開學季來臨，警惕文具「網紅陷阱」
2025-10-30 09:18 2,725次浏览舟山8月11日電(張茵 董易鑫 李朵)俯瞰浙江舟山六橫島，近2萬畝水產養殖圍塘在海風中鋪展，塘旁的是落成滿兩年的「九舟水產養殖共富實驗室」——相較於過去的「跨海送檢」，這間可「現場查病出結果」的實驗室正悄然改變當地漁業。 2022年，中共舟山市委統戰部發起「主委進小島」活動，組織各民主黨派結對舟山12座小島，共繪共富圖景。作為舟山第三大島的六橫與九三學社舟山市委會結對，聯合啟動「六橫島九舟水產養殖科技幫扶基地」項目，當地由此迎來科技賦能機遇。 浙江舟山六橫島一處水產養殖圍塘。董易鑫 攝 「塘口即檢」：讓數據替漁民「跑腿」 六橫圍塘養殖面積居舟山全市第一。過去，這裡的養殖戶一旦發現魚蝦異常，只能憑藉經驗判斷病因。2023年7月，由中共舟山市委統戰部、九三學社舟山市委會共同建設的「九舟水產養殖共富實驗室」在六橫小北港水產養殖專業合作社掛牌成立，價值5萬元的水產病害檢測設備正式入駐——科技成為破解島上漁業「病害檢測難」的關鍵一招。 「以前我們看水色、摸蝦殼，一旦出問題就得連夜裝冰、查看船期，再將樣本送去舟山本島的實驗室檢測，來回得折騰大半天。碰上颱風停航，很可能錯過防治最佳時機，心血就全毀了。」六橫島對蝦養殖協會會長王德軍回憶道。 如今，這間緊鄰圍塘的「九舟水產養殖共富實驗室」成了他日常巡塘的「技術後臺」。 「我們每隔三四天就會抽檢一次，主要是看水——比如氨氮、溶氧、pH值等指標是否合格，病原菌是否超標，整個樣品處理、恆溫培養、結果判定加起來差不多五六個小時就能完成。數據出來以後，我們就知道塘內該不該加水、改底，用不用投調水劑。比起以前『憑感覺』，現在心裡踏實多了。」王德軍邊展示檢測臺上的儀器邊說。 自實驗室建成，王德軍和漁民陸續參加了技術培訓，現在已熟練操作基本檢測流程，服務六橫島漁民超500人次。 「他們把樣本送來，我幫著測，快的當天出結果，慢的也不超過24小時。早發現、早預警、早處理，蝦的成活率起碼提高了30%。」王德軍說。 「共富實驗室的目標就是讓數據替漁民『跑腿』，提高養殖效率、降低損耗。目前我們正在研發相關試劑盒，後續會投入使用，將方便更多漁民。」九三學社社員、浙江省海洋水產研究所科研人員王庚申說。 九三學社社員、浙江省海洋水產研究所科研人員王庚申(右一)接受採訪。張茵 攝 「島島共富」：「看數據」成為養殖共識 「現在我們不靠猜靠看：氨氮超了，就換水；菌群異常，就加益生菌。再有不懂的地方，就把數據提交給浙江省海洋水產研究所的專家們，他們會給我們操作建議，他們也經常來，我們會把一段時間的數據都匯總起來，方便他們觀察和預判養殖可能產生的問題。」六橫島漁業養殖戶戴坤城說。 確實如此。近年來，九三學社浙江省海洋水產研究所支社社員每月兩至三次赴該市的六橫、登步、桃花等海島開展養殖技術服務，現場採樣、檢測、培訓、答疑，幫助養殖戶建立「用數據說話」的科學養殖理念。 2024年12月，舟山第二家「九舟水產養殖共富實驗室」在東極正式揭牌，落戶東極鎮青浜島。據悉，該實驗室圍繞黃魚深水網箱養殖和厚殼貽貝養殖兩大主導產業，開展自主檢測、病害預警、水質管理等服務，助力提升本土養殖企業的防控能力和科技水平。 當前，九三學社科研團隊還在不斷「提速」漁業病害診斷效率：以往大黃魚「內臟白點病」檢測需耗時一天半，如今依託新型試劑盒，2小時內即可確診——該病害在舟山海域常見，死亡率最高達30%，快速檢測技術的推廣可以減少損失、提升效率。 在「九舟水產養殖共富實驗室」，王德軍展示培養皿。董易鑫 攝 「『九舟』科技幫扶品牌從最早設立於2017年的舟山普陀優辰水產養殖專業合作社起步，目前已成為科技幫扶帶動漁業增效的典型案例。」九三學社舟山市委會主委方維說，下一步，九三學社舟山市委會將繼續複製推廣共富實驗室模式，有效發揮黨派優勢，用科技力量織密舟山群島現代漁業發展「智網」，幫助更多漁民從中受益、穩步走上共富路。 中共舟山市委統戰部相關負責人介紹，自2022年起，舟山各民主黨派市委會(市工委)立足黨委政府所需、民眾所盼、統戰所能，通過深入調研走訪、召開懇談會等方式，廣泛收集民意訴求，建立「點單+接單」機制實現精準賦能，為海島民眾解決急難愁盼問題。 三年多來，該行動累計實施共富項目34個，投入資金2370餘萬元，辦成「暖心一件事」120餘件，惠及海島民眾5.8萬餘人次。(完)
北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據，用十萬例大數據訓練人工智慧(AI)，兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上，首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露，北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構，並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來，AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」，更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建，精確顯示結節與關鍵結構的空間關係，直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案，同時利用大數據模型預測術後復發風險，為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助，臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節，建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查，避免盲目手術；確認需要幹預時，首選手術切除，不能耐受手術者改用CT引導下消融治療，實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前，作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位，北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統，包括二、三級醫院和社區衛生服務中心，並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調：「無論AI多聰明，最終仍需醫生把關，我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示，當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變，AI技術成為了醫生的「數字分身」，大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦，以「融合創新，智領未來」為主題，緊扣胸部疾病診療前沿，聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
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