杭州8月10日電(張煜歡)隨著中國老齡化進程加速,心血管疾病防控形勢愈發嚴峻。心臟瓣膜疾病作為中國繼冠心病、高血壓之後的第三大心血管疾病,發病率也逐年攀升,成為老齡化趨勢中突出的健康問題,心臟瓣膜疾病也是老年人心力衰竭和猝死的重要原因之一。 「心臟是保證全身血液供應的重要器官,瓣膜就是控制血液單向流動的關鍵『閥門』,每天要開合超過十萬次。」浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院心內科主任傅國勝說,這種持續數十年的機械性勞損,疊加年齡增長帶來的鈣鹽沉積,會導致瓣膜逐漸增厚、變硬、失去彈性。 專家團隊在手術中。受訪者供圖 「其中最常見、臨床危害最大的就是主動脈瓣疾病,它主要表現為狹窄,就是門打不開,或者關閉不全,也就是門關不攏。這類疾病的發生發展跟年齡密切相關。」傅國勝說。 然而由於瓣膜疾病進展緩慢且隱匿,症狀無特異性,且公眾對疾病及療法認知不足,導致誤診漏診率較大,檢出較晚。尤其在高齡患者中,因其常表現為虛弱乏力,往往會被患者本人、家屬甚至醫務人員誤認為是自然衰老的結果,從而錯過了最佳的診斷與治療時機。數據顯示,大多數心臟瓣膜疾病患者通常在出現嚴重心臟功能不全後才就診,總體手術幹預率僅為37.3%。 傅國勝解釋稱,主動脈瓣狹窄患者,臨床主要表現為活動耐力下降、胸悶氣急,隨著病情發展,患者可能夜間無法平臥、輕微活動即感胸悶氣促,甚至突發暈厥或心絞痛,生命隨時可能受到威脅。「因此,如果患者一旦確診重度主動脈瓣狹窄,都要儘快地把『門』換掉,如果拖太久才做手術,治療預後也會受到影響。」 目前,心臟瓣膜病的治療會根據患者的年齡、基礎體質、預期壽命和患者意願等情況,綜合運用藥物、外科手術、介入手術等方法來治療。其中,手術治療依然是心臟瓣膜病最有效的治療方式之一。不過傳統外科手術需要開胸並在體外循環的支持下進行,創傷較大、術後恢復時間較長等問題給老年患者及體質較弱者帶來了較大的挑戰。 「對主動脈瓣狹窄患者,現在有一種新的介入技術,可以通過微創的方法,通過導管把主動脈瓣植入到壞的瓣膜當中去,來替代已經壞掉的瓣膜。患者完成手術以後,最快六小時就可以下床,大部分患者兩三天就可以出院。」傅國勝強調,「相比外科手術,微創介入也更安全,對患者生活質量的改善也更顯著。」 「之前聽說換人工瓣膜費用很高,要二十來萬,我們根本不敢想手術的事。現在報銷比例高了,可以省下來十幾萬,心理負擔也輕了不少。」在浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院心內科病房,剛完成經導管主動脈瓣置換術(TAVR)的82歲患者許大爺(化名)說道。 據悉,從今年5月起,浙江省取消了人工瓣膜等4類醫用耗材醫保支付最高限額3萬元的標準,按基本醫療保險規定支付。 在浙江醫保新政落地百天之際,已有不少像許大爺這樣的心臟瓣膜疾病患者體會到醫保政策調整帶來的切實利好。傅國勝認為,醫保政策的適時調整,能讓更多創新技術真正惠及普通百姓,為更多患者帶來了延長生存時間、改善生活質量的希望。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。 據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。 在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。 或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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