臺灣嘉義發生芮氏5.1級地震
2025-10-26 12:42 3,135次浏览深圳特區報訊(記者 羅莉瓊 通訊員 李欣煦)痛到直不起腰？患上基孔肯雅熱到底有多痛？昨日，中山大學附屬第七醫院關節外科副主任醫師佘鵬接受記者採訪時表示，患者在急性期感受到的關節疼痛，其性質類似於類風溼關節炎急性發作，一般情況下略低於痛風急性發作時的劇烈程度。 據介紹，1952年首次在非洲坦尚尼亞發現基孔肯雅熱，該名稱原意是「彎腰駝背」，形容患者因劇烈關節疼痛而被迫蜷縮身體的姿態。這也反映了其最典型的臨床症狀，就是關節疼痛致身體蜷曲。這也是它與其他蚊媒傳染病，比如登革熱等，症狀上最大的區別。 佘鵬醫生詳細解讀了基孔肯雅熱的疼痛特徵。他認為，患者在急性期感受到的關節疼痛，其性質類似於類風溼關節炎急性發作。如果用0-10分的視覺模擬評分法(VAS)來衡量，疼痛程度通常在7-8分左右。一般來說，疼痛程度評分低於4分不會影響睡眠，如果到7分以上，會疼到整晚都難以入睡。值得注意的是，這種疼痛一般情況下略低於痛風急性發作時的劇烈程度，由於每個人對疼痛耐受程度不同，因此基孔肯雅熱導致的關節疼痛程度也因人而異。 基孔肯雅熱最典型的症狀表現是對稱性關節疼痛伴腫脹，這是由於身體的炎症反應所致。這種關節炎症反應不僅帶來疼痛，還會導致關節活動受限，比如出現握拳困難、行走不便等情況。佘鵬醫生強調，出現這些症狀時，切勿將其簡單視為普通關節炎而延誤診治。 佘鵬醫生表示，部分患者在急性期過後，可能經歷持續數日甚至數月的慢性疼痛階段。這種慢性疼痛的表現類似於骨性關節炎，多為酸痛、隱痛，也可能伴有晨起時關節僵硬的感覺。這種疼痛是基孔肯雅熱慢性期的表現，不必過度恐慌。重要的是，通過持續在專科門診隨訪和規範用藥，這種慢性疼痛是可以有效緩解的。 中山大學附屬第七醫院感染性疾病科主任陳友鵬建議，一旦出現突發高熱並伴隨關節(尤其是手腕、腳踝等小關節)腫脹、發熱以及紅疹等症狀，應立即前往醫療機構就診。醫院可通過抽血做出明確診斷，對症治療。特別提醒的是，如果市民近期有基孔肯雅熱流行地區旅居史，或者有明確的蚊蟲叮咬史，可主動向接診醫生說明。這些信息對於醫生及時、準確地作出診斷至關重要。
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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