「暑期充電」讓「準教師」站穩講臺更有底氣
2026-01-02 02:58 4,417次浏览長沙晚報8月13日訊(全媒體記者 楊雲龍 通訊員 孫麗蓉)「我晚上睡覺被『蚊子』咬了，塗了花露水反而腫成『地圖』了。」近日，湖南省中西醫結合醫院(湖南省中醫藥研究院附屬醫院)皮膚科門診，25歲的小王走進診室。他的四肢布滿「紅色風團」，部分已連成片，瘙癢難忍。然而，接診醫生告訴他，這不是蚊蟲叮咬，而是「急性蕁麻疹」。如何辨別急性蕁麻疹與「蚊子包」？湖南省中西醫結合醫院(湖南省中醫藥研究院附屬醫院)皮膚科主任、主任醫師何大偉為大家支招。 何大偉表示，急性蕁麻疹與蚊蟲叮咬的「蚊子包」都會紅、腫、癢，但兩者有不同之處，比如形狀不同，「蚊子包」孤立、圓形凸起，急性蕁麻疹呈現不規則風團，可融合成片；兩者的邊界不同，「蚊子包」邊界清晰，急性蕁麻疹邊界模糊如地圖；按壓反應不同，「蚊子包」按壓後仍見皮疹，急性蕁麻疹按壓後紅斑消退；伴隨症狀不同，「蚊子包」可見叮咬點，急性蕁麻疹可伴唇腫、腹痛或呼吸困難。若皮疹數小時內移動性出現(如手臂消退後大腿新發)，或此起彼伏，則可判定為急性蕁麻疹。 很多人以為只有「吃海鮮」才會誘發急性蕁麻疹，其實這些常見因素更危險(「隱形推手」)：潛伏型過敏原，包括藥物阿司匹林、青黴素(甚至停藥後幾天才發作)，感染如感冒病毒、幽門螺旋桿菌(兒童多見)，接觸物如花粉、寵物皮屑、塵蟎，食物如海鮮、雞蛋、奶製品、食品添加劑等；物理刺激(易被忽略)，吹冷風后起風團；腰帶、手錶壓迫處腫脹；紫外線誘發膽鹼能性蕁麻疹。 從中醫角度來看，急性蕁麻疹多為「風邪襲表」或「血熱內蘊」，常因飲食辛辣、情緒緊張誘發。 需要提醒的是，當皮疹合併喉嚨發緊、聲音嘶啞、胸悶氣短、噁心嘔吐、暈厥等表現，提示過敏性休克的可能，需立即就醫。 一旦出現急性蕁麻疹，怎麼辦？何大偉給大家推薦了家庭應急處理三步法： 第一步：阻斷過敏原。回憶2小時內接觸物(如新護膚品、食物或藥物)，避免再次接觸；用溫水衝洗皮膚(忌熱水，會加重血管擴張)。 第二步：藥物幹預。首選第二代抗組胺藥(如氯雷他定、西替利嗪)，比一代(馬來酸氯苯那敏)更少嗜睡副作用；外塗爐甘石洗劑(搖勻後塗抹，每日塗抹3至4次)。 第三步：中醫外治療法。中藥燻洗，用牡丹皮、白鮮皮、金銀花、野菊花、紫草、地榆等中藥煎水待微溫後洗浴，可以幫助止癢，緩解蕁麻疹症狀；耳尖放血，消毒後針刺耳尖擠出2至3滴血(需專業人員操作)。
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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