上合峰會舉辦在即 全語種+專人對接保障代表團高效入境
2025-11-26 02:19 6,163次浏览唐傳豔 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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