唐傳豔 伴隨網際網路醫療蓬勃發展,線上購藥因便捷高效已成為不少患者的新選擇。然而,據《法治日報》報導,部分電商平臺處方藥銷售亂象頻發,嚴重威脅消費者用藥安全。在多家電商平臺網售處方藥過程中,患者無須上傳病歷、處方等資料,醫生在缺乏實質性醫療評估的情況下「秒開」處方,甚至存在「先藥後方」現象。 線上「秒開」處方看似提升了購藥效率,實際上卻將用藥的巨大風險轉嫁給了患者。正規診療流程中,醫生需要綜合病史、體徵、檢查數據等多種信息,才能制定個性化的用藥方案。但當前某些平臺的醫生僅憑患者自主填報的信息就開具處方,既無法核實病情真實性,更難以評估藥物相互作用風險。更令人擔憂的是,部分高警示藥品如降糖藥、麻醉藥也成為「秒開」的藥品,患者一旦誤服或過量服用,可能引發低血糖、呼吸抑制等嚴重後果。 治理這種亂象,監督與打擊必須毫不手軟。現行《藥品管理法》明確規定,處方藥必須憑執業醫師處方銷售,網際網路醫院則需遵守《網際網路診療監管細則》中「醫師需親自診查、不得人工智慧自動生成處方」等剛性要求。監管部門應建立跨平臺處方數據比對機制,對頻繁開具異常處方的醫師和帳號實施熔斷處罰。同時,需完善「行刑銜接」機制,對造成患者傷害的違規開方行為,依法追究醫療機構、平臺、醫師三方連帶責任,讓違法成本遠高於非法收益。 築牢技術防線,是治理線上處方藥亂象的關鍵抓手。可建立生物識別體系,在問診環節強制實施人臉檢測,確保醫師與患者身份的真實性。此外,還要建立和完善處方存證平臺,將診斷記錄、用藥方案、患者反饋等數據上傳備查,實現全流程可追溯。針對高風險藥品,應設置AI二次審核系統,自動比對患者歷史用藥記錄與新處方,觸發人工覆核機制。這方面的技術已成熟,關鍵在於平臺是否願為公共安全投入成本。 治本之策則在於糾正錯誤觀念、重塑行業生態。醫療主管部門需建立醫師線上診療能力認證體系,將問診響應時間、病歷完整度等指標納入考核與監督,對長期敷衍了事的線上醫生及其所在平臺實行淘汰制。此外,不妨將用藥安全和網際網路診療的特性等內容,納入公民健康素養教育體系,提升公眾對處方藥和線上診療特殊性的認知。只有線上醫生普遍更加珍視執業聲譽,平臺更加注重自身責任並強化內部監管,患者自覺抵制「處方藥隨便開」等亂象,方能形成全社會共防共治的局面,為這一亂象釜底抽薪。 網際網路醫療還處於早期發展階段,線上「秒開」處方藥亂象也還處於初病時期。有病得早治,若等變成頑疾再去治理,難度就會更大。也唯有儘早根治這一亂象,方能進一步守護好民眾的生命與健康安全,也促進網際網路醫療持續健康發展。
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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