學習·故事丨青山變「金」山 習近平與三棵杉樹的故事
2026-02-28 09:36 1,137次浏览2025年國家醫保藥品目錄調整工作日前啟動。今年目錄調整中增設了商保創新藥目錄，這也是國家醫保局將首次制定商業健康保險創新藥品目錄。 首版商保創新藥目錄 通過初審名單公布 昨天，國家醫保局公示了通過2025年國家基本醫療保險、生育保險和工傷保險藥品目錄及商保創新藥目錄調整初步形式審查的藥品及相關信息。 國家醫保局共收到商保創新藥目錄申報信息141份，涉及藥品通用名141個，經初步審核，121個藥品通用名通過形式審查。其中，5款細胞療法高值創新藥進入商保創新藥目錄。 形式審查是目錄調整程序中的第一步，代表該藥品具備了參與目錄調整後續工作流程的資格，不代表其已經納入了目錄。 滿足多元用藥需求 助商業健康保險發展 基本醫保和商業健康保險都是我國多層次醫療保障體系的重要組成部分。2024年，基本醫保參保13.26億人，參保率鞏固在95%。當年基金總支出達到2.97萬億元，為廣大人民群眾看病就醫提供了堅實保障。 但基本醫保總體籌資水平不高，人均籌資僅1070元，其中約2/3還是來自各級財政補助，因此必須牢牢把握「保基本」定位。 隨著醫藥技術創新發展和醫療服務水平提升，確有一小部分臨床效果顯著、創新程度高的藥品因超出基本醫保保障能力暫時無法納入保障範圍。同時，隨著經濟社會發展，近年來我國商業保險市場也呈現快速增長趨勢。 2024年我國商業健康險原保險保費收入達到9773億元，同比增長8.2%，資金規模已接近當年居民醫保籌資總水平。但與城鄉居民基本醫保超過95%的資金使用率相比，商業健康保險在保障水平和保障效能上還有比較大的發展空間。 國家醫保局醫藥服務管理司司長 黃心宇：建立商保創新藥目錄有利於發揮基本醫保在數據、專家、管理、政策等方面的優勢，為商業健康保險提供公共服務；有利於整合基本醫保和商業健康保險資金，形成共同保障人民群眾健康的合力，也為創新藥發展提供更充足的經濟支撐。同時，我們將做好基本醫保藥品目錄和商保創新藥目錄的銜接，為商保創新藥目錄藥品提供穩定的出口，進一步提高藥品的可及性。 (總臺央視記者 楊陽 龍曉勤)
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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