兩部門聯合發布橙色山洪災害氣象預警 涉福建、廣東等地
2025-10-30 03:51 7,527次浏览杭州8月13日電(張煜歡)近年來，前列腺癌在中國男性中發病率持續上升，成為嚴重威脅男性群體生存質量和身心健康的重要疾病之一。浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院副院長丁國慶在接受採訪時表示，其防控工作不僅要關注早期篩查，更要重視從診斷、治療到康復各階段的科學銜接，實現「早篩查、早幹預、全周期管理」。 當前，前列腺癌發病形勢嚴峻。據《2024浙江省腫瘤登記年報》顯示，該省的前列腺癌發病率位列所有癌種的第四位，男性癌腫第三位，且是2024年增長最快的惡性腫瘤。當前，前列腺癌已成為威脅我國男性健康的主要惡性腫瘤之一。 專家指出，前列腺癌早期症狀極具隱匿性，早期發現是改善預後的關鍵，血清PSA檢測則是最便捷有效的初篩手段。其建議，50歲以上男性應每年進行一次PSA檢測；有前列腺癌家族史或攜帶BRCA1/2等基因突變者，篩查年齡應提前至45歲或更早。 專家在門診中。受訪者供圖 「前列腺癌早期檢查主要有幾個方式，第一個是體檢，肛門指診不單單是針對前列腺癌，對直腸腫瘤也可以進行篩查；第二個是腫瘤標記物PSA(前列腺特異性抗原)，第三個就是B超、磁共振等影像學檢查，」丁國慶表示，「其中最有價值的是多參數磁共振，對前列腺癌的敏感度比較高。當然，確診前列腺癌需要穿刺活檢。」 在專家看來，前列腺癌的治療應分階段施策，需根據具體病情與身體狀況制定個體化方案。如局限性前列腺癌，以根治性手術或放療為主。近年來，隨著外科手術機器人的逐步應用，機器人輔助腹腔鏡手術在前列腺術後尿控恢復和性功能保護方面更具優勢。高齡，合併基礎病、無法耐受麻醉手術者，腫瘤晚期、多發轉移者，可選擇藥物治療。 談及前列腺癌的藥物治療，丁國慶強調：「近幾年治療前列腺癌的新藥越來越多，我們更關注四方面，一是療效確切，二是副作用小，三是服用方便，患者依從性高，四是配伍禁忌少，可與老年病人常用的糖尿病、高血壓、氣管炎等藥物一起服用。」臨床研究顯示，多數晚期前列腺癌患者能在有效治療中獲得長期生存，且生活質量得到保障。 專家建議，未來可通過將PSA檢測納入常規體檢、推廣規範化治療方案、完善康復支持體系等形式，提升患者生存質量和生存期。在多學科合作、科技創新與社會支持的共同推動下，前列腺癌防治將迎來更多突破，讓更多男性擁有健康未來。(完)
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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