「高大銜接班」純屬畫蛇添足

2025-12-12 15:41 8,591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)

  8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的?   「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。   發展機器人的最終目標:真正去幹活   2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。   不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。   對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。   「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網   王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。   最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」   那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢?   他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。   「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。   他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。   「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)

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