伍裡川 內蒙古自治區包頭市委講師團「人才引進被指因人設崗」一事有了調查處理結果。8月9日晚,「包頭髮布」微信公眾號發布情況通報稱:經查,講師團人才引進中存在因人設崗、監督工作落實不到位、議事決策程序不規範等問題。認定2025年講師團人才引進招考結果無效,依規依紀對講師團主要負責人予以免職處理,並給予黨內嚴重警告、降級處分;同時,對人才引進相關負責人給予誡勉處理。 至此,一樁關乎事業單位招聘的鬧劇落下帷幕。有關部門作出的嚴肅處理令人欣慰,但是此事件暴露出的深刻教訓令人警醒、引人追問。 此前報導指出,2023年12月,內蒙古人才發展集團微信公眾號發布《包頭市委講師團所屬事業單位面向社會公開引進緊缺急需專業人才公告》,計劃引進4人,流程包括報名審查、面試、考察、體檢、公示及聘用。隨後,該公眾號發布面試結果公告,顯示僅有王某丹、郜某興、張某3人進入下一環節。當時,這一招聘因遭舉報而中止,未對通過面試的考生進行後續正式招聘環節。2025年1月,內蒙古人才發展集團再次發布《包頭市委講師團面向社會公開引進高層次和緊缺急需專業人才公告》,計劃引進3人。面試結果及擬進入體檢範圍人員名單顯示,通過者為王某丹、郜某興、張某。 這次招聘,只要求面試,且某崗位年齡要求從起初的38周歲以下放寬至40周歲以下,呈現出年齡槓桿「與時俱進」的詭異特質。這到底是人性化操作,還是為了關照「目標對象」而不惜把原則當成泥巴揉捏? 正常情況下,用人單位都是先有崗位,再為崗位配置人員。因人設崗不按常理出牌,既有疊床架屋之弊,也有衝撞人事制度之憂。在本無增加職數必要的情況下,因人設崗容易造成人浮於事等問題。由於因人設崗和科學管理相違、相抗衡,向來是用人大忌。 不容忽視的是,因人設崗並非個例。2025年2月,中央紀委監察部網站客戶端轉發了中國人壽保險(集團)關於重點整治幹部「帶病辭職」「近親繁殖」等現象的通報,提及因人設崗、因人設事等問題。多年前,天津、陝西等地查處過因人設崗等違規行為。一些省份和城市也三令五申,強調嚴禁選拔錄用因人設崗。 因人設崗現象之所以滋生,一大原因是招聘過程被人情和利益裹挾,以損壞人事紀律、違背公平公正為代價。中國紀檢監察報曾披露公共部門招聘因人設崗亂象:有官員為子女偽造學歷、個別單位招聘的中間環節成了權錢交易的暗道。 很多情況下,因人設崗問題是裙帶招聘的變種。在因人設崗問題的表象之下,很可能存在更嚴重的利益勾連、利益交換等問題。 就此而言,針對因人設崗事件,有關部門不能止於指出因人設崗問題,也不能滿足於只針對因人設崗行為本身的懲治,而應該深度解剖事件的源頭性問題,查找因人設崗背後有無更深內幕、更嚴重問題,從而作出徹底整治。包頭有關部門在通報中表示將以此為鑑、舉一反三,在人才引進工作中,強化全流程監督,堅決防止類似問題發生。這一表態讓公眾感受到了治理亂象的決心。但關鍵在於,如果不能找到因人設崗問題的癥結從而加以系統性治理,就很難對症下藥、剷除問題土壤,這也會為下一次的違規操作留下「機會」和空間。此次事件中的招聘,竟在中止一年多後再次啟動,這已經說明了問題治理的不徹底。 (作者系資深媒體評論員)
北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據,用十萬例大數據訓練人工智慧(AI),兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上,首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露,北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構,並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來,AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」,更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建,精確顯示結節與關鍵結構的空間關係,直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案,同時利用大數據模型預測術後復發風險,為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助,臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節,建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查,避免盲目手術;確認需要幹預時,首選手術切除,不能耐受手術者改用CT引導下消融治療,實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前,作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位,北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統,包括二、三級醫院和社區衛生服務中心,並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調:「無論AI多聰明,最終仍需醫生把關,我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示,當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變,AI技術成為了醫生的「數字分身」,大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦,以「融合創新,智領未來」為主題,緊扣胸部疾病診療前沿,聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
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