今夜起,北方多省將迎新一輪較強降雨過程

2025-12-06 15:25 3,698次浏览

  上海8月11日電 (記者 陳靜)阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)是一種常見的睡眠呼吸障礙疾病,其核心病理機制是患者睡眠期間上氣道完全或部分塌陷,伴有血氧飽和度下降和/或微覺醒。   「在全球範圍內,OSA發病率很高。」復旦大學附屬中山醫院呼吸科專家李善群教授11日對記者解釋,「對普通民眾而言,OSA最直接的表現就是打鼾和憋氣,但其對健康的危害非常大」。   「長期抽菸喝酒者、年老體弱者發病率很高,女性更年期、絕經期以後也容易出現OSA。」李善群介紹,肥胖患者OSA會加重。此外,鼻炎、鼻竇炎等問題都是導致OSA病情加重的危險因素。「其實,肥胖等疾病的發生與OSA互為因果關係。」這位專家解釋,一方面,OSA病人容易引發肥胖。因為OSA帶來的長期缺氧引起全身代謝異常,容易出現糖原累積、脂肪堆積,進而導致肥胖。另一方面,肥胖患者更容易伴有OSA。因為在全身脂肪、皮下脂肪堆積的同時,口咽部脂肪堆積容易導致呼吸暫停和呼吸氣流不暢。根據睡眠期間每小時呼吸暫停或低通氣事件發生次數(AHI),OSA嚴重程度可分為輕度(>5次)、中度(>15次)、重度(≥30次)。 李善群教授與患者溝通病情。(記者 陳靜攝)   他為記者分享了相關病例,在臨床診療中,他曾遇到一位50歲上下的男子,不到1.6米的身高,體重超125公斤,曾嘗試各種減肥方法,均無效果。後來,醫生為該名男子開展聯合治療,在OSA緩解的同時,減肥有明顯效果。   在採訪中,關於更年期女性易罹患OSA問題,李善群介紹,這是性別差異,和女性更年期以後激素分泌異常有關。這位專家進一步解釋,女性進入更年期後,因為性激素分泌異常,可能會出現焦慮、緊張,心血管疾病等問題。性激素差異變化也是導致氣道塌陷、鬆弛的原因,是引發OSA的重要因素。   「OSA容易引發全身各個系統的毛病。」身為復旦大學附屬中山醫院呼吸科臨床專家的李善群教授舉例,嚴重的OSA會誘發或加劇發生心血管疾病、腦血管疾病,導致病情進一步惡化,甚至夜間猝死。   中國OSA患者人數眾多,OSA引發全身各個系統器官疾病後,後期會出現診斷困難,治療費用居高不下。「因此,我們要及時防治OSA。」李善群教授說。據悉,數據顯示,中重度OSA患者中,只有三分之一接受治療。關於造成診斷率低、治療率低的原因,這位專家坦言,患者及家人對OSA的相關知識了解不足、對症狀不重視。「科普相關知識十分重要。」他強調。   他同時指出,在臨床上,伴有相關併發症的OSA患者常會因併發症到相關科室就診,相關科室的部分醫務人員對OSA與併發症的關係重視不足,進而可能耽誤患者治療。比如:遇到諸如難治性、頑固性胸悶氣喘,頑固性心律失常等不明原因的病症時,醫生在對其進行全面評估時,應該重視患者肥胖、鼾症及夜間呼吸暫停的問題,必要時前往呼吸科睡眠中心接受診治及呼吸睡眠檢測,進而早期篩查診斷,避免患者發生OSA相關的危險病情惡化。   在採訪中,這位專家十分強調多學科協作。他說:「在人的生命周期裡面,或多或少會出現健康問題,而有些疾病並不是單一學科就能夠治好。因此,在OSA和相關慢病的治療中,多學科協作十分重要。」   「關於OSA的治療,改變抽菸、喝酒、暴飲暴食等不良習慣,在控制飲食的同時加強運動鍛鍊等是一個方面。」李善群教授介紹,「對有鼻炎、心血管疾病、高血壓等合併症的OSA患者,我們採用聯合治療。對輕度、中度病人,我們可以用體位治療,比如:病人側臥睡眠,用口腔矯正器等。呼吸機是治療OSA的有效方式」。但在實際生活中,因為種種原因,呼吸機的普及度、使用率並不盡人意。26歲的患者張先生告訴記者,戴著呼吸機睡覺並不舒服,出差的時候尤其感覺不便,特別期待有藥物能夠幫助他少打鼾、順暢呼吸。他希望更方便地治療疾病。   張先生說,自己經常覺得疲勞,白天昏昏欲睡,注意力很難集中,工作效率下降,也不敢長時間開車。家人反映他晚上打呼嚕特別響,有時候還會在打鼾過程中停一下再喘氣。在體檢中,醫生發現張先生有高血壓傾向,並告知可能與OSA有關。在家人催促下,張先生來醫院就診。通過睡眠監測,張先生的OSA已是中度。   李善群教授告訴記者,他為張先生開出了相關創新藥治療處方。據介紹,此次李善群教授開出的藥物在全球高水平的臨床研究中被證實:其在減輕肥胖合併OSA患者體重的同時,極大改善了OSA病情,患者的生活質量包括運動能力、活動能力、學習及工作效率大幅提高。這次醫生給張先生開了可以注射的藥物,讓張先生很開心。李善群表示,在各種藥物和非藥物方式的幫助下,OSA患者能夠獲得良好的生活質量。(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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