1-7月全國網上零售額增長9.2% 以舊換新成為拉動力
2025-11-20 07:56 6,739次浏览長沙晚報8月4日訊(全媒體記者 徐媛 通訊員 楊明)「張叔叔，這段時間血糖控制得不錯，農忙的時候，我上門給你測血糖。」近日，在湖南省衡陽縣三湖鎮南北村衛生室，鄉村醫生唐佐耐心地與村民交流。自今年4月下旬起，三湖鎮重點圍繞貧困戶、老年人、慢性病患者等9類人群，組建12支專業家庭醫生團隊，累計為轄區12097人進行家庭醫生籤約，為重點人群提供個性化健康指導、動態管理等服務。 為提升基層醫療服務能力、減輕群眾就醫負擔，湖南省醫療保障局、湖南省財政廳、湖南省衛生健康委員會近日聯合印發《關於深化基層門診統籌綜合改革試點的通知》(以下簡稱《通知》)，在全省範圍內開展基層門診統籌綜合改革試點。此次改革聚焦「小病不出村、報銷更便捷」，通過優化醫保支付方式、強化家庭醫生籤約服務、提升基層醫療機構能力，讓參保群眾在家門口就能享受更優質、更實惠的醫療保障。 難點：基層醫療機構服務能力待提升 近年來，湖南省城鄉居民醫保門診統籌政策不斷完善，但運行情況顯示，基金支出佔比相對偏低，群眾實際報銷比例仍有提升空間。2023年、2024年，全省城鄉居民醫保普通門診統籌基金支出僅佔當年基金總額的3.93%和4.32%，遠低於10%的籌資上限。同時，基層醫療機構服務能力不足，部分鄉鎮衛生院、村衛生室仍以公共衛生服務為主，診療水平有限，群眾對基層醫療機構的信任度不高。 為破解這一難題，湖南省決定在試點地區推行基層門診統籌綜合改革，整合醫保基金和基本公共衛生服務資金，形成「資金包」「政策包」「服務包」，通過家庭醫生籤約服務，讓群眾看病更省心、更省錢。 亮點：提高報銷比例，優化支付方式 根據《通知》，參保居民在籤約的基層醫療衛生機構(如鄉鎮衛生院、村衛生室)就診時，普通門診醫療費用報銷比例為70%，高血壓、糖尿病等特定慢性病用藥報銷比例達90%，且不設起付線。長沙地區年度支付限額為560元，其他市州為420元。 同時，改革提供「基礎服務包」「增值服務包」和「個性化服務包」。「基礎服務包」包括健康檔案管理、預約診療等；「增值服務包」涵蓋慢病管理、老年人健康體檢、兒童預防接種等；「個性化服務包」則針對特殊需求，如上門巡診、康復護理等，參保人可自願選擇。試點地區參保群眾不僅能在基層醫療機構享受更高比例的報銷，還能通過家庭醫生獲得健康管理、慢病隨訪等增值服務，真正實現「小病不出村」。 改革後，籤約居民的普通門診費用由按項目付費改為按人頭付費，醫保部門按月向基層醫療機構預付費用，年底根據按人頭付費總額及醫療機構實際提供服務情況，衡量醫療機構基金使用效率，對基金使用率在合理區間的，給予結餘獎勵，促進醫療機構重視健康服務，同時避免醫療服務不足。 此次改革自2025年7月1日起實施，各試點地區將根據運行情況動態調整政策。 相關新聞 家門口醫院能開這些藥了 我省基層醫療衛生機構五類慢病藥品採購清單公布 長沙晚報8月4日訊(全媒體記者 徐媛)4日，記者從湖南省醫療保障局獲悉，該局公布了基層醫療衛生機構五類疾病藥品採購清單，包括治療高血壓、糖尿病、慢性阻塞性肺病、血吸蟲病、塵肺病等五類疾病藥品。今後，常態化掛網新增相關品種將按月直接納入。 此次公布的是截至7月底在我省掛網的化學藥和生物類似藥，共2031個品規，2025年8月1日起執行。市民可登錄湖南省醫保局官網查詢詳細名單。 據了解，我省基層藥品採購目錄正在不斷優化擴容。2024年8月，湖南省納入基層採購的藥品範圍進一步擴大到13382個品規。今年7月，湖南省醫保局對基層醫療衛生機構藥品採購清單全面調整，將集採、醫保談判藥品全部納入基層用藥目錄。
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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