西安交大上線AI智能服務 優化新生入學報導體驗
2025-10-29 09:35 2,513次浏览中國的創新藥靠硬實力在全球闖出了聲譽。中信建投證券股份有限公司製藥及生物科技組首席分析師袁清慧近日遇到了羅氏製藥集團亞太區相關業務負責人，這名負責人認為「中國創新藥的臨床數據在全球的可複製性非常棒」。 近日，在國家醫保局召開的醫保支持創新藥械繫列座談會(投資專場)上，袁清慧的這個分享引發了很多業內人士的共鳴。工銀瑞信研究部聯席總經理、投資總監趙蓓表示，中國已成為全球第二大的創新藥權益輸出國。2024年，我國藥企完成超90筆海外授權交易，總交易金額超500億美元，而這個交易數額今年上半年就已達到480億美元，增長勢頭迅猛。北京大學人民醫院副院長、胸外科主任醫師楊帆告訴中青報·中青網記者，現在一些國外醫生來中國開學術會議時，會表達出對中國醫生的羨慕。 2015年至今，被業內認為是中國創新藥發展的關鍵期。趙蓓說，這10年來，政策對創新藥的發展起到了關鍵作用。2015年《國務院關於改革藥品醫療器械審評審批制度的意見》發布。2024年，國務院常務會議審議通過了《全鏈條支持創新藥發展實施方案》。近日，國家醫保局聯合國家衛生健康委發布了《支持創新藥高質量發展的若干措施》(以下簡稱《若干措施》)。與會人士表示，《若干措施》的出臺，像一陣春風吹到了創新藥行業。 座談中，多名業內人士建言，建立支持創新藥發展的耐心資本。中信集團醫療戰略投資部總經理劉鵬程介紹，耐心資本是專門進行長期投資的一種資本形式，對風險有著較高的承受能力，對資本回報長周期也有預期。《若干措施》明確指出，鼓勵商業健康保險公司通過創新藥投資基金等多種方式，為創新藥研發提供穩定的長期投資，培育支持創新藥的耐心資本。 增設商業健康保險創新藥目錄是《若干措施》的一大亮點。2024年，我國商業健康保險的原保費收入為9773億元，和城鄉居民醫保的籌資水平大體相同。然而，商業健康保險在支持創新藥方面還有很大的潛力可挖掘。 設置商業健康保險創新藥目錄，意味著「我國創新藥企業迎來更大的發展機會，將從單純依賴醫保，轉向醫保和商保的雙輪驅動」。全國社會保障基金理事會規劃研究部處長熊錫鴻表示，在保障基金安全和實現保值升值的前提下，基金理事會將為企業提供更多的耐心資本。根據國家醫保局7月24日消息，目前已有超100個藥品申報了商業健康保險創新藥目錄。 參加座談會的業內人士對醫保大數據也有很高期待。2022年3月，全國統一的醫保信息平臺建成，涵蓋了全國超13億參保人、超100萬家定點醫療機構和藥店、1萬餘家醫藥企業、30餘萬種藥品耗材的醫保信息。「我們數據的質量非常高，而且時效性非常好。大家平時在醫院看病時能夠及時結算，就能感知到我們數據的效率。」國家醫保局大數據中心主任付超奇介紹，通過這些醫保大數據可以迅速了解全人群的疾病變化、未被滿足的臨床需求，這些數據可以賦能企業，讓企業更加精準地創新。此外，醫保大數據還能賦能藥物綜合價值評估，加快納入醫保目錄的節奏，幫助研發更多的創新藥和特藥保險，促進商保跨越式發展。他表示，醫保大數據或可讓國產創新藥成為投資的黃金賽道。 國家醫保局局長章軻在日前舉行的國務院新聞辦新聞發布會上介紹，「十四五」以來，醫保基金對創新藥的支出大幅增加，2024年的支出是2020年的3.9倍，年均增速達40%。在趙蓓看來，「未來10年，或將是國產創新藥收入利潤增長較快的時期。2035年行業市值可能有較大的增長空間，其中，優質公司的成長性將更為顯著」。 中青報·中青網記者 劉昶榮來源：中國青年報
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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