8月5日電 5日下午,在國家中醫藥管理局召開的專題發布會上,針對「中醫藥在基孔肯雅熱的防控方面有何優勢」提問,廣東省中醫院院長張忠德進行了解答。 張忠德稱,基孔肯雅熱是由於基孔肯雅病毒引起的一種急性傳染病,主要是通過白紋伊蚊和埃及伊蚊的傳播,臨床上它的表現主要是三聯症,發熱、關節痛、皮疹。主要的治療就是對症支持治療。而基孔肯雅病毒對熱很敏感,56℃30分鐘可以滅活它;不耐酸、70%的乙醇、1%次氯酸鈉、脂溶劑、過氧乙酸、甲醛、戊二酸、酚類、碘伏和季銨鹽化合物等消毒劑及紫外線可以滅活。根據廣東省疾控局的統計,2025年7月27日的0時到8月2日的24時,廣東全省新增的病例2892例,未報告重症和死亡案例。 張忠德指出,我國古代僅疫病的專著就有500多種,形成了完備的中醫疫病理論體系和臨床診療體系,深刻的總結了氣候環境、人和病邪相互作用是疫病發生和流行的關鍵三要素,較早地認識到疫病的病因的特殊性,當時已經提出了要主動的「避其毒氣」,摸索出了許多預防和治療的方劑。 張忠德表示,新中國成立以來,中醫藥多次參與了疫病防控救治,尤其在抗擊新冠疫情的戰鬥中,中西醫並肩抗疫的經歷引人注目,中醫學以其獨特的健康觀,豐富多樣的技術手段,注重維護人體自身抗病能力,注重調整人體內在的平衡,在縮短病情、緩解症狀、降低重症轉化率和病死率,以及後期指導病人的康復,再次向世人展示了其充滿東方智慧的疾病的防治策略和方藥。 張忠德說,本次基孔肯雅熱疫情,通過臨床一系列的觀察,專家組判斷它屬於「蟲咬疫病」,核心病機就是風邪襲表、溼毒蘊熱。由於正值三伏天,天氣非常的炎熱,預防時除了清除環境汙水、滅蚊、截斷傳染源,平時還可以採用健脾消暑的藥食同源的中藥,比如經常用的薏苡仁、白扁豆、淡豆豉、荷葉、冬瓜等,加瘦肉去煲湯,調節身體的體能,保持免疫力的平衡。中醫治療以清熱化溼、疏風透邪為原則,辨證使用中醫藥內服和外治法,對各類人群都可以緩解關節疼痛症狀,促進皮疹的消退,穩定的退熱,積極的促進疾病的康復,而且安全性良好。
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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