民革中央副主席陳星鶯：民革開展各類抗戰紀念活動有三方面經驗
2025-11-03 09:45 3,416次浏览上海8月12日電 (記者 陳靜)由中國企業完全自主研發的醫學影像設備——相控陣CT12日率先花落上海，正式進入臨床試用階段。相較傳統螺旋CT，相控陣CT實現了空間解析度提升64倍、時間解析度提升3倍、單次掃描信息量提升144倍的突破。 據悉，中國超高端CT市場長期由跨國企業主導。相控陣CT的成功研發，標誌著中國高端醫療裝備企業首次在CT核心技術領域實現全面自主可控。當日，上海市科學技術委員會副主任謝文瀾，上海市衛生健康委員會副主任狄建忠，上海市科學技術委員會二級巡視員、生物醫藥處處長曹宏明出席活動。 相控陣CT12日率先花落上海，正式進入臨床試用階段。(記者 陳靜攝) 「相控陣CT的誕生是CT技術發展史上一次極具革命性的飛躍。」當日，中國科學院院士、中國醫師協會介入醫師分會會長滕皋軍在視頻致辭中表示，這項突破性技術，是中國企業完全憑藉自身力量，從基礎理論研究、核心部件攻堅到整機系統集成，實現探測器、高壓發生器、球管等核心部件的自主研發與完全國產化，彰顯中國在高精尖醫療裝備領域的自主創新能力，為構建安全可靠的高端醫療裝備體系奠定了堅實基礎。 在技術原理創新方面，這項突破性成果採用了全新的成像方式。相關企業首席科學家曹紅光介紹，本次在上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院落戶的相控陣CT，突破傳統CT技術框架。其創造性地採用整環探測器陣列與分布式X射線源陣列的電子控制系統，通過精密時序脈衝曝光替代機械旋轉結構，成功突破制約CT掃描速度的物理限制。 「該設備憑藉超高精度成像能力把早期病灶檢出率提升至新高度，為腫瘤和心腦血管疾病的超早期診斷帶來革命性突破：不僅能顯著提升臨床診斷準確率，還能實現疾病全病程的精準監測與管理，為精準醫療實踐奠定了關鍵技術基礎。」曹紅光說。上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院放射科主任嚴福華表示：「我們期待通過臨床驗證，加速這項創新技術轉化為普惠患者的臨床解決方案。」 曹紅光表示，期待相控陣CT能夠儘快完成嚴謹的臨床試驗，充分展現其高速、高精度等方面的獨特優勢，推動中國醫學影像診斷技術走向世界前列。(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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