拉薩8月8日電 (趙朗 盧鑫)「到祖國最需要的地方去是我作為軍人醫生的誓言,在每一次巡診、每一次救治中,我都能感受到群眾和官兵對我的信任,這成為我紮根雪域高原的力量。」從邊防哨所唯一的軍醫,到西藏心血管介入領域的佼佼者之一,西藏軍區總醫院心血管內科副主任醫師張旭說。 「來到西藏成為一名軍醫,是緣分,同時實現了我成為軍人的夢想。」張旭介紹,2004年盛夏,一份高考成績單讓他與夢想的軍校失之交臂,他轉身走入地方醫科大學,心中那抹「橄欖綠」卻從未黯淡。五年後畢業在即,部隊直招軍官的消息傳來,他毫不猶豫,在志願書上鄭重寫下「西藏」。 圖為張旭在做心臟介入手術。西藏軍區供圖 帶著軍人的使命感和榮譽感,張旭成功抵達了西藏一海拔4700米的邊防團衛生隊,「稀薄空氣扼住呼吸,強烈紫外線灼燒皮膚,刺骨寒風穿透棉衣,我感覺這是雪域高原給我的『見面禮』。」張旭說。 「我是一名軍人,還是一名醫生,我必須快速成長起來,幫助需要幫助的人。」作為該邊防團衛生隊唯一的醫生,張旭成為方圓百裡官兵和牧民的「守護者」。 巡診路上,面對高原疑難病症,他頓感沉甸甸的使命感壓在肩頭。於是他白大褂下一邊苦練軍事技能,一邊仔細研讀高原醫典,讓自己迅速成長為官兵信賴的業務骨幹。 「軍人只有兩項工作,打仗和準備打仗!」這不僅是他常掛嘴邊的話,更是刻入骨髓的行動準則。2012年,憑藉邊防淬鍊出的過硬素質,張旭以選調第一的成績進入西藏軍區總醫院心臟內科。 圖為張旭為患者檢查。西藏軍區供圖 實戰是終極考場。2017年3月,他受命參加重大軍事行動,擔任野戰醫療隊重傷救治組組長。6月18日深夜,醫療隊冒雨摩託化機動至任務地域。命令如山:立即展開野戰救護所!手電光刺破墨黑夜幕,他與組員在泥濘中爭分奪秒,雨水汗水浸透迷彩,高原寒意刺骨,僅40分鐘,一座功能完備的「生命方舟」在荒野中拔地而起。此次任務六個多月,張旭帶隊巡診2000餘人次,31名住院傷員全部康復歸隊。 看著黨員徽章在迷彩服上閃光,張旭常常以此來激勵自己。2020年跨區演練,張旭率重傷救治組與國內其他地區精銳同臺競技,高強度考核下,他帶領團隊沉著應戰,最終斬獲小組第一。 在高原環境下,張旭深知,守護生命線,僅憑熱情遠遠不夠,還必須掌握尖端技術,攻克「官兵急盼、部隊急需」的醫療難關。 調入西藏軍區總醫院後,他潛心攀登心血管介入技術險峰。十餘年磨礪,冠心病介入、先心病封堵、起搏器植入等核心技術被他逐一攻克。高原低氧低壓下,其手術成功率和療效已比肩國內頂尖三甲醫院,穩居西藏前列。累計完成各類介入手術4000餘臺。「這些數字背後,是數千個重獲新生的心跳。」張旭說。 創新是突破高原醫療瓶頸的利刃。2023年,張旭在西藏率先引入體外反搏心臟康復技術,心衰患者迎來新希望。2024年,冠狀動脈內超聲(IVUS)和冠狀動脈血流儲備分數(FFR)測定成功落地,開啟了高原複雜冠心病精準介入治療新篇章。 2025年,張旭將生物可降解封堵器治療先天性卵圓孔未閉技術應用到西藏,為患者提供更優選擇。這些勇闖技術「無人區」的突破,為30餘位命懸一線的急性心梗官兵、100多位西藏先心病患者託起生命希望。 從業至今,張旭始終保持「零投訴、零糾紛」紀錄。在平均海拔4000米以上的「生命禁區」,用十六載青春與精湛醫術,為高原軍民築起了一條守護心血管健康的「生命之路」。(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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