應，將醫院資源帶近居民身邊。雙手協同的力量，讓醫療資源下沉更具「穿透性」。醫院黨支部將結對優勢與點單需求深度融合，針對居民關注的術後康復、疾病防護等問題，黨員醫生既通過點單系統承接共性需求，也依託結對關係回應個性化諮詢，讓專業服務既有廣度更有溫度。依託「雙手協同」模式，七院正推動服務從「被動響應」向「主動延伸」升級：根據「點單」系統的需求熱力圖，提前規劃社區服務方向，把季節性高發疾病預防、老年群體康復護理等內容納入前置服務清單；黨員醫生團隊則結合日常對接中掌握的居民健康檔案，對術後患者、慢性病老人開展 「按需隨訪」，及時調整健康指導方案；醫院與居委還會通過常態化溝通機制，隨時根據居民反饋優化服務細節，讓醫療資源跟著需求走，服務圍著居民轉。如今在曹路鎮的社區廣場、活動中心，時常能看到七院黨員醫生與居委工作人員並肩服務的身影 —— 這是雙手協同的生動寫照，更是醫療資源深度融入社區的鮮活註腳。當黨建的組織優勢與點單的需求導向緊密相握，一張覆蓋全周期、精準到個人的健康服務網正越織越密，讓「家門口的醫療」從便利走向精準，從服務走向陪伴，為居民健康幸福感增添著實實在在的重量。
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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