中國調整對原產於美國的進口商品加徵關稅措施
2026-03-17 18:49 5,389次浏览寧波8月12日電 (張益聰)「面對當前心血管疾病防治的嚴峻態勢，我們將探索心血管疾病預防、篩查、幹預的『一鍵式』管理監測機制。」11日，浙江省寧波市動脈粥樣硬化性心血管疾病(下稱：ASCVD)智能防控平臺啟動會現場，寧波市心血管病防治臨床指導中心主任、寧波大學附屬第一醫院(下稱：寧大一院)首席專家、心臟中心主任陳曉敏如是說。 如其所言，《中國心血管健康與疾病報告2023》數據顯示，中國心血管病現患人數高達3.3億，且呈現年輕化、多病共存趨勢。 會議現場。張益聰 攝 智能防控：三大優勢精管「三高一重」 「在心血管疾病中，高血壓、高血糖、高血脂、肥胖被稱為『三高一重』，是ASCVD的主要病因。」寧波市衛生健康委員會黨委委員、副主任史國建表示，寧波作為人口流入大市，積極創新智能化防控手段，有助於當地有效應對人口老齡化帶來的「三高一重」人群擴大所帶來的一系列挑戰。 為此，寧波市ASCVD智能防控平臺由寧波市心血管疾病防治臨床指導中心聯合多學科團隊，依託市級重大項目孵化而成，是寧波市首個心血管疾病智慧防控平臺。對ASCVD高危人群，尤其是對以「三高一重」為核心風險因素人群的精準識別、分層與幹預管理。 「目前，在已掌握數據中，寧波市心血管疾病中高危以上人數突破300萬，其中以ASCVD為主。」陳曉敏表示，為高效應對大基數患者人群，本次ASCVD智能防控平臺有三大核心優勢，一是風險預警智能化，精準識別高危；二是診療決策同質化，規範管理路徑；三是管理模式閉環化，全程數字追蹤。 具體而言，上述平臺在「篩查—分層—幹預」全流程的數位化閉環管理基礎上，還擁有「超高危—極高危—中高危」三級彈窗預警機制，並據此為不同風險等級人群智能生成個性化幹預目標。 ASCVD智能防控平臺試點的應用現場。主辦方 供圖 惠民實效：一鍵診療一域「心病無憂」 走進寧海縣ASCVD智能防控平臺試點，隨著病患就診信息錄入診室電腦，坐診醫生通過大數據模型一鍵對患者進行病情風險分級，並將本次就診信息同步至寧波市衛生信息中心，再將信息回流至各大基層醫院，實現「一鍵診療，全域共享」。 在陳曉敏看來，目前上述平臺在ASCVD預防和篩查方面的智能化技術較為成熟，將有助於寧波市在「慢病一體化」格局下，實施醫療衛生領域縱深心血管疾病的民生工程。 「接下來，隨著平臺的更新迭代，基層醫生還能一鍵獲取由三甲醫院專家制定的規範化藥物聯用建議、科學轉診指徵及個體化隨訪計劃。」陳曉敏接續前言，該平臺不僅以ASCVD防治關口前移為目標，還將逐步探索多學科幹預和治療的心病防治「後半程」。 截至目前，上述平臺依託寧波市醫療大數據平臺，已經著重對「三高一重」相關核心指標的達標率、用藥依從性等進行動態監測與評估，為優化個體及群體的管理策略提供強有力數據支撐。 此外，在試點階段，寧波市ASCVD智能防控平臺將建立覆蓋寧海縣、北侖區全域及江北區部分醫院的防控網絡。後續，該平臺還會將成熟的「一鍵式」智能診療技術集成至醫療智能體，進而將醫療惠民的科技資源，延伸至基層醫療的「最後一公裡」。(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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