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2025-10-28 17:59 9,571次浏览北京8月12日電(趙方園)「從外科角度來看，肺癌手術正朝著越來越微創化的方向發展。」在2025北京國際胸外科學術大會上，中日友好醫院胸外科主任醫師劉德若在接受中新健康採訪時表示，隨著早期肺癌的發現增多，微創化手術無疑是未來的重要發展方向。 劉德若強調，未來胸外科的發展方向將是微創化、精準化和智能化。這些變化不僅會改善患者的治療效果，還會提高醫療效率和生活質量。 近日，由中國醫藥教育協會、中國老年保健協會、中國康復技術轉化及發展促進會聯合主辦，首都醫科大學宣武醫院胸外科承辦的「2025北京國際胸外科學術大會暨第九屆中意胸外科微創學術研討會」在北京召開。此次學術會議以「賦能、致遠」為主題，聚焦胸外科領域的最新技術與挑戰。 2022年全國流行病學數據顯示，肺癌仍居惡性腫瘤發病首位，肺癌新發病例約106萬，約佔全部惡性腫瘤的22.0%，死亡率也位居第一。雖然靶向藥物、免疫藥物的迅猛發展，使很多晚期非小細胞肺癌患者延長了生存期，但仍舊會出現復發和轉移。因此早發現、早診斷、早治療尤為重要，能使最早期肺癌患者有望得到治癒。 通常來講，最早期IA期患者首選微創手術根治切除，但為什麼IA期仍舊有10%-15%的患者會出現復發轉移，成為業界關心的問題。 會上，首都醫科大學宣武醫院胸外科主任張毅公布的一項回顧性研究引發關注。針對術後病理確診為IA期但合併高風險因素，如病理亞型實體性、微乳頭型；氣腔播散；脈管瘤栓等的非小細胞肺癌患者，其團隊進行的回顧性研究發現，對於這部分傳統認為「術後無需治療」的早期患者，若存在特定高風險因素，術後接受藥物輔助治療，能降低復發率並延長患者生存期。這一發現為早期肺癌患者的個體化精準治療提供了新的重要依據，有望改變臨床實踐。 張毅在接受中新健康採訪時表示，如今胸腔鏡手術僅需1-2個兩三釐米的小切口即可完成肺葉切除及系統性淋巴結清掃，「高清視野下操作甚至比開胸更徹底」。(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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