外交部：中方敦促以色列立即停止在加沙的軍事行動
2025-11-19 13:56 6,953次浏览上海8月12日電 (陳靜肖鑫)泌尿繫結石是常見的泌尿系統疾病，近年來在中國發病率呈上升趨勢，其形成與飲食習慣、生活方式、遺傳及泌尿系統結構異常等多種因素相關。夏季是泌尿系統結石高發期，如何預防？ 上海的泌尿外科專家王大偉12日接受採訪時提醒民眾調整飲食，減少高鹽、高糖、高嘌呤、高脂肪食物攝入，控制草酸及鈣元素含量高的食物；足量飲水，每日2000ml-3000ml，保持尿量每天大於2000ml，通過排尿稀釋尿液預防結石。王大偉倡導通過適當運動，如慢跑、遊泳等，加快新陳代謝。他同時希望民眾避免熬夜，保持規律作息，防止過度勞累；定期做泌尿系統超聲檢查，積極治療尿道炎、膀胱炎等泌尿系統疾病，減少結石發生風險。 如何治療泌尿系統結石？作為上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院嘉定院區泌尿外科醫生，王大偉介紹，以往，對於泌尿系統結石，醫生通常採用輸尿管軟鏡下鈥雷射碎石，再用取石網籃反覆套取，但部分碎屑難以清除，需患者術後自行排出。如今，對付泌尿系統結石，醫生有了新辦法：輸尿管軟鏡智能控壓FANS技術。 與傳統手術不同，醫生可以輸尿管軟鏡智能控壓FANS技術通過人體自然尿道置入可轉向的軟鏡輸送鞘，配合智能控壓吸附系統，在鈥雷射粉碎結石的同時，同步將碎石顆粒吸出，真正實現「即碎即清、邊碎邊清」。 在採訪中，王大偉分享了一個45歲患者的病例。張先生(化名)因腎絞痛反覆發作就診。醫生檢查後發現其右側輸尿管上段有1.0釐米×0.8釐米的結石，右側腎臟中盞和下盞各有一顆直徑8毫米的結石，已引發右腎積水。利用輸尿管軟鏡智能控壓FANS技術，醫生團隊經過35分鐘微創手術治療，完成了三處結石的粉碎與清除。術後6小時，張先生即可下床活動；次日複查CT顯示，結石完全清除，各項指標恢復正常。 「輸尿管軟鏡智能控壓FANS技術的核心在於突破了傳統輸尿管軟鏡手術的瓶頸。」王大偉解釋，一方面，創新的頭端可彎曲軟鏡鞘聯合智能吸引系統，能在軟鏡引導下定向清除碎石。相比傳統網籃取石，輸尿管軟鏡智能控壓FANS技術不僅速度更快，對體積小、網籃難抓取的粉末狀結石也能高效清除，顯著提高即刻結石清除率。 另一方面，智能壓力控制系統可將腎盂內壓實時穩定在安全閾值以下。一旦接近臨界值，系統會自動觸發安全提醒，避免腎盂高壓，大幅提升手術安全性，降低術中及術後感染風險。 據悉，隨著FANS技術在臨床不斷應用，患者可實現快速康復，平均住院時間僅1天-2天。(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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