焦點訪談丨一份清單釐清權責 鄉鎮街道不再「小馬拉大車」
2025-12-08 11:01 1,726次浏览據閔行區衛生健康委消息，近日，隨著新虹、華漕、浦江、七寶、虹橋和申鑫六家社區衛生服務中心護理中心完成驗收，閔行成為第一個完成市級社區護理中心驗收全覆蓋的區。閔行通過覆蓋門診、病房、站點、居家、養老護理服務機構等多場景聯動，打造社區護理中心「一站式」服務體系，為居民提供全流程、整合式護理服務。該體系以26項基礎護理為基礎，包含生命體徵監測、導尿、標本採集等日常健康項目，其中：針對慢病患者推出10大類專科護理，覆蓋PICC維護、傷口（造口）護理、糖尿病護理、安寧療護4類核心需求，並動態配置6類專項服務。同時，結合區域特點定製14項特色項目，如慢阻肺專科護理、口腔護理、乾眼症護理、消化健康專科護理、膝骨關節炎康復等。居民郭老伯患慢性阻塞性肺疾病10餘年，飽受氣喘咳嗽的困擾。在新虹社區衛生服務中心慢阻肺專科護理門診，護理團隊為他制定了用藥指導、飲食管理、呼吸訓練、家庭氧療等綜合護理方案，依託中醫團隊輔以穴位貼敷（肺俞、天突等穴位）、拔罐等中醫治療，並進行定期複診評估、個性化宣教和遠程隨訪，實時調整治療方案。現在，郭老伯的肺功能明顯改善，氣喘咳嗽顯著減輕。社區護理要「接得住」居民需求，關鍵在於專業化的技能和精細化的服務。在虹橋社區衛生服務中心，今年3月開展全區首家乾眼症護理門診以來，到目前累計服務超700人次，受到居民的普遍歡迎。62歲的黃阿姨，因連續3個月眼睛乾澀、疲勞，自行用眼藥水卻愈發嚴重而前來就診。護理中心結合醫生診斷，為她定製「物理治療+用眼習慣調整」方案。2個多月後，黃阿姨的乾澀、異物感明顯減輕，視力波動也得到改善。閔行區衛生健康委相關部門介紹，閔行依託緊密型城市醫療集團建設構建護理聯盟，實現社區與三級醫院護理服務同質化。一方面依託三級醫院優質資源下沉，開展護理查房、會診及科研指導，將先進技術和管理經驗直輸社區醫院；另一方面建立全區規範化培訓體系，開展社區護理人員全覆蓋輪訓工作（截至目前，已完成240名），強化基礎技能與專科能力。通過上下聯動的「帶教+練兵」模式，讓居民在家門口享受與三級醫院同質的專業化服務。各社區衛生服務中心護理中心一覽表
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用，鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前，《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出，要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理，動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則，各區各部門強化公共數據源頭治理，提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度，對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出，高效開展政務數據共享，有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下，依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營，探索建立公共數據分類分級授權機制，加快建設一批公共數據專區，積極推動分領域授權、依場景授權，逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力，《實施意見》提出，公共數據運營服務費實行政府指導價管理，用於公共治理、公益事業的有條件無償使用；用於產業發展、行業發展的，可收取公共數據運營服務費。同時，要布局新型數據基礎設施，打造公共數據訓練基地，推動語料庫共建共享，賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺，加大場景開放和數據開放，賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求，釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品，提供便民利民服務。加強央地協同，推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制，探索央地共建服務載體等方式，打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界，圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護，網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試，鼓勵和保護幹部擔當作為，營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍，在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險，堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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