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2026-02-08 18:28 7,352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)
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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