寧波8月12日電 (張益聰)「面對當前心血管疾病防治的嚴峻態勢,我們將探索心血管疾病預防、篩查、幹預的『一鍵式』管理監測機制。」11日,浙江省寧波市動脈粥樣硬化性心血管疾病(下稱:ASCVD)智能防控平臺啟動會現場,寧波市心血管病防治臨床指導中心主任、寧波大學附屬第一醫院(下稱:寧大一院)首席專家、心臟中心主任陳曉敏如是說。 如其所言,《中國心血管健康與疾病報告2023》數據顯示,中國心血管病現患人數高達3.3億,且呈現年輕化、多病共存趨勢。 會議現場。張益聰 攝 智能防控:三大優勢精管「三高一重」 「在心血管疾病中,高血壓、高血糖、高血脂、肥胖被稱為『三高一重』,是ASCVD的主要病因。」寧波市衛生健康委員會黨委委員、副主任史國建表示,寧波作為人口流入大市,積極創新智能化防控手段,有助於當地有效應對人口老齡化帶來的「三高一重」人群擴大所帶來的一系列挑戰。 為此,寧波市ASCVD智能防控平臺由寧波市心血管疾病防治臨床指導中心聯合多學科團隊,依託市級重大項目孵化而成,是寧波市首個心血管疾病智慧防控平臺。對ASCVD高危人群,尤其是對以「三高一重」為核心風險因素人群的精準識別、分層與幹預管理。 「目前,在已掌握數據中,寧波市心血管疾病中高危以上人數突破300萬,其中以ASCVD為主。」陳曉敏表示,為高效應對大基數患者人群,本次ASCVD智能防控平臺有三大核心優勢,一是風險預警智能化,精準識別高危;二是診療決策同質化,規範管理路徑;三是管理模式閉環化,全程數字追蹤。 具體而言,上述平臺在「篩查—分層—幹預」全流程的數位化閉環管理基礎上,還擁有「超高危—極高危—中高危」三級彈窗預警機制,並據此為不同風險等級人群智能生成個性化幹預目標。 ASCVD智能防控平臺試點的應用現場。主辦方 供圖 惠民實效:一鍵診療一域「心病無憂」 走進寧海縣ASCVD智能防控平臺試點,隨著病患就診信息錄入診室電腦,坐診醫生通過大數據模型一鍵對患者進行病情風險分級,並將本次就診信息同步至寧波市衛生信息中心,再將信息回流至各大基層醫院,實現「一鍵診療,全域共享」。 在陳曉敏看來,目前上述平臺在ASCVD預防和篩查方面的智能化技術較為成熟,將有助於寧波市在「慢病一體化」格局下,實施醫療衛生領域縱深心血管疾病的民生工程。 「接下來,隨著平臺的更新迭代,基層醫生還能一鍵獲取由三甲醫院專家制定的規範化藥物聯用建議、科學轉診指徵及個體化隨訪計劃。」陳曉敏接續前言,該平臺不僅以ASCVD防治關口前移為目標,還將逐步探索多學科幹預和治療的心病防治「後半程」。 截至目前,上述平臺依託寧波市醫療大數據平臺,已經著重對「三高一重」相關核心指標的達標率、用藥依從性等進行動態監測與評估,為優化個體及群體的管理策略提供強有力數據支撐。 此外,在試點階段,寧波市ASCVD智能防控平臺將建立覆蓋寧海縣、北侖區全域及江北區部分醫院的防控網絡。後續,該平臺還會將成熟的「一鍵式」智能診療技術集成至醫療智能體,進而將醫療惠民的科技資源,延伸至基層醫療的「最後一公裡」。(完)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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