畢馬威報告：下半年消費將繼續成為中國經濟增長主引擎
2025-11-02 02:12 5,734次浏览杭州8月10日電(張煜歡)隨著中國老齡化進程加速，心血管疾病防控形勢愈發嚴峻。心臟瓣膜疾病作為中國繼冠心病、高血壓之後的第三大心血管疾病，發病率也逐年攀升，成為老齡化趨勢中突出的健康問題，心臟瓣膜疾病也是老年人心力衰竭和猝死的重要原因之一。 「心臟是保證全身血液供應的重要器官，瓣膜就是控制血液單向流動的關鍵『閥門』，每天要開合超過十萬次。」浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院心內科主任傅國勝說，這種持續數十年的機械性勞損，疊加年齡增長帶來的鈣鹽沉積，會導致瓣膜逐漸增厚、變硬、失去彈性。 專家團隊在手術中。受訪者供圖 「其中最常見、臨床危害最大的就是主動脈瓣疾病，它主要表現為狹窄，就是門打不開，或者關閉不全，也就是門關不攏。這類疾病的發生發展跟年齡密切相關。」傅國勝說。 然而由於瓣膜疾病進展緩慢且隱匿，症狀無特異性，且公眾對疾病及療法認知不足，導致誤診漏診率較大，檢出較晚。尤其在高齡患者中，因其常表現為虛弱乏力，往往會被患者本人、家屬甚至醫務人員誤認為是自然衰老的結果，從而錯過了最佳的診斷與治療時機。數據顯示，大多數心臟瓣膜疾病患者通常在出現嚴重心臟功能不全後才就診，總體手術幹預率僅為37.3%。 傅國勝解釋稱，主動脈瓣狹窄患者，臨床主要表現為活動耐力下降、胸悶氣急，隨著病情發展，患者可能夜間無法平臥、輕微活動即感胸悶氣促，甚至突發暈厥或心絞痛，生命隨時可能受到威脅。「因此，如果患者一旦確診重度主動脈瓣狹窄，都要儘快地把『門』換掉，如果拖太久才做手術，治療預後也會受到影響。」 目前，心臟瓣膜病的治療會根據患者的年齡、基礎體質、預期壽命和患者意願等情況，綜合運用藥物、外科手術、介入手術等方法來治療。其中，手術治療依然是心臟瓣膜病最有效的治療方式之一。不過傳統外科手術需要開胸並在體外循環的支持下進行，創傷較大、術後恢復時間較長等問題給老年患者及體質較弱者帶來了較大的挑戰。 「對主動脈瓣狹窄患者，現在有一種新的介入技術，可以通過微創的方法，通過導管把主動脈瓣植入到壞的瓣膜當中去，來替代已經壞掉的瓣膜。患者完成手術以後，最快六小時就可以下床，大部分患者兩三天就可以出院。」傅國勝強調，「相比外科手術，微創介入也更安全，對患者生活質量的改善也更顯著。」 「之前聽說換人工瓣膜費用很高，要二十來萬，我們根本不敢想手術的事。現在報銷比例高了，可以省下來十幾萬，心理負擔也輕了不少。」在浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院心內科病房，剛完成經導管主動脈瓣置換術(TAVR)的82歲患者許大爺(化名)說道。 據悉，從今年5月起，浙江省取消了人工瓣膜等4類醫用耗材醫保支付最高限額3萬元的標準，按基本醫療保險規定支付。 在浙江醫保新政落地百天之際，已有不少像許大爺這樣的心臟瓣膜疾病患者體會到醫保政策調整帶來的切實利好。傅國勝認為，醫保政策的適時調整，能讓更多創新技術真正惠及普通百姓，為更多患者帶來了延長生存時間、改善生活質量的希望。(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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