黎巴嫩副總理呼籲以色列遵守停火協議 以方：黎政府必須解除真主黨武裝
2026-02-03 21:45 9,136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。
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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