第二場開始！抗戰勝利80周年紀念活動新聞中心舉辦記者招待會，聚焦堅持和平發展、推動構建人類命運共同體
2025-11-01 22:46 9,251次浏览杭州8月10日電(張煜歡)幾個月前的一天，68歲的李大伯(化名)突發急性心梗跌入水溝，被送至雲南省普洱市景東彝族自治縣人民醫院(下稱景東縣人民醫院)時已血壓驟降、心率微弱。急診科啟動應急預案，多學科團隊接力搶救：7次電除顫、持續心肺復甦穩住生命體徵，緊接著導管室裡介入手術精準開通閉塞血管，最終將老人從死神手中拉回。 這場驚心動魄的生死搶救，不僅是景東縣人民醫院整體學科救治能力的體現，更藏著一段跨越千裡的幫扶故事。 圖為浙江專家在景東縣開展義診活動。浙大二院供圖 時光回溯至2013年，在教育部和浙江大學統籌部署下，浙江大學醫學院附屬第二醫院(下稱浙大二院)與景東縣人民醫院締結定點幫扶關係。彼時的景東縣人民醫院，設備陳舊、學科薄弱，區域患者外轉率居高不下。 「景東的山路陡，但我們的幫扶腳步穩；縣域醫療基礎薄，但我們的培育耐心足。12年探索，我們要的不是『輸血』一時，而是『造血』長久，讓景東自己的醫生能頂起大梁，讓這裡的醫院能真正守護一方。」中國科學院院士、浙大二院院長王建安說。 「這是一名有長期飲酒史的患者，反覆重度貧血，但他黑便及嘔血量與貧血程度不符，我們考慮患者除了消化道出血是否還合併其他疾病，您看看我們這樣的診療方案是否合適？」8月7日上午，景東縣人民醫院消化內科門診醫生通過浙二網際網路醫院「雲診室」，向浙大二院消化內科主任宋宇虎請教診斷方向。經過線上會診，宋主任建議患者戒酒，改善貧血狀態，後續完善內鏡檢查。 這樣的數智醫療場景，如今在景東已是常態，但回溯至2015年3月，第一套遠程會診系統的啟用，曾是打破山海阻隔的「破冰之舉」。 「記得第一例遠程會診，是位肺功能障礙的患者。」景東縣人民醫院院長馮周亮至今記憶猶新，「浙大二院的專家通過屏幕一步步指導我們看片子、問病史，對我們的初步診斷給予了相應指導和建議，使該患者的治療方案得到進一步的優化，避免了患者輾轉求醫的奔波。那一刻我就知道，這根網線有大用處。」 浙大二院為景東當地援建的高壓氧艙，為當地急危重症患者康復帶去新希望。浙大二院供圖 如今，這根網線已進化成「數智動脈」。浙大二院依託5G網絡、VR眼鏡、AI能力等新一代數位技術，同質化平移數智建設樣板：成立「浙二網際網路醫院雲南景東分院」和「區域影像平臺景東分中心」，為縣域內19家緊密型醫共體成員提供強有力技術支撐。 景東縣人民醫院的辦公室裡，有一柜子的錦旗和感謝信，其中一名肺癌患者在信中如此寫道：「我患癌咳痰已經一年多了，而且越來越重，這次竟然在縣醫院治好了，董醫生救了我的命啊！」 信中提到的董福秋醫生，2022年從浙大二院學成歸來後，在當地牽頭開展了氣管鏡相關診療技術及肺癌的規範化診療，讓部分肺癌患者得以在縣級醫院明確診斷、及時治療。如今，董福秋已成長為景東縣人民醫院副院長，帶領更多年輕醫務人員走向成才之路。 這樣的成長故事，在景東比比皆是。2015年到浙大二院進修的骨科醫生蔡喬良，回院後帶領團隊開展了包括腰椎畸形矯形術等在內的10多項新技術新業務，助力景東骨科躋身省級臨床重點專科。 8月的景東常常風雨交加，各個醫療單位裡的氛圍卻是熱火朝天。浙大二院臨床和管理專家帶來的乾貨課程，以及義診帶教、床旁查房、手術教學等，吸引了數百名景東縣緊密型醫共體醫務人員前來學習。 這樣的「實地教學」，是浙江專家奔赴山海的工作常態。12年來，醫院持續派出巡回醫療專家隊，並於2023年落地3個名醫團隊工作站……「傳幫帶」從「短期派駐」已變成「長效深耕」。 民生連著民心，健康關乎幸福。12年山海相望，兩地的醫療幫扶故事早已成為一段共生長、同進步的情誼。從第一臺遠程會診到5G數智醫療的普及，從第一批進修醫生到本土化人才梯隊的形成，從簡陋的診室到功能完善的區域醫療中心，變化的是醫院的模樣，不變的是「守護百姓健康」的初心。(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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