十五運會群眾比賽保齡球項目決賽將於8月下旬香港開賽
2025-10-27 00:45 6,681次浏览據閔行區衛生健康委消息，近日，隨著新虹、華漕、浦江、七寶、虹橋和申鑫六家社區衛生服務中心護理中心完成驗收，閔行成為第一個完成市級社區護理中心驗收全覆蓋的區。閔行通過覆蓋門診、病房、站點、居家、養老護理服務機構等多場景聯動，打造社區護理中心「一站式」服務體系，為居民提供全流程、整合式護理服務。該體系以26項基礎護理為基礎，包含生命體徵監測、導尿、標本採集等日常健康項目，其中：針對慢病患者推出10大類專科護理，覆蓋PICC維護、傷口（造口）護理、糖尿病護理、安寧療護4類核心需求，並動態配置6類專項服務。同時，結合區域特點定製14項特色項目，如慢阻肺專科護理、口腔護理、乾眼症護理、消化健康專科護理、膝骨關節炎康復等。居民郭老伯患慢性阻塞性肺疾病10餘年，飽受氣喘咳嗽的困擾。在新虹社區衛生服務中心慢阻肺專科護理門診，護理團隊為他制定了用藥指導、飲食管理、呼吸訓練、家庭氧療等綜合護理方案，依託中醫團隊輔以穴位貼敷（肺俞、天突等穴位）、拔罐等中醫治療，並進行定期複診評估、個性化宣教和遠程隨訪，實時調整治療方案。現在，郭老伯的肺功能明顯改善，氣喘咳嗽顯著減輕。社區護理要「接得住」居民需求，關鍵在於專業化的技能和精細化的服務。在虹橋社區衛生服務中心，今年3月開展全區首家乾眼症護理門診以來，到目前累計服務超700人次，受到居民的普遍歡迎。62歲的黃阿姨，因連續3個月眼睛乾澀、疲勞，自行用眼藥水卻愈發嚴重而前來就診。護理中心結合醫生診斷，為她定製「物理治療+用眼習慣調整」方案。2個多月後，黃阿姨的乾澀、異物感明顯減輕，視力波動也得到改善。閔行區衛生健康委相關部門介紹，閔行依託緊密型城市醫療集團建設構建護理聯盟，實現社區與三級醫院護理服務同質化。一方面依託三級醫院優質資源下沉，開展護理查房、會診及科研指導，將先進技術和管理經驗直輸社區醫院；另一方面建立全區規範化培訓體系，開展社區護理人員全覆蓋輪訓工作（截至目前，已完成240名），強化基礎技能與專科能力。通過上下聯動的「帶教+練兵」模式，讓居民在家門口享受與三級醫院同質的專業化服務。各社區衛生服務中心護理中心一覽表
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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