颱風期間海南共有830個旅遊團隊中止旅遊活動安全避險
2025-12-02 21:25 9,395次浏览上海8月9日電 (陳靜 潘明華)「上海持續推動技術、理念和人才輸出，大力推進數智賦能援疆。」上海市衛生健康委黨組書記、主任聞大翔9日對記者表示，「自2010年上海對口支援喀什以來，整合全市優勢資源，在學科建設、人才培養、公共衛生、醫療衛生管理等方面持續精準施策。」 據悉，15年來上海累計選派388名醫療專家來到喀什開展幫扶，首創「組團式」支援模式向全國推廣，幫助新疆喀什二院由「創三甲」向「強三甲」目標邁進，紮實推進降低傳染病發病率、降低孕產婦死亡率、降低新生兒死亡率、提高人均壽命期望值的『三降一提高』援疆項目，促進了喀什地區衛生健康服務能力的提升。 據悉，在第三屆滬疆醫學大會的喀什現場，一臺跨越5000公裡的手術同步開展。遠在上海的仁濟醫院泌尿科主任潘家驊通過5G遠程機器人對喀什二院的病人進行手術。此前，上海肺科醫院與喀什二院同步開展了國內首例5G遠程呼吸內鏡機器人手術，為醫療援疆注入了新的技術動能。 如今，喀什二院已成為當地不少患者首選的就診醫院。據上海市援疆醫療隊領隊、喀什二院院長陳尉華介紹，上海充分發揮醫療人才優勢，瑞金醫院、中山醫院、華山醫院、仁濟醫院等上海10餘家三甲醫院與喀什二院建立「以院包科」幫扶關係。據統計，上海醫療援疆15年，累計填補當地醫院技術空白500餘項，門急診人數增長486%，出院人數增長170%，手術人數增長191%。 急救能力是醫院綜合能級提升的重要體現。記者了解到，近日，37歲的小夥艾力(化名)在高溫勞作時突發暈厥，隨之出現兇險的消化道大出血，合併熱射病，送到喀什二院時已處於失血休克狀態。面對出血點難尋、多臟器功能受損等挑戰，上海援疆醫療專家團隊與喀什二院醫護人員並肩展開了一場生命攻堅戰。歷經19個日夜的救治，多學科專家的精誠協作與精湛醫術，最終將患者從死亡線上成功拉回。出院時，艾力緊緊握住上海援疆專家蔡健華主任的手，熱淚盈眶，反覆說著：「熱合麥特！熱合麥特！(謝謝！謝謝！)」他的妻子眼含熱淚，動情地說：「是上海的專家們，給了他第二次生命！」 出生7天的小古麗(化名)，被診斷罹患有嚴重的先天性心臟病：大動脈轉位。據悉，這是一種罕見但需要儘早手術的嚴重疾病，最佳手術時機在出生後兩周內，否則大多夭折。就算能做手術，在2.9公斤孩子只有核桃大小的心臟上做複雜的精細操作，難度大，風險高。喀什二院心胸外科團隊在上海援疆專家朱家全帶領下，多學科密切協作，在小古麗1周齡時施行了大動脈調轉手術，理順了心臟動脈的「正常交通」。 人才培養是衛生健康援疆的重要任務。上海採用「請進來、走出去」的辦法：通過援派專家導師帶教、接受來滬進修培訓、開展遠程教學、選派專家赴疆等形式為受援地培訓醫療人才；實施復旦大學、上海交通大學、同濟大學定向醫學研究生培養和上海健康醫學院臨床醫學定向本科生培養項目；組織援疆專家帶教當地醫生，打造一支「帶不走」的醫療衛生人才隊伍。 「授人以魚，不如授人以漁。」這是上海專家潘崗常掛在嘴邊的話，也是他行動的指南。去年成立的援疆兒科聯盟，像一張充滿生機的大網，將上海、山東、廣東等地的援疆專家智慧與喀什基層醫生的渴望緊密聯結。潘崗是這張網的編織者。線上，他是「雲端講師」，新生兒復甦、兒童急症處理……實用的技術通過電波飛向廣袤的基層；線下，他的足跡深入巴楚、莎車等偏遠縣鄉，送醫送藥，更送去「帶不走的技術」，讓「援疆」二字，充滿了並肩同行的溫暖力量。 上海援疆指揮部社會發展事業組副組長、喀什地區衛生健康委副主任吳春峰告訴記者，上海加快實施醫療惠民項目，持續推進當地公共衛生服務體系和能力提升建設；15年來共實施衛生健康援疆項目271個，投入援疆資金30.27億元，孕產婦、嬰幼兒死亡率分別降低46.3%和64.3%，人均期望壽命增加1.4歲，地區健康水平持續提升。(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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