四川省成都市政協原副主席田蓉被雙開

2026-02-20 14:34 9,985次浏览

  接觸患者物品就會感染、康復了也會疼一輩子……這些有關基孔肯雅熱的傳言可信嗎   近期,我國個別城市發生基孔肯雅熱輸入疫情並引發本地傳播,社會高度關注。與病毒一同傳播的,還有各種網絡傳言:接觸患者物品就會「中招」、O型血人最易感染、吃大蒜等民間土方可有效預防、康復了也會疼一輩子……這些流言誤導公眾,引發不必要的恐慌。為幫助大家正確認識基孔肯雅熱,科技日報記者日前採訪了相關專家。   日常接觸患者物品無風險   「基孔肯雅病毒主要通過伊蚊叮咬傳播。」國家健康科普專家庫專家、天津市南開醫院感染性疾病科主任徐桐柏說。   他介紹,人感染基孔肯雅病毒後,短時間內便會形成病毒血症,病毒血症狀態可持續12天。伊蚊叮咬處於病毒血症期的患者後,基孔肯雅病毒會在蚊體內繁殖2天至10天,此蚊再叮咬健康的人就可能傳播病毒。患者發病一周內血液中病毒載量最高,需特別注意防蚊。   不過,基孔肯雅病毒在人體外存活能力有限,更無法通過完整皮膚屏障進入人體。徐桐柏說,在握手、擁抱、共用物品等日常人際接觸中,該病毒難以保持活性,也無法通過飛沫傳播。   「因此,在日常生活中,公眾完全不必擔心因接觸基孔肯雅熱患者的生活用品而被傳染。」徐桐柏建議,與其過度擔心人際傳播,不如把防護重點放在防蚊滅蚊上,這才是預防基孔肯雅熱的有效方法。   血型非決定感染的關鍵因素   「雖然有極個別小規模調查顯示,O型血人群可能相對更易感染,但該結論尚未得到充分驗證,仍需更大樣本量的研究進一步確認。」徐桐柏說。   研究顯示,蚊子主要依靠人體釋放的二氧化碳濃度確定叮咬目標,而非血型。   新陳代謝旺盛的人群,包括兒童、運動中的青壯年等因二氧化碳排放量高,成為蚊子首要攻擊目標。老年人新陳代謝較慢,被叮咬概率相對低。孕婦的二氧化碳排放量一般比普通人高,這是「準媽媽」更易被叮咬的原因。   徐桐柏說:「決定基孔肯雅病毒感染風險的關鍵因素主要有3個:所處環境的蚊子密度、個人生活習慣和新陳代謝速率。血型並非決定因素。」   民間土方難以有效預防   對於「吃大蒜驅蚊」這一民間土方,徐桐柏認為,進入人體消化道的大蒜會被迅速分解,生成多種硫化物。這些硫化物中的一部分被排出體外,形成人們熟知的「大蒜味」。不過,這些代謝產物的濃度極低,並沒有驅蚊作用,難以有效預防感染。   「此外,百姓常用的塗抹風油精和花露水等方法有一定驅蚊效果,但持續時間較短,且驅蚊範圍有限。在伊蚊密度較高的環境中,它們難以形成有效防護屏障。」徐桐柏進一步說,部分花露水、風油精產品中驅蚊成分濃度較低,無法長時間抵禦伊蚊。   徐桐柏建議,如果想有效預防基孔肯雅熱,應選用正規、經過認證的驅蚊產品,如含有避蚊胺等有效成分的驅蚊劑。外出時,穿長袖和長褲,在衣服上塗抹氯菊酯。「同時,安裝紗窗、紗門,使用蚊帳,清理室內外積水,這也是重要的預防措施。」他補充道。   康復後疼痛症狀會改善   針對「康復了也會疼一輩子」的傳言,徐桐柏說,基孔肯雅熱通常具有自限性,大多數患者症狀較輕且可自愈,會在1周到2周內康復。   從疾病康復機理來看,人感染基孔肯雅病毒後,免疫系統會啟動免疫反應以清除病毒。在多數情況下,人體免疫系統能夠有效清除病毒,使身體恢復正常。   徐桐柏解釋,部分患者康復後遺留關節疼痛等症狀,可能與其自身免疫系統在清除病毒過程中對關節等組織造成一定損傷且這種損傷恢復相對緩慢有關。   「不過,隨著時間推移和身體機能恢復,這些症狀會逐漸改善。」徐桐柏說,在康復過程中,患者應積極配合治療,遵醫囑進行康復訓練、注意休息和營養補充。這些措施有助於患者身體恢復,減輕不適症狀,降低長期疼痛的可能性。   本報記者 陳 曦 來源:科技日報

  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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