挖掘潛在購房需求 北京開啟新一輪優化樓市政策
2026-01-14 14:32 4,752次浏览晉城8月8日電 (範麗芳 趙波)患者說出病情症狀，導診機器人即刻給出精準的科室就診指引；藥房引入自動發藥機，處方調劑時間從五六分鐘縮短至兩分鐘以內…… 8月8日，山西省「改善就醫感受 提升患者體驗」現場觀摩暨工作推進會在晉城市人民醫院舉行，多家醫院分享改善醫療服務的經驗和成效，與會者一致認為，大數據分析和人工智慧技術應用正在發揮越來越重要的作用。 圖為山西省「改善就醫感受 提升患者體驗」現場觀摩暨工作推進會現場。範麗芳 攝 看病排隊、繳費扎堆、樓上樓下來回跑是患者在看病就醫過程中經常遇到的問題，很大程度上影響患者就醫體驗。 針對此，晉城市人民醫院優化升級門診及住院服務體系，尤其是在患者掛號完成後，通過「智能陪診」協助完成繳費、檢查、取藥等，導診機器人與自動駕駛無人車的應用更是將患者平均尋路時間縮短58%，減少非治療性體力消耗；山西中醫藥大學附屬醫院根據患者就診數據分析結果，調整門診預約掛號基數，增加每個患者相對的就診時間，改善就醫體驗。 5G的應用在診療中已不可或缺。2024年，晉城市人民醫院利用5G遠程手術，邀請身在北京的醫療專家為該院腎癌患者實施機器人遠程腹腔鏡根治性腎切除術；長治市人民醫院通過「雲推車」高清視頻功能對基層醫生進行培訓，雙方通過遠程協同會診，讓基層患者在家門口就能享受優質醫療服務。 山西省衛健委提供的一組數據顯示，截至目前，針對患者辦理入出院流程繁瑣問題推出的入出院「一站式」服務，已覆蓋全省二級及以上公立綜合醫院，累計服務患者50萬餘人，平均為患者節省時間約1小時；針對手術患者住院等待時間長的問題，推出預住院「一提前」服務，累計服務患者5萬餘人，平均每位患者縮短住院日3天到4.6天，減輕經濟負擔800元到1500元。 參會人員觀摩晉城市人民醫院門診一站式服務中心、住院一站式服務中心、急診科、共享廚房、愛心驛站等。閻耀 攝 在推進醫療智能化的同時，山西同步實施「適老化」改造工程，通過簡化操作界面、增設線下服務通道、推廣親情化服務等舉措，彌合數字鴻溝，讓智慧醫療既有「秒級響應」的效率，也有「觸手可及」的溫度。(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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