今天下午,在成都天府公園一片50米×20米的綠色賽場上,一顆浮士德球落在德國隊界內彈起,德國隊員奮力撲救卻遺憾錯過,終場哨聲隨之響起。賽場屏幕大比分定格在一個乾淨利落的3比0上。 剎那間,身著黃色戰袍的巴西隊員如旋風般從替補席衝向場地中央,將場上5名隊員緊緊圍住。他們用礦泉水代替香檳,噴灑在所有隊員身上慶祝奪冠——這一刻,巴西男子浮士德球隊等了整整16年。 2009年,巴西男子浮士德球隊首次在世界運動會站上最高領獎臺,但之後的3屆世運會,他們都在半決賽折戟。德國隊則連續在2013年、2017年和2022年世運會上壟斷了浮士德球項目金牌。 終結德國隊「四連冠」夢想的慶祝方式有很多。夕陽下,隊員們瘋狂嘶吼、擁抱。而此時,巴西隊隊長加布裡埃爾·赫克獨自躺在草地上,用手臂遮住眼睛,進入了自己的世界…… 就在巴西隊首次登頂世運會的前一年,年僅8歲的加布裡埃爾就在父母——這對曾經的浮士德球運動員的言傳身教下,與哥哥一同開啟了他們的浮士德球之旅,並從此愛上了這個項目。從2014年開始參加世青賽,再到2019年首次代表成年國家隊出戰,加布裡埃爾至今積累了十餘年的大賽經驗。 2022年,加布裡埃爾第一次踏上世運會徵程帶回一枚銅牌,從那時起,他就把目標對準了2025年成都世運會。 「我們的隊員都不是職業運動員,大家都是一邊讀書或工作,一邊在國家隊訓練。」加布裡埃爾現在在大學裡就讀體育教育專業,同時還在巴西浮士德球俱樂部當教練,並參與大學沙灘網球青訓項目。 從今年3月開始,加布裡埃爾在學業之餘,開始抽出大量晚上和周末的時間參加國家隊集訓。平衡學業、工作與訓練,於他和隊友而言已經是習以為常的事情。加布裡埃爾坦言,隊員們能夠在緊湊的生活節奏中堅持下來,源於對浮士德球瘋狂的熱愛。「歐洲選手有系統的訓練和完善的保障,但是我們從隊服、飲食、交通等各方面都需要自籌經費。我們付出了一切心血,所以我們比他們多一份破釜沉舟的決心和拼勁。」 巴西男子浮士德球隊教練貝克爾·奧古斯託4年前來到國家隊執教,他對記者說:「今天拿到冠軍的這批球員,是我們傾注全部心血培養的新生代球員。他們當中很多人都經歷過上屆世運會失利的刺痛,作為教練,我的任務是將那份遺憾轉化為動力。」 巴西男子浮士德球隊還把部分勝利歸功於巴西女子浮士德球隊。因為就在男子決賽開始前,巴西女子浮士德球隊就在同一片賽場上上演了一場逆轉好戲。巴西姑娘們在0比2落後的情況下,奮起反擊連下3局打敗勁旅瑞士隊奪得了冠軍。這也是巴西女子浮士德球隊在世運會歷史上的首枚金牌。 「巴西有非常多的浮士德球俱樂部,我們國家隊的男女運動員們都在同一個俱樂部訓練,大家都是一家人,彼此激勵,我們的血液裡都流淌著巴西隊永不放棄的精神。」巴西女子浮士德球隊運動員雅克·塞西莉亞說。 「成都是我們的福地,比賽結束了,我們終於可以在這座熱情的城市裡好好逛一逛,我還要買紀念品帶回巴西給俱樂部的孩子們分享我們的喜悅。」加布裡埃爾說。回到巴西,雅克會回到她的律師事務所工作,加布裡埃爾也會繼續他的學業。他說:「非常肯定的是,我們永遠不會停止浮士德球訓練,讓我們在下一個國際賽場見面吧。」 (本報成都8月13日電)
北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據,用十萬例大數據訓練人工智慧(AI),兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上,首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露,北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構,並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來,AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」,更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建,精確顯示結節與關鍵結構的空間關係,直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案,同時利用大數據模型預測術後復發風險,為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助,臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節,建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查,避免盲目手術;確認需要幹預時,首選手術切除,不能耐受手術者改用CT引導下消融治療,實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前,作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位,北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統,包括二、三級醫院和社區衛生服務中心,並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調:「無論AI多聰明,最終仍需醫生把關,我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示,當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變,AI技術成為了醫生的「數字分身」,大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦,以「融合創新,智領未來」為主題,緊扣胸部疾病診療前沿,聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
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