2025年中國山地自行車聯賽第五站（貴州·興義站）開賽
2025-11-01 01:10 8,284次浏览徐州醫科大學深耕細胞治療藥物研發領域的重要組成部分，以核心技術串聯產業鏈上下遊要素，成為細胞治療藥物產業的「聚能器」。學校通過深度對接政府產業園區、聯動行業領軍企業及科研院所、組建細胞治療醫療創新聯盟等戰略舉措，創新產教融合辦學模式，與合作主體雙向驅動，在管理體制機制、人才培養體系、師資隊伍建設、教育教學改革等方面深化產教融合，精心構建出適配細胞治療藥物產業發展需求的交叉複合型人才培養體系，在精準施策、破立並舉中提供了校地合作共贏的樣本，為區域生物醫藥產業的高質量發展注入了強勁動能。 創新產教融合育人模式 培育交叉複合型人才 重建專業建設方案。學校立足細胞治療藥物產業的發展需求，打破學科、專業間的壁壘，高水平建設以細胞治療為特色、與產業鏈高度契合的生物醫藥學科群。學科群由臨床醫學、藥學、生物學、醫學檢驗技術、生物醫學工程五個學科組成，覆蓋細胞治療藥物的研發、生產、質控、臨床應用、評價等全產業鏈。五大專業相互支撐、互為依託，通過跨學科資源整合，實現生物醫藥人才的產教融合的特色化培養。 重構人才培養體系。學校立足生物醫藥產業中細胞治療藥物領域的需求，通過政校行企醫多方協同，確立產業學院人才培養目標：培養具有科學思維、產品思維、設計思維、跨學科協作能力、項目管理能力和創新創業精神與潛質，能夠在生物醫藥產業特別是細胞治療藥物領域從事研發、生產、質控、臨床應用與評價等工作的交叉複合型產業人才。 開展課程體系改革。一是課程模塊化重構：圍繞產業動態與企業用人標準，校企對傳統專業課程進行優化升級，協同打造「模塊化、遞進式」課程體系，確保教學內容與行業前沿無縫銜接；二是實訓情境化升級：依託真實生產環境與先進技術平臺，開展沉浸式實景教學，強化學生實操能力與複雜問題解決能力，實現從課堂到產業的零距離過渡；三是師資多能化培養：創新「一專多能」型教師的培養和聘任機制，共建企業師資培訓基地，鼓勵教師深入企業鍛鍊，採集真實教學案例，將產業經驗反哺教學。通過校企聯合授課、案例開發及技術攻關，打造一支既精通理論又熟悉產業的「全能型」教學團隊，為人才培養提供堅實保障。 聚焦細胞治療藥物產業 打造多要素產業生態圈 學校「江蘇省腫瘤生物治療研究所」作為我國細胞治療藥物研發領域的先行者之一，憑藉在細胞治療領域近20年的技術積澱與創新突破，通過深度聯動政府產業園區、整合行業龍頭企業及科研院所資源，牽頭組建細胞治療醫療聯盟，成功打造集「政、教、醫、研、產、資」於一體的多要素細胞治療產業生態圈。 一是專業設置與產業需求精準對接。圍繞細胞治療藥物產業全流程學科群：聚焦生物學和藥學對應產業上遊(細胞藥設計構建)，生物醫學工程和醫學檢驗技術對應產業中下遊(細胞藥規模化生產與質量控制)，臨床醫學和藥學專業對應產業下遊(細胞藥的臨床應用與評價)。三大板塊協同發力，形成貫穿「研發-生產-應用」全鏈條體系；二是課程體系與崗位能力深度契合。創新構建「初階基礎通用-中階分立交叉-高階特色自選」三階遞進的模塊化課程體系，確保學生知識結構、技能水平與行業崗位需求無縫銜接；三是教學過程與生產過程無縫融合。推動行業領軍企業參與課程開發，將產業技術標準、生產流程及創新項目深度融入教學實踐。動態跟蹤行業技術變革，實現課程內容與產業需求同步更新。以企業真實項目、產品研發案例作為實踐教學載體，通過「項目驅動、實景演練」的教學模式，提升學生的產業適應力與創新實踐能力。 打造產業集聚溢出格局 推動生物醫藥產業發展 學校在細胞治療藥物產業領域的引領集聚作用受到徐州市政府的高度重視和多方位支持。依託學校在細胞治療領域的核心優勢資源，徐州市經開區斥資數億元重點打造以細胞治療為特色的東湖醫藥產業園(細胞谷)，吸引上海復星醫藥、江蘇迅睿生物、上海賽傲生物、蘭衛醫學檢驗中心等生物醫藥創新企業入駐。 東湖細胞谷專門為產業學院投資1.5億元，高水平建設一幢集教學、科研、實踐實訓、成果轉化等功能為一體的綜合樓，成為產業學院的獨立辦學場所。目前，東湖細胞谷已初步形成細胞治療藥物人才培養、技術研發、生產、臨床服務及配套服務的產業鏈閉環，為徐州經開區直接拉動投資20餘億元。 自學校產教融合模式實踐以來，取得了顯著成效，細胞治療藥物產教融合基地成功獲批為首批立項建設的53個省級產教融合重點基地之一，獲批1個省級產業學院、1個省級卓越工程師教育培養計劃2.0專業建設點、2個產教融合品牌專業建設點、3門省級產教融合型一流課程，2項研究生教育教學改革重大課題，為學校深化產教融合、科教融匯，推進創新鏈、產業鏈、人才鏈、教育鏈有機融合發揮了巨大推動作用。 邁入新時代，踏上新徵程。徐州醫科大學將持續深化產教融合創新模式，以細胞治療藥物產業為引領，不斷優化人才培養體系與產業生態圈。通過進一步發揮產業集聚效應，吸引更多優質資源匯聚，助力東湖細胞谷等產業園區蓬勃發展，為區域生物醫藥產業輸送大批交叉複合型人才，為我國生物醫藥產業高質量發展貢獻更大力量。(信息來源：徐州醫科大學) 來源：中國青年報
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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