粵企直接送兩地車牌？謠言
2025-11-05 18:16 9,632次浏览上海8月11日電 (記者 陳靜)阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)是一種常見的睡眠呼吸障礙疾病，其核心病理機制是患者睡眠期間上氣道完全或部分塌陷，伴有血氧飽和度下降和/或微覺醒。 「在全球範圍內，OSA發病率很高。」復旦大學附屬中山醫院呼吸科專家李善群教授11日對記者解釋，「對普通民眾而言，OSA最直接的表現就是打鼾和憋氣，但其對健康的危害非常大」。 「長期抽菸喝酒者、年老體弱者發病率很高，女性更年期、絕經期以後也容易出現OSA。」李善群介紹，肥胖患者OSA會加重。此外，鼻炎、鼻竇炎等問題都是導致OSA病情加重的危險因素。「其實，肥胖等疾病的發生與OSA互為因果關係。」這位專家解釋，一方面，OSA病人容易引發肥胖。因為OSA帶來的長期缺氧引起全身代謝異常，容易出現糖原累積、脂肪堆積，進而導致肥胖。另一方面，肥胖患者更容易伴有OSA。因為在全身脂肪、皮下脂肪堆積的同時，口咽部脂肪堆積容易導致呼吸暫停和呼吸氣流不暢。根據睡眠期間每小時呼吸暫停或低通氣事件發生次數(AHI)，OSA嚴重程度可分為輕度(>5次)、中度(>15次)、重度(≥30次)。 李善群教授與患者溝通病情。(記者 陳靜攝) 他為記者分享了相關病例，在臨床診療中，他曾遇到一位50歲上下的男子，不到1.6米的身高，體重超125公斤，曾嘗試各種減肥方法，均無效果。後來，醫生為該名男子開展聯合治療，在OSA緩解的同時，減肥有明顯效果。 在採訪中，關於更年期女性易罹患OSA問題，李善群介紹，這是性別差異，和女性更年期以後激素分泌異常有關。這位專家進一步解釋，女性進入更年期後，因為性激素分泌異常，可能會出現焦慮、緊張，心血管疾病等問題。性激素差異變化也是導致氣道塌陷、鬆弛的原因，是引發OSA的重要因素。 「OSA容易引發全身各個系統的毛病。」身為復旦大學附屬中山醫院呼吸科臨床專家的李善群教授舉例，嚴重的OSA會誘發或加劇發生心血管疾病、腦血管疾病，導致病情進一步惡化，甚至夜間猝死。 中國OSA患者人數眾多，OSA引發全身各個系統器官疾病後，後期會出現診斷困難，治療費用居高不下。「因此，我們要及時防治OSA。」李善群教授說。據悉，數據顯示，中重度OSA患者中，只有三分之一接受治療。關於造成診斷率低、治療率低的原因，這位專家坦言，患者及家人對OSA的相關知識了解不足、對症狀不重視。「科普相關知識十分重要。」他強調。 他同時指出，在臨床上，伴有相關併發症的OSA患者常會因併發症到相關科室就診，相關科室的部分醫務人員對OSA與併發症的關係重視不足，進而可能耽誤患者治療。比如：遇到諸如難治性、頑固性胸悶氣喘，頑固性心律失常等不明原因的病症時，醫生在對其進行全面評估時，應該重視患者肥胖、鼾症及夜間呼吸暫停的問題，必要時前往呼吸科睡眠中心接受診治及呼吸睡眠檢測，進而早期篩查診斷，避免患者發生OSA相關的危險病情惡化。 在採訪中，這位專家十分強調多學科協作。他說：「在人的生命周期裡面，或多或少會出現健康問題，而有些疾病並不是單一學科就能夠治好。因此，在OSA和相關慢病的治療中，多學科協作十分重要。」 「關於OSA的治療，改變抽菸、喝酒、暴飲暴食等不良習慣，在控制飲食的同時加強運動鍛鍊等是一個方面。」李善群教授介紹，「對有鼻炎、心血管疾病、高血壓等合併症的OSA患者，我們採用聯合治療。對輕度、中度病人，我們可以用體位治療，比如：病人側臥睡眠，用口腔矯正器等。呼吸機是治療OSA的有效方式」。但在實際生活中，因為種種原因，呼吸機的普及度、使用率並不盡人意。26歲的患者張先生告訴記者，戴著呼吸機睡覺並不舒服，出差的時候尤其感覺不便，特別期待有藥物能夠幫助他少打鼾、順暢呼吸。他希望更方便地治療疾病。 張先生說，自己經常覺得疲勞，白天昏昏欲睡，注意力很難集中，工作效率下降，也不敢長時間開車。家人反映他晚上打呼嚕特別響，有時候還會在打鼾過程中停一下再喘氣。在體檢中，醫生發現張先生有高血壓傾向，並告知可能與OSA有關。在家人催促下，張先生來醫院就診。通過睡眠監測，張先生的OSA已是中度。 李善群教授告訴記者，他為張先生開出了相關創新藥治療處方。據介紹，此次李善群教授開出的藥物在全球高水平的臨床研究中被證實：其在減輕肥胖合併OSA患者體重的同時，極大改善了OSA病情，患者的生活質量包括運動能力、活動能力、學習及工作效率大幅提高。這次醫生給張先生開了可以注射的藥物，讓張先生很開心。李善群表示，在各種藥物和非藥物方式的幫助下，OSA患者能夠獲得良好的生活質量。(完)
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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