問計於民謀發展 齊心協力繪新篇
2025-11-18 22:43 2,759次浏览在茂名信宜竹山社區衛生服務中心，「90後」醫生陳秋敏已默默耕耘近十年。從臨床醫學畢業生到肩負精神疾病防控重任，她的醫路始於家庭影響，卻因責任而堅守。走山路、訪患者、錄數據……在日復一日中詮釋「醫病更療心」的意義，為居民搭建起社區裡的守護網絡。 醫路始於家庭影響 信宜竹山社區衛生服務中心規模不算小，日常裡承擔整個社區的基礎衛生服務工作，居民有小病都來這看。身為信宜本地人，從廣州醫科大學臨床醫學專業畢業後，陳秋敏就回到了家鄉成為一名全科醫生。她從醫的理由也很簡單：「家裡有人讀醫，自己也就讀了。」 談起初為全科醫生的經歷，陳秋敏仍然歷歷在目：「有一晚值班，下午查房時還好好的病人突然陷入昏迷。」初出茅廬的她顧不上詢問什麼，與護士一邊緊急進行靜脈通道補液和心肺復甦，一邊與家屬溝通。經過那次的歷練，她也有了更深的感悟：「遇事千萬不能慌。」 《全國精神衛生工作規劃(2015—2020年)》提出，2020年，基層醫療衛生機構應普遍配備專職或兼職精神衛生防治人員。隨著國家加大對精神障礙疾病的關注，2018年，陳秋敏在茂名市第三人民醫院開始了長達一年的轉崗培訓，而後成為一名專職精神衛生防治醫生。 「最初肯定有一些擔心，因為不熟悉這個群體。」陳秋敏說，初次接觸這方面知識有些許緊張，因為與有精神障礙疾病的患者溝通存在挑戰，還需要留心可能會有的暴力行為。但如今，這位「90後」醫生有了不一樣的感悟，「他們也不想這樣，所以他們更需要我們。」 對病患情況瞭然於胸 陳秋敏所在的竹山社區，在管的精神障礙疾病患者有561人，他們的情況陳秋敏都瞭然於胸。 「目前社區內管理在冊的主要包括精神分裂症、癲癇所致精神障礙、精神發育遲滯伴發精神障礙、雙相情感障礙、分裂情感性障礙、偏執性精神病在內的6大病種。」陳秋敏提到，561個病人需要親自接觸，面訪、錄入情況。社衛中心每年也會進行體檢，按季度免費發放藥品，為有需要者注射長效針劑，同時還要開展講座，增進大家對於疾病的了解和認識，每個人摸查一遍，也就差不多可以開始新一季度的工作了。 「有沒有按時吃藥啊？最近吃飯睡覺規律嗎？」這一天，陳秋敏和同事一起來到附近一對患有精神分裂症的叔侄家中，陳秋敏用當地話和他們一邊聊家常，一邊量著血壓、問問近況，面對這位經常見面的醫生，患者的神情也放鬆下來，「他們打了長效針劑，目前控制得不錯。」 這對叔侄就住在社衛中心附近，步行只要十幾分鐘，但竹山社區面積大，不少地方還是山路，去一次不容易，花在路上的時間不少，加上溝通、協調、記錄的時間，更多時候是對技能與體力的雙重考驗。為了提高效率，陳秋敏和同事也會積極與當地村委會等組織溝通，讓細微的工作更好地深入每一戶有需要的家庭，「溝通、協調、勸說都是與精神障礙疾病防控工作一樣重要的環節。」 希望在預防中做更多 接受採訪時，陳秋敏的手機也在不斷地彈出消息，微信裡建立著大大小小的群聊，搭起隨時與患者、家屬溝通的橋梁。 一位小夥子令她印象深刻，「他20多歲，患有雙相情感障礙，在家挨罵後就會來找我傾訴。」從今天遇到了什麼事到心情如何，事無巨細，陳秋敏都給予巨大的耐心，呵護著這顆年輕的心。 一個患者的背後是一個家庭，因此，精防工作為一個家庭帶來的正面影響不言而喻，陳秋敏很希望未來能夠在前期的預防和識別中做更多：「早溝通早介入，很多情況都可以避免。」談及心願，她笑著說：「我希望未來可以在培訓中掌握更多經驗，讓居民不用有什麼事都去大醫院。」 羊城晚報記者 王沫依
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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