央行：今年前七個月社會融資規模增量累計為23.99萬億元
2025-10-23 01:39 2,291次浏览長沙晚報8月12日訊(全媒體記者 楊雲龍 通訊員 李怡慧 李瑤)記者12日從長沙市第四醫院獲悉，該院接連收治了兩名特殊的患者：68歲的邵大爺被銀環蛇咬傷後出現呼吸困難，51歲的劉大叔則因五步蛇咬傷導致右臂嚴重腫脹、凝血功能障礙。兩位患者命懸一線，一場與蛇毒賽跑的生死救援，在急診、ICU、藥劑等多學科團隊的協同作戰中緊張上演，最終用72小時的精準幹預，將兩位患者從死神手中奪回。 近日，邵大爺在田間勞作時，右手不慎被銀環蛇咬傷。起初，他僅感覺傷口局部輕微麻木，也沒重視。然而兩個小時後，他出現言語含糊、呼吸困難等症狀，被家人緊急送到當地醫院。當地醫院醫生判斷邵大爺是蛇咬傷，建議轉院。轉入長沙市第四醫院時，邵大爺已出現呼吸肌麻痺，血氧飽和度驟降至75%，病情極為危重。 同一天傍晚，劉大叔在田間除草時，右手被五步蛇咬傷，受傷部位迅速腫脹淤青，還伴有活動性出血，被家人緊急送醫。入院時，他已出現休克前期症狀，情況異常危急。 面對兩種截然不同的蛇毒攻擊，長沙市第四醫院濱水新城院區急診急救中心迅速啟動綠色通道。針對邵大爺的銀環蛇神經毒症狀，急診醫護團隊立即實施氣管插管、機械通氣支持，同時快速輸注銀環蛇抗蛇毒血清以清除游離毒素；針對劉大叔的情況，急診醫護團隊及時注射抗五步蛇毒血清，阻斷毒素隨患肢血流擴散，同時補充凝血因子糾正凝血功能障礙，通過測量患肢周徑、繪製腫脹變化曲線、觀察皮膚張力，配合冷敷與抬高患肢交替護理，有效控制腫脹進展。 轉入ICU後，因兩位患者基礎疾病多，多學科團隊聯手制定了個性化方案。經過72小時緊急救治，邵大爺成功脫離呼吸機，劉大叔患肢腫脹消退，凝血功能恢復正常，順利轉出ICU。 此次兩例劇毒蛇咬傷患者的成功救治，不僅檢驗了該院應對突發中毒事件的應急響應能力，更充分展現了急診重症團隊「精準診斷、快速處置、多科聯動」的現代化救治理念。 長沙市第四醫院急診急救中心首席專家黃豔提醒大家，眼下正是蛇類活動頻繁期，在野外活動時應提高警惕，穿長褲、高幫鞋，避免進入草叢茂密區域。若不慎被蛇咬傷，應牢記以下急救要點： 保持冷靜，避免劇烈奔跑，以防加速毒素擴散； 切勿用嘴吸吮毒液、盲目切割或結紮傷口，以免加重損傷； 儘量記住蛇的形態特徵，以便醫生針對性救治； 立即撥打120急救電話，儘快前往有抗蛇毒血清的醫院就診。
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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